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人工智能产业的竞争，是创新生态与制度效率的竞争。上海在人工智能领域构建产业正循环，算力基建、产业链协同与应用场景等供需互促，为我国人工智能产业发展提供了可参考的样本。
上海模式的深层逻辑，在于以耐心资本、产业密度、场景开放的组合策略，缩短了从技术研发到商业验证的链路和周期，由区域创新系统分散经营主体难以独自消化的系统风险。
推进人工智能产业向更高层级发展，要构建分层的算力战略，避免低效同质竞争。在全国算力网络“东数西算”框架下，统筹长三角、京津冀、粤港澳大湾区等区域产业资源，建立“国家调度+市场交易”的双层运营机制，将地方算力生态超市等探索，整合为全国算力互联互通的标准协议与清算结算体系，让分散于各地的产业资源从物理连接走向价值连接。
建设跨主体协同制度。在人工智能产业链条中，芯片、互联、软件、算法具备高度耦合特性，单点突破难以转化为系统竞争力。对此，可以借鉴“链长制”经验，设立AI基础设施系统创新专项，以“揭榜挂帅”方式组织芯片设计、封装测试、云平台、场景方组成创新联合体，并建立风险共担基金与首台套保险补偿机制，让联合攻关从偶发性的企业自发行为上升为制度化的行业组织行为。
建立场景驱动创新的对接平台。上海以场景开放牵引技术落地的实践表明，需求侧的“用”是带动供给侧的“研”的关键杠杆。各地可以根据自身条件，发布“AI+行业”场景开放清单，建立场景需求与服务商能力的标准化对接流程，形成“需求定义—技术响应—迭代优化—标准推广”的正向循环。
从宏观层面来看，制度创新是产业发展关键变量。AI产业的“正循环”不能止步于市场的自发演进，需要以制度之力疏通堵点、降低交易成本、稳定市场预期，推动我国人工智能产业在全球竞争中形成持续的发展优势。（本文来源：经济日报 作者：李治国）
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