一场算力基建的竞速，正在全国范围内展开。

　　工业和信息化部最新数据显示，截至今年6月底，我国智能算力规模已达2185EFLOPS（FP16），同比增长177%。与此同时，万卡集群从概念走向现实，八大国家算力枢纽串联成网，“东数西算”的空间版图日益清晰。

　　然而，数字繁荣的另一面，有一个不容忽视的现实：部分建成的智算中心正陷入“沉睡”。

　　有媒体报道的西部某城智算中心案例颇具代表性：这座依托当地气候、土地、清洁能源优势建设的千卡规模智算中心，服务器上架率不足50%，已上架设备实际利用率尚且不足30%，每年运营成本超3000万元。

　　与此同时，浪潮人工智能研究院测算，全国智算中心平均算力使用率仅约30%。中国信息通信研究院云计算与数字化研究所发布的研究成果也提出，在应用层，算效有待提升。

　　机柜全亮、风扇全转，真正跑起来的任务却寥寥，问题出在哪？其中，“重建设、轻应用”的路径依赖值得特别注意。不少地方把智算中心当作数字经济的“标配门面”，热衷于比规模、比机架数、比投资额度，却对本地产业需要什么样的算力、能孵化出怎样的应用场景缺乏深入研判。结果是，机房建起来了，数据没打通，模型没落地，企业用不起也不会用，算力资源沦为昂贵的“摆设”。

　　AI的价值，终究要在具体场景中兑现。这一点，已经被一批先行者验证。在上海，AI治堵大模型部署于360多个重点路口，通行效率平均提高12.9%，红绿灯从“按表走”变成“按需变”；在浙江杭州，城投产业大模型嵌入公交调度、道桥养护、防汛应急、垃圾清运等一线环节，公交客流识别准确率达93%；在重庆，城市内涝AI预警模型在暴雨来临前便完成灾情研判，生成精准到点的预警，让城市治理从“事后补救”转向“事前预判”。这些案例有一个共同点：算力没有停留在机房里，而是扎进了城市运行的毛细血管，解决了真问题，创造了真价值。

　　对城市而言，深耕场景意味着三重转变。一是从引项目到解难题，不再以引进多少大模型企业、建设多少算力集群为唯一标尺，而是聚焦产业发展、基层治理、公共服务等痛点，以应用成效论英雄。二是从给资源到搭生态，政府要做的不只是批土地、给补贴，更要开放公共数据、梳理应用清单、降低使用门槛，让中小企业和基层部门敢用、能用、用好AI。三是从追风口到练内功，AI不是“万能钥匙”，每个城市的产业基础、治理需求千差万别，唯有立足自身禀赋找到切入口，才能避免同质化竞争和资源浪费。

　　算力是底座，场景是出口。没有场景的算力，如同修好了高速公路却没有车跑；没有算力的场景，如同有了车却无路可走。接下来的真正考题，或许是如何让每一度电、每一卡算力，都转化为城市治理的效能、产业升级的动能、市民可感的便利。