2026年青海省政府工作报告明确提出“因地制宜发展新质生产力”。因地制宜的核心要义就是根据不同地区的资源禀赋、产业基础、发展阶段差异，找到差异化发展路径，不搞一刀切，不搞一种模式，把自身独特条件转化为发展新质生产力的差异化优势。
我国人工智能产业区域分化特征明显：东部以人才与市场优势主导算法研发与平台创新，西部以清洁能源禀赋形成绿色算力比较优势。产业链环节的非对称分布，决定了西部无法复制东部“全产业链扩张”模式，而应立足禀赋结构实施差异化定位，在特定环节培育不可替代的独特优势。青海高原高寒、生态优先、资源富集、多民族聚居、地广人稀，人工智能产业呈“需求在外、关键技术在外”的“两头在外”特征。这决定了青海不能走“大而全”的通用人工智能路线，必须聚焦独有禀赋，在特色场景中创造不可替代的差异化价值。
青海人工智能产业发展的优势基础
青海资源禀赋与人工智能产业链上下游存在多维度耦合，为因地制宜发展人工智能产业，培育具有高原特色的新质生产力奠定了坚实基础。
全国领先的绿色算力底座。截至2025年底，青海清洁能源发电装机规模超7900万千瓦、占比超93%，其中新能源装机占比超73%、位居全国第一；电力碳排放因子不足全国平均水平1/3。累计建成标准机架4万余架，投运算力规模达2.2万Pflops，算力环境分指数居全国首位；首创算电协同模式，在示范项目中实现100%绿电直供；全省算力中心综合PUE值降至1.18，处于全国领先水平。在网络联通方面，西宁至兰州、中卫、成渝的400G算力通道建成投运，深度融入全国一体化算力网络。
发展高原特色算法的深厚潜力。青海在特色算法领域拥有差异化的数据资源与验证条件。盐湖卤水组分预测、高原草场退化预警、牦牛藏羊精准养殖、藏汉多语种自然语言处理等，是具有代表性的在地化算法应用场景。到目前为止，青海大学、国网青海省电力公司、青海师范大学等单位已开发出水盐体系溶解度预测模型、绿色电力算力融合调度模型、藏文预训练语言模型。同时，借助科技援青、对口支援机制，青海可引进东部先进算法和模型框架，在本地化适配中形成特色算法能力。
无法复制的高原特色数据资源。青海拥有其他省区无法复制的数据富矿。三江源国家公园“天空地一体化”生态环境监测网络，积累了海量的遥感、气象、水文、生物多样性数据；察尔汗盐湖积累了丰富的地质勘探、卤水变化、工艺参数数据；清洁能源电站运行数据为算电协同调度提供了独特样本；藏文、蒙古文等多语种语言数据是训练多语种人工智能模型的稀缺资源。这些数据无法复制，其稀缺性与独特性构成差异化优势。
作为人工智能训练基地的成本优势。大模型训练是典型的“高耗能”环节，电费成本通常占数据中心运营成本的40%至60%。青海绿电价格较低且供应充足，天然冷却可大幅降低散热能耗，叠加算力环境分指数全国第一的气候优势，使得青海进行模型训练的综合能源成本显著低于东部地区。国家超级计算无锡中心青海大学分中心已启动运行，中国联通阿里云万卡绿色算力、中国电信金山智算中心等项目相继点亮，为承接东部训练需求外溢提供硬件支撑。
青藏高原鲜明特色的应用场景。青海产业“四地”是人工智能应用的特色试验场。30家盐湖领域重点企业“上云用云”；建成国内首个清洁能源和绿色算力调度中心；“数字文旅体系”与“青海公共文化云”平台上线；“互联网+”高原特色智慧农牧业大数据平台建成投运；开发出冬虫夏草AI鉴真平台。此外，三江源生态保护、高海拔巡检、偏远牧区医疗、多语种政务等场景，构成东部“不愿做、做不了”的差异化空间。
青海人工智能产业发展的制约因素
青海省虽具备一定的资源禀赋优势，但产业链“两头在外”的结构性困境不容忽视：上游核心技术高度依赖外部输入，下游应用市场主要服务区外主体，资源优势未能有效转化为产业发展实效。
总体算力规模偏小，核心技术依赖外部供应。截至2025年底，青海省算力总规模为2.2万PFLOPS，约占全国总量的0.78%。其中，智能算力规模占比超90%，约占全国1.24%。同时，人工智能芯片、高端服务器等核心硬件完全依赖外部供应。算力规模较小和外部技术依赖，不仅限制承接大规模训练任务，更导致议价能力与产业主动权缺乏。
高端人才供给不足，算法创新体系存在结构性欠缺。高原区位使青海在高端算法人才竞争中处于天然劣势，本土培养尚处起步阶段，薪酬与发展空间对高端人才吸附力不足。高端人才缺位引发连锁反应：知识传播和溢出不足，不同主体认知差异显著，一些企业存在“不想动、不愿动、不敢动”的畏难情绪。进一步，高端人才的结构性缺位直接限制本地化算法创新体系的形成：大模型自主研发团队匮乏，行业模型训练依附外部平台，本地技术积累难以转化为核心算法能力。
数据要素市场化配置能力薄弱，存在全链条短板。青海虽拥有丰富的特色数据资源，但数据要素市场化配置能力存在全链条短板。加工环节缺乏专业标注产业与人才，原始数据难转化为高质量数据集；流通环节行业标准不一、接口不兼容，数据孤岛突出；交易环节确权、定价、流通制度缺位。总体来看，青海的“数据富矿”尚未完成向“数据资产”的跃迁。
人工智能训练与服务面临需求与供给双重制约。青海在人工智能训练与服务能力领域面临“供给侧配套不足、需求侧牵引缺失”的双重制约。供给侧软件框架、开发工具、运维体系未同步健全，自主训练平台与公共服务平台缺位；需求侧本地场景缺乏规模，算力消纳主要依赖东部外溢。青海实质扮演“算力通道”或“算力地产”角色，以低附加值资源出租参与价值分配，而非以技术主导权获取高附加值收益，极易陷入产业链低端锁定。
产业生态不完整，应用场景分散。青海省人工智能产业尚处于起步阶段，龙头企业缺乏，上下游配套不足，无法实现产业集聚效应。特色场景应用探索缺乏系统牵引与标杆示范，场景分散并缺乏协同，难以产生规模效应。另外，本地企业缺乏开发集成能力，难以形成涵盖“需求、技术、应用和迭代”的本土化闭环。
青海人工智能产业发展的务实对策
青海面临“两头在外”的结构性约束，难以复制东部地区“规模扩张、全面铺开”的成熟路径，必须立足省情实际，走因地制宜、错位竞争的差异化发展道路。
夯实人工智能产业基础，巩固青海特色优势。青海应重点巩固算力、算法和数据等方面的特色优势。算力方面，全力推进“绿电智算一体化”，建设万卡级智算集群提升智能算力占比，推进“算力碳足迹”标准化认证，打造“绿算”品牌。算法方面，围绕生态保护、盐湖化工、高原农牧、特色文旅等领域训练行业大模型，重点发展“专而精”的高原特色算法，构建“引进—适配—特色化”算法创新体系。数据方面，培育特色数据要素市场，构建特色领域、特色场景高质量数据集，推进数据确权、定价、交易制度、加快特色数据资源的市场价值转化。
打造立足本地、面向全国的人工智能训练与服务平台。青海可依托西宁—海东智算超算核心集群，整合通用、智能与绿色算力资源，通过算力补贴、模型共享、工具开源降低使用门槛，面向本省中小企业和科研机构提供普惠化的训练、推理与调度服务。同时，围绕盐湖工艺、绿电调度、生态监测、高原农牧等领域，鼓励专用大模型与智能体开发，构建可推广、可交易的行业工具箱，推动省内产业从原料输出向技术输出、标准输出转型。另外，依托算电协同先行先试优势，以“绿算”品牌承接东部训练需求外溢，将“需求在外”的制约转化为服务全国的差异化优势。
深耕高原特色场景，在“小场景”中培育“大价值”。青海应聚焦“别人不愿做、做不了、做不好”的高原非对称场景，单点深耕、重点突破，把外部需求势能转化为区域服务动能、外部技术输入转化为本土创新积淀。例如：生态领域发展监测保护智能体，实现风险早发现、早预警、早干预；盐湖领域开发采选工艺大模型；清洁能源领域深化清洁能源和绿色算力调度中心的人工智能应用；特色农牧领域推进畜牧养殖、牧区公共服务、多语种交互等场景大模型训练。
深度融入毗邻省区人工智能产业生态。青海应主动融入毗邻省区人工智能产业生态，以错位合力驱动产业发展。算力领域，以超93%绿电装机和PUE低于1.18的碳足迹优势，主攻高端绿色智算，与宁夏、新疆等省区共建“绿算走廊”，以梯度分工弥补规模短板；算法领域，依托陕西算法人才优势共建特色场景创新体系；数据领域，携手西藏共建高原生态、多民族语言、高原农牧特色数据集，打造全国唯一高原数据供给方；训练服务领域，整合毗邻省区资源，打造服务全国的训练与服务平台；应用领域，西部各省区基于各自禀赋错位发展，形成覆盖盐湖、能源、生态、农牧、多语种的西部特色场景集群，以多维度差异化优势合力服务全国及“一带一路”市场。
打造“一带一路”绿色词元工厂，抢占新兴战略制高点。国内词元调用量从2024年初日均1000亿激增至2026年3月的140万亿，词元经济加速崛起。青海提出“把算力仓库变为Token工厂”，力图构建“绿电—绿算—模型—词元”完整价值闭环，将低附加值绿电转化为高附加值词元产出。“十四五”时期，青海对共建“一带一路”国家进出口188.4亿元、年均增长34.4%。青海可以此为基础，定位为“一带一路”绿色词元工厂，面向中亚、南亚提供低成本、低碳排人工智能推理服务，以藏汉多语种处理、高原生态等特色词元产品输出海外，形成“青海词元”国际品牌。
因地制宜发展人工智能，是青海在新一轮科技革命中实现换道超车的战略选择。高寒、生态优先、资源丰富、多民族聚居、地广人稀的省情特征不是发展包袱，而是因地制宜的禀赋依据。以绿电优势弥补区位短板，以生态底色赋能智能产业，以特色场景培育核心竞争力，这既是青海人工智能的发展之路，也是西部地区以新质生产力实现高质量发展的可行路径。
（作者单位：青海大学财经学院、青海理工学院计算机与信息科学学院）
