人工智能產業的競爭，是創新生態與制度效率的競爭。上海在人工智能領域構建產業正循環，算力基建、產業鏈協同與應用場景等供需互促，為我國人工智能產業發展提供了可參考的樣本。

上海模式的深層邏輯，在於以耐心資本、產業密度、場景開放的組合策略，縮短了從技術研發到商業驗証的鏈路和周期，由區域創新系統分散經營主體難以獨自消化的系統風險。

推進人工智能產業向更高層級發展，要構建分層的算力戰略，避免低效同質競爭。在全國算力網絡“東數西算”框架下，統籌長三角、京津冀、粵港澳大灣區等區域產業資源，建立“國家調度+市場交易”的雙層運營機制，將地方算力生態超市等探索，整合為全國算力互聯互通的標准協議與清算結算體系，讓分散於各地的產業資源從物理連接走向價值連接。

建設跨主體協同制度。在人工智能產業鏈條中，芯片、互聯、軟件、算法具備高度耦合特性，單點突破難以轉化為系統競爭力。對此，可以借鑒“鏈長制”經驗，設立AI基礎設施系統創新專項，以“揭榜挂帥”方式組織芯片設計、封裝測試、雲平台、場景方組成創新聯合體，並建立風險共擔基金與首台套保險補償機制，讓聯合攻關從偶發性的企業自發行為上升為制度化的行業組織行為。

建立場景驅動創新的對接平台。上海以場景開放牽引技術落地的實踐表明，需求側的“用”是帶動供給側的“研”的關鍵杠杆。各地可以根據自身條件，發布“AI+行業”場景開放清單，建立場景需求與服務商能力的標准化對接流程，形成“需求定義—技術響應—迭代優化—標准推廣”的正向循環。

從宏觀層面來看，制度創新是產業發展關鍵變量。AI產業的“正循環”不能止步於市場的自發演進，需要以制度之力疏通堵點、降低交易成本、穩定市場預期，推動我國人工智能產業在全球競爭中形成持續的發展優勢。(李治國)