2026年1月5日，北京海淀。
早上十点，中关村软件园二期的电梯里，算法工程师们挤在一起，各自盯着手机。一条推送滑过屏幕：北京要用两年时间，使人工智能核心产业规模突破万亿元。
电梯到了，大家涌出去，刷卡进门，打开电脑。
同一个月的27日，上海，“智算申城”高峰论坛公布了一组数据：截至2025年底，上海智能算力规模突破120EFLOPS，约占全国8%，到2027年力争达到200EFLOPS。
120EFLOPS是什么概念？相当于3万张英伟达H100 GPU同时满负荷运转。
一个要万亿产值，一个要算力碾压。2026年的春天，中国两座城市之间的AI暗战，悄然升级。
但在这些宏大叙事下面，真正书写历史的，是那些每天早上挤进电梯、晚上十点才离开工位的普通人。
北京高校，批量孵化AI公司
陈默（化名）*次意识到自己在做一件大事，是在2023年的一个深夜。
他以年轻工程师身份，刚加入一家清华系AI公司不久，公司还在清华南门外的写字楼里。那天晚上他调试模型参数，模型突然开始流利地回答一个复杂问题，之前它一直卡在这里。
几个同事围在屏幕前，谁也没说话。过了很久，有人轻轻说了一句：“成了。”
2026年1月，陈默所在的公司，在香港上市，成为全球首家以通用人工智能基座模型为核心业务的上市公司。同事在微信群里发了一句话：“从清华南门外的出租屋，到港交所，我们走了六年。”
在北京，从知春路到中关村，密集分布着中国AI的半壁江山。智谱AI、月之暗面、字节跳动、百度……全市人工智能相关企业超过2500家，占全国约一半。北京入围AI 2000全球*影响力学者榜单的有148人，占全国超40%；AI学者总量达1.5万人，占全国30%。
这些公司的创始人，很多都来自清华、北大。智谱AI脱胎于清华计算机系，月之暗面是清华校友创业，面壁智能同样是清华系。在北京，14所高校设立了人工智能学院。
陈默的工位旁边，贴着一张清华计算机系的系友录。上面密密麻麻的名字，很多现在都是AI公司的创始人或技术负责人。“在这里，你的导师可能正在隔壁公司当首席科学家，你的同学可能正在楼下拉融资。”
这种人才密度，在中国其他地方很难复制。
商业性的上海，主攻赚钱落地
林悦（化名）选择了上海，理由很简单：离家近。
她是江苏人，复旦毕业后想留在长三角。2023年她拿到北京一个独角兽的offer，薪资比上海这家创业公司高出不少，但犹豫了很久，还是留在了上海。
“北京的机会确实多，但上海给我的感觉是——踏实。”林悦说。
这种踏实，来自于场景。她所在的公司做AI客服系统，成立*年就拿到了上海官方的订单。不是因为他们技术多牛，而是因为上海这座城市，有太多需要AI落地的场景。
银行需要AI处理方言，医院需要AI辅助诊断，工厂需要AI做质检，港口需要AI调度车辆。这些需求摆在产业发达、对新鲜事物接纳度高的上海，就像一片肥沃的土壤，等着种子落下来。
与北京AI产业多集中在海淀不同，上海在浦东和浦西搞起了“两翼”。
西侧徐汇的“模速空间”，致力于发展大模型全产业链，2023年9月揭牌以来，已吸引400余家人工智能初创企业入驻，形成“上下楼就是上下游，邻居就是合伙人”的完整生态。稀宇科技（MiniMax）、商汤科技、阶跃星辰等“七星代表”汇聚于此。
东侧浦东的“模力社区”，聚焦垂直领域大模型的应用落地，2024年8月投入使用，不到一年已集聚近200家垂类模型上下游生态企业。
在上海企业眼里，AI不是实验室里供起来的学问，而是产业链上真实运转的一环。
北京和上海，各有自己的AI发展任务
2025年3月的一个晚上，林悦的服务器资源告急。
她们正在训练一个新模型，但本地算力不够用了。她登录了刚上线的上海市智能算力资源统筹调度服务平台——一个“算力超市”，帮助中小企业解决“算力难、算力贵”的问题。上海市每年还拿出10亿元算力券，供企业低成本接入算力资源。
她填完申请，第二天早上资源就批下来了。“我当时就在想，这背后是多少人、多少年的努力，才让这一切变得这么简单。”
据上海官方发布，2025年底上海智能算力规模突破120EFLOPS，同比翻倍。仅临港一地，算力规模从2023年初的3EFLOPS激增至超40EFLOPS。
与上海不同，北京走的是另一条路。2025年，北京新增智能算力3.8万P，算力总规模达到6万P。但北京更强调“国产自主”——率先建成3万卡级国产智智算集群，智谱、面壁等国产大模型已跑在国产算力平台上。
“用国产卡训练大模型，就像用国产车跑拉力赛。”业内人士说。
北京想的是“如果明天被卡脖子怎么办”，上海想的是“今天怎么跑得更快”。两个城市，用不同的方式，回答同一个问题：中国的AI产业，该怎么搞？
机器人行业，也显示京沪差异
2025年，中国的人形机器人企业打了一场漂亮的仗。
全球人形机器人出货量约1.7万台，中国占84.7%，包揽全球前六。宇树科技出货量超5500台，全球*；上海智元出货量超4000台，全球第二。
智元机器人的创始人稚晖君是个网红工程师。但在上海，他更在意的是另一件事：上海搭建了国家地方共建人形机器人创新中心，这是全国*异构人形机器人训练场，能同时容纳100个人形机器人进行智能训练。
另一家人形机器人企业的负责人则说：“在北京，我们可能是个很酷的创业公司，但在上海，我们是产业链上的一环。”
这句话，道出了两座城市AI产业的本质差异。
北京的模式，是靠*公司突破技术天花板，然后带动整个行业前进。上海的模式，像一支产业集团军，靠完整的产业链和丰富的应用场景，吸引企业集聚，形成生态闭环。上海拥有全国最多的国产AI芯片企业——沐曦、壁仞、天数智芯、燧原、平头哥都孕育于此。
2025年，北京人工智能核心产业规模达4500亿元，占全国约四成。上海规上人工智能企业产业规模突破6300亿元，同比增长近四成。
一个是创新的策源地，一个是产业的集聚地。
京沪，也有各自的挑战
2026年3月，一个行业论坛上，来自上海和北京的AI同行们齐聚一堂。
北京的同行谈技术突破，上海人谈场景落地。大家互相羡慕对方的城市，也互相理解对方的困境。
陈默说，公司上市后压力更大了，“投资人问我们什么时候盈利，研发投入又不能停”。招股书显示，2022年至2025年上半年，公司累计研发投入约44亿元。
这句话，也许正是两座城市关系的真实写照。
北京有北京的优势：*人才、原创技术、独角兽企业。上海有上海的长处：应用场景、算力规模、完整的产业链。在AI这场漫长的竞赛中，谁也不可能取代谁。
北京是“创新策源*城”，上海是“产业应用*城”。一个负责从0到1的突破，一个负责从1到100的放大。
中国AI产业的“双城记”，正在书写一个比“谁是*”更宏大的叙事。
AI行业，最终是普通人在推动
2026年春节，陈默回了一趟湖北老家。
亲戚们围坐在一起，问他做什么工作。他说做AI，亲戚们似懂非懂地点头。“就是搞那个ChatGPT的吧？”有人问。“差不多，但我们做的是中文的。”
陈默发现，前几年还需要解释的AI，如今连县城里的大娘大婶也都知道了。AI真的破圈了。
2026年2月，北京提出培育“硅基劳动力”——以硅芯片为核心的人工智能系统和机器人，作为新型劳动力参与社会生产。
陈默很喜欢这个概念。“我们不是在造工具，而是在造同事，”他说，“想象一下，三年后你的工位旁边坐着一个AI，它能写代码、能开会、能帮你处理那些琐碎的事情。”
作为时代中的普通人，陈默每天都在忙着训练下一个版本的模型。
林悦正忙着拓展新的客户。她的公司拿到了上海产业基金的支持，条件是必须在更多场景里落地。“以前是活下来就行，现在要考虑怎么活得更好，”她说。
他们是两座城市AI产业的缩影。一个在实验室里埋头写代码，一个在产业一线跑客户。一个相信技术可以改变世界，一个相信场景可以验证技术。
他们都在做同一件事——让AI从实验室走到现实中来。
这也许就是中国AI最真实的图景：不是一座城市的胜利，而是无数个普通人的坚持。
