在20世纪50年代以前，加州圣克拉拉谷不过是美国西海岸一个再普通不过的农业郊区 ，比起日后广为人知的“硅谷”盛名 ，“世界果篮 ”才是它当时的代名词。
转动这片土地命运齿轮的，是一系列连续登场的科技企业。从半导体到计算机 ，从互联网到人工智能 ，每一轮技术浪潮的演进，推动硅谷完成一次又一次产业升级与城市重构 。
在电子投资热潮下 ，诞生于硅谷的Intel和AMD相继在1971、1972年上市 ，大量半导体企业走入资本市场 。这波IPO浪潮为硅谷的发展提供了关键资金，它资助了芯片企业的扩建和研发投入 ，奠定了硅谷硬核科技的底色 ，也带动大量工程师、设备供应商 、技术服务商向圣克拉拉谷聚集。
芯片催化了计算机产业的成熟 。苹果在1980年的IPO堪称里程碑，超过1亿美元的募资金额 ，是自1956年福特汽车公司上市以来美国规模最大的IPO 。从东海岸到西海岸的这次接棒 ，标志着全球进入个人计算机与企业IT时代。
更重要的是，不断完善与迭代的创新产业链条，让硅谷吸引了一批科技极客们 ，他们的创意在软硬件领域各自攻城略地 ，日后成长为影响无数人的世界级企业 。
1982年，主做“桌面排版 ”软件的Adobe诞生 ，当时的软件授权业务代表了硅谷最新颖的商业模式；1984年 ，依靠路由器硬件起家的思科出现；1993年，黄仁勋创立了英伟达 ，彼时的英伟达还只是一家纯粹的显卡公司；1994年 ，门户搜索网站雅虎成立；1998年，拉里·佩奇和谢尔盖·布林创立了谷歌 ，彼得·蒂尔和迈克斯·莱文的PayPal也在这一年成立 。
美剧《Silicon Valley》对当时硅谷科技公司的展示
互联网时代的资源沉淀 ，进入AI时代后得到进一步释放。英伟达成为全球AI算力的核心底座，市值也一路水涨船高 ，从3年前千亿美元跃升至如今超4万亿美元；谷歌在云计算 、AI应用、AI芯片的多面布局 ，使其成为全球最瞩目的互联网企业 。而2015年诞生于硅谷的OpenAI，已是AI时代的顶流级企业 。
从英特尔到英伟达，从苹果到OpenAI ，硅谷科技新贵们一边做着底层技术的攻坚突破 ，一边在商业世界里推陈出新，新公司涌现又带动创意和人才的多元化 ，这些变化深刻地塑造着一座城市的产业结构。
拆解这部技术跃迁史的方法论 ，创新文化 、人才孵化 、产业生态、资本支持，始终是推动科技变革最重要的因素 。
如今 ，这样的力量正在上海汇聚 ，从半导体到底层算力，从模型研发到应用落地 ，一座城市正在用系统化的产业组织 ，托举起属于自己的AI跃迁曲线 。
如何织出AI产业之网？
新旧年度的交界线里，上海AI却热潮涌动。
短短1个月内 ，5家上海AI企业实现集中上市。2025年12月 ，主打高性能GPU的沐曦股份登陆科创板，深耕AI药物研发的英矽智能在港股上市 。2026年1月2日，被称为“GPU港股第一股”的壁仞科技敲响上市锣声；紧接着 ，GPU芯片企业天数智芯 、专注AI大模型与应用的MiniMax（稀宇科技）也相继于1月8日 、1月9日港股挂牌上市 。
而上海GPU芯片“四小龙 ”中 ，除了已经上市的沐曦股份、壁仞科技 、天数智芯，燧原科技也已完成IPO辅导 ，进入上市冲刺阶段。
上海GPU“四小龙 ”之一壁仞科技 ，参与WAIC大会（世界人工智能大会）
除此之外，在上海的AI产业版图里 ，还有探索通用大模型与人形机器人协同演进的智元机器人 ，在多模态基础模型方向持续迭代的阶跃星辰，以及专注于数据中心智能加速芯片的曦智科技等等 。
这些科技公司在各个领域开枝散叶的背后 ，得益于这座城市对“重资产AI创业”的全周期陪跑 。
从上游的半导体设计制造到中游的大模型训练平台 ，再到下游的高复杂度城市级场景，上海从0到1有研发依托 ，从1到10有落地路径 ，从10到100有资本与客户接力，由此形成一个从芯片到应用再反哺技术的正向飞轮。
在硬件底座上，AI的每一次算力跃迁 ，背后都是芯片架构 、制造工艺、封测环节的系统协作 。在浦东张江和临港 ，上海已构筑起国内最紧凑的半导体产业集群，芯片设计 、制造 、封测、EDA、设备材料全链齐备 。
对于一家AI芯片初创企业 ，可以在10公里范围内找到完整配套 ，完成从流片验证到量产落地的“超短链路 ”创新闭环。沐曦从2020年初创时的默默无闻，在短短五年时间内成长为行业龙头 ，创始人陈维良就说过 ，“从产业链来说，从流片通道到EDA工具 ，我们在浦东的每一步都能找到最强助力 。 ”[1]
算力层面 ，浦东形成“两极一带”布局：张江FCloud智算平台为模型训练提供千卡级GPU集群；临港新片区建设的中国电信智算中心拥有全国最大单体国产液冷算力集群，可同时适配壁仞 、沐曦等20余款国产AI芯片 。正是这种城市级可调用算力 ，让大模型公司可以“买得到 、调得动、用得起 ”资源。
而在AI产业链中游环节 ，大模型的竞争，从模型精度走向了工程能力，涉及训练 、部署 、评测、安全 、压缩 、调度每一环都极其复杂 ，背后是人力密集与系统集成的双重挑战 。在这方面 ，上海的优势不是某一家公司，而是从组织方式切入进行组合创新 。
以商汤科技为例 ，其在临港打造的“商汤大装置 ”具备1.2万PetaFLOPS算力 ，是国内首个支撑千亿级大模型高效迭代的工业级AI基础设施[2]。与此同时，浦东张江打造的“模力社区”则探索更轻量的平台协作模式 ，智谱AI入驻后 ，为园区内50多家AI初创公司提供GLM系列模型的即取即用服务，极大降低了研发成本与周期[3]。
最终决定AI公司能否活下来的 ，关键在于有没有真实客户、真实订单 ，而这正是上海最具优势的部分 。从陆家嘴的金融机构到临港的工业智造，从港口的航运调度到张江的生物医药 ，上海城市肌理复杂且多元 ，为AI技术提供了天然的实战演练场 。
浦东金融数据港和模力社区协同打造的大模型+金融试验区，使得银行 、保险 、券商能快速与AI公司展开合作，验证风控、客服 、投顾等多场景。上汽 、上港集团、东方航运、太保保险等实体机构也纷纷向AI公司开放真实需求 ，推行“场景出题 、企业答题 ”的协同模式 。
可以看见 ，如何站在AI创业者的角度重新组织资源，正在成为上海推进产业生态培育的第一性问题 。
在高强度创新中 ，给创业者更多安全感
创业是一场极为残酷的游戏 ，AI时代的创业看似“一人即可成军 ”，但产品训练依赖大量资金 ，技术路线快速迭代 ，走在前沿的公司甚至会先被现实反噬，给这个游戏上了更大的强度。
上海在政策逻辑上的转变 ，正是理解这一点：让企业和创业者在关键问题上“看得见路 、迈得出脚” ，给真正需要的企业更多安全感 。
从算力券的投放机制，到数据流通试点、到场景揭榜挂帅 ，政策的关键词变成了供给 、调度 、对接等等 ，帮助企业在不确定中建立节奏感 。对创业者而言，这才是真正的确定性。
要素侧的供给则进一步提高了资源响应速度 。上海市统筹算力资源，推动市区联动机制 ，强化对相关企业的算力供给保障；浦东开放域内医疗、交通等结构化数据资源 ，为本地AI公司提供可训练的数据资产[4]；而“1元办公空间”“定向公寓 ”这类看似微小的举措，实则大大延长了初创公司的现金流寿命 。
位于上海张江的人工智能小镇
相比传统政策最难突破的 ，是产品要能用得上。上海在场景供给上尝试搭建一个“双端共创 ”的机制：一端是企业揭榜技术任务 ，另一端是政府与国企作为首批买家参与测试 。用这种方式确保产品能有效落地，AI公司的所有创意便不是基于PPT而生 ，而是在城市中反复打磨产品 、跑通模式 ，真正把“Demo Day”变成“Invoice Day ” 。
当然，对于所有创业公司而言 ，最绕不过去的一环就是融资。对此 ，从张江与高瓴设立的AI链接基金，到各区母基金对大模型企业的Pre-A轮入场 ，产业资本系统性嵌入了创新早期[6]。更底层的是机制上的变化 ，投贷联动 、专利质押、联合出资，让轻资产AI公司在早期融资中的“不可贷 ”逐步被破解 。
对于进入中后期AI创业公司，融资窗口的迟滞常常直接影响研发进程与产能落地 。2024年 ，正值生物医药领域的融资寒冬 ，英矽智能在E轮融资过程中一度面临融资难题，彼时浦东创投与浦发集团共同出资 ，带动后续香港资金跟投 ，融资才得以顺利收官。沐曦创始人陈维良同样提及，在企业最艰难的阶段 ，浦东创投更是提供了5亿元人民币的战略投资 ，让团队得以撑过周期[1] 。
除此之外，当置身一个更广阔的视角去理解上海的产业生态 ，会发现人才优势才是上海的最有力的底牌 ，也是AI创业生态最底层的核心支持 。
从复旦 、交大输出的大模型人才，到国际化人才引进机制 ，再到张江OPC项目对“超级个体”的定向扶持 ，上海的人才体系本身就是政策工具箱的一部分。对于一家科创型企业，所需的人才几乎可以在城市内部实现快速集结与协同 。即用可即得，这是一种极为强大的资源供给能力 。
归根到底 ，通过组织能力 、资源调度与长期主义共识 ，上海正在全方位打造支持 “ 重资产 AI 创业 ” 的产业基础设施。
尾声
新科技的变换，对旁观者来说是一年一轮的热闹 。但对于一座城市而言 ，这是以十年为基础时间尺度展开的长期竞赛 。
算力、芯片 、模型 、应用等每一个环节 ，都将经历多轮技术切换和产业验证。城市的竞争力，最终体现为能否持续提供一个兼具灵活性与韧性的基础设施网络 ，为这些变革的承接提供支撑 。
上海的底层优势 ，来自于多元结构驱动的产业生态 。在技术研发层面，它既拥有高校与实验室的基础研究能力 ，也拥有工程化团队将成果转化为产品与服务的实践路径。这种科研与工程并重的城市能力 ，为AI企业在原型到落地之间，提供了非常稀缺的中间支撑体系。
制造业与服务业并存 ，使上海在AI场景拓展中具备独特弹性 。工业体系提供标准化、结构化的落地场景 ，而服务业则提出对智能体验的更高要求 。两种需求交织，让AI应用产品在复杂场景中得以真正迭代。
回看硅谷，它在半导体、计算机 、互联网 、AI等一轮轮技术更替中 ，良好的产业生态、人才配置 、资本支持 ，使新技术总能在旧结构之上完成接续生长 。正因如此，企业更替 、浪潮轮转 ，并未动摇其创新重心 。
在这条通往未来的道路上 ，上海同样选择打好自身底盘——不断对齐科研、资金 、制度与市场的组合，积累为下一轮浪潮提供支点的可能性。
这是一个科技城市真正的雄心 ，也是打造一个产业生态所必需的耐心 。
参考资料
[1] 上海AI“芯 ”势力抢滩资本赛道 ，上海证券报
[2] 商汤大装置落地多个千卡级别国产算力集群 以前瞻认知加速布局为“百模争流”赋能，解放日报
[3] 上海模力社区打造专属“模型池 ” ，建设全球垂类模型应用高地 ，第一财经
[4] 浦东成为全市数据产业高质量发展“排头兵 ”，浦东新区人民政府
[5] 上海发布 11 条措施推动 AI 大模型发展 ，支持相关人才落户 ，IT之家
[6] 打造“全球AI逐梦者的家园” 张江人工智能创新小镇揭幕到后年将新集聚500家以上企业，解放日报
责任编辑：陈畅
封面图片来自ShotDeck
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