北京AI产业布局再加码，押注智能体与国产算力
北京正在把人工智能产业的竞争，从“模型能力”进一步推向更深的基础设施和应用层。
9月9日，北京市人民政府印发《北京市“十五五”时期高精尖产业发展规划》，在人工智能部分释放了相当密集的产业信号：推动全栈自主、强化国产算力架构、推进大模型与多模态模型发展，同时把科学智能、具身智能、世界模型以及智能体互联网等方向摆到了更靠前的位置。
这份规划有一个很明显的变化——AI不再只是一个模型产业。
过去几年，北京在人工智能领域的竞争更多围绕算法、人才、模型和应用展开。但当大模型逐渐进入产业化阶段，真正决定生态能否持续扩张的东西开始向底层移动，包括算力芯片、系统软件、开发工具、模型服务以及数据和应用基础设施。
因此，“全栈自主”被放在了比较靠前的位置。
规划提出，要提升人工智能系统软件栈能力，加快布局国产算力新架构，同时强化自主生态的安全韧性。这意味着北京希望形成的并不是单独一家模型公司，而是一套从底层算力到软件、模型，再到应用的本地产业体系。
这背后也对应着一个现实问题：AI算力需求正在快速增长，但如果产业链关键环节长期依赖外部供应，模型能力越强，基础设施上的约束反而可能越明显。
从大模型转向“智能体互联网”
相比于国产算力，“智能体”可能是这份规划里更值得产业公司关注的关键词。
规划提出推动智能体向自主执行演进，加快关键标准协议研发，构筑驾驭工程软件栈，并发展智能体互联网服务。
这已经不是简单地让AI“回答问题”。
传统聊天机器人解决的是信息交互，而智能体真正想做的是替用户完成任务。它需要理解目标、调用工具、访问不同软件和数据源，并在多个步骤之间自主推进。
一旦这种模式成熟，AI的入口就可能从一个聊天窗口进一步变成一层新的软件交互基础设施。
例如企业财务、供应链、医疗、制造等场景中，用户未来可能不再打开多个系统逐项操作，而是直接向智能体提出目标，由智能体调用不同系统完成执行。这样一来，模型只是其中一环，真正有价值的部分还包括工具调用、权限管理、工作流、协议和身份体系。
北京提出“智能体互联网”，实际上是在提前争夺这一层基础设施。
“词元结算”透露另一层产业野心
规划中还有一个相对容易被忽略的表述：构建词元结算体系，打造“词元工厂”，覆盖词元生产、分发、消费等全链条服务。
这里的“词元”本质上对应大模型运行过程中使用的Token。
过去互联网产业的核心计量单位是流量、用户和广告曝光；进入生成式AI时代，Token正在成为模型服务的重要计价和资源消耗单位。模型训练需要大量Token，推理同样持续消耗Token，企业调用模型的成本最终也会落到这一层。
北京将Token相关的生产、分发、消费单独提出，说明政策制定者已经开始关注AI产业从“模型研发”走向“模型服务基础设施”之后的新商业模式。
谁控制算力，谁提供模型；谁进一步掌握模型调用、Token流通和应用入口，谁就可能获得更稳定的产业收益。
这与云计算时代从卖服务器转向卖算力服务的逻辑有些相似。
AI“+”不再只是概念，而是要进入产业现场
另一条主线是应用。
规划提出全面落实“人工智能+”行动，并以国家人工智能应用中试基地建设为牵引，推动AI进入医疗、制造、教育等重点领域。
这部分看起来没有模型和智能体那么新，但可能决定北京AI产业最终能产生多少真实收入。
大模型公司过去面对的一个问题很直接：模型能力提升很快，企业愿不愿意长期付费却是另一回事。
医疗需要解决数据和合规问题，制造需要适应真实生产流程，教育又涉及内容、教师和用户体验。AI从Demo进入生产环境后，模型本身反而不是全部，部署成本、稳定性、行业软件兼容性和数据安全都会成为采购决策的一部分。
所以，北京同时强调模型、算力、软件栈和产业应用，并不是简单堆砌政策关键词，而是在试图把AI产业链上下游串起来。
还有开源。
规划明确提出培育具有国际影响力的开源项目和开源社区，建设全球开发者协同创新枢纽。对于AI产业而言，开源生态的重要性正在上升，因为模型、工具链、Agent框架以及开发组件都越来越依赖开发者社区扩散。
北京真正想争夺的，或许不只是几家头部AI公司的总部，而是围绕这些公司形成一套能够持续吸引开发者、资本、算力和应用企业的产业网络。
从这个角度看，“十五五”时期的北京AI竞争已经明显从单点技术竞赛转向生态竞争。
模型要更强，算力要自主，软件栈要补齐，智能体要能够真正执行任务，Token要形成新的服务基础设施，最终还要进入医疗、制造、教育等真实产业。
这条路线比单纯追逐一个模型排行榜要复杂得多。
但也正因为如此，未来几年真正决定产业格局的，可能并不只是“谁先做出更大的模型”，而是谁能把模型变成基础设施，再把基础设施变成一套可持续运转的商业生态。
