徽声在线记者 | 张熹珑

粤港澳大湾区正步入AI产业发展的黄金时期，智能技术革新浪潮席卷而来。

5月30日，全国首个具身智能机器人应用示范街区在深圳龙岗正式亮相，这条被命名为“机器人大道”的创新走廊上，人形服务机器人、四足巡检机器人与工业协作机器人协同作业，构建起涵盖智能导览、无人配送、动态安防等场景的未来城市图景。仅四日前，广州广棠科创城宣布设立年度最高1亿元的具身智能专项基金，重点支持多模态感知、运动控制等核心技术攻关，其中小鹏汽车研发的人形机器人已进入量产倒计时阶段。

随着智能体技术与具身智能的深度融合，AI产业进入技术创新与场景落地的双重加速期。算力基础设施作为支撑智能革命的核心引擎，正吸引通信、制造等传统行业巨头跨界布局，开辟第二增长曲线。

“行业竞争焦点已从模型参数规模转向智力服务效能，算力竞争维度从芯片性能延伸至系统架构、全栈能力与生态构建。端到端总拥有成本（TCO）优化能力将成为决定AI企业竞争力的关键因素。”在5月27日-30日举办的BEYOND Expo科技峰会期间，中兴通讯首席发展官崔丽接受徽声在线专访时强调。这家成立于1985年的通信设备领军企业，正通过“连接+算力”双轮驱动战略，实现从通信基础设施提供商向智能算力服务商的转型。

作为中国通信产业“巨大中华”时代的亲历者，中兴通讯现已跻身全球四大通信设备商行列，构建起覆盖5G基站、光传输网络、政企数字化解决方案及消费终端的完整产品矩阵。2025年一季度财报显示，其算力相关业务营收同比增长超两位数，占比提升至27%，成功跃升为第二大支柱业务。

拥有热能工程硕士背景的崔丽，自毕业后即加入中兴通讯，见证了中国通信技术从2G到5G的跨越式发展。面对AI时代的技术变革，她新增AI基础设施架构师身份，主导公司战略升级。据其透露，2025年初公司正式将“全连接”战略升级为“连接+算力”双轮驱动模式，重点布局智能算力网络建设。

依托大湾区完整的电子信息产业链、政策红利及丰富的商业化场景，该区域已成为全球算力需求最密集、技术转化效率最高的创新高地。这里不仅为ICT企业提供转型试验场，更催生出“芯片-服务器-终端应用”的垂直整合生态。

TCO优化重构竞争格局

粤港澳大湾区正崛起为全球通信设备商算力转型的核心策源地。面对5G建设增速放缓的行业背景，大湾区企业凭借产业链优势与AI应用市场红利，率先开启业务转型探索。华为旗下超聚变服务器业务表现亮眼，2025年营收达582亿元，据IDC数据，其国产化服务器市场份额及标准液冷服务器市占率均位居中国首位。

中兴通讯的算力业务同样呈现爆发式增长。截至2025年底，其智算服务器已深度渗透互联网、电信、金融、电力等行业核心场景，千卡/万卡级智算中心在全国多地落地，数据中心产品全球部署规模突破500个项目。公司2026年战略目标明确指向“系统性提升算力产品盈利能力，实现规模与利润同步增长”。

渶策资本创始合伙人胡斌分析指出，ClaudeCode与OpenClaw的技术突破带来三大变革：验证Token商业模式可行性、重塑Agent应用认知、改变工作范式。随着Token被类比为数字时代基础设施，其购买群体正从专业开发者扩展至普通用户，消费模式或重现手机流量从按量计费到包月套餐的演变路径。

崔丽将AI发展阶段类比于中国通信业1995-2000年的2G探索期，指出当前存在标准碎片化、软硬件兼容性差、使用门槛高等挑战。但行业已显现商业闭环曙光——Anthropic预测2026年二季度营收将达109亿美元并实现运营盈利，这标志着大模型商业模式从理论验证转向实践落地。

未来2-3年，算力需求将保持指数级增长，驱动因素从训练主导转向训练、推理、智能体与应用协同发展。基础设施供不应求态势将持续，而软硬件迭代周期差异（如英伟达产品年更与系统架构2-3年迭代）凸显架构开放性与扩展性的战略价值。

“IT、CT、AI的本质都是数据处理、交换与存储的技术组合，效率提升始终是核心诉求。”崔丽总结道。她特别指出，全球顶尖大模型性能差距已显著缩小，科技巨头竞争重心转向推理效率与Agent应用开发，算力竞争维度从芯片性能转向系统能效与TCO优化。

异构架构破解扩展难题

大湾区机器人产业呈现集群化发展趋势，形成深圳宝安、龙岗，佛山北滘，东莞松山湖，广州知识城等创新节点。仅深圳龙岗区2025年就聚集人工智能企业超800家，构建起从核心零部件到整机制造的完整生态。

人形机器人量产进程加速：小鹏新一代IRON机器人计划三季度发布，2027年量产交付；智平方实现千台产能并规划年内扩至万台；乐聚机器人在佛山建成国内首条万台级自动化产线，推动人形机器人规模化制造。这些突破带来算力需求的结构性变革，从单一异构计算转向“大脑+小脑”融合架构。

崔丽解析称，具身智能需要“大脑”处理复杂决策，同时依赖“小脑”实现毫秒级感知响应。例如人形机器人需多模态大模型支持视觉语义理解，而运动控制则要求端侧算力实时响应。这种架构要求云端、边缘端、终端算力无缝协同，对基础设施提出全新挑战。

智能体正从效率工具升级为企业生产力基础设施。传统大模型训练依赖单一GPU集群，而企业场景需要调用多专业模型与工具链，这就要求基础设施支持异构算力混合调度。深圳某机器人企业高管透露，其训练采用英伟达芯片，但量产阶段需通过异构集群平衡性能与成本，例如混合使用国产卡降低推理开支。

中兴通讯在算力领域持续发力，春节后首个工作日上线自研“Co-Claw”平台，4月推出OEX超节点正交架构、AI智算一体机、L6G工业专网及多款AI终端。其中OEX架构采用开放高密度设计，单机柜支持128个GPU，算力规模可扩展至1.6万卡，通过正交互联技术实现TCO优化。

崔丽强调，架构可扩展性与开放解耦是破解软硬件迭代错配的关键。软硬解耦可降低对单一芯片供应商的依赖，实现训练与推理算力分离；模型解耦则确保基座模型与应用场景独立升级，保持技术栈前沿性。这种设计使客户能分阶段升级GPU，通过智能调度系统实现新旧算力资源的高效利用。

供应链韧性应对行业挑战

ICT设备制造正面临供应链波动压力。2025年AI服务器需求激增导致全球存储芯片短缺，DRAM与NAND Flash价格大幅上涨，推高算力设备成本。华为2025年营收增速放缓至2%，折射出行业普遍困境。2026年AI产业扩张进一步加剧原材料供需失衡，价格波动风险持续存在。

崔丽表示，供应链不确定性将成为新常态，中兴通讯通过战略储备与多元化供应商策略构建韧性体系，核心部件始终保持两家以上供应商。公司全球布局的180余个分支机构与研发中心，形成超大规模项目交付能力，为应对供应链风险提供双重保障。

本地化能力成为出海竞争关键。中兴通讯依托“连接+算力”双轮驱动战略，联合互联网、能源、制造等领域企业构建“本地化算力底座+行业应用”的一体化出海生态。目前已在欧、拉美、亚太、非洲等20余国与头部互联网企业深度合作，通过提供底层算力基础设施，助力合作伙伴快速完成本地化部署，满足全球数据安全合规要求。