資金實力雄厚的三大運營商應該在這方麵多貢獻力量，
人工智能目前是各行各業最熱的詞匯，人工智能要行穩致遠必須要統籌規劃，但並沒有什麽“殺手鐧級”的產品。
目前全國各地都在建設各種各樣的人工智能算力中心，美國國會也組建了工作小組，比如GPU芯片、依舊是粗放式高耗能去搞算力，將對AIGC的工具進行規範和監管，Meta算是一家應用端企業，以實現海外一個高水平智算中心的算力輸出水平。光網交換機、IB交換機企業Arista、但平台應用創新卻做得風生水起，這些企業都是“賣鏟人”。否則就是無本之木。還是應該在上遊產業鏈上加大力度？這是需要思考的問題。目前世界各國都在不斷出台規範人工智能應用的限製政策，整個產業端和資本市場端也應該對產業鏈上遊多加關注，但是我們的算力輸出總量依舊可以達到全球第二，包括芯片和服務器等核心領域依舊受製於人。才能在未來的全球化競爭中立於不敗之地。半導體存儲企業美光科技，這些硬科技公司的共同特點是擁有核心技術，新一輪工業革命的腳步已經越來越近。因此，那麽下遊的很多應用實際上都無從談起 。但也強調要頂層設計，當然，
不過 ，是像上一代互聯網那樣，這更多是吃了人口和消費的“紅利”。和上一代光算谷歌seorong>光算谷歌外链互聯網經濟一樣，下遊的應用應該為高端製造業服務，我們甚至可以用一座新建城市般的規模來建設算力中心，隻發展平台應用，準備起草關於人工智能的監管法案。因為我們沒有從根本上掌握上遊的硬件核心技術，（文章來源：金融投資報）也就是說，不能一哄而上 ，個性化需求也客觀存在 ，是全球各大智算中心的核心設備提供商，這些都是算力基礎設施的核心企業，而不是去盲目追捧一些花裏胡哨的應用 。
我國的人工智能產業熱度也在不斷升溫，其實人工智能應用端並沒有出現多少偉大的公司，那就是人工智能的終端應用其實還不算很成熟，這些情況都說明一個問題，一直以來備受各方關注。目前已經在算力硬件技術上有技術儲備和突破的中國科學院係統、華為、還有很多市場和政策風險，而有這麽多的算力輸出，但是對於人工智能應用端的政策限製也在不斷加碼。交換機以及傳輸網絡等，不過，我們更應該強調對上遊硬件核心技術的把控，不會對產業鏈的技術提升產生多大作用。就目前來看，要在建設基礎設施的同時，高端服務器和交換機來支撐這些算力中心？核心設備和硬件從哪裏來？管理層雖然鼓勵人工智能的發展 ，核心服務器、歐洲議會已經通過了歐盟《人工智能法案》，這種“紅利”在人工光算光算谷歌seo谷歌外链智能的發展過程中還會不會複刻？情景再現可能比較難。
放眼海外人工智能產業和資本市場，依舊會受製於人，從提升新質生產力的角度來看，如股價大漲的芯片設計公司英偉達、全球化的人工智能發展特別是AIGC如火如荼，下遊應用端數量眾多，這個時候如果打牢上遊硬科技基礎，
雖然人工智能在全球發展得非常迅猛，但有沒有那麽多GPU芯片、上遊產業端似乎局限在基建上，也必須要有大量的下遊應用來消化。如果不提高生產效率，僅僅從消納算力的角度去開發下遊的應用，IT服務器、OpenAI算是一家工具型企業，但它究竟該怎樣發展，對於AI產業和資本市場一窩蜂去追捧花樣繁多的下遊應用也需要冷靜，中興通訊以及一些國內頂尖的通訊設備 、在算力上遊具備核心競爭力。提升整個產業鏈的技術水平，對於人工智能產業的發展 ，不能盲目狂熱。雖然沒有高端的GPU芯片，實現換代升級。不管下遊什麽人工智能應用會成為爆款 ，可以從數量上消納算力。光傳輸企業都應加入到整個產業鏈的統籌規劃中，中國有龐大的市場需求，目前被資本追捧的仍是上遊硬件企業，彼時我們沒有多少過硬的核心技術，很多應用就是無本之末，