2026 年的 AI 投资市场，地方国资是最活跃的主力之一，但打法已经变了。

不久前，杭州市、临平区两级国资联动向零一万物投资数亿元，同步推动这家产业 AI 企业总部落地临平，打造产业 AI 转型基地。

表面看，这是常见的 " 国资注资 + 总部落户 " 组合。

但往深里看，它折射出地方国资 AI 投资的一个关键转向——从过去争抢头部标的、比拼政策优惠的 " 招商式投资 "，转向绑定产业能力、赋能本地实体经济的 " 价值型落地 "。

现在大模型行业已经从技术参数竞赛步入商业兑现深水区，地方国资对 AI 的投入，也不再满足于收获一张 " 独角兽总部 " 的城市名片。

它们要的是把 AI 技术真正注入本地产业，转化成可衡量的产业升级与经营效益。

01

上一个周期，" 抢独角兽 " 的招商式投资

过去几年，地方国资布局 AI 的核心逻辑是 " 招引龙头、集聚生态 "，本质是科技产业版本的招商引资。

谁能拿下头部 AI 公司的总部或区域中心，谁就能在新一轮科技竞争中抢到话语权。

各地纷纷端出力度空前的政策包——算力补贴、房租减免、税收返还、人才专项奖励，再配上国资直接出资加持，形成一套成熟的 " 投引结合 " 打法。

这一阶段的投资带有鲜明的 " 标的导向 "。瞄准估值高、知名度高的头部大模型、AI 芯片企业，以财务投资为杠杆推动企业落户，快速做大城市 AI 产业的账面规模。

珠海国资战略投资智谱华章，伴随企业登陆港交所收获显著账面回报；无锡国资体系累计超 10 亿元加注阶跃星辰，把这家软硬一体的大模型企业引入本地生态；上海国投 2026 年上半年新增 AI 直投超 70 亿元，培育出稀宇科技、沐曦股份等 9 家上市企业。

这些案例都带着典型的 " 抢赛道、抢头部 " 特征。

更普遍的竞争发生在算力层面。

为了吸引 AI 企业落地，多地推出高比例算力补贴，长三角部分城市补贴比例高达 50%，还支持市、区多层政策叠加；不少地方以 " 自建 + 租赁 " 模式搭建算力中心，把低成本算力当成招商核心筹码。甚至有部分城市为了抢项目，补贴内卷不断加剧，对单企业年度算力补贴上限从十万元级抬升至百万元级。

但这种模式的短板也很快暴露。

不少地方重金搭建的算力中心实际利用率不足，招引来的 AI 企业只设个轻型分支机构，核心研发与业务并没真正落地，更谈不上带动本地产业转型。

AI 公司的估值故事讲得再动听，若不能和本地产业产生深度化学反应，对地方经济的长期价值终究有限。

02

逻辑转向，为什么开始 " 拼落地 "

变化的根源，来自 AI 产业的阶段切换，以及地方国资投资目标的双重升级。

一方面，大模型行业的价值评判标准已经重构。

2026 年 Anthropic 递交 IPO 申请，凭借高粘性企业级收入拿到逼近万亿美元的估值预期，向全球市场释放了明确信号——单纯的技术参数不再是核心壁垒，商业落地能力、尤其是服务实体产业的能力，才是长期价值的锚点。

一级市场估值泡沫逐步退去，地方国资也随之调整标尺，不再为 " 技术故事 " 支付高溢价，更看重企业能不能创造真实的产业价值。

另一方面，地方国资的角色正从 " 财务投资人 " 向 " 产业合伙人 " 转变。在 " 股权财政 " 的探索浪潮中，合肥模式的成功让各地形成共识——产业投资的核心回报不只是 IPO 退出的账面收益，更是整条产业链的激活，以及地方税收、就业的长期增长。

AI 作为通用性技术，最大的价值不在于诞生几家百亿估值的独角兽，而在于赋能千行百业，带动本地制造业、服务业的整体效率升级。

更现实的产业痛点在于，企业端的 AI 转型普遍陷入 " 效率悖论 "。

麦肯锡 2026 年全球 AI 调查显示，80% 的企业认为 AI 提升了员工个人生产率，但仅有 6% 的企业实现了息税前利润 5% 以上的显著增长。大量企业部署了单点 AI 工具，却没法把局部效率提升转化为整体经营改善。

对地方政府来说，本地企业的转型需求迫在眉睫，与其招引一批只卖模型 API 的技术公司，不如引入真正能深入业务、帮企业解决实际问题的产业 AI 服务商。

正是在这样的背景下，地方国资的 AI 投资开始从 " 抢标的 " 转向 " 抢能力 "。不再看企业名气有多大，而是看它能不能沉到产业里，能不能帮本地企业真刀真枪地降本增效、提升核心竞争力。

03

产业赋能型投资的新路径

当前各地的探索中，已经演化出三种各具特色的产业赋能型投资模式，对应不同的产业基础与资源禀赋。

合肥代表的是 " 链主牵引式 "。延续投资长鑫、蔚来的成熟经验，合肥国资在 AI 赛道依然遵循 " 投链主、带配套、兴产业 " 的逻辑，重点布局 AI 芯片、基础大模型等核心环节，通过龙头企业的产业链号召力，带动上下游配套企业集聚。

合肥产投连续多轮加注智象未来等大模型企业，本质是在 AI 产业链的核心节点卡位，为后续产业集群建设埋下伏笔。

这种模式适合产业基础雄厚、具备强产业链组织能力的城市。

上海代表的是 " 场景开放型 "。思路是 " 用市场换产业 "，通过开放市属国企的真实业务场景，为 AI 企业提供落地土壤，在实战中培育本土 AI 能力。

2026 年上半年，上海 38 家市属国企集中发布 374 个创新应用场景，预计合同规模 13.2 亿元，其中 AI 相关场景占比超六成，覆盖轨交、水务、环保、建筑等多个实体领域。

政府不只提供资金，更释放订单、开放场景，让 AI 企业在解决真实产业问题中成长，同时完成本地国企的智能化升级，形成双向赋能的正向循环。

杭州探索的则是 " 服务商绑定式 "。与上海开放自有国资场景、合肥押注产业链链主不同，杭州选择引入专业的产业 AI 转型服务商，以第三方身份服务本地庞大的民营经济与制造业集群。

此次杭州两级国资投资零一万物，正是这一思路的典型实践。

作为从底层大模型转向产业 AI 赛道的代表性企业，零一万物早在 2025 年初就主动跳出了底层模型的参数竞赛，将战略重心全面转向产业 AI 转型，定位为企业级 AI 转型服务商，走了一条和多数大模型公司差异化的路径。

它没有停留在行业模型精调或者单点 AI 助手的浅层次落地上，而是搭建了一套完整的 AI 转型落地体系：

在顶层，以 " 一号位工程 " 推动企业从收入、成本、利润等核心经营 KPI 倒推 AI 布局，避免技术项目脱离业务目标，沦为中看不中用的 " 盆景式试点 "；

在技术层，以自主研发的万策 AI 平台为基座，通过企业本体（Ontology）、动态上下文与多智能体协作，打通企业分散的数据、知识与组织流程，让 AI 从单纯回答问题，走向辅助经营决策、推动业务执行、追踪落地结果；

在交付端，通过 FDE 前沿部署工程师团队深入客户业务现场，将技术能力与企业的实际流程、系统与组织机制深度融合，确保方案真正转化为经营成果。

目前这套体系已经在大型制造、国际能源、跨国保险、头部金融投资等多个领域的标杆客户中完成验证，并逐步将深度定制的项目经验沉淀为可复用的平台能力与产品模块，探索从标杆交付到规模化复制的商业路径。

而零一万物定下的 2026 年 15 亿元订单目标、2027 年 IPO 的发展规划，也让这笔国资投资同时具备了产业价值与财务回报的双重预期。

对杭州而言，引入零一万物远不止是新增一家 Pre-IPO 企业。

杭州拥有全国最活跃的民营经济、先进制造业集群与数字生态，大量中小企业有强烈的 AI 转型需求，却缺乏自主落地的技术与组织能力。

零一万物总部落地临平并打造产业 AI 转型基地，相当于为本地引入了一个产业升级的 " 技术服务商 "，可以从经营管理、生产运营、供应链协同等高价值场景切入，逐步沉淀可复制的转型方法论，探索产业 AI 规模化的 " 杭州模式 "。

而国资的信用背书与产业资源对接，也能帮助企业更快打开本地市场，实现技术能力与产业场景的双向奔赴。

除此之外，苏州、南通等地则以母基金集群为抓手，通过覆盖全产业链的基金布局批量培育垂直领域 AI 企业，依托本地强大的制造业基础，推动 AI 技术在细分产业中的深度渗透。

04

下一轮考题，从 " 投得中 " 到 " 产得出 "

逻辑转向的背后，是地方国资 AI 投资的考核标准正在重构。

过去评判一笔 AI 投资成功与否，看的是企业估值涨幅、IPO 进度、总部是否落户。

未来的评判标准会更加务实，带动了多少本地企业完成深度 AI 转型？为本地产业创造了多少新增产值？有没有沉淀出可复制的产业升级经验？

但这条路并不好走。

产业 AI 转型周期长、复杂度高，远非建几个算力中心、引几家头部企业就能见效。

对地方国资而言，至少需要跨过三道关口。

一是 " 价值衡量关 "。产业赋能的效果往往滞后且难以量化，如何在财务回报之外建立科学的产业价值考核体系，避免重新陷入 " 唯估值、唯 IPO" 的路径依赖，是首要难题。

二是 " 边界平衡关 "。国资投资既要引导产业方向，又要尊重市场规律。过度干预容易让企业偏离市场化轨道，放任不管则可能出现 " 投而不产 " 的情况。如何在政府引导与企业自主经营之间找到平衡点，考验地方的产业治理能力。

三是 " 能力匹配关 "。AI 技术迭代快、产业落地专业性强，地方国资团队需要既懂技术又懂产业，才能精准判断企业价值、做好投后赋能，而不是单纯追逐热点、跟风投资。

可以确定的是，地方国资在 AI 赛道的角色，已经彻底告别 " 砸钱抢人 " 的初级阶段。

下一轮的城市竞争，不再是谁引进的独角兽数量更多，而是谁能真正让 AI 在本地产业里扎下根、结出果。

从 " 抢独角兽 " 到 " 抢产业落地 "，这不只是投资逻辑的升级，更是城市 AI 竞争从 " 面子 " 转向 " 里子 " 的开始。（全文完）

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