问你一个问题，把中国各大城市放上AI算力排行榜，谁能坐稳头把交椅？是北京，还是诞生了DeepSeek的杭州？2026年的榜单给出了答案：北京继续力压杭州，守住2019年重新夺回的第一。

深圳反超上海，广州跻身前五，广东一次拿下两个席位。座次变了，比赛规则也在改变。

过去拼机房，如今还要比智能体和模型应用。城市比拼的结果，也将影响下一轮产业布局。北京凭什么继续领跑，广州又靠什么进入前五？

广州跻身前五，广东拿下两个席位

9月21日，IDC与浪潮信息在北京发布《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》。

前十名依次是北京、杭州、深圳、上海、广州、成都、南京、武汉、济南和苏州。深圳升至第三，广东凭深圳和广州占据了前五中的两个席位。

广州的底气来自投入。2025年，广东省不含深圳的人工智能硬件投入约21.49亿美元，广州在其中占比最高。

广州市智算运行服务平台整合了21家智算中心资源，94款大模型通过备案，数量居全国第三，人工智能相关企业超过2200家。算力、模型和企业，广州都有了相当规模。

广州还有一张牌：实体经济。汽车制造、电子信息、生物医药等行业聚集，为AI提供了丰富的应用场景。传统行业的智能体尚在探索阶段，谁先让技术进入实际业务，谁就更容易打开市场。

广州2026年的产业工作安排还提出，围绕智能网联新能源汽车、金融等场景建设智算与边缘计算设施。说白了，设备买回来还得让企业用得上。硬件、模型和产业场景共同支撑了广州的排名。

隔壁深圳的打法不一样。深圳拥有AI服务器、算力芯片和电子信息制造的深厚基础，腾讯等企业持续增加AI投入，智能体应用也在发展。

广州突出产业应用空间，深圳则在硬件供给和技术转化方面发力。两座城市各有底牌。问题来了，为什么这些优势在今年变得格外重要？还得从智能体说起。

495万个智能体，让算力竞争换了玩法

过去比AI算力，主要看服务器、芯片和数据中心。谁建得多，谁就更有底气。

2026年的报告却把智能体应用、具身智能、模型开发和推理基础设施纳入关键评价指标。原因很简单：AI正在从回答问题，走向执行任务。

IDC预测，2026年中国活跃智能体达到495万个，部署渗透率为81%，高于78.1%的全球水平。代码与办公智能体率先规模化，制造、医疗等行业仍在探索。

传统大模型回答一个问题，任务往往就结束了。办公智能体完成调研，却要搜索资料、读取文档、调用工具，信息不足还得重新检索。

表面上只接到一次指令，实际经历多轮模型调用。步骤越多，Token，也就是词元，消耗得越快。

这笔账有多夸张？报告预测，全球活跃智能体将从2026年的7940万个增加到2030年的22.16亿个，年复合增长率达到129.8%。

同期全球Token消耗量的年复合增长率预计达到4822.6%，约为智能体数量增速的37倍。任务越复杂、调用越频繁，计算压力越大。

账算到这里，问题就清楚了。未来城市要比的，不只是有多少计算设备，还得看模型部署是否高效、推理资源是否充足、智能体能否进入实际业务。

企业如果调不到合适的算力，或者使用成本太高，机房再大也难以形成产业优势。

北京压住杭州，靠的是完整的产业生态

北京登顶并非今年才发生的故事。2018年，杭州排在北京前面；2019年，北京反超杭州，重新拿下第一，此后持续保持领先。

2026年，杭州仍是第二，北京继续占据榜首。长期领先，靠的不是单家明星企业。

报告显示，2025年北京人工智能硬件投入达到176.84亿美元，相关企业超过2500家，人工智能领域融资占全国四成以上，备案大模型达到259款。

北京还拥有从芯片设计到智算服务的完整产业链和大量模型企业。

模型研发离不开人才、资金和算力，应用落地又需要部署和调度。北京的优势，就在于这些环节都有成熟的产业支撑。企业、科研与资本也能形成合力。

北京也在补强效率。9月21日，国家算力互联互通（北京）节点启动试运行，推动跨地域、跨主体的算力资源高效流动。

按照当地2026年至2028年的计划，算网协同还将深化。过去各家机房像分散的仓库，如今要把资源联成网络，提高调度效率。

杭州也有自己的硬牌。阿里巴巴、DeepSeek等企业提供了强大的模型创新动力，互联网产业积累和持续增长的AI投入，支撑杭州稳居第二。

北京胜在完整产业链，杭州强在模型研发。综合比较下来，北京继续占据优势。

第三名的变化符合相同逻辑。深圳抓住智能体发展机遇，从第四升至第三，反超上海。武汉依托光谷智能体引力计划，以及从芯片到应用的产业布局，时隔近7年重返八强。

广州能够进入前五，同样离不开算力与产业应用的结合。各城底牌不同，目标都是把资源转化为智能服务。

算力缺口越拉越大，下一轮要比谁用得更值

排名之外，还有一笔更大的账。IDC预测，2026年中国智能算力规模将达到2576.5EFLOPS，同比增长87.9%；到2030年，预计达到10524.3EFLOPS。供给在增长，需求也在飙升。

报告预计，全球AI算力供需缺口将从2024年的389亿美元扩大到2030年的3809亿美元，接近此前的10倍。

高端芯片、高带宽内存等产能扩张需要时间，数据中心还受到电力和资金约束。数字需求猛涨，工厂却没法瞬间变出设备。

难道只能继续砸钱建机房？只会堆硬件，投入很容易变成昂贵的军备竞赛。

调度不合理，服务器就会忙闲不均；存储和网络跟不上，再强的芯片也得等数据。设备能提供多少有效服务，才是关键。

产业正在形成两条技术路线。能力型智算通过超节点、Scale-up架构和高速互联，提高系统承载先进模型、处理复杂任务的能力，负责突破智能上限。

容量型智算利用异构算力协同、推理解耦、缓存和调度优化，提高Token吞吐量、降低单位成本，负责让智能服务更丰富、更便宜。两条路线要配合，既追求更强的模型，也追求更低的成本。

再往下走，计算、存储、网络、数据中心和模型调度必须深度协同。

北京的算力互联互通建设，杭州的模型创新，深圳的硬件产业，以及广州的应用场景，都是这场竞争的重要筹码。谁能把模型变成企业用得起的服务，谁就更有竞争力。

北京从2019年反超杭州，到2026年继续保持第一，证明完整的产业生态具备长期竞争力。

杭州稳居第二，深圳靠硬件和智能体应用进入前三，广州依托算力投入、模型供给和实体产业跻身前五，各有发展路径。

对中国来说，城市竞赛的价值，不只是某个名次，而是让各地的优势转化为技术突破和实际生产力。

下一轮较量，既要让AI更强，也要让企业用得起、用得好。谁能把算力用出价值，谁就更有希望掌握产业主动权。