问题——算力需求快速攀升与“推理外流”并存。
随着相关技术从研发走向规模化应用，算力正从“支撑性资源”转变为“基础性生产力”。
一方面，模型训练与推理带来持续增长的算力消耗；另一方面，部分企业在推理部署环节出于成本等因素，将业务选择在西部算力资源更集中、综合成本更低的区域运行。
对成都而言，如何把增长迅猛的算力需求更多转化为本地产业增量，成为需要直面的问题。
原因——成本、资源禀赋与时延约束共同塑造算力布局。
业内普遍将训练推理业务按需求分层：在对时延敏感度相对较低的场景中，企业更倾向选择电价、土地、规模化机房等综合优势明显的地区，以降低推理成本、提升性价比；而在医疗协同、车路协同与自动驾驶、工业控制等需要实时或准实时反馈的场景，网络传输与链路抖动会放大体验差异，对“就近算力”提出更高要求。
刘武认为，产业端对低时延、稳定性和可用性的要求正在抬升，这使得边缘侧与城市近端的算力价值更加凸显。
影响——算力“近端供给”关系城市竞争力与新产业孵化。
算力若更多沉淀在本地，不仅能够带动数据中心、网络设施、算力运营、软件服务等上下游发展，也有利于形成“算力—数据—应用—产业”的本地闭环，提升城市对重大项目和创新业务的承载能力。
反之，若关键推理环节长期外置，城市在应用落地的响应速度、产业生态的聚集效应、以及企业服务半径等方面，可能面临竞争压力。
刘武提出，边缘计算并非传统意义上的“边缘小算力”，其核心价值在于通过靠近用户和场景端部署算力与服务，显著降低网络计算时延，提升服务体验，并催生面向多行业的新型应用形态。
对策——依托枢纽与平台，完善机制并以精准激励促“推理回城”。
成都作为“东数西算”全国一体化算力网络国家枢纽节点之一，已具备一定基础。
当前，成都正依托国家超算成都中心、成都智算中心、立昂智算中心等平台，推动资源供需对接、优化配置与共享。
刘武建议，在既有平台能力之上，可进一步研究更具针对性的政策工具，尤其是面向推理业务的引导措施，通过补贴、算力券、应用试点支持等方式，降低企业在本地部署推理的综合门槛，增强本地算力对高频业务的吸引力。
同时，需强化标准化服务与运营能力，提升算力资源的可得性、稳定性与调度效率，让企业“用得起、用得稳、用得快”。
前景——边缘计算与智算服务将成为新增长点，成都具备加速窗口。
刘武表示，近期企业端算力需求增长明显，市场空间超出预期。
成都人口规模大、产业门类较全、应用场景丰富，既拥有制造业、汽车产业等对实时计算与工业仿真的需求，也具备面向消费端的高并发服务基础，为边缘计算与智算服务提供了广阔落地土壤。
企业层面，立昂云数据在成都加大布局，其在简阳建设并运营的AI算力园区可提供超3000PFlops算力；其打造的“立昂领算云”算力平台在西南地区形成千卡推理资源池，面向深度学习、模型训练、图形渲染、工业仿真等多场景提供综合交付能力。
刘武表示，将持续提升算力的灵活释放与动态调度能力，为训练与推理提供更高效稳定的支撑。
从趋势看，算力产业正从“拼规模”迈向“拼结构、拼效率、拼场景”。
未来一段时期，围绕低时延、高可靠、可持续的近端算力供给体系建设，将成为城市竞速的重要赛道。
成都若能在政策引导、平台运营、应用牵引与产业协同方面形成合力，有望把枢纽节点优势转化为产业优势，在新一轮技术应用扩散中抢占先机。
在全球数字经济竞争日益激烈的今天，算力资源已成为重要的战略资源。
成都作为国家"东数西算"工程的关键节点，其算力产业的发展不仅关乎本地经济转型升级，更对西部地区数字经济建设具有示范意义。
刘武代表的建议为成都把握算力革命机遇提供了切实可行的路径，其提出的边缘计算发展方向，或将重塑西南地区数字产业格局，为我国数字经济高质量发展贡献"成都方案"。