当前全球人工智能发展正面临关键转折点。
随着大模型技术从实验室走向产业化，算力需求呈现爆发式增长，高昂的运算成本成为制约技术普惠的核心瓶颈。
数据显示，训练单个大型语言模型的电力消耗相当于120个家庭年均用电量，这种"高能耗、高成本"特征严重阻碍技术下沉。
在这一背景下，我国科技企业率先突破成本困局。
云天励飞技术股份有限公司近日公布的芯片战略显示，其研发的专用推理芯片可使算力成本实现数量级下降。
该公司副总裁郑文先指出，这相当于将人工智能的"电价"降至普通家庭可承受水平，为技术普惠奠定基础。
成本降低带来产业链深度变革。
在制造业领域，智能质检系统的部署成本已从百万元级降至十万元级，中小企业智能化改造意愿显著提升。
广东某家电企业应用AI视觉检测后，产品不良率下降83%，质检效率提升20倍。
服务业同样迎来革新，智能客服、数字营销等应用正以"即插即用"模式快速普及。
广东省的创新实践具有示范意义。
该省通过发放"模型券""算力券"等政策工具，已累计带动超2000家企业开展智能化改造。
在东莞，政企共建的算力共享平台使中小企业算力使用成本降低60%。
这种"政府引导、市场运作"的模式，有效破解了"不敢转、不会转"的转型困境。
专家分析指出，算力成本下降将引发"三重效应"：技术层面加速边缘计算部署，产业层面催生智能硬件新生态，社会层面推动数字包容发展。
预计到2025年，我国人工智能核心产业规模将突破4000亿元，带动相关产业规模超5万亿元。
广东作为改革开放前沿，其"制造业+服务业"双轮驱动的转型路径，或将为全国高质量发展提供重要参考。
算力成本的下降是一个关键的产业分水岭。
当AI从高端应用逐步演变为基础设施，其对经济社会的赋能作用将呈现指数级增长。
广东作为改革开放的前沿阵地和制造业重镇，正抓住这一历史机遇，通过政策创新、技术突破和产业协同，推动AI与制造业的深度融合。
这不仅是产业升级的必然选择，更是抢占新一轮科技竞争制高点的战略举措。
在算力成本持续优化的大背景下，人工智能赋能千行百业的时代正在加速到来。