“AI+” 席卷千行百業，中國企業如何搶占生態制高點？

當中國移動重慶智算中心的十萬卡集群完成最后一次調試，屏幕上跳動的 “100 EFLOPS 國產智能算力” 數據，與數百公里外某專精特新企業 “缺算力、缺方案” 的困境形成鮮明對比 —— 這正是當下中國 “AI+” 產業的真實縮影：一邊是大型企業的生態布局加速，一邊是中小企業的落地能力不足。2025 年，隨著國務院《關于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》落地，“AI+” 已從技術概念轉向產業實踐，但其核心競爭早已不是單一技術或產品的比拼，而是生態制高點的爭奪。從中國移動的 “AI+” 行動計劃升級，到國際巨頭的利益綁定式合作，再到國產 AI 的場景突圍，中國企業要想在千行百業的滲透中占據主動，需看懂生態競爭的底層邏輯。

戰略升級：從中國移動的 “三角色定位” 看大型企業的生態操盤

在 “AI+” 的產業浪潮中，大型企業的戰略選擇往往決定著行業的發展方向。中國移動 2025 年升級的 “AI+” 行動計劃，并非簡單的技術投入，而是以 “生態構建者” 身份，搭建起 “算力 - 模型 - 場景 - 伙伴” 的全鏈條體系，其 “供給者、匯聚者、運營者” 的三重定位，堪稱中國大型企業 AI 戰略的典型樣本。

做 “供給者”：筑牢底層算力與技術底座

“AI+” 的落地，首先需要足夠的 “燃料”—— 智能算力。中國移動明確提出，未來三年在 AI 領域總體投入翻番，目標建成國內規模最大的智算基礎設施，探索十萬卡智算集群，國產智能算力規模突破 100 EFLOPS。這一目標背后，是對 “算力自主可控” 的戰略考量：當前全球 AI 算力依賴英偉達 GPU 的局面尚未完全打破，而中國移動通過聯合中國電科、中國信科等伙伴，推動國產芯片（如華為昇騰、寒武紀思元）與智算集群的適配，已在金融、能源等 11 大行業落地 6000 + 方案，適配 80 余主流大模型。

更關鍵的是，其算力供給并非 “一刀切”，而是針對不同場景分層設計：對大型企業提供定制化智算服務，對中小企業推出 “按需付費” 的算力租賃，甚至通過 “聯創 +” 計劃為初創企業提供免費算力額度。這種 “普惠化” 供給，解決了中小企業 “用不起、用不好” 的痛點 ——2025 年上半年，已有超 300 家中小企業通過中國移動的算力平臺完成 AI 項目落地，平均降低算力成本 40%。

做 “匯聚者”：打破數據與能力壁壘

“AI+” 的最大瓶頸之一，是數據碎片化與能力孤島。中國移動的解法是 “匯聚”：一方面，構建 15 個行業高質量數據集，開放上海語料運營平臺的 4200 億 Token 文本數據，為模型訓練提供 “原料”；另一方面，通過 “AI+” 生態聯盟，匯聚 2700 + 伙伴的技術能力，形成 “模型即服務（MaaS）” 的供給體系。

以靈犀智能體為例，其并非中國移動單打獨斗的產品，而是整合了生態內伙伴的 NLP、計算機視覺能力，最終實現 “全場景覆蓋”—— 當前靈犀智能體月活用戶超 7000 萬，在智能硬件、機器人、政務等領域的應用，背后是數十家中小企業的技術支撐。這種 “匯聚” 模式，本質是將大型企業的平臺能力與中小企業的細分技術優勢結合，避免了 “重復造輪子”，使 AI 能力的復用率提升 60%。

做 “運營者”：從 “技術輸出” 到 “價值運營”

區別于傳統的 “賣設備、賣軟件”，中國移動的 “運營者” 定位更強調長期價值。其推出的 “AI+DICT 項目” 落地超 3000 個，核心不是簡單交付系統，而是深度參與行業運營 —— 比如為某家電企業提供的智能排產方案，不僅部署算法模型，還持續優化調度策略，最終使企業交付周期壓縮 58%，并按 “降本分成” 獲取長期收益。

這種 “運營思維” 還體現在生態治理上：通過 AI 應用實效閉環評價體系，淘汰低效、同質化的解決方案；建立安全可信的 AI 治理框架，避免數據泄露與倫理風險。截至 2025 年 10 月，其 “AI+” 生態聯盟已篩選出 120 個高價值解決方案，向全行業推廣，帶動聯盟內企業平均營收增長 35%。

技術前沿：國際巨頭的 “利益綁定” 與 “供應鏈縱深” 啟示

當中國企業在生態布局上加速時，國際巨頭的動態已揭示出 “AI+” 競爭的新維度 —— 從單純的技術競速，轉向 “資本 + 技術 + 供應鏈” 的深度協同。OpenAI 與 AMD、博通的合作，英偉達與 xAI 的模式創新，為中國企業提供了重要鏡鑒。

從 “供需關系” 到 “利益綁定”：AMD 與 OpenAI 的 “算力換股權”

2025 年 OpenAI 與 AMD 的合作，徹底改寫了算力供需的商業邏輯。AMD 不僅為 OpenAI 提供支持 6GW 算力的 Instinct 芯片，還向其發行最多 1.6 億股認股權證，行權價低至 0.01 美元 —— 這種 “算力換股權” 的模式，使雙方從 “甲方乙方” 變成 “風險共擔、收益共享” 的戰略伙伴。對 OpenAI 而言，獲得穩定算力的同時，還能分享 AMD 的成長紅利；對 AMD 來說，鎖定長期訂單的同時，借助 OpenAI 的場景數據優化芯片性能，形成 “技術 - 場景 - 迭代” 的閉環。

這種模式的啟示在于：“AI+” 的核心資源（算力、數據、場景）已無法通過短期交易獲取，必須通過利益綁定實現長期協同。反觀國內，部分企業仍停留在 “低價搶算力訂單”“模型參數競賽” 的層面，缺乏深層利益協同機制 —— 比如某云廠商為爭奪客戶，將智算服務價格壓低 30%，卻因缺乏長期合作條款，客戶在算力緊張時優先選擇其他供應商，最終陷入 “低價 - 低質 - 流失客戶” 的惡性循環。

從 “依賴單一供應商” 到 “供應鏈縱深”：OpenAI 的 “多元布局”

OpenAI 的另一個關鍵動作，是跳出對英偉達的單一依賴，構建多元化供應鏈：與甲骨文鎖定 4.5GW 云計算算力，與 AMD 合作推理芯片，再與博通聯合開發 ASIC 芯片 —— 這種布局不僅規避了 “英偉達稅”（單片 GPU 成本 6 萬美元），更實現了 “訓練 - 推理 - 定制化” 的全場景覆蓋。尤其是與博通自研 ASIC 芯片，目標是 2029 年前完成 10GW 級系統建設，將模型訓練經驗直接嵌入硬件，使推理效率提升 3 倍，成本降低 50%。

這揭示出一個趨勢：“AI+” 的技術競爭已深入到底層架構，單純的硬件堆疊無法形成壁壘，必須通過 “芯片 - 系統 - 算法 - 應用” 的協同優化。對中國企業而言，這意味著不能只聚焦芯片制造，還要關注系統級優化（如華為昇騰的 NVLink 類似技術）、算法與硬件的適配（如輕量化模型與邊緣設備的結合），否則即便擁有芯片，也難以發揮最大效能。

從 “單點創新” 到 “生態協同”：英偉達與 xAI 的 “租賃閉環”

英偉達對 xAI 的投資模式同樣值得關注：通過特殊目的公司融資，購買英偉達 GPU 后出租給 xAI 使用，既解決 xAI 的資金壓力，又確保自身產品的市場占有率。這種 “采購 - 租賃” 閉環，本質是通過資本手段綁定應用端，形成 “芯片 - 模型 - 場景” 的生態正循環 ——xAI 的模型迭代依賴英偉達的算力，英偉達的芯片優化依賴 xAI 的場景數據。

這種協同模式，恰恰是中國企業當前缺乏的。國內 AI 企業多聚焦自身領域：芯片廠商只關注硬件性能，模型公司只追求參數規模，應用企業只看重短期效果，導致 “芯片與模型適配差”“模型與場景脫節” 等問題。比如某農業 AI 公司的病蟲害識別模型，在實驗室準確率達 98%，但因未與邊緣芯片適配，在田間復雜環境下準確率驟降至 75%，最終無法落地。

國產機遇：政策與技術雙輪驅動下的 “拐點” 與 “出海破局”

國際巨頭的競爭格局，并未擠壓中國企業的空間，反而在政策與技術的雙輪驅動下，國產 “AI+” 正迎來應用拐點與出海新機遇。關鍵在于，中國企業需跳出 “同質化內卷”，依托本土場景優勢與生態協同，構建差異化競爭力。

政策托底：從 “頂層設計” 到 “落地保障”

國務院《關于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》并非空泛指導，而是形成了 “目標 - 路徑 - 保障” 的完整體系：明確工業、醫療、政務等 10 大重點領域，設立 600 億國家 AI 基金，推動上海、北京等地方建設數據基礎設施（如上海 4200 億 Token 語料平臺）。這種政策支持，為國產 AI 突破 “卡脖子” 環節提供了保障 —— 華為昇騰超節點適配 80 余主流大模型，寒武紀思元芯片實現 7nm 制程自主化，背后均有政策引導的產學研協同。

更關鍵的是，政策正推動 “生態協同” 而非 “單點扶持”。比如中國移動的 “AI+” 生態聯盟，被納入地方政府的 “數字經濟重點項目”，聯盟內企業可共享政策補貼、稅收優惠，這種 “抱團取暖” 模式，使中小企業的 AI 項目落地周期縮短 40%，成本降低 25%。

技術落地：從 “實驗室” 到 “產業現場” 的拐點

國產 AI 應用已跨過 “技術驗證” 階段，進入規模化落地的拐點。在工業領域，AI Agent 的應用比例從 2023 年的 9.6% 躍升至 2025 年的 47.5%，某汽車企業通過 AI Agent 實現 “設備巡檢 - 故障預警 - 維護調度” 的全流程自動化，設備停機時間減少 32%；在醫療領域，AI 輔助診斷系統覆蓋 2800 家縣級醫院，肺結節識別準確率達 97.8%，解決了基層醫院 “缺專家” 的痛點；在農業領域，計算機視覺技術使水稻表型分析效率提升 80 倍，加速了育種進程。

這些落地案例的共同特點，是 “不追求通用技術領先，而是聚焦行業痛點”。比如某能源企業沒有跟風開發千億參數大模型，而是基于華為昇騰芯片，開發輕量化的電網調度 AI 系統，將區域供電效率提高 12%，這種 “小而美” 的解決方案，反而比通用大模型更受行業歡迎 —— 這正是中國企業的優勢：貼近本土場景，理解行業真實需求。

出海機遇：從 “產品輸出” 到 “生態賦能”

國產 AI 出海已擺脫 “低價內卷” 的困境，轉向 “生態賦能” 的差異化路徑。中國移動通過煥新國際品牌 “CMobile”，幫助東南亞、非洲等全球南方國家建設智算基礎設施，提供 “算力 + 模型 + 培訓” 的全鏈條服務，而非單純銷售設備。

“AI+” 的競爭，早已不是 “誰的芯片算力更強”“誰的模型參數更大”，而是 “誰能構建更具韌性的生態”。中國移動的 “三角色定位” 證明，大型企業需從 “技術供給者” 轉向 “生態操盤手”，帶動產業鏈協同；國際巨頭的 “利益綁定” 模式揭示，生態競爭需要深層利益協同，而非短期交易；國產 AI 的落地案例則表明，貼近本土場景、解決真實需求，才是差異化競爭的關鍵。

對中國企業而言，搶占生態制高點的破局點在于：其一，大型企業需開放底層能力（如算力、數據、模型接口），中小企業聚焦細分場景，形成 “長板集群”；其二，借鑒國際巨頭的利益綁定模式，通過資本、技術的深度協同，打破供應鏈依賴與數據壁壘；其三，出海時避開同質化競爭，以生態賦能切入新興市場，構建 “中國標準 + 本地服務” 的組合。

這場 “AI+” 的生態戰爭，沒有絕對的贏家，只有持續進化的生態。中國企業要想在其中立足，需記住：技術是骨架，生態是血脈，而真實的行業價值，才是生態的靈魂。