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      AI 大戰,運營商正隔岸觀火?

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      /記得星標/

      比大部分人早一步看見未來


      最近,AI 行業市場太熱鬧了!

      阿里、字節、百度、騰訊、華為、DEEPSEEK、智譜……各方巨頭你方唱罷我登場,通過密集的發布會和產品迭代,牢牢把握著行業輿論的焦點。

      而在這幅熱鬧場景不遠處,三大運營商的存在感似乎有點低,甚至有人宣稱,運營商正在隔岸觀火,大部分時候都被視作賣帶寬、賣服務器、租機房的配套服務商。

      事實上,我認為,運營商從來不是這場大戰的旁觀者,只是從一開始就選擇了和互聯網廠商完全不同的參戰賽道——

      互聯網廠商爭奪的是C 端用戶入口和上層應用話語權,而運營商瞄準的,是 AI 產業最底層、最核心的基礎設施和產業落地樞紐。

      當行業競爭從模型參數競賽轉向產業落地生死戰,運營商的戰略價值和核心壁壘,才會真正顯現出來。

      算力網絡是運營商不可復刻的核心壁壘

      AI 產業的核心根基是算力,這已經是行業共識,但多數人對算力的理解,還停留在總算力規模的數字對比上。事實上,當前 AI 行業最大的痛點,從來不是總算力不足,而是算力供需的嚴重錯配。

      一方面,大量中小AI 企業和傳統行業客戶拿不到穩定、低成本的算力資源,另一方面,國內已建成的智算中心平均算力利用率不足 30%,大量資源處于閑置狀態。解決這個問題的核心,不是繼續堆算力規模,而是構建一張能實現全國范圍內算力、運力、存力一體化調度的算力網絡,而這恰恰是運營商獨有的、不可復刻的核心優勢。

      截至2025 年底,三大運營商是東數西算工程的核心建設主體,八大國家算力樞紐節點實現 100% 全覆蓋,承接了工程內超 60% 的算力基礎設施建設項目,建成的智算中心實現了全國所有地市的全覆蓋。工信部官方數據顯示,2025 年三家基礎電信企業可調度智能算力規模超 94.4EFLOPS,同比增長 87.6%,其中,中國移動智算總規模達 61.3EFLOPS,中國電信自有智算規模 43EFLOPS,中國聯通智算規模 33EFLOPS,整體規模遠超絕大多數互聯網企業。

      更重要的是,運營商能把全國分散的算力節點,和經營數十年的基礎通信網絡深度融合,實現跨區域的毫秒級算力調度,讓算力資源像水電一樣隨取隨用。這種端到端的算力網絡能力,是任何單一科技企業都無法搭建的。

      有一個事件值得關注——在前幾天的MWC大會上,中國移動發布了原創Scale-Across技術——GSE-DCI(全調度以太網智算中心互聯)。同時,發布全球首臺超百T智算互聯路由器樣機,吞吐量達115.2Tbps,能把跨百公里分布式 AI 訓練的算力效率,提升到單節點集群的 98% 以上。這個數字的含金量,行業內的人都能看懂。它意味著,百公里之外的智算中心,在算力調度層面,幾乎和同一個機房里的集群沒有差別,地理空間對算力規模的限制,被徹底打破了。

      這就是運營商在AI時代最核心的能力。

      政企場景與合規壁壘,筑牢AI 商業化護城河

      AI 技術能否實現商業閉環,核心不在模型有多先進,而在能不能深度融入千行百業的業務場景,拿到合規的行業核心數據。在這個領域,運營商有著絕對的領先優勢。

      在政務專有云、行業專網領域,三大運營商合計中標份額超70%;IDC 數據顯示,近兩年中國政務公有云市場,中國電信一家就以接近30%的份額位居行業第一,三大運營商合計占據政務公有云市場半壁江山以上。政務、金融、能源、工業、醫療等核心領域的業務系統和生產數據,大多跑在運營商的云平臺和專網之上。這種深度綁定的合作關系,讓運營商成為離行業核心數據最近的市場主體。

      更關鍵的是,隨著生成式AI 監管規則的持續完善,數據安全和合規已經成為 AI 落地的硬性門檻。國企背景讓運營商在數據合規上有著天然的信任背書,政企客戶的核心敏感數據,幾乎不會選擇交給市場化的互聯網企業處理。這種合規壁壘,是互聯網廠商靠技術和資金無法突破的。

      目前三大運營商的AI 大模型體系,從一開始就沒有瞄準 C 端聊天場景,而是針對政務審批、工業質檢、電網巡檢、網絡優化等垂直行業場景做深度優化,這些沒有輿論熱度的落地項目,已經形成了穩定的商業收入。

      比如,中國電信2025 年前三季度智能收入同比暴漲 62.3%,遠超整體營收 0.59% 的增速;中國聯通算網數智業務中,AI 相關收入占比超 60%,已經成為業務增長的核心引擎。

      運營商與互聯網廠商本就不在同一條賽道

      外界之所以會產生運營商隔岸觀火的錯覺,核心是沒有看懂兩個陣營完全不同的經營邏輯和考核體系。

      互聯網企業打AI 大戰,核心邏輯是燒錢換流量,流量換估值,為了搶占用戶入口可以接受長期虧損,需要靠持續的輿論熱度維持市場信心。而運營商作為國企,核心考核目標是穩健經營和國有資產保值增值,不可能跟風投入沒有明確盈利模式的參數競賽。

      運營商的每一筆AI 相關投入,都對應著清晰的商業回報和落地場景,這就決定了他們不會去做賠本賺吆喝的事,更不會為了輿論熱度去卷無意義的參數比拼。兩者的參戰目標、投入邏輯、評價標準從根源上就完全不同,用互聯網廠商的參戰方式去評判運營商,本身就陷入了認知誤區。

      - 04 -運營商AI 賽道的三大結構性短板

      當然,我們必須客觀正視運營商在AI 賽道上的結構性短板,這些短板也是制約其從 AI 基礎設施提供商,升級為 AI 產業核心主導者的關鍵瓶頸。

      第一個核心短板,是AI 核心技術生態的缺位。目前運營商的大模型產品,大多基于開源框架二次開發,核心的算法框架、算子庫、推理優化引擎等底層技術,自主可控比例不高,沒有形成完整的技術護城河。同時,受薪酬體系和激勵機制的限制,運營商很難吸引和留住頂尖的AI 算法人才,人才儲備和頭部互聯網企業、AI 創業公司存在明顯差距。

      第二個核心短板,是產品化能力的嚴重不足,陷入了項目制的路徑依賴。運營商深耕政企市場多年,習慣了定制化的項目交付模式,目前絕大多數AI 業務,還是以單個項目的形式落地,為特定客戶做定制化開發,收取一次性的項目費用。這種模式邊際成本極高,無法實現規模化復制,更難形成復利增長。而頭部互聯網企業的 AI 業務,已經形成了標準化的 API 和 SaaS 產品,一次開發可以無限次復用,邊際成本趨近于零,這也是運營商 AI 業務很難實現爆發式增長的核心原因。

      第三個核心短板,是市場化決策機制的靈活性不足,無法適配AI 行業的快速迭代節奏。AI 技術的迭代速度按月甚至按周計算,市場需求和技術路線變化極快,需要企業有極短的決策鏈條和極強的快速響應能力。而運營商的體制決定了,從需求調研、項目立項到采購開發、上線落地,完整流程往往需要半年以上,完全跟不上行業的變化節奏。同時,國企的容錯機制不足,創新項目一旦失敗就可能面臨問責,導致團隊更愿意做穩賺不賠的成熟項目,不愿意投入前沿的創新探索,錯失了很多市場機會。

      - 05 -

      運營商從配套商到主導者的四大戰略調整

      基于以上的行業分析,運營商想要在AI 大戰中真正掌握主動權,而不是一直停留在配套服務商的定位,需要從四個核心維度做出戰略調整,跳出現有的路徑依賴。

      第一,重構戰略定位,放棄全棧自研通用大模型的執念,聚焦打造AI 產業的核心樞紐。運營商不需要和互聯網廠商卷通用大模型的參數和效果,而是要把核心資源聚焦在自己的不可替代優勢上,打造算力網絡 + 行業數據 + 合規底座三位一體的 AI 產業基礎設施。

      具體來說,運營商可以牽頭搭建全國統一的算力交易平臺,制定算力調度、交易、安全的行業標準,整合全國范圍內的閑置算力資源,撮合供需雙方的交易,成為AI 算力市場的定價者和規則制定者。這個定位,是只有運營商能實現的,也能讓運營商真正站在 AI 產業價值鏈的核心,而不是邊緣的配套服務商。

      第二,聚焦國產化技術路線,成為全棧國產化AI 生態的主導者。當前 AI 產業最大的系統性風險,是海外芯片和底層技術的斷供風險。運營商可以利用自己的規模優勢和集采能力,牽頭聯合國內的芯片廠商、框架廠商、大模型廠商,打造全棧國產化的 AI 技術生態。

      在運營商的智算中心內,完成從芯片、服務器、操作系統、算法框架到行業大模型的全鏈路適配,打造安全可控的AI 訓練和推理平臺,給國內的 AI 企業提供穩定的國產化算力底座。同時,通過規模采購和聯合研發,扶持國內的芯片和底層技術廠商,形成技術迭代和商業落地的良性循環,這既符合國家戰略方向,也能構建運營商獨有的技術壁壘。

      第三,推動商業模式從項目制向平臺化轉型,打破增長天花板。運營商必須跳出定制化項目的路徑依賴,打造標準化的AI 能力開放平臺。把在政務、金融、能源、工業等行業沉淀的 AI 能力,封裝成標準化的 API、功能組件和輕量化解決方案,開放給中小行業客戶、AI 創業公司和開發者。客戶可以根據自身需求,直接調用對應的 AI 能力,按使用量付費。

      這種模式,能把一次性的項目收入,轉化為持續的訂閱收入,大幅降低邊際成本,實現規模化的復利增長。同時,通過開放平臺,運營商可以沉淀更多的行業數據和應用場景,進一步強化自己的生態壁壘。

      第四,設立市場化的AI 創新特區,打破體制機制的約束。針對 AI 行業的特點,運營商可以成立獨立的 AI 子公司,采用完全市場化的薪酬體系、激勵機制和決策流程。

      在子公司內,打破國企的薪酬上限,用市場化的待遇吸引頂尖的AI 算法和產品人才;簡化決策鏈條,給創新團隊足夠的自主權,讓團隊能快速響應市場變化;建立合理的容錯機制,明確創新項目的免責條款,鼓勵團隊進行前沿的創新探索。通過這種創新特區的模式,運營商既能保留國企的資源和合規優勢,又能擁有市場化企業的靈活性和創新能力,補齊自身最大的機制短板。

      - 06 -AI 產業落地戰,運營商注定是核心玩家

      回到文章最初的問題,AI 大戰,運營商正隔岸觀火嗎?答案顯然是否定的。他們只是沒有擠在聚光燈下的 C 端戰場貼身肉搏,而是在行業關注度更低的底層市場,筑牢了 AI 產業的核心根基。AI 大戰的終局,從來不是靠一場發布會定勝負,也不是靠參數高低論英雄,而是看誰能真正掌控 AI 產業的核心價值鏈,把 AI 技術轉化為持續的商業價值和產業價值。

      當前,AI 行業已經從野蠻生長的參數競賽階段,進入到精耕細作的產業落地階段。手握算力網絡、行業客戶、合規底座三大核心優勢的運營商,已經站在了產業爆發的風口。只要能補齊技術、產品、機制上的短板,運營商必然會成為這場 AI 大戰中,最不可忽視的核心玩家,甚至可能成為決定終局走向的關鍵力量。

      - END -

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