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不能掉隊(duì),不能all in,考驗(yàn)運(yùn)營(yíng)商的時(shí)候到了!

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比大部分人早一步看見未來(lái)

AI浪潮撲面而來(lái),運(yùn)營(yíng)商正站在十字路口。

一邊是技術(shù)革命的倒逼——從云計(jì)算到5G,再到如今的AI原生網(wǎng)絡(luò),產(chǎn)業(yè)邊界不斷外擴(kuò),在政策推動(dòng)與市場(chǎng)紅利的雙重裹挾,AI成為必爭(zhēng)的新賽道;

另一邊是資本市場(chǎng)的警鐘——AI泡沫論的持續(xù)發(fā)酵,OpenAI等巨頭的巨額虧損、AI硬件利潤(rùn)率的持續(xù)下滑,讓“高投入低回報(bào)”的質(zhì)疑聲此起彼伏。

這種矛盾感,正在撕扯著運(yùn)營(yíng)商的戰(zhàn)略神經(jīng):既不能掉隊(duì),否則可能徹底失去產(chǎn)業(yè)話語(yǔ)權(quán);又不敢all in,畢竟AI泡沫的風(fēng)險(xiǎn)始終懸頂,如何把握介入尺度、平衡投入與回報(bào),成了擺在面前的核心難題。

掉隊(duì)的代價(jià)太大。

政策層面,國(guó)務(wù)院《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》已明確劃定路線圖,要求2027年智能體等應(yīng)用普及率超70%,2030年提升至90%,運(yùn)營(yíng)商作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的主力軍,天然承擔(dān)著推動(dòng)AI普惠的社會(huì)責(zé)任,也無(wú)法回避這一政策導(dǎo)向。

市場(chǎng)層面,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的天花板早已顯現(xiàn),工信部數(shù)據(jù)顯示2024年國(guó)內(nèi)移動(dòng)用戶滲透率已超110%,語(yǔ)音、短信等基礎(chǔ)業(yè)務(wù)收入持續(xù)下滑,而AI驅(qū)動(dòng)的智能體服務(wù),正成為激活4.6億移動(dòng)用戶、2.4億家庭用戶等存量?jī)r(jià)值的關(guān)鍵抓手。更關(guān)鍵的是,AI時(shí)代的流量入口正在重構(gòu),智能體作為新的分發(fā)中樞,給了運(yùn)營(yíng)商打破管道化宿命的機(jī)會(huì),從賣流量轉(zhuǎn)向賣服務(wù)、算力的轉(zhuǎn)型窗口稍縱即逝。

從行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)來(lái)看,掉隊(duì)的代價(jià)已經(jīng)清晰可見:當(dāng)前,三大運(yùn)營(yíng)商已全面入局AI賽道競(jìng)逐,這背后,是對(duì)“一步落后步步落后”的警惕——在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,運(yùn)營(yíng)商曾因錯(cuò)失流量入口被超級(jí)APP把持話語(yǔ)權(quán),如今面對(duì)AI重構(gòu)行業(yè)格局的機(jī)遇,自然不敢再缺位。

更重要的是,運(yùn)營(yíng)商擁有獨(dú)特的先天優(yōu)勢(shì),唯一能打通手機(jī)終端、網(wǎng)絡(luò)傳輸和云端算力的角色定位,龐大的基礎(chǔ)用戶群與全行業(yè)渠道資源,這些都讓它們有能力將AI能力嵌入各類終端與應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)從工具到生態(tài)入口的躍升,而這種優(yōu)勢(shì)一旦因掉隊(duì)喪失,未來(lái)再難追回。

如果此時(shí)猶豫,等待的可能是被邊緣化的結(jié)局——當(dāng)AI成為所有行業(yè)升級(jí)的底層邏輯時(shí),跟不上AI節(jié)奏的企業(yè),注定會(huì)被踢出核心圈。

all in的風(fēng)險(xiǎn)同樣致命。

AI賽道的不確定性遠(yuǎn)超預(yù)期。從技術(shù)角度看,通用大模型的商業(yè)化尚未成熟,而垂直行業(yè)模型又需要極深的場(chǎng)景理解能力,這恰恰是運(yùn)營(yíng)商的短板;從市場(chǎng)角度看,智算中心、GPU集群等重資產(chǎn)投入動(dòng)輒以“EFlops”為單位,一旦需求不及預(yù)期,這些設(shè)施可能淪為“燒錢黑洞”。

近期關(guān)于AI泡沫的討論已趨白熱化,《大空頭》原型邁克爾·伯里做空AI熱門股,橋水基金大幅減持英偉達(dá),11月英偉達(dá)單月市值跌去6000億美元,這些信號(hào)都在提醒市場(chǎng),AI產(chǎn)業(yè)的商業(yè)回報(bào)仍未完全兌現(xiàn)。

對(duì)于運(yùn)營(yíng)商而言,這種不確定性意味著巨大的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn):當(dāng)前三大運(yùn)營(yíng)商2025年算力投資合計(jì)超770億元,中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信甚至喊出推理資源投資“不設(shè)上限”,但AI收入的體量仍顯微薄——中國(guó)移動(dòng)AI相關(guān)收入雖達(dá)幾十億量級(jí),卻僅占其上半年5438億總收入的零頭,中國(guó)電信上半年智能收入63億元,距離覆蓋巨額投資成本還有很長(zhǎng)距離。如果盲目all in,一旦技術(shù)路線出現(xiàn)顛覆或商業(yè)化落地不及預(yù)期,必然造成資源浪費(fèi),甚至影響傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng),畢竟6G這頭吞金獸很快就要來(lái)了。

更現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)在于,運(yùn)營(yíng)商的AI布局還面臨互聯(lián)網(wǎng)巨頭與終端廠商的雙重?cái)D壓?;ヂ?lián)網(wǎng)大廠憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)在AI核心模型領(lǐng)域已形成壁壘,而華為、小米等終端廠商將大模型直接植入操作系統(tǒng),可能直接截流用戶需求——當(dāng)用戶通過(guò)系統(tǒng)級(jí)AI就能完成訂咖啡、查信息等操作時(shí),運(yùn)營(yíng)商的智能體就可能被繞過(guò)。

在這種夾縫中,運(yùn)營(yíng)商的AI投入若過(guò)于激進(jìn),很可能陷入“投入越多、浪費(fèi)越大”的困境。更何況,AI產(chǎn)業(yè)鏈的盈利閉環(huán)尚未完全形成,近八成部署AI的企業(yè)暫未實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)提升,運(yùn)營(yíng)商若不控制投入節(jié)奏,很可能在泡沫破裂時(shí)深陷危機(jī)。

運(yùn)營(yíng)商該如何破局?答案或許藏在“適度超前”四個(gè)字里。

第一,戰(zhàn)略上要“快而不冒進(jìn)”。中國(guó)電信的“云改數(shù)轉(zhuǎn)智惠”升級(jí)路徑值得參考:先用AI優(yōu)化現(xiàn)有云網(wǎng)運(yùn)營(yíng),再逐步向AI原生架構(gòu)演進(jìn)。這種分階段滲透既能抓住短期效率提升的紅利,又能為長(zhǎng)期技術(shù)迭代留出試錯(cuò)空間。類似地,中國(guó)移動(dòng)的“三零三自”自智網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐,通過(guò)無(wú)線節(jié)能、故障管理等具體場(chǎng)景驗(yàn)證價(jià)值,避免了空談技術(shù)的概念化投入。

第二,資源上要“精而不貪多”。面對(duì)AI基建的高門檻,合作而非單打獨(dú)斗是更現(xiàn)實(shí)的選擇。沃達(dá)豐與谷歌云共建AI Booster平臺(tái),Vodafone與微軟聯(lián)合開發(fā)云服務(wù),這些案例表明:運(yùn)營(yíng)商無(wú)需自己造大模型,但必須掌握適配的能力,比如微調(diào)專業(yè)模型以匹配電信業(yè)務(wù),或通過(guò)生態(tài)聯(lián)盟整合芯片、平臺(tái)、應(yīng)用的全鏈資源。中國(guó)電信與華為、高通等企業(yè)構(gòu)建的全棧智能云體系,正是這種思路的體現(xiàn)。

第三,節(jié)奏上要“穩(wěn)而不僵化”。AI技術(shù)迭代的速度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)通信領(lǐng)域,運(yùn)營(yíng)商的投入節(jié)奏必須保持彈性。一方面,要警惕重資產(chǎn)陷阱,算力投資應(yīng)優(yōu)先采用“按需采購(gòu)+合作伙伴共享”的輕量化模式;另一方面,要建立快速?zèng)Q策機(jī)制,像德國(guó)電信通過(guò)T Challenge賽事吸引初創(chuàng)企業(yè)方案,既能低成本探索創(chuàng)新,又能規(guī)避長(zhǎng)期綁定單一技術(shù)路線的風(fēng)險(xiǎn)。


AI浪潮下,運(yùn)營(yíng)商的兩難處境,本質(zhì)上是所有傳統(tǒng)巨頭轉(zhuǎn)型的縮影——既要抓住新技術(shù)革命的機(jī)遇,又要抵御未知風(fēng)險(xiǎn)的沖擊。對(duì)于運(yùn)營(yíng)商而言,“不掉隊(duì)”是底線,確保不被時(shí)代拋棄;“不all in”是紅線,保障企業(yè)穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng),不再是投入規(guī)模的比拼,而是戰(zhàn)略精準(zhǔn)度的較量。

如何在政策導(dǎo)向與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之間找到最優(yōu)解,在技術(shù)迭代與商業(yè)落地之間把握節(jié)奏,將直接決定它們能否在AI時(shí)代保住行業(yè)地位,這正是對(duì)運(yùn)營(yíng)商戰(zhàn)略抉擇能力的終極考驗(yàn)。

- END -

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