/記得星標我/

比大部分人早一步看見未來

最近，AI 行業(yè)市場太熱鬧了！

阿里、字節(jié)、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(fā)布會和產品迭代，牢牢把握著行業(yè)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(zhàn)的旁觀者，只是從一開始就選擇了和互聯(lián)網廠商完全不同的參戰(zhàn)賽道——

互聯(lián)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(yè)最底層、最核心的基礎設施和產業(yè)落地樞紐。

當行業(yè)競爭從模型參數(shù)競賽轉向產業(yè)落地生死戰(zhàn)，運營商的戰(zhàn)略價值和核心壁壘，才會真正顯現(xiàn)出來。

算力網絡是運營商不可復刻的核心壁壘

AI 產業(yè)的核心根基是算力，這已經是行業(yè)共識，但多數(shù)人對算力的理解，還停留在總算力規(guī)模的數(shù)字對比上。事實上，當前 AI 行業(yè)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(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)客戶拿不到穩(wěn)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(tài)。解決這個問題的核心，不是繼續(xù)堆算力規(guī)模，而是構建一張能實現(xiàn)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(yōu)勢。

截至2025 年底，三大運營商是東數(shù)西算工程的核心建設主體，八大國家算力樞紐節(jié)點實現(xiàn) 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(xiàn)了全國所有地市的全覆蓋。工信部官方數(shù)據顯示，2025 年三家基礎電信企業(yè)可調度智能算力規(guī)模超 94.4EFLOPS，同比增長 87.6%，其中，中國移動智算總規(guī)模達 61.3EFLOPS，中國電信自有智算規(guī)模 43EFLOPS，中國聯(lián)通智算規(guī)模 33EFLOPS，整體規(guī)模遠超絕大多數(shù)互聯(lián)網企業(yè)。

更重要的是，運營商能把全國分散的算力節(jié)點，和經營數(shù)十年的基礎通信網絡深度融合，實現(xiàn)跨區(qū)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(yè)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(fā)布了原創(chuàng)Scale-Across技術——GSE-DCI（全調度以太網智算中心互聯(lián)）。同時，發(fā)布全球首臺超百T智算互聯(lián)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(jié)點集群的 98% 以上。這個數(shù)字的含金量，行業(yè)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(guī)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(guī)壁壘，筑牢AI 商業(yè)化護城河

AI 技術能否實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)，核心不在模型有多先進，而在能不能深度融入千行百業(yè)的業(yè)務場景，拿到合規(guī)的行業(yè)核心數(shù)據。在這個領域，運營商有著絕對的領先優(yōu)勢。

在政務專有云、行業(yè)專網領域，三大運營商合計中標份額超70%；IDC 數(shù)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(yè)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(yè)、醫(yī)療等核心領域的業(yè)務系統(tǒng)和生產數(shù)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(yè)核心數(shù)據最近的市場主體。

更關鍵的是，隨著生成式AI 監(jiān)管規(guī)則的持續(xù)完善，數(shù)據安全和合規(guī)已經成為 AI 落地的硬性門檻。國企背景讓運營商在數(shù)據合規(guī)上有著天然的信任背書，政企客戶的核心敏感數(shù)據，幾乎不會選擇交給市場化的互聯(lián)網企業(yè)處理。這種合規(guī)壁壘，是互聯(lián)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(yè)質檢、電網巡檢、網絡優(yōu)化等垂直行業(yè)場景做深度優(yōu)化，這些沒有輿論熱度的落地項目，已經形成了穩(wěn)定的商業(yè)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(lián)通算網數(shù)智業(yè)務中，AI 相關收入占比超 60%，已經成為業(yè)務增長的核心引擎。

運營商與互聯(lián)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(lián)網企業(yè)打AI 大戰(zhàn)，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(xù)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(wěn)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(shù)競賽。

運營商的每一筆AI 相關投入，都對應著清晰的商業(yè)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(shù)比拼。兩者的參戰(zhàn)目標、投入邏輯、評價標準從根源上就完全不同，用互聯(lián)網廠商的參戰(zhàn)方式去評判運營商，本身就陷入了認知誤區(qū)。

- 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(yè)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(tài)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(fā)，核心的算法框架、算子庫、推理優(yōu)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(lián)網企業(yè)、AI 創(chuàng)業(yè)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(shù)AI 業(yè)務，還是以單個項目的形式落地，為特定客戶做定制化開發(fā)，收取一次性的項目費用。這種模式邊際成本極高，無法實現(xiàn)規(guī)?；瘡椭?，更難形成復利增長。而頭部互聯(lián)網企業(yè)的 AI 業(yè)務，已經形成了標準化的 API 和 SaaS 產品，一次開發(fā)可以無限次復用，邊際成本趨近于零，這也是運營商 AI 業(yè)務很難實現(xiàn)爆發(fā)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(yè)的快速迭代節(jié)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(yè)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(fā)、上線落地，完整流程往往需要半年以上，完全跟不上行業(yè)的變化節(jié)奏。同時，國企的容錯機制不足，創(chuàng)新項目一旦失敗就可能面臨問責，導致團隊更愿意做穩(wěn)賺不賠的成熟項目，不愿意投入前沿的創(chuàng)新探索，錯失了很多市場機會。

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運營商從配套商到主導者的四大戰(zhàn)略調整

基于以上的行業(yè)分析，運營商想要在AI 大戰(zhàn)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(zhàn)略調整，跳出現(xiàn)有的路徑依賴。

第一，重構戰(zhàn)略定位，放棄全棧自研通用大模型的執(zhí)念，聚焦打造AI 產業(yè)的核心樞紐。運營商不需要和互聯(lián)網廠商卷通用大模型的參數(shù)和效果，而是要把核心資源聚焦在自己的不可替代優(yōu)勢上，打造算力網絡 + 行業(yè)數(shù)據 + 合規(guī)底座三位一體的 AI 產業(yè)基礎設施。

具體來說，運營商可以牽頭搭建全國統(tǒng)一的算力交易平臺，制定算力調度、交易、安全的行業(yè)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(guī)則制定者。這個定位，是只有運營商能實現(xiàn)的，也能讓運營商真正站在 AI 產業(yè)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(tài)的主導者。當前 AI 產業(yè)最大的系統(tǒng)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(guī)模優(yōu)勢和集采能力，牽頭聯(lián)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(tài)。

在運營商的智算中心內，完成從芯片、服務器、操作系統(tǒng)、算法框架到行業(yè)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(yè)提供穩(wěn)定的國產化算力底座。同時，通過規(guī)模采購和聯(lián)合研發(fā)，扶持國內的芯片和底層技術廠商，形成技術迭代和商業(yè)落地的良性循環(huán)，這既符合國家戰(zhàn)略方向，也能構建運營商獨有的技術壁壘。

第三，推動商業(yè)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(yè)等行業(yè)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(yè)客戶、AI 創(chuàng)業(yè)公司和開發(fā)者?？蛻艨梢愿鶕陨硇枨螅苯诱{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(xù)的訂閱收入，大幅降低邊際成本，實現(xiàn)規(guī)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(yè)數(shù)據和應用場景，進一步強化自己的生態(tài)壁壘。

第四，設立市場化的AI 創(chuàng)新特區(qū)，打破體制機制的約束。針對 AI 行業(yè)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(chuàng)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(chuàng)新項目的免責條款，鼓勵團隊進行前沿的創(chuàng)新探索。通過這種創(chuàng)新特區(qū)的模式，運營商既能保留國企的資源和合規(guī)優(yōu)勢，又能擁有市場化企業(yè)的靈活性和創(chuàng)新能力，補齊自身最大的機制短板。

- 06 -AI 產業(yè)落地戰(zhàn)，運營商注定是核心玩家

回到文章最初的問題，AI 大戰(zhàn)，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(zhàn)場貼身肉搏，而是在行業(yè)關注度更低的底層市場，筑牢了 AI 產業(yè)的核心根基。AI 大戰(zhàn)的終局，從來不是靠一場發(fā)布會定勝負，也不是靠參數(shù)高低論英雄，而是看誰能真正掌控 AI 產業(yè)的核心價值鏈，把 AI 技術轉化為持續(xù)的商業(yè)價值和產業(yè)價值。

當前，AI 行業(yè)已經從野蠻生長的參數(shù)競賽階段，進入到精耕細作的產業(yè)落地階段。手握算力網絡、行業(yè)客戶、合規(guī)底座三大核心優(yōu)勢的運營商，已經站在了產業(yè)爆發(fā)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(zhàn)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。

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