當中國移動重慶智算中心的十萬卡集群完成最后一次調(diào)試，屏幕上跳動的 “100 EFLOPS 國產(chǎn)智能算力” 數(shù)據(jù)，與數(shù)百公里外某專精特新企業(yè) “缺算力、缺方案” 的困境形成鮮明對比 —— 這正是當下中國 “AI+” 產(chǎn)業(yè)的真實縮影：一邊是大型企業(yè)的生態(tài)布局加速，一邊是中小企業(yè)的落地能力不足。2025 年，隨著國務(wù)院《關(guān)于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》落地，“AI+” 已從技術(shù)概念轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)實踐，但其核心競爭早已不是單一技術(shù)或產(chǎn)品的比拼，而是生態(tài)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(chǎn) AI 的場景突圍，中國企業(yè)要想在千行百業(yè)的滲透中占據(jù)主動，需看懂生態(tài)競爭的底層邏輯。

戰(zhàn)略升級：從中國移動的 “三角色定位” 看大型企業(yè)的生態(tài)操盤

在 “AI+” 的產(chǎn)業(yè)浪潮中，大型企業(yè)的戰(zhàn)略選擇往往決定著行業(yè)的發(fā)展方向。中國移動 2025 年升級的 “AI+” 行動計劃，并非簡單的技術(shù)投入，而是以 “生態(tài)構(gòu)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(yè) AI 戰(zhàn)略的典型樣本。

做 “供給者”：筑牢底層算力與技術(shù)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(lǐng)域總體投入翻番，目標建成國內(nèi)規(guī)模最大的智算基礎(chǔ)設(shè)施，探索十萬卡智算集群，國產(chǎn)智能算力規(guī)模突破 100 EFLOPS。這一目標背后，是對 “算力自主可控” 的戰(zhàn)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(lián)合中國電科、中國信科等伙伴，推動國產(chǎn)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(yè)落地 6000 + 方案，適配 80 余主流大模型。

更關(guān)鍵的是，其算力供給并非 “一刀切”，而是針對不同場景分層設(shè)計：對大型企業(yè)提供定制化智算服務(wù)，對中小企業(yè)推出 “按需付費” 的算力租賃，甚至通過 “聯(lián)創(chuàng) +” 計劃為初創(chuàng)企業(yè)提供免費算力額度。這種 “普惠化” 供給，解決了中小企業(yè) “用不起、用不好” 的痛點 ——2025 年上半年，已有超 300 家中小企業(yè)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(shù)據(jù)與能力壁壘

“AI+” 的最大瓶頸之一，是數(shù)據(jù)碎片化與能力孤島。中國移動的解法是 “匯聚”：一方面，構(gòu)建 15 個行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，開放上海語料運營平臺的 4200 億 Token 文本數(shù)據(jù)，為模型訓練提供 “原料”；另一方面，通過 “AI+” 生態(tài)聯(lián)盟，匯聚 2700 + 伙伴的技術(shù)能力，形成 “模型即服務(wù)（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(chǎn)品，而是整合了生態(tài)內(nèi)伙伴的 NLP、計算機視覺能力，最終實現(xiàn) “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(wù)等領(lǐng)域的應(yīng)用，背后是數(shù)十家中小企業(yè)的技術(shù)支撐。這種 “匯聚” 模式，本質(zhì)是將大型企業(yè)的平臺能力與中小企業(yè)的細分技術(shù)優(yōu)勢結(jié)合，避免了 “重復(fù)造輪子”，使 AI 能力的復(fù)用率提升 60%。

做 “運營者”：從 “技術(shù)輸出” 到 “價值運營”

區(qū)別于傳統(tǒng)的 “賣設(shè)備、賣軟件”，中國移動的 “運營者” 定位更強調(diào)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(tǒng)，而是深度參與行業(yè)運營 —— 比如為某家電企業(yè)提供的智能排產(chǎn)方案，不僅部署算法模型，還持續(xù)優(yōu)化調(diào)度策略，最終使企業(yè)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(xiàn)在生態(tài)治理上：通過 AI 應(yīng)用實效閉環(huán)評價體系，淘汰低效、同質(zhì)化的解決方案；建立安全可信的 AI 治理框架，避免數(shù)據(jù)泄露與倫理風險。截至 2025 年 10 月，其 “AI+” 生態(tài)聯(lián)盟已篩選出 120 個高價值解決方案，向全行業(yè)推廣，帶動聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)平均營收增長 35%。

技術(shù)前沿：國際巨頭的 “利益綁定” 與 “供應(yīng)鏈縱深” 啟示

當中國企業(yè)在生態(tài)布局上加速時，國際巨頭的動態(tài)已揭示出 “AI+” 競爭的新維度 —— 從單純的技術(shù)競速，轉(zhuǎn)向 “資本 + 技術(shù) + 供應(yīng)鏈” 的深度協(xié)同。OpenAI 與 AMD、博通的合作，英偉達與 xAI 的模式創(chuàng)新，為中國企業(yè)提供了重要鏡鑒。

從 “供需關(guān)系” 到 “利益綁定”：AMD 與 OpenAI 的 “算力換股權(quán)”

2025 年 OpenAI 與 AMD 的合作，徹底改寫了算力供需的商業(yè)邏輯。AMD 不僅為 OpenAI 提供支持 6GW 算力的 Instinct 芯片，還向其發(fā)行最多 1.6 億股認股權(quán)證，行權(quán)價低至 0.01 美元 —— 這種 “算力換股權(quán)” 的模式，使雙方從 “甲方乙方” 變成 “風險共擔、收益共享” 的戰(zhàn)略伙伴。對 OpenAI 而言，獲得穩(wěn)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(shù)據(jù)優(yōu)化芯片性能，形成 “技術(shù) - 場景 - 迭代” 的閉環(huán)。

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

從 “依賴單一供應(yīng)商” 到 “供應(yīng)鏈縱深”：OpenAI 的 “多元布局”

OpenAI 的另一個關(guān)鍵動作，是跳出對英偉達的單一依賴，構(gòu)建多元化供應(yīng)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(lián)合開發(fā) ASIC 芯片 —— 這種布局不僅規(guī)避了 “英偉達稅”（單片 GPU 成本 6 萬美元），更實現(xiàn)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(tǒng)建設(shè)，將模型訓練經(jīng)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(shù)競爭已深入到底層架構(gòu)，單純的硬件堆疊無法形成壁壘，必須通過 “芯片 - 系統(tǒng) - 算法 - 應(yīng)用” 的協(xié)同優(yōu)化。對中國企業(yè)而言，這意味著不能只聚焦芯片制造，還要關(guān)注系統(tǒng)級優(yōu)化（如華為昇騰的 NVLink 類似技術(shù)）、算法與硬件的適配（如輕量化模型與邊緣設(shè)備的結(jié)合），否則即便擁有芯片，也難以發(fā)揮最大效能。

從 “單點創(chuàng)新” 到 “生態(tài)協(xié)同”：英偉達與 xAI 的 “租賃閉環(huán)”

英偉達對 xAI 的投資模式同樣值得關(guān)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(chǎn)品的市場占有率。這種 “采購 - 租賃” 閉環(huán)，本質(zhì)是通過資本手段綁定應(yīng)用端，形成 “芯片 - 模型 - 場景” 的生態(tài)正循環(huán) ——xAI 的模型迭代依賴英偉達的算力，英偉達的芯片優(yōu)化依賴 xAI 的場景數(shù)據(jù)。

這種協(xié)同模式，恰恰是中國企業(yè)當前缺乏的。國內(nèi) AI 企業(yè)多聚焦自身領(lǐng)域：芯片廠商只關(guān)注硬件性能，模型公司只追求參數(shù)規(guī)模，應(yīng)用企業(yè)只看重短期效果，導致 “芯片與模型適配差”“模型與場景脫節(jié)” 等問題。比如某農(nóng)業(yè) 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(fù)雜環(huán)境下準確率驟降至 75%，最終無法落地。

國產(chǎn)機遇：政策與技術(shù)雙輪驅(qū)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(yè)的空間，反而在政策與技術(shù)的雙輪驅(qū)動下，國產(chǎn) “AI+” 正迎來應(yīng)用拐點與出海新機遇。關(guān)鍵在于，中國企業(yè)需跳出 “同質(zhì)化內(nèi)卷”，依托本土場景優(yōu)勢與生態(tài)協(xié)同，構(gòu)建差異化競爭力。

政策托底：從 “頂層設(shè)計” 到 “落地保障”

國務(wù)院《關(guān)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(yè)、醫(yī)療、政務(wù)等 10 大重點領(lǐng)域，設(shè)立 600 億國家 AI 基金，推動上海、北京等地方建設(shè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施（如上海 4200 億 Token 語料平臺）。這種政策支持，為國產(chǎn) AI 突破 “卡脖子” 環(huán)節(jié)提供了保障 —— 華為昇騰超節(jié)點適配 80 余主流大模型，寒武紀思元芯片實現(xiàn) 7nm 制程自主化，背后均有政策引導的產(chǎn)學研協(xié)同。

更關(guān)鍵的是，政策正推動 “生態(tài)協(xié)同” 而非 “單點扶持”。比如中國移動的 “AI+” 生態(tài)聯(lián)盟，被納入地方政府的 “數(shù)字經(jīng)濟重點項目”，聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)可共享政策補貼、稅收優(yōu)惠，這種 “抱團取暖” 模式，使中小企業(yè)的 AI 項目落地周期縮短 40%，成本降低 25%。

技術(shù)落地：從 “實驗室” 到 “產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場” 的拐點

國產(chǎn) AI 應(yīng)用已跨過 “技術(shù)驗證” 階段，進入規(guī)?；涞氐墓拯c。在工業(yè)領(lǐng)域，AI Agent 的應(yīng)用比例從 2023 年的 9.6% 躍升至 2025 年的 47.5%，某汽車企業(yè)通過 AI Agent 實現(xiàn) “設(shè)備巡檢 - 故障預(yù)警 - 維護調(diào)度” 的全流程自動化，設(shè)備停機時間減少 32%；在醫(yī)療領(lǐng)域，AI 輔助診斷系統(tǒng)覆蓋 2800 家縣級醫(yī)院，肺結(jié)節(jié)識別準確率達 97.8%，解決了基層醫(yī)院 “缺專家” 的痛點；在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，計算機視覺技術(shù)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(shù)領(lǐng)先，而是聚焦行業(yè)痛點”。比如某能源企業(yè)沒有跟風開發(fā)千億參數(shù)大模型，而是基于華為昇騰芯片，開發(fā)輕量化的電網(wǎng)調(diào)度 AI 系統(tǒng)，將區(qū)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(yè)歡迎 —— 這正是中國企業(yè)的優(yōu)勢：貼近本土場景，理解行業(yè)真實需求。

出海機遇：從 “產(chǎn)品輸出” 到 “生態(tài)賦能”

國產(chǎn) AI 出海已擺脫 “低價內(nèi)卷” 的困境，轉(zhuǎn)向 “生態(tài)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(shè)智算基礎(chǔ)設(shè)施，提供 “算力 + 模型 + 培訓” 的全鏈條服務(wù)，而非單純銷售設(shè)備。

“AI+” 的競爭，早已不是 “誰的芯片算力更強”“誰的模型參數(shù)更大”，而是 “誰能構(gòu)建更具韌性的生態(tài)”。中國移動的 “三角色定位” 證明，大型企業(yè)需從 “技術(shù)供給者” 轉(zhuǎn)向 “生態(tài)操盤手”，帶動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同；國際巨頭的 “利益綁定” 模式揭示，生態(tài)競爭需要深層利益協(xié)同，而非短期交易；國產(chǎn) 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(guān)鍵。

對中國企業(yè)而言，搶占生態(tài)制高點的破局點在于：其一，大型企業(yè)需開放底層能力（如算力、數(shù)據(jù)、模型接口），中小企業(yè)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(shù)的深度協(xié)同，打破供應(yīng)鏈依賴與數(shù)據(jù)壁壘；其三，出海時避開同質(zhì)化競爭，以生態(tài)賦能切入新興市場，構(gòu)建 “中國標準 + 本地服務(wù)” 的組合。

這場 “AI+” 的生態(tài)戰(zhàn)爭，沒有絕對的贏家，只有持續(xù)進化的生態(tài)。中國企業(yè)要想在其中立足，需記?。杭夹g(shù)是骨架，生態(tài)是血脈，而真實的行業(yè)價值，才是生態(tài)的靈魂。