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比大部分人早一步看見未來

周末兩天把三大運營商年中、三季度財報看了一遍，同時也研讀了運營商官方渠道傳遞出來的戰(zhàn)略規(guī)劃信息，一個明顯的感受是：三大運營商當前都在All in AI。

幾年前，三大運營商都在All in Cloud，建了大量通算算力中心，這兩年又都在All in AI，又建了大量智算算力中心，比如，中國移動2025年要投373億元布局算力，占資本開支的25%，還喊出“推理資源投資不設上限”；中國電信的算力投資計劃增長超20%，同樣“不設限”；中國聯(lián)通也跟上節(jié)奏，算力投資同比增長28%。

今天，智算中心建設、AI大模型研發(fā)、行業(yè)解決方案落地，已經(jīng)成了運營商日常工作的核心主旋律，這種轉型決心和投入力度，在通信行業(yè)發(fā)展史上并不多見。

但熱鬧背后，風險的陰影也在逐漸擴大。

業(yè)界對AI泡沫的預警從來沒停過，安永的報告就提到，AI行業(yè)正處于資本追逐與產(chǎn)業(yè)升級的交匯點，泡沫與價值的邊界越來越模糊。更值得警惕的是，近期AI行業(yè)的波動已經(jīng)釋放出明確的風險信號：OpenAI首席財務官一句“需要政府為AI投資擔?！钡谋硎?，就引發(fā)美股科技股巨震，六大科技巨頭及多家算力廠商總市值一夜蒸發(fā)近5000億美元，折合超3.3萬億元。

市場之所以反應如此激烈，本質是對AI行業(yè)“高投入、低回報”的泡沫隱憂早已存在——OpenAI與算力廠商簽下1.4萬億美元的基礎設施訂單承諾，但當前年化收入僅超200億美元，營收能力遠難覆蓋巨額資本支出，這種豪賭式投資正是泡沫膨脹的典型特征。

對運營商來說，這種泡沫風險尤為致命。

運營商的AI投入大多集中在智算中心、服務器、芯片等重資產(chǎn)領域，中國移動2025年智算規(guī)模要從29.2EFlops提升到34EFlops，中國電信僅自有智能算力就達35EFlops，接入合作伙伴后更是沖到62EFlops。中國聯(lián)通情況也類似。

這些設施建設周期長、回收慢，一旦AI泡沫破裂，市場需求驟減，這些巨額投入很可能變成“沉沒成本”，連本帶利都難以收回。要知道，AI硬件市場的利潤率正隨著競爭加劇下滑，24.6%的增速遠低于軟件和服務板塊，運營商押注重資產(chǎn)的選擇，本身就面臨著市場規(guī)律的考驗。

就算AI泡沫不會快速破滅，運營商在市場競爭中落敗的可能性也不小。

AI行業(yè)的核心增長點在服務領域，能提供定制化解決方案、深入垂直行業(yè)的服務商才是最大受益者。

IDC最新報告明確指出，當前各行業(yè)已不再滿足于通用大模型，而是轉向訓練和部署貼合業(yè)務場景的行業(yè)模型，從金融風控、藥物研發(fā)到智能制造，行業(yè)模型的持續(xù)性需求正在主導智算服務市場的增長。這種轉型意味著AI服務的核心競爭力，已從單純的算力供給轉向“算力+行業(yè)知識+場景適配”的綜合能力，而這恰恰是運營商的短板。

一個簡單的例子，垂直行業(yè)的AI解決方案需要深度嵌入具體業(yè)務流程，比如工業(yè)制造中的質檢模型要理解生產(chǎn)線工藝參數(shù)，金融領域的反欺詐系統(tǒng)需熟悉監(jiān)管政策和交易場景，醫(yī)療AI則要對接臨床診斷邏輯。但運營商長期聚焦通信網(wǎng)絡建設，缺乏跨行業(yè)的業(yè)務沉淀和數(shù)據(jù)積累。反觀互聯(lián)網(wǎng)巨頭，阿里云依托電商生態(tài)打磨出的供應鏈AI解決方案，火山引擎憑借字節(jié)跳動的內(nèi)容生態(tài)形成的智能推薦服務，都能直接對接行業(yè)痛點；而AI初創(chuàng)公司更是深耕細分賽道，有的專注工業(yè)設備預測性維護，有的專攻政務數(shù)據(jù)治理，形成了難以替代的專業(yè)壁壘。相比之下，運營商推出的行業(yè)解決方案往往停留在“通用算力+基礎算法”的淺層組合，難以滿足客戶的深度定制需求。

還有，服務模式的僵化讓運營商難以適應AI服務的迭代節(jié)奏。AI服務的核心價值在于持續(xù)優(yōu)化，需要根據(jù)客戶反饋快速調整模型參數(shù)、升級功能模塊，這就要求服務商具備敏捷的研發(fā)響應機制。IDC觀察到，互聯(lián)網(wǎng)智算陣營普遍采用“內(nèi)部孵化+外部輸出”的模式，將自身業(yè)務中驗證成熟的技術快速產(chǎn)品化，形成“算力+模型訓練+推理部署+應用開發(fā)”的一體化服務體系。而運營商的服務模式仍受傳統(tǒng)通信業(yè)務影響，習慣于“標準化產(chǎn)品+一次性交付”，缺乏持續(xù)服務的意識和能力。更關鍵的是，AI服務的盈利模式正在向“訂閱制”“按效果付費”轉型，而運營商仍依賴硬件銷售和項目制收費，這種模式錯位進一步削弱了其市場競爭力。

再者，生態(tài)協(xié)同能力的不足讓運營商在垂直領域舉步維艱。AI行業(yè)解決方案的落地需要上下游資源聯(lián)動，比如對接行業(yè)專用數(shù)據(jù)、整合第三方工具插件、適配特定硬件設備等?；ヂ?lián)網(wǎng)廠商通過開放平臺聚集了大量開發(fā)者和合作伙伴，形成了豐富的生態(tài)資源，能夠快速響應客戶的多元化需求；而運營商的生態(tài)構建仍以自身為中心，更注重“算網(wǎng)融合”的基礎設施整合，缺乏對行業(yè)應用層資源的吸納和聯(lián)動。IDC數(shù)據(jù)顯示，當前互聯(lián)網(wǎng)電商、自動駕駛、金融支付等核心AI需求領域，客戶普遍采用多云架構和彈性智算服務，更傾向于選擇生態(tài)完善的服務商。運營商若無法打破封閉的生態(tài)格局，即便擁有強大的算力資源，也難以轉化為行業(yè)服務的競爭優(yōu)勢。

更關鍵的是，運營商的競爭賽道已經(jīng)被擠壓得越來越窄。國外運營商Orange早就看清了這一點，明確表示不打算和互聯(lián)網(wǎng)巨頭競爭，而是通過合作獲取技術和經(jīng)驗。國內(nèi)運營商雖然也在搞合作，但仍執(zhí)著于自建大模型、自建算力生態(tài)，這種“大而全”的思路很難對抗靈活的AI企業(yè)。

互聯(lián)網(wǎng)公司懂用戶需求、迭代速度快，專業(yè)AI服務商深耕行業(yè)多年，而運營商的AI人才儲備本就不足——頂尖AI人才更傾向于選擇薪酬高、機制活的互聯(lián)網(wǎng)公司或創(chuàng)業(yè)企業(yè)，運營商的人才結構難以支撐深度創(chuàng)新。這種競爭劣勢不是靠砸錢就能彌補的，反而可能越投入越被動。

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現(xiàn)在的運營商管理層，正站在一個兩難的十字路口。

不跟進AI戰(zhàn)略，肯定會落后于時代，傳統(tǒng)通信業(yè)務增長放緩，AI已經(jīng)成了為數(shù)不多的新增長點，中國移動的數(shù)字化轉型收入占比都沖到31.3%了，沒人敢輕易放棄這個機會。

但盲目跟進，風險又實在太大：不僅可能面臨投資打水漂的財務風險，還可能因為戰(zhàn)略路徑偏差，錯過真正適合自己的發(fā)展方向。Orange的做法或許能提供一些參考，他們不盲目投資高價GPU，不糾結于自建特定大模型，而是聚焦網(wǎng)絡優(yōu)化和客戶體驗，通過邊緣計算和模型微調發(fā)揮自身優(yōu)勢。

運營商的AI轉型，不該是“為了轉型而轉型”的跟風行為。與其在重資產(chǎn)和全面競爭中硬扛風險，不如找準自己的核心優(yōu)勢——強大的網(wǎng)絡資源、廣泛的客戶基礎、穩(wěn)定的算力調度能力，在AI基礎設施服務、網(wǎng)絡智能優(yōu)化等細分領域做深做透。畢竟，AI浪潮的本質是產(chǎn)業(yè)升級，而不是新一輪的“軍備競賽”，謹慎布局、精準發(fā)力，遠比盲目“Allin”更能走得長遠。

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