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      不能掉隊,不能all in,考驗運營商的時候到了!

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      /記得星標/

      比大部分人早一步看見未來

      AI浪潮撲面而來,運營商正站在十字路口。

      一邊是技術革命的倒逼——從云計算到5G,再到如今的AI原生網絡,產業邊界不斷外擴,在政策推動與市場紅利的雙重裹挾,AI成為必爭的新賽道;

      另一邊是資本市場的警鐘——AI泡沫論的持續發酵,OpenAI等巨頭的巨額虧損、AI硬件利潤率的持續下滑,讓“高投入低回報”的質疑聲此起彼伏。

      這種矛盾感,正在撕扯著運營商的戰略神經:既不能掉隊,否則可能徹底失去產業話語權;又不敢all in,畢竟AI泡沫的風險始終懸頂,如何把握介入尺度、平衡投入與回報,成了擺在面前的核心難題。

      掉隊的代價太大。

      政策層面,國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》已明確劃定路線圖,要求2027年智能體等應用普及率超70%,2030年提升至90%,運營商作為數字基礎設施建設的主力軍,天然承擔著推動AI普惠的社會責任,也無法回避這一政策導向。

      市場層面,傳統業務的天花板早已顯現,工信部數據顯示2024年國內移動用戶滲透率已超110%,語音、短信等基礎業務收入持續下滑,而AI驅動的智能體服務,正成為激活4.6億移動用戶、2.4億家庭用戶等存量價值的關鍵抓手。更關鍵的是,AI時代的流量入口正在重構,智能體作為新的分發中樞,給了運營商打破管道化宿命的機會,從賣流量轉向賣服務、算力的轉型窗口稍縱即逝。

      從行業競爭態勢來看,掉隊的代價已經清晰可見:當前,三大運營商已全面入局AI賽道競逐,這背后,是對“一步落后步步落后”的警惕——在移動互聯網時代,運營商曾因錯失流量入口被超級APP把持話語權,如今面對AI重構行業格局的機遇,自然不敢再缺位。

      更重要的是,運營商擁有獨特的先天優勢,唯一能打通手機終端、網絡傳輸和云端算力的角色定位,龐大的基礎用戶群與全行業渠道資源,這些都讓它們有能力將AI能力嵌入各類終端與應用,實現從工具到生態入口的躍升,而這種優勢一旦因掉隊喪失,未來再難追回。

      如果此時猶豫,等待的可能是被邊緣化的結局——當AI成為所有行業升級的底層邏輯時,跟不上AI節奏的企業,注定會被踢出核心圈。

      all in的風險同樣致命。

      AI賽道的不確定性遠超預期。從技術角度看,通用大模型的商業化尚未成熟,而垂直行業模型又需要極深的場景理解能力,這恰恰是運營商的短板;從市場角度看,智算中心、GPU集群等重資產投入動輒以“EFlops”為單位,一旦需求不及預期,這些設施可能淪為“燒錢黑洞”。

      近期關于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,11月英偉達單月市值跌去6000億美元,這些信號都在提醒市場,AI產業的商業回報仍未完全兌現。

      對于運營商而言,這種不確定性意味著巨大的戰略風險:當前三大運營商2025年算力投資合計超770億元,中國移動、中國電信甚至喊出推理資源投資“不設上限”,但AI收入的體量仍顯微薄——中國移動AI相關收入雖達幾十億量級,卻僅占其上半年5438億總收入的零頭,中國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距離。如果盲目all in,一旦技術路線出現顛覆或商業化落地不及預期,必然造成資源浪費,甚至影響傳統業務的穩定運營,畢竟6G這頭吞金獸很快就要來了。

      更現實的挑戰在于,運營商的AI布局還面臨互聯網巨頭與終端廠商的雙重擠壓。互聯網大廠憑借先發優勢在AI核心模型領域已形成壁壘,而華為、小米等終端廠商將大模型直接植入操作系統,可能直接截流用戶需求——當用戶通過系統級AI就能完成訂咖啡、查信息等操作時,運營商的智能體就可能被繞過。

      在這種夾縫中,運營商的AI投入若過于激進,很可能陷入“投入越多、浪費越大”的困境。更何況,AI產業鏈的盈利閉環尚未完全形成,近八成部署AI的企業暫未實現凈利潤提升,運營商若不控制投入節奏,很可能在泡沫破裂時深陷危機。

      運營商該如何破局?答案或許藏在“適度超前”四個字里。

      第一,戰略上要“快而不冒進”。中國電信的“云改數轉智惠”升級路徑值得參考:先用AI優化現有云網運營,再逐步向AI原生架構演進。這種分階段滲透既能抓住短期效率提升的紅利,又能為長期技術迭代留出試錯空間。類似地,中國移動的“三零三自”自智網絡實踐,通過無線節能、故障管理等具體場景驗證價值,避免了空談技術的概念化投入。

      第二,資源上要“精而不貪多”。面對AI基建的高門檻,合作而非單打獨斗是更現實的選擇。沃達豐與谷歌云共建AI Booster平臺,Vodafone與微軟聯合開發云服務,這些案例表明:運營商無需自己造大模型,但必須掌握適配的能力,比如微調專業模型以匹配電信業務,或通過生態聯盟整合芯片、平臺、應用的全鏈資源。中國電信與華為、高通等企業構建的全棧智能云體系,正是這種思路的體現。

      第三,節奏上要“穩而不僵化”。AI技術迭代的速度遠超傳統通信領域,運營商的投入節奏必須保持彈性。一方面,要警惕重資產陷阱,算力投資應優先采用“按需采購+合作伙伴共享”的輕量化模式;另一方面,要建立快速決策機制,像德國電信通過T Challenge賽事吸引初創企業方案,既能低成本探索創新,又能規避長期綁定單一技術路線的風險。


      AI浪潮下,運營商的兩難處境,本質上是所有傳統巨頭轉型的縮影——既要抓住新技術革命的機遇,又要抵御未知風險的沖擊。對于運營商而言,“不掉隊”是底線,確保不被時代拋棄;“不all in”是紅線,保障企業穩健運營。未來的競爭,不再是投入規模的比拼,而是戰略精準度的較量。

      如何在政策導向與市場風險之間找到最優解,在技術迭代與商業落地之間把握節奏,將直接決定它們能否在AI時代保住行業地位,這正是對運營商戰略抉擇能力的終極考驗。

      - END -

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