夜雨聆风
当2026年3月中国日均TOKEN调用量突破140万亿，较2024年初的1000亿暴增1400倍时，一个清晰的信号已然明确——
AI产业正从技术探索迈入规模化应用的深水区，而TOKEN作为智能时代的“结算单位”，正重构整个数字经济的价值分配逻辑。
正是在这人工智能技术深刻变革生产方式的时代背景下，以数据、算力和服务为载体的新型价值单元——TOKEN，正成为数字经济竞争的新焦点。
对于长期困于传统流量业务增长乏力的运营商而言，TOKEN经营绝非简单的概念炒作，而是一场关乎生存与发展的战略转型——它不仅是从“卖流量”向“卖智能产出价值”的跃迁，更是推动运营商从产品AI化的浅层试探，走向AI产品化的深度布局的核心抓手。
这既是运营商增长放缓下的被动求变，更是重塑自身价值体系的战略机遇。
本文聚焦运营商2024年后的最新实践，深入分析“产品AI化”（将AI能力嵌入传统业务）与“AI产品化”（开发原生AI服务作为独立产品）双重战略下的技术融合路径、商业模式创新及其演进特征，并在此基础上探讨未来方向与破局之道。
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技术底座构建：算力、网络与平台升级
运营商向AI服务商的转型，其根基在于构建能够高效生产、调度和交付智能服务的技术底座。
这一过程体现了从提供物理资源到提供抽象服务的根本性转变，构成了TOKEN得以被量化和交易的基石。
因此，三大运营商不约而同地将资本支出的重点转向AI相关的算力基础设施建设。
例如，中国移动和中国联通近期均有大规模的人工智能服务器采购招标公告；中国电信则计划在2026年将其投资于计算基础设施的比例提高26%，达到25.6亿人民币，尽管公司整体资本支出有所下降。
这种战略倾斜清晰地表明，算力已成为运营商未来发展的核心投入方向。
面对大模型训练和推理对多样化算力的需求，构建融合通算、智算和超算能力的一体化调度平台成为行业共识。
中国联通推出的“星罗”先进算力调度平台便是一个典型例证，该平台基于联通云7.0双引擎架构，实现了多元异构算力的适配与服务编排，形成了强大的“通算+智算+超算”融合调度能力。
同样，中国移动也致力于建设全国一体化算力网，其核心目标是通过软硬件结合，实现跨域算力的规模化调度运营。
为了支撑这一宏大目标，底层技术的突破亦在同步进行，例如中国电信提出的新的RDMA端到端拥塞控制机制，不仅能有效提升智算中心网络的通信效率，还能降低大模型训练成本，这对于发展国产化网络技术和增强整体竞争力至关重要。
在算力建设的同时，网络能力的智能化升级也成为运营商赋能AI应用的关键环节。
运营商的角色正从单纯的“连接管道”进化为AI应用的“使能者”。
中国移动通过一系列5G-A技术创新，如4.9GHz帧结构调整、频分双工/时分双工辅助上行链路以及上行三载波聚合等，显著提升了网络速度和可靠性，为AI智能体和低空经济等新兴应用提供了坚实的高速通道。
更深层次的变革体现在网络自身的运维管理上。
中国移动部署的“自智网络”，利用超过8万个“数字员工”和Lingxi智能代理，实现了网络的自动化管理和主动式运维，不仅提升了服务质量，还带来了每年约8%的运营成本降低和超过1亿元的直接经济效益。
这生动诠释了AI如何反哺运营商自身的运营效率，形成自我强化的良性循环。
在平台与模型层面，运营商正努力构建全栈AI能力，将大模型打造为核心引擎。
中国电信以“星辰”大模型为基石，构建了覆盖语义、语音、视觉及多模态技术的全栈能力。
中国移动则依托其天工工业互联网平台，开发了超过50个行业大模型。
这些模型能力最终通过平台化的方式对外输出，如中国电信在其“息壤”统一智能计算服务平台中设立的模型即服务层，旨在降低企业使用大模型的技术门槛和开发成本。
这种平台化的做法，标志着运营商正从售卖单个项目转向提供持续的、可复用的模型服务能力，为TOKEN经营奠定了坚实基础。
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商业模式创新：激活存量与开拓增量并举
在坚实的技术底座之上，三大运营商正积极探索全新的商业模式，以期在日趋饱和的传统市场之外，开辟“第二增长曲线”。
这一探索呈现出“内外兼修”的特点，“产品AI化”旨在巩固基本盘，通过智能化改造激活数亿存量用户的潜在价值；而“AI产品化”则是面向未来的开拓，意图通过TOKEN计费、AI商店和行业智能体等新形态，开辟全新的收入来源，实现真正的业务转型。
在家庭市场，产品AI化成为激活存量业务的主战场。
中国电信推出了全面的“AI+家庭”产品线，整合了六大组件，包括AI+家庭组网、AI+天翼高清等，并将其升级为“美好家”智能生活系统，围绕安全、健康、娱乐等五大场景提供个性化智能体验。
这一系列举措的目标是将传统的宽带、电视业务升级为具备自然交互、主动关怀功能的智能家庭中枢。
在个人市场，运营商依托现有通信产品，嵌入AI功能，推动TOKEN的普惠化渗透。
例如，中国移动推出的“AI-eSIM”，将SIM卡的身份认证功能与AI服务结合，用户可通过eSIM接入各类AI应用，按TOKEN消耗量付费，目前已覆盖2500万AI终端。
中国电信则将AI语音助手与传统话费套餐融合，推出“通信+TOKEN”融合包，用户可使用套餐内TOKEN额度，享受AI聊天、智能翻译、语音转写等服务，降低了个人用户使用AI服务的门槛。
数据显示，截至2026年一季度，三大运营商个人用户TOKEN月均消耗量已达8.6万个，较2025年初增长320%，产品AI化已成为激活个人端TOKEN消费的核心抓手。
与此同时，中国电信发布的“天翼AI云手机”，或许是另一个标志性产品。
它不仅是硬件终端，更是一个集成了AI智能体的操作系统，允许用户通过语音或文本指令完成复杂任务，标志着运营商正尝试从“内容提供商”向“AI应用入口”转型。
在政企市场，产品AI化的重点是利用AI技术优化传统政企服务，降低企业使用AI的成本，同时推动TOKEN在垂直行业的规模化应用。
中国联通的医疗影像质控大模型，通过多模态大模型实现图像质量评估与报告文本的深度语义分析，减少误诊漏诊风险，推动医疗资源下沉；“联舟智舶”项目则基于自研元景多模态大模型，推出规范问答、翻模设计等智能体产品，使船舶设计规范查询效率提升30%、建模人力节省40%；人社服务大模型咨询助手，融合人社专业知识库，破解通用大模型“幻觉”难题，应答准确率超95%，为政务服务减负增效。
中国电信的实践同样亮眼，其联合福州地区大学新校区管委会研发的“海峡之光”高校算力服务平台，打破高校算力壁垒，已在13所高校、8所职校落地；泉州纺织企业应用其5G+AI视觉验布系统，瑕疵检出率突破90%，检测速度达60米/分钟，助力企业降本增效。
这些案例表明，产品AI化不仅能够优化现有服务，更能推动TOKEN在垂直行业的落地，为运营商带来新的营收增长点——中国电信息壤平台年消耗1.2万亿TOKEN，已成为其政企服务的核心盈利板块之一。
与此同时，“AI产品化”的探索更为大胆，直指AI时代的商业本质。
中国电信明确提出采用“TOKEN商业模式”作为其2026年的核心战略。
在2025年业绩说明会上，中国电信总经理刘桂清明确表示："TOKEN服务将成为公司的经营主线"，并提出"做强自有TOKEN，做大生态TOKEN，积极探索国际化TOKEN经营"的实施路径。
这一模式设想建立一套类似水电费的计费体系，用户消耗的每一份AI算力、每一次模型调用都以“TOKEN”为单位进行计量和结算。
这将是运营商能否真正参与到AI价值分配最核心环节的关键一步。
为了促进AI产品的流通，中国电信计划推出“AI商店”，这类似于一个应用分发平台，旨在汇聚第三方开发者和运营商自研的各类AI软件即服务产品，形成繁荣的生态系统。
更重要的是，运营商正从提供“原材料”（算力、模型）向销售“成品”（行业解决方案）深化。
中国电信已打造超过80个行业大模型和30个行业智能体，积累了2万户行业用户，并计划推出天翼智铃、天翼智屏、天翼智看等具体SaaS产品。
中国联通也推出了元景万相（数据工程）、元景模型即服务和元景万语（智能体平台）等一系列AI平台。
这些举措共同指向一个未来——运营商将不再仅仅是基础设施的拥有者，而是成为集算力基础设施、数据要素市场、模型服务平台和行业解决方案于一体的综合性AI服务商。
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演进路径与互动关系：从内部优化到生态协同
运营商的AI战略并非一蹴而就，而是呈现出清晰的阶段性演进特征，并且“产品AI化”与“AI产品化”两种路径之间存在着深刻的互动与相互促进关系，共同构成一个螺旋上升的发展过程。
第一阶段是探索与准备期，主要集中在2024年至2025年初。
此阶段以大规模的技术储备和战略布局为主，运营商纷纷加大在算力基础设施上的资本支出，并正式发布各自的人工智能战略宣言。
例如，中国电信宣布启动“AI+产品升级计划”，中国移动则强调将智能化服务作为核心业务进行推进。
这一阶段的核心任务是夯实算力、网络和平台的基础，为后续的商业化落地做好准备。
进入第二阶段，即试点与验证期，战略开始加速落地。
2025年成为了一个重要的里程碑，三大运营商的AI相关收入均实现了高速增长，其中中国联通增幅超过140%，中国电信的智能收入同比增长89.4%。
更具标志性意义的是，中国电信的“天翼智屏”成功商业化，用户数已突破400万，这被视为其TOKEN商业模式的首个成功案例，标志着理论构想开始转化为实际的商业价值。
第三阶段是深化与扩张期，展望2026年及以后，运营商的战略重心将进一步深化。
中国电信计划进一步缩减传统资本支出，同时加大对算力基础设施的投资，并全面推行TOKEN业务模式。
中国移动则设定了稳定通信服务收入，同时加速算力服务和智能服务增长的目标。
这预示着AI业务将成为衡量运营商核心竞争力的关键指标，其重要性日益凸显。
这两种战略路径之间的互动关系是理解运营商AI转型的关键。
“产品AI化”与“AI产品化”互为因果，螺旋上升。
“产品AI化”为“AI产品化”提供了海量的应用场景和宝贵的数据反馈。
例如，中国电信在家庭市场的智能产品积累了大量关于用户行为的数据，这些数据可以用于持续优化其行业大模型的性能。
反过来，“AI产品化”所获得的新收入和新客户，则为“产品AI化”的持续迭代和升级提供了更多的资金和技术支持。
从逻辑上看，“产品AI化”是存量业务的自我革命，是“守土有责”；而“AI产品化”是增量业务的开疆拓土，是“谋篇布局”。
前者是后者的基础，没有“产品AI化”打下的坚实基础和积累的数据资产，纯粹的“AI产品化”会成为无源之水。
反之，如果不能成功孵化出“AI产品化”，那么“产品AI化”也仅仅停留在表面的智能化升级，无法形成可持续的商业模式。
因此，两者相辅相成，共同推动运营商从传统的通信服务提供商，向综合性的智能服务运营商转型。
4
挑战与破局：构建可持续AI商业闭环
尽管运营商在迈向AI时代方面取得了显著进展，但前路依然充满挑战。
要成功构建可持续的AI商业闭环，必须正视并解决数据治理、算力调度、商业模式闭环以及组织文化等方面的核心难题。
首要挑战是数据孤岛问题。
数据是AI的燃料，但运营商内部各部门间、以及与外部合作伙伴间的数据壁垒森严，严重制约了高质量数据的获取与利用。虽然国家层面已启动数据标注基地试点，但要打破数据孤岛、建立统一的数据治理体系，仍是一项艰巨的任务。
其次是算力调度与成本控制的难题。
异构算力的统一调度本身就是一个世界级的技术挑战，如何在保证服务质量的前提下，实现算力资源的最优配置和成本最小化，是运营商必须平衡好的技术与商业问题。
最后，根深蒂固的传统业务思维和组织架构，与敏捷、快速迭代的AI创业公司文化存在巨大差异，吸引和留住顶尖AI人才也是运营商面临的现实困境。
面对这些严峻挑战，运营商需要采取系统性的破局路径。
首先，必须强化顶层设计，打破组织墙。
运营商应成立由最高管理层直接领导的跨部门AI战略委员会，负责统筹协调数据、算力、产品、市场等所有环节，确保战略一致性和执行力。
借鉴普华永道对中国电信、联通、移动数据资产列报的分析，应将数据视为核心战略资产进行统一管理。
其次，应拥抱开放生态，扮演好“新桥梁”的角色。
运营商不应试图垄断所有环节，而应像中国联通所倡导的，连接AI模型供给方、算力需求方和最终应用场景。
通过开放API、设立孵化器、举办开发者大赛等方式，鼓励第三方创新，共同做大蛋糕。
再次，应以“TOKEN”为抓手，倒逼流程再造。
尽管困难重重，但中国电信依然坚信“TOKEN”战略是正确的方向。
应采取“小步快跑、逐步迭代”的策略，先在特定行业或内部部门进行试点，收集反馈，不断优化计费逻辑和调度算法，逐步向全公司推广。
此举将倒逼公司进行深层次的流程再造和IT系统升级。
最后，应聚焦场景，深耕行业。
与其在通用领域与互联网巨头正面竞争，不如发挥运营商在政务、金融、医疗、能源等垂直行业的渠道和信任优势，深耕行业痛点，提供“AI+行业知识”的定制化解决方案。
中国电信的行业大模型和智能体战略正是这一思路的成功体现。
总之，从“产品AI化”的浅层赋能，到“AI产品化”的深度布局，运营商的TOKEN经营转型，本质上是一场关乎未来的革命。
TOKEN经营不仅是商业模式的迭代，更是运营理念、技术能力、生态体系的全面重构。
未来，运营商能否抓住TOKEN经济的机遇，摆脱“管道商”的宿命，关键在于能否找准自身定位，破解发展瓶颈——
既要坚守“中立基建服务商”的定位，打造开放的生态平台，聚合产业链各方力量；也要强化技术研发，补齐生态短板，提升核心竞争力；更要摒弃传统思维，重构运营体系，优化盈利模式，实现“产品AI化”与“AI产品化”的协同发展。
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