/記得星標我/
比大部分人早一步看見未來
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大概是2024年下半年開始,運營商意識到了AI對產業帶來的顛覆性影響、以及對自身運營模式帶來的巨大沖擊,紛紛自上而下提出了數智化轉型的方略,試圖通過內部it改革,自內而外地轉變運營模式,以應對AI發展帶來的沖擊和機會。
但從當前情況來看,AI發展的速度超出了運營商的預期,運營商數智化轉型的速度遠落后于AI的發展速度以及AI對產業的重構速度,主要表現在兩方面:
第一,內部的數智化能力沒有顯著提升,沒有很好地帶動組織生產效率的快速提升;
運營商內部數智化轉型的核心目標,是通過IT系統重構、數字化工具普及,提升內部運營與生產效率。
但實際落地過程中,轉型僅停留在局部場景優化層面。網絡運維自動化、智能客服覆蓋等淺層次改造,并未觸及組織流程、管理機制的核心。
運營商傳統層級化管理、條線化運營的模式未發生根本改變,內部數據打通、系統協同、跨部門決策效率等核心問題始終未解決。
整體數智化能力未形成體系化提升,無法支撐AI時代所需的快速響應與規模化運營,內部提效降本的核心目標從當前看還差很遠。
第二,外部沒有搶占到AI浪潮下的數智化市場主要份額,沒有拿出有市場影響力的產品和方案,在阿里、字節等互聯網巨頭攻城掠地的大背景下,運營商仍停留在喊口號階段,如此下去,運營商在AI浪潮中可能會被徹底邊緣化。
先看個人市場,Token時代的個人市場核心競爭力是大模型推理能力,用戶用實際選擇完成了市場篩選。阿里、字節、MiniMax等互聯網企業憑借領先的大模型技術,牢牢占據2C數智化服務主導地位,運營商在該賽道無任何技術與產品優勢,從當前看已經基本錯失了個人市場機會。
再看政企市場,大模型+智能體重構了政企服務模式,市場從定制化、關系型項目,轉向規模化、通用化、可復制的智能體服務。而當前,從我觀察到的情況,運營商仍依賴傳統定制化交付、關系驅動的項目模式,研發與迭代速度遠不及互聯網廠商,無法適配新的市場規則,政企數智化核心份額持續被搶占。
算力網是AI時代的核心基礎設施,本該是運營商的優勢領域。但目前,運營商僅能按照互聯網廠商要求建設智算中心、提供基礎算力資源,始終處于乙方角色。算力、大模型、智能體深度捆綁的生態玩法,運營商始終無法參與核心環節,市場主導權完全旁落。
運營商的戰略思路沒問題,也不可謂不努力,那問題出在哪里呢?
我談一下我的理解:
AI時代產業競爭的核心,是算力、大模型、智能體的深度捆綁與一體化生態閉環。互聯網巨頭早已完成三者的協同布局,形成技術、產品、市場的完整競爭優勢。
運營商雖布局智算中心、推出行業大模型試點,但始終未打通三者的協同鏈路。大模型訓練與推理能力不足,智能體產品缺乏市場競爭力,算力資源無法轉化為自主生態的核心支撐。這種核心能力的缺失,是運營商轉型緩慢、無法搶占市場的根本原因。
更嚴重的問題還在后面……
當前運營商仍依托傳統通信業務維持基本盤面,整體經營與市場地位相對穩定,但通信業務的存量萎縮趨勢不可逆。AI主導的數智化市場將成為信息產業的主流賽道,若運營商轉型速度持續滯后,無法補齊核心技術與生態能力,運營商將逐步被產業旁路。
從悲觀的角度看,未來幾年,運營商會從信息產業的核心參與者,淪為單純的網絡與算力資源提供者,徹底失去產業話語權,最終在AI浪潮中被徹底邊緣化。
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