当中国移动重庆智算中心的十万卡集群完成最后一次调试，屏幕上跳动的 “100 EFLOPS 国产智能算力” 数据，与数百公里外某专精特新企业 “缺算力、缺方案” 的困境形成鲜明对比 —— 这正是当下中国 “AI+” 产业的真实缩影：一边是大型企业的生态布局加速，一边是中小企业的落地能力不足。2025 年，随着国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》落地，“AI+” 已从技术概念转向产业实践，但其核心竞争早已不是单一技术或产品的比拼，而是生态制高点的争夺。从中国移动的 “AI+” 行动计划升级，到国际巨头的利益绑定式合作，再到国产 AI 的场景突围，中国企业要想在千行百业的渗透中占据主动，需看懂生态竞争的底层逻辑。

战略升级：从中国移动的 “三角色定位” 看大型企业的生态操盘

在 “AI+” 的产业浪潮中，大型企业的战略选择往往决定着行业的发展方向。中国移动 2025 年升级的 “AI+” 行动计划，并非简单的技术投入，而是以 “生态构建者” 身份，搭建起 “算力 - 模型 - 场景 - 伙伴” 的全链条体系，其 “供给者、汇聚者、运营者” 的三重定位，堪称中国大型企业 AI 战略的典型样本。

做 “供给者”：筑牢底层算力与技术底座

“AI+” 的落地，首先需要足够的 “燃料”—— 智能算力。中国移动明确提出，未来三年在 AI 领域总体投入翻番，目标建成国内规模最大的智算基础设施，探索十万卡智算集群，国产智能算力规模突破 100 EFLOPS。这一目标背后，是对 “算力自主可控” 的战略考量：当前全球 AI 算力依赖英伟达 GPU 的局面尚未完全打破，而中国移动通过联合中国电科、中国信科等伙伴，推动国产芯片（如华为昇腾、寒武纪思元）与智算集群的适配，已在金融、能源等 11 大行业落地 6000 + 方案，适配 80 余主流大模型。

更关键的是，其算力供给并非 “一刀切”，而是针对不同场景分层设计：对大型企业提供定制化智算服务，对中小企业推出 “按需付费” 的算力租赁，甚至通过 “联创 +” 计划为初创企业提供免费算力额度。这种 “普惠化” 供给，解决了中小企业 “用不起、用不好” 的痛点 ——2025 年上半年，已有超 300 家中小企业通过中国移动的算力平台完成 AI 项目落地，平均降低算力成本 40%。

做 “汇聚者”：打破数据与能力壁垒

“AI+” 的最大瓶颈之一，是数据碎片化与能力孤岛。中国移动的解法是 “汇聚”：一方面，构建 15 个行业高质量数据集，开放上海语料运营平台的 4200 亿 Token 文本数据，为模型训练提供 “原料”；另一方面，通过 “AI+” 生态联盟，汇聚 2700 + 伙伴的技术能力，形成 “模型即服务（MaaS）” 的供给体系。

以灵犀智能体为例，其并非中国移动单打独斗的产品，而是整合了生态内伙伴的 NLP、计算机视觉能力，最终实现 “全场景覆盖”—— 当前灵犀智能体月活用户超 7000 万，在智能硬件、机器人、政务等领域的应用，背后是数十家中小企业的技术支撑。这种 “汇聚” 模式，本质是将大型企业的平台能力与中小企业的细分技术优势结合，避免了 “重复造轮子”，使 AI 能力的复用率提升 60%。

做 “运营者”：从 “技术输出” 到 “价值运营”

区别于传统的 “卖设备、卖软件”，中国移动的 “运营者” 定位更强调长期价值。其推出的 “AI+DICT 项目” 落地超 3000 个，核心不是简单交付系统，而是深度参与行业运营 —— 比如为某家电企业提供的智能排产方案，不仅部署算法模型，还持续优化调度策略，最终使企业交付周期压缩 58%，并按 “降本分成” 获取长期收益。

这种 “运营思维” 还体现在生态治理上：通过 AI 应用实效闭环评价体系，淘汰低效、同质化的解决方案；建立安全可信的 AI 治理框架，避免数据泄露与伦理风险。截至 2025 年 10 月，其 “AI+” 生态联盟已筛选出 120 个高价值解决方案，向全行业推广，带动联盟内企业平均营收增长 35%。

技术前沿：国际巨头的 “利益绑定” 与 “供应链纵深” 启示

当中国企业在生态布局上加速时，国际巨头的动态已揭示出 “AI+” 竞争的新维度 —— 从单纯的技术竞速，转向 “资本 + 技术 + 供应链” 的深度协同。OpenAI 与 AMD、博通的合作，英伟达与 xAI 的模式创新，为中国企业提供了重要镜鉴。

从 “供需关系” 到 “利益绑定”：AMD 与 OpenAI 的 “算力换股权”

2025 年 OpenAI 与 AMD 的合作，彻底改写了算力供需的商业逻辑。AMD 不仅为 OpenAI 提供支持 6GW 算力的 Instinct 芯片，还向其发行最多 1.6 亿股认股权证，行权价低至 0.01 美元 —— 这种 “算力换股权” 的模式，使双方从 “甲方乙方” 变成 “风险共担、收益共享” 的战略伙伴。对 OpenAI 而言，获得稳定算力的同时，还能分享 AMD 的成长红利；对 AMD 来说，锁定长期订单的同时，借助 OpenAI 的场景数据优化芯片性能，形成 “技术 - 场景 - 迭代” 的闭环。

这种模式的启示在于：“AI+” 的核心资源（算力、数据、场景）已无法通过短期交易获取，必须通过利益绑定实现长期协同。反观国内，部分企业仍停留在 “低价抢算力订单”“模型参数竞赛” 的层面，缺乏深层利益协同机制 —— 比如某云厂商为争夺客户，将智算服务价格压低 30%，却因缺乏长期合作条款，客户在算力紧张时优先选择其他供应商，最终陷入 “低价 - 低质 - 流失客户” 的恶性循环。

从 “依赖单一供应商” 到 “供应链纵深”：OpenAI 的 “多元布局”

OpenAI 的另一个关键动作，是跳出对英伟达的单一依赖，构建多元化供应链：与甲骨文锁定 4.5GW 云计算算力，与 AMD 合作推理芯片，再与博通联合开发 ASIC 芯片 —— 这种布局不仅规避了 “英伟达税”（单片 GPU 成本 6 万美元），更实现了 “训练 - 推理 - 定制化” 的全场景覆盖。尤其是与博通自研 ASIC 芯片，目标是 2029 年前完成 10GW 级系统建设，将模型训练经验直接嵌入硬件，使推理效率提升 3 倍，成本降低 50%。

这揭示出一个趋势：“AI+” 的技术竞争已深入到底层架构，单纯的硬件堆叠无法形成壁垒，必须通过 “芯片 - 系统 - 算法 - 应用” 的协同优化。对中国企业而言，这意味着不能只聚焦芯片制造，还要关注系统级优化（如华为昇腾的 NVLink 类似技术）、算法与硬件的适配（如轻量化模型与边缘设备的结合），否则即便拥有芯片，也难以发挥最大效能。

从 “单点创新” 到 “生态协同”：英伟达与 xAI 的 “租赁闭环”

英伟达对 xAI 的投资模式同样值得关注：通过特殊目的公司融资，购买英伟达 GPU 后出租给 xAI 使用，既解决 xAI 的资金压力，又确保自身产品的市场占有率。这种 “采购 - 租赁” 闭环，本质是通过资本手段绑定应用端，形成 “芯片 - 模型 - 场景” 的生态正循环 ——xAI 的模型迭代依赖英伟达的算力，英伟达的芯片优化依赖 xAI 的场景数据。

这种协同模式，恰恰是中国企业当前缺乏的。国内 AI 企业多聚焦自身领域：芯片厂商只关注硬件性能，模型公司只追求参数规模，应用企业只看重短期效果，导致 “芯片与模型适配差”“模型与场景脱节” 等问题。比如某农业 AI 公司的病虫害识别模型，在实验室准确率达 98%，但因未与边缘芯片适配，在田间复杂环境下准确率骤降至 75%，最终无法落地。

国产机遇：政策与技术双轮驱动下的 “拐点” 与 “出海破局”

国际巨头的竞争格局，并未挤压中国企业的空间，反而在政策与技术的双轮驱动下，国产 “AI+” 正迎来应用拐点与出海新机遇。关键在于，中国企业需跳出 “同质化内卷”，依托本土场景优势与生态协同，构建差异化竞争力。

政策托底：从 “顶层设计” 到 “落地保障”

国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》并非空泛指导，而是形成了 “目标 - 路径 - 保障” 的完整体系：明确工业、医疗、政务等 10 大重点领域，设立 600 亿国家 AI 基金，推动上海、北京等地方建设数据基础设施（如上海 4200 亿 Token 语料平台）。这种政策支持，为国产 AI 突破 “卡脖子” 环节提供了保障 —— 华为昇腾超节点适配 80 余主流大模型，寒武纪思元芯片实现 7nm 制程自主化，背后均有政策引导的产学研协同。

更关键的是，政策正推动 “生态协同” 而非 “单点扶持”。比如中国移动的 “AI+” 生态联盟，被纳入地方政府的 “数字经济重点项目”，联盟内企业可共享政策补贴、税收优惠，这种 “抱团取暖” 模式，使中小企业的 AI 项目落地周期缩短 40%，成本降低 25%。

技术落地：从 “实验室” 到 “产业现场” 的拐点

国产 AI 应用已跨过 “技术验证” 阶段，进入规模化落地的拐点。在工业领域，AI Agent 的应用比例从 2023 年的 9.6% 跃升至 2025 年的 47.5%，某汽车企业通过 AI Agent 实现 “设备巡检 - 故障预警 - 维护调度” 的全流程自动化，设备停机时间减少 32%；在医疗领域，AI 辅助诊断系统覆盖 2800 家县级医院，肺结节识别准确率达 97.8%，解决了基层医院 “缺专家” 的痛点；在农业领域，计算机视觉技术使水稻表型分析效率提升 80 倍，加速了育种进程。

这些落地案例的共同特点，是 “不追求通用技术领先，而是聚焦行业痛点”。比如某能源企业没有跟风开发千亿参数大模型，而是基于华为昇腾芯片，开发轻量化的电网调度 AI 系统，将区域供电效率提高 12%，这种 “小而美” 的解决方案，反而比通用大模型更受行业欢迎 —— 这正是中国企业的优势：贴近本土场景，理解行业真实需求。

出海机遇：从 “产品输出” 到 “生态赋能”

国产 AI 出海已摆脱 “低价内卷” 的困境，转向 “生态赋能” 的差异化路径。中国移动通过焕新国际品牌 “CMobile”，帮助东南亚、非洲等全球南方国家建设智算基础设施，提供 “算力 + 模型 + 培训” 的全链条服务，而非单纯销售设备。

“AI+” 的竞争，早已不是 “谁的芯片算力更强”“谁的模型参数更大”，而是 “谁能构建更具韧性的生态”。中国移动的 “三角色定位” 证明，大型企业需从 “技术供给者” 转向 “生态操盘手”，带动产业链协同；国际巨头的 “利益绑定” 模式揭示，生态竞争需要深层利益协同，而非短期交易；国产 AI 的落地案例则表明，贴近本土场景、解决真实需求，才是差异化竞争的关键。

对中国企业而言，抢占生态制高点的破局点在于：其一，大型企业需开放底层能力（如算力、数据、模型接口），中小企业聚焦细分场景，形成 “长板集群”；其二，借鉴国际巨头的利益绑定模式，通过资本、技术的深度协同，打破供应链依赖与数据壁垒；其三，出海时避开同质化竞争，以生态赋能切入新兴市场，构建 “中国标准 + 本地服务” 的组合。

这场 “AI+” 的生态战争，没有绝对的赢家，只有持续进化的生态。中国企业要想在其中立足，需记住：技术是骨架，生态是血脉，而真实的行业价值，才是生态的灵魂。