大数跨境

加速上升与低谷徘徊,中外运营商的AI转型差距从何而来?

加速上升与低谷徘徊,中外运营商的AI转型差距从何而来? 艾瑞咨询
2026-10-19
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2026年财报季显示,AI转型成效出现显著分化:部分企业已将AI转化为收入增长点,而另一部分仍将其视为成本中心。联想集团2026/27财年第一财季营收1,834亿元,同比增长43%,其中AI相关业务收入占比约35%;中国三大运营商智算及算力收入亦实现高速增长。相比之下,美国电信巨头AT&T虽利润率创历史新高,但AI主要服务于降本增效。

为何中外运营商在AI浪潮中走向不同路径?艾瑞咨询引入HRI(Hedge Resilience Index,AI转型对冲韧性指数),从财务数据与业务实质出发,深度解析这一差异。

电信行业整体分值不高,但改善速度位居前列

HRI评价体系以上市公司财报及行业数据为基础,通过七项核心指标将企业AI转型状态量化。其核心工具包括:

  • U形曲线:描述企业从传统业务衰退到AI新业务接棒的过渡期。得分0—25分为承压衰退期,25—45分为低谷徘徊期,45—60分为加速上升期,60分以上为转型领先。
  • 对冲比率(HRR):衡量AI及新业务收入对传统业务减量的实际对冲能力。

2026上半年HRI榜单显示,“综合电信业务”整体得分43.6分,位列八大行业末位,但增幅达9.7分,提升速度排名第二。这反映了行业内部剧烈的转型分化。

在9家样本运营商中,中国移动、中国电信、中国联通包揽前三,平均得分52.0分,接近加速区门槛;海外六家运营商全部位于榜单下半区,AT&T得分42.3分。更显著的差距在于新业务对冲能力:中国三大运营商HRR均值达51.6,而海外运营商最高仅7.8(Verizon),AT&T仅为3.8。

中国运营商:从“流量管道”向“Token经营”转型

流量增长放缓,Token需求崛起

随着移动互联网流量红利见顶,传统通信业务增长空间收窄。与此同时,AI应用普及催生海量算力需求。数据显示,我国日均Token调用量较2024年初增长约千倍。运营商凭借网络基础设施优势,正从流量经营转向以Token和算力为核心的新商业模式。

总投入收缩,算力投资逆势增长

2026年,三大运营商总体资本开支收缩,但算力投资显著增加:中国移动算力网络投资同比增长62.4%,中国电信算力基础设施投资同比增长26%。截至2026年上半年,三家运营商智算总规模均已达到数十EFLOPS级别,具备了规模化供给能力。

从算力建设到商业变现

运营商积极探索Token套餐等新模式,将大模型调用转化为可计量服务。财报显示,2026年上半年,中国移动智算服务收入同比增长130.1%,中国电信智算收入同比增长95%,中国联通算力业务收入同比增长13%。AI业务已成为实质性的收入增长极。

三家运营商的差异化布局

  • 中国移动:重点布局模型服务平台MoMA,重组“九天”团队,设立Token办公室,推动AI融入经营体系。
  • 中国电信:构建全栈AI服务体系,依托“息壤”平台和星辰TokenHub,推广行业智能体,得分率先进入加速区。
  • 中国联通:侧重算网协同调度,升级“星罗”平台,拓展政企行业场景应用,算力业务收入占比超15%。

尽管面临短期利润压力,但三大运营商已站在U形曲线底部右缘,有望集体跨过转型门槛。

海外运营商:AI价值更多体现在成本端

以AT&T为代表的海外运营商,AI应用主要集中在内部运营优化和网络效率提升。2026年第二季度,AT&T调整后EBITDA利润率达39.1%,主要得益于光纤和无线业务升级及成本控制,AI并未成为独立的新增长来源。

Verizon通过AI Connect战略承接数据中心互联需求,与Google签署暗光纤协议,但其商业化路径仍依托既有基础设施。整体来看,海外运营商HRR普遍处于低位,AI尚未带来收入结构的根本性变化。

转型路径分化的背后逻辑

价值链位置影响业务空间

美国市场由大型云服务商主导算力供给,运营商主要提供连接服务;中国运营商依托云网融合能力,直接参与算力供给和模型服务,在产业链中开辟了新收入来源。

需求生态影响商业化路径

中国运营商深耕政企数字化,能直接承接各行业AI需求并转化为收入;美国运营商则更多通过网络连接配套参与产业发展,业务机会集中在基础设施支撑层面。

经营压力影响资本配置

面对传统业务增长放缓及税率调整压力,中国运营商加快培育AI新增长点;美国运营商经营表现相对稳健,更侧重现金流管理和股东回报,资本配置偏向现有业务优化。

启示:如何判断企业AI转型成效?

中外运营商的实践表明,衡量AI转型成效需回归经营本质,重点关注三个维度:

  1. 看收入占比:AI及新业务收入在总收入中的比重是否持续提升。
  2. 看增长速度:新业务能否有效弥补传统业务的增长放缓,关注对冲比率(HRR)。
  3. 看组织变化:是否设立专门机构或将AI融入核心经营体系,确保资源与目标对齐。

AI转型的最终目标是突破传统业务限制,将技术能力转化为可持续的收入。企业需看清自身阶段、行业机会及技术大势,率先将AI能力转化为稳定新业务收入者,将在下一轮增长中占据主动。

| 关于HRI与企业AI转型的下一步
看清位置只是起点,跨越位置才是目的。

本文基于公开财报、产业动态与HRI 6.0指数2026H1榜单撰写,仅供研究参考,不构成任何投资建议。

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