作者：赛立信通信研究部  谢剑超

2026年，电信运营商面对AI的焦虑，已经不再只是“有没有大模型”“智算中心建得够不够”“AI能不能降本增效”等技术问题，而是更深层的经营问题：当AI重塑应用入口、业务流程、客户交互和价值分配方式时，运营商能否继续掌握客户关系、计费能力、云网资源、安全能力和产业协同地位。

近期，运营商围绕AI的动作明显加快。中国移动发布Token运营生态体系，提出Token套餐、统一Token量纲、打通Token鉴权，探索连接Token供给与消费的统一运营平台；三大运营商也围绕Token、云电脑、智能体工具和安全服务推出组合产品。与此同时，中国移动等产业资本参与月之暗面 Kimi 新一轮融资，说明运营商正在通过资本和产业协同进一步接近大模型生态。

这些现象说明，运营商的AI焦虑，本质上不是“是否跟上AI热点”，而是“能否在AI产业链中避免再次底层化”。移动互联网时代，运营商提供网络和流量，但大量应用层价值被互联网平台获取。AI时代，如果运营商仍然只提供机房、带宽、云主机和GPU资源，而模型厂商掌握智能能力，云厂商掌握平台生态，智能体厂商掌握任务入口，终端厂商掌握交互界面，那么运营商仍可能面临“重资产投入、低价值回报”的困境。

因此，运营商应对AI焦虑，不能只靠建设几个大模型、采购几套AI平台、上线几个智能客服，而要把AI纳入主营业务重构。未来的核心命题，是把连接、算力、数据、模型、智能体、安全、渠道和计费能力重新组合，形成面向个人、家庭、中小企业和政企客户的新型智能服务体系。

一、Token套餐：从卖流量走向智能额度经营

Token套餐的出现，是运营商AI商业化的重要起点。它并不意味着运营商已经完成从“卖流量”到“卖算力”的彻底转型，更准确地说，是AI调用额度开始被运营商商品化、套餐化和账单化。

过去，运营商主要经营分钟数、短信、流量、宽带、专线、云资源和安全产品。AI时代，Token、模型调用、推理任务、知识库容量、智能体执行次数、AI云桌面和安全审计，正在成为新的计量对象。Token套餐的价值，不只是多了一个销售品类，而是让运营商熟悉的实名账号、账单支付、客户分层、渠道触达、客服体系和套餐运营经验重新发挥作用。

个人用户可以购买AI助手额度，中小企业可以购买AI办公包，开发者可以购买模型调用服务，政企客户可以购买模型网关、知识库、推理服务和安全审计能力。传统流量经营关注“用户用了多少GB”，AI服务经营则关注“用户完成了多少智能任务、消耗了多少模型调用、触发了多少推理服务”。这意味着运营商的经营对象正在从单一连接资源，扩展到智能服务过程。

但Token套餐仍处在探索期。用户是否愿意持续付费，套餐能否与宽带、云电脑、云盘、安全、终端和办公场景形成组合价值，运营商能否控制模型调用成本和服务体验，仍需要市场验证。因此，Token套餐不是终点，而是运营商进入AI服务经营的入口。

二、模型生态：从采购大模型走向参与模型产业链

中国移动参与Kimi融资，说明运营商正在从单纯采购模型、使用模型，向参与模型生态协同迈进。这件事的意义不在于运营商要亲自成为大模型公司，也不意味着运营商已经掌握大模型核心能力，而在于运营商开始意识到：AI时代不能只站在模型产业链的下游。

单纯采购模型，运营商只是使用者；单纯建设算力，运营商容易陷入重资产竞争；只做政企项目，运营商又可能回到定制化交付和低复制率的老路。更合理的路径，是建立多模型接入、统一调度、统一计费、统一评测、统一安全和统一交付能力。

模型厂商提供基础智能，运营商提供云网资源、账号体系、账单能力、渠道体系、安全合规、属地交付和行业客户关系。双方结合，才可能把AI能力变成可销售、可运营、可审计、可复制的业务产品。未来领先的运营商，不一定是模型参数最大的企业，而可能是最擅长把多家模型能力整合成行业服务的企业。

三、智能体生态：从运营商APP走向智能体调用

AI从问答走向智能体，是运营商必须重视的趋势。大模型问答改变的是信息获取方式，智能体则进一步改变任务执行方式。它可以调用工具、操作软件、连接文件、访问系统，并在一定权限范围内完成连续任务。

“从运营商APP走向智能体调用”不应理解为APP立即消失，而应理解为入口结构发生变化：运营商APP仍然承担实名、账单、套餐、权益、客服、合约、积分和家庭业务等强账户功能，但未来一部分客户需求可能先由智能体提出，再调用运营商后台能力完成。

运营商切入智能体生态应分两步。第一步，是成为智能体运行环境的提供者，把云电脑、Token套餐、宽带、5G-A、安全能力打包成基础服务。第二步，是建设面向智能体的业务能力接口，把套餐查询、账单解释、故障报修、宽带测速、专线开通、云资源订购、Token充值、安全告警等能力封装成可授权、可校验、可审计、可回滚的工具接口。未来入口竞争的关键，不只是用户是否打开运营商APP，而是运营商能力能否出现在用户的智能体工作流中。

四、个人市场：从流量权益走向AI权益

个人市场长期面临流量增长放缓、套餐同质化和价格竞争压力。AI带来的机会，不是简单赠送一个聊天机器人，而是为套餐权益增加新的差异化内容。

过去，个人套餐权益主要包括流量、语音、宽带、视频会员、云盘和家庭组网。未来，AI权益可能逐步进入套餐结构：学生用户需要学习助手、编程助手、口语陪练；职场用户需要文档总结、PPT生成、会议纪要、邮件助手；家庭用户需要AI云盘检索、相册整理、家庭知识库和智能家居控制；老年用户需要反诈提醒、语音助手和生活服务导航。

但这仍然需要市场验证。用户是否愿意为AI权益持续付费，取决于服务是否高频、稳定、易用，并且能否和通信账户、家庭宽带、云盘、终端、支付和客服体系打通。运营商应避免把AI权益做成短期营销赠品，而应进行分层设计：基础权益用于增强套餐吸引力，高阶权益用于提升ARPU，家庭权益用于绑定宽带和云盘，安全权益用于形成差异化。

五、中小企业市场：从企业宽带客户走向AI办公客户

中小企业是运营商AI商业化中较现实的增量市场。大型企业有IT团队和预算，可以直接采购云厂商、模型厂商和咨询公司的服务；中小企业则更需要低门槛、标准化、可开票、可售后的一站式AI服务。

运营商已有企业宽带、云电脑、企业邮箱、视频会议、语音专线、云主机和网络安全等产品基础。如果在此基础上叠加AI客服、AI营销、AI文档、AI合同、AI财务问答、AI知识库、AI短视频生成和AI编程助手，就有机会把传统连接客户逐步升级为AI办公客户。

这类业务的关键是轻交付和标准化。中小企业不愿意研究模型API、向量数据库、私有化部署和复杂安全策略，它们需要的是“开通即用、按月付费、出了问题有人管”的服务。运营商可以发挥客户经理、营业厅、线上渠道、政企服务团队和属地售后优势，把AI办公能力做成可复制产品，而不是重新陷入定制化项目。

六、政企市场：从项目交付转向智能体运营

政企市场是运营商AI转型的重要阵地，但不能简单认为项目制会立刻消失。现实中，政企数字化仍以平台建设、系统集成、定制开发和项目交付为主。AI带来的变化，是推动运营商从“交付系统”逐步走向“运营智能服务”。

政务、园区、制造、交通、应急、教育、医疗等领域，都有智能体应用空间。例如政策问答、热线工单、基层材料、城市治理、招商服务、能耗管理、设备维护、质检分析和供应链协同。但这些应用能否真正落地，不取决于演示效果，而取决于是否接入真实业务流程，是否具备知识更新、权限控制、日志审计、人工复核、效果评估和安全兜底能力。

运营商在政企市场的优势是云网资源、安全合规、属地交付和客户关系；短板是行业知识深度、产品化能力和模型生态丰富度。因此，运营商不能只做传统总集成，也不能只卖大模型平台，而应向“行业智能服务运营商”演进，持续运营知识库、模型调用、工具接口、安全审计和服务效果。

七、AI安全：从合规成本走向可信卖点

智能体越强，安全风险越高。它一旦能够访问文件、账号、浏览器、企业系统和本地数据，就可能带来越权操作、敏感信息泄露、恶意指令注入、供应链投毒和高危行为失控等风险。中国电信发布天翼智安·智能体安全解决方案，面向已部署或计划部署OpenClaw类智能体的用户，强调全流程管控、实时防御和行为溯源能力。

这对运营商是重要机会。相比互联网AI公司更强调模型能力和应用体验，运营商更适合突出可信、合规、稳定、可审计、可长期服务。未来，模型调用审计、敏感数据脱敏、智能体权限控制、提示词攻击检测、模型网关、数据不出域部署、可信身份认证和异常行为监控，都可能成为运营商AI安全产品的重要组成部分。

对于政府、金融、能源、教育、医疗等客户，安全可信往往比模型炫技更重要。AI安全不是运营商的附属能力，而可能成为运营商参与AI产业竞争的核心卖点。谁能提供更可靠的身份认证、更细粒度的权限控制、更完整的日志审计和更稳健的应急处置，谁就更容易在政企AI市场中建立差异化。

结语：把AI焦虑转化为增长机会

电信运营商的AI焦虑，并不是因为AI太强，而是因为AI正在改变运营商熟悉的商业规则。Token套餐说明AI调用额度开始进入运营商计费体系；大模型融资中的运营商身影说明运营商正在接近模型生态；OpenClaw类智能体热潮说明AI应用正在从问答走向任务执行；智能体安全产品的出现，则说明可信治理正在成为新需求。

但这些现象不能被简单放大。Token套餐不等于运营商已经完成算力经营转型；云电脑内置智能体不等于运营商APP入口已经被替代；参与大模型融资不等于运营商掌握模型生态；政企智能体试点也不等于传统项目制马上结束。

更稳妥的判断是：运营商正处在从连接经营走向智能服务经营的早期阶段。未来领先的运营商，不一定是模型参数最大的企业，也不一定是智算中心建得最多的企业，而是最早把AI能力转化为可计费、可交付、可运营、可审计、可复制服务的企业。

运营商真正要回答的，不是“有没有大模型”，而是有没有AI产品体系、Token计费体系、智能体承载与接口体系、可信推理平台、行业知识库和生态协同机制。谁能把连接、算力、数据、模型、智能体、安全和行业场景整合起来，谁就能把AI焦虑转化为下一轮增长机会。

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