文/海峰看科技
当AI成为人们茶余饭后必聊的话题，它究竟带来了多大的价值？给大家看两组数据：2025年，我国AI产业核心规模达到1.2万亿元，今年大增速预计超30%；今年一季度，我国人工智能企业总数达到6380家，光独角兽企业就有72家。
如果这些数据大家的体感不明显，再给大家看一张图，这是近日正在举办的2026世界人工智能大会（WAIC）现场，这绝对是笔者近几年参加的最人从众的展会，没有之一。
2026年，整个行业都很好奇：AI产业的下一个真正增长突破口，到底在哪里？
7月18日，中国电信举办的以“星辰共生智惠伙伴”为主题的人工智能生态论坛给出答案。这场论坛发布升级后的五位一体智能云体系和央企AI+行动示范成果、中电信（上海）人工智能产业私募基金亮相。同时，中国电信将智传网、息壤算力平台座等开放给伙伴。
去年WAIC大会，中国电信就发布了一系列基于人工智能的能力。一年时间过去，中国电信带来了哪些新成果？又将如何跟产业界的生态伙伴一起，促进AI+行动落地？
三大行业卡点：AI规模化增长的现实堵点
AI产业的高速增长，已经从技术指标的刷新传导到产业落地的真实需求里。据公开资料显示，2026年上半年，我国词元日均调用量突破140万亿，两年增长超过千倍；一家为AI内容生产提供算力服务的企业，AI产品的全球用户规模，仅过去半年内就增长几十倍。
爆炸式增长的需求背后，产业落地的深层矛盾正在持续凸显。值得关注的是，有三个共性卡点，正在成为制约AI从技术热走向产业实的瓶颈。
首先，规模化落地之困。过去几年，AI标杆项目遍布各行各业，但绝大多数停留在一项目一方案的定制化阶段。尤其是央企、政务等高价值高敏感场景，数据安全合规要求严苛、业务系统壁垒深厚，一套成熟方案很难跨企业、跨行业快速复制。
其次，国产生态协同之散。经过多年发展，国产AI在芯片、框架、大模型、行业应用各环节都涌现出了头部玩家，单点技术能力持续逼近国际先进水平，但产业链整体处于各自为战状态，导致国产方案长期停留在能用但不好用的阶段。
最后，全域场景传输之限。当AI应用开始从云端机房走向千行百业，向具身智能、低空经济、海洋作业、应急救援等全域场景延伸，传输能力正在成为隐形的天花板。网络覆盖与带宽不可能无限扩张，传输瓶颈不突破，AI的能力边界就始终被锁死在有限场景里。
这三个堵点不打通，AI产业就始终难以跳脱技术内卷、落地乏力的怪圈。而中国电信此次的整体布局，恰恰是针对这三大行业痛点给出的系统性解法。
战略升维：重新定义运营商的AI角色
中国电信给出的解法，是从顶层战略层面完成从能力建设到生态共生的定位升级。中国电信董事长柯瑞文拆解了“云改数转智惠”战略的落地路径，即以“算力、平台、数据、模型、应用”五位一体智能云体系为核心构建L型能力布局。
这套定位的底气，来自持续深耕的核心技术硬实力。据柯瑞文透露，中国电信息壤算力调度、国产大模型、智传网三大方向持续突破。
具体来说，息壤智算平台当前纳管算力超过100 EFLOPS，参与的鹏城云脑项目斩获国家科学技术进步奖一等奖；坚持“国芯训国模”路线，建成专属智算集群；AI与通信深度融合的智传网（AI Flow），斩获被誉为AI界奥斯卡的2026 SAIL卓越人工智能引领者奖。
简单来说，智传网跳出传统通信搬运原始比特流的固有逻辑，开创生成式智能传输新范式，实现从传输原始数据到流转语义词元的底层变革。在极端灾害三断环境下，仅9.6Kbps卫星链路就能回传现场画面，110Kbps带宽稳定输出720P高清视频，覆盖应急救援、低空无人机、海洋航行器、城域安防、卫星通信等空天地海全场景。
如果说技术底座是地基，那么Token经营就是打通商业化规模化的核心路径。
今年3月，中国电信在行业内率先提出Token经营理念，此次柯瑞文明确给出体系化定义：“五位一体智能云体系就是Token经营体系，Token经营本质就是为客户提供AI服务。”
目前这套模式已跑出多组可验证的落地数据。面向企业办公的星辰超级智能体Tele Agent，内部试用阶段注册用户突破30万，日均Token消耗超过2000亿；面向央国企的AI+行动深入生产核心流程，依托智惠工程师（FDE）驻场服务打通落地最后一公里；面向城市级普惠的智云上海AI Store，5月发布以来用户规模迅猛增长，带动Token消费快速起量。
支撑这套战略行稳致远的，是安全与基建两大底层底盘。
在安全层面，中国电信围绕算力、网络、数据、模型、应用五大维度构建全域协同防护体系，打造安全・见微大模型。在算力基建层面，中国电信建成数据中心超900个，总电力容量近8GW，是全国最大的AIDC服务商，自主设计的首艘国产深海型智能化海缆施工船天翼领航者号正式入列，搭建起支撑Token跨域自由流动的全域算力网络。
不难看出，“星辰共生”是一套有技术底座、有商业模式、有基建支撑、有安全保障的完整战略体系。这套打法跳出了行业普遍的参数内卷，走通“云网为基、服务为核、生态为翼”的差异化路线，也为破解行业三大卡点提供国家队的系统性解决方案。
能力筑基：五位一体智能云为核，打造可商用的AI基础设施
如果说战略层面划定中国电信做AI的方向，那么中国电信总经理刘桂清发布的升级后五位一体智能云体系，就是把战略落地的能力骨架。这套体系是中国电信基于自身云网禀赋搭出的一套闭环范式，它把零散的AI能力整合成可对外标准化输出的公共基础设施。
第一，云网智一体底座，运营商独有的差异化壁垒。AI产业走到今天，纯算力本身早已不是稀缺资源，真正稀缺的是“算力+网络”的一体化调度能力。纯云厂商的算力集中在少数核心枢纽，一旦下沉到边缘、野外、跨域场景，传输时延和带宽就成了天然瓶颈。
而中国电信的打法，是把算力和网络从设计之初就深度绑定。底层网络侧，骨干网向800G升级、5G-A与卫星互联网同步补盲，本质是在为AI时代修全域信息高速公路；算力侧围绕八大枢纽布局万卡级智算池，息壤平台实现异构算力的统一调度；智传网是这套底座的灵魂，把AI服务的覆盖边界拓展到了深海、应急、低空等传统网络盲区。
第二，Token化经营，把AI变成可计量的标准化服务。底座解决了能力有没有的问题，Token经营体系解决的就是能不能规模化普及的商业模式问题。在传统AI项目制模式下，企业接入大模型要分头对接厂商、做适配、谈商务，成本高、周期长，也难以统一管控。
中国电信把五位一体的全部能力都封装成标准化的Token服务，本质是把AI变成了像水电一样可按需取用、按用量计费的公共服务。在此基础上的智能路由、通兑结算、可信专区，都是围绕降低企业用AI门槛”做的配套优化。
第三，AI原生应用，从模型能力到生产价值的最后一公里。底座和经营体系是基建，最终的价值落地还是要靠真实场景的应用。行业已经过了为大模型而大模型的概念阶段，真正的考验是能不能把模型能力嵌入一线生产流程。
中国电信给出的路径是：对内先跑通场景，再对外复制。星辰超级智能体先在内部数十万员工中验证打磨，沉淀出数千项实用技能，本质是先用自身海量业务场景把产品踩熟；同时把智能体能力注入天翼智屏、智看等存量终端，覆盖家庭、安防等民生场景。
第四，全栈贯穿式安全，政企市场的核心入场券。对于AI的主力付费市场——政企与央企而言，安全不是附加功能，而是准入门槛。中国电信的安全体系最大的特点，是原生嵌入，安全能力贯穿从算力基础设施到上层应用的全架构。这种内生的安全能力，是运营商作为央企的天然信任背书，也是很多企业选择国家队AI服务的核心原因。
整体来看，这套五位一体体系，拼的是“云网模安用”的协同效应。它的逻辑非常清晰：先筑牢别人抄不走的云网底座，再用Token化解决规模化的商业模式问题，用场景化验证落地价值，用全栈安全筑牢信任壁垒。对于生态伙伴而言，接入这套体系，拿到的也不只是某一项算力或模型能力，而是一整套可以直接面向客户商用的AI基础设施。
在战略与能力之外，论坛还集中落地三项重磅发布，形成从能力到场景的落地闭环。
其一，中国电信联合华为、中兴通讯、MiniMax等合作伙伴启动“五位一体”智能云体系生态矩阵，将算力、数据、模型、安全、应用全链路能力向生态全面开放；其二，央企AI +行动共创成果揭晓，中国电信携手中国中车、中国海油、南航集团等十余家行业龙头央企，打造15个行业大模型、56个行业智能体与138个数字员工；其三，中电信（上海）人工智能产业私募基金亮相，基金联合浦发银行、国投先导等多家产业与金融机构共同设立，以资本为纽带扶持国产AI技术创新与场景落地。笔者观察：星辰共生智惠伙伴
对比近两年中国电信在WAIC上的发布内容，我们能读出一条非常清晰的进化脉络。
2025年的WAIC，中国电信的核心是筑基。去年，中国电信刚完成“云改数转”向“云改数转智惠”的战略升级，重点是把自身的AI能力体系搭起来，发布智传网三大底层定律，推出算网一体、AaaS、TaaS三大服务，发起AI投资联盟，迈出生态建设的第一步。
而到了2026年，中国电信的核心变成深化。智传网从理论定律走向空天地海全场景落地，算力与模型能力从体系发布走向全栈自主可控的成熟产品，生态也升级为产业基金+示范基地+全栈伙伴的深度绑定。一年之隔，从“共治共享”到“星辰共生”，从能力输出到生态共建，这不仅是中国电信的战略进阶，更是AI产业进入下半场的鲜明缩影。
在这个阶段，运营商的产业价值被重新认知。中国电信抓住最核心的“网”优势，向上打通算力底座，向下连接行业场景，横向串联产业链伙伴，走出差异化的路径。它的目标是做AI时代的智能基础设施运营商，为全行业提供无处不在、随取随用的AI底座能力。
星辰共生筑云基，智惠伙伴启新程。对于国产AI产业而言，这是极具积极意义的信号。国产AI的突围要靠产业链的协同共振。当国家队下场成为生态组织者，用资本、基建、场景三重资源为产业链补短板、搭台子，国产AI的规模化落地，必将行稳致远。
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