金思宇/文（中国智库高级研究员、中国合作贸易企业协会数字经济专业委员会顾问）

人工智能的潮水正涌向一个分叉口。

大西洋彼岸，美国以《赢得AI竞赛：美国AI行动计划》的30项举措，试图筑起“算力霸权”的壁垒，用芯片禁令与生态绑定锁定技术制高点。太平洋这边，中国选择的是一条截然不同的路——不是复制烧钱的军备竞赛，而是让算力像水电般流淌，让AI扎根千行百业的真实土壤。

2月10日，国资委召开的中央企业“AI+”专项行动深化部署会，正是这场“错位竞争”的关键落子。当美国用“技术高度”定义AI的上限，中国正用“应用广度”释放AI的价值。而央企“AI+”产业共同体，便是这盘大棋中破局的核心引擎——它不是又一个产业联盟的牌子，而是一场从“单点突围”到“生态共荣”的深刻范式转移。

一、战略重构：从“任务清单”到“使命坐标”

部署会上，张玉卓为央企AI发展锚定三重定位：智算基础设施的“供给者”、AI赋能千行百业的“推动者”、产业体系化布局的“组织者”。这三重身份，共同指向一个根本性问题：央企在AI赛道上的不可替代性究竟是什么？

答案藏在两个关键词里：市场失灵的补位者，长期主义的坚守者。

人工智能是多技术、多环节、多主体协同的系统工程，大量基础性、公共性、协同性的投入，恰恰是单一市场主体不愿或无力承担的“沉默成本”。超大规模算力调度涉及的多利益主体博弈、工业数据集标注的高昂沉默成本、国产芯片与软件栈的适配磨合——这些“吃力不讨好”的硬骨头，恰恰是央企必须啃下的责任田。

李锦将其概括为中美AI竞速的“双极并立”：美国是技术驱动+资本主导+霸权维护，中国是应用牵引+举国体制+自主可控。在这一格局下，央企的使命不是与民企争利，而是做“创新的路由器”——一边连接基础研究的源头活水，一边链接千行百业的真实需求，在技术溢出与产业赋能的循环中，让整个生态受益。

这也是“共同体”超越传统联盟的深层逻辑：它不追求围墙内的闭环，而是致力于降低产业协作的制度成本，让创新要素在更大范围内自由流动。

二、算力平权：破解“用不起”的结构性悖论

中国算力产业正站在一个历史性拐点上。

硬件层面，国产GPU渗透率2025年已提升至59%以上；“东数西算”带动社会投资超万亿元，30多个智算新城拔地而起，中国算力总规模稳居全球第二。繁荣之下，一道高墙却将海量需求拒之门外——算力，用不起。

智谱、Minimax等明星公司的招股书揭示了一个残酷现实：70%以上的研发投入流向算力采购。一位北京AI初创企业负责人坦言，每月算力支出高达数万元，占经营成本七成以上。更吊诡的是，当中小企业、科研团队被高昂成本挡在门外时，大量智算中心的点亮率仅为30%甚至不足20%。

这不是算力过剩，而是结构性错配。以一台8卡A100服务器为例，月租约10万元，但每月只有3万元用在实际生产，近7万元白白流失。传统裸金属租赁模式动辄签约3-5年，不仅让大企业对AI项目望而却步，更将无数小微创新者挡在门槛之外。

这正是央企“共同体”必须回答的核心命题：如何让算力从“奢侈品”变成“基础设施”？

中国移动的“算力网络”给出了重要探索。通过将全国算力资源“并网调度”，构建“算—网—脑—用”四位一体的调度体系，运营商正从资源租赁者转型为智能服务的运营者。2025年，中国移动建成全球最大的400G全光骨干网，其“算网大脑”能够实现异构算力的统一编排与按需计费。中国电信的“息壤”智算平台则积极适配全品类国产芯片，向全社会提供标准化算力服务，其自有及接入的智算总规模已达85EFLOPS。

更具想象力的是“算力+电力”的协同。内蒙古移动发布“碳硅共生”战略，将本地的绿电优势转化为算力成本优势，在呼和浩特建设万卡智算中心。当“瓦特”高效转化为“比特”，当西部的清洁能源与东部的实时算力需求通过光网直连，算力普惠不仅有了商业路径，更有了绿色底色。

数据显示，三大运营商已建成4个万卡集群，有效支撑大模型训练。但规模只是起点，真正的考验在于：这些资源能否以可负担的成本，流向最需要它们的中小企业、科研团队和青年创业者？

央企“共同体”的使命，正是打通这“最后一公里”。

三、数据破壁：从“私有珍藏”到“公共沃土”

如果说算力是AI的引擎，数据就是AI的土壤。而中国产业界最肥沃的土壤，长期沉睡在央企的服务器里。

工业、交通、能源、金融——央企覆盖了国民经济最具数字化价值的核心环节。但这些高价值数据长期以“孤岛”形态存在，部门所有、企业所有、不敢共享、不愿共享。一位来自央企的AI科学家曾坦言：“产业内部对AI的认知方差非常大，产业链上下游如果不能同步发展，就无法链接，做不到端到端的合作。”

“共同体”要破解的，正是这种数据治理的囚徒困境。

中国电信联合多家央企构建的“星河数据联盟”，是破局的重要样本。通过建立合规授权、隐私计算、收益分配的标准范式，该联盟已汇聚工业、交通、能源等领域超PB级高价值数据。这不仅是技术层面的打通，更是制度层面的破冰。

国资委在部署会上明确要求，在安全合规前提下，加快推动交通物流、智慧能源、绿色低碳、金融服务等重点领域数据资源开放开发。这意味着，央企的数据资产正经历从“私有珍藏”到“公共沃土”的功能嬗变。

这并非一刀切的“全量开放”，而是有层次、有规则、有激励的价值释放：部分高价值、低敏感数据通过脱敏后以公共数据集形式开放；部分行业共性数据通过共同体成员协议共享；部分核心商业数据仍由企业自主持有，但可通过联邦学习等隐私计算技术实现“数据不动模型动”的协作。

这是一场静水深流的治理变革。当数据从零和博弈的“私产”变成正和博弈的“公器”，AI创新的底层土壤才能真正肥沃起来。

四、生态涵养：开源、普惠与“创新路由器”

2月10日的部署会上，一个细节值得深思：华为、摩尔线程、宇树科技等11家企业，集体入驻国资央企开源平台“焕新社区”。

这不是一次简单的签约仪式，而是一个清晰的信号。焕新社区自2025年7月上线以来，用户规模增长10倍，已面向社会免费开放国产智算芯片2200卡，汇聚模型4700余个、数据集1200个。这些数字背后，是央企从“资源拥有者”向“生态赋能者”的角色跃迁。

这种跃迁，被形象地称为“创新路由器”——央企不再只是创新成果的生产者，更是创新要素的链接者。中国电子牵头建立的AI赋能中心，向中小企业开放技术中台与场景资源，助力“专精特新”企业AI能力升级；中石化与清华大学共建AI联合实验室，让基础研究与应用转化“双向奔赴”。中国移动联合产业伙伴孵化超50款AI终端，基于开源鸿蒙打造的“中移智鸿”操作系统已启动“十百千万”行动计划——10款芯片适配、百款终端落地、千万设备部署。

这种“利他共生”的逻辑，正在改写央企的创新评价尺度。过去，我们习惯用研发投入、专利数量、项目规模来衡量央企的科技贡献。但在AI时代，一个更重要的指标正在浮出水面：溢出效应。

你的算力有多少流向了中小企业？你的数据开放激活了多少创新团队？你的平台承载了多少第三方模型和应用？

这是央企从“顶梁柱”到“雨林”的升维。顶梁柱支撑大厦，雨林孕育万物。前者靠的是强度，后者靠的是生态。

五、使命追问：共同体的“不可替代性”

当我们把央企“AI+”产业共同体的图景铺陈至此，一个更深层的问题必须被正面提出：这些事，市场自己做不了吗？如果是，为什么？

答案藏在三个“不可替代”里。

第一，跨周期投资的不可替代。 人工智能的基础设施投入具有典型的长周期、低回报特征。智算中心的建设周期长达数年，算力网络的互联互通需要跨区域、跨企业的长期协同，国产芯片与软件栈的适配更需要不计短期回报的持续投入。这类具有公共品属性的投资，在资本市场的季度考核逻辑下往往被系统性低估。央企的超长投资视野和战略容错空间，使其成为这类投入最合适的承担者。

第二，跨主体协调的不可替代。 数据孤岛的打通，从来不是技术问题，而是利益分配和信任机制问题。央企在产业链中的枢纽位置，使其具备“中立协调人”的公信力——既不与中小企业争利，又能与头部平台平等对话。这种超越零和博弈的制度能力，是纯粹市场化机构难以复制的。

第三，安全底线的不可替代。 AI不仅是技术革命，更是国家治理的基础设施。从电力调度到卫星通信，从金融交易到交通运行，央企在关键领域的深度嵌入，使其必须承担技术先进性与系统安全性的双重责任。中国电信量子城域网已覆盖25个城市，中国移动九天大模型在训练环节具备虚假信息、敏感内容等6类风险管控能力。这种“发展与安全并重”的能力底座，是产业繁荣不可或缺的压舱石。

理解了这三个“不可替代”，才能真正读懂“共同体”的战略意图。它不是要替代市场，而是要修复市场的失灵；不是要垄断创新，而是要降低创新的门槛；不是要做封闭的俱乐部，而是要建开放的栖息地。

六、碳硅共生：一场更深远的范式变革

2026年1月，内蒙古呼和浩特。

在零下二十摄氏度的严寒中，中国移动内蒙古公司发布“碳硅共生”战略。这一概念的隐喻力量，远超一场区域合作的范畴——“碳”代表内蒙古富集的风光绿电，“硅”代表数字世界的算力与算法。当传统的能源输出地变成新兴的算力高地，当“瓦特”与“比特”在同一个物理空间完成价值转换，一个新的发展范式正在浮现。

这不仅是技术与产业的融合，更是区域与代际的公平。

中国移动在呼伦贝尔部署的5G-A网络与AI边缘计算能力，为当地开辟了低空经济的新赛道。南方电网的AI电力调度系统，实现故障毫秒级响应，年减少停电损失超百亿元。中国航天科工的数字孪生工厂，将生产线缺陷识别准确率提升至99.5%。

这些场景的共同特征是什么？

它们都不是“技术寻找问题”的牵强嫁接，而是产业痛点呼唤技术的真实落地。电力调度容不得毫秒级延误，航天制造容不得万分之五的瑕疵，极寒环境下的设备测试容不得任何信号盲区——正是这些苛刻的真实场景，锤炼出真正可用的AI能力。

这也是中国AI模式的独特优势。美国以技术高度定义上限，中国以应用广度厚植根基。当大模型的参数竞赛触及边际效应递减的临界点，场景与数据的深度积累，将成为下一轮技术跃迁最坚实的底座。

结语：走向雨林

两年多前，ChatGPT横空出世，全球科技界为之震颤。彼时，舆论场充斥着“中国AI还有多少追赶时间”的焦虑。

今天，当我们回望这段历程，一个更清醒的判断正在形成：人工智能的竞争，从来不是百米冲刺，而是没有终点的马拉松。起跑时的几个身位，远不如跑姿的科学性、体能的分配、后援的支撑来得重要。

央企“AI+”产业共同体，正是在为这场马拉松锻造更科学的跑姿。

它不以垄断为目标，而以开放为基因；不追求围墙内的闭环，而致力于降低全社会的创新门槛；不迷恋短期的财务回报，而锚定长期的战略价值。在这场变革中，央企的角色正在经历深刻重构——从“资源拥有者”到“生态共建者”，从“任务执行者”到“使命驱动者”。

这是一场认知的革命。当“共同体”不再只是挂在墙上的愿景，而是嵌入算力调度、数据流通、技术开源、产融对接的每一个具体环节，创新的雨林便有了生长的根系。

人工智能的星辰大海，正在召唤更多同行者。

而央企的选择，已经写在了2026年早春的这份答卷里。