来源：人民邮电报

今年年中，美国AI巨头OpenAI和Anthropic相继披露其年化经常性收入实现三倍增长，尤其是OpenAI收入突破百亿大关。这两家企业的爆发式增长，验证了AI技术在商业场景中的规模化落地能力，标志着AI产业在技术投入、战略定位、基础设施和人才等方面，已形成可复制的成熟模式。

AI企业B端业务模式成熟

龙头企业OpenAI已形成结构明晰的商业化体系。从面向企业的核心产品来看，一是企业端大模型“Enterprise企业版”强化安全隐私特性，适配金融、医疗等强合规行业，覆盖92％的财富500强企业。二是企业级智能体Operator整合大模型能力与工具链，实现任务自动化。从商业模式来看，一是“Enterprise企业版”采用年度订阅模式，按用户规模阶梯定价；二是针对行业龙头企业的个性化需求，合作开发垂直工具，按调用量或项目年费收费，该模式年收入20亿美元；三是以Operator为核心打造开放平台，企业基于其能力通过低代码工具开发专属智能体，该模式年收入30亿美元。从企业优势来看，OpenAI的成功核心在于“技术领先+微软云客户黏性”形成的复合优势。公开数据显示，OpenAI大模型在垂直领域和通用领域的被选择率均处于断档领先的地位。

垂类Anthropic收入主要来自AI编程领域。从面向企业的核心产品来看，以“编程优化的Claude系列大模型”为核心，精准切入软件开发企业研发全链路需求。从商业模式来看，一是企业通过调用Claude的API接口获取编程能力，按代码token量或调用次数计费。二是企业级订阅增值服务，“Claude Enterprise”提供企业级安全等增值服务。从企业优势来看，一是编程技术领先，相较于通用大模型，Claude在编程领域的“专精”形成“技术护城河”，编程能力在AI编程领域口碑最佳。二是赛道选择，AI编程已成为面向企业的现象级AI应用。美国风险投资公司a16z的数据显示，软件开发是企业AI应用中采用率最高的“杀手级应用”。三是云平台深度绑定，Anthropic与亚马逊AWS、谷歌Cloud达成战略合作，借助云巨头的企业客户资源实现“借船出海”。

大厂微软则布局产品、平台、基础设施全产业链。凭借自有业务生态的天然协同，微软将顶级AI能力注入Office等自有产品，形成“用户—数据—场景”的闭环。云生态的规模效应与技术沉淀也必不可少，Azure的全球布局和多年技术积累使微软能快速响应企业AI需求，为AI业务提供稳定的分发渠道。

AI竞争格局下的制胜之道

国外AI企业B端业务的迅猛发展，带给我们诸多思路及启示，如何破局成为当前需要思考的问题。

首先，技术领先不是“加分项”，而是“生存底线”。近两年来AI的竞争格局清晰表明：在AI产业，技术领先不是可选的“战略优势”，而是必须守住的“生存底线”。一是“停滞即淘汰”的残酷法则，OpenAI、Anthropic、微软通过高频迭代的速度、复合能力的突破，持续强化“使用越久、价值越高”的正向循环，构筑了难以撼动的市场地位。2025年上半年模型迭代速度彻底打破了此前关于“模型迭代放缓”的预测。这种高频迭代的本质，是通过“技术代差”锁定客户。当企业客户将AI能力深度嵌入业务流程，更换模型的迁移成本会随使用深度指数级上升。二是技术突破从“单点参数”到“复合能力”。2025年AI技术竞争已超越单一的“参数竞赛”，进入“模型能力×智能体自动化”的复合较量。例如，OpenAI以GPT-4o为基础推出Operator，不再依赖单一模型的参数规模，而是通过“模型能力+工具链+自动化流程”的整合，重新定义AI的价值边界。

其次，战略定位不是“不犯错就能生存”，而是“不精准就会淘汰”。国外AI巨头的实践清晰证明：在AI产业的激烈竞争中，战略定位的精准与否直接决定企业的生存与发展。一方面，目前AI产业的市场需求呈现碎片化特征，没有任何企业能覆盖所有场景，精准定位的核心在于“有所为，有所不为”。例如，Anthropic锚定“编程场景”这一AI应用的“杀手级赛道”，这种“单点极致突破”的定位，让Anthropic在巨头竞争中占据独特生态位。微软的“AI平台生态”定位则展现了巨头的战略格局，“做生态”比“做模型”更能掌握话语权。另一方面，AI技术的颠覆性在于其对传统行业的重构能力，若因担忧短期利益而回避战略调整，终将被创新者颠覆。例如，谷歌作为搜索引擎的绝对霸主，长期依赖广告收入，对AI搜索的布局始终“投鼠忌器”。这种保守态度让竞争对手有机可乘，微软Bing借助ChatGPT的整合，以“AI原生搜索”快速抢占市场份额，谷歌陷入“既丢创新又失存量”的两难境地。

最后，云服务不是AI的“附属品”，而是其规模化扩张的“必需品”。无论是AWS、微软Azure等传统云服务商，还是OpenAI、Anthropic等AI原生企业，共同印证了一个核心逻辑：没有云，就没有AI智能体的规模化扩张，更没有企业级AI服务的商业闭环。从技术上看，云解决了AI全流程的效率与成本问题，支撑从研发到运营的全链路降本增效。例如，在研发阶段提供弹性算力，在部署阶段实现即插即用，在运营阶段可以在线持续迭代。从商业上看，云是AI服务触达企业客户的“扩张血管”，没有云就没有规模化渗透。对于AI原生企业，云是其“轻资产扩张”的前提，无需自建数据中心，只需通过API接入即可将模型能力转化为企业服务。对于传统云服务商，云是其“AI生态闭环”的基础，通过云平台整合模型、工具、客户资源。从企业投资看，2025年初，国外科技巨头对云服务的巨额投资，本质上是对“云支撑AI扩张”逻辑的战略押注，是为了构建“云+AI”的协同生态。例如，亚马逊表示，2025年1000亿美元的资本开支绝大部分将用于AI和云服务，微软将在AI数据中心方面投资800亿美元，谷歌、Meta均提出用约750亿美元建设数据中心。

那么，我国电信运营商应该如何发力？建议从以下方面推进：一是战略上要锚定高价值领域精准布局、集中发力，快速形成不可替代的竞争力。二是持续深化云智算布局，借鉴微软“开放生态+平台化整合”的战略，构建集模型调度、智能体开发、工具链支撑于一体的AI大平台。三是通过权责利统一的管理机制和创新收入上不封顶的奖励机制，吸引顶尖人才，激发持续创新动力。