加速上升与低谷徘徊，中外运营商的AI转型差距从何而来？|三大运营商|中国电信|中国移动|中国联通|中外运营商|知名企业

2026年的上市公司财报季，AI几乎出现在每一份业绩公告的第一页。但当企业的转型成果逐渐反映在财务数据中，一个明显的差异开始浮现：同样是AI转型，有的企业已经把AI写进了收入表，有的企业却仍将AI写进费用表。前者在用AI挣钱，后者只是在用AI省钱。

8月13日，联想集团公布2026/27财年第一财季业绩，营收达到1,834亿元，同比增长43%。其中，AI相关业务收入634亿元，占集团总营收约35%，AI服务器订单储备在一个季度内由1,400亿元增至3,600亿元。财报发布当天，联想港股股价上涨20.18%。

几乎同一时期，中国三大运营商也陆续披露了2026年上半年业绩：中国移动智算收入同比增长130%，中国联通算力收入增长13%，中国电信智算收入增长95%。三家企业不约而同地将目光投向Token经营，试图在传统通信业务之外开辟新的增长空间。

相比之下，美国电信巨头AT&T的财报呈现出另一番景象。2026年第二季度，其调整后EBITDA利润率达到39.1%的历史高位，公司将2026年股票回购计划规模提高至约100亿美元。AI同样出现在AT&T的战略布局中，但更多服务于网络优化、运营效率提升和成本控制。公司还计划到2028年底实现额外约40亿美元的年度成本节约。

同样面对AI浪潮，为什么中国与海外运营商走上了不同的转型道路？

艾瑞咨询将以电信行业为切入点，通过 HRI 指数这一全新视角，来回答这一问题。

电信行业整体分值不高，但改善速度却位居前列

首先来看HRI的评价逻辑。

艾瑞咨询AI转型对冲韧性指数（HRI，Hedge Resilience Index）以上市公司财报、官方披露文件及行业基准数据为基础，通过七项核心指标、五大转型范式和AI实际业务判别，把企业的AI转型状态翻译成可计算、可追踪、可横向比较的坐标。

U形曲线是HRI评价企业AI转型状态的重要工具。随着传统业务的衰退与AI新业务的发展，企业的转型价值呈现出先下行、再回升的变化轨迹。随着传统业务增长承压、AI新业务尚未接棒，企业处于承压衰退期（0—25分）。当新旧业务交替的压力达到峰值，企业便进入转型成本最高的低谷徘徊期（25—45分）。只有当AI新收入的增量首次弥补并超过传统业务的减量，企业才跨过关键节点，进入加速上升期（45—60分），并进一步迈向转型领先（60分以上）。

AI收入的对冲检验是HRI的另一项重要评价工具。其中，对冲比率（HRR）用于衡量AI及新业务收入对传统业务的实际对冲能力，AI实际业务判别用于识别企业将传统业务包装为AI业务的情况。

以这套评价体系观察2026H1企业AI转型表现，可以看到不同行业的转型差异。

2026H1 HRI榜单覆盖204家企业、8大行业，其中113家企业具备两期可比数据。在八大行业中，“电脑与外围设备”以52.7分位居首位，两期增幅达到12.7分，提升速度同样排名第一。相比之下，“综合电信业务”以43.6分位列末位，但两期增幅达到9.7分，提升速度排名第二。

这一看似矛盾的表现，反映出电信行业内部明显的转型分化。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，已接近U形曲线右侧加速区的门槛。海外六家运营商则全部位于榜单下半区，其中Verizon得分46.0分，T-Mobile为43.2分，AT&T为42.3分，Lumen、康卡斯特和特许通信分别为40.1分、35.1分和30.2分。

双方的差异还体现在新业务的对冲能力上。中国三大运营商的HRR均值达到51.6，而海外六家运营商全部处于个位数，最高的Verizon也只有7.8，AT&T则为3.8。

中国三大运营商在AI转型进展和新业务对冲能力方面，已经与海外样本运营商拉开明显差距。因此，不能仅凭电信行业整体得分偏低，就将运营商视为AI转型中的落后者。中国三大运营商的表现，恰恰说明行业内部已经出现不同的转型轨迹。

同样面对AI浪潮，为什么中外运营商会出现如此明显的差异？

中国运营商：寻找流量之外的新增长

过去三年，中国移动、中国电信和中国联通相继加大算力基础设施投入，并将AI服务纳入新的业务增长体系。

流量增长放缓，Token需求崛起

2025年，中国移动互联网接入流量同比增长17.3%，月户均流量（DOU）创历史新高，5G流量占比接近七成。然而，流量使用量的增长并未带来同等幅度的收入增长。截至2026年2月末，全国移动电话用户总数为18.26亿户。流量仍在增长，传统通信业务的增长空间却在收窄。

与此同时，AI应用的普及正在催生新的算力需求。中国信通院副院长敖立在MWC上海2026期间披露，我国日均Token调用量已突破180万亿，较2024年初增长约千倍。华为轮值董事长汪涛预测，未来热点区域每平方公里将承载超过千万级智能体连接。英伟达CEO黄仁勋则在GTC 2026上提出，未来的数据中心将成为生产Token的工厂，每瓦性能将成为影响其商业价值的关键因素。

传统通信业务以流量和连接为核心，AI应用则催生了Token调用和算力服务的新需求。对于拥有网络基础设施和算力资源的运营商而言，这些需求正在打开传统通信业务之外的市场空间，也为从流量经营向Token经营转型提供了基础。

总投入收缩，算力投资逆势增长

战略方向的变化，首先反映在资本开支结构上。2026年，三大运营商的总体资本开支均有所收缩。中国移动计划投入1,366亿元，同比下降9.5%；中国电信为730亿元，同比下降9.2%；中国联通约500亿元，延续近年来的下降趋势。与此同时，算力投资却持续增加：中国移动算力网络投资378亿元，同比增长62.4%；中国电信算力基础设施投资255亿元，同比增长26%；中国联通的算力投资占比则超过35%。总盘子收缩，算力投资却逆势增长。三大运营商正在通过资本开支的重新分配，为下一轮业务增长寻找新的支点。

前期大规模网络建设为这一调整提供了基础。截至2025年底，中国移动5G基站数量已超过277万座，实现乡镇以上区域连续覆盖。随着传统通信网络逐步完善，算力网络成为新的投资重点。截至2026年上半年，中国移动智算总规模达到112.7 EFLOPS（FP16口径），中国电信“息壤”平台纳管智算规模超过118.8 EFLOPS，中国联通智算规模超过45 EFLOPS。三家运营商已经形成相当规模的算力供给能力，接下来的关键，是如何将这些资源持续转化为业务收入。

从算力建设到商业变现

算力基础设施的持续扩张，也推动运营商探索新的商业模式。2026年上半年，中国电信推出全国Token套餐，中国移动则在部分省份开展面向个人用户的Token算力套餐探索，将大模型调用和推理能力转化为可计量、可定价的服务。对于长期依赖流量、带宽和连接收费的运营商而言，Token经营使AI能力开始以具体产品和服务的形式进入经营体系。

相关业务的增长已开始体现在财报中。2026年上半年，中国移动算力服务收入达到529亿元，同比增长14%，其中智算服务收入同比增长130.1%，AIDC业务收入同比增长486.1%，智算项目新增签约金额超过200亿元；中国电信智能收入达到311亿元，同比增长7.1%，占主营业务收入比重升至12.8%，其中智算收入同比增长95%；中国联通算力业务收入达到419亿元，同比增长13%，人工智能相关业务也延续了此前的增长态势。

这些数据表明，三大运营商的算力与AI业务已经形成实际收入，部分细分业务正处于快速增长阶段。正如银河证券所指出的，运营商正从“流量管道商”向“算力服务商”转型。

三家运营商的差异化布局

在共同加大AI投入的同时，中国移动、中国电信和中国联通也形成了各自的业务重点。

中国移动重点布局模型服务平台，并同步调整组织架构。2026年5月，中国移动发布模型服务平台MoMA，接入超过300款主流大模型，通过智能路由、缓存复用和Token压缩等技术优化模型调用效率，将单位Token推理成本降低约30%。围绕这一平台，中国移动进一步推出智能体框架MobileClaw和面向政企客户的MoMA版本，拓展模型服务的应用场景。在组织层面，中国移动将原“九天”团队重组为中移九天公司，并陆续设立算力办公室、Token办公室等机构，推动AI从技术能力建设进一步融入集团业务经营体系。

中国电信重点构建覆盖算力、模型与应用的全栈AI服务体系。依托“息壤”算力调度平台，中国电信将AI能力延伸至模型服务和行业应用。其中，星辰TokenHub汇聚142个大模型，开发推广420余个行业智能体，并推出AI原生应用星辰超级智能体TeleAgent。通过AI内部应用和外部赋能，中国电信实现降本增效合计超过14亿元。此外，中国电信宁夏分公司启动Token工厂生成能力服务集中采购项目，整体预估含税规模约174.38亿元，探索Token生成能力的规模化供给。在HRI评价中，中国电信的得分已超过55分，成为样本中率先进入U形曲线右侧加速区的运营商。

中国联通则侧重算网协同调度及行业场景应用。通过升级“星罗”算力调度平台，中国联通进一步提升跨网络、跨区域的算力资源协调能力，并围绕政务、医疗、金融等领域推进模型及智能体应用。中国联通持续拓展模型服务供给，建设可信数据空间、开发行业智能体，推动相关能力在政企场景中落地。其算力业务收入占比已超过15%，在三大运营商中处于较高水平。新业务持续拓展，企业的利润表现却仍面临压力。2026年第一季度，中国联通归母净利润同比下降18%。

三家运营商的转型远未结束。Token套餐的实际落地、算力投入的持续回报，以及AI新业务能否形成稳定的收入对冲能力，都还需要更多经营数据验证。但从HRI评价结果来看，三大运营商已经站在U形曲线底部的右缘，有望集体跨过转型门槛。其平均得分达到52.0分，HRR均值为51.6，两期平均提升12.1分。对于传统通信业务增长承压的运营商而言，新的增长曲线已经开始显现。

海外运营商：AI价值更多体现在成本端

在2026H1 HRI榜单中，AT&T的得分为42.3分，仍处于U形曲线底部，对冲比率（HRR）仅为3.8。与中国三大运营商相比，AT&T的AI应用更多集中于内部运营和成本优化，尚未形成能够显著改变收入结构的新业务。

从财务数据来看，AT&T仍保持着较好的经营表现。2026年第二季度，公司实现营收316亿美元，同比增长2.3%，调整后EBITDA利润率达到39.1%，创2020年战略转型以来的新高。其中，收入增长主要来自光纤和无线等连接业务，而Legacy传统业务收入同比下降25.9%。随着铜缆网络逐步退役，AT&T正在通过光纤和无线业务升级维持增长，但收入增长仍主要依赖既有连接业务的升级，AI尚未成为独立披露的新增长来源。

实际上，AT&T在AI技术应用方面已经取得一定成效。其自研AI Gateway每天处理约450亿Token，最高可降低90%的推理成本；与爱立信、英特尔合作测试的AI链路自适应技术，相较于传统规则驱动方案，实现了最高20%的无线网络吞吐量提升。在AI应用之外，公司也持续推进整体成本优化，计划到2028年底实现额外约40亿美元的年度成本节约。这些技术应用展现了AI改善网络运营效率的潜力，但从经营结果来看，AI尚未带来同等程度的收入结构变化。

这一战略取向也反映在资本配置中。2026年第二季度，AT&T自由现金流达到47亿美元，公司计划在2026年回购约100亿美元股票。相较于中国运营商持续增加智算投资，AT&T更侧重现有连接业务的升级、经营效率改善和股东回报。其AI应用已经展现出实际效益，但从HRI的评价维度来看，尚未体现出明显的新业务收入对冲能力。

AT&T的情况并非个例。Verizon于2025年推出AI Connect战略，尝试利用现有通信基础设施承接AI产业需求，包括数据中心互联、暗光纤服务，以及利用部分现有设施支持AI工作负载。2026年，公司进一步与Google签署价值超过10亿美元的暗光纤协议，为数据中心提供连接服务。这意味着AI产业的扩张已经开始为Verizon带来新的业务订单，但其商业化路径仍主要依托既有的网络基础设施能力。目前，Verizon的HRR为7.8，虽然在六家海外样本运营商中最高，但与中国三大运营商仍有较大差距。

其他海外运营商也呈现出相似特征。T-Mobile、康卡斯特、Lumen和特许通信的HRR分别为2.3、3.7、2.9和2.3，均处于较低水平。其中，特许通信还是九家样本运营商中唯一两期HRI得分下降的企业。

综合来看，海外运营商并未缺席AI转型，但其AI布局更多服务于传统业务的效率提升，以及面向AI产业的连接基础设施升级。相比之下，中国三大运营商正尝试将算力、模型调用和智能服务发展为新的经营业务。双方的差异已经超出技术应用层面，延伸至AI在企业经营中承担什么角色、创造何种收入。

转型路径分化的背后

中外运营商的AI转型路径差异，既受到产业环境的影响，也源于企业不同的战略选择，主要体现在价值链位置、需求生态和资本配置三个方面。

价值链位置影响业务空间

在美国市场，亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云等大型云服务商占据了AI算力供给和企业服务的重要位置，电信运营商更多承担数据中心互联、光纤网络建设等连接服务。以Verizon的AI Connect战略为例，其与Google签订的暗光纤协议，仍主要依托传统网络基础设施能力承接AI产业需求。

相比之下，中国三大运营商依托云网融合能力、算力网络和政企客户资源，能够直接参与算力供给、模型服务及行业应用，并进一步向Token经营和智能服务延伸，从提供连接服务向直接提供AI能力拓展，在AI产业链中开辟新的收入来源。

需求生态影响商业化路径

中国运营商长期参与政企数字化建设，积累了广泛的行业客户资源。随着“人工智能+”行动推进，政务、工业、金融、医疗等领域的AI需求持续增长，为智算服务和行业解决方案提供了市场空间。三大运营商借助已有的网络、算力及客户基础，能够直接承接部分行业AI需求，并逐步将其转化为实际业务收入。

美国市场同样拥有旺盛的AI需求，但大型云厂商在算力供给、平台服务和企业AI应用中占据主导地位，电信运营商更多通过网络连接和基础设施配套参与产业发展。AI需求同样增长，进入市场的方式却不同：一方正在争取直接提供算力与智能服务，另一方的业务机会则更多集中于为AI产业提供连接支撑。

经营压力影响资本配置

中国三大运营商面临传统通信业务增长放缓的压力。2026年起，部分电信服务适用增值税税率由6%调整为9%，进一步增加了经营压力。在此背景下，三家企业加快培育新增长点，即使总体资本开支收缩，仍持续增加智算投资。资源配置的变化表明，AI新业务已经成为中国运营商应对传统业务增长压力的重要战略方向。

相比之下，美国运营商仍能通过光纤升级、无线业务增长和运营提效维持经营表现，更加重视现金流与股东回报。AT&T在推进网络升级和成本优化的同时，于2026年进一步加大股票回购力度。同样面对AI带来的产业机会，中国运营商选择加大新业务投入，AT&T则更侧重现有业务优化和股东回报。不同的资本配置取向，也进一步拉开了双方的转型进展差距。

总体而言，产业分工和需求生态影响了中外运营商能够获得的市场机会，而经营压力与资本配置则决定了企业如何把握这些机会。产业环境提供了不同的起点，战略选择进一步拉开了转型差距。

给我们哪些启示？

中外运营商的AI转型实践，为判断其他企业的转型成效提供了参考。技术投入、产品布局和战略规划固然重要，但要衡量AI是否真正成为新的增长动力，最终仍需要回到企业的实际经营表现。

将HRI评价结果与企业经营数据放在一起，两种转型路径的差异更加直观。