通信世界网消息（CWW）随着“东数西算”工程纵深落地、八大枢纽智算规模突破200 EFLOPS，大模型产业发展重心也从"训练热"走向"推理Token的规模化调用"的新阶段。对运营商而言，Token经营模式也逐步取代传统流量经营成为AI时代的创新经营思路。从2026年之初开始，中国移动、中国电信、中国联通三大运营商依托深厚的云网算力底座，全面发力智算运营服务，构建起“以模型和智能体使用Token、以Token消耗拉动算力”的商业新闭环。这一产业变革推动着运营商从传统通信服务商加速向科技服务商转型升级，正式开启了AI算力普惠与产业全域智能化升级的全新格局。
区别于互联网厂商聚焦单一算力云服务的模式，运营商算力运营具备全域性、普惠性、合规性、协同性四大核心差异化优势，一套能够贯穿算力资源并网、智能调度、模型赋能、场景落地、计量结算、生态运营全流程的算力运营平台，更是运营商深耕智算服务、构筑行业核心竞争力的关键武器。
一、算力运营平台三层结构解析
通过对三大运营商在算力运营服务技术实践上的架构分析，我们可以将运营商的算力运营平台定义为三个逻辑层级：算力调度平台（基础资源层）、算力服务平台（模型服务平台+智能体平台，价值赋能层）和算力运营门户（价值闭环层）。本文将对这三个层面进行深入剖析，阐述其技术架构和核心能力。
算力调度平台
这是算力服务的基础设施管理层，是坚实的"算力底座"。其核心任务是汇聚、纳管、虚拟化分布在云、边、端的异构算力资源，并通过智能化的调度算法，实现算力资源的统一编排和高效供给。
算力服务平台
算力服务平台是连接底层算力资源与上层业务价值的核心数字生产线和能力中枢。将粗放型算力转化为精细化的“AI能力资产”进行纳管和输出。在功能实现上，该平台构建了“模型-应用”的服务矩阵：MaaS平台提供海量主流大模型的托管、评测、高效微调与高并发API路由，解决“模型怎么用”的问题；智能体平台提供零代码/低代码的Agent编排、工作流设计与外部工具集成环境，解决“AI怎么落地”的问题。
算力运营门户
这是算力服务的商业支撑（BSS/OSS）层，是实现商业闭环的"价值变现器"。它负责将技术能力转化为商业产品，涵盖了产品目录管理、多元化定价、精准计量计费、服务等级协议（SLA）保障、客户关系管理和生态伙伴结算等全流程商业运营功能。
二、算力调度平台：全域算力协同的基础技术底座
算力调度平台是运营商算力网络的核心基础设施，其先进性直接决定了算力服务的质量与效率。相较于互联网厂商区域性算力调度能力，运营商的算力调度平台具备全国全域覆盖、算网深度融合、异构算力全适配的核心优势，是支撑全国一体化算力网落地的核心抓手。
2.1 核心能力和技术架构
2.1.1 多元异构算力调度
多元异构算力调度体系需要整合网络、存储、GPU、CPU、通信库等多维度基础设施资源，依托全域拓扑感知能力生成最优资源调度策略，完成算力任务全链路性能调优，系统性解决智算基础设施跨硬件、跨资源池协同优化难题，整体架构分为主流异构 GPU 统一纳管、拓扑感知调度、推理智能调度三大核心能力模块。具体技术实现如下：
主流异构 GPU 统一纳管架构
调度平台可基于标准化 Kubernetes API 构建分层纳管体系，向下兼容全品类商用 GPU 硬件，向上为 AI 业务框架提供标准化 Internal API 适配接口，实现软硬解耦、统一管控。
底层硬件适配层
原生兼容 NVIDIA GPU 及全系列国产加速卡，针对不同厂商硬件提供配套驱动、容器工具套件、设备插件、NFD/GFD 标签调度组件、Prometheus 硬件指标采集 Exporter、DCGM 监控组件等标准化适配插件，屏蔽异构加速硬件底层驱动、硬件指标采集的差异化。
中间基础组件层
封装 GPU 设备全生命周期管理、细粒度 GPU 资源调度、硬件运行状态实时监控三大核心基础能力，通过统一内部 API 向上层 AI 业务提供无差异化算力资源调用入口。
上层 AI 业务应用层
原生兼容 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 主流深度学习框架，支撑模型训练、在线推理等各类 AI 业务脚本无缝运行，业务侧无需针对不同 GPU 硬件做定制化改造。
拓扑感知调度能力
针对大规模智算集群多节点、多链路、多加速卡组网场景，构建全域拓扑感知调度引擎，核心技术特性包含：
实现 GPU 卡、超节点集群、网络链路三层维度的拓扑识别与精细化调度；
深度集成 UCCL 通信库，提供集群全链路拓扑可视化展示、实时状态监控运维能力；
依托 AIDC 端网协同调度机制，结合硬件组网拓扑、链路带宽、通信时延等多维数据做任务分发决策，自动优选低开销高速通信链路，最小化多卡、多节点分布式训练场景下的数据传输通信损耗，保障算力任务在任意异构硬件组网环境下均可释放最优计算性能。
推理智能调度能力
面向线上高并发 AI 推理业务设计全弹性智能调度引擎，实现推理服务流量精细化管控，核心能力覆盖：
支持推理请求分级优先级调度，可自定义弹性伸缩阈值策略，完成推理实例全自动弹性扩缩容；
推理服务内置最小连接调度、请求前缀缓存加速机制，降低单次推理请求处理时延；
基于实时业务负载感知实现动态负载均衡调度，配套完整服务流量阈值管控、限流治理能力；
整体达成推理服务资源按需弹性扩缩、业务负载均衡可控、线上推理性能稳定可控的业务目标。
2.1.2 高性能推理引擎
高性能推理引擎是承载大模型全场景业务落地的核心底层载体，向下完成多厂商异构算力硬件全适配，充分释放异构加速硬件的原生计算潜力；中间层集成大模型推理核心优化技术，支撑 “1+N” 全品类主流大模型推理任务；向上封装标准化推理服务能力，为上层多样化AI业务提供稳定、易用、易运维的一站式推理服务底座。其需要具备的核心技术能力如下：
高性能推理核心优化能力
推理引擎需要依托 PD 分离架构、动态负载均衡、自适应混合并行三大调度框架，叠加多级 KV Cache 等底层显存与计算加速技术，针对 MaaS 大规模多用户并发服务场景深度调优，显著提升海量并发请求下的大模型推理吞吐、降低首 token 生成时延，优化大规模推理集群资源利用率。
全栈多厂商异构算力适配能力
推理引擎需要持续迭代适配国内全系列自主 GPU 加速硬件，完成驱动适配、算子移植、性能调优全流程适配；同时，还需要针对各类主流大模型与对应异构加速卡开展定向算子优化、通信链路调优，充分挖掘国产算力硬件推理峰值性能，实现国产化智算集群推理业务平滑落地。
高易用性与可持续扩展能力
推理引擎要求提供丰富可自定义服务配置项，简化推理服务发布流程，提升业务快速上线效率；在架构上具备良好可扩展接口，可持续迭代集成业界前沿推理加速算法、量化方案、并行调度技术，持续适配不断演进的大模型技术。
2.1.3 模型训练全流程可观测
面向大规模 AI 训练集群存在资源状态不透明、性能瓶颈定位困难、硬件故障易造成训练任务中断等痛点，算力底座需要构建算力全栈可观测体系，通过全域多维度指标采集、训练性能深度诊断、训前训后自动 化检测形成运维闭环，实现智算基础设施算力资源可观测、可管控、可优化，保障 AI 模型训练业务稳定、高效运行。
算力底座需要具备的核心多维监控采集模块如下：
（1）训练资源监控模块
聚焦 AI 训练硬件资源占用状态，采集五类核心指标：GPU 加速卡运行指标、RDMA 高速网络链路指标、CPU 与内存资源占用、高性能磁盘存储吞吐、训练任务与计算节点关联绑定关系，完整还原训练任务硬件资源消耗全貌。
（2）训练性能监控模块
面向分布式训练业务性能做专项指标采集，覆盖：训练整体吞吐速率、迭代单步耗时、模型 Loss 损失曲线、集合通信库运行指标，原生集成 UCCL 通信监控采集能力，量化分布式多卡训练通信开销。
（3）任务日志采集模块
统一归集全链路日志数据，包含训练任务运行日志、集合通信库底层日志、模型 Checkpoint 持久化日志，实现训练过程全行为可追溯。
（4）任务事件监控模块
捕获集群调度全生命周期事件，分为容错类事件、故障类事件、资源管理事件三大类，涵盖任务创建、调度、启动、资源抢占、硬件容错、进程异常崩溃等全场景事件记录。
（5）任务状态监控模块
实时识别训练任务异常状态，支持捕获任务失败、进程 卡死等故障场景，并支持业务自定义错误日志接入，精准感知任务运行异常。
三、算力服务平台：算力价值落地的行业赋能载体
3.1 算力服务平台定位与价值
如果说算力调度平台解决了“算力供给”的问题，那么算力服务平台则聚焦于“算力消费”，致力于让AI能力像水和电一样，即取即用。
运营商算力服务平台定位为“普惠AI算力服务平台”，其核心价值在于降低AI开发和应用的门槛。它将复杂的AI大模型能力封装成简单易用的服务，让企业客户无需组建庞大的算法团队和投入巨额的硬件成本，即可快速构建自己的AI应用，从而加速全行业的智能化转型。
3.2 三大运营商算力服务平台的差异化优势
截至2026年，三大运营商均基本已构建了成熟的MaaS平台品牌，并形成了独特的市场定位。相较于互联网厂商的算力服务平台，运营商算力服务平台具备三大核心差异化优势：
一是算力普惠性，依托底层全域调度能力，整合低成本西部算力资源，为中小企业、政务单位提供高性价比算力服务，通过算力券、按需租赁等模式，实现算力服务普惠化；
二是场景落地性，运营商深耕政企市场多年，具备丰富的行业服务经验，可结合行业合规要求、业务流程、数据安全规范，提供适配性更强的定制化AI算力服务；
三是安全合规性，依托运营商国资背景与合规体系，实现算力调度、模型训练、数据流通的全流程安全管控，满足金融、政务、能源等高合规行业的落地需求。
在具体实现方面，目前三大运营商算力服务平台的差异化建设情况如下：
中国移动“MoMA”平台: 在2026 年5 月8日移动云大会正式升级发布的「模型聚合 + Token 集约化运营中枢」，平台接入超300款业界主流AI模型，构建了“一次接入、智能优选、普惠可用、安全可信” 的一站式模型服务体系，首创智能路由引擎，自动分析用户需求，灵活切换“成本优先”“效果优先”“均衡优先”等三种策略，主打“平台聚合与智能调度”。
中国电信“星辰”平台: 在2026年4 月30 日智能云生态大会上正式发布，依托天翼云的深厚基础，在政务、工业等行业推出了众多行业大模型，配套自研星辰大模型，强调“Token+连接+安全”的一体化封装，把 Token 做成“可感知的 AI 服务产品”而非裸计量，主打“开箱即用”的标准化通用智能服务。
中国联通“元景”平台: 聚焦重点行业进行深度赋能，提供模型库、工具箱和原生应用商店服务，打法灵活 。提出“三个一”集约化运营体系，即全国一张算力大网、一个算网调度平台、一个模型和Token分发平台，强调算网模协同，主打全方位压降单位Token成本。
3.3 现存发展瓶颈
当前运营商的算力服务平台仍处于规模化落地与能力迭代的关键初期，整体体系在不断完善的同时也有较多优化提升和深度拓展的发展空间：一是高端行业大模型储备有待丰富，通用模型布局趋于同质化，垂直行业深度定制能力较为薄弱；二是模型训练、微调的精细化服务能力不足，难以满足高端科研、工业精密仿真等专业场景需求；三是模型生态不完善，开源工具适配、开发者赋能体系不成熟；四是算力与模型的协同优化不足，部分场景存在算力资源浪费、模型推理效率偏低等问题。这些发展瓶颈也给第三方的算力服务平台融入运营商体系、补齐场景化服务能力提供了广阔的落地契机和广阔空间。
四、算力运营门户：驱动商业闭环的价值变现器
算力运营门户打造是运营商区别于传统算力服务商的核心顶层能力，也是实现算力从“基础设施”向“数字商品”转化的核心载体。如果说调度平台解决“算力怎么用”、算力服务平台解决“算力用来做什么”，那运营门户则解决“算力怎么管、怎么卖、怎么迭代”的核心问题，更是构建全生命周期、全流程、全生态的算力商业化运营体系的核心部分。
4.1 算力运营服务趋势
2026年，运营商的算力服务定价模式已全面告别了过去单一的裸金属“包年包月”模式，呈现出多元化、精细化的特点。
Token计费成为主流: 针对大模型推理服务，按Token计费已成为行业标准。Token是AI模型处理信息的基本单元，这种模式能够最真实地反映AI服务的使用量 。三大运营商均推出了极具竞争力的Token套餐，例如“9.9元1000万Tokens”，极大地降低了中小企业使用大模型的成本 。
混合定价模型: 为满足不同客户的需求，运营商提供了灵活的定价组合：
资源包: 针对模型训练等需要长时间占用大量资源的场景，提供按“GPU卡时”计费的预付费资源包，单价更优惠 。
按量付费: 除了Token，还支持按API调用次数、计算时长等多种维度的后付费模式，适合业务量有潮汐效应的客户 。
订阅制: 提供不同档位的月度或年度订阅套餐，包含一定额度的算力资源、Token包和平台高级功能，便于企业进行预算管理 。
运营商凭借其网络成本优势和规模效应，在算力定价上极具竞争力，但也面临着避免陷入低水平“价格战”的挑战 。
4.2 运营商核心运营能力特征
运营商具备成熟、体系化的算力全生命周期运营核心优势。
在计量计费层面，运营商具备标准化多维算力量测体系，对 GPU 卡时、Token 调用、存储、带宽等资源实现毫秒级精准采集、实时统计与透明溯源，支持按使用量、时长、任务量阶梯计费、包月包年、项目包等灵活计价模式；复用成熟通信账户体系，客户可直接通过手机号话费、融合套餐余额统一支付算力费用，账单合并出账、对账结算流程成熟高效，大幅降低企业资金管理门槛。
在客户服务运营维度，运营商可打造功能完备的一站式算力自服务门户，集成资源选购、在线开通、实时监控、用量查询、账单下载、故障自助申报、弹性扩缩容等全流程自助能力，客户无需人工介入即可完成绝大多数算力操作，大幅缩减运维沟通成本。
在生态引入层面，运营商拥有成熟的产业生态运营与伙伴引入机制，依托广泛政企、产业资源，可快速吸纳芯片、模型、行业应用、算力供给等上下游生态伙伴入驻平台，统一标准、统一结算、统一门户对外输出，打通算力供给、技术服务、行业落地全链条，形成供需撮合、联合解决方案输出的完整生态闭环。
五、新华三落地实践
新华三作为数字化及AI解决方案供应商，具备全套的算力运营解决方案，能够全方位助力运营商的智算发展，实现Token服务转型。在算力运营平台的搭建上，新华三具有“灵犀使能平台+图灵MaaS服务平台+可定制运营门户”的组合产品方案，可以匹配运营商算力运营的三层平台架构需求，也支持与其他平台解耦对接，助力运营商共创开放生态。
新华三算力运营解决方案不仅能够提供一套高效的“调度—服务—运营”一站式平台，更可以提供灵活丰富的运营能力支持。新华三通过全国多个图灵小镇的建设运营项目，已经拥有成熟的算力运营案例与经验，可以同步支持运营商针对不同类型客户设置精准的运营服务套餐与运营推广服务，不论是中小企业客户、科研单位客户、AI开发者客户，都能够根据客户特点和业务场景，提供可量化的运营价值和决策支持。
某省运营商客户采用新华三智算运营解决方案，在2025年中旬就落地搭建了算模用一站式AI算力服务平台，并针对算力运营门户提供定制化开发服务，打通了营业厅、运营商云、微信公众号等多端入口，构建了完整算力服务生态。同时，新华三也提供人才与经验，在该省内搭建本地运营团队，调研本地高校客户需求，协助运营商将裸算力包装为娱乐/教育/科研套餐，在25年末就上线了一系列算力套餐，不仅加速了省内的算力去化，同时也快速积累了用户群体。在26年初，随着Token工厂运营模式的兴起，新华三对省内建设的算力运营平台迅速迭代开发，通过异构算力底座和统一调度网关实现算力动态潮汐分配，在26年4月立即上线了多款Token算力服务套餐，面向政企、开发者、个人提供按量计费算力服务，覆盖政务、医疗、教育、文旅等多领域场景。
通过省运营商与新华三共建的本地运营团队持续经营，目前省内算力集群算力利用率提升至90%以上，单位Token生产成本下降22%。平台推出9元起轻量化Token套餐，累计个人用户超5万人次，服务省内30多家大型政企单位，拉动智算服务收入超过2000万元；依托本地绿电降低算力能耗，有效减少碳排放，服务规模达到百万级民生用户标准，打造了Token服务的新范式，建立了普惠的算力供给模式，可全省复制推广。
该运营商客户评价这套算力运营平台与算力运营服务的全套方案落地“是运营商对提升智算资源利用率的新尝试”。新华三不仅提供了完善的平台能力，同时也提供了紧跟趋势又有本地化特色的运营支持，充分匹配省内客户需求，让该运营商能够快速积累用户群体，抢占算力市场。
六、总结与展望
2026年，中国三大运营商已经成功地开始了其在AI时代的核心战略转型，从信息高速公路的“修路者”，转变为数字经济的“核心能源供应商”。通过构建“调度-应用-运营”三位一体的算力服务体系，它们不仅为自身开辟了全新的增长曲线，也为百行百业的智能化升级提供了坚实可靠的底座。
当前运营商算力运营体系仍处于迭代升级阶段，异构协同、场景赋能、标准统一、商业运营等方面仍有较大的提升空间，依托运营商全域资源、网络优势、合规能力与政企生态，其算力运营体系具备极强的产业生命力与发展潜力。
未来，随着技术持续迭代、标准不断完善、生态持续扩容，运营商三级算力运营体系将进一步释放算力经济价值，全面支撑百行百业数字化转型与新质生产力培育，成为我国数字经济高质量发展的核心算力基石。未来的成功将属于那些能够深度理解运营商的业务逻辑，提供与之技术架构紧密耦合、能够助力其生态构建、并共同面向最终客户创造价值的合作伙伴。
热门跟贴