十面埋伏！这个产品，将成为运营商的“救命稻草”？

比大部分人早一步看见未来

最近运营商有点慌，根据财务部、税务总局发布的最新公告，运营商的流量业务、短彩信业务、宽带业务的税目由增值电信服务调整为基础电信服务，对应增值税税率由 6%调整至9%。

我简单核算过，由于税率提高将导致三大运营商利润减少大概170亿元！这对三大运营商的冲击是非常大的。毕竟三大运营商加起来利润也不过是1800亿左右（2024年中国移动净利润1384亿元，中国电信330亿元，中国联通90亿元），这相当于直接少了接近10%！

那怎么办？解决方案很明确，减少对基础通信服务的收入依赖，尽快壮大算力服务和智算服务的收入规模。

在这个大趋势下，智能体也许将成为运营商的“救命稻草”！

——是为序

最近，Crawbot 的火爆在 AI 圈激起的浪潮，像极了当年 DeepSeek 横空出世时的震撼。从业者突然发现，AI 的下半场不再是枯燥的“文字游戏”，而是真实生产力的“智力接管”。

从通用模型到行业 Agent，再到如今人人谈论的 Crawbot 现象，产业关注点正在发生一个新的转移——企业不再只关心模型有多强，而是关心 AI 能否像 Crawbot 一样，长出“手脚”真正进入业务系统，并持续产生价值。

- 01 -从“算力盲目囤积”到“按需驱动”的转变

在 AI 爆发的早期阶段，企业对算力的购买往往带有显著的盲目性与跟风色彩。

那时，算力更像是某种“战略储备”或“示范标签”：企业在业务逻辑尚不清晰时，便急于采购昂贵的 GPU 资源或租用智算服务。这种被动采购导致了需求碎片化、利用率低下，且随着项目展示的结束，算力往往陷入闲置。

而随着智能体（Agent）的兴起，算力需求正经历从“囤货”到“用货”的质变。智能体一旦嵌入经营分析、财务决策、业务调度等核心流程，便不再是“可有可无”的实验工具，而是日常业务运行的一部分。这种应用形态，天然要求具备以下条件：

持续可用的推理算力，而非短期暴发。

与业务规模同步增长的弹性供给。

可长期演进的算力底座。

从这个意义上看，不是算力推动智能体，而是智能体反向牵引算力需求。

一个显著趋势是，企业对 AI 的需求，正在从单一功能调用，转向具备“理解—决策—执行”能力的智能服务。

行业智能体的核心竞争力，已不再是比拼模型参数，而是对业务流程、行业规则和数据逻辑的深度理解。一些行业厂商沉淀的 Workflow（工作流），本质上就是被反复验证的业务决策路径。

这类智能体一旦落地，会形成持续运行的智能服务，并对算力形成长期、稳定的消耗。相比传统单点 AI 应用，智能体更具“粘性”，它让算力从“一锤子买卖”变成了企业维持运转的“工业电能”。

随着智能体进入深水区，企业对算力的选择不再盲目，而是会基于部署方式、预算成本、响应效率三者的精细化博弈，衍生出了多样化的供给形态：

智算一体机（私有化部署）：

适用：数据敏感度高、追求极致低延迟的政企客户。

逻辑：尽管初始预算较高，但解决了安全焦虑，数据完全隔离，且在部署方式上实现了“开箱即用”，极大提升了特定场景下的运行效率。

云端推理（按 Token/时长计费）：

适用：业务变动大、处于测试期或轻量化运行的企业。

逻辑：极低的准入门槛，让企业在有限预算下能快速验证智能体效果，利用云端的弹性实现最优效率。

算力资源池（混合云租用）：

适用：规模化运行的成熟智能体。

逻辑：兼顾了部署方式的灵活性与资源调配的效率，是大型企业在算力性价比上的最优解。

可以看到，算力并不存在唯一形态，而是根据智能体应用的成熟度和安全要求，被不断“拉伸”出多种供给组合。

在这一过程中，运营商的优势并不在于单一模型能力，以及算力资源池的规模大小，而在于其能够承载这种复杂的需求博弈：

算力的统一调度：解决企业在公有云、私有云、边缘侧的算力碎片化问题。

算力的多维交付：提供从一体机到 Token 租赁的多样化产品矩阵，匹配不同客户的预算曲线。

算力提供的保障：智能体对业务的渗透越深，对运维一致性的要求就越高，这正是运营商的“看家本领”。

运营商专注提供底层算力支撑，生态伙伴则负责提供多样化的应用服务。通过紧密协同，运营商可以将行业智能体作为关键切入点，将算力资源深度融入客户的业务体系，形成“云 + 智能体 + 服务”的一体化能力。

回到最初的问题：智能体是运营商进军 AI 的“救命稻草”吗？

更准确的答案或许是：智能体不是替代算力的答案，而是算力能被企业持续购买、深度依赖的根本理由。

- END -