都是买Token，有人找AI厂商、有人找运营商，为什么？

同样是采购Token服务，为什么有的客户直接对接大模型原厂，有的却只和运营商合作？

2026年以来关于Token服务采购的两类项目常被拿来对照讨论：一类是涉及关基的Token服务框架项目，中标主力几乎清一色是运营商；另一单是互联网内容平台的大模型集采，中标方几乎都是模型原厂与公有云厂商。

这背后不光是客户的个体选择差异，而是AI加速落地实体经济的过程中，必然出现的赛道分野。

- 01 -合规分层：安全等级划定市场边界

所有行业的AI采购，本质上都要先过一道准入门槛，这道门槛的核心就是数据安全与合规要求。不同行业的安全等级不同，直接决定了哪些玩家能进场，哪些根本连参与资格都没有。

互联网和内容生产类行业，数据敏感度相对较低，核心诉求是模型生成效果最好、功能迭代最快、使用成本最低。这类场景对数据不出域、算力属地没有强制约束，大模型原厂可以通过公有云直接提供服务，交付链条最短，效率也最高。比如中证中小投资者服务中心词元服务采购、大量互联网公司的日常调用需求，基本都是原厂或公有云厂商直接中标，运营商很难找到切入空间。

而能源、电力、政务、金融这类关键基础设施行业，数据安全是第一红线。数据不出域、算力属地部署、本地运维响应，这三条是硬性要求，背后对应着一系列法规约束。这不是技术问题，是合规底线。大模型厂商和公有云厂商的架构天然是跨区域调度的，要完全适配单一场站的属地化要求，改造成本极高，也很难在县域一级配置常驻团队。

2026年8月公示的通用技术集团云智算大模型Token服务框架项目，就是最典型的样本。该项目分10个标包，覆盖DeepSeek、Qwen、GLM等几乎所有主流大模型，最终几乎拿下所有标包，模型厂商无一直接入围。核心原因就在于通用技术作为央企，对数据属地、安全合规、运维保障有强制要求，运营商遍布市县的机房、网络和完整合规资质，天然就成了这类场景的首选。

这种由安全等级划分的市场边界，很难通过技术突破打破。安全要求越高的行业，准入壁垒就越厚，后来者越难切入。

- 02 -交付差异：模型能力不等于服务能力

很多人有个误区，觉得Token采购就是买模型调用量，是标准化产品，在哪买都一样。实际上，不同场景下的交付边界天差地别，模型能力只是其中最基础的一环。

在内容和互联网场景，交付的核心就是模型本身。客户有自己的技术团队，拿到接口就能自行对接业务，后续不需要太多额外服务。这种情况下，原厂直供没有任何障碍，反而能保证最新的模型能力和最优的价格。

但在实体行业和关基场景，交付的内涵要复杂得多。客户要的不是一个模型接口，而是一套能用、安全、有人管的完整服务。这中间要做业务系统适配、数据安全网关部署、属地化算力调度，还要有全天候的本地运维响应，出了问题能第一时间到场处理。这些能力，大模型厂商既不具备，也没有动力去做，因为太重太碎，不符合技术公司的效率模型。

运营商的角色，就是把原厂标准化的模型能力，封装成符合行业要求的本地化服务。相当于在原厂和客户之间，加了一层交付和服务的缓冲。这层缓冲，就是关基场景里最核心的竞争力。

2026年9月联通数智元景启动的2900万元Token产品服务升级采购，就是这一模式的典型体现。联通作为中间层，向上集中采购DeepSeek、Qwen、Kimi、Seedance等十余家模型厂商的文图文生能力，向下封装成标准化的Token产品与行业解决方案，交付给政企客户时附带安全网关、业务适配、属地运维一整套服务。

同期的机床研究院智算平台运维服务、中国医药AI提效工程算力租用项目，运营商也都是以服务总包的形式中标，而非单纯售卖Token调用量。对客户而言，找运营商相当于一站式买单，不用再分别对接模型厂商、算力厂商、集成商，责任边界清晰。

- 03 -渠道重构：实体行业需要新的交付渠道

AI行业早期流行一种说法，认为AI会消灭中间商，原厂可以直接服务所有客户。但随着AI从互联网行业走向实体产业，渠道的价值不仅没有消失，反而在重构中变得更加重要。

传统IT渠道主要做分销和集成，门槛相对不高。而关基领域的AI服务渠道，绑定了算力、网络、运维和合规资质，壁垒要高得多。运营商遍布全国的属地团队，现成的行业客户关系，再加上网络和基础设施资源，天然就是这类场景的最佳渠道。

更关键的是，实体行业的客户高度分散，需求碎片化。从地市到县域，大量的中小项目散落在各个地方，原厂逐个对接根本不现实，成本上也划不来。运营商的基层经营单元可以独立对接、独立交付，刚好能覆盖这些下沉市场。2026年10月某运营商省公司启动的Token生态合作伙伴招募，就是典型的下沉渠道布局——移动以自身省级到区县的全层级经营体系为依托，接入模型原厂、云服务商的能力，输出标准化服务，省内各地市县的中小政企客户都可以通过本地移动公司直接开通、按Token消耗量结算，不用再跨区域对接模型厂商。

未来能源、制造等行业的AI订单，会大量以小额、分散的形式出现，谁能触达这些下沉客户，谁就能拿到最大的市场份额。从目前公开项目统计来看，政务、能源、制造等实体行业的Token采购中，运营商及本地集成商中标占比已超过60%；而互联网、内容行业的采购中，原厂直供占比超过80%，两条渠道的分化已经非常清晰。

- 04 -分工定型：AI产业链正在分层固化

从更深层看，两种采购模式的并存，标志着AI产业链正在形成清晰的分层分工。

底层是大模型厂商，专注于技术研发和模型迭代，输出标准化的基础模型能力，靠规模效应盈利。DeepSeek、智谱、月之暗面、百度等厂商的核心投入始终在模型训练与算法迭代上，很少直接介入终端行业项目的交付。

中间层是运营商和行业服务商，负责把标准化的模型能力，适配成不同行业、不同区域的场景化服务，靠交付和服务盈利。中国电信打造算力加Token一体化服务体系，中国联通推出数智元景Token产品矩阵，中国移动布局MoMA  Token服务平台，本质都是在夯实中间层的交付能力。除此之外，阿里云、腾讯云等公有云厂商也在这一层占据一席之地，主要服务互联网与泛行业客户。

上层是各个行业的客户，直接采购适配完成的服务，专注于业务本身。

这种分工不是人为设计的，是市场自然演化的结果。模型厂商想通吃全产业链，就会陷入重资产、低效率的泥潭；运营商想自己做基础模型，也不现实。各守边界，各展所长，才是最高效的产业模式。2026年兴起的Token工厂模式，更是把这种分层推向了极致：宁夏电信百亿级Token工厂、无锡数字新基建Token工厂、杭州瀚融国产智算Token工厂、各省市建设的Token工厂，无一不是运营商主导、算力厂商承建、模型厂商提供底层能力，产业链上下游各司其职，边界清晰。

同样是买Token，选择不同供应商的背后，是AI从通用技术走向行业应用的必然分化。技术很重要，但技术永远要服从行业规则。未来不会有通吃所有行业的AI巨头，只会有在各自赛道里深耕的玩家。看懂这个底层逻辑，才能真正看懂AI商业化的走向。