中國移動啟動算力改革，劍指何方？

/記得星標我/

比大部分人早一步看見未來

注：本文內容均為基于公開信息所做分析和判斷，均為個人意見。

近日，有消息傳出，中國移動集團算力改革方案正式過會。

這個在內部討論了一年多的方案終于落地，標志著中國移動算力業務全面進入改革落地期。

事實上，算力業務市場激戰正酣，內外部對這次改革早已翹首以盼，從節奏上看，肯定是滯后于市場，畢竟阿里、字節、華為、騰訊早已掀起一輪又一輪的改革，尤其阿里的改革已經取得了相當顯著的成效。（ps. 周末跟一位阿里云的朋友聊了很多，阿里從組織速度上還是領先于國內絕大部分企業的，這個觀點另文再述。）

中國移動還是慢了，但大國企首要是穩，行穩致遠嘛，也無可厚非。

從公開信息來看，中國移動這次改革的決心很大，集團層面統一部署，涉及多個總部部門、專業公司和省公司，已經不是移動云一個子公司的事情，而是整個集團層面的戰略和組織調整，要把這些分散在各個部門、各個省份的資源和能力整合起來，形成統一的拳頭。

那么，中國移動這次算力改革到底劍指何方？

第一個方向，是全面對接智能服務時代的算力需求。

當前行業的核心矛盾，已經從有沒有算力，變成了有沒有大規模、高可靠、低成本的一體化算力服務。大模型訓練早已進入十萬卡集群時代，單集群的算力密度和互聯帶寬要求呈指數級上升。純云廠商往往受限于骨干網帶寬和跨區域調度能力，難以實現算力資源的全局最優配置。

中國移動的核心優勢恰恰在這里。它已經建成的三級算力時延圈，配合全國覆蓋的400G OTN 骨干網，能夠實現智算中心之間的毫秒級互聯。這意味著它可以把分散在不同區域的算力資源整合成一個邏輯上的大集群，滿足大模型訓練對海量數據高速傳輸的需求。同時自主研發的算網大腦，已經實現了對多元算力的統一納管和智能調度，能夠根據業務需求動態分配資源，大幅提升算力利用率。

更關鍵的是，中國移動在電力和基礎設施運維方面有深厚積累。大模型訓練集群的電力消耗驚人，穩定性要求極高。中國移動正在探索的算電協同模式，能夠實現數據中心和電網的深度互動，降低用電成本，同時保障電力供應的連續性。這對于動輒需要連續運行數月的大模型訓練任務來說，是至關重要的保障。

在5 月的移動云大會上，中國移動推出的移動模型服務平臺 MoMA，已經能夠提供從算力集群部署到模型微調、推理加速的全流程服務，這標志著它已經從單純的算力提供商，向全棧式 AI 基礎設施服務商轉型。

第二個方向，是構建自主可控的國產算力產業生態。

當前國際環境下，高端芯片的供應存在很大不確定性，國產算力替代已經成為行業共識。但國產算力發展的最大瓶頸，不是芯片本身的性能，而是碎片化的生態和不完善的工具鏈。不同廠商的芯片架構不兼容，開發者需要花費大量精力進行適配，嚴重制約了國產算力的大規模應用。

中國移動作為國家隊，有能力也有責任承擔起整合國產算力生態的重任。它在湖北建成的華中區域核心算力樞紐，全部采用國產算力基礎設施，智算規模達到2200 PFLOPS，這是目前國內規模最大的純國產智算集群之一。

更重要的是，中國移動的算網大腦已經實現了對不同架構國產芯片的統一納管和調度，能夠屏蔽底層硬件差異，為開發者提供統一的開發接口和運行環境。這次改革會把國產算力建設提升到集團戰略層面，統一規劃全國的國產算力布局，避免各省公司重復建設和資源浪費。

同時，中國移動擁有龐大的行業客戶群體，尤其是政務、金融、能源等對安全要求極高的領域。它可以通過行業應用的落地，反向牽引國產芯片和軟件的迭代升級，形成應用驅動的生態閉環。這種從基礎設施到應用場景的全鏈條推動能力，是任何單一廠商都不具備的。

第三個方向，是徹底完成從通信運營商向科技服務企業的戰略轉型。

過去很長一段時間，算力業務只是通信業務的附屬，是為了賣帶寬而配套的服務。這次改革最核心的意義，就是把算力服務提升到和通信服務同等重要的核心主業地位，從根本上改變中國移動的業務結構和增長邏輯。

這意味著一場深刻的組織變革。

傳統運營商的架構是以省公司為核心，算力資源分散在全國各個省份，無法形成合力承接全國性的大客戶需求。這次改革必然會成立集團層面的算力統籌機構，負責全國算力資源的統一建設、統一調度和統一銷售。同時，考核機制也會發生根本性變化，算力業務的權重會大幅提升，甚至可能成立獨立的算力業務單元，實行市場化的考核和激勵機制。

人才體系的重構也是重中之重。傳統運營商的人才結構以通信和運維為主，缺乏AI、云計算、芯片架構等領域的高端技術人才。這次改革可能會打破傳統的薪酬體系限制，引入市場化的人才引進和激勵機制，同時加大內部人才的培養和轉崗力度，建立一支符合科技企業要求的人才隊伍。

只有完成了組織和人才的轉型，中國移動才能真正擺脫管道商的定位，成為數字經濟時代的核心服務商。

第四個方向，是搶占智能服務時代的入口和制高點。

算力只是基礎，最終的價值要通過智能服務來實現。中國移動擁有全球最大的用戶基礎和最廣泛的連接網絡，這是它發展智能服務的天然優勢。它有10 億移動用戶、3.3 億寬帶用戶和 15 億物聯網連接，覆蓋了從個人消費到工業生產的幾乎所有場景。

在行業端，中國移動依托天工工業互聯網平臺，已經研發布局了超過50 款行業大模型，打造了 3000 多個 AI 應用項目。這些項目大多集中在鋼鐵、礦山、化工等傳統工業領域，這些領域對網絡的可靠性和算力的低時延要求極高，正好契合中國移動算網一體的優勢。未來，它會進一步深化在重點行業的布局，打造標準化的行業解決方案，推動 AI 技術在工業領域的規模化應用。

在消費端，中國移動正在升級靈犀智能體，并推出了移動版智能體框架MobileClaw。它可以把智能能力嵌入到中國移動 APP、云盤、云手機等所有服務入口，結合用戶的通信數據和行為數據，提供更加個性化和智能化的服務。更重要的是，中國移動的智能服務從一開始就強調安全可信，這對于政務、金融等敏感領域來說，是不可替代的核心競爭力。

當然，中國移動的算力改革也面臨不少挑戰。

首先是組織架構的調整難度。中國移動體量龐大，層級眾多，要把分散在全國31 個省公司的算力資源和業務整合起來，絕非易事。

其次是人才短板。AI 算力領域需要大量的高端技術人才，這方面中國移動和互聯網云廠商相比還有差距。

再次是商業模式的創新。傳統運營商習慣了按流量、按時長收費的模式，而AI 算力服務的商業模式更加靈活多樣，需要重新探索。

最后是市場競爭的壓力。國內云市場已經進入白熱化競爭階段，各大廠商都在AI 算力領域重兵投入。中國移動雖然有網絡優勢，但在技術積累和生態建設方面還有很長的路要走。

不過總的來說，這次算力改革對中國移動來說是一次難得的機遇。AI 時代，算力就是新的電力。誰掌握了算力，誰就掌握了數字經濟的主動權。

中國移動擁有全球最大的通信網絡和最廣泛的客戶基礎。如果能夠通過這次改革，把網絡優勢和算力優勢真正結合起來，完全有機會在AI 算力時代實現彎道超車。

接下來就看改革方案的具體落實情況了。畢竟方案再好，最終還是要靠執行。我們拭目以待。

注：本文內容均為基于公開信息所做分析和判斷，均為個人意見。