中国移动：AI时代，更进一步还是碌碌无为？

chzh4719

付老师、流芸 运营商的战略之道

前言：三大业务板块的建立，昭示着中国移动在AI时代的野心和守望，但是AI时代对于中国移动不会那么友好，不仅仅体制机制瓶颈，迭代速度更是孙悟空头上的紧箍咒。

01

AI时代，中国移动的野望！

野心，有时候如大草原的火星一样，虽然只是星星点点，但是却无法遏制！三大业务板块的建立，中国移动的野心也已经不再掩盖。

AI时代，中国移动来了。

通信业务，7000亿，只是中国移动三大业务板块之一。

另外两大板块，一个是新型基础设施的云算数智，一个是AI赋能的智能服务，或新型信息服务。

因此，天空才是中国移动的极限。

但，野心就是野心，哪怕心中的火烧的再望，现实也是浇灭心中大火的一盆凉水，到底是彻底浇灭，还是越烧越旺呢？

那就得盘盘现实问题。

02

一日不见如隔三秋！

速度，我们对AI时代的第一印象，那就是速度。现在的大模型（LLM），一周不看，如隔一个世代，爬楼翻墙的活都得用上。

先看英伟达的GPU迭代速度，短短2-3年，迭代了好几代！

1、A100、A800

2、H100、H200

3、B100、B200、GB200、B300

。。

再看看2022年横空出事的GPT和ChatGPT。现在已经是GPT-5.2版本。

2023年才是GPT3.5；

然后就是GPT-4，GPT-4O。

现在是GPT-5、GPT5.2。

另一个更令人头疼的问题是阿里的Qwen、Google的Gemini已经超过OPENAI公司的GPT，同时更多的公司都在玩命追赶。

基本上，一个月一个版本的迭代速度。

你想想，那么多的大模型公司，每个月迭代一次，光光是测试了解，时间都不够用了，更不用说层出不穷的新模式、新算法、新机制！

不光迭代速度！

问题是LLM还在大力出奇迹的时候，世界模型已经全面扑来！

Scaling Law到底还行不行？

空间智能时代、小模型时代已经处于开源模式。

如何跟？

最后一点，这样的你追我赶，这样的迭代速度，这样的重金投入，这样的你死我活，中国移动的AI团队能跟上吗？这是我们心中的第一疑问！

03

再说说体制与机制问题

ALL in AI，不是说着玩的，那是天量海量资金的投入，如小扎的META（Facebook）、如马斯克的xAI，还有Oracle公司、OpenAI公司。。。

资金咱先不说。

ALL in AI，还有一个最基础的问题，那就是组织结构、体制机制问题。

之前我们说过阿里。

阿里目前的组织结构很清晰，那就是3+1，最核心的3代表着两个核心业务板块，一个是云智能，一个是国内和国际电商。

说实话，阿里就是在全身心赌一个事情，即云+AI+算力。

反过来，再看我们中国移动。

云，在苏研。

数，在数智化部（当然还有网络事业部）。

智，在九天。

算力，算力在31个省市公司。

如果中国移动也想ALL in AI，那么第一件事情不是资金的问题，也不是大模型迭代速度和技术问题，而是组织结构问题。

组织结构之后，还有管理机制问题，还有薪酬体系、激励体系等N问题。

想想就头大。

我们中国移动，每次开会都说管战建协同，那就是协同不好呗！

04

最后一点，说说战略定位问题。

之前，我们已经多次谈过，每一次工业革命都会出现新一代基础设施，如第一次工业革命的铁路网，第二次的算力网，第三次的信息通信网。

算力网，或许是第四次工业革命的新型基础设施，其本质是计算！

因此，算力网的本质是计算，是算力，而不是连接、不是传输，不是交换，其关键的核心是庞大的数据集、优良的算法架构、更大更快的算力资源。

那么，三个关键问题随之而来。

第一，中国移动的智算中心（算力、算力网）的算力规模、GPU卡迭代速度如何迭代？我们刚才谈过，硬件迭代速度太快，2-3年一个世代。

换句话，你现在购买的硬件，或许2-3年后就会被淘汰！

这都是钱啊。

如此庞大的资金投入，如此快速的折损速度，你跟不跟。

不跟肯定不行。

但是，如何跟，因此这是一个战略性问题。

第二，大语言模型、世界模型如何跟随、如何研发问题？第一个小问题通用大模型我们还做吗，第二个小问题行业大模型我们选择QWEN系列还是DeepSeek系列作为我们的源模型，第三个小问题九天大模型还自己推进自己的代码迭代吗？

实际上，速度和人力、资金都跟不上。

通用大模型就算了，这不是我们玩的，中国移动或许定位在行业大模型上。

第三，数据如何处理？算力、大模型之外还有两个问题，一个是AI云的问题，一个是数据集的问题。

数据，中国移动号称数据的王国，但是仅仅是号称，庞大的数据集如何管理、如何成为AI时代真正的宝贵资产?

头大，就IT和网络老死不相往来的架势，自己整合都整合不来。

。。。

就说这三个问题吧。

实际上，还有另一个更大的问题，那就是算力服务之外的智能服务板块，这个板块实际上就是我们之前的DICT业务，只不过我们现在野望更大，我们要AI+行业，ALL in AI+，这也是一件非常麻烦的工作！

但不麻烦要各位管理者干嘛！要首席科学家、首席专家们干嘛！

加油吧。

一家之言，仅供参考。