转型背后隐藏着多重结构性难题,既涉及战略认知的模糊,也暴露了技术、生态、组织等层面的深层次矛盾。
电信运营商向科技公司转型的野心由来已久,但这条路远比想象中曲折。从全球范围看,无论是中国移动、中国电信,还是欧洲的沃达丰、美国的AT&T,都在试图突破传统通信服务的边界,转向云计算、人工智能、数据服务等高附加值领域。
然而,这一转型背后隐藏着多重结构性难题,既涉及战略认知的模糊,也暴露了技术、生态、组织等层面的深层次矛盾。
第一重困境:对“科技公司”的定义模糊,缺乏清晰路径
电信运营商普遍面临一个根本性问题——他们究竟要成为什么样的科技公司?是像谷歌、亚马逊那样的平台型巨头,还是类似华为、中兴的技术设备商?答案并不明确。
一方面,传统考核体系仍以用户增长、营收规模为核心指标,导致运营商在技术研发、产品创新上更倾向于短期见效的项目,而忽视长期投入。例如,三大运营商的研发投入强度普遍低于科技巨头,2023年数据显示,中国电信的研发费用占收入比仅为1.5%,而华为同期为22.4%。
另一方面,对标对象的选择也充满争议。部分运营商试图以公有云服务商为模板,但其资源结构和盈利模式与科技公司存在本质差异;另一些则希望通过垂直行业解决方案切入,但如何在B2B市场中找到可持续的盈利点仍是未知数。这种认知上的混沌,直接导致技术投资与业务目标脱节,形成“两张皮”现象。
第二重困境:平台化转型的经济账算不通
运营商试图通过开放网络能力、构建平台生态来拓展收入来源,但现实中的回报率远低于预期。
以“网络即服务”(NaaS)为例,尽管其理论价值被广泛认可,但实际落地时却面临双重困境:一是网络API的商业化能力有限。STL Partners预测,到2028年全球移动网络API收入仅占移动服务总收入的2.3%,且主要集中在少数头部运营商手中;二是平台模式需要大量软件开发投入,而运营商在此领域的积累薄弱。例如,中国移动推出的“灵犀消息智能体”虽融合了大模型能力,但其底层技术仍依赖外部合作伙伴。
更深层的问题在于,运营商在价值链中的角色尚未明确。是做基础设施提供商,还是成为解决方案集成商?这一选择直接决定了技术路径和商业模式的匹配度。调研显示,60%的运营商在业务模式和技术路径上存在不一致,这种错位使得转型难以形成合力。
第三重困境:技术投入的规模与效率失衡
转型需要海量资金支持,但运营商的技术投资长期存在“重硬件、轻软件”的惯性。以5G建设为例,全球运营商过去三年累计投入超1万亿美元,但其中用于云计算、AI等新兴技术的比例不足20%。这种结构性失衡导致两个后果:一是技术升级滞后于市场需求。例如,在AI算法能力上,运营商虽拥有算力资源,但缺乏自主训练大模型的能力,更多依赖第三方工具;二是创新速度难以匹配互联网企业。中国移动的IT改革虽被称作“心脏手术”,但其系统孤岛问题仍未彻底解决,新业务上线周期仍需数月。更严峻的是,技术投资的回报周期长,而资本市场对运营商的耐心有限。毕马威报告指出,投资者对电信企业的估值逻辑仍停留在“管道”思维,这使得运营商在争取资本支持时处于不利地位。
第四重困境:数据能力的短板制约智慧化转型
数据是科技公司的核心资产,但运营商在这方面存在明显短板。一方面,数据治理能力薄弱。中国电信虽拥有10亿级用户行为数据,但其数据清洗、标准化能力不足,导致数据价值难以释放;另一方面,算法能力与头部企业差距显著。
以机器学习为例,运营商在自然语言处理、图像识别等领域的应用仍处于初级阶段,而科技巨头已能提供端到端的AI解决方案。更关键的是,运营商缺乏将数据转化为产品的思维。例如,在政务、医疗等场景中,数据流通和隐私保护的矛盾尚未破解,这使得AI应用落地举步维艰。
第五重困境:传统生态合作模式难适配科技竞争
运营商并非孤军奋战,但其生态合作方式仍停留在“采购-交付”模式。以5G定制网为例,中国电信推出的“NICES”方案虽整合了多领域能力,但其核心网络功能仍依赖设备商,自身更多扮演集成商角色。
这种合作模式的弊端在于:一是创新依赖外部,难以形成差异化竞争力;二是采购流程冗长,从需求提出到部署可能耗时一年以上,远低于互联网企业的迭代速度。更深层的问题在于,运营商对“自研”的定义模糊。是直接购买成熟方案,还是投入资源培养自主能力?这种摇摆心态导致生态合作始终停留在表面,难以构建深度协同的创新网络。
转型的破局点何在?
电信运营商的困境,本质上是传统基础设施企业向科技创新型企业跃迁的共性挑战。要突破瓶颈,需从三方面着手:首先,重构考核体系,将研发投入强度、创新成果转化率等指标纳入核心KPI;其次,聚焦垂直行业场景,以“小切口”模式验证平台化商业模式的可行性;最后,重塑生态合作逻辑,从“买方”转向“共建者”,通过开放平台吸引开发者共同创新。
转型之路虽难,但若能找准方向,运营商仍有机会在数字经济的新赛道中占据一席之地。
(通信敢言)
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