周末聚会，我一个朋友突然掏出手机给我们展示了一款新应用，说是基于中国电信的大模型AI开发的，能自动整理他工作中的各类资料，省了他不少时间。
边上的另一个朋友听着就不服气了，立马掏出自己的手机，说他用的是中国移动的，效果也不赖。
可就在这么简单的比拼中，我们发现了一个有趣的问题——移动在AI方面怎么就没电信做得好？
IDC报告揭晓：中国电信是唯一入围大模型Top8的运营商其实，这不仅仅是我们几个朋友之间的比较。
前不久，市场研究机构IDC发布了《2024中国大模型应用市场份额报告》，给了我们一个权威的答案。
报告中提到，从市场份额来看，百度还是大头，阿里云和商汤科技表现也很优秀。
但最让人意外的是，中国电信竟然排名第六，是唯一一家入围Top8的运营商。
而老牌劲旅中国移动居然榜上无名，这实在是让人大跌眼镜。
在AI市场的逼仄竞争中，电信是如何取得这个令人刮目相看的成绩的呢？
这就得细细琢磨一下他们的策略了。
“新玩法”：电信如何在智能算力领域实现弯道超车先来说说电信的“新玩法”。
他们不靠大规模砸钱，而是靠精打细算、策略定胜负。
这就好比两个厨子，一个每天买最贵的食材，希望能做出世界级的大餐；另一个则是用普通的食材，通过巧妙的调料和烹饪手法，做出让人惊艳的美味。
电信显然是后者。
在算力资源方面，电信规划并建设了全国“2+3+7+X”公共智算云池，先后在北京、上海建成两个万卡智算资源池。
这个布局相当于是把中国的几个重要城市连成了一张强大的智算网络，这为各种AI应用提供了坚实的后盾。
而在细节的处理上，电信也有其独到之处。
比如他们在全国280多个地市建立了一城一池节点和1000多个边缘节点，这些分散的小节点就像是分布在各个角落的迷你“大脑”，为大模型的运行提供支撑。
这样的方法不仅让他们节省了成本，还能更加灵活地应对市场需求。
生态玩法的“降维打击”：电信AI开源策略那么，除了巧妙的布局和节点策略，电信还有什么绝招呢？
说白了，还是要看他们的生态玩法。
电信推出了一系列的AI大模型，并且将其开源。
这种做法就像是把自己的家门大开，欢迎所有有兴趣的人进来参观、体验，甚至是一起动手做些改进。
移动的AI大模型虽然也很强，但主要是服务于自家业务，封闭性很强。
想要接触到它的普通开发者，那门槛高得有点夸张。
反观电信的开源策略，不仅降低了普通开发者的门槛，也促进了AI技术的普及和应用。
这种相对开放的生态，更加容易吸引用户和开发者的关注，让更多人参与到电信的AI大模型生态中。
能帮着挣钱的AI才是好AI再看看实际应用，中国电信有一个厉害的招数，就是让AI真正落地，解决实际问题，而不是停留在实验室搞研究。
电信的“星辰”大模型就做到了这一点。
比如，他们将大模型嵌入到工业质检、电网巡检等实际应用中。
在工业领域，电信推出了基于星辰视觉大模型的AI验布机，已经在一些企业中得到了应用，帮助企业降低了成本，提高了生产效率。
在智慧城市建设中，电信的视觉大模型TeleSearch 2.0可以识别并理解复杂的场景，提升对灾害的研判和应急响应能力。
这样的实际应用，让电信的AI不仅仅停留在“能用”的阶段，而是真正达到了“好用”的标准。
IDC报告揭晓：电信的AI在市场上展现锋芒以IDC的报告为证，中国电信在AI应用市场的排名不仅让人眼前一亮，更是从一个侧面反映出他们的战略布局已经初见成效。
在政务、工业、城市治理等领域，电信AI已经推出了超过10款标准化的AI产品，打造了80多个行业大模型，不仅在技术上做到了领先，市场反响也相当不错。
有意思的是，电信的开源策略让更多的开发者有了接触并使用这些大模型的机会，进一步扩大了电信AI的市场份额和生态链。
未来展望：AI赋能下的电信新方向站在今天的节点上，电信用实际行动证明了自己在AI领域深耕细作的实力。
未来，电信将如何保持并扩展这一优势？
这不仅仅是一个关于技术和市场的思考，更是一个关于如何将科技与实际需求结合的课题。
电信已经明确了新的方向，逐步转型为智算服务商和大模型服务商，这不仅是业务上的转型，更是企业理念上的全面升级。
在全球电信行业逐渐流行的“科技电信企业”模式下，电信正朝着更加智慧化、科技化的方向推进。
朋友们听了这些分析，终于明白了电信为何在AI战场上抢得了先机。
与其纠结“移动为什么输”，不如看到“电信做对了什么”。
这其实也是给我们每个人的一种启示：技术再强大，也需要找到最适合它的应用场景和商业模式，才能真正发挥它的价值。
未来，随着AI技术的不断进步，谁能在这场技术革命中笑到还真不好说。
但有一点可以确定，谁能最早走入用户的生活，解决实际问题，谁就能在竞争中占据主动。
期待中国电信能继续在这条路上走得更稳、更远，同时也希望中国移动能找到自己的突破点，共同推动AI在我们生活中发挥更大的作用。
