作 者 | 元方

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大模型公司还在比参数、推理速度和Token价格时，人工智能产业的另一场竞争已经悄然开始：谁能把模型真正装进企业的生产线、客服系统、财务流程和供应链？

工信部开展人工智能应用服务商培育专项行动，提出到2026年底，全国服务商资源池内服务商数量突破2000家；到2027年底不少于3000家。同时，通过开放真实场景、首购首用、风险补偿、算力券和项目出海等方式，推动人工智能应用落地。

这项政策真正重要的地方，不只是多了一个“服务商名录”，而是人工智能产业的资源配置方向开始变化。

过去几年，资金、人才和市场注意力主要聚集在模型、芯片和算力上。接下来，产业竞争会越来越多地转向交付、运营、安全和商业回报。AI要从一个“什么都会演示”的工具，变成企业愿意持续付费的生产系统。

大模型很多，企业真正缺的是交付

对于多数企业来说，使用人工智能最困难的环节，通常不是找到一个大模型。

国内外能够提供文本生成、图像识别、代码编写和智能体能力的模型越来越多，价格也在不断下降。真正卡住企业的，是模型如何接入现有系统，如何读取内部数据，如何服从审批规则，以及出了问题由谁负责。

例如，一家制造企业希望用人工智能预测设备故障，不能只是购买一个模型接口。服务商还要理解设备数据、生产节拍和维修流程，打通工厂管理系统，设置权限和预警规则，并在上线后持续校准模型。

一家银行希望部署智能客服，也不能只让大模型回答问题。它需要解决客户身份识别、敏感信息保护、回答准确率、业务合规、人工接管和审计留痕等问题。

这正是工信部此次对人工智能应用服务商的定义覆盖咨询规划、交付实施、运营管理、安全治理和配套服务的原因。

企业需要的不是一个能够展示AI能力的销售团队，而是一支既懂模型，又懂行业；既能开发，又能集成；既能上线，也能长期维护的交付队伍。

人工智能产业过去的一个矛盾是，上游技术进步非常快，下游企业却不知道如何使用。服务商要做的，就是填补这条落差。

从这个角度看，未来3000家服务商更像是人工智能时代的系统集成商、软件实施商和数字化顾问。它们未必拥有最强的基础模型，却可能成为模型进入千行百业最关键的“最后一公里”。

AI商业化，开始从“卖模型”转向“卖结果”

过去，人工智能公司经常按照模型调用量、订阅席位或项目开发费用收费。但企业购买AI的最终目的，并不是获得更多Token，而是提高效率、降低成本或增加收入。

这意味着AI产业的计价方式也可能发生变化。

在客服领域，客户真正关心的可能是人工坐席成本降低多少、一次解决率提高多少；在制造业，企业关心的是设备停机时间是否缩短、产品缺陷率是否下降；在办公场景，企业关心的是合同审核、报表制作和知识查询节省了多少工时。

2025年，我国人工智能企业数量已超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元，智能算力规模达到1590EFLOPS。人工智能应用已经进入钢铁、电力、通信、质量检测和客户服务等环节。

技术供给并不稀缺，稀缺的是能够证明商业价值的落地方案。

因此，工信部提出围绕高频、刚需、可复用业务，封装模块化、标准化的“小快轻准”产品服务。这四个字对应的正是企业采用AI时最现实的要求：投入不能太大，部署不能太慢，系统不能太重，效果还必须足够准确。

未来服务商之间的竞争，也不会只是比谁能接入更多模型，而是比谁能把项目做得更标准、更便宜、更容易复制。

如果一套质检系统每进入一家工厂都要重新开发，它仍然是一门人力密集的项目生意；如果服务商能够把80%的功能标准化，只对剩余20%做行业适配，其毛利率和扩张能力才可能真正改善。

这也是AI应用从项目制走向产品化的关键一步。

首购首用，解决企业“不敢第一个用”

AI应用落地还有一个长期难题：供应商希望先拿到客户案例，客户却希望供应商先证明效果。

尤其在制造、能源、医疗和金融等行业，一套新系统可能涉及生产安全、数据安全和业务连续性。企业即使对AI感兴趣，也不愿意成为第一个承担试错成本的客户。

此次政策提出组织服务商与行业用户开展供需对接，开放真实场景，并探索通过首购首用、风险补偿等方式，加大对大模型、智能体和Token等服务的采购力度。

这可能改变AI应用市场最难启动的环节。

政府和产业平台开放的真实场景，可以帮助服务商获得第一批应用案例；首购首用有望降低采购方尝试新产品的心理门槛；风险补偿则可能分担部分试错成本。

一旦产品在真实环境中证明效果，服务商就能把案例复制到更多同类企业。对于工业软件、企业智能体和行业解决方案来说，一个有说服力的标杆客户，往往比一场发布会更有商业价值。

但也需要看清边界。

进入服务商资源池并不等于获得订单，政策中的“探索”“支持”和“鼓励”也不等于每家企业都会得到补贴。真正决定服务商能否留下来的，仍然是交付质量、客户续费和可复制能力。

资源池解决的是被发现和被验证的问题，不会替企业解决产品本身的问题。

算力券降低成本，Token才可能变成收入

人工智能服务商的另一项成本，是算力。

训练大模型需要大量算力，运行企业智能体同样需要持续推理。尤其当AI进入客服、编程、营销和生产管理等高频场景后，调用次数快速增长，Token就会从技术指标变成一项真实成本。

截至2026年3月，我国日均Token调用量已经超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长超过1000倍；同期我国算力总规模年增速约为30%。

调用量快速增长证明需求正在形成，但对中小服务商而言，如果推理成本无法控制，客户用得越多，服务商未必赚得越多。

工信部因此提出，支持服务商与国家算力网络枢纽节点、算力互联互通节点和中国算力平台对接，并使用算力券等政策工具降低成本。同时，相关普惠算力行动还在探索“算力银行”“算力超市”和按需付费的服务模式。

这条支持链条的意义在于，把分散的算力资源变成更容易采购的标准化产品。

对于一家垂直领域AI公司来说，如果能够按需调用算力，而不是提前建设昂贵的基础设施，它就可以把更多资金投入行业数据、产品开发和客户交付。

不过，算力成本下降也会带来另一种变化：单纯依靠模型接口差价赚钱会越来越难。随着模型和Token价格持续下降，客户有更多选择，服务商的利润最终要来自行业知识、数据治理、系统集成和持续运营，而不是简单转售调用额度。

模型会逐渐成为基础能力，场景和交付才是定价权的来源。

3000家服务商，谁能真正赚到钱？

从商业结构看，这轮政策可能推动AI应用市场形成四类服务商。

第一类是综合型平台企业。云厂商、运营商和大型数字科技公司拥有模型、算力、客户和交付体系，更适合承接跨区域、大规模和高安全要求项目。

第二类是垂直行业服务商。它们深耕制造、能源、医疗、金融、零售或交通，掌握行业流程、专业知识和场景数据。其优势不是模型更强，而是知道企业真正需要解决什么问题。

第三类是工具型服务商。它们提供数据治理、知识库、智能体开发平台、模型评测、安全防护和系统监控工具，相当于为大量应用企业提供“零部件”。

第四类是运营型服务商。随着AI系统上线，模型更新、知识维护、权限管理、质量监控和安全审计都会成为长期工作。这类收入可能不像一次性项目那么大，却更稳定，也更容易形成持续付费。

政策要求服务商原则上团队人员不少于3人，这意味着资源池的准入并非传统意义上的高门槛资质认证。服务商数量快速扩张后，市场也可能出现方案同质化、低价竞争和交付质量参差不齐的问题。

因此，3000家只是生态形成的起点，不是商业成功的保证。

真正能获得稳定收入的企业，至少需要具备三种能力：能够找到高频刚需场景，能够把定制项目沉淀成标准产品，还能对上线后的效果和安全负责。

少一项，都可能停留在试点和演示阶段。

AI出海，卖的不只是软件

此次专项行动还提出，有条件的地区可依托“一带一路”、金砖和中国—东盟等合作机制，建立AI应用“出海”综合服务体系，推动优质项目在海外落地。

这为国内服务商打开了另一块市场。

中国企业在制造、物流、电商、移动支付、城市治理和新能源等领域积累了大量应用场景。如果这些经验被封装为行业模型、智能体和标准化解决方案，就有可能随着中国产业链和工程项目一同出海。

但AI项目出海比销售普通软件更加复杂。不同国家的数据合规、语言文化、网络环境和行业标准不同，服务商需要的不仅是产品能力，还包括本地部署、持续运营和安全治理。

因此，最终具备竞争力的不会是把中文产品翻译成外语的公司，而是能把中国场景经验转化为本地商业结果的公司。

AI出海的核心商品，不只是模型，也不是一套孤立的软件，而是“技术+行业知识+交付服务”的完整组合。

写在最后

人工智能产业上半场最稀缺的是模型、芯片和算力，下半场更稀缺的可能是理解行业、完成交付并创造回报的人。

从培育3000家应用服务商，到首购首用、Token采购、算力券和项目出海，政策正在补齐AI商业化链条中最薄弱的一环：让技术真正进入企业。

但资源池扩大，并不意味着所有服务商都会迎来订单。随着参与者增多，行业会更快淘汰只会包装概念、缺少交付能力的企业。

接下来判断一家AI应用企业是否真正跨过商业化门槛，可以关注四个指标：有没有真实付费客户，项目能否复制，客户是否持续续费，Token和算力消耗能否转化为更高收入。

当AI企业不再只公布模型参数，而开始稳定披露订单、收入、续费和项目毛利时，人工智能应用才算真正从技术竞赛进入商业时代。

参考资料：

1.工业和信息化部：《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》，2026年8月31日

2.工业和信息化部：《关于开展普惠算力赋能中小企业发展专项行动的通知》，2026年

3.工业和信息化部：《2025年工业和信息化发展主要目标任务顺利完成》，2026年1月

4.工业和信息化部：《“人工智能+制造”专项行动实施意见》

5.中国信息通信研究院：《智能算力服务研究报告（2026年）》