本文作者:C114特约撰稿人，北京邮电大学经济管理学院副教授张斌

当大模型能力开始被拆解为可调用、可计量、可结算的Token，通信行业熟悉的“运营”叙事又一次被激活。

2026年4月至5月间，围绕Token运营的公开表述明显增多。5月8日，中国移动发布Token运营生态体系，提出要将Token打造成连接算力、模型、应用与用户的“通用货币”，并构建贯通“能力底座、运营平台、应用入口”的生态运营体系。中国电信则明确提出，“Token经营的本质就是为用户提供AI服务”；中国联通的相关布局更多体现在元景大模型、MaaS能力建设以及异构算力调度等方向上。

这至少说明，三大运营商正在形成一个较为清晰的共同判断：随着大模型加速进入产业落地阶段，传统连接经营的边界正在被重新定义，围绕模型调用、能力编排、服务交付展开的新一轮平台竞争已经开始。Token由此成为一个重要切口，但它显然不是问题的全部。

真正值得讨论的，不是运营商能不能卖Token，而是当AI能力越来越呈现多模型、多算力、多场景的碎片化供给特征时，谁能成为新的能力组织者。

一、Token热起来了，但问题从来不只是计费

Token之所以成为焦点，表面上看，是因为它让大模型能力具备了可计价、可采购、可结算的属性；更深层的原因，则是AI能力供给本身正在快速碎片化。

今天的企业接入AI，面对的往往不是选一个模型这么简单，而是一组持续变化的组合题：不同模型能力不同、成本不同、部署方式不同、接口不同，适用场景也并不一致。有的模型擅长通用问答，有的擅长多模态，有的适合代码生成，有的更适合行业知识处理。在这种情况下，企业真正头疼的往往不是Token贵不贵，而是如何在多模型、多平台、多账单、多场景之间，完成统一接入、统一治理、统一审计与统一服务交付。

也正因此，围绕单一模型厂商形成的封闭计费体系，开始显露局限。它当然有利于厂商巩固客户关系与定价权，但对大型政企用户而言，也意味着选择成本更高、采购更分散、比价与审计更复杂。中国电信近期公开表述就提到，以DeepSeek V4等为代表的新一代大模型，一方面推动Token消耗快速增长，另一方面也在带动Token生产成本下降。这意味着，企业关注的重点，正在从单纯购买调用量，转向如何更低成本地组织模型能力并完成交付。

换句话说，市场对统一接入、统一治理、统一结算的需求正在上升，但这个“中间层”究竟由谁来承担，尚未定型。它可能来自云厂商、MaaS平台、行业软件商，也可能由大型企业自建体系完成。也正因为这个中间层尚未定型，运营商才有机会进入，但也必须面对更充分的竞争。

二、为什么偏偏是运营商盯上了这个中间层

从技术原创性看，运营商并不是最强的大模型公司；从开发者生态看，运营商也不是最活跃的平台型互联网企业。但如果把问题换成“谁最有动力去做AI能力运营中枢”，运营商确实是最值得关注的一类玩家。

原因并不复杂。运营商同时具备几项别的玩家不容易兼备的能力：成熟的账户、鉴权、计费和清结算体系；庞大的政企客户基础和属地化服务网络；“云、网、边、端”协同能力；以及相对更强的合规、安全、身份认证和审计能力。中国移动在发布Token运营体系时，就将自身优势概括为5G网络、算网基础设施、十亿级用户触达及“云、管、端、边”一体化运营能力。

但更重要的，不是这些优势本身，而是它们能否迁移到AI时代的具体场景中。换句话说，运营商看到的，不只是卖Token这件事，而是一个从网络资源经营延伸到AI能力运营的角色升级。

以中国移动为例，其平台化意图较为明确。根据公开报道，其MoMA平台已接入超过300款AI模型，并提供统一API网关、智能路由与Token集约化运营能力。该平台声称可实现单位Token成本压降约30%。这已经不只是传统意义上的云上模型市场，而更像是在尝试构建一个多模型统一运营层。

但必须看到，拥有做平台的条件，并不等于天然拥有做平台的胜势。在AI时代，平台竞争不再只是“谁有账户、谁会计费”，而是“谁能被供给侧和需求侧同时接受”。这也是运营商真正的难点所在。

三、三大运营商都在布局，但路径并不完全相同

如果把三家运营商近期的公开动作放在一起看，会发现它们虽然都在向AI能力运营延伸，但各自的优先突破口并不相同。

中国移动当前的外部叙事最鲜明，关键词是“Token通用货币”和“统一运营平台”。其公开表述强调，Token是贯穿AI全产业链的通用度量单位和价值流通载体，目标是建设从能力底座到运营平台再到应用入口的完整体系。这种打法更接近平台型组织者：希望把算力、模型、应用与客户需求尽可能纳入统一运营框架中。

中国电信的表述则更偏向“服务化”。柯瑞文提出，“Token经营的本质就是为用户提供AI服务”，并将这一判断放在智能云体系、服务型企业建设和AI普惠化的大框架下讨论。这说明中国电信对Token的理解，并不止于计费和结算单位，而更强调它背后所对应的，是完整的AI服务交付。

中国联通的布局则更偏向MaaS能力建设、基础模型演进以及算力调度平台。公开资料显示，联通持续推进元景大模型相关能力，并强化异构算力调度和面向行业的数智服务体系建设。相较之下，联通对Token运营的概念性表述没有移动那么集中，但其工程化平台属性并不弱。

总的来说，当前中国移动更强调Token运营平台，中国电信更强调AI服务交付，中国联通则更突出MaaS工具链与算力调度能力；但这更多是优先突破口的不同，而不是能力边界的绝对分割。我认为，三家路径不同，但目标一致：都希望在大模型落地过程中，占据比传统连接服务更有价值的位置。

四、运营商最大的难题，不是搭平台，而是建立平台公信力

如果说前面的讨论回答了“为什么运营商想做Token运营”，那么接下来必须回答一个更尖锐的问题：大模型公司为什么要接受运营商来做这个中间平台？这恰恰是整件事最敏感的部分。

对于头部模型公司来说，Token不只是收入单位，也是客户关系、调用数据、产品能力和生态控制权的一部分。谁掌握中间层，谁就更容易掌握客户入口、账单关系、路由权和分发权。站在模型公司的角度看，如果运营商来做统一入口、统一计费、统一结算，甚至进一步做智能路由，那么它们自然会担心几个问题：客户会不会被平台截留？调用数据会不会更多沉淀到运营商侧？平台会不会优先推荐自家模型？

这种警惕并非多余，因为运营商自身也在布局大模型。中国移动MoMA平台在接入DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi、GLM等外部模型的同时，也接入了自研“九天”模型。这就带来一个典型的平台悖论：你既想做多模型时代的中立平台，又想扶持自有模型；既想当裁判，又想当运动员。

这也是运营商做Token运营最深层的内在矛盾。一方面，自研大模型对运营商是必要的，它关系到自主可控、关键场景兜底以及一定的议价能力；没有自研能力，运营商很容易沦为外部模型的渠道商或账单代收方。我长期跟踪中国天翼云自主创新的发展历程，提出了双轨创新的观点，这对大模型技术同样也适用。另一方面，如果平台明显偏袒自有模型，外部模型厂商就很难真正放心接入，平台也很难建立长期生态吸引力。

因此，运营商真正要解决的，不只是技术接入问题，更是平台机制设计问题。这里的关键，不在于抽象地宣称“中立”，而在于能否把平台规则做得足够清晰：哪些场景按成本优先，哪些场景按效果优先，哪些场景允许客户指定模型，哪些场景出于安全与合规要求优先使用特定能力；同时，能否保留生态伙伴的品牌可见性，划清客户关系与调用数据的边界，并在重点行业场景中形成联合运营和合理分润机制。

五、从流量经营到AI服务经营，运营商真正要转变什么？

很多讨论喜欢把Token与流量类比，这种类比有启发性，但也有明显误导性。流量运营的基础，是牌照、频谱、网络和接入能力，其核心逻辑是资源控制。用户很难绕开运营商使用移动通信网络，因此运营商天然掌握接入权、计费权与套餐设计权。即便存在竞争，这种竞争也建立在高壁垒和强监管的基础上。

Token运营则完全不同。它面对的不是单一网络资源，而是多元模型、多元算力、多元平台和多元应用构成的复杂供给体系。这里的竞争，不再主要取决于谁掌握网络接入权，而是取决于谁能组织生态、编排能力、降低使用门槛并形成稳定服务体验。中国移动提出将Token打造为“通用货币”，中国电信强调Token经营的本质是提供AI服务。我认为，这些表述虽然角度不同，却共同说明一件事：Token运营不是卖一个数字单位，而是在经营一整套能力供给与服务交付体系。这也决定了，运营商需要转变的不只是思维，而是整套经营逻辑。

第一，要从卖资源转向卖能力。过去卖的是带宽、流量、专线，未来卖的将更多是模型调用、智能体执行、行业场景能力和业务结果。

第二，要从套餐思维转向编排思维。在Token时代，客户买的未必是某个模型本身，而是某种任务完成能力。平台要做的，不只是卖多少Token，而是把最合适的算力、模型、工具、知识库与安全能力组合起来。

第三，要从单边经营转向多边生态运营。Token背后连接的是模型公司、云平台、开发者、应用商、终端厂商和行业客户，运营商不仅要服务需求侧，也要经营供给侧，并维护生态信任。

第四，要从接入控制转向平台治理。在通信时代，运营商的强项是控制网络质量；在AI时代，若想占住中间层，更重要的是治理模型接入、成本优化、路由策略、权限体系、审计合规和服务稳定性。

归根结底，运营商未来真正的竞争力，不在于拥有多少Token，而在于能否形成三种能力：对行业场景的理解能力，对多模型与多算力的编排能力，以及把结果真正做成可采购、可运维、可审计服务的交付能力。若只是把Token理解为新流量，大概率会失望；只有把它理解为AI服务运营的中间媒介，才有可能走出一条新路。

六、结语：运营商争夺的不是Token本身，而是AI时代的组织权

从更长周期看，Token会不会真的成为智能时代的“通用货币”，现在仍然难以下定论。它面临的现实问题并不少：标准并不统一，价值也不完全可比，生态利益分配更远未稳定。即便中国移动已经明确提出Token“通用货币”的叙事，产业是否会沿着这一方向充分演进，也还有待观察。

但有一点已经越来越清楚，谁能把分散的模型能力、算力资源和应用需求组织成可接入、可调用、可治理、可结算、可交付的服务，谁就更有可能在AI时代占据新的中间层位置。

对运营商而言，这既是机会，也是约束。机会在于，它们确实拥有账户、计费、网络、政企和属地服务等长期积累的能力；约束在于，这些传统优势并不会自动转化为AI时代的平台优势。运营商最终能否借Token重建角色，不取决于它能不能喊出“通用货币”的口号，也不取决于它能不能搭出一个统一入口，而取决于它能否完成更难的转型：从网络控制者，变成智能服务组织者。

我认为，运营商更现实的胜法，不是一开始就成为全行业统一的Token中台，而是先在政企和重点行业场景中，证明自己能够把分散的模型能力组织成可信、可审计、可交付的AI服务。只有完成这一步，Token才不只是一个新的计费单位，而可能成为运营商进入下一轮平台竞争的门票。

参考资料

• 中国移动发布Token运营生态体系，https://finance.people.com.cn/n1/2026/0511/c1004-40717555.html?utm_source=openai

• 中国电信柯瑞文：Token经营的本质就是为用户提供AI服务，https://finance.people.com.cn/n1/2026/0430/c1004-40712000.html?utm_source=openai

• “人工智能+”，央企咋布局？https://paper.people.com.cn/rmrb/pc/attachement/202504/02/9c2850ae-d4ec-4de2-89cd-30912f9868e8.pdf?utm_source=openai

• 中国电信推出星辰超级智能体TeleClaw桌面版打造本地智能生产力全能助手，https://www.chinatelecom.com.cn/ct/news/jtxw/166329.html?CT6T=467a90&CT6TS=1cWpWGisp_1NgGVL11JPL-Ii2hBq8LoLhz-o4atKWZIgJJ00keLKjFrpfd92qGG8&utm_source=openai

• 中国移动发布MoMA平台：单位Token成本压降30%，接入超300款AI模型，https://www.ithome.com/0/947/625.htm?utm_source=openai