人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各行各业，央国企作为国家经济命脉的重要支柱，正在经历一场深刻的智能化转型。这场转型不仅关乎技术升级，更关系到国家产业安全和战略自主。从政策引导到市场实践，从技术攻坚到场景落地，央国企在AI赛道上的每一步都牵动着行业目光。

在具体实践中，央国企展现出独特的战略思维。一方面，地方政府考核指标和行业竞争压力推动着AI项目快速推进，大模型发布、智能化场景应用层出不穷。2024年仅大模型采购项目就达931个，中标金额超过32亿元，央国企在AI采购市场占据61.3%的份额。另一方面，能源、交通、金融等关键领域对技术稳定性要求极高，任何"空心化"或"烂尾"都可能引发系统性风险。这种特殊性决定了央国企的AI转型必须在创新与稳健之间找到平衡点。

01 投入资金抢跑：从谨慎试水到战略性加码

过去十年，央国企在AI领域的投入呈现出明显的阶段性特征。早期阶段（2015-2019年）主要集中在试点项目，中国电信、中国移动等企业尝试将AI技术应用于客户服务、网络优化等领域。这个时期的投入相对保守，年预算普遍在亿元以下，技术依赖外部企业，自研比例不足20%。应用场景也集中在客服、质检等低风险领域。

随着技术成熟，进入规模化阶段（2020-2023年），央国企开始布局平台化建设。中国电信、中国移动等企业建立智算中心，算力资源应用效率显著提升。头部央企年预算突破10亿元，国家电网、中石油等累计投入超百亿。90%央企建成自主AI平台，减少对外部技术和平台的依赖。

2024年至今，央国企AI应用呈现大模型驱动、核心技术自主化、跨产业协同三大趋势。相关政策要求央企AI研发投入占比不低于15%，能源、制造、金融等行业的预算增速明显。90%头部央企布局垂直行业大模型，替代传统AI算法。2024年大模型采购项目达931个，其中380个项目未披露金额，其余项目总金额约32.2亿元。

02 应用赛道拓展：从单点突破到全产业链布局

在实际应用中，央国企展现出强大的场景适配能力。通信领域三大运营商率先布局，中国移动接入DeepSeek-R1模型，应用于智能客服、云计算等场景；中国电信天翼云成为首家支持DeepSeek-R1模型的云服务商，实现全栈国产化推理服务；中国联通基于"星罗"平台适配DeepSeek-R1模型，应用于云桌面、编程助手等场景。

汽车领域，东风汽车、长安汽车等企业积极接入DeepSeek模型，计划在车型中落地应用。能源领域，中国石油、中国石化、中国海油等企业完成DeepSeek模型部署。数据显示，DeepSeek爆火一个月内，45%的央企完成模型部署，这种速度在过去难以想象。

不同行业展现出差异化特点：金融领域以银行为主导，证券、保险机构参与度高；政务行业虽项目数量不多，但因地方政府通过国企招标，金额位居首位；汽车领域则呈现多点开花态势。这种多元化布局标志着央国企从跟跑到领跑的战略跃迁。

03 速度与远见：技术狂欢下的落地阵痛

在政策红利推动下，AI应用市场急速爆发。2024年大模型中标项目数量较2023年增长15.5倍，金额增长7.2倍。这种爆发式增长带来了新的挑战：资源浪费和重复建设成为突出问题。部分企业未充分评估需求即仓促部署，导致算力设备闲置或频繁迭代。例如，多地政务云未经适配性验证即采购专用算力集群，实际使用率不足30%。

技术崇拜浪潮下，企业急于将生产数据、管理流程甚至战略决策接入第三方大模型，可能陷入"算法黑箱"风险。技术适配成为难题，如何将通用化技术方案与具体业务需求深度结合，仍需大量定制化开发。数据安全与隐私泄露风险也值得关注，政务数据涉及大量敏感信息，未经本地化部署或加密处理的模型调用可能引发隐私泄露。

市场鱼龙混杂现象同样存在，初期免费接口、定制化服务的糖衣褪去后，企业可能发现数据湖已成他人鱼塘，自建替代系统的迁移成本高达初始投入的N倍。这种"技术诱骗"现象在央国企转型过程中尤为明显。

面对这场智能化转型，央国企需要在速度与深度之间找到平衡。从政策时钟到市场时差的冲突，从技术攻坚到场景落地的挑战，这场转型注定充满波折。如何在深水区中把握方向，将是央国企面临的重要课题。