工信部AI服务商培育专项行动解读：首购首用+风险补偿红利

一、政策出台：从”人工智能+”顶层设计到服务生态补链

要理解这次专项行动的分量，必须把它放回中国人工智能政策的时间轴上看。2025年8月26日，国务院印发《关于深入实施”人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），这份文件被业内视为中国版”AI全面应用路线图”，明确提出要”培育人工智能应用服务商””打造人工智能应用服务链”，并发展”模型即服务””智能体即服务”等新模式。一年之后的2026年8月31日，工信部办公厅发布本次专项行动通知，正是对国务院文件中”培育服务商”这一任务的具体承接和落地操作手册。

时间节点的选择耐人寻味。过去两年，中国大模型赛道经历了轰轰烈烈的”百模大战”，基座模型能力快速逼近国际一线水平，但产业侧的真实痛点却越来越清晰：模型很强，落地很难。 hospitals要上AI辅助诊断、工厂要做质检智能化、政务大厅要部署智能问答，需求方往往既缺技术判断力，也缺实施组织力。官方文件对”人工智能应用服务商”的定义精准回应了这一断层——围绕用户单位智能化需求，提供咨询规划、交付实施、运营管理、安全治理等服务的企业或机构。这四类服务，恰好覆盖了一个AI项目从立项到长期运行的全生命周期。

换句话说，基座模型厂商解决的是”有没有”的问题，而应用服务商解决的是”能不能用起来、用得好、用得安全”的问题。工信部在通知中明确将服务商定位为”衔接技术供给与行业需求的重要支撑”，这个判断与产业界的体感高度一致：AI落地的最后一公里，不是靠一个API接口打通的，而是靠大量懂行业、懂模型、懂交付的专业团队一米一米铺出来的。

本次专项行动确立了”扩量提质、梯次培育、创新引领、应用导向”十六字原则，以构建”结构合理、分工有序、协同创新的多层次服务商梯队”为主线，目标是支撑形成”全要素协同、全链条贯通、全场景覆盖的人工智能应用服务生态”。值得注意的是，这是第一份以”应用服务商”为培育对象的部委专项文件，其政策信号意义在于：国家层面对AI产业的扶持重心，正在从供给侧的算力、模型，扩展到需求侧的交付、运营与治理环节。

央地政策的接力节奏同样值得观察。过去一年间，北京、上海、广东、浙江、四川等多个省市先后出台了人工智能产业支持措施，普遍包含模型研发补贴、算力券发放、场景开放清单等条款，地方层面的”弹药”已经相当充足；但各地普遍缺少一个统一的服务商组织化抓手——企业分散申报、政策分散兑现，形成不了合力。此次专项行动以”资源池+服务团”的方式把散落的市场主体重新组织起来，既是对国务院顶层设计的落地，也是对地方政策资源的再整合。从政策工程学的角度看，这是一次典型的”先立框架、再填内容”的操作：名录先建起来，机制先转起来，后续的采购倾斜、资金配套、标杆遴选才有承载主体。

二、政策核心点拆解：五大工具箱逐一透视

通知部署了四项重点任务：建立服务商资源池、提升服务供给水平、推动规模化应用、加强服务商支撑保障。四项任务之下，藏着一整套精心设计的政策工具。我们逐一拆解。

2.1 服务商资源池：从”散兵游勇”到”正规军名录”

资源池是整个专项行动的地基。文件要求各地区工信主管部门组织摸排本地区服务商情况（包括注册在本地的中央企业），建立服务商档案，由工信部汇总形成全国服务商资源池并”适时进行发布”。分档目标十分具体：到2026年底，全国池内服务商数量突破2000家；到2027年底不少于3000家；下辖国家人工智能产业创新应用先导区的省份，本地区池内企业数量应不少于100家。

这里需要补充一个背景数据：自2019年以来，工信部已先后批复上海（浦东新区）、深圳、济南—青岛、北京、天津（滨海新区）、杭州、广州、成都、武汉、南京、长沙等11个国家人工智能创新应用先导区，2026年8月，无锡又新获批国家人工智能产业创新应用先导区，先导区队伍扩容至12个。这意味着，仅先导区所在的省份，就需要贡献至少上千家池内企业，加上各非先导区的报送，3000家的总量目标并非高不可攀，但”结构合理、分工有序”的梯队要求，才是真正的考核难点。

在报送机制上，文件设计了”档案—资源池—线上平台”的三级架构：企业基础信息以档案形式（附件模板）沉淀，地区汇总形成本地池，工信部依据相关标准汇总形成全国池，并”适时建立人工智能应用服务商资源池线上平台”，做好信息共享运用。同时明确资源池内容将”定期更新”，工信部将建立常态化跟踪评估机制，组织行业专家开展实地指导。这套设计透露出治理思路的转变：名录不是一次性评奖，而是持续运营的动态数据库——做得好的企业往上走，长期无实绩的主体可能被更新出局。对企业而言，入池是起点而非终点。

对创业者来说，资源池的深层价值不在于”入池”本身，而在于入池之后的信用外溢效应。政府采购、央国企招标历来存在资质门槛与业绩门槛的双重循环悖论——没有业绩拿不到单，拿不到单就没有业绩。一旦全国资源池成为各级用户单位选型的参考名录，池内企业相当于获得了一层官方认证背书，这个隐性的”通行证”价值，可能比任何直接补贴都更实在。

2.2 首购首用：给”第一个吃螃蟹的人”发入场券

“首购首用”是本次通知中含金量最高的表述之一。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林在解读中给出了清晰定义：首购首用是指政府机关、事业单位等使用财政性资金，对首次进入市场、尚未形成商业业绩的创新产品实施优先采购的制度，以此激励人工智能产业加速应用创新。

熟悉产业政策史的读者会意识到，这是中国支持自主创新的一套成熟打法的AI版本。此前在重大技术装备领域，”首台（套）”政策曾有效破解了国产装备”不敢用、不能用”的困境；在新材料领域有”首批次”，在软件领域有”首版次”。如今，这套”三首”逻辑被移植到大模型、智能体和AI解决方案上，本质是国家以制度设计为创新产品创造第一批订单、第一批场景、第一批可验证案例。

赛智产业研究院院长赵刚的观点更为直白：大模型、智能体技术比较新，可能不成熟，会产生幻觉或安全问题。首购首用政策鼓励政府和大企业用户第一个购买、第一个使用，给服务商市场机会、应用场景和验证案例。用通俗的话讲，就是鼓励体制内用户去做”第一个吃螃蟹的企业”，并且用制度保障这只螃蟹可以放心吃。

2.3 风险补偿：为试错成本上保险

如果说首购首用解决的是”敢不敢买”，风险补偿解决的就是”买错了怎么办”。按照盘和林的解读，风险补偿通过财政补贴、保险机制等手段，分担采购方试用新技术时可能面临的风险，主要目的是降低”试错成本”，让企业敢于尝试新技术。赵刚进一步指出：有了首购，可能带来风险，一旦试错中出现风险，政府给予风险补偿，鼓励大家试错。

这两个工具是成对设计的。政府采购体系对经办人的追责机制，决定了采购决策者天然倾向选择成熟稳妥的方案；而AI恰恰是一个”不成熟”是常态的新兴领域。首购首用加风险补偿的组合，等于国家出面为创新采购的决策风险兜底，把”个人担责”转化为”制度担责”。这一设计如果能够在地方层面配出真金白银的补偿资金池，将成为撬动政府侧和央国企侧AI采购的关键杠杆。

当然，也要客观看到，文件目前的表述是”探索通过首购首用、风险补偿等模式”，”探索”二字说明这仍处于机制构建阶段。补偿比例多高、资金来源在哪、央地如何分担、免责边界如何划定，这些操作细则将直接决定政策的实际成色，也是后续观察的重点。

2.4 大模型、智能体、Token采购：按”用”付费成为官方导向

通知提出”加大大模型、智能体、Token（词元）等服务采购力度，提升行业用模用智质效”。这句话看似简短，实则传递了一个重要的采购范式转变：政府和重点行业采购AI，将从”买设备、买项目、买私有化部署”转向”买服务、买调用、按用量计费”。

Token（词元）是大模型处理文本的基本计量单位，按Token计费意味着AI消耗像水电一样按表计量。此前已有媒体报道过24小时运转的”词元工厂”——AI算力与模型服务平台昼夜不息地为千行百业输送智能服务。当”Token服务采购”写入部委文件，等于官方确认了这一计费模式和商业形态的正当性，对于做模型推理服务、智能体平台、MaaS（模型即服务）业务的企业而言，是需求侧确定性的重大加持。

更深一层看，这一导向还有财政效率的考量。传统信息化项目制采购动辄数百万元起步，建成后利用率不足的情况并不罕见；按Token、按调用量采购，可以把大额资本性支出转化为小额经常性支出，试错可以随时叫停，规模可以弹性伸缩。对预算约束日益收紧的地方政府来说，这显然是更友好的采购方式。

对产业格局而言，这一条还暗藏商业模式层面的推力。当“智能体”与“Token”并列成为官方认可的采购对象，意味着智能体即服务（Agent as a Service）不再只是投资圈的概念叙事，而成为可以进入政府采购目录的正规商品形态。能够把行业Know-How沉淀为可计价、可审计、可复用的智能体产品的企业，将直接受益于采购范式的切换；而依赖人力堆砌的传统集成模式，则会面临定价体系被重构的压力。政策在这里实际上扮演了商业模式裁判的角色——它选择了订阅与用量计费，而非一次性工程交付。

2.5 应用服务团与FDE：人才短板的制度化补课

在提升服务供给水平方面，文件要求组织服务商牵头组建”模数共振、算电协同”等类型的”人工智能应用服务团”，联合上下游单位打造一体化解决方案。按照报送要求，原则上每个地区报送不少于10个服务团，每个服务团由1家服务商牵头、不少于2家上下游单位联合参与。

“模数共振”指向模型与数据的协同，”算电协同”指向算力与电力基础设施的协同——这两个提法精准锚定了AI落地中最典型的两类复杂场景。而”服务团”的组织形态，实质是把单点企业的能力封装为”联合舰队”，以抱团方式承接大颗粒度的行业项目。对中小企业而言，跟着头部服务商”上船”进入服务团，是一条低成本进入大项目视野的现实路径。

更值得关注的是”前线部署工程师”（FDE）概念首次进入部委文件。通知鼓励服务商搭建FDE团队，扎根用户现场，保障场景落地；同时鼓励高校、职业院校与龙头服务商共建实训基地，批量培养”懂业务、通模型、知安全、能交付”的复合型人才。赵刚将FDE称为此次培育行动的核心人才抓手——既懂AI技术也懂行业业务的前端部署工程师，是AI规模化落地最稀缺的人力资源。这一表述意味着，AI行业的人才坐标系正在扩容：算法研究员之外，交付型、工程型、行业型岗位的价值被正式确认。

2.6 算力券与算力对接：降低最重的那块成本

在支撑保障方面，通知支持服务商加强与国家算力网络枢纽节点、国家算力互联互通节点、中国算力平台等对接，用好”算力券”等政策工具，降低算力成本。算力券并非新发明——珠海、成都、北京、上海、贵州等多地此前已有多批次发放实践，珠海市工信局2026年8月刚完成第四批算力券申领工作。但此次的不同之处在于，算力券的使用主体被明确扩展到”AI应用服务商”这一类别，且与国家算力基础设施体系直接挂钩。

对以算力为主要变动成本的服务商来说，算力券相当于一张定向降本优惠券。尤其对于做行业模型微调、批量推理服务的中型企业，算力支出往往占到运营成本的相当比例，券补政策叠加国家算力平台的规模化价格优势，能实质性改善毛利结构。不过需要提醒的是，各地算力券的额度、比例、申领门槛差异较大，且普遍”先到先得”，创业者应当把算力券纳入成本测算模型，但不能将其作为长期依赖。

2.7 出海支持：把中国AI交付能力装进国家合作框架

通知提出，有条件的地区建立完善”出海”综合服务体系，依托”一带一路”、金砖、中国—东盟等合作机制平台，推动优质人工智能应用项目出海落地。这一条容易被忽略，但战略意味深长。

过去几年，中国AI出海的主力是模型厂商和消费级应用；而应用服务商出海，输出的不是单一产品，而是一整套”咨询规划+交付实施+运营管理+安全治理”的交付能力。这种能力输出与”一带一路”共建国家的数字化转型需求高度契合——这些国家普遍存在数字化基础薄弱、本地IT人才短缺的问题，恰恰需要”陪跑式”的服务商而非”交钥匙式”的产品商。将AI服务出海嵌入国家间合作机制框架，相当于为服务商提供了外交层面的信用背书与渠道入口，这对在海外市场单打独斗的中小服务商而言，是难以自行构建的资源。

三、对创业者意味着什么：To G与To B的门槛重构

政策文本读完了，真正的问题是：一家几十人的AI创业公司，能从这份文件里得到什么？软盟资讯认为，可以从订单、信用、成本、人才四个维度来评估这场政策红利。

第一，订单入口变宽了。首购首用直接切中了政府采购的”业绩死结”。过去中小企业投标政府AI项目，常常在资格审查阶段就因”近三年类似业绩不足”被拦在门外；首购首用制度一旦落地，”尚无商业业绩”的创新产品反而获得优先采购资格，这对初创团队是从0到1的破冰机制。叠加真实场景开放——文件明确”组织开放一批真实场景，积极引入服务商开展落地实践”——政府侧的第一批种子订单有望向池内中小企业倾斜。

第二，信用背书变实了。进入全国服务商资源池、加入经官方报送的应用服务团、入选标杆解决方案案例，这三层认证体系将显著降低中小服务商的市场信任成本。在AI项目动辄涉及数据安全与业务连续性的To B交易中，信任是最贵的交易成本，官方名录恰好提供了第三方增信。

第三，成本结构变轻了。算力券降低算力成本，Token化采购降低了客户的决策门槛从而缩短销售周期，实训基地建设则将缓解”招不到既懂行业又懂模型的人”的长期痛点。三者叠加，中小服务商的单位经济模型有望改善。

第四，生态位变多了。“多层次梯队”的定位意味着政策并不只扶持巨头：牵头做总集成的、做行业Know-How封装的、做安全治理评测的、做算电协同运维的，都能在梯队中找到位置。尤其在服务团机制下，中小企业作为”上下游联合参与方”进入大项目分包链条，比自己独立投标现实得多。

需要强调的是，政策红利对不同体量企业的适配方式并不相同。初创团队（30人以下）的最优解是深耕单点：在一个高频刚需场景里把”小快轻准”产品包打磨到极致，借首购首用拿下第一个政府订单，完成从0到1的信用原始积累；成长期企业（百人规模）应重点争取服务团牵头资格，把产品能力升级为总集成能力，向复杂场景交付要溢价；头部服务商则更适合扮演生态组织者角色，牵头实训基地建设、主导行业标准与标杆方案输出，在政策框架内占据规则制定的有利位置。梯队化政策的要义，就是让每个层级的企业都有向上跃升的通道。

当然，创业者也需要保持清醒：文件本身不直接发钱，绝大部分红利需要经过地方执行层的转化——地方是否出台配套的首购目录、是否设立风险补偿资金池、是否真的开放场景，决定了政策红利是”可触摸”还是”看得见够不着”。政策窗口期通常伴随执行温差，跑得快的企业才能吃到头啖汤。

四、赛道研判：哪些方向最受益

结合政策工具与市场需求结构，软盟资讯梳理出四条受益确定性相对较高的赛道，并对其受益逻辑与风险点做了对照分析。

除上述四条主线外，两条延伸赛道同样值得留意。一是AI人才培训与实训服务：实训基地共建、FDE人才批量培养，将催生面向AI交付岗位的职业教育与认证市场。二是AI出海服务：依托”一带一路”、金砖、中国—东盟机制的项目落地，需要大量本地化交付、合规咨询的配套服务商，这可能成为下一波中国AI企业国际化的主要形态。

五、实操指南：怎么申请进入服务商资源池

对有意入池的企业，通知已经给出了清晰的时间表与工作流：各地区汇总服务商档案、形成本地区资源池后，须于2026年12月1日前将资源池信息报送至工信部科技司，并定期更新；服务团信息随资源池一并报送；2027年12月1日前，各地区报送专项行动总结报告，工信部组织整体评估并梳理标杆成果。政策咨询电话为工信部科技司010-68205250。

具体操作上，软盟资讯建议企业按五步走：其一，对照服务商定义自查定位，明确本企业在咨询规划、交付实施、运营管理、安全治理四类服务中的主攻环节；其二，盯住本省工信主管部门的摸排通知，第一时间按附件模板填报服务商档案，注意中央企业按注册地纳入地方摸排范围；其三，评估是否牵头或参与服务团，中小企业优先选择”上下游联合参与方”角色，绑定行业头部服务商；其四，把已有项目整理成标准化的”小快轻准”产品包，这是后续供需对接和标杆遴选的敲门砖；其五，关注工信部”适时建立”的资源池线上平台，届时全国名录与信息共享将大幅提升入选企业的曝光度。

需要特别提示的是，文件明确对专项行动实施效果好的地区，工信部将在有关政策、项目中予以倾斜支持。这意味着各省之间将形成一定的申报竞争，地方主管部门有动力做大本地区资源池，企业在此窗口期与主管部门的沟通效率，往往高于政策常规期。同时，资源池将”定期更新”、评估将”常态化”，入池不是一劳永逸，交付案例与真实口碑才是留在池内的通行证。

六、冷思考：三个待验证的问题

在普遍乐观的解读声中，软盟资讯认为有三个问题需要留给时间和数据来回答。

其一，资源池会否演变为”名录经济”。3000家的数量目标需要警惕”重入库、轻培育”的倾向。如果入池标准把关不严，名录的含金量将被稀释，最终沦为一份加长版的黄页；反之，如果标准过严或偏向大企业，中小创业者又将被挡在门外。资源的动态进出机制、劣汰条款的设计，是检验资源池成色的第一块试金石。

其二，首购首用与风险补偿的真金白银从哪里来。两项制度的效力取决于地方配套：首购目录谁来定、补偿资金池有多大、免责条款如何与审计制度衔接，这些都需要地方财政、审计、纪检等多个系统的协同。历史上”三首”政策在部分地区的落地就曾遇到预算科目与追责机制的摩擦，AI版的落地难度只会更高而非更低。

其三，服务商能力能否跟上政策预期。政策设定的目标是”复杂场景交付能力显著增强”，但FDE人才从培养到成规模供给需要以年计的周期，复合型人才的缺口短期内难以靠实训基地快速填平。如果供给侧能力建设跟不上需求侧的采购放开，可能出现”有钱有单没人干”的错配，或者项目质量参差引发的信任回摆。

结语：AI产业政策的”下半场”开赛

如果说2023年至2025年中国AI政策的关键词是”算力基建”与”大模型攻坚”，那么本次专项行动的发布，标志着政策重心正式切换到”应用交付与生态运营”的下半场。资源池解决”谁来做”，首购首用与风险补偿解决”谁先买”，Token采购解决”怎么买”，服务团与FDE解决”怎么做”，算力券解决”成本怎么降”，出海体系解决”市场在哪扩”——一套覆盖AI落地全链条的政策闭环已然成形。

对创业者而言，这份文件最实际的启示或许是：AI创业的胜负手，正在从”模型能力”转向”交付能力”。未来两到三年，谁能把技术封装成”小快轻准”的标准化产品包，谁能在行业现场扎下根，谁就能在2000家乃至3000家的资源池梯队中占据有利身位。政策已经开门，路终究要靠企业自己走。