近年來，美國科技巨頭如蘋果、谷歌、特斯拉持續投入前沿技術研發，驅動了從人工智能到新能源的產業革命；而中國部分互聯網企業卻因過度聚焦‘流量變現’和‘用戶收割’模式備受爭議。尤其在工業互聯網數據服務這一關鍵領域，這種差異表現得更為明顯。
一方面，美國企業依托成熟的創新生態，將技術研發視為核心競爭力。以工業互聯網為例，通用電氣（GE）推出Predix平臺，通過數據采集與分析優化制造業效率；微軟Azure IoT構建了從邊緣計算到云端的完整解決方案。這些企業通過長期研發投入，在工業數據智能、預測性維護等場景中創造了實際價值，并形成了可持續的技術壁壘。
反觀國內部分互聯網企業，受短期盈利壓力和市場環境影響，更傾向于利用現有流量優勢進行快速變現。在工業互聯網領域，盡管有海爾COSMOPlat、樹根互聯等平臺積極布局，但整體仍面臨核心技術積累不足、數據服務深度不夠的問題。部分企業甚至將消費互聯網的‘補貼-壟斷-收割’模式簡單套用于工業場景，導致數據服務停留在基礎采集層面，難以形成真正的產業賦能。
造成這種差異的深層原因在于：美國擁有支持長期研發的資本市場、完善的知識產權保護體系以及產學研協同機制；而國內互聯網行業曾經歷野蠻生長階段，在監管滯后、資本逐利的背景下形成了路徑依賴。值得注意的是，隨著國家對‘專精特新’企業的政策扶持和反壟斷監管的加強，阿里云、華為云等企業正在工業互聯網領域加大研發投入，展現轉型跡象。
中國工業互聯網數據服務要實現突破，需在三個方面著力：一是建立以實際價值為導向的技術創新體系，避免概念炒作；二是完善數據要素市場化配置機制，打破‘數據孤島’；三是引導資本投向基礎研發領域，而非簡單模式創新。只有在科技創新與商業價值間找到平衡點，才能在全球工業互聯網競爭中實現從‘跟跑’到‘并跑’的跨越。
