近年来，美国科技巨头如苹果、谷歌、特斯拉持续投入前沿技术研发，驱动了从人工智能到新能源的产业革命；而中国部分互联网企业却因过度聚焦‘流量变现’和‘用户收割’模式备受争议。尤其在工业互联网数据服务这一关键领域，这种差异表现得更为明显。
一方面，美国企业依托成熟的创新生态，将技术研发视为核心竞争力。以工业互联网为例，通用电气（GE）推出Predix平台，通过数据采集与分析优化制造业效率；微软Azure IoT构建了从边缘计算到云端的完整解决方案。这些企业通过长期研发投入，在工业数据智能、预测性维护等场景中创造了实际价值，并形成了可持续的技术壁垒。
反观国内部分互联网企业，受短期盈利压力和市场环境影响，更倾向于利用现有流量优势进行快速变现。在工业互联网领域，尽管有海尔COSMOPlat、树根互联等平台积极布局，但整体仍面临核心技术积累不足、数据服务深度不够的问题。部分企业甚至将消费互联网的‘补贴-垄断-收割’模式简单套用于工业场景，导致数据服务停留在基础采集层面，难以形成真正的产业赋能。
造成这种差异的深层原因在于：美国拥有支持长期研发的资本市场、完善的知识产权保护体系以及产学研协同机制；而国内互联网行业曾经历野蛮生长阶段，在监管滞后、资本逐利的背景下形成了路径依赖。值得注意的是，随着国家对‘专精特新’企业的政策扶持和反垄断监管的加强，阿里云、华为云等企业正在工业互联网领域加大研发投入，展现转型迹象。
中国工业互联网数据服务要实现突破，需在三个方面着力：一是建立以实际价值为导向的技术创新体系，避免概念炒作；二是完善数据要素市场化配置机制，打破‘数据孤岛’；三是引导资本投向基础研发领域，而非简单模式创新。只有在科技创新与商业价值间找到平衡点，才能在全球工业互联网竞争中实现从‘跟跑’到‘并跑’的跨越。
