多年来，电信运营商一直在以某种形式使用AI，而生成式AI (GenAI) 取得的进展显著增加了运营商对AI的关注度以及围绕AI开展的相关活动。

　　运营商的 AI 战略聚焦于三大关键领域：

　　AI基础设施：运营商发现在基础设施供应方面存在机会，如能够应对不断增长的 AI 相关流量的数据中心。

　　通过AI提高生产力： 电信运营商正在越来越多地使用 AI（包括 GenAI）来更好地管理其网络，以及提高多个业务领域的效率和生产力。

　　AI软件服务：电信运营商正在面向消费者、企业和特定垂直市场开发基于GenAI的新产品和服务。

　　在AI基础设施方面，为满足AI相关网络流量的快速增长，越来越多的电信运营商正在转向数据中心和其它基础设施供应业务。根据Omdia发布的《2023-2033年AI网络流量预测》，全球AI网络流量将从2024年的每月39艾字节激增至2033年的每月2380艾字节。 

　　例如，Verizon近期推出了一套AI基础设施产品和服务 AI Connect。该产品/服务不仅面向Verizon自己的企业客户，还面向寻求满足AI流量激增需求的超大规模科技公司。Verizon 认为，其网络和数据中心资产使其处于有利地位，能够成为AI基础设施方面的重要参与者。Verizon在2025年1月推出AI Connect时表示，其现有基础设施承载AI服务已带来10亿美元的收入，早期客户包括谷歌和 Meta。

　　AI基础设施包含的另一个类别是AI相关的边缘网络，即将 5G和AI网络相结合的AI-RAN。AI-RAN的支持者表示，运营商通过该技术可以从其移动基础设施以及新的AI应用中创造额外收入。同为行业组织AI-RAN 联盟成员的软银和英伟达估计，电信运营商在新的AI-RAN 基础设施方面每投入1美元的资本支出，即可在AI推理方面赚取约5美元的收入。

　　电信运营商还使用AI来优化网络管理，包括任务自动化、预测网络问题、响应网络流量变化、维护或提高网络质量，以及最大限度地降低能耗。O2 Germany近期表示，其新型 AI 网络规划系统的预测准确率是先前规划工具的两倍。T-Mobile US正在使用AI来评估客户网络体验对业务的影响。

　　此外，运营商正在使用AI（包括 GenAI）来提高多个业务领域的生产力。AT&T开发的GenAI工具Ask AT&T最初旨在帮助软件开发人员编写计算机代码，但其已经将 Ask AT&T扩展到许多其它业务领域和应用场景中，包括撰写合同和财务报告，以及帮助客服坐席回复询问。Orange 表示，通过在150多个应用场景中使用 AI，其获得了新收入并节省了资金，在2024年创造了2亿欧元（约合 2.1 亿美元）的价值。

　　越来越多的电信运营商也在使用GenAI来改进其客户关系管理(CRM)系统。沃达丰表示，其在推出基于GenAI的数字助理 SuperTOBi 后，客户满意度得分大幅提升。SK Telecom 已经在韩国本土市场推出了基于AI的数字助理A. (Adot)，并准备于2025年在美国推出国际版 A* (Aster)。SK Telecom可能通过订阅、电商、营销或通过将A*使用权授权给其它公司，来借助A*获得新的收入来源。运营商还可以将AI服务作为福利来提高客户保留率或创造新收入： 法国运营商Free为其移动客户提供为期12个月的le Chat Pro （Mistar AI 的高级 AI 助手）的免费访问权限。

　　运营商正在寻求通过为企业客户提供新的 AI 软件服务来创造收入。Orange已经推出了能够处理常见 GenAI 用例（如为企业客户和公共部门客户提供文档摘要）的 Live Intelligence。Telefónica Tech的GenAI平台可用来创建可定制的虚拟助手。软银和OpenAI成立了一家合资企业，旨在面向日本公司开发和出售AI服务。

　　对于电信运营商而言，可采取的另一种方法是投资正在开发AI技术和服务的初创公司并与其合作。例如，Deutsche Telekom和NTT Docomo均为致力于开发AI音频技术及产品的初创公司ElevenLabs进行了战略投资。NTT Docomo在其2025年1月发布的一份关于投资ElevenLabs的声明中表示，其将与该初创公司合作，共同开发面向下一代通信的GenAI语音技术，并携手进军全球娱乐行业。

　　不同运营商针对大型语言模型 (LLM) 所采取的做法正呈现分化趋势。如果运营商自主开发LLM，则其可能会获得对该模型功能性和商业化发展的更强掌控力。一些运营商（特别是处于中国和日本等独特市场的运营商）正在采取这一做法，自主开发LLM。另一种选择是通过合作来分担相关工作，例如Deutsche Telekom、e&、Singtel、SK Telecom和软银通过共同成立合资企业GTAA，来开发面向电信行业的多语言LLM。然而，开发LLM也是一项专业性强、规模庞大的任务，大多数运营商可能难以承担。

　　更小、更具成本效益的模型可能会使电信运营商更易涉足该领域，中国AI公司DeepSeek开发低成本LLM 的策略体现了这一趋势。但对于大多数电信运营商而言，与LLM专业开发商合作来针对电信运营调整此类服务可能更为可行。例如，沃达丰选择微调专业提供商的LLM，而非自主开发LLM。

　　主要建议

　　识别并把握AI带来的机遇。电信运营商已经通过AI基础设施和AI服务创造了新的收入，并且正在使用AI来提高许多业务领域的效率。随着AI对商业、社会等领域的影响持续扩大，这些机遇在未来数年只增不减。运营商必须针对如何利用AI制定相应计划。

　　选择合适的AI战略组合。每家电信运营商都应根据其自身情况采取相应的AI战略。一些运营商可能适合同时布局三大AI战略，同时开发AI基础设施和AI软件服务，并使用AI来提高生产力，而一些运营商或许应该聚焦一两个AI战略。例如，SK Telecom制定了广泛的AI战略，目标是蜕变为一家AI公司，而沃达丰则专注于开发AI应用（例如其 AI助理 SuperTOBi），同时与超大规模科技公司在AI基础设施方面展开合作，并与LLM专业公司共同对其LLM进行微调，而非自主开发LLM。

　　充分利用电信相关优势。电信运营商应充分利用自身优势来开发AI业务。例如，运营商拥有电信网络和相关基础设施，这为其进军AI基础设施领域提供了基础，例如 Verizon正利用其优势推出AI Connect。运营商还可以通过打消数据保护和合规方面的顾虑，在AI基础设施领域构建差异化竞争力。

　　理性应对挑战。尽管AI备受关注，但其应用仍存在挑战。专家指出，广泛部署GenAI可能成本高昂，并且存在时延等技术限制。在AI基础设施和服务方面，电信运营商可能会与超大规模科技公司等其它类型的提供商竞争。一些收入预测似乎并不尽如人意。例如，Omdia预测，到2030年，全球运营商通过AI GPU服务获得的年收入仅为33 亿美元。但除了直接来自AI业务的收入，AI似乎还将产生更深远的影响。开发AI服务的运营商可能会发现，此举也有助于其赢得其它业务。另一方面，忽视 AI 的运营商可能会错过商机。

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责任编辑：米苑菲