电信人工智能：2025年第三季度市场状况

执行摘要

• GPU 领域竞争：英伟达在电信 AI 部署中的 GPU 代表性排名第一，AMD 和英特尔分别排名第二和第三，但与英伟达存在显著差距。除非中国增加竞争，否则英伟达仍主导该领域。
• 云领域竞争：谷歌和微软分别在与大型和小型/中型运营商的电信 AI 合作中位于顶端。
• AI 部署趋势：2024 年电信 AI 部署主要集中于通过客户服务、网络自动化和预防性维护等易取胜或低风险解决方案来节省成本。2025 年，使用 AI 在服务组合中实现创收目标的趋势逐渐明显，例如 GPUaaS、推理和 AI 工厂。
• 主权 AI：主权人工智能将 AI 工作负载保留在生成所在的国家或司法管辖区，例如卡塔尔的 Ooredoo、Indosat 和加拿大贝尔。运营商可以利用这一地位获得竞争优势。

近期发展

• 监管科技：监管机构正在制定支持在电信、广播、邮政服务和在线平台安全和创新使用人工智能的策略。
• 科技影响：运营商正与多家企业合作，扩大其人工智能产品组合，旨在为客户提供更快、更可靠的网络以及更愉快的交互体验。
• 能源焦点：人工智能将给数据流量带来压力，能源效率在无线接入网（RAN）和核心网中变得更加重要。
• 代理式构建块：智能体正成为客户服务、网络运营、计费和产品中基于人工智能服务的事实上的方法。
• 转向主权 AI：越来越多部署的电信私有云是为了满足政府关于数据保护合规性的要求。

电信 AI 追踪器

• 数据集覆盖范围：GSMA Intelligence 电信 AI 数据集涵盖超过 760 个运营商从 240 个国家。
• 部署区域：电信公司在其业务的不同部分部署人工智能，包括网络内部维护、客户服务、销售与市场营销、公司职能、数据中心等。
• 部署指标：大型运营商平均拥有比其小型和中型企业竞争对手多 20% 的 AI 部署。约 70% 的 AI 部署已经被运营商作为其日常业务的一部分启动，约 30% 处于试验或规划阶段。
• 部署优先级：客户服务（呼叫中心和其它销售接触点）仍然是运营商使用人工智能最常见的功能，占 GSMA Intelligence 追踪的所有部署的近 50%。
• 部署成熟度：客户关怀和销售与市场营销是最成熟的，分别约 78% 和 73% 已上线。网络和企业职能各自约 60% 已上线。
• 区域视角：拉丁美洲和欧洲的运营商平均进展最远，他们的 75–85% 的人工智能服务产品组合已经上线，而其他地区则是 50–60%。

深入分析：变现策略

• AI 技术栈：AI 通过基础基础设施的组合来实现，在其之上运行着大语言模型、基于代理的服务以及协调软件。
• 价值创造的甜点：电信接入网位于基础设施层，尽管 GPUaaS 和其他服务表明几家运营商正在向价值链上游移动。
• 计算能力分布：盈利成功将取决于产品是否满足客户期望，以及对于企业部门，是否帮助其降低成本或实现盈利。运营商需要确保其自身的接入网络以及与任何合作伙伴都具备所需计算能力。
• 变现模式：AI 服务可以位于运营商核心/私有云到网络边缘的光谱上，存在多种变现模式，例如 GPUaaS、AI 工厂等。
• 人工智能推理选项：边缘云在韧性、数据主权、能量效率、计算延迟等方面具有优势。