电信行业AI现状：2025年中国趋势

推动电信行业AI发展的趋势 为了编写第三版NVIDIA《电信行业AI现状》年度报告，我们对中国250多名电信专业人士进行了调查，以评估整个行业如何投资、部署AI并从中获益。结果表明，AI已经在该行业的多个业务领域得到了广泛运用—从虚拟客户服务等外部解决方案到将AI集成到无线接入网络(AI-RAN)。 调查发现，所有电信受访者都在评估或采用AI，旨在提升客户体验和员工生产力，改善网络运营，削减成本并开拓新商业机遇。具体而言，在电信行业，生成式AI的采用率有所上升，超过一半的受访者表示，他们已实施或正在评估其首个生成式AI案例。 该行业内的AI投资将继续扩大，58%的受访者表示将在2025年增加投资。整个行业预计会优先考虑以下投资：构建AI基础设施、通过第三方AI解决方案加快采用进度以及对员工进行AI技能培训。 一线洞察 该调查主要面向电信专业人士，他们是投资、实施AI以及向其公司交付AI成果的首要责任人。调查于2024年10月至11月期间进行。受访者涵盖中国电信公司，包括网络运营商、系统集成商、互联网服务提供商、网络设备提供商和独立软件供应商等。60%的受访者为高级主管和总监，另约40%为个体参与者。从职位来看，近80%的受访者来自工程、网络运营、架构设计、数据工程、云运营和IT部门。本年度调查开辟了一个专门的版块，旨在了解生成式AI解决方案的采用、实施情况及其面临的挑战。 对电信行业AI的关键见解 AI采用率和投资有所增加 将AI集成到网络运营之中的举措得到广泛关注 38%的受访者称网络规划和运营(包括AI-RAN)是优先投资领域。 54%的受访者表示，他们正在运营中积极运用AI， 该比例较2023年的43%有所增长，表明电信行业中AI的集成趋势日益明显。58%的受访者表示，他们计划在2025年增加AI基础设施支出。 另有34%的受访者表示，他们将投资AI以优化现场运营。未来的投资领域包括利用AI来完成5G变现以及推进6G网络研发。 改善客户体验仍是首要用例 生成式AI成为主流 的受访者表示，他们已积极采用或正在评估生成式AI用例。超过一半 36%的受访者表示，优化客户体验一直是优先事项。 在对采用生成式AI感兴趣的受访者中，84%的受访者计划向客户提供生成式AI服务，此举表明他们将生成式AI视为商机。 虽然利用AI来改善客户体验仍然是主要用例，但其他优先事项已开始奋起追赶，投资于AI赋能网络基础设施尤为如此。 开源AI解决方案有所增长 AI发挥的最大业务影响？员工生产力。 57%的受访者报告称，提高员工生产力是AI的最大优势。 35%的受访者表示他们计划使用开源工具， 较2023年的24%有所增加。受访者指出，AI开发正趋向采用多种方法。此外，内部AI解决方案的比率从21%同比增长至28%。42%的受访者表示，他们将继续与第三方合作，共同开发AI解决方案。 这是今年调查取得的最重要结论之一，该比例较2023年的32%有所增长。在业务指标方面，82%的受访者认同，AI对净收入产生了积极影响，77%的受访者证实AI有助于降低成本。 57% 电信行业的AI采用率创历史新高 随着电信行业对采用AI的兴趣日益增加，整个行业将持续采取措施，将其整合到基础设施和业务领域内。100%的受访者均表示其所在公司已开始运用AI开展工作，比率相较于2023年的89%有所上升。在是否会积极实施和评估AI方面，受访者反应不一，54%的受访者表示当前正积极使用AI，另有46%的受访者表示尚处于试用或试点评估阶段。表示未使用或计划使用AI的受访者比例从2023年的11%下降到0%。 的电信受访者已部署AI。 在全球范围内，对于调查受访者而言，数据分析是最常见的AI计算工作负载，54%的受访者表示正在使用AI或正在评估其用途。42%的受访者称对话式AI是最热门的深度学习工作负载。 在电信行业，AI正对业务产生切实影响 AI不仅提高了员工生产力，还增加了盈利 与2023年32%的比例相比，今年有57%的受访者表示，电信行业中员工生产力受AI的影响最大。在改善业务运营方面，37%受访者表示，AI可帮助改进网络运营，这一比率排在第二位。34%的受访者同意，AI有助于降低成本。 受访者表示，AI已对其所在公司的盈亏产生积极影响，大多数受访者认同AI有助于提升收入并降低成本。82%的调查受访者证实，AI有助于提高年收入，18%的受访者表示，AI在特定业务领域贡献了超过10%的营收增长。77%的受访者同意，AI有助于降低年度运营成本。 提高AI采用率仍面临挑战，2024年的调查表明，2023年调查得出的三大挑战呈现加剧态势或保持同等水平。 与2023年34%的受访者相比，今年有43%的受访者表示，对数据科学家、工程师、架构师和开发者等AI专家的需求已成为阻碍电信行业大规模采用AI的关键障碍。42%的受访者表示，无法量化投资回报(ROI)是一项主要挑战。27%的受访者表示采用AI存在预算不足的情况，这一比例与2023年持平。 2025年，AI投资将呈增长态势 电信公司正在寻求生态系统合作伙伴，以扩大企业AI的应用范围 随着电信行业AI技术走向成熟，明年预计将吸引更多AI投资。 58%的受访者计划在2025年增加AI基础设施预算。业界对AI可推动业务成功充满信心也印证了这一趋势：72%的受访者赞同“AI将帮助我所在的公司确立竞争优势”，77%的受访者认同“AI对我所在公司未来取得成功至关重要”。 AI投资将覆盖不同优先领域，但核心主题是集中开支获取资源，帮助进一步开发并大规模采用AI。47%的受访者表示，未来一年的首要投资重点是与独立软件供应商、全球系统集成商和服务交付合作伙伴等第三方合作伙伴合作，以加速采用AI。投资于AI训练将成为第二大优先事项，以便员工充分利用公司借助AI解决方案获得的生产力优势。此举同时旨在应对前文提及的内部缺乏AI专业知识这一主要挑战。40%的受访者表示，明年将增加在AI基础设施方面的支出，而27%的受访者准备在探索更多AI用例方面进行投资。 电信公司会综合利用内部资源，并与外部合作伙伴携手开发其AI解决方案。42%的受访者表示，他们选择与合作伙伴携手开发AI，而28%的受访者称他们选择自主构建AI。在接受调查的电信专业人士中，35%的受访者表示使用了开源工具。 将AI集成到电信网络基础设施中 AI正逐步融入整个运营栈中 公司所投资的大规模用例表明，AI已在各个电信业务领域得到广泛采用。网络规划和运营以38%的占比成为AI的首要优先投资事项。客户体验优化占比达36%，属于第二大投资领域。同时，34%的受访者表示，他们在去年投资了AI以优化现场运营。 基础设施仍将是未来一年的重点用例，35%的受访者表示，网络规划和运营将成为未来12个月的首要投资用例。使用AI优化客户体验排名第二，占比为34%，其次是现场运营优化，占比为30%。 在表示将投资AI以推动5G变现和/或6G研发的受访者中，约三分之二(65%)的受访者确认，他们正开始投资或考虑进行投资，以便在RAN上部署AI服务来满足运营和用户需求。47%的受访者称正进行投资，以利用AI来提高RAN的频谱效率。41%的受访者表示将对在同一基础设施上部署AI和RAN应用进行投资。此类主题均与AI-RAN相关，AI-RAN可将加速计算整合到网络基础设施栈中，从而提供软件定义加速平台，通过同一基础设施为RAN和AI提供支持。 生成式AI的采用率、优势与挑战 电信公司正利用生成式AI来帮助实现内部和外部业务目标 电信公司已采用生成式AI，并将其广泛应用于运营和业务领域，包括面向客户的解决方案、后台助手和网络内基础设施。生成式AI作为一种新型AI应用，可利用神经网络来识别现有数据中的模式和结构，以生成全新原创内容，如文本、图像、视频、音频和3D资产等。 在正在评估或已部署生成式AI的受访者中，57%的受访者表示他们已部署其首个生成式AI服务或应用，另有28%的受访者称他们将在明年部署AI服务或应用。 61%的受访者指出，提升员工生产力和工作效率(例如编码或内容生成助手)是生成式AI最主要的用例。网络运营和管理是生成式AI的第二大用例，占比为43%。 受访者报告称，销售和法律团队对生成式AI使用实现了最快的同比增长。32%的受访者报告称，他们正利用生成式AI来进行销售交易流自动化和数据汇总，该比例较2023年的18%有所增长。30%的受访者表示，他们已在法律文档审查和合同生成中使用生成式AI，该比例较去年的15%有所增长。 电信公司在生成式AI方面实现了可观的投资回报率。其中，编码助手或知识服务(例如：根据用户查询基于特定数据源创作内容)以及法律文档审查对员工效率的提升效果最为显著。利用生成式AI进行网络规划和设计的投资回报率位居第二。 43%的受访者表示，在进行生成式AI模型推理时，结果的准确性是最重要的因素，重要性远超调查得到的其他答案。据15%的受访者称，部署灵活性和数据驻留以及能够根据新模型版本更改AI模型是第二大重要因素。 与AI常规采用和实施面临的挑战类似，49%的中国受访者表示，他们在实施生成式AI时面临的最大挑战，是无法量化投资回报率。近三分之一(29%)的受访者表示，缺乏AI专家来实施生成式AI也是其中一项挑战。实施生成式AI的第三大和第四大挑战为网络安全和缺乏可解释的AI工具，各占比18%。 展望未来 AI正在与电信行业实现融合。我们的第三次年度调查表明，AI在从网络到运营等各个方面帮助电信公司实现了转型，助力开发和部署实现了持续增长。 对电信公司而言，采用AI尤为关键，因为该行业在全球几乎所有人的日常生活中都发挥着不可或缺的作用。电信公司不仅是语音和互联网等基础服务的关键推动者，而且也是值得信赖的本地基础设施来源，因此将成为推动创新和采用AI等各类软件的平台。电信运营商既是AI的采用者，也将成为向全球几乎每个国家/地区的数十亿客户提供AI解决方案的强大引擎。 通过电信行业在网络堆栈中采用AI的举措，我们可以清楚地看到这一趋势。软件定义网络的下一步发展是AI原生网络，其中AI可以帮助有线和无线网络提高能效和成本效益，并能够灵活适应不同的工作负载和条件。 在无线蜂窝网络领域，AI正助力推动5G网络的变现进程，同时也在6G技术的研发中发挥着关键作用。借助无线蜂窝网络中的AI-RAN，电信运营商不仅是AI的主要用户，而且是本地地区和区域中边缘设备的AI部署中心。 生成式AI和代理式AI有望渗透至电信行业的各个领域，从提升员工生产力，重塑客户体验，探索全新营收机遇，再到为网络运营商构建面向未来的平台，从而进一步开发特定领域的应用。 随着电信行业对AI的采用日趋成熟，AI的优势也将更加多元化。AI将助推新型营收，提高投资回报率，并提供强大的新应用和服务，还能提升网络性能和运营效率。 准备好开始了吗？ 如需详细了解创新型电信公司对AI和生成式AI的使用情况，请访问nvidia.cn/industries/telecommunications/ai