GSMA最新洞察：全球電信行業AI部署怎么樣？

電信AI正呈現出“戰略轉型、多點突破、能耗承壓”的鮮明特征。

2026年1月，GSMA（全球移動通信系統協會）發布《電信行業人工智能：2025年第四季度市場現狀》報告。該報告基于全球240個國家760余家電信運營商的公開數據，從核心趨勢轉變、最新行業動態、全球部署格局、主權AI（Sovereign AI）發展以及AI與能源的關聯等多個維度，全面剖析了2025年下半年全球電信行業人工智能的發展現狀，為行業發展提供權威參考。

轉變

從成本節約到增長驅動 主權AI構建競爭優勢

過去半年，全球電信運營商的AI應用戰略發生了根本性轉變。此前，AI部署的核心目標集中于內部成本優化，如今運營商正積極將AI技術融入產品組合，強化商業化運營，尤其針對企業客戶群體開拓新的收入增長點。

在技術先行的美國與韓國市場，這一趨勢表現尤為突出。2025年6月以來，兩國新增的AI部署中，有50%以創收為核心目標，應用場景涵蓋推理服務、GPUaaS等多個領域。這一趨勢正逐步向其他地區蔓延，與早期實現的成本優化成效形成互補，推動行業進入“降本+增收”雙輪驅動的新階段。

為抓住市場機遇，運營商需構建具體的AI商業化模式，例如面向企業客戶的GPUaaS、企業級AI解決方案、智能自動化服務等。在這個快速發展的賽道中，威瑞森、德國電信、韓國電信、阿聯酋電信集團（e&）、卡塔爾電信等先行者已搶占先機。那些未能及時推出面向企業的AI產品的運營商，將面臨被市場淘汰的風險。GSMA智研院預計，2026年行業將披露更多與AI相關的營收數據，這將成為衡量AI商業化成效的重要指標。

從全球部署目標的分布來看，截至2025年第四季度，80%的AI部署仍以成本節約為目的，僅有20%聚焦創收。不過區域差異顯著，北美地區的創收型部署占比高達50%，遠超亞太（30%）、歐洲（20%）等地區，凸顯出不同區域在AI商業化進程中的發展差距。

此外，主權AI正成為電信運營商的差異化競爭優勢，而私有數據中心則是承載主權AI的核心基礎設施，二者的協同發展成為行業新的增長引擎。

報告指出，電信私有數據中心的建設進程正在加速，截至2025年12月，50%的AI相關部署已進入商用階段，這一比例較2025年9月的25%實現翻倍增長。這一增長背后，是各國政府對數據主權的重視程度不斷提升。全球范圍內，政府正收緊數據主權相關法規，要求企業將數據本土留存，這一政策導向成為推動運營商在本土部署AI工作負載的關鍵動力。

運營商的商業機遇在于將數據中心資產轉化為“人工智能工廠”，即推理與計算樞紐，通過為企業客戶提供算力支持、數據處理等服務實現商業化變現。值得注意的是，即便部分國家暫未出臺明確的數據主權相關要求，由于該趨勢尚處于萌芽階段，先行布局的運營商仍可搶占市場先機。

若運營商不通過組建合資企業等方式自主研發電信行業專用大語言模型（LLM），就需要與專業的模型供應商或GPU制造商建立合作，例如英偉達、Cohere、Perplexity、Anthropic等企業，以此彌補技術短板，快速切入市場。在私有數據中心的應用方向上，部分部署用于運營支撐系統/業務支撐系統（OSS/BSS）的自動化，以提升內部運營效率；但更多的是為了滿足企業客戶的高性能計算需求，以及政府提出的數據本土留存要求而進行的新建項目。報告預測，2026年，數據主權相關要求將進一步推動私有云建設加速發展。

商業、技術與監管領域多點突破

2025年下半年，全球電信行業在AI的商業應用、技術創新與監管政策方面均取得了諸多突破性進展，為行業發展注入新活力。

在商業領域，運營商紛紛推出面向市場的AI產品與服務。澳都斯電信（Optus）推出“澳都斯專家人工智能”（Optus Expert AI），這是一款面向一線團隊的智能體AI解決方案；印尼電信（Indosat）推出基于AI的智能監控解決方案“視覺人工智能”（Vision AI）；韓國電信（KT）打造“韓國電信人工智能體驗站”（KT AI Station），為用戶提供沉浸式的AI體驗；泰國電信（True）部署AI驅動的運營數據中心系統（AI-CODC），用于提升網絡性能與穩定性；卡塔爾電信（Ooredoo Qatar）推出由英偉達Hopper系列GPU提供算力支持的主權AI云平臺，強化本土算力服務能力。

在技術領域，AI與網絡技術的融合不斷加深。烏姆尼亞電信（Umniah）與愛立信合作，部署AI/機器學習解決方案，降低網絡能耗；美國電話電報公司（AT&T）聯合艾拉科技（Aira Technology）與愛立信，在愛立信智能自動化平臺上測試AI生成的無線應用（rApp）；加拿大貝爾公司（Bell Canada）與Cohere達成戰略合作，為政府與企業客戶提供基于主權AI的解決方案；阿聯酋電信集團（e&）推出AI無人機解決方案，用于通信基站巡檢，提升運維效率；芬蘭電信（Elisa）深化與谷歌云的合作，打造AI驅動的自主運維網絡；Anthropic公司發布Claude Opus 4.5大語言模型，為電信AI應用提供更強大的技術支撐。值得關注的是，2025年第四季度，英偉達宣布向諾基亞投資10億美元，助力AI無線接入網的研發，成為行業焦點事件。

在監管領域，各國政府加快了AI相關政策的制定與落地。韓國選定五支精英團隊，啟動“自主可控人工智能基礎模型項目”，推動本土AI技術研發；英國通信管理局（Ofcom）發布戰略規劃，旨在支持AI在電信、廣播、郵政及在線平臺領域的安全創新應用；巴西啟動關于AI在電信網絡與網絡安全領域應用的行業咨詢，為后續政策制定收集意見。這些監管政策的出臺，將進一步規范行業發展，同時也推動運營商加快私有云建設，以滿足數據本土留存的合規要求。

從這些動態中可以提煉出三大行業啟示：商業層面，運營商正從成本優化轉向創收目標，合作成為豐富產品組合的關鍵；技術層面，AI智能體崛起、邊緣計算需求提升、能源優化成為核心技術方向；監管層面，主權AI加速私有云投資，提前布局合規體系成為運營商的重要任務。

全球電信AI部署格局

客戶服務占主導，多領域協同發展

GSMA智研院的電信AI數據庫涵蓋全球240個國家的760余家電信運營商，盡管該數據庫基于公開披露的信息，并非窮盡所有案例，但仍能清晰反映全球電信AI的部署格局。在部署地區分布上呈現出“歐洲領先，多區域跟進”的特點，在應用領域分布上呈現出“客戶服務占主導，多領域協同發展”的特征。

從部署地區來看，全球共有158個國家落地了AI解決方案。其中，歐洲以39個國家位居首位，展現出領先的技術應用水平；拉丁美洲（29個）、亞太地區（21個）緊隨其后，成為AI部署的重要陣地；撒哈拉以南非洲（19個）、中東及北非地區（8個）、歐亞地區（3個）、北美地區（10個）依次排列。

在國家內部的運營商參與度上，72個國家僅有1家運營商部署AI，35個國家有2家運營商部署，51個國家有超過2家運營商布局，體現出不同國家對AI技術的接納程度與發展階段存在差異。

從應用領域分布來看，電信AI的部署呈現出明顯的集中化特征。客戶服務是最核心的應用領域，占比高達47%，典型應用場景包括AI聊天機器人、垃圾信息過濾、用戶體驗優化等，這些場景具有低風險、易落地的特點，能快速為運營商帶來效益。

網絡優化與銷售及市場營銷領域的部署占比均為16%。網絡領域的應用包括前瞻性維護、AI驅動的RAN優化、節能降耗等；銷售及市場營銷領域則聚焦于客戶銷售、應用開發、為企業客戶提供AI賦能服務等。此外，企業職能、數據中心及其他領域的部署占比分別為9%、3%、9%，整體占比較低，但隨著行業發展，這些領域的重要性將逐步提升。

運營商規模差異

大型運營商優勢顯著

從運營商規模來看，規模效應在AI部署中表現得十分顯著。數據顯示，大型運營商的平均AI部署數量為1.7個，中小型運營商則為1.3個。大型運營商的部署數量比中小型運營商高出約20%，這一差距源于大型運營商具備更充足的資金、更完善的研發體系，以及更強的搶占先發優勢的戰略意愿。

從區域來看，北美地區的大型運營商平均部署數量最高，達到2.4個，亞太地區為2.1個、歐亞地區為1.8個緊隨其后，凸顯出這些地區大型運營商在AI布局上的積極性。

從部署成熟度來看，截至2025年第四季度，全球66%的AI部署已進入商用階段，3%處于試點階段，31%處于規劃階段。區域層面，拉丁美洲的商用化比例最高，達到85%，歐洲（71%）、歐亞地區（72%）次之，撒哈拉以南非洲（56%）、中東及北非地區（55%）商用化比例相對較低，反映出不同區域在AI技術落地應用進程中的差異。

從電信人工智能部署的領域占比分布來看，運營商的核心發力點高度集中，其中客戶服務以 47% 的占比成為最主要的應用領域，凸顯出運營商借助 AI 技術優化服務體驗、提升服務效率的核心訴求；網絡與銷售與市場營銷領域的部署占比相同，均為 16%，反映出運營商在強化網絡性能優化、拓展商業變現渠道兩大方向上的均衡投入；企業職能與其他領域的部署占比均為 9%，是 AI 應用的重要補充場景；而數據中心領域的部署占比相對較低，僅為 3%，在整體 AI 布局中處于次要位置。

在合作生態方面，運營商需在通用大語言模型與專用大語言模型之間找到平衡點。GSMA的開源大語言模型基準測試表明，混合使用現成模型與定制化模型的方案，對運營商而言最為合理。這也解釋了為何相較于谷歌、OpenAI等AI行業巨頭，規模較小的Perplexity能成為電信AI項目中最常見的模型合作伙伴。在GPU供應商與超大規模云計算服務商領域，不同規模的運營商選擇存在差異，大型運營商更傾向于英偉達、谷歌，而中小型運營商則更偏好微軟、亞馬遜云科技（AWS）。

關鍵議題

AI驅動的能耗挑戰與應對路徑

報告著重強調，AI技術在推動電信行業發展的同時，也帶來了嚴峻的能耗挑戰，能源管理正成為運營商的核心戰略議題。

當前，AI相關業務僅占蜂窩網絡流量的0.1%，但這一占比正以每月翻倍的速度增長。按照這一趨勢，AI流量將快速攀升，進而推高運營商的能源消耗。 GSMA智研院通過不同場景建模預測，到2030年，在基準場景下，AI或將導致運營商能耗提升25%；在低增長場景下，能耗增幅為10%-15%；在高增長場景下，增幅將高達50%。

人工智能對流量格局的間接影響或被低估。其更大作用在于推動用戶增加網頁瀏覽、視頻觀看、拓展現實內容消費等互聯網服務使用，且AI技術將嵌入各類品牌網站與應用，帶來的流量增長遠超AI原生應用本身。在未計入AI因素時，個人用戶流量占移動總流量的80%，多項估算顯示，到2030年AI或將推動整體流量至少增長15%，且大部分增長源于對非原生應用的流量帶動。

報告指出，每1字節流量的增長都與能耗直接相關，流量并非抽象的統計數據，其增長背后是運營商為滿足需求而進行的網絡擴容，以及隨之而來的能耗上升。通過對不同人工智能流量場景的分析，可預判未來移動網絡的能耗壓力：在最可能的基準場景下，到2030年電信運營商年能耗將因AI應用增長約 25%，低增長場景增幅為10%-15%，高增長場景則高達50%。盡管具體增幅存在變數，但運營商的網絡戰略必須將能源管理置于優先地位，同時充分評估云端外數據處理的投資回報率；當前邊緣推理需求持續增長，應用于工業物聯網、拓展現實、圖像分析等場景，雖相比公有云具備成本優勢，但其成本與能耗依然較高，需重點關注。

從行業整體能耗來看，電信運營商的能耗約占全球總能耗的1%，這一比例在過去數年基本保持穩定。但這一穩定狀態正面臨多重挑戰：一方面，5G網絡遷移帶來了更高的性能需求，高性能計算設施的普及進一步增加了電力消耗；另一方面，2G和3G網絡的能效較低，抵消了部分5G網絡的節能效益。而AI流量的快速上升，無疑將打破這一能耗平衡，給運營商的能源管理帶來巨大壓力。

從區域能耗分布來看，中國電信行業的能耗占全球行業總能耗的40%，但移動用戶數量僅占全球的20%。美國的情況與之類似，兩國高能耗的原因在于5G滲透率較高，且大規模布局私有云與邊緣計算設施，企業級計算需求與早期AI應用進一步推高了電力消耗。

面對日益嚴峻的能耗挑戰，運營商需將能源管理提升至戰略高度，而非僅將其視為成本或公共事業開支。報告提出，運營商應優先部署基于AI的節能方案，以此抵消或緩解能耗增長。具體的節能舉措包括AI驅動的網絡休眠（時域優化）、智能電池管理、動態流量分流、AI輔助的基站規劃與選址、全網絡流量智能管理、計算負載從云端向邊緣遷移、運維與故障修復自動化等。

此外，GSMA還提出了AI部署成熟度與節能效果的對應層級，為運營商的節能工作提供了清晰的路徑指引。層級1為基礎構建與認知普及，核心是建立能源管理量化指標，優先確定干預領域；層級2為探索嘗試與早期應用，開展AI節能方案的試點與部署；層級3為融合應用與運營落地，實現節能方案的規模化應用；層級4為全面轉型與創新突破，打造AI原生無線接入網，實現多頻段協同優化，最終達成全網絡的智能節能。同時，運營商在計算AI投資回報率時，需納入能源因素，以全面評估長期收益。

2025年第四季度，全球電信行業AI發展呈現出“戰略轉型、多點突破、基建提速、能耗承壓”的鮮明特征。運營商正從成本優化向創收增長轉型，商業、技術與監管領域的創新為行業注入新活力，主權AI與私有數據中心建設成為競爭焦點，而AI驅動的能耗挑戰則倒逼行業加快節能技術的研發與應用。隨著行業的持續發展，未來電信AI將朝著更成熟、更可持續的方向邁進，為全球通信行業的變革與升級提供強大動力。

報告：GSMA Intelligence

編譯整理：李洪力

制圖：曙念

編輯：洪力

指導：辛鵬駿

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