信世界网消息（CWW）2025年全球电信AI大模型竞争进入深水区，美国头部运营商通过深耕核心场景、强化生态链卡位、加大硬件投入三维度以巩固其在AI时代的领先优势。如T-Mobile以网络安全为突破口，自研威胁检测模型实现攻击识别速度提升2.3倍，并将安全能力封装为SaaS服务创收；AT&T聚焦网络运维智能化，通过多模态AI实现地下光缆自动定位和无人机巡检，单季度节约成本超2.3亿美元；Verizon依托GPT-4打造合规型AI客服系统，大幅提升复杂投诉解决率。面对激烈的全球AI竞争，建议我国运营商聚焦网络运维等高价值场景提升AI业务渗透率，构建异构算法协同框架输出通信大模型国际标准，依托国产云生态定制专用芯片，加速形成自主可控的AI技术体系。
美国运营商AI大模型应用成效
1.“安全+装维+客服”是美国运营商AI大模型应用的三大核心场景
全面提升安全防护能级，并形成安全产品化能力为SaaS服务创收。一是攻击识别能力大幅提升。俄乌冲突后，T-Mobile运营频遭攻击，通过自研基于谷歌PaLM架构的威胁检测模型“CyberSentry”，日均可分析20亿条日志，将DDoS攻击识别速度缩短至200毫秒（推理速度较上一代检测系统提升2.3倍）、APT攻击识别准确率提升至99.7%（相较于传统基于规则引擎的监测系统，误报率降低了37%），2023年共阻断国家级攻击37次。二是能力产品化封装形成规模收入。2024年4月，T-Mobile将该模型封装为SaaS服务，以每基站每月15美元的价格，签约C-Spire等7家中小型区域运营商，预计全年创造1200万美元收入。
网络装维智能化向多模态感知升级，降本增效效果显著。一是地下线缆自动发现。外力挖断光缆是运营商骨干网的重大威胁，AT&T利用地理空间映射、自然语言处理和AI图像识别技术，开发了能快速判断施工现场是否有电缆预埋的“ML”AI大模型，该自动化系统每年处理全美约1900万个地下光纤定位请求，为AT&T节省至少1300万美元。二是实现无人机自动巡检定位光纤故障。AT&T在2024年《AI网络自治白皮书》发布自研的“Project Cortex2.0”集成视觉大模型可分析无人机巡检图像，以超越L3级工程师水平的精度、日均处理超10万张红外热成像图片，使光纤故障定位精度从92%提升至97%，将人力巡检需求压缩至20%，预计每季度可节约运维成本至少2.3亿美元——“AI骨干网运维”或成运营商降本增效主引擎。
客服复杂问题处理能力增强，实现自动合规和降本增效。一是实现客服处理自动合规。Verizon基于GPT-4训练的“V-Chat”客服大模型整合联邦学习技术，该模型采用“芯片级隔离”方案，推理过程限定在自研的NVIDIA A100推理卡集群，确保客户隐私“不出域”。二是客服效能和复杂问题处理能力提升。Verizon的“V-Chat”日均可处理1.2亿条交互数据，复杂投诉解决率达85%，年度人工成本削减超1.8亿美元。三是AI客服提供SLA标准服务。2024年6月获FCC批准，“V-Chat”成为首个将AI客服决策纳入美电信服务等级协议（SLA）的运营商，AI客服的投诉处理时效正式受法律约束，将响应时间控制在2分钟内。
2.“向内融合模型+向外抢占标准”是美国运营商AI生态两大重点卡位
混合架构降低技术依赖风险。T-Mobile集成包括PaLM2、Claude及自研模型在内的多模型，采用开源模型处理常规任务（如Falcon-40B）、闭源模型聚焦高价值私有数据场景，灵活融合开源与私有化技术，规避单一技术路径依赖，并将2024年AI运营成本缩减25%。
标准先行争夺产业话语权。AT&T联合诺基亚、三星等设备商主导2024年O-RAN联盟《AI模型接口规范》34项标准落地，并派技术代表任O-RAN联盟WG1联合主席，直接参与架构设计与标准认证体系建设，同时通过强制适配自研推理框架，将TensorFlowLite、PyTorchMobile等工具链纳入其技术体系，强化对第三方开发者的约束力，进一步扩大其在全球通信类AI标准体系中的影响力，而同期中国电信在AI国际标准中的主导项目主要集中于亚太区且集中于相对单一的框架性决议，尚未形成多组织、高渗透的AI国际标准布局体系。
启示与思考
1.高频高价值垂直场景变现能力，是AI大模型在通信行业规模落地的关键切入点。
据ABI Research预测，到2026年，AI大模型或将重构50%以上电信运维流程。技术价值需通过“投入-产出比”进行商业模式闭环验证，掌握核心AI能力的运营商将占据价值链顶端。
2.全流程运营商特色自主化工具链建设，是实现生态协同的重要抓手。
从硬件定制、模型混用再到标准主导，美国运营商通过产业链垂直整合掌控核心环节，在各个环节抢先完成AI“卡位”，构建了以电信业务为核心，数据合作方、软件供应商、硬件供货商协同环绕的优良生态。
3.自主可控算力体系和创新数据治理模式构建，可有效弥补与国外的AI能级差距。
供应链受制导致的算力代差削弱技术迭代根基。2024年Q3财报显示，Verizon部署H100芯片集群达4.8万卡，领先我国运营商，且现阶段国产昇腾910B（单卡算力约0.26PFLOPS）与英伟达H100芯片（单卡算力达0.99-1.97PFLOPS）存在约3.9-7.7倍单卡性能代差。同时，数据开放与流动的合规限制也在一定程度阻碍模型精度提升。美国FCC通过23-127号文件开放了1700类通信数据用于AI训练，涵盖用户行为分析、网络故障诊断等敏感领域。以Verizon为例，其基于用户位置数据训练的流量预测模型，可将精度提升至98.5%，而我国受《数据安全法》限制，仅开放67类非敏感数据。两者叠加将拉大AI技术代际鸿沟，制约运营商在智能时代的核心竞争力与价值链地位，亟需从顶层设计层面破局。
相关建议
1.短期聚焦高频场景实现快速AI价值验证。
逐年投入8%-15%（T-Mobile 8%，谷歌、微软超15%）研发经费至AI核心能力建设，加速部署多模态AI在基站故障诊断、载频调控节能、客户投诉咨询相关语义分析、网络威胁告警等高价值领域的应用，系统性减少人工介入型的设备巡检、投诉复核、工单分拣、盯屏值守等场景，力争在两年内将AI大模型在运维支撑全业务中的渗透率提升至50%+，实现大类重复性诉求的实时闭环，并形成可量化的AI投产比验证模型。
2.构建“异构算法-广域数据”协同创新体，突破国产化工具链瓶颈。
在模型层推行“混合架构”，通过多模型协同框架（如模型蒸馏）整合自研星辰大模型、Deepseek等第三方垂类模型，实现不同场景下AI模型的灵活调度；建立联合实验室，吸引高校、通信类龙头企业合计30家以上数据合作机构，共建电信场景数据集；推动自研大模型“出海”，基于星辰AI大模型开源代码库，封装客诉、运维等场景的预训练微调工具链，向东南亚、中东运营商提供马来语、阿拉伯语等小语种适配模块，输出通信大模型标准化接口的中国范式，加速技术方案落地为区域事实标准，积极参与ITU-T AI for Networks国际标准，尤其是AI+6G融合标准的制定，打破美运营商的标准垄断。
3.突破“算力-数据”双瓶颈，打造自主可控AI生态链。
依托国产云生态联盟，联合华为、寒武纪、中科曙光等硬件厂商定制电信业专用AI芯片以实现“增效+节能+合规”，2027年前基本实现数据中心核心零部件信创国产全替代；数据治理方面，遵循“业务-技术-标准”三位一体原则，在集团层面建立“AI数据训练治理委员会”，统一数据集质量标准与安全规范；构建分级联邦学习协作机制，鼓励已完成省内数据协同的先进省公司设立区域联邦节点，先行开展省际边缘计算层模型参数交换；修订年度考核指标，将对集团大模型参数特征价值的贡献度纳入省公司年度考核，对落后省公司形成数据共享激励。
