一、核心影响：从连接服务到算力赋能
AI算力需求的爆发正推动运营商从传统“连接提供者”向“算力服务商”深度转型。一方面，运营商通过建设大规模智算中心，打造一体化智算平台，对外提供算力即服务（CaaS），满足企业训练大模型的高性能计算需求，成为AI时代的“数字基础设施提供商”。另一方面，运营商依托自研大模型技术，将AI能力封装为政务、金融、工业等领域的智能应用解决方案，按需收费模式开辟了全新收入空间，推动业务从标准化服务向定制化、高附加值方向升级。
二、网络升级：云网融合支撑AI需求
为匹配AI大模型训练和推理的低时延、高带宽需求，运营商正加速资本开支向智能算力倾斜，推动云网融合技术升级。通过构建智能调度网络，实现算力资源与数据流的动态匹配，为AI应用提供稳定、高效的传输通道。这一升级不仅提升了网络利用率，也为运营商开辟了云网协同服务的新市场。
三、挑战与机遇并存
挑战层面：骨干网面临被云服务商自建网络“旁路”的风险，可能退化为“纯接入网提供商”；智算云市场竞争白热化，头部企业已建成万卡级集群，运营商需持续投入算力规模与技术迭代以保持竞争力。
机遇层面：通过“AI for Network”技术，运营商可实现网络故障智能处置、基站智慧节能、资源按需调度，显著降本增效。例如，AI驱动的网络优化可年节电超亿度，故障处理效率提升显著。这种“双向赋能”模式正推动运营商从传统通信服务向数智化运营全面升级。
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