|
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。
|