电信运营商 AI 就绪度指数：2026 年调研结果

darkeyesis

《电信运营商 AI 就绪度指数：2026 年调研结果》（Telco AI Readiness Index: 2026 results）。报告基于 2026 年 3 月至 5 月对全球 50 家 Tier 1 电信运营商高管（64% 来自 CTO/CIO 办公室）的调研，评估了全球运营商在网络原生 AI 化与外部商业化变现维度的能力现状与推进瓶颈。  

一、 评估框架与运营商梯队分化报告构建了由六大支柱组成的就绪度评估模型：网络内 AI 执行、B2B/B2C AI 业务执行、组织就绪度、数据策略、商业就绪度、AI 伙伴生态。  

基于“技术就绪度”与“商业就绪度”双轴，报告将受访运营商划分为四个现状阵营及一个终极目标状态：  

• AI 滞后者（AI laggards，占比 50%）：处于起步阶段，受困于数据基础薄弱、组织割裂、高层参与不足及 ROI 不明确，难以跨越概念验证（PoC）阶段。  
  
• 中游跟进者（Middle-of-the-pack AI adopters，占比 24%）：稳步推进技术实验与基础商业化，但缺乏明确战略清晰度与高阶技能，投资偏保守。  
  
• 商业先行者（Commercial AI specialists，占比 8%）：商业变现导向明确，快速推出 GPUaaS、垂直行业应用等，但底层网络 AI 部署与数据架构未能同步跟进。  
  
• AI 前瞻者（AI visionaries，占比 10%）：技术与商业能力双高，依托开放的云原生网络与成熟数据治理底座，正向全栈 AI 原生运营商演进。  
  
• AI 原生运营商（AI-native operators，0% 达成）：行业理想终态，指将 AI/ML、生成式 AI 和 Agentic AI 全面内化为网络架构、运维与业务底层逻辑的运营商，目前尚无运营商完全达到。  
  
  

二、 核心发现与结构性矛盾

• “野心与执行力”严重脱节运营商对 AI 战略意图普遍明确，管理层支持度较高，但“工具链与技术成熟度”（占比第一）、“员工技能缺乏”（第二）和“跨部门组织协同断层”（第三，网络、IT 与企业业务线壁垒）成为阻碍规模化落地的核心瓶颈。执行力不足反向导致商业回报（ROI）不确定性增加，形成双向抑制闭环。  
  
• 数据可用性转向“模型就绪度（Model-Ready）”瓶颈过去数年运营商在数据治理和合规方面取得一定进展，但在应对生成式 AI 与 Agentic AI 时，“为 AI/ML 准备并处理高质量模型就绪数据”（最薄弱环节）、“统一数据模型构建”以及“跨域实时数据流打通”成为主要技术卡点，运营商亟需开启第二轮 AI 专属数据底座重构。  
  
• 云原生/开放网络与 AI 就绪度的强正相关指数显示，开放网络指数（Open Network Index, ONI）与 AI 就绪度存在显著正相关。解耦、可编程的云原生网络架构是快速、规模化注入网络智能的先决条件；架构封闭、专有化程度高的网络在推进 AI 原生时面临高额改造成本。  
  
  

三、 基础设施与网络应用部署节奏

• 混合基础设施策略的分化
  
  
  • 内部网络 AI 负载：88% 采用本地私有云（集中式数据中心与城域数据中心各占 58%），主因是数据主权保障与内部安全控制。  
    
  • B2B/B2C 商业服务：72% 严重依赖公有云超大规模服务商（Hyperscaler），运营商自身私有 GPUaaS 算力利用率普遍偏低，全栈平台能力较弱。  
    
    
• AI RAN 的推进路径
  
  
  • 运营商现阶段聚焦于 SMO（服务管理与编排）及 RIC（RAN 智能控制器）层：72% 计划在 Near-RT RIC 部署 AI，58% 计划在 Non-RT RIC 部署，优先解决能耗管理（占基站耗电主导）、网络设计规划与预测性维护。  
    
  • 基带处理单元（BBU）级 AI 原生重构（基于 GPU 或定制 ASIC 加速）处于萌芽阶段（36% 计划采用），受制于算力功耗、芯片成本及网络/AI 工作负载竞争等现实挑战。  
    
    
• 边缘 AI（Edge AI）重构 MEC 商业逻辑随着分布式低时延推理和本地数据驻留需求上升，边缘 AI 正在激活曾一度受挫的多接入边缘计算（MEC）概念。10% 运营商已部署，55% 计划在未来 2 年内落地，优先切入工业制造自动化、内容分发个性化、医疗及智慧城市等低时延、高确定性网络场景，近中期主要以城域边缘数据中心为支点。  
  
  

四、 商业变现与生态演进

• 从基础设施向应用与服务层跃迁截至 2025 年底，已有 29 家运营商推出 GPUaaS。报告强调运营商无法在纯算力规模与成本上对抗 Hyperscaler，必须向上延伸至企业 AI 应用、行业大模型平台及 Agent 构建平台，将连网服务、SLA 保障、主权合规与专业咨询服务打包销售。  
  
• 战略合作伙伴结构运营商最核心的 AI 战略伙伴由三方主导：公有云提供商（Lead 占 28%，Top 3 占 56%）、电信设备商（Lead 占 20%，Top 3 占 56%）及基础大模型厂商（Lead 占 20%，Top 3 占 38%）。纯软件云平台厂商与传统 IT 硬件商角色逐步上升。  
  
  

五、 典型标杆实践

• SK Telecom：设立 AI Company-in-Company（CIC）架构与首席 AI 官（CAIO），发起设立 K-AI Alliance 生态联盟。  
  
• SoftBank：自研 AI-RAN 架构“AITRAS”，推动无线网络与 AI 计算一体化。  
  
• Telefónica Germany：上线网络运维智能体 NOA（Network Operations Agent），用于智能排障。  
  
• Vodafone：依托 Google Cloud 构建并持续迭代 Nucleus 数据底座，满足模型输入要求。  
  
• Deutsche Telekom：部署搭载 10,000 张 NVIDIA GPU 的 AI 工厂，主打德国本土工业主权算力。  
  
• China Mobile：聚焦行业专用模型与应用，构建端到端企业垂直方案一站式服务。  
  
• Orange Business：通过专业咨询与系统集成服务带动其 LLM 平台与 GPUaaS 订阅。