将电信机房改造为AI边缘节点：AI如何向电信服务提供商提出新挑战

LightCounting发布《电信网络转型报告》已近十年，持续追踪电信服务提供商（TSPs）在网络和业务转型方面的进展。尽管在此期间LightCounting追踪的全球前15大TSPs的营收始终停滞不前，但在网络解耦和自动化方面，它们确实取得了实质性进展。这些成果使它们在AI时代占据了有利位置。

然而，AI是一项让TSPs感到不安的技术：它们天性规避风险、财务状况紧张，但同时又充分认识到AI的重大意义。它们也担心在又一个技术转折点上错失良机。

TSPs已经开始利用AI来提升自身运营效率。AI聊天机器人正在改善客户服务质量，AI正在帮助更快地诊断故障，并提高内部工程效率以加速新项目交付。这些AI带来的优势在其他许多行业中同样可见，但TSPs是否拥有独一无二的AI机遇？

TSPs能否利用其作为政府、企业和消费者眼中可信实体的声誉，来提供安全的AI服务？主权AI便是一个很好的例子。TSPs可以确保其网络将数据流量限定并安全地控制在国境范围之内。

TSPs还是管理大规模网络的专家，并拥有宝贵的网络资产。西班牙电信（Telefonica）正将西班牙境内的17个电信机房重新改造为AI边缘节点，向企业提供服务。这也将成为一个涉及其他欧洲服务提供商的更广泛网络的一部分。多家TSPs正在试点AI-RAN技术，该技术不仅有望提升无线接入网的性能（更低的能耗和更高的频谱效率），还能使硬件同时承载AI边缘计算负载。

在提供AI连接服务方面，TSPs面临着来自其他参与者的竞争，例如专注于数据中心互联的批发商，这些批发商同样深谙主权合规问题。而且，批发商和超大规模企业都在密切关注AI边缘计算的进展。

还有其他的吗？

下图展示了TSPs可以涉足的AI各环节，以及随着层级上升每个角色所对应的价值。图中还列出了TSPs在AI领域所具备的核心优势。

TSPs可选择的路径也取决于其所在地区的特征。以中国为例，最新的五年规划（2026-2030年）确保了中国TSPs在中国AI宏伟蓝图中扮演关键角色。华为指出，中国TSPs正通过自动化来创造增值服务并实现收入增长。在家庭市场，中国TSPs已从提供FTTH（光纤到户）升级为FTTR（光纤到房间）连接。如今，它们还提供带有服务质量保障的SLA（服务等级协议）家庭连接服务，并在家庭服务产品中加入了AI智能。在体育赛事现场，观众通过扫描二维码即可购买高级服务，该服务可确保赛事期间移动上行链路的容量保障。

其他地区各有其独特的特征。美国拥有领先的超大规模企业、AI模型和芯片开发商，这在某种程度上限制了TSPs的发挥空间。欧洲没有全球性的超大规模企业，AI模型开发商寥寥无几，也没有大规模xPU开发商，这解释了为何AI主权在欧洲如此重要。印度是一个新兴且蓬勃发展的AI市场，对其领先的TSPs而言是巨大的机遇。与此同时，日本TSPs拥有显著的AI实力，和中国TSPs一样，它们也计划全面覆盖AI全栈。

TSPs在AI市场的机遇在很大程度上尚未完全展开。利用AI提升企业自身效率已经是一项显著的收益。然而，部分TSPs将比同行表现得更出色。

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