电信行业 AI 现状：2025 年中国趋势调查报告总结
核心观点与关键数据
- AI 采用率和投资增加：54% 的受访者正在积极运用 AI，38% 将网络规划和运营作为优先投资领域，58% 计划在 2025 年增加 AI 基础设施支出。
- AI 业务影响：82% 的受访者认同 AI 对净收入产生积极影响，77% 认证 AI 有助于降低成本，57% 认为 AI 对员工生产力影响最大。
- 生成式 AI 采用率上升：超过一半的受访者已实施或评估生成式 AI 案例，84% 计划向客户提供生成式 AI 服务。
- AI 实施挑战：43% 认为缺乏 AI 专家是主要障碍，42% 表示无法量化 ROI，27% 存在预算不足问题。
投资趋势与优先领域
- 2025 年投资重点：58% 计划增加 AI 基础设施预算，47% 将与第三方合作加速 AI 采用，40% 增加基础设施投入，27% 探索更多 AI 用例。
- AI 解决方案开发：42% 与合作伙伴开发 AI，28% 自主构建，35% 使用开源工具。
AI 集成到电信网络
- 当前投资领域：网络规划和运营 (38%)、客户体验优化 (36%)、现场运营优化 (34%)。
- 未来投资领域：网络规划和运营 (35%)、客户体验优化 (34%)、现场运营优化 (30%)。
- AI-RAN 发展：65% 投资在 RAN 上部署 AI 服务，47% 提高频谱效率，41% 在同一基础设施上部署 AI 和 RAN 应用。
生成式 AI 的采用与挑战
- 主要用例：提升员工工作效率 (61%)、网络运营和管理 (43%)。
- 外部服务：84% 计划向外部客户提供生成式 AI 解决方案，主要用例为生成式 SaaS 解决方案 (43%)。
- 实施挑战：无法量化 ROI (49%)、缺乏 AI 专家 (29%)、网络安全 (18%)、缺乏可解释 AI 工具 (18%)。
研究结论
- AI 在电信行业已实现广泛采用，并持续推动业务转型和效率提升。
- 生成式 AI 成为重要趋势，电信公司正积极探索其内部和外部应用。
- 未来 AI 投资将集中于基础设施、第三方合作和员工培训，以应对实施挑战并扩大应用范围。
