运营商那些事
过去两年,国内三大运营商的资本开支却罕见集体“瘦身”,但却不约而同将投资重心转向同一领域:Ai。
在这场被比作“军备竞赛”的转型中,中国电信的布局可以说激进:2024年,中国电信智能业务收入暴涨超100%,算力投资占比提升至20%以上,其集团一把手甚至放话“对推理资源投资不设上限”。
以“国家队”身份杀入AI战场,中国电信在下一盘怎样的AI大棋?
01过去五年,中国电信如何布局AI?
回顾过去5年中国电信在AI领域的部署,可以用一句话总结:从“试水”到“ALL IN”。大家将这个历程划分为三个阶段:
1、储备期(2020-2022年)
与HUAWEI合作完成全球首个GPON/10GPON/50GPON三代共存网络验证,为万兆宽带与AI应用的融合奠定技术基础。
随后,启动“云网融合”战略,建成覆盖全国97%城市的OTN全光网络,将时延持续压缩,为AI算力调度提供低延迟通道。
2、加速期(2023-2024年)
这两年,中国电信联合50家合作伙伴打造62EFLOPS智能算力集群,自研“息壤”智算平台,实现国产算力与DeepSeek大模型的深度适配。
此外,中国电信汇聚1.6PB/天的自有数据(覆盖用户行为、网络信令等)、27个行业数据及33省市公共数据,构建“星海”数据资源地图,支撑AI模型训练;发布星辰大模型体系,覆盖语音、语义、视觉全模态,推出政务、工业等50余个场景应用,形成差异化竞争力。
3、落地期(2025年)
今年,中国电信对外宣布其AI目标,将实现覆盖超10万家政企客户,重点打造80个行业大模型,比如如与中国石化合作部署国产AI模型。
此外,家庭场景推出“AI+天翼高清”“AI+家庭安全”等应用,通过端侧小模型与云端大模型双入口,服务2亿家庭用户,深化家庭市场渗透。
长期以来,国央企因组织架构庞大、决策流程繁琐,在部分人心中形成行动迟缓、应变能力欠佳的刻板印象。
但不得不承认,在AI领域的部署,中国电信展现出了较强实行力,打破了部分民众对其效率低下的偏见。
02怎么来理解中国电信的AI战略部署?
通过拆解中国电信一系列重点部署,大家将AI战略核心可归纳为三大支柱,即“算力+数据+行业”的闭环体系。
1、算力:构建智能基础设施底座
全光网络2.0覆盖大量核心节点,万兆接入小区在上海、广东试点,边缘云节点孵化20余项应用场景。
除了部署方面,中国电信在能耗方面的探索也非常重视,智算中心采用全液冷技术,PUE(能耗效率比)持续领先行业,显著降低算力成本。
2、数据:驱动AI模型训练的“数字土壤”
中国电信日均1.6PB数据涵盖用户行为、网络信令、物联网设备等,形成跨领域数据融合优势。
作为央企,在智慧城市、工业互联网等项目中更具信任优势,便于获取政策支撑和市场准入。比如,其自研安全垂类大模型,嵌入算力运营流程,筑牢数据安全防线。
3、行业:深耕垂直场景,打造产业赋能引擎
目前,中国电信在工业互联网领域落地超1万个5G+AI项目,覆盖41个工业大类,助力制造业数字化转型。比如在智慧城市领域,中国电信打造全栈AI平台,支撑某省电信多个内部场景及外部政企应用,提升城市治理效率。
03在AI角逐中,中国电信可以把握哪些优势?
中国电信在AI领域的突围,关键在于其“电信运营商”身份的特殊性所带来的三大差异化优势,笔者认为中国电信至少可以从以下三个方面建立差异化优势。
1、场景理解深度
作为网络基础设施提供者,中国电信掌握着企业数字化转型的“第一公里”——工业设备联网、城市物联网部署等场景,这种对产业需求的深度理解,使其AI解决方案更具针对性。
例如,在工业互联网领域,中国电信与某头部工业巨头合作打造的5G+AI系统项目,通过实时分析设备运行数据,为客户赋能。
2、数据闭环能力
中国电信拥有4.17亿移动用户+1.93亿宽带用户,形成天然数据闭环,为AI模型训练提供丰富场景。
作为电信运营商,其用户行为数据、网络信令数据与政企行业数据(如智慧交通车流数据)的融合,构建了一个“活的数据池”。
以智慧旅游为例,中国电信整合景区基站人流数据、OTA平台预订数据以及交通部门路况数据,为景点打造的AI客流预测系统,助力景区精准调度资源。
2、信任背书效应
在涉及国家安全与公共利益的领域,央企背景成为重要加分项。比如许多政府、央企的DICT+AI的项目,往往需要电信运营商级别的数据安全承诺和服务连续性保障。
04野心:重新定义运营商的AI时代角色
大家认为,中国电信的AI战略,最终目标在重塑运营商在数字经济中的价值定位。从“连接管道”到“智能引擎”,从“资源提供”到“场景赋能”,这种转变不仅关乎技术升级,更是一场商业逻辑的变革。
当AI成为新的水电煤,中国电信无疑希翼通过算力、数据、场景的深度融合,构建一个“数字基础设施+行业智能服务”的双层生态。
这场由AI驱动的产业重构中,中国电信,能否一个“旁观者”转变为“赋能者”,拭目以待。
|