2026年电信行业AI发展现状及趋势报告_17页_1mb

报告摘要

2026 年电信行业 AI 发展现状及趋势总结

核心内容概览

2026 年，AI 在电信行业的应用已进入规模化阶段，成为提升效率、优化网络运营和改善客户体验的关键工具。行业整体对 AI 的采用率显著上升，AI 正在推动收入增长和成本降低，同时为构建自主网络和 AI 原生无线网络奠定基础。生成式 AI 和代理式 AI 正在成为主要技术趋势，而开源技术的广泛应用也为 AI 解决方案的开发提供了支持。然而，数据管理、技能短缺和投资回报量化仍是主要挑战。

主要观点

AI 采用率提升显著

66% 的调查受访者表示其公司正在积极使用 AI，较 2024 年增长 17 个百分点。
90% 的受访者表示 AI 正在帮助提高年收入并降低年成本。
99% 的受访者认为 AI 提高了员工生产力，其中 26% 表示取得了重大改善。

自主网络成为重点方向

65% 的电信运营商表示网络自动化正在由 AI 驱动。
59% 的运营商表示网络自动化是主要 AI 用例之一。
大多数运营商处于自主网络的 1 级到 3 级，表明行业仍处于发展初期。

AI 原生无线网络加速发展

77% 的受访者预计 AI 原生无线网络将在 2030 年前 部署。
28% 的运营商正在使用 AI 进行无线网络研发，重点在于 提升频谱效率、能效和网络性能。
56% 的受访者认为 AI 和 RAN 工作负载整合到共享基础设施上是关键目标。

生成式 AI 成为主流工作负载

60% 的受访者表示生成式 AI 是其主要 AI 工作负载，较 2024 年增长 11 个百分点。
80% 的大型公司正在使用生成式 AI，显示出其在行业中的广泛影响。

代理式 AI 初露锋芒

48% 的受访者表示其公司正在使用或评估代理式 AI。
23% 的受访者表示已部署 AI 智能体，其余仍处于评估或试点阶段。
41% 的受访者表示网络自动化是代理式 AI 的主要用例，其次为客户服务和内部流程优化。

关键信息

投资增长与预算增加

89% 的受访者计划在未来一年内增加 AI 预算，较去年增长 24 个百分点。
54% 的受访者表示 AI 预算将增加 10% 或更多，显示出行业对 AI 技术的重视。

AI 用例分布

用例	占比 (%)
网络自动化	54
客户服务和体验优化	46
内部流程优化	43

AI 预测分析与边缘计算

49% 的电信运营商正在使用或评估 AI 原生网络。
78% 的受访者正在投资或计划投资 网络边缘计算，以支持 AI 推理。

数据与技能挑战

54% 的受访者认为数据相关问题是 AI 部署的最大挑战，包括隐私、主权、数据孤岛等。
47% 的受访者表示缺乏 AI 专家和数据科学家是主要障碍。

开源技术的普及

89% 的受访者认为开源对其 AI 战略非常重要。
42% 的受访者倾向于自行开发 AI 解决方案，38% 倾向于与合作伙伴共同开发。

投资与部署趋势

AI 预算分配

38% 的受访者将投资重点放在 聘请第三方合作伙伴加速 AI 采用。
37% 的受访者关注 优化 AI 工作流和生产周期。

AI 推理部署

55% 的受访者采用 混合架构（云端 + 本地）运行 AI 工作负载。
40% 的受访者已投资于 网络边缘计算，38% 计划在未来进行投资。

未来展望

AI 将成为 5G Advanced、AI-RAN 和 6G 网络 的架构基础。
代理式 AI 的兴起将推动 网络自动化、客户服务优化和内部流程改进。
AI 为电信行业带来新的商业机会，特别是在垂直行业如制造、金融、医疗等。

调研方法

调查时间为 2025 年 9 月至 11 月。
共有 1,038 名受访者，涵盖 电信运营商、网络设备提供商、系统集成商、软件供应商 等。
受访者中 60% 为管理层，40% 为 AI 从业者。
电信运营商占 27%，其余来自其他行业参与者。

结论

2026 年，电信行业 AI 应用正加速发展，从试点阶段转向规模化部署。AI 不仅提高了运营效率和客户体验，还成为推动收入增长和构建自主网络的关键工具。尽管存在数据管理、技能短缺等挑战，但行业对 AI 技术的投入持续增加，尤其是对生成式 AI、代理式 AI 和开源技术的重视，预示着 AI 在电信行业中的深远影响。

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