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2026 年电信行业 AI 发展现状及趋势总结

核心内容

2026 年，人工智能（AI）在电信行业已成为不可或缺的组成部分，其应用范围广泛，不仅提升了运营效率和客户体验，还推动了新的商业机会和收入增长。行业整体对 AI 的采用率达到了历史最高水平，66% 的调查受访者表示其组织正在积极使用 AI，较 2024 年增长显著。

主要观点

AI 为电信行业带来显著收益

• 90% 的受访者表示 AI 正在帮助提高年收入并降低年成本。
• 67% 的受访者表示 AI 带来了超过 5% 的年收入增长。
• 55% 的受访者表示年成本降低了 5% 以上。
• 89% 的受访者计划在未来一年增加 AI 预算，显示出行业对 AI 投资的持续增长。

网络自动化成为 AI 用例的主流

• 54% 的受访者表示正在使用 AI 实现网络自动化（规划、部署、运营、优化）。
• 网络自动化已超越客户体验，成为电信行业 AI 投资和部署的主要驱动力。
• 41% 的受访者表示 AI 智能体（代理式 AI）在两年内将带来可观的投资回报。

生成式 AI 和代理式 AI 引领行业变革

• 60% 的受访者表示生成式 AI 是最主要的 AI 工作负载。
• 80% 的大型公司已采用生成式 AI。
• 48% 的受访者表示正在使用或评估代理式 AI，其主要用例为网络自动化（41%）和客户服务优化（35%）。

AI 原生网络建设加速

• 5G-Advanced 和 6G 将是 AI 原生网络的代表。
• 77% 的受访者预计将在 2030 年 6G 发布前部署 AI 原生无线网络（AI-RAN）。
• 28% 的受访者表示正在使用 AI 进行无线网络研发。

开源推动 AI 发展

• 89% 的受访者表示开源模型和软件对其 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。

关键信息

AI 采用率提升趋势

• AI 采用率：2023 年 41%，2024 年 49%，2025 年 66%。
• AI 工作负载：生成式 AI（60%）、数据处理与分析（58%）、代理式 AI（48%）。
• AI 用例：
  • 网络自动化（54%）
  • 客户服务和体验优化（46%）
  • 内部流程优化（43%）

AI 对业务的影响

• 收入增长：
  • 41% 的受访者表示收入增加了 5%-10%。
  • 26% 的受访者表示收入增长超过 10%。
• 成本降低：
  • 32% 的受访者表示年成本降低 5%-10%。
  • 22% 的受访者表示成本降低超过 10%。
• 员工生产力提升：
  • 99% 的受访者表示 AI 提升了行业生产力。
  • 10% 的受访者表示生产力显著提升。
  • 47% 的受访者表示生产力有显著提升。

AI 在不同地区的应用重点

AI 挑战

• 数据相关问题（54%）是最大挑战，包括隐私、主权、数据孤岛、规模和复杂性。
• 缺乏 AI 专家和数据科学家（47%）是第二大挑战。
• 量化投资回报率（34%）是第三大挑战。

自主网络发展

• TM Forum 自主网络等级体系中，88% 的受访者处于 1 级到 3 级之间。
• 27% 的受访者认为传统网络设备提供商缺乏可用的 AI 原生 RAN 解决方案是主要障碍。

未来展望

• 电信行业正加速向自主网络发展，AI 智能体将成为网络自动化、客户体验优化和内部流程提升的关键工具。
• AI 原生无线网络（AI-RAN）和 6G 将成为未来网络架构的核心。
• 混合架构（云端 + 本地）在 AI 推理部署中占主导地位（55%），其中 40% 的受访者正在投资网络边缘计算用于推理。

调研方法

• 调查时间：2025 年 9 月至 11 月。
• 受访者数量：共 1,038 名，其中 60% 为管理层，40% 为 AI 从业者。
• 受访者分布：电信运营商占 27%，其他包括网络设备提供商、系统集成商、软件供应商等。
• 调查渠道：在线调查、社交媒体、第三方机构（中国和日本）。

总结

2026 年，AI 在电信行业全面落地，推动了网络自动化、客户体验优化和内部流程提升。行业对 AI 采用率持续上升，投资和预算增长显著，同时，开源和混合架构成为 AI 发展的重要支撑。然而，数据问题和技能缺口仍是主要挑战。随着 AI 原生网络和代理式 AI 的推进，电信行业正迈向更加智能、自主和高效的新阶段。