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      大模型驅動運營商數智化躍遷

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      大模型賦能

      運營商數智化

      隨著人工智能技術的飛速發展,大模型已成為推動各行業數智化轉型的核心力量。運營商作為信息通信領域的主力軍,在2025年伊始爭先接入國產DeepSeek大模型,以推動從傳統通信管道提供商向數智化綜合服務商的戰略變革。本文將從運營商接入大模型的動因、應用場景、潛在風險及未來路徑四個方面展開分析,探討大模型如何成為運營商數智化躍遷的核心驅動力。

      接入大模型的三重動因

      01

      國家政策引領

      大模型技術已成為國家發展的重要戰略。DeepSeek作為國內開源大模型的佼佼者,憑借巨大的發展潛力,吸引了廣泛關注。并且,工信部明確要求運營商在模型部署過程中實現從芯片到框架的全棧自主可控。運營商選擇接入國產大模型不僅是響應國家政策的政治使命,更是契合自身發展的戰略抉擇。

      02

      技術與成本優勢驅動

      據專家分析,DeepSeek的訓練成本較其他大模型可降低40%,同時推理速度提升2倍。且DeepSeek的開源戰略大大降低了使用大模型的門檻。這種性能與成本的優勢,使得運營商能夠在有限的資源下實現更高的技術效益。

      03

      業務發展需求

      運營商的自研大模型雖已取得一定進展,但仍面臨諸多瓶頸。為突破這些瓶頸,運營商采取“通用+垂直”的雙軌制策略,即通過接入DeepSeek大模型增強基礎底座能力,與此同時聚焦其自身在政務、能源、醫療等行業垂直領域的模型開發。這種策略不僅提升了運營商的整體技術實力,還為其在垂直領域的深度應用奠定了堅實基礎。

      大模型如何賦能運營商能力

      01

      基礎能力升級

      智能算力調度

      通過接入DeepSeek大模型有望實現跨區域GPU資源的動態調配,顯著提高了運營商的算力資源利用效率,為大規模模型訓練提供了有力支持。

      數據治理優化

      數據是運營商的核心資產之一,借助DeepSeek大模型技術能夠實現通信網絡日志數據的自動標注。這一功能不僅提高了數據處理的效率,還提升了數據治理的整體質量。

      02

      ToC業務重塑

      智能客服

      在客戶服務領域,運營商在接入DeepSeek后,可實現精準識別用戶模糊需求,提供套餐推薦、故障排查等一站式服務。這種智能化的客服系統不僅提高了客戶滿意度,還降低了運營商的運營成本。

      5G消息

      5G消息作為運營商在移動互聯網時代的重要業務創新,DeepSeek大模型能賦能短信、圖片、視頻、音頻等多媒體功能,不僅給客戶帶來更個性化的服務體驗,也為運營商在ToC領域開辟了新的增長點。

      03

      ToB業務突破

      行業5G切片

      在工業互聯網領域,通過接入DeepSeek大模型能夠實時預測設備故障并動態調整網絡帶寬,顯著提高了生產效率和設備利用率。這種深度融合的行業解決方案,為運營商在ToB領域樹立了新的標桿。

      政企服務升級

      在政企服務方面,借助DeepSeek大模型能實現智能公文模板輸出、公文校對、解讀摘要等功能,顯著提高了政務辦公的效率和質量。通過這種創新應用,不僅能提升運營商自身的服務能力,也為政企客戶的數字化轉型提供了有力支持。

      接入大模型帶來的潛在風險

      01

      數據安全與合規風險

      大模型API接口可能成為黑客滲透的路徑。此外,隨著數據保護法規的日益嚴格,運營商在數據訓練中面臨著巨大的合規壓力,對用戶行為數據的使用和存儲提出了嚴格要求。這使得運營商在數據安全和合規方面面臨著雙重挑戰。

      02

      算力資源浪費風險

      在算力資源管理方面,運營商面臨著重復建設和利用率不足的風險,可能導致算力資源的浪費,進而影響運營商的整體運營效率。如何優化算力資源配置,提高資源利用率,成為運營商亟待解決的問題。

      03

      人力及技術迭代風險

      通信行業在人工智能領域的快速發展,使得人才競爭愈發激烈。高成本的培訓投入可能因人才流失而失效,進一步加劇了運營商的投入浪費風險。此外,DeepSeek版本的快速更新,增加了技術迭代的成本。

      04

      商業模式不明朗風險

      當前,MaaS平臺的盈利模式主要依賴算力租賃,缺乏增值服務分層。這種單一的盈利模式限制了運營商的商業價值挖掘。同時,運營商與云廠商之間復雜的競合關系,也可能限制其在應用場景的發展。

      未來路徑——

      從技術融合到生態共建

      01

      技術迭代方向

      隨著人工智能技術的不斷發展,多模態融合成為未來的重要發展方向。未來,運營商可以探索“語音+視覺+結構化數據”的全模態方案,以滿足更復雜場景下的業務需求。這種多模態融合技術將為運營商在智能客服、智能安防等領域提供更強大的技術支持。

      02

      綠色算力探索

      運營商可以探索綠色算力的可持續發展路徑。綠色算力中心建設不僅符合國家的“雙碳”戰略,還能降低運營商的運營成本,提升其在市場中的競爭力。

      03

      生態構建策略

      通過開源協同,運營商能夠加速技術迭代,降低研發成本,同時促進整個行業的技術進步。在生態構建方面,運營商可以借鑒全球電信AI聯盟的模式,組建“運營商大模型聯盟”。例如,德國電信和韓國SKT等國際運營商已在AI領域展開深度合作,這種協同模式為國內運營商提供了有益的參考。

      結語

      運營商擁抱大模型技術實現數智化飛躍是企業自身發展的必然選擇。展望未來,運營商通過大模型的深度融合,將為千行百業提供更智能、更高效的解決方案,助力全社會邁向更加智慧的未來。

      賽立信通信研究出品

      作者:

      蘇璐靜

      賽立信通信研究部 中級研究員
      6年通信研究服務經驗,擅長通信市場產品研究、市場策略研究、新興業務監測等,擁有豐富的DICT行業數據分析與挖掘經驗。


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