GSMA洞察：全球运营商AI最新部署什么？

大多数运营商部署AI主要用于企业内部降本增效，而对外赋能和商业变现还处于探索阶段。

“客户服务类AI应用部署占比47%”“实现商用部署的AI应用占比约60%”“仅有10%～20%的AI应用以商业变现为目标”。这是GSMA今年7月发布的《2025年第二季度全球电信运营商AI部署市场报告》（以下简称报告）中披露的一组数据，反映了全球运营商AI市场的最新发展情况。

作为GSMA Intelligence本年度第二份运营商AI市场发展报告，该报告以2025年4—6月为调研周期，调研对象主要为移动用户数量位列前250名的全球电信运营商，这些运营商来自亚太、欧洲、中东及北非、撒哈拉以南非洲、拉美、北美、欧亚区等七个区域的103个国家和地区。其中，亚太地区运营商有59家，撒哈拉以南非洲运营商有54家，欧洲运营商有42家，中东及北非运营商有39家，拉美运营商有35家，欧亚区运营商有13家，北美运营商有8家。需要特别指出，在GSMA报告中，欧亚区主要包括俄罗斯、白俄罗斯、亚美尼亚、阿塞拜疆、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦九国。

报告不仅涵盖电信AI领域的最新进展及通信业AI发展指标，更深度剖析了边缘AI的发展态势，着重探讨不同AI推理方案的战略价值，为深入剖析AI在行业运营、技术演进、监管治理等方面的影响提供参考。

客户服务AI应用占比高

当前，全球电信运营商已在多个领域部署AI，其中在通信网络、产品营销、客户服务、企业管理、数据中心等五个领域的部署数量较多。

通信网络领域AI应用主要包括网络维护、AI-RAN、网络能效等，产品营销领域主要包括客户销售、应用开发、解决方案交付等，客户服务领域主要包括聊天机器人、信息过滤、用户体验等，企业管理领域主要包括员工培训、运营支撑等，数据中心领域主要包括OSS/BSS、节能等，此外还包括研发、AI基础设施等其他项目。

据报告，在五个主要领域中，客户服务、通信网络、产品营销的AI应用部署数量占比较高。客户服务AI应用占比达到47%，这些应用主要部署在呼叫中心、客户服务等方面，以期通过AI部署实现降本增效。通信网络类AI应用占比达18%，全球大部分运营商都在网络侧部署AI，并通过智能网络赋能更多领域。

不过，报告也指出，许多中小型运营商对于AI应用仍处于实验探索阶段，尚未实现规模部署。因此，对于全球电信运营商而言，AI应用部署仍将经历一场持久战。

亚太地区AI部署领跑

在全球七个主要区域中，亚太地区运营商AI应用部署先发制人，且处于领跑位置。

据报告，截至2025年6月底，在亚太地区，平均每家运营商部署AI应用3.94个，中国、日本、韩国等国家运营商AI应用部署的数量甚至更高；欧洲地区次之，平均每家运营商部署AI应用2.88个；撒哈拉以南非洲每家运营商平均部署2个；北美地区运营商AI部署数量最少，平均每家部署0.71个。

不过与2025年一季度相比，亚太和欧洲地区运营商二季度的AI应用部署总量几乎没有增长，撒哈拉以南非洲运营商AI应用部署总量增速较快，说明亚太和欧洲运营商处于AI应用的运行与监测阶段，并筹划新的AI应用部署，而中东及北非、撒哈拉以南非洲地区则处于AI部署的规模扩张阶段。

AI应用部署的数量能够体现运营商对AI应用的重视程度，但更加重要的还是AI应用能否产生实际效益。为此，报告建议运营商部署AI要侧重于质量，而非数量。

AI应用商业化仍处于探索期

从全球运营商AI应用情况来看，大多数运营商部署AI的目的主要是企业内部的降本增效，而对外赋能和商业变现还处于探索阶段。

据报告，在收入低增长、数据流量与能源成本不断增长的压力下，全球主要运营商在部署AI的早期阶段，用于提升企业内部运营效率的AI应用占比达80%～85%，尤以拉美、撒哈拉以南非洲、欧洲运营商的占比最多，分别达95%、94%和92% ，这些AI应用主要用于提升客户服务、网络故障检测、OSS/BSS系统等领域的智能化水平。

相比较之，全球主要运营商AI应用对外赋能和商业变现能力比较弱，占比都在20%以下。

其中，中东及北非地区运营商发展相对较好，用于对外赋能的AI应用占比达到了19%，北美和欧亚区紧随其后，分别为17%和15%。

然而随着更多运营商加大对AI应用商业模式的探索力度，以及GPU即服务（GPUaaS）、代理式AI等新AI应用陆续落地商用，报告预计，上述局面将在未来两年得到改观。

AI部署成熟度迥异

一般而言，AI应用部署主要划分为商用、试验、规划三个阶段，商用落地应用在其中的占比越高，说明AI部署成熟度越高。报告分别从AI应用类别和地区发展两个维度对全球主要运营商AI部署的成熟度进行了比较分析。

在五大领域中，客户服务类、数据中心类、产品营销类AI应用部署成熟度较高。据报告，已商用的客户服务AI应用占其总数的78%，数据中心类AI应用中已商用的占65%，产品营销类AI应用中已商用的占61%，其余各类应用中已商用占比都在50%左右。随着更多应用结束验证试验，开始商业部署，各领域的占比数字都将有新的变化。

在七大地区中，拉美、欧洲、北美的运营商AI部署成熟度比较靠前。据报告，拉美运营商已商用的AI应用占其总数的75%，欧洲和北美运营商AI应用中已商用的占比分别为72%和67%。虽然亚太地区运营商AI应用部署起步较快、数量较多，但是有超过四成应用处于测试和规划阶段，因此AI应用部署成熟度较落后于上述三个地区和撒哈拉以南非洲地区的运营商。

2025年是全球运营商AI应用从测试验证阶段迈向商用阶段的转型之年。报告认为，鉴于AI部署需要经历长期的迭代演进，未来两至三年全球主要运营商的AI部署都将呈现测试、验证、部署与创新的周期性循环。

AI应用群雄逐鹿

AI是一个非常开放且活跃的大市场和大生态，运营商仅是其中一方。事实上，报告分析的250家电信运营商，其中有约半数公布了特定解决方案的合作伙伴。

报告指出，合作方涵盖芯片制造商、网络设备供应商、大模型服务商、IT企业集团，以及大型云服务商。

在芯片制造商中，英伟达作为GPU供应商，处于领跑者位置，英特尔和AMD紧随其后。在云服务商中，Google、微软、AWS竞争激烈且实力相当。在基础模型服务商中，Perplexity、OpenAI和DeepSeek持续领跑。

值得注意的是，报告着重分析了Perplexity公司，认为这家公司凭借AI搜索在搜索引擎市场快速扩张，可能会成为Google的有力挑战者。同时，该公司的产品也可以与电信运营商能力深度整合，提升客户交互服务体验。

边缘AI发展的三点思考

“云—边—端”是大多数运营商AI部署的主要架构体系，报告着重分析边缘侧AI的发展，并提出了三点思考。

一是边缘推理能力的发挥取决于AI部署的位置。在AI部署中，云端和边缘侧发挥不同作用，云端主要承载大模型的训练，边缘侧主要执行运营商场景下多数AI推理任务。报告认为，与云端相比，边缘侧在成本缩减、能效提升、数据主权、网络韧性等方面具有巨大优势，因此运营商需要探索在边缘侧如何部署AI应用才能实现效益最大化。

二是注意平衡降本增效与商业变现的关系。报告通过象限图分析了边缘侧AI在不同商业场景下的应用潜力。报告认为，工业机器人、安全监控、数字孪生等企业本地化AI应用的商业潜力巨大，自动驾驶汽车、VR/AR应用等设备也呈现了一定的商业潜力；而智慧客服和主动式网络维护更侧重于降本增效。

三是确定AI推理的最优技术演进路径。报告梳理了AI推理应用领域领军企业的发展情况，并以网络韧性、系统能效、计算延迟、成本开支、数据主权等五个维度为评判标准，绘制了价值象限图。报告认为，各类边缘节点部署方案都各具优势，核心在于运营商要精准利用这些差异化，为不同企业客户定制个性化的销售方案。

报告：GSMA Intelligence

编译整理：高超

制图：曙念

编辑：亮亮

指导：辛鹏骏

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