當(dāng)前，圍繞電信領(lǐng)域AI的討論多聚焦于其帶來(lái)的流量增長(zhǎng)，但在AI時(shí)代，真正的機(jī)遇在于行為層面的變化。

愛(ài)立信正試圖引入一種新的流量類型，用以補(bǔ)充為人們消耗習(xí)慣而優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是下行流量大、突發(fā)性強(qiáng)且對(duì)時(shí)延容忍度較高，而新增流量類型則必須支持實(shí)時(shí)、交互式的AI應(yīng)用。多模態(tài)助手、企業(yè)級(jí)實(shí)時(shí)引導(dǎo)系統(tǒng)以及自主智能體，不再只是消耗數(shù)據(jù)，而是在設(shè)備與云之間持續(xù)進(jìn)行交互。這類應(yīng)用所產(chǎn)生的流量模式，較傳統(tǒng)移動(dòng)寬帶而言，更依賴上行鏈路、對(duì)時(shí)延更敏感，并且會(huì)話更加密集。

對(duì)運(yùn)營(yíng)商而言，這意味著“盡力而為”的連接模式正迅速成為制約企業(yè)生產(chǎn)力、用戶體驗(yàn)和收入增長(zhǎng)的瓶頸。網(wǎng)絡(luò)也不再只是數(shù)據(jù)傳輸通道，而是正在演變?yōu)橹С址植际紸I推理與學(xué)習(xí)的活力樞紐，即一張“智能編織”網(wǎng)絡(luò)。

人們的直覺(jué)可能是暫緩應(yīng)對(duì)。然而，為AI時(shí)代做準(zhǔn)備并不是一個(gè)需要等到2030年再進(jìn)行的“推倒重來(lái)”式工程，而是一個(gè)從5G SA邁向AI賦能5G，再到6G的漸進(jìn)式之路。行動(dòng)的關(guān)鍵窗口期，正是當(dāng)下。

本文作者

Erik Ekudden

愛(ài)立信首席技術(shù)官

AI原生網(wǎng)絡(luò)意味著什么

AI原生是指在網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、部署、運(yùn)行和維護(hù)全過(guò)程中，內(nèi)生且可信的AI能力成為其自然組成部分。在AI原生網(wǎng)絡(luò)中，AI被嵌入至無(wú)線接入網(wǎng)、核心網(wǎng)、傳輸網(wǎng)以及OSS/BSS系統(tǒng)，而不是作為一個(gè)外掛組件或獨(dú)立的AI層存在。

有兩點(diǎn)需要明確：首先，AI原生并不意味著由單一模型包打天下。不同場(chǎng)景需要匹配不同類型的AI技術(shù)，從專用的網(wǎng)絡(luò)模型到小模型、大語(yǔ)言模型（LLMs）等，形成多樣化組合。其次，AI原生并不等同于“處處皆邊緣”。其核心原則是在合適的位置部署合適的AI能力，綜合考慮時(shí)延、數(shù)據(jù)可獲取性、成本以及可持續(xù)性等因素。

這種“雙重視角”也體現(xiàn)了其戰(zhàn)略意義所在。一方面，是指利用AI提升網(wǎng)絡(luò)自身能力，通過(guò)持續(xù)的學(xué)習(xí)閉環(huán)優(yōu)化能效、檢測(cè)異常，并逐步實(shí)現(xiàn)更高程度的自主化運(yùn)行。

另一方面，意味著將連接能力演進(jìn)為分布式AI的關(guān)鍵使能能力，包括提供現(xiàn)代AI系統(tǒng)所依賴的上行帶寬、低時(shí)延和高可靠性。這兩個(gè)方向都能夠創(chuàng)造可量化的商業(yè)價(jià)值。

未來(lái)幾年：四大關(guān)鍵舉措

舉措一：

以5G SA作為AI原生演進(jìn)的起點(diǎn)

AI原生是一種演進(jìn)，而非重構(gòu)。移動(dòng)通信系統(tǒng)將通過(guò)引入AI能力持續(xù)增強(qiáng)，在優(yōu)化現(xiàn)有能力的同時(shí)，釋放新的能力邊界。5G SA為逐步引入AI能力提供了基礎(chǔ)架構(gòu)與運(yùn)營(yíng)模型。

短期內(nèi)的重點(diǎn)在于提升5G SA的成熟度，使網(wǎng)絡(luò)能夠承載AI驅(qū)動(dòng)的流量，并支持差異化創(chuàng)新。成熟的SA基礎(chǔ)有助于強(qiáng)化策略控制能力，支持API開(kāi)放，并實(shí)現(xiàn)企業(yè)與開(kāi)發(fā)者生態(tài)日益期待的服務(wù)模式。如果缺乏這一基礎(chǔ)，后續(xù)舉措的落地難度將大幅提升。

舉措二：

推進(jìn)跨域，邁向L4自智

自智網(wǎng)絡(luò)通過(guò)基于意圖的控制、智能體編排、實(shí)時(shí)可觀測(cè)性以及閉環(huán)AI，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自優(yōu)化能力。

對(duì)于運(yùn)營(yíng)商而言，關(guān)鍵問(wèn)題不在于能實(shí)現(xiàn)多高程度的自動(dòng)化，而在于自智網(wǎng)絡(luò)的效率與可信度如何。專用AI智能體在無(wú)線接入網(wǎng)、傳輸網(wǎng)、核心網(wǎng)及OSS/BSS等多個(gè)網(wǎng)絡(luò)域協(xié)同工作，并在統(tǒng)一策略與邊界約束下運(yùn)行。這些智能體可協(xié)同完成網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、執(zhí)行變更，并在關(guān)鍵指標(biāo)退化時(shí)自動(dòng)回滾。網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生為策略執(zhí)行前提供安全的仿真環(huán)境，用于驗(yàn)證決策效果并對(duì)比預(yù)測(cè)與實(shí)際結(jié)果。同時(shí)，通過(guò)策略約束、高影響操作分級(jí)審批機(jī)制以及持續(xù)的KPI驗(yàn)證，構(gòu)建明確的安全護(hù)欄，確保網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全可控。

舉措三：

構(gòu)建AI可用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

許多AI項(xiàng)目失敗的根本原因在于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱。在5G階段，數(shù)據(jù)往往圍繞單一用例進(jìn)行采集，導(dǎo)致數(shù)據(jù)管道碎片化，難以規(guī)模化復(fù)用。AI原生系統(tǒng)需要具備一致性、實(shí)時(shí)性與可信度的數(shù)據(jù)，以支持跨域使用。

其中有三點(diǎn)尤為關(guān)鍵：

01統(tǒng)一語(yǔ)義：AI智能體必須能夠在不同網(wǎng)絡(luò)域中以一致方式理解數(shù)據(jù)，否則將導(dǎo)致錯(cuò)誤判斷與決策。

02全局可視：當(dāng)數(shù)百個(gè)智能體在網(wǎng)絡(luò)中協(xié)同運(yùn)行時(shí)，必須能夠?qū)崟r(shí)追蹤“發(fā)生了什么、為何發(fā)生、產(chǎn)生了何種影響”。

03內(nèi)建治理與安全：策略校驗(yàn)、隱私保護(hù)與決策可追溯性必須從數(shù)據(jù)管道設(shè)計(jì)之初即納入體系。當(dāng)數(shù)據(jù)跨組織流動(dòng)時(shí)，安全與合規(guī)能力也必須同步保障。

舉措四：

在網(wǎng)絡(luò)中合理部署AI能力

將AI負(fù)載與網(wǎng)絡(luò)負(fù)載部署在同一計(jì)算資源上，可能引發(fā)資源爭(zhēng)用與時(shí)延風(fēng)險(xiǎn)。AI原生架構(gòu)對(duì)此進(jìn)行了針對(duì)性設(shè)計(jì)。在無(wú)線接入網(wǎng)節(jié)點(diǎn)側(cè)進(jìn)行分布式推理，以滿足對(duì)微秒級(jí)響應(yīng)的業(yè)務(wù)需求；而區(qū)域或中心化AI集群則承載對(duì)算力要求更高、但不依賴本地處理的任務(wù)。

這種分層部署方式在性能、總體擁有成本與能效之間實(shí)現(xiàn)平衡，同時(shí)避免陷入“全部下沉至邊緣”或“全部集中于云端”的極端模式。

四大舉措：通往6G的最佳入口

6G將在設(shè)計(jì)之初即具備AI原生特性。目前，首個(gè)6G標(biāo)準(zhǔn)的制定工作已啟動(dòng)，預(yù)計(jì)將在2030年前開(kāi)展預(yù)商用試驗(yàn)，并在生態(tài)成熟后一至兩年實(shí)現(xiàn)初期商用。6G將進(jìn)一步增強(qiáng)包括AI在內(nèi)的多項(xiàng)能力，并在空口接口、調(diào)度機(jī)制、多頻段系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及自智運(yùn)維等方面實(shí)現(xiàn)原生集成。

然而，面向6G最關(guān)鍵的準(zhǔn)備并非等待新標(biāo)準(zhǔn)的到來(lái)。那些已經(jīng)完成以下能力建設(shè)的運(yùn)營(yíng)商，將在6G演進(jìn)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)：成熟的5G SA基礎(chǔ)、安全且可審計(jì)的自智能力、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與合理的AI部署能力，上述四大舉措，既是應(yīng)對(duì)當(dāng)前AI驅(qū)動(dòng)需求的現(xiàn)實(shí)路徑，也是邁向2030年AI原生網(wǎng)絡(luò)的清晰起點(diǎn)。

收入將首先從何處體現(xiàn)？

AI原生架構(gòu)能夠幫助運(yùn)營(yíng)商降低運(yùn)維成本與能耗，同時(shí)提升網(wǎng)絡(luò)性能與用戶體驗(yàn)。但核心商業(yè)問(wèn)題依然是：新增收入來(lái)自哪里？

短期內(nèi)，有三大機(jī)會(huì)尤為突出：

網(wǎng)絡(luò)能力開(kāi)放通過(guò)API形式，將位置、服務(wù)質(zhì)量、路由等連接能力轉(zhuǎn)化為可編程、可交易的服務(wù)，面向開(kāi)發(fā)者與企業(yè)開(kāi)放。AI將在性能優(yōu)化、API可用性提升以及動(dòng)態(tài)變現(xiàn)模式方面發(fā)揮重要作用。

差異化連接為上行性能提供保障、低時(shí)延和高可靠性的AI應(yīng)用提供高價(jià)值連接服務(wù)，形成高端服務(wù)分層。

企業(yè)邊緣面向?qū)?shù)據(jù)主權(quán)、處理時(shí)效與合規(guī)要求較高的行業(yè)，提供靠近數(shù)據(jù)源的高性能托管計(jì)算能力，從而形成付費(fèi)意愿。

AI原生之路，始于當(dāng)下

邁向AI原生、構(gòu)建“智能編織”是一個(gè)漸進(jìn)式過(guò)程。首要步驟是在5G SA基礎(chǔ)上演進(jìn)至AI賦能5G，同時(shí)安全推進(jìn)自智能力、合理部署AI，并將數(shù)據(jù)與治理能力視為核心資產(chǎn)。

上述四大舉措并非線性推進(jìn)，而是相互強(qiáng)化、協(xié)同演進(jìn)，任一方向的進(jìn)展都將加速整體轉(zhuǎn)型。對(duì)于行業(yè)領(lǐng)先者而言，當(dāng)務(wù)之急是從架構(gòu)、運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)三個(gè)維度評(píng)估自身準(zhǔn)備度，選擇少量高價(jià)值場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)可量化成果，并逐步規(guī)?；茝V。AI時(shí)代所青睞的網(wǎng)絡(luò)，不僅要更快，更要可信、自適應(yīng)，并圍繞AI需求進(jìn)行體系化設(shè)計(jì)。