电信运营商拥抱开放式AI模型以实现定制化与控制

电信运营商正在越来越多地基于开放模型构建其人工智能（AI）战略，以增强在关键工作负载（包括自主网络和客户服务）中的信任、控制和定制能力。这标志着从仅依赖专有AI解决方案向战略性转变。

证据与背景

根据NVIDIA于2026年10月6日发布的《电信行业AI现状》报告，89%的受访电信公司承认开放源代码模型和软件在其AI战略中的重要性。这些模型允许运营商使用专有的网络和客户数据对AI进行领域特定任务的微调，同时也解决了隐私和合规问题。报告指出，开放模型不仅具有成本效益，还提供了更大的操作灵活性。

软银（SoftBank Corp.）和Indosat Ooredoo Hutchison等关键行业参与者正在利用开放式AI框架开发电信特定模型。例如，软银的“大型电信模型”基于NVIDIA的Nemotron框架，推动了网络运营和管理的进步。同样，Indosat的Sahabat-AI系列将AI适配于印度尼西亚的本地语言和文化背景，展示了开放模型在推动本地化创新中的作用。

除了定制化，开放模型还为运营商提供了操作控制和治理。例如，AT&T强调将AI工作流与业务优先事项对齐的重要性。该公司首席数据与AI官Andy Markus表示，"开放模型是实现灵活和有治理AI方法的关键"。AT&T的OTel 2.0模型使用4000亿个电信特定标记构建，展示了开放框架如何针对行业特定任务进行定制。

NVIDIA通过其Nemotron开放模型家族及支持工具（如NVIDIA NeMo库）在这一转变中扮演了关键角色。这些资源使电信运营商能够将开放模型适用于网络配置、客户事件分流和自动化操作等任务。此外，最近推出的Nemotron 3大型电信模型在电信数据集上经过微调，为行业特定用例提供了更高的准确性。

为何重要

向开放AI模型的转变反映了电信运营商对能够定制和治理的解决方案的需求，同时降低了对专有供应商的依赖。这种混合方法使运营商能够在成本、性能和控制之间取得平衡。尽管专有模型可能在某些实时应用中仍占主导地位，但开放模型正日益成为需要领域特定调整和隐私法规合规的任务的首选。

随着国家AI战略强调本地化创新，开放模型还使电信公司能够为多样化市场提供定制服务。例如，Indosat的Sahabat-AI展示了开放AI如何帮助像印度尼西亚这样的国家开发符合本地语言和文化需求的AI解决方案。

采用开放式AI模型凸显了电信行业的一种更广泛趋势：利用灵活且透明的技术来满足不断变化的运营和监管需求。随着开放AI框架的持续进步，电信运营商有能力将这些解决方案扩展到生产工作流中，从而推动整个行业的效率和创新。