GSMA最新报告：运营商AI部署由省钱转向赚钱|中国电信|托管|设备商|运营商

运营商AI如何变现？

AI工厂和主权AI正在成为全球运营商的AI变现之路。这是GSMA Intelligence最新一期季度报告给出的判断。

日前，GSMA Intelligence发布《电信AI：2026年第二季度市场发展报告》（以下简称《报告》），以“主权这张牌”为主题，系统追踪了全球240个国家和地区的760多家运营商的AI部署，梳理了运营商AI变现的可行路径，并把AI工厂和主权AI定位为运营商的两条变现主线。报告的判断是，运营商的AI部署重心正从内部效率转向外部收入，谁能把网络资产和GPU打包成可卖的服务，谁就在下一轮竞争中占得先机。

主权AI指把AI算力和数据部署在本地、由本国运营商掌控的AI服务，算力和数据不出境，以满足政府以及金融、医疗等受监管行业对数据驻留和国家安全的要求。AI工厂则是运营商把自有数据中心、连接资产和GPU算力整合成一个集成AI平台，向企业客户提供AI训练和推理所需的基础设施，相当于把网络资产变成算力生意。

《报告》发布之际，行业动作频频。Orange Business在法国推出主权协作套件，Telkom上线BigBox智能体AI平台，KDDI推出数字人产品au Support AI Advisor。与此同时，AMD与NAVER Cloud宣布战略合作，推进韩国主权AI基础设施建设，e&与哈利法大学联合发布AI原生6G网络白皮书。这些动态与《报告》的判断互为印证，智能体AI正从试验走向部署，主权AI进入产品化阶段，政府也从讨论转向干预。

不过，AI变现仍面临较大挑战。《报告》指出，B2B收入在运营商总收入中的占比仍只有25%至30%，提升缓慢。大型云服务商2025年资本开支较2024年增长50%，仅亚马逊一家就投入923亿美元。变现的窗口正在打开，资本的差距也在拉大，运营商这轮AI投入，如何兑现？

部署转向

《报告》显示，电信AI部署已经走过早期红利期，重心正在从内部提效转向外部收入。这一转向，集中体现在新增部署的流向变化上。

据《报告》，截至2026年6月，全球电信AI部署的样本覆盖162家运营商。从业务领域看，客户服务占比45%居首，销售与营销、网络、企业职能和数据中心分别占26%、17%、8%和4%。每家运营商平均部署1.5项AI方案，其中大型运营商和中小型运营商分别为1.8项和1.3项。从成熟度看，已商用部署占63%，已承诺和试验分别占33%和4%。从目标看，成本节省仍是主要诉求，占63%，收入目标占37%。

但新增部署的构成正在改变。过去六个月，客户服务类新增部署的占比从累计的46%降至30%，网络和数据中心类从20%升至29%，企业职能类从8%升至14%。《报告》据此判断，运营商正在走出客户服务自动化的早期红利，把AI投资转向支撑网络资产的变现，网络自动化、AI-RAN、性能优化和AI就绪基础设施成为新的投入方向。

规模效应在这一轮部署中同样明显。大型运营商的AI方案数量显著多于中小型同行，北美市场平均每家运营商部署2.13项，亚太为2项，欧亚和中东北非分别为1.71项和1.57项，欧洲和拉丁美洲为1.46项和1.17项。《报告》认为，资本实力、内部专业能力和战略合作伙伴，是大型运营商能够多线推进的原因。

在业务目标上，各区域差异显著。北美累计部署中47%以收入为目标，亚太、中东北非和欧洲分别为43%、36%和39%。新部署的趋势更为鲜明，北美50%的新增部署瞄准外部收入，亚太和中东北非分别为42%和43%，欧洲则78%仍以内部效率为目标。《报告》的判断是，市场越成熟，越聚焦变现。

部署背后的生态格局也在成形。GPU领域，英伟达在大型和中小型运营商的部署中均排名第一，AMD和英特尔紧随其后。大型云服务商方面，大型运营商更常与谷歌、微软合作，中小型运营商更多选择AWS。基础模型领域，Perplexity是公开部署中最常见的合作伙伴，OpenAI紧随其后，大型运营商中DeepSeek排在第三，中小型运营商中则是Snowflake。《报告》指出，英伟达的主导地位，反映GPU密集型工作负载、AI工厂和主权算力计划的重要性正在上升。

从这些数据可以看出，电信AI的部署重心，正在从省钱转向赚钱。

变现路径

如何变现？《报告》给出了明确的机会排序。GPU即服务与推理即服务、主权AI、垂直行业解决方案，被列为可行性最强的方向。托管AI服务与编排、AI增强的企业捆绑包，可行性居中。大规模基础模型训练和开放AI市场，对运营商而言最具挑战。

这一排序的逻辑在于禀赋契合。可行性最强的方向与运营商在基础设施和企业客户资源上的既有优势高度匹配，运营商拥有数据中心、连接资产、企业客户，但欠缺将三者打包成产品的组织能力。而基础模型训练需要巨额资本和顶尖人才，规模经济与大型云服务商的竞争，让大多数运营商难以获得可持续回报。

在可行性最强的方向中，《报告》着墨最多的是AI工厂，AI工厂能够让运营商直接切入快速增长的AI基础设施市场。这条路的关键在于，运营商无需在模型训练上与大型云服务商正面竞争，而是专注基础设施、主权属性和企业级服务交付。

《报告》给出了具体的收入测算。GSMA Intelligence建模显示，运营商对可及云收入基数的转化率即便只有5%至10%，也能带动服务收入增长1.5至3.0个百分点，转化率达到20%时，收入提升可达约5个百分点。《报告》认为，考虑到运营商在网络和托管资产上的既有投入，这一机遇颇具吸引力，即便只承接企业AI基础设施需求的一小部分，也能带来可观的新增数据中心收入。

AI工厂的算盘能否打响，取决于利用率管理。GPU闲置会迅速侵蚀回报，《报告》提醒，运营商需要通过工作负载聚合、与大型云服务商合作和垂直化解决方案来支撑利用率，而不是陷入易被商品化的通用算力转售。

主权与资本

如果说AI工厂是运营商手里已有的牌，那么主权AI则是在政策红利下运营商拿到的一张新牌。《报告》的数据显示，主权AI已经从一个区域概念，变成全球性的商业选项。

据《报告》调查，美国和加拿大有40%的运营商已商业推出主权AI产品，亚太、中东北非与非洲、欧洲和拉丁美洲的推出比例依次为26%、25%、23%和20%。与特定客户试点方面，美国加拿大为20%，亚太为21%，中东北非与非洲为36%，欧洲为23%，拉丁美洲报告未标注。

收入规模是重要变量，年收入超过100亿美元的运营商中47%已商业推出主权AI产品，50亿至100亿美元区间为42%，10亿美元以下仅7%。《报告》的判断是，主权AI数据中心建设和企业托管部署需要巨额投资，这天然有利于收入更高、运营杠杆更强的大型运营商。

主权AI的驱动力来自哪里？《报告》的问卷给出了答案，受监管行业的需求占34%，国家监管强制与数据驻留要求占30%，二者合计约三分之二。值得注意的是，与大型云服务商的竞争差异化只占6%。《报告》对此的解释是，满足国家监管是运营主权AI服务的基本前提，而多数大型云服务商总部位于美国，其最可行的进入路径恰恰是通过本地合作，包括与运营商合作。在主权AI的场景里，云厂商更像是伙伴而不是对手。

运营商的实践已经铺开。《报告》列举了13项运营商的主权AI举措，Orange在法国将Google Distributed Cloud和OpenAI部署在主权基础设施上，AI处理不出境，Iliad在其自有法国数据中心托管英伟达DGX SuperPOD，德国电信与Schwarz Group规划AI Gigafactory，中国电信以AI原生专网集成本地算力和基础设施，被列为亚洲样本。

《报告》把主权AI的演进分为三个阶段，从AI应用，到AI赋能的云和基础设施服务，再到涵盖算力、云、数据驻留的主权AI生态。每一阶段都代表运营商在AI价值链中更深入的参与。《报告》的判断是，竞争差异化正日益转向对算力资源、云基础设施和治理框架的所有权，主权本身正变得与AI应用同等重要。

主权这张牌的底色是资本投入。2025年，大型云服务商的资本开支较2024年增长50%，其中亚马逊以923亿美元居首，谷歌、微软、Meta分别为544亿、531亿和482亿美元。同期，美国运营商合计299亿美元，中国运营商合计196亿美元，德国和英国各36亿美元，法国为31亿美元。《报告》提醒，大型云服务商的资本开支蓝图不是运营商的现成答案，运营商应优先投资于自身具备结构性优势的领域，包括连接、数据中心、边缘基础设施和主权AI能力，保持资本纪律，聚焦目标明确、商业上可行的机会，清晰的变现路径始终是首要考量。

在《报告》的叙事里，主权AI是一张可以打出去的牌，但前提是纪律。没有纪律的投入，只会把结构性优势变成财务负担。

从第三方视角来看，《报告》发布的时点，恰逢全球运营商AI投入从内部提效转向外部收入的关键转折。客户服务自动化的红利正在收窄，新增部署加速流向网络与数据中心，大型云服务商的资本开支则在持续拉大资源差距。变现的压力与窗口同时出现，运营商需要一份回答“AI如何变成收入”的路线图，《报告》提供的正是这张路线图。

报告之外，产业大势也在印证这一判断。主权AI的政策浪潮从欧洲扩散到中东与亚太，AI工厂被多个国家纳入数字基础设施建设，设备商与云厂商围绕算力供应展开新一轮布局。电信AI的变现，正从个别运营商的探索变成整个产业的共同课题。

在这一背景下，《报告》把电信AI的变现问题摆到了台面上，机会排序清晰，资本差距和利用率等现实约束也一并呈现，运营商在投入之前可以对照自己的禀赋与短板。两条路径已经摆在面前，接下来比拼的是执行。运营商的AI故事刚刚开场，变现是下一个考验。