- Michal Sewera（德国电信）将云原生5G网络比作“蝴蝶效应”——数百个模块（如服务网格）中的一个微小变化都可能在后期引发重大故障，而这些故障只能通过KPI的波动来发现。
- 为了处理这种复杂性，德国电信正在实施一种基于AI的新运营模式：
- 开发阶段： AI支持测试、回归和验证。
- 部署阶段： 通过“网络配置副驾”（network configuration copilot）实现网络自动化配置。
- 运营阶段： AI负责服务监控、根本原因检测和处理。
- Sewera强调，需要新一代能够编写代码和开发软件的网络工程师，而不是像10-20年前那样传统的部门分割。
- 在Telenor，Terje Jensen表示，其AI+5G的收入战略专注于个别企业客户：“定制化解决方案——具体化价值”。典型应用包括工业视频分析、远程驾驶和“网络感知”——从网络基础设施中收集用户移动数据。
- Telenor已成立“AI工厂”，提供GPU即服务（GPU-as-a-service），允许企业租用算力进行AI训练。
- Andy Corston-Petrie（英国电信集团）警告说：AI投资成本高昂，需要一种新思维——结合小型、灵活和分布式的模型，而不是庞大的AI项目。
- Sewera呼吁行业避免像云原生时代那样陷入“定义热”：与其争论“什么是AI原生电信公司”，不如专注于将AI真正应用到网络中，以优化性能和成本。
📌 总结： 在5G时代，AI正成为英国电信、德国电信和Telenor等电信运营商的战略支柱：从网络自动化到新的商业模式。德国电信推动AI贯穿整个网络生命周期，Telenor将GPU和企业AI服务商业化，而英国电信则寻求一种分布式、节省资源的途径。AI不仅改善了KPI，还为从智能基础设施中获得新收入铺平了道路。
