2024年，中国电信行业的AI应用进入加速期，生成式AI的崛起成为行业转型的核心驱动力。NVIDIA针对250余名中国电信行业专业人士的调查显示，89%的受访者已处于AI技术评估、试点或实施阶段。企业正通过AI优化网络运营、提升客户体验并实现流程自动化，但投资仍处于早期阶段，技能短缺与实施路径的复杂性成为主要挑战。

生成式AI浪潮重塑行业格局

技术渗透率持续攀升

生成式AI的突破为电信行业带来显著的效率提升与业务创新。调查显示，高管层对AI的热情显著提高，尤其关注其在客户服务、网络优化等场景的应用价值。与2023年相比，企业对AI投资回报（ROI）的认知更加清晰，生成式AI在文本生成、智能客服等领域的成熟应用，推动了行业从“概念验证”向规模化落地的转变。

客户体验成为核心战场

提升客户体验被列为AI应用的首要机遇。生成式AI通过个性化服务推荐、实时问题诊断等功能，显著缩短了客户需求响应时间。例如，基于自然语言处理的智能客服系统，可将问题解决效率提升40%以上，同时降低人工成本。此外，AI驱动的网络性能预测与动态优化，进一步保障了用户体验的稳定性。

技能缺口制约规模化应用

尽管AI技术潜力巨大，但专业人才短缺成为行业普遍痛点。调查显示，53%的受访者认为技术团队能力不足是阻碍AI落地的核心因素。企业需加速培养既懂电信业务又具备AI开发能力的复合型人才，并通过外部合作弥补内部资源短板。

AI投资聚焦客户体验与实施路径

投资规模增长但尚未饱和

尽管企业对AI的投入逐年增加，但整体仍处于早期阶段。65%的受访者表示，其所在企业的AI预算占技术总支出的比例低于10%。客户体验相关场景吸引了最高比例的投资，包括智能客服、用户行为分析等。同时，企业倾向于将AI与现有系统（如CRM、网络管理系统）深度集成，以实现业务价值的最大化。

从试点到规模化部署的路径探索

混合托管模式仍是企业首选，但云托管方案的应用比例显著上升。约60%的受访者采用混合架构，以满足数据安全与灵活性的双重需求。此外，合作伙伴生态对AI落地至关重要，78%的企业依赖第三方技术供应商提供算法开发、数据标注等支持，以降低自研风险并加速商业化进程。

评估标准转向业务价值验证

企业推动AI部署时，更关注实际业务指标的改善。例如，某运营商通过AI优化基站能耗，实现年度成本降低12%；另一企业利用AI预测网络故障，将运维效率提升30%。明确的投资回报预期，成为驱动企业从试点转向大规模实施的关键因素。

随着生成式AI技术的成熟与行业认知的深化，中国电信行业的AI应用正从“技术试验”迈向“价值创造”阶段。然而，突破人才瓶颈、优化投资策略以及构建开放生态，将是企业实现持续增长的核心命题。