为什么全球电信运营商正押注开源模型构建AI战略？

全球电信运营商正加速将人工智能战略建立在开源模型之上，而驱动这一转变的深层原因早已超越了单纯的成本考量。

从自主网络运维到客户服务，开源模型赋予了电信运营商对核心业务工作负载的信任、控制权与深度定制能力。NVIDIA最新发布的电信行业AI现状报告印证了这一趋势：高达 89% 的受访者表示，开源模型和开源软件对其公司的 AI 战略至关重要。

对电信运营商而言，开源模型具备五大核心战略价值：

1. 以更低成本获取前沿级智能：运营商可将闭源模型保留在极高价值场景，而Artificial Analysis Intelligence Index等独立基准测试显示，主流开源模型在复杂推理、编程、科学计算及 AI 智能体任务中的竞争力已大幅提升。
2. 支持深度定制：开放的权重与训练配方让运营商能够利用自有网络数据、客户数据与行业专有知识进行针对性微调。
3. 构建可信 AI：运营商对模型结构和运行行为拥有完全可见性与控制力，确保模型评估与治理严格符合行业监管要求。
4. 灵活安全的混合部署：模型可以按需裁剪与优化，无缝运行在公有云、本地私有算力乃至边缘计算节点。
5. 开拓本土政企业务：运营商可通过托管并微调开源模型，向本地企业和政府机构输出定制化的 AI 服务。

专为电信场景定制的基础模型

NVIDIA Nemotron 系列开源模型提供了面向 AI 智能体工作流优化的高水平推理性能以及语音能力，并完全开放权重、训练数据和训练方案。

软银（SoftBank Corp.）正是利用开源模型构建行业专用 AI 的典型代表。软银集团核心研究员兼 SB Telecom America 高级副总裁 Rajeev Koodli 表示，开源模型让软银能够在全球基础模型的快速演进之上，融入自身多年积累的网络知识和运营经验。软银正广泛采用包括 NVIDIA Nemotron 在内的开源底座开发“软银电信大模型”，持续服务于网络运维、架构设计和综合管理。

此外，NVIDIA 与 AdaptKey 合作推出了拥有 300 亿参数的 Nemotron 3 Large Telco Model (LTM)。该模型在开源电信数据集上进行了针对性微调，能精准理解电信术语并处理网络配置、故障分流等复杂运维推理。为帮助运营商使用私有数据进一步定制，NVIDIA 还在 NVIDIA NeMo 开源库中发布了端到端微调指南。

规模化落地生产工作流

开源模型只是起点，要将自主电信运维安全推向生产环境，需要完整的全栈支持。

AT&T 首席数据与 AI 官 Andy Markus 指出，未来的 AI 应用不在于押注单一模型，而在于让每项工作负载精准匹配性能、成本与控制力的最佳平衡。开源模型是这一策略的核心，借助与 NVIDIA 的合作，AT&T 能够在满足企业级规模、可靠性与治理要求的前提下落地多样化模型策略。

运营商需要构建完整的数据流水线以实现隐私脱敏和合成数据生成，同时需要可靠平台将开源模型转化为受控的自主智能体流。通过 NVIDIA AI Enterprise 软件套件与 NVIDIA Agent Toolkit，运营商能够打通从数据准备、模型调度到安全运行与仿真的全流程平台。

打造主权 AI 与本土创新基础设施

随着电信运营商积极投建符合国家战略的，开源模型成为提供符合本土语言、文化与监管要求的关键抓手。