对于押注AI实现网络自动化的运营商，GSMA人工智能技术总监LouisPowell发出警告：市面上最大的模型仍然不够了解电信。
这正是GSMA与AT&T等运营商成员合作，通过推动开放电信模型试图改变的现状。其努力对自治网络的未来和网络安全都至关重要。
GSMA过去两年一直将AI模型与电信专用任务进行基准测试，结果显示存在明显差距。前沿模型整体可能正在快速改进，但Powell表示研究发现它们在解析3GPP标准、排查无线接入网问题或处理运营商实现自治网络所需的领域特定复杂性方面，并没有变得更好。
模型差距的现实影响
这一差距对运营商具有切实影响，并塑造了它们追逐AI机会的方式。Powell指出，虽然客户服务、营销和后台服务的部署已经起飞，但“只有约16%的部署是在网络侧”。他表示：“我们看到这些模型在通用领域的能力与电信领域实际发生的情况之间存在差距，我们非常担心行业无法充分利用这个机会。”他还补充道，GSMA也“有些担心AI的供应链非常狭窄，我们不希望所有人都把一切外包给超大规模企业。”
Powell认为，对于希望实现L4和L5自治网络的运营商而言，缩小模型差距至关重要。“如果模型从根本上不够准确或不够高效，你就无法达到那个目标。”Powell补充道，开放选项还将使运营商能够以闭源模型无法实现的方式应对新兴的安全和主权挑战。他指出，最近涉及某个失控OpenAI模型的事件是由HuggingFace的开放模型解决的，并强调了近期限制某些专有模型访问所带来的挑战。这两种情况对运营商都构成真实风险。
他解释说，开放模型有助于防止OpenAI面临的那类安全问题，因为它们允许运营商以闭源模型无法实现的方式自行编程设定护栏。拥有一个经过微调或后训练的模型，也降低了像前沿模型那样访问被突然切断的可能性。
近年来，运营商对开放模型的兴趣稳步增长。Nvidia最近的一项调查发现，89%的运营商表示开源模型和软件对其AI战略很重要。相比之下，同一调查的2025年版本中，仅40%的受访者表示计划使用开源工具。表示计划内部开发AI解决方案的运营商比例也从2025年的37%上升至2026年的42%，另有38%表示计划直接参与与合作伙伴共同开发解决方案。
构建AI能力
为帮助运营商开启开放AI之路，GSMA创建了OpenTelcoAI计划。该计划于今年早些时候在巴塞罗那世界移动通信大会上启动，为运营商提供基准测试，以测试模型在真实电信任务、数据集和专用模型上的表现，甚至可以帮助它们获得用于模型训练和微调的GPU容量。其理念是让运营商更好地掌控自己的AI命运。
AT&T已公开利用该计划构建其开源OTel1.0和2.0模型，后者使用GSMA数据确保其深入理解电信标准。但Powell表示，软银和中国电信等其他运营商也在使用其基准测试来评估他们在开源基础上构建的专有模型。
然而，确保模型“会说电信语言”是一回事——例如让它理解“小区”指的是基站覆盖的地理区域而非人体细胞——将其实际应用于解决网络问题则是另一回事。
在这方面，Powell表示华为创建了一个名为TeleLogs的开放数据集，旨在训练模型进行根本原因分析。“那需要大量工作，”Powell说，并指出跨供应商编译关于事件详情、KPI、解决步骤和事实依据的数据“并不容易”。
所有这些努力旨在帮助运营商建立Powell所说的AI能力，使他们能够掌控自己的命运。Powell表示：“数据可用性很难。AI专业知识——在美国和中国之外，电信企业中几乎没有AI研究人员。所以如果你在亚太地区、欧洲部分地区、非洲，你对如何构建这些模型知之甚少。”
GSMA正充当运营商的AI私人教练，帮助他们在尝试为商业市场打造有吸引力的AI产品之前，先建立基础能力并熟练掌握模型构建背后那些基础技能。Powell表示：“我认为，如果运营商自己不会做AI，就很难通过AI变现。这是一个很好的途径：先擅长构建模型、解决方案、工具和代理，然后他们可以看看有哪些可以商业化提供给外部各方。”
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