隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型已成為推動各行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心力量。運營商作為信息通信領(lǐng)域的主力軍，在2025年伊始爭先接入國產(chǎn)DeepSeek大模型，以推動從傳統(tǒng)通信管道提供商向數(shù)智化綜合服務(wù)商的戰(zhàn)略變革。本文將從運營商接入大模型的動因、應(yīng)用場景、潛在風險及未來路徑四個方面展開分析，探討大模型如何成為運營商數(shù)智化躍遷的核心驅(qū)動力。
接入大模型的三重動因：
（一）國家政策引領(lǐng)：
大模型技術(shù)已成為國家發(fā)展的重要戰(zhàn)略。DeepSeek作為國內(nèi)開源大模型的佼佼者，憑借巨大的發(fā)展?jié)摿�，吸引了廣泛關(guān)注。并且，工信部明確要求運營商在模型部署過程中實現(xiàn)從芯片到框架的全棧自主可控。運營商選擇接入國產(chǎn)大模型不僅是響應(yīng)國家政策的政治使命，更是契合自身發(fā)展的戰(zhàn)略抉擇。
（二）技術(shù)與成本優(yōu)勢驅(qū)動：
據(jù)專家分析，DeepSeek的訓(xùn)練成本較其他大模型可降低40%，同時推理速度提升2倍。且DeepSeek的開源戰(zhàn)略大大降低了使用大模型的門檻。這種性能與成本的優(yōu)勢，使得運營商能夠在有限的資源下實現(xiàn)更高的技術(shù)效益。
（三）業(yè)務(wù)發(fā)展需求：
運營商的自研大模型雖已取得一定進展，但仍面臨諸多瓶頸。為突破這些瓶頸，運營商采取“通用+垂直”的雙軌制策略，即通過接入DeepSeek大模型增強基礎(chǔ)底座能力，與此同時聚焦其自身在政務(wù)、能源、醫(yī)療等行業(yè)垂直領(lǐng)域的模型開發(fā)。這種策略不僅提升了運營商的整體技術(shù)實力，還為其在垂直領(lǐng)域的深度應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。
大模型如何賦能運營商能力：
（一）基礎(chǔ)能力升級：
智能算力調(diào)度
通過接入DeepSeek大模型有望實現(xiàn)跨區(qū)域GPU資源的動態(tài)調(diào)配，顯著提高了運營商的算力資源利用效率，為大規(guī)模模型訓(xùn)練提供了有力支持。
數(shù)據(jù)治理優(yōu)化
數(shù)據(jù)是運營商的核心資產(chǎn)之一，借助DeepSeek大模型技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)的自動標注。這一功能不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率，還提升了數(shù)據(jù)治理的整體質(zhì)量。
（二）ToC業(yè)務(wù)重塑：
智能客服
在客戶服務(wù)領(lǐng)域，運營商在接入DeepSeek后，可實現(xiàn)精準識別用戶模糊需求，提供套餐推薦、故障排查等一站式服務(wù)。這種智能化的客服系統(tǒng)不僅提高了客戶滿意度，還降低了運營商的運營成本。
5G消息
5G消息作為運營商在移動互聯(lián)網(wǎng)時代的重要業(yè)務(wù)創(chuàng)新，DeepSeek大模型能賦能短信、圖片、視頻、音頻等多媒體功能，不僅給客戶帶來更個性化的服務(wù)體驗，也為運營商在ToC領(lǐng)域開辟了新的增長點。
（三）ToB業(yè)務(wù)突破：
行業(yè)5G切片
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，通過接入DeepSeek大模型能夠?qū)崟r預(yù)測設(shè)備故障并動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬，顯著提高了生產(chǎn)效率和設(shè)備利用率。這種深度融合的行業(yè)解決方案，為運營商在ToB領(lǐng)域樹立了新的標桿。
政企服務(wù)升級
在政企服務(wù)方面，借助DeepSeek大模型能實現(xiàn)智能公文模板輸出、公文校對、解讀摘要等功能，顯著提高了政務(wù)辦公的效率和質(zhì)量。通過這種創(chuàng)新應(yīng)用，不僅能提升運營商自身的服務(wù)能力，也為政企客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力支持。
接入大模型帶來的潛在風險：
（一）數(shù)據(jù)安全與合規(guī)風險：
大模型API接口可能成為黑客滲透的路徑。此外，隨著數(shù)據(jù)保護法規(guī)的日益嚴格，運營商在數(shù)據(jù)訓(xùn)練中面臨著巨大的合規(guī)壓力，對用戶行為數(shù)據(jù)的使用和存儲提出了嚴格要求。這使得運營商在數(shù)據(jù)安全和合規(guī)方面面臨著雙重挑戰(zhàn)。
（二）算力資源浪費風險：
在算力資源管理方面，運營商面臨著重復(fù)建設(shè)和利用率不足的風險，可能導(dǎo)致算力資源的浪費，進而影響運營商的整體運營效率。如何優(yōu)化算力資源配置，提高資源利用率，成為運營商亟待解決的問題。
（三）人力及技術(shù)迭代風險：
通信行業(yè)在人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展，使得人才競爭愈發(fā)激烈。高成本的培訓(xùn)投入可能因人才流失而失效，進一步加劇了運營商的投入浪費風險。此外，DeepSeek版本的快速更新，增加了技術(shù)迭代的成本。
（四）商業(yè)模式不明朗風險：
當前，MaaS平臺的盈利模式主要依賴算力租賃，缺乏增值服務(wù)分層。這種單一的盈利模式限制了運營商的商業(yè)價值挖掘。同時，運營商與云廠商之間復(fù)雜的競合關(guān)系，也可能限制其在應(yīng)用場景的發(fā)展。
未來路徑——從技術(shù)融合到生態(tài)共建
（一）技術(shù)迭代方向：
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，多模態(tài)融合成為未來的重要發(fā)展方向。未來，運營商可以探索“語音+視覺+結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”的全模態(tài)方案，以滿足更復(fù)雜場景下的業(yè)務(wù)需求。這種多模態(tài)融合技術(shù)將為運營商在智能客服、智能安防等領(lǐng)域提供更強大的技術(shù)支持。
（二）綠色算力探索：
運營商可以探索綠色算力的可持續(xù)發(fā)展路徑。綠色算力中心建設(shè)不僅符合國家的“雙碳”戰(zhàn)略，還能降低運營商的運營成本，提升其在市場中的競爭力。
（三）生態(tài)構(gòu)建策略：
通過開源協(xié)同，運營商能夠加速技術(shù)迭代，降低研發(fā)成本，同時促進整個行業(yè)的技術(shù)進步。在生態(tài)構(gòu)建方面，運營商可以借鑒全球電信AI聯(lián)盟的模式，組建“運營商大模型聯(lián)盟”。例如，德國電信和韓國SKT等國際運營商已在AI領(lǐng)域展開深度合作，這種協(xié)同模式為國內(nèi)運營商提供了有益的參考。
結(jié)語
運營商擁抱大模型技術(shù)實現(xiàn)數(shù)智化飛躍是企業(yè)自身發(fā)展的必然選擇。展望未來，運營商通過大模型的深度融合，將為千行百業(yè)提供更智能、更高效的解決方案，助力全社會邁向更加智慧的未來。 
