2026年电信行业AI发展现状及趋势报告（NVIDIA第四期年度调研），本次调研回收全球1038份有效样本，覆盖运营商、设备商、集成商等生态主体。当前电信行业AI采用率达历史新高，66%企业已经在生产环境积极使用AI；网络自动化超越客户体验成为第一大AI用例，自主网络、AI‑RAN、代理式AI智能体、边缘推理、开源AI成为行业五大核心方向，AI同时带来收入增长、成本下降、生产力提升多重价值。

• 调研样本：全球1038位受访者，27%为电信运营商，其余覆盖网络设备商、系统集成商、软件厂商等产业链角色。66%企业已经在运营中积极使用AI，相比往年49%、41%大幅提升；试点评估占比下降，行业整体从试点走向规模化落地。
• 业务收益：90%受访者表示AI帮助增加年收入同时降低年成本；67%实现年收入增长超5%，55%实现年成本降低超5%；99%反馈员工生产力获得改善。89%企业计划未来12个月增加AI预算，远高于去年65%。
• 企业三大AI目标：提升员工生产力43%、提升运营效率降本42%、开辟全新商业收入机会40%。主要工作负载分布：生成式AI60%、数据处理分析58%、代理式AI48%。中国市场最核心用例为网络自动化，占比高达67%。
• 行业主要挑战：54%认为数据相关问题（数据孤岛、隐私主权、规模复杂度）是最大障碍；47%面临AI人才、数据科学家短缺；34%难点为投资回报率难以量化。
• 开源生态：89%受访者认为开源模型与工具对AI战略十分重要；42%倾向自研AI方案，38%选择和合作伙伴联合开发。

• 48%受访企业正在使用或者评估代理式AI；其中23%已经完成内部部署，其余处在试点评估阶段。核心用例排序：网络自动化41%、客户服务体验自动化35%、企业内部流程优化28%。运营商群体中53%将智能体用于网络自动化运维。
• 代理式AI在电信典型场景：网络故障自愈、流量重路由、故障工单调度派单，即报告中的Network Healing Agent网络自愈智能体。52%受访者判断网络自动化类AI智能体未来两年就会带来可观投资回报。
• 代理AI落地挑战：37%为数据相关难题，29%为内部专家人才缺失，29%为智能体本身性能、可靠性风险。

• AI推理关键考量因素：45%企业看重总拥有成本TCO，45%看重部署位置灵活性（云/本地/边缘），39%关注延迟、精度、吞吐指标。40%企业已经投资边缘推理，另有38%处于规划阶段。
• 电信运营商不只是AI使用者，同时可以对外输出AI能力。43%受访者将开辟全新商业机会作为AI首要目标，对外提供GPU即服务、AI平台、AI行业解决方案，面向制造、金融、医疗、零售垂直行业客户。
• AI预算投向：38%用于引入第三方合作伙伴加速AI落地，37%用于优化AI工作流生产周期，其次是员工技能提升、AI基础设施扩容。

• 电信行业AI已经跨过试点阶段，规模化落地成为主旋律；网络自动化取代客户体验优化成为第一优先级场景，自主网络、AI‑RAN、代理式AI智能体构成下一代网络演进主线。
• 行业获得实实在在商业回报：收入提升、成本压降、全员生产力提升，推动绝大多数企业增加AI预算；核心瓶颈集中在数据治理、AI专业人才、ROI评估难题。开源模型是行业重要的底座力量。
• 面向未来，电信行业定位双重角色，既是AI基础设施运营方，也可以面向垂直行业输出AI服务；混合云边推理架构将成为主流，代理式AI智能体会持续渗透网络运维、客户服务、内部管理全流程，为5G‑Advanced、6G演进筑牢AI底座。