C114讯 9月1日消息（艾斯）移动网络已经成为决定AI体验优劣的关键变量。未来的网络必须从一条尽力而为的宽带通道，进化为可编程、可感知、能够为AI量身定制服务的智能平台。唯有如此，电信运营商才能在AI时代持续保持网络性能优势，并在全球AI经济中赢得战略性地位。
这是爱立信最新《面向AI体验的网络》白皮书的核心信息与重要结论。
面对以生成式AI为代表的AI应用持续兴起，这份报告详细梳理了AI驱动下网络流量和能力需求的新特征，同时也给出了运营商可通过哪些关键技术应对当下及未来AI浪潮严苛需求与挑战的解题思路。
在C114看来，这不仅是一份针对行业与技术发展趋势的全面洞察解析，更是一份全球移动运营商探索未来演进路径的重要启示录：电信业的商业逻辑将从“卖流量”转为“卖确定性”。
AI重塑网络需求：上行、时延与可信连接成为刚需
首先我们来看一组白皮书中提到的关键数字：
上行流量占比：生成式AI 26%（传统网络约10%）
上行流量复合年增长率：30%（下行约15%）
生成式AI网络流量总占比：约0.06%（增长空间巨大）
传统移动网络的设计逻辑以向下行主导——绝大部分频谱与调度资源都向用户浏览与下载行为进行倾斜。如今，AI对网络的影响并非均匀增加流量压力，而是带来了一场结构性变革：AI正在将物理世界“数字化上传”。
图1：由AI支撑的面向行业和消费者的新兴用例示意。资料来源：爱立信。
爱立信指出，在消费者领域，AI最深远的影响在于赋予了每位用户专业内容生产者的能力：AI编辑、实时翻译、文生图/视频等工具，让UGC的质量与数量都呈指数级上升，随之而来的是一项关键结构性变化——网络流量模型不再由下行主导。以生成式AI会话为例，其上行流量占比约为26%，远超传统网络约10%的上行流量占比水平。
更为关键的是，跨终端、跨场景的个人智能体正在兴起。它需要无缝集成手机、眼镜、车辆与家庭系统，频繁与附近边缘AI集群进行短时延的交互，要求网络支持高效的本地断点接入，避免因数据绕行远距离云端而造成体验损耗。
在企业与行业领域，自动驾驶车辆高度依赖5G网络提供高比特率上行，用于实时传输摄像头与激光雷达数据进行模型训练或远程监控。同时，工业物联网正迎来“文艺复兴”——运行在边缘设备上的小型AI模型，在本地预处理数据后会触发计算密集型的突发流量。智能仓储、港口及制造现场，普遍依赖集成边缘AI的5G专网进行实时视频分析与预测性维护，这些场景对时间敏感网络（TSN）特性和确定性网络性能有刚性需求。
白皮书写到，AI应用在时延与质量方面具有一致的要求，并希望始终基于最新、最准确的信息进行决策。值得注意的是，网络成为数据源的趋势正在显现——为了精准理解物理世界，AI应用迫切需要网络提供定位、无线感知等额外信息，以此提升决策的上下文感知能力。
爱立信预测，未来几年下行流量的复合年增长率约为15%，而上行流量的复合年增长率将高达30%。这意味着，在未来的网络规划中，上行链路预算、TDD配比和宏站密度，必须获得和下行同等甚至更高的优先级。网络可靠性、低时延与确定性服务，已经从锦上添花的附加能力，变成了关乎应用成败的核心基石。
网络能力与价值跃迁：关于商业逻辑的再思考
C114注意到，AI应用对网络的最大需求，并非带宽本身，而是“在正确的时间，把正确的数据，以正确的姿态送达”。
为此，爱立信明确发出行动号召：业界需优先推进以上行能力为核心的网络演进，把上行性能作为新的核心度量指标；将差异化连接运营转化为可售卖的商业产品，瞄准高价值AI场景布局；将网络暴露为数据与能力平台，通过API创造连接之外的增量价值；并最终实现AI原生运营，让网络本身成为可编程、云原生的智能体。
图2：网络为支撑日益发展的 AI 经济所必须经历的多阶段演进过程。资料来源：爱立信。
具体而言，除了提升网络覆盖与容量外，爱立信认为业界需要引入精细化QoS保障，来满足AI应用对上行响应性的严苛要求，如低时延、低丢包、可扩展吞吐（如UL L4S）、上行时延状态报告（DSR）、上行精细化缓存状态报告（BSR）以及低时延移动性等，确保网络在上行拥塞时仍能保障关键业务流的使用体验。
图3：上行容量与覆盖增强方案。资料来源：爱立信。
白皮书中反复提及的自动驾驶控制指令（<20ms）、智能眼镜与云端助手的实时往返稳定抖动、工业TSN闭环控制，这些场景都指向同一个事实：AI无法容忍卡顿或掉线，卡顿会导致AI反应失灵，掉线则可能引发事故。正因如此，差异化连接已成为行业必须解决的商业化课题。
爱立信指出，差异化连接通过组合5G SA的多项能力，包括高级无线调度、资源划分、网络切片、URSP（用户设备路由选择策略）及核心网API，可为不同AI业务提供会话级的定制化性能保障。高性能可编程网络结合Massive MIMO与波束赋形技术，能够帮助运营商动态配置吞吐、时延与可靠性指标，让AI应用的关键流量可以按需获得优先资源分配，在保障业务体验的同时提升网络资源的利用效率。
至于网络开放API，它是推动网络从管道升级为平台的关键一步。通过标准化的网络开放API，AI应用和智能体可通过编程方式调用网络的深层能力：其中既包括信息类API，如高精度定位、连接状态感知、网络洞察等，能够为AI决策提供丰富的实时上下文；也包括事务类API，如按需专用网络、按需质量保障等，可允许应用动态请求具备特定SLA保障的连接资源。
对于运营商与云服务提供商而言，这将打开新的商业模式——例如面向AI应用提供不同档次的连接能力、定位能力或高级上行服务。
图4：网络能力开放API。资料来源：爱立信。
更重要的是，爱立信认为，这些API将逐步支持面向智能体的访问机制（如MCP或A2A协议），让AI应用可以自主发现并调用最合适的网络能力。这标志着“电信级”AI智能体平台的雏形正在逐步显现，该平台将网络数据源、开放API、AI服务与自动化接口融为一体。
白皮书明确了运营商的多阶段转型路径：从增强连接，到可编程的AI就绪平台，再到真正的AI原生网络。最终完成进化的网络将成为AI经济中能同时提供物理世界数字化入口（上行）、实时交互确定性（低时延）和环境感知上下文（定位/感知）的战略性平台。
这种转变的本质将带来运营商商业逻辑的彻底转变：通信服务将从“离散的流量包”售卖升级为“连续的确定性时间片”租赁。这种能力将让网络从一个被动的传输介质，变为AI应用可以订购的可信执行环境。对于移动运营商而言，这是一次从基础设施提供者跃迁为AI生态核心玩家的历史性机遇。 
