C114讯 北京时间7月27日消息（艾斯）近日，T-Mobile US首席技术官John Saw在2026年第二季度财报电话会议上指出，目前该运营商尚未在其移动网络上观察到任何实际由AI产生的流量。
John Saw谈到，当前由AI产生的流量主要集中在“模型训练、大规模智能体自动化以及繁重的后端自动化”方面，且这些流量大多“局限于有线传输网络和大型数据中心”。
“我们尚未发现此类计算需求给移动网络带来实质性压力。我们也没有看到因AI导致的移动网络流量激增。”不过，这位首席技术官也补充道：“如果AI流量持续增长——尤其是随着‘物理 AI’（physical AI）的发展——我认为我们已做好了充分准备，并有足够的空间和资源继续投资以提升网络容量。”
这种发展空间得益于T-Mobile US不断丰富的频谱资源池、先进5G技术的部署以及光纤覆盖范围的持续扩大。
“我们最近推出了5G-Advanced，而且是（美国）唯一这样做的运营商，我们这样做的原因之一是希望提升上行链路性能，尤其是考虑到AI移动流量可能很快会出现激增。”John Saw解释道，“通过5G-Advanced，我们利用上行载波聚合、上行MIMO、发射切换等技术提升了上行性能，所有这些准备不仅是为了给手机用户带来更好的体验，也是为了给未来我们预计很快会出现的AI流量提供更好的上行支持。”
T-Mobile US首席执行官Srini Gopalan表示，尽管该运营商确实尚未看到AI相关的流量激增，但“我们期待看到这一趋势，因为我们的网络比任何其他运营商都做好了更充分的准备。”
Srini Gopalan此前曾提出，物理AI将成为未来移动网络流量增长的驱动力。这些系统的设计旨在整合不同的AI平台，以帮助自动驾驶汽车和机器人等实体设备的发展。Srini Gopalan指出，这为AI在现实世界中的下一轮迭代以及对6G网络技术的特定依赖奠定了基础。
“我认为，接下来AI将从以ChatGPT为基本形态，转向真正的自动化和机器人技术，”Srini Gopalan在此前的一次投资者会议上表示。“现在，要实现这一点，机器人或设备与网络之间需要建立低延迟连接。只有6G才能提供这种能力。”
他进一步阐述了这一观点，指出6G架构计划瞄准边缘AI，即在网络边缘部署物理基础设施，使其“不仅能处理比特（bits）和字节（bytes），还能处理词元（token）”。
“关于这一点的讨论由来已久，但随着6G的到来，它将成为现实。”Srini Gopalan说，“这将开启一些极具吸引力的新创收机遇……要让机器人真正投入运行，让工厂实现自动化……你需要一个能够支持物理AI的网络，一个延迟极低的网络，以及一个既能处理比特和字节、又能处理token的网络。” 
