AI与RAN深度融合，驱动通信商业模式创新

        在全球数字化转型浪潮席卷的当下，人工智能（AI）与无线接入网络（RAN）的深度融合，正成为重塑电信行业商业格局的核心驱动力。随着流量红利的消退和同质化竞争的加剧，电信运营商面临“增量不增收”的困境：尽管移动数据流量消费同比增长高达245%，但对全年营收的贡献率仅为3%。如何将数据“量”（volume）转化为收入“值”（value），成为运营商亟需破解的难题。AI技术的迅猛发展为RAN的能力释放注入新动能，AI与RAN的融合不仅能够有效应对频谱资源有限、能耗过高、运维复杂等行业痛点，还推动了通信行业的商业模式创新与产业生态重构，驱动从“连接即服务”向“智能即服务”的转型，为行业开辟了全新的价值增长曲线。

商业模式创新：从“流量管道”到“能力超市”

        传统电信运营商的移动业务主要依赖流量和语音服务盈利，商业模式较为单一，难以适应用户日益多样化的需求和激烈的市场竞争。相比之下，其他行业在差异化服务与体验分层方面已积累丰富经验。例如，物流行业通过“次日达”“当日达”“小时达”等精准服务满足用户多样化需求；交通行业则通过设置商务座、一等座、二等座等产品满足了乘客的差异化需求，显著提升了整体出行体验。

        随着AI的深度融入，移动网络的服务模式正向多元化、智能化、生态化方向转型。AI与RAN的融合通过“AI for RAN”和“RAN for AI”实现双向赋能，推动网络能力价值化、数据货币化、服务多元化等商业模式创新，构建开放、灵活、价值共创的数字生态系统，为电信行业开启全新的增长路径。

网络能力价值化：从传统管道到黄金管道

        AI与RAN的深度融合显著提升了连接价值，推动了价值运营的创新。基于AI的智能调度和资源分配大幅提升网络效率与用户体验，突破传统网络管道的局限；基于AI的精准业务识别，使个性化服务成为可能，进一步增强连接的商业价值，打造高效、智能的“黄金管道”。

        RAN的网络能力（如带宽分配、时延优化、网络切片等）也可通过API（应用程序编程接口）封装并开放，构建一个灵活、可定制的“能力超市”。这一转型使RAN从单一的连接提供者升级为综合服务生态的构建者，为企业、开发者及第三方服务商提供按需调用的能力接口，助力快速开发创新应用，满足多样化的行业需求，为运营商开辟多元化的收入来源。

        AI for RAN：RAN侧通过AI算法实现基于网络负荷、业务模式、无线环境等的智能资源分配，包括频谱分配、功率控制，负载均衡和用户导引等。在高负载场景下，AI可实现基于业务和场景的差异化体验保障，提供按需体验（Quality of Demand，QoD）服务。例如，游戏平台可通过订购QoD API，为其会员提供低时延、流畅的游戏体验，从而提升用户满意度。

        RAN for AI：RAN提供低时延、高可靠的连接以及边缘计算能力，为AI应用的实时推理需求提供强有力支持。例如，在自动驾驶场景中，RAN通过业务API提供定制化的网络切片，确保数据传输的稳定性和安全性，满足超低时延的严苛要求，为AI驱动的智能应用保驾护航。

数据货币化：从连接到数据价值挖掘

        RAN网络产生的海量数据，可通过AI技术实现匿名化、合规化等脱敏处理，转化为可交易的数据资产。这些数据资产能够为企业提供深入的洞察服务，开启数据驱动的商业模式，释放数据潜在价值，为运营商带来新的收入来源。例如，基于用户移动轨迹的洞察数据可助力零售行业优化门店选址、布局或精准制定促销策略。

        AI for RAN：AI算法深入分析RAN中的用户行为、流量模式和网络状态，生成高价值的数据洞察。例如，AI可精准特定区域的流量热点，为高流量热场景（如演唱会、苏超联赛等）提供差异化体验套餐的精准营销支持，为场馆等场景提供差异化体验保障，同时为城市规划、商业选址等提供数据驱动的决策依据。

        RAN for AI：RAN的边缘计算节点可支持实时数据处理与分析，不仅降低数据传输成本，还显著提升隐私保护能力。例如，边缘AI可分析物联网设备数据，生成实时的行业报告或预测模型，为企业提供即时、精准的决策支持。

服务多元化：从云端协同到云边端协同

        随着AI应用的蓬勃发展，人机交互正迈向多模态与个性化，交互模式从单一的文本或语音转向多代理协作，包括AI Agent间的通信以及与人类的自然语言交互。这一转型显著提升了交互的智能化与多样性。在实时交互场景（如AI眼镜）中，传统云端协同模式受限于网络延迟，难以满足低时延需求；而终端设备受限于功耗、体积与成本的“不可能三角”约束，难以独立支撑复杂AI任务。云边端协同模式通过整合云端的强大算力、边侧的高效处理和终端的实时响应能力，突破上述限制，为用户提供低延迟、高沉浸的交互体验，助力AI新业务实现无缝、个性化的服务交付。

        AI for RAN：基于AI技术提升RAN网络性能，实现高效的资源分配，并可提前发现网络潜在问题并自动修复，为AI Agent提供稳定的宽带接入，保障AI新业务的连续性，支持其处理海量数据（如视频分析或边缘AI推理），实现低至毫秒级的响应时间。

        RAN for AI：AI Agent等新业务要求在更短时延内完成高清图片/高清视频的传输，对上行速率有更高的要求，如泛在20Mbps。作为离用户最近的基础设施，RAN可以嵌入AI工作流，既可以通过精细化资源调度能力满足AI新业务稳定的连接和低时延计算的需求，也可以通过RAN侧的丰富数据进一步提升AI业务智能性，如AI Agent可利用RAN数据进行个性化推荐或预测分析。云边端协同的架构支持灵活的服务部署，助力差异化服务（如多模态AI交互）的实现，扩展AI新业务生态。

全球市场AI与RAN融合的典型实践

        目前全球运营商都积极参与到AI的浪潮中来，从各区域市场的进展来看，AI for RAN驱动网络效率提升和差异化用户体验，是目前运营商利用AI实现网络变现的最佳抓手；RAN for AI构建的新商业模式则需结合应用场景进一步探索。

        欧洲运营商聚焦体验和效率提升，务实推进AI for RAN，如德电通过GUARDIAN Agent提升运维效率。

        中国市场脚踏实地地进行AI for RAN的变现，通过在BBU上叠加智能融合板的方式快速实现体验、能效和维效上的变现，中国移动2025年计划在几十万站点上部署智算板，率先打开AI变现的新格局。

        日本和韩国市场在RAN与AI融合上表现活跃，重点推进GPU-based AI RAN。作为AI RAN联盟的成员，软银已于2024年11月发布了业界首个基于GPU的AI RAN，致力于通过全新基础设施实现边缘AI变现，但目前仍处于寻找边缘AI应用的困境中，基于GPU的AI RAN变现能力存疑。

        AI与RAN的融合为通信行业的商业模式创新注入了强大动力。通过网络能力价值化、数据货币化和服务多元化，运营商从传统的连接提供商转型为数字生态的协调者，构建了一个充满活力的“能力超市”。这一模式以客户为中心，为客户提供个性化的体验服务，显著提升用户体验和满意度，不仅推动了收入增长和生态协作，还为智慧城市、自动驾驶等前沿领域的发展提供了坚实支撑，助力AI驱动的数字经济蓬勃发展。