运营商是助推 AI 强劲发展主力军。
中国移动在 2013 年开始人工智能领域战略布局， 现已形成从算法、平台、到规模化应用的产业级智 能化服务能力。其九天平台已具备在计算机视觉、 自然语言处理、智能语音、网络智能化等多领域的 AI 能力，跻身央企“AI 国家队”。 中国移动已发布九天海算政务大模型和九天客服大 模型。依托九天海算政务大模型，政务服务系统将 具备强大的政务事项理解能力、多维度的信息关联 能力、面向复杂事项和复杂流程的多元交互能力。 九天客服大模型既可根据用户提供的自然语言描述， 解析用户问题并提供答案，又可以与人工客服协作， 为人工客服提示回复建议，形成“大模型—人工坐 席—用户”的三方沟通场，极大提升人工客服的工 作效率。
AI 技术也已经在中国移动的多个业务领域实现规模 化应用，助力管理、服务等多方面能力提升。例如 智能客服月交互量从 5000 万提升至 2.1 亿，准确率 达 92%；反诈骗系统月度拦截电话量超过 1400 万， 准确率高达 98%；声纹识别防欺诈防骚扰电话准确 率已达 98%。 中国移动正在围绕智慧网络构建国家新一代人工智 能开放平台，加速“通信网络 + 人工智能”的关键 技术突破。一是围绕网络规划和运维业务，建设智 能化仿真实验环境。利用人工智能技术，提供覆盖 优化、多目标天线优化、大话务量业务保障、无线 CSI 压缩及反馈等业务。二是面向社会开放多场景 AI 基础设施，如对 ICT 企业、高校、科研机构、行 业组织等提供算力、数据、算法、平台等资源。
同时，中国移动在 2023 年 8 月发布的《中国移动 NICC 新型智算中心技术体系白皮书》中对“新存储 - 挖掘数据价值”做了详细阐述，通过计算与存储的 交互过程总结出智算场景存储面临的性能，容量和 调度关键挑战，最后提出多协议融合存储贯通异构 数据，全局统一存储打破单体局限和基于计算总线 构建统一内存池等解决方案。
中国电信在 2019 年到 2020 年期间，确定了云网融 合人工智能发展战略，先后发布了《中国电信人工 智能发展白皮书》、《云网融合 2030 技术白皮书》， 同时围绕业务中台、数据中台、安全中台、原子能 力平台和云网技术底座提出“三中台一平台一底座” 的数字化平台顶层架构，明确了云网蓝图。 基于云网融合优势以及天翼云多年的技术沉淀，中 国电信推出智能计算平台“云骁”，提供智算、超算、 通算多样化算力服务。依托天翼分布式架构云底座， “云骁”可提供软硬一体的解决方案，实现高阶算 力供给、资源高效利用，助力行业数字化转型，降 低企业创新成本。
中国电信于近期推出星河通用视觉大模型 2.0，旨在 为状态检测、动作事件、工业生产等场景提供服务。 星河大模型参数量已从 10 亿提升至 100 亿，并融 入图像、视频、语义多源信息，其语义理解能力、 视觉感知能力、精细分割和空间交互关系能力均得 到进一步提升。 天翼云智能计算平台还为客户提供大模型训练和微 调服务。通过“云骁”平台提供分布式训练一站式 解决方案，进一步缩短模型交付周期、提升 AI 训练 开发效率。 此外，针对技术合作伙伴，中国电信提出了“云创 计划”，云存储是云创计划的 5 个领域之一。云 存储重点解决多场景存储问题，聚焦数据存储搭建、 融合存储合作。
中国联通的 AI 应用战略包括两部分。一是对内提 供智能化运营，如 5G+AI 智能运营平台，利用 AI 提供网络故障定界问题能力。二是对外提供一站式 创造服务，如一站式 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）创造工厂。 中国联通已经发布鸿湖图文大模型 1.0，其具备以 文生图、以图生图、视频剪辑等功能。随着移动互 联网的快速发展，用户对于个性化、原创性的内容 需求也越来越高，传统的图像、视频生成方式无法 满足用户的需求，鸿湖图文大模型的推出填补了这 一空白。通过该模型，运营商可以为用户提供丰富、 有趣的图文内容，进一步提升其增值业务的竞争力 和用户体验。
鸿湖图文大模型的应用潜力巨大，可被广泛应用于 媒体、广告、娱乐等多领域。媒体领域，鸿湖图文 大模型可以帮助媒体机构高效、快速地生成新闻稿 件配图；广告领域，鸿湖图文大模型可为广告公司 提供广告创意和广告图像；娱乐领域，鸿湖图文大 模型可以为用户创造丰富多彩的虚拟世界。 联通还在全力打造 uniVerse 元宇宙平台，推出一站 式 AIGC 创作工厂——联通元宇宙 AIGC 平台。该平 台是联通面向 AI 商业落地布局的重要一环，包括 AI 跨模态检索、AI 图片驱动、AI 音乐、AI 主播、AI 绘画、 AIGC 3D 数字人等多种功能。 此外，联通云7.0面向HPC/AI场景推出文件存储系统， 目标是做 AI 时代的良田沃土。相对传统存储显著进 步的地方有三点，一是更高的性能，包括高吞吐量 以及部分计算场景下要求非常低的时延，以减少计 算集群等待时间，让平台持续高效的运转；二是可 扩展，AI 时代下，存储的性能可扩展、容量可扩展 成为承接巨量数据、高增速、高性能计算要求下的 硬性要求；三是多接口，包括 POSIX、S3、ISCSI 等 协议接口。
