在法國巴黎舉辦的NetworkX大會上，一份名為《電信云宣言：構建智能電信云基礎設施，引領移動人工智能時代服務創新》的報告正式亮相。這份由中國移動、OpenInfra基金會、華為以及Omdia共同完成的報告，深入剖析了人工智能與電信網絡服務加速融合的趨勢，并詳細闡述了電信云基礎設施在這一變革中所扮演的動態戰略角色。
報告的核心內容圍繞三大方向展開：首先，電信云基礎設施如何滿足5G-A網絡動態服務環境的需求；其次，電信運營商在應對這些新需求時面臨的主要挑戰；最后，如何構建一條平衡的智能電信云發展路徑。以5G-A網絡部署為例，電信云基礎設施需具備差異化服務能力，不僅要提供基礎速率和QoS保障，還要支持上下行速率定制化、低時延等特性。例如，直播場景需要大上行帶寬，而基礎語音服務則需集成實時翻譯和欺詐檢測功能。這些創新應用對云基礎設施的韌性、自主性和智能化提出了更高要求。
當前，多數電信運營商在規劃電信云需求時仍缺乏全局視角。傳統模式下，虛機容器與裸機容器分池管理導致算力與存儲資源利用率低下，而AI/ML工作負載的快速增長進一步加劇了這一問題。若繼續為GPU/xPU單獨建池，運營商可能重蹈資源浪費的覆轍。報告建議采用融合策略，通過異構計算架構整合專用處理器（如網絡處理器、DPU和GPU）與通用CPU，并利用高速互連總線實現xPU協同，從而優化工作負載分配與處理效率。
Omdia的調查顯示，超過60%的電信運營商認為，支持機器學習訓練與推理已成為電信云基礎設施決策的關鍵考量。然而，AI的落地也面臨碎片化挑戰。運營商往往按領域推進自動化，這一模式延續到AI應用中，導致資源分散。為此，報告提出構建AI使能平臺，通過模型管理、調度與加速能力，支持敏捷開發與快速部署，從而強化電信云對AI驅動服務創新的支撐。
河南移動的實踐為這一趨勢提供了實證。其與華為合作的融合計算架構深度整合了通用算力與智能算力，使服務器功耗最高降低20%。通過AI動態感知工作負載并智能調節CPU頻率，結合意圖驅動引擎實現服務器自動啟停，該方案在兼顧能效的同時提升了部署效率。自動化故障定位與數字孿生監控技術的應用，使運維成本進一步下降30%。這一案例表明，智能電信云基礎設施的優化不僅關乎技術整合，更需通過自動化與智能化手段實現全生命周期管理。
