电信和网络管理市场规模和份额分析中的代理人工智能

电信和网络管理中的代理人工智能市场分析

电信和网络管理中的代理人工智能市场规模预计到 2025 年为 37.5 亿美元，预计到 2030 年将达到 110.9 亿美元，期间复合年增长率为 24.20%预测期（2025-2030）。运营商正在优先考虑自主编排，因为 5G 和新兴的 6G 网络需要对数百万个变量进行实时优化，而传统的基于规则的系统无法管理这些变量。云原生平台锚定了早期部署，但正在快速迁移到边缘和多访问边缘计算 (MEC)，以缩短推理延迟。随着对手采用人工智能，欺诈和安全管理受到了极大的关注，促使运营商在每一层嵌入智能异常检测。随着网络设备制造商、超大规模企业和人工智能专家形成多方竞争，竞争强度不断加剧承诺开放接口和更快创新周期的供应商联盟。光纤和网络安全领域的战略合并预示着未来集成连接和人工智能安全将成为捍卫市场地位的赌注。

电信和网络管理市场中的全球代理人工智能趋势和见解

不断上升的 5G/6G 网络复杂性推动自主编排

不断增加的天线数量、频段和服务水平要求使得手动优化变得不可行，促使运营商嵌入能够学习网络意图并持续执行的自主代理。在采用爱立信基于意图的平台后的六个月内，Nasional Berhad 实现了 99.8% 的正常运行时间，并减少了 500% 的警报^{[1]爱立信，“案例：数据驱动到基于意图的操作”。 ericsson.com} 6G 研究表明，随着非地面链路加入地面小区，编排负担将成倍增加，这证实了诺基亚的模型显示，自主网络可以通过资本支出、运营支出和收入相结合，为运营商带来每年 8 亿美元的收益。影响。这些经济因素促使董事会迫切需要将概念验证大规模转化为生产部署。

激增的数据流量和对预测性网络优化的需求

实时视频和人工智能工作负载推动的每小时流量高峰现在已经压倒了传统的规划周期。 Verizon 部署的无线电智能控制器通过在高峰之前转移容量来节省 15% 的能源。 ^{[2]Mike Dano，“Verizon 成为 Google Cloud 的最新 AI 奖杯”，Light Reading，lightreading.com} 运营商报告称，与反应步骤相比，预测代理预先分配资源时，拥塞事件减少了 30-50%。边缘数据中心加剧了这一挑战，因为推理负载突然出现在本地。因此，为了保护用户体验和企业 SLA，预测优化不再是可选的

对减少客户流失的分析的需求不断增长

在饱和市场中，客户获取成本比保留成本高出大约 5-10 倍，因此运营商正在为一线团队配备代理人工智能，以提前几个月标记客户流失信号。 UST 的分析套件通过发现细微的使用量下降和不断增加的服务呼叫，将客户流失率降低了 8%。 Telefónica 的自动化计划节省了 90% 的成本，同时通过更快的支持响应提高了满意度。这些性能提升将分析从后台工具转变为战略保留杠杆。

运营商资本支出转向 AI 驱动的 Open RAN 和 vRAN 部署

多供应商 Open RAN 允许运营商混合最佳的 AI 模块，而不是接受专有堆栈。 T-Mobile 与 NVIDIA 合作的 AI-RAN 创新中心体现了与 AI 原生架构相一致的新资本支出。三星的 AI 增强型频谱管理无需新频率即可将容量提高高达 20%，强化投资案例。运营商预计人工智能优化的 Open RAN 将在五年内将总拥有成本削减 15-25%，超过近期的集成支出。

电信公司的数据隐私和监管障碍人工智能举措

GDPR 和即将实施的欧盟人工智能法案规则迫使运营商添加解释无能力层和严格的数据本地化控制延长了项目时间。联合学习提供了合规性，但计算成本却增加了三倍。跨境运营商必须兼顾削弱规模经济的不同框架。这种不确定性促使分阶段部署，并更加依赖超大规模企业提供的隐私保护工具包，以保证审计准备就绪。

电信级人工智能人才严重短缺

主要市场对精通人工智能算法和无线电协议的工程师的需求量与供给量的比例为十比一，导致薪资同比上涨 25-40%。外包给云合作伙伴可以加速发布速度，但会增加锁定风险。通过联合实验室和大学联盟进行的长期能力建设正在进行中，但招聘缺口将在预测窗口内持续存在，从而限制了多个地区的实施速度。

细分分析

按组件：Solutions Ancho随着服务激增，解决方案和平台占 2024 年支出的 60.2%，因为运营商寻求插入现有 OSS/BSS 的交钥匙功能。由于定制工作流，服务预计将以 27.4% 的复合年增长率增长，超过电信和网络管理市场中整体 Agentic AI。由于棕地网络需要特定领域的调整，电信和网络管理服务中的代理人工智能市场规模预计将迅速扩大。集成专家协调数据管道、开发领域模型并处理生命周期治理，这些功能是许多运营商内部缺乏的。他们还提供托管优化，不断使人工智能代理与不断变化的业务 KPI 保持一致。因此，专业服务收入随着人工智能的成熟阶段而增长，将提供商深入到运营商运营中，并创建年金流，从而提高整体市场知名度。

电话中的代理人工智能电子通信和网络管理市场受益于平台供应商和服务合作伙伴之间的共生循环。随着平台的成熟，它们会公开可促进第三方模块的精细 API，从而刺激对集成和 DevOps 人才的需求。这种良性循环加快了创新速度，同时允许运营商保持精干的内部团队。因此，服务将缩小但不会消除与解决方案的收入差距，确保到 2030 年整个组件堆栈的平衡增长。

按部署模式：边缘计算重绘架构

云部署在 2024 年保留了 58.1% 的份额，因为超大规模企业为训练大规模模型提供弹性计算。然而，由于自动驾驶汽车和工业自动化等用例需要个位数毫秒响应，MEC 实例的复合年增长率将达到 26.5%。 Agentic AI在电信和网络管理领域的边缘市场份额预计将大幅上升运营商对跨基站站点的微型数据中心足迹进行标准化。早期采用者表示，当推理保持在本地时，可以节省 15% 的能源并减少回程。云中的策略引擎仍然协调学习，但决策循环在边缘缩小，从而强化了混合拓扑。

值得注意的是，拥有严格主权规则的运营商依赖于国境内的本地云，在保持合规性的同时保留超大规模的运营。云、边缘和本地前哨的这种混合使生命周期管理变得复杂，为保证模型一致性的编排供应商创造了空间。获胜的解决方案将抽象位置复杂性，在不影响延迟或安全性的情况下提供跨联邦层的单一控制平面。

按应用：安全和欺诈解决方案加速

网络优化占 2024 年支出的 30.4%，因为性能仍然是用户满意度的关键。然而欺诈和安全人员利用开放架构中放大的威胁面，网络安全威胁将以 25.9% 的复合年增长率攀升。随着攻击者将人工智能武器化，电信和网络管理中专门用于欺诈控制的代理人工智能市场规模有望扩大三倍。使用案例涵盖 SIM 卡盒检测、信号异常和内部威胁分析。实时交易评分可减少误报、提高客户信任度并保护收入。

随着运营商利用对话式人工智能削减呼叫中心费用，同时提高净推荐分数，客户分析和虚拟助理将呈现平行增长曲线。随着深度学习模型解释振动、温度和日志数据以预防硬件故障，预测性维护从试点转向生产。总的来说，这些应用程序将人工智能定位为嵌入整个服务生命周期的横向功能，从而扩大了整个潜在市场。

按网络领域：RAN 成为人工智能热点

核心 networks 贡献了 2024 年收入的 40.11%，因为集中式流量引导和策略控制是自然的 AI 目标。尽管如此，由于开放 RAN 架构允许独立于硬件刷新周期的算法刷新，预计 RAN 细分市场的复合年增长率将超过 26.3%。随着机器学习分类器控制波束成形和频谱分配，RAN 应用的电信和网络管理市场规模将不断扩大。边缘部署的代理可以最大限度地减少切换失败并更有效地分配电力，从而立即提供用户体验增益。

传输和回程与人工智能引导的流量工程密切相关，从而挤压光纤路由的增量容量。 OSS/BSS 集成可确保特定领域的优化链接回计费、配置和维护工作流程，从而在以前孤立的系统中编织智能。领域融合强调了对共享本体的需求，因此一层中的人工智能决策不需要降低其他地方的性能。

人工智能技术：生成式人工智能超越炒作

机器学习在 2024 年占据 45.8% 的份额，因为监督模型可靠地处理预测任务。然而，生成式人工智能将以 26% 的复合年增长率增长最快，从而改变工程师与网络数据交互的方式。自然语言查询消除了 SQL 流畅性障碍，加快了根本原因分析。综合数据集使罕见的故障模式在离线测试期间可见，而不会暴露敏感的订户信息。因此，电信和网络管理行业的代理人工智能正在进入生成技术压缩开发周期并使人工智能消费民主化的阶段。

强化学习在频谱共享等动态资源分配场景中受到青睐。深度学习在必须解析大量遥测数据的异常检测引擎中继续进行。同时，可解释的人工智能框架确保所有模型保持正确可以，满足收紧的治理需求。这些技术共同扩大了开发者群体，并激发了多学科合作，从而扩大了解决方案的多样性。

地理分析

由于 5G 的普及、深厚的风险资本和奖励实验的明确监管信号，北美在 2024 年保留了 38.7% 的收入份额。 Verizon 和 T-Mobile 与 Google 和 NVIDIA 合作，共同创建优化引擎，这些引擎已将销售转化率提高了 40%，并削减了能源费用。该地区还占据了电信领域人工智能专利申请的最大份额，这为当地供应商提供了知识产权优势，在海外许可时可以很好地发挥作用。补贴农村边缘云的政府资助计划进一步扩大了可寻址站点，加快了部署速度。

亚太地区预计到 2030 年复合年增长率将达到 26.2%，成为扩张最快的地区。中国的国家支持的投资保证了全国 5G 覆盖，并培育了符合运营商需求的先进人工智能研究实验室。 2024 年至 2025 年间，韩国领先的电信公司向人工智能初创企业投资了超过 2.1 亿美元，以确保获得新兴算法的独家访问权。 ^{[3]Fierce Network Staff，“Zayo Eyes More AI Growth with $4.25B Crown Castle Deal”，fierce-network.com} 印度在智能手机普及率激增的推动下，需要基于人工智能的频谱效率来为密集的城市群提供服务，而无需详尽的频谱购买。全球电信人工智能联盟等区域合作跨界传播经过验证的框架，压缩了部署周期。

欧洲在支出方面排名第三，但在隐私保护创新方面排名第一，因为 GDPR 合规性推动了联邦学习的采用。运营商通常会在转向可解释的代理之前对其进行试点生产宽松，延长了时间，但又增强了信任。南美洲青睐通过托管服务提供经济高效的人工智能，以避免资本支出激增，而中东和非洲则追求人工智能支持的能源优化，以抵消高昂的电力成本。总的来说，这些市场呈现出多样化的进入路径，确保全球供应商根据当地限制定制产品组合。

竞争格局

电信和网络管理市场中的代理人工智能具有适度的分散性，因为现有企业与超大规模企业和领域专家共享地盘。爱立信、诺基亚和华为将人工智能功能封装到现有的基站和核心网络阵容中，将深厚的协议知识货币化。微软、谷歌云和 NVIDIA 注入了尖端的模型工具链和人工智能加速器，迫使运营商采用多供应商堆栈。因此，价值迁移到协调异构组件同时保障互操作性的编排层。

战略举措说明了融合。思科和 NVIDIA 加深了将人工智能加速与企业网络相结合的联系，旨在简化边缘部署。 ^{[4]Kripa B.，“ServiceNow 以 28.5 亿美元收购 Moveworks 以扩展人工智能驱动的自动化”，telecomtalk.info} ServiceNow 以美元收购 Moveworks 28.5 亿美元将对话式人工智能嵌入电信运营工作流程。 Zayo 以 42.5 亿美元收购 Crown Castle 光纤资产，扩展了为 AI 数据中心提供数据的低延迟骨干网。此类交易凸显了同时控制基础设施和软件层的竞赛。

像 DeepSig 和 Mavenir 这样的颠覆者瞄准的是利基但高价值的功能，例如人工智能驱动的信号处理或 c响亮的本地 EPC，吸引渴望避免单一堆栈的运营商。随着大型供应商抢购分析精品店以迅速填补能力差距，整合势必会加强。最终，基于开放 API 构建的生态系统将定义竞争优势，使运营商能够在不产生严重集成成本的情况下挑选创新。