在法國巴黎舉辦的NetworkX大會上，一份名為《電信云宣言：構(gòu)建智能電信云基礎(chǔ)設(shè)施，引領(lǐng)移動人工智能時代服務(wù)創(chuàng)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(wǎng)絡(luò)服務(wù)加速融合的趨勢，并詳細(xì)闡述了電信云基礎(chǔ)設(shè)施在這一變革中所扮演的動態(tài)戰(zhàn)略角色。

報告的核心內(nèi)容圍繞三大方向展開：首先，電信云基礎(chǔ)設(shè)施如何滿足5G-A網(wǎng)絡(luò)動態(tài)服務(wù)環(huán)境的需求；其次，電信運營商在應(yīng)對這些新需求時面臨的主要挑戰(zhàn)；最后，如何構(gòu)建一條平衡的智能電信云發(fā)展路徑。以5G-A網(wǎng)絡(luò)部署為例，電信云基礎(chǔ)設(shè)施需具備差異化服務(wù)能力，不僅要提供基礎(chǔ)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(chǔ)語音服務(wù)則需集成實時翻譯和欺詐檢測功能。這些創(chuàng)新應(yīng)用對云基礎(chǔ)設(shè)施的韌性、自主性和智能化提出了更高要求。

當(dāng)前，多數(shù)電信運營商在規(guī)劃電信云需求時仍缺乏全局視角。傳統(tǒng)模式下，虛機(jī)容器與裸機(jī)容器分池管理導(dǎo)致算力與存儲資源利用率低下，而AI/ML工作負(fù)載的快速增長進(jìn)一步加劇了這一問題。若繼續(xù)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(gòu)計算架構(gòu)整合專用處理器（如網(wǎng)絡(luò)處理器、DPU和GPU）與通用CPU，并利用高速互連總線實現(xiàn)xPU協(xié)同，從而優(yōu)化工作負(fù)載分配與處理效率。

Omdia的調(diào)查顯示，超過60%的電信運營商認(rèn)為，支持機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理已成為電信云基礎(chǔ)設(shè)施決策的關(guān)鍵考量。然而，AI的落地也面臨碎片化挑戰(zhàn)。運營商往往按領(lǐng)域推進(jìn)自動化，這一模式延續(xù)到AI應(yīng)用中，導(dǎo)致資源分散。為此，報告提出構(gòu)建AI使能平臺，通過模型管理、調(diào)度與加速能力，支持敏捷開發(fā)與快速部署，從而強化電信云對AI驅(qū)動服務(wù)創(chuàng)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(gòu)深度整合了通用算力與智能算力，使服務(wù)器功耗最高降低20%。通過AI動態(tài)感知工作負(fù)載并智能調(diào)節(jié)CPU頻率，結(jié)合意圖驅(qū)動引擎實現(xiàn)服務(wù)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(shù)字孿生監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用，使運維成本進(jìn)一步下降30%。這一案例表明，智能電信云基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化不僅關(guān)乎技術(shù)整合，更需通過自動化與智能化手段實現(xiàn)全生命周期管理。