当运营商不再只是"卖管道"，而是开始"卖AI能力"——一场围绕MaaS（Model as a Service）平台的竞赛正在全球运营商之间悄然升温。2026年，从中国三大运营商到日韩头部企业，MaaS平台已从技术展示进入规模化商用阶段。本文深入拆解五大运营商MaaS平台的真实商用数据、架构差异与ROI表现。
2026年初，IDC发布的一份研究报告引发行业震动：全球运营商AI投资平均ROI已达2.8倍，前沿运营商更高达4倍以上。但更值得关注的是，这份报告同时指出，运营商AI变现路径正从"内部降本"向"外部赋能"迁移——通过构建MaaS平台，将自身积累的大模型能力、行业数据和算力资源打包为企业级服务。
驱动这一转型的核心逻辑有三个：
第一，管道红利消退。 全球运营商传统业务ARPU持续下滑，2025年中国三大运营商移动ARPU同比平均下降2.3%。寻找"第二增长曲线"已不是战略选项，而是生存刚需。
第二，算力资产变现。 运营商普遍拥有全国分布的IDC机房、GPU集群和边缘计算节点。这些资产如果只服务于自身业务，利用率往往不足40%。MaaS平台让这些算力直接面向企业客户变现。
第三，行业know-how壁垒。 与互联网云厂商相比，运营商在政务、工业、医疗、金融等垂直行业深耕数十年，积累了大量行业专有数据和业务场景理解。这种壁垒是通用云平台难以复制的。
GSMA在2025年底发布的《运营商实践：AI大模型赋能垂直行业标杆案例集》中，明确将MaaS平台列为运营商AI商业化的"关键基础设施层"，标志着这一模式已获得全球行业组织的正式认可。
平台概况： 联通数智自主研发的"元景大模型MaaS平台"是目前国内运营商中商用成熟度最高的MaaS平台。2026年3月，该平台v2.0版本通过中国信通院及中国泰尔实验室严格检测，在数据开发、大模型管理、大模型训练、大模型推理、应用开发、服务管理六大核心维度均获得最高"先进级"认证。
技术架构： 平台采用"模型库+工具箱+应用商店"三层架构。模型库内置超过150个模型，覆盖通用大模型、工业领域大模型、工业场景模型、基础小模型等。工具箱提供100+开箱即用工具，包括RAG（检索增强生成）、智能体编排、数据标注等。应用商店则预置了行业解决方案模板。
商用数据： - 注册企业用户：4000+（截至2026年初） - 应用场景：热线坐席辅助、装备运维、服装设计、智能问诊、船舶设计、文物活化等 - 四大案例入选GSMA 2025标杆案例集：医疗影像质控大模型、联舟智舶（船舶设计）、人社服务大模型咨询助手、"智衣衿"AI文物活化 - 服务覆盖：联通内部各分子公司、国央企、事业单位、校园、科技企业
标杆案例——医疗影像质控大模型： 联通数智与三甲医院合作，利用元景MaaS平台的医疗影像大模型，对CT、MRI等影像进行自动化质控。该系统可自动识别影像拍摄不规范、伪影、配准错误等问题，质控效率提升60%以上，漏检率从人工的5.2%降至0.8%。
标杆案例——联舟智舶船舶设计： 基于元景平台的大模型能力，为船舶设计行业提供智能化设计辅助。系统可在数小时内生成初步船体线型方案，设计周期缩短约40%，材料利用率优化提升约12%。
平台概况： 中国电信自主研发的星辰MaaS平台定位为"行业AI使能平台"，2024年在数字中国建设峰会上正式发布，荣获"ICT中国"一等卓越案例。2026年1月，由中电信人工智能科技有限公司与TeleAI自主研发的"星辰大模型体系"入选国务院国资委"2025年度央企十大国之重器"，成为唯一入选的AI大模型体系。
技术架构： 星辰MaaS平台构建了"评—选—部—数—购—训—推"全流程服务链： - 评：大模型能力评测与选型 - 选：多模型对比推荐 - 部：一键部署（支持公有云、私有化、混合云） - 数：企业数据治理与知识库建设 - 购：模型 marketplace - 训：微调训练服务 - 推：推理服务部署
依托电信息壤平台提供多云算力调度，支持国产芯片生态。
政企四大AI产品矩阵： 在MWC上海2025上，中国电信集中展示了面向政企的四大自研AI产品：
| 产品 | 定位 | 目标行业 |
|---|---|---|
| 星辰MaaS平台 | 一站式AI使能平台 | 全行业通用 |
| 星辰行业智能体平台 | 垂直行业智能体编排 | 政务、金融、医疗 |
| 化工园区智能平台 | 安全生产管控 | 化工、能源 |
| 应急大模型 | 灾害预警与应急响应 | 政府、公共安全 |
商用亮点： 中国电信已牵头制定1个国家标准和7个行业标准，并发布《政企行业智能体白皮书》，在标准化层面走在运营商前列。平台已部署至多个省级政务云，支撑智慧城市、一网通办等场景。
平台概况： 中国移动走了一条与联通、电信截然不同的路径——以开源为核心策略构建AI生态。2025年7月，中国移动在WAIC 2025上发布"九天"基础大模型3.0，并同步上线"焕新社区"开源平台。
技术突破： 九天3.0实现三大关键跃迁：
平台策略——"焕新社区"： 中国移动将焕新社区定位为"AI领域的开源协作平台"，提供模型权重、训练框架、评测工具等资源。通过开放核心能力降低企业使用门槛，以生态效应带动算力、网络等基础服务的销售。
商用案例： - 全国首个纺织行业5G+AI瑕疵质检应用：在纺织工厂部署九天视觉大模型，布匹瑕疵检测准确率达99.2%，检测速度较人工提升20倍 - 内蒙古鄂尔多斯文玉煤矿AI安全监测：利用多模态大模型实时监测井下异常，事故预警响应时间从分钟级降至秒级 - 10086客服大模型：九天客服大模型在10086在线客服场景规模化应用，为业界首个运营商客服大模型商用案例
平台概况： SoftBank在MWC 2026巴塞罗那上发布了最具颠覆性的运营商AI战略——Telco AI Cloud。CEO宫川润一明确宣布：SoftBank将从传统通信运营商转型为AI基础设施提供商，口号从"Carrying Data"变为"Orchestrating Intelligence"。
核心架构： Telco AI Cloud的核心思想是将运营商的分布式网络基础设施（边缘节点、数据中心、基站）转化为分布式AI推理平台。具体包含三层：
graph TB
subgraph "SoftBank Telco AI Cloud 架构"
A["AI应用层<br>Multi-Agent Platform<br>LTM通信大模型"]
B["AI编排层<br>智能体编排引擎<br>模型路由与调度"]
C["AI基础设施层<br>分布式GPU集群<br>边缘AI推理节点<br>1GW级数据中心"]
end
A --> B
B --> C
D["企业客户"] -->|"API调用"| A
E["开发者"] -->|"模型部署"| B
F["第三方模型"] -->|"接入"| B
style A fill:#4A90D9,color:#fff
style B fill:#7B68EE,color:#fff
style C fill:#2ECC71,color:#fff
关键技术组件：
商用进展： SoftBank已开始在其电信网络中验证Multi-AI Agent Platform的自主运营能力。通过LTM驱动多个专业AI代理协同工作，实现网络故障的自动发现、诊断和修复。验证阶段数据显示：故障平均修复时间（MTTR）降低约70%，人工干预减少50%以上。
平台概况： 2026年2月25日，NTT DOCOMO宣布正式商用部署Agentic AI系统用于网络维护，成为全球首个将AI代理系统投入实际网络运维的运营商。该系统基于全球最大规模的电信网络数据集之一训练。
技术亮点： DOCOMO的Agentic AI系统采用了多代理协作架构，包含： - 监测代理：7×24小时实时监控网络KPI - 诊断代理：异常发生时自动进行根因分析 - 决策代理：生成修复方案并评估风险 - 执行代理：在人工确认后执行网络配置变更
四个代理形成闭环，从发现到处置全流程自动化。DOCOMO强调该系统使用了其多年积累的海量网络运行数据训练，数据规模为"全球电信行业最大级别"。
SK Telecom的AI Native战略（对照）： 韩国SK Telecom同样在MWC 2026上发布了激进的AI Native转型战略，核心包括： - 投资万亿韩元（约合人民币50亿元以上）建设AI基础设施 - 构建1GW级数据中心 - 推出ATHENA：AI-Native 6G网络蓝图 - 开发网络专用AI代理
SKT的差异化在于：将AI深度嵌入6G网络架构设计，而非在现有网络上叠加AI能力。这种"原生AI"路径虽然长期更具潜力，但短期商用成熟度不如DOCOMO的渐进式方案。
| 维度 | 联通元景MaaS | 电信星辰MaaS | 移动九天+焕新 | SoftBank AI Cloud | DOCOMO Agentic AI |
|---|---|---|---|---|---|
| 核心定位 | 全行业MaaS平台 | 政企AI使能平台 | 开源AI生态 | AI基础设施提供商 | 网络自主运维 |
| 模型数量 | 150+ | 多模型体系 | 开源+自研 | LTM+第三方 | 专用运维模型 |
| 企业用户 | 4000+ | 未公开 | 开放社区 | 验证阶段 | 内部商用 |
| 行业覆盖 | 电信/政务/工业/金融/医疗/教育 | 政务/金融/医疗/化工/应急 | 全行业（开源） | 电信优先，逐步扩展 | 网络运维 |
| 开源程度 | 低 | 低 | 高（核心开源） | 中 | 低 |
| 标准化 | 信通院最高级 | 1国标+7行标 | 开源社区标准 | 自建标准 | NTT集团标准 |
| 部署方式 | 公有云/私有化 | 多云/混合云 | 社区下载/云服务 | 边缘+云 | 内网部署 |
| 独特优势 | 商用成熟度最高 | 央企背书最强 | 生态开放度最高 | 基础设施转型最激进 | 商用运维最早 |
| 指标 | 联通元景MaaS | 电信星辰MaaS | 移动九天 | SoftBank AI Cloud | DOCOMO Agentic AI |
|---|---|---|---|---|---|
| 投资规模 | 未公开 | 未公开 | 百大工程级 | 万亿韩元级 | 未公开 |
| 企业用户数 | 4000+ | 省级政务多项目 | 开发者社区 | 验证阶段 | 1（内部） |
| 典型场景效率提升 | 质控效率+60% | 标准化行业最全 | 瑕疵检测99.2%准确率 | MTTR降低70% | MTTR显著降低 |
| 漏检率/错误率降低 | 5.2%→0.8%（医疗） | 未公开 | 人工→20倍提速 | 人工干预-50% | 未公开 |
| GSMA标杆案例 | 4项入选 | 多项入选 | 多项入选 | - | - |
| 国际认证 | 信通院最高级 | 国资委十大重器 | GPQA全球第二 | MWC 2026发布 | 全球首个商用 |
通过五大平台的实战数据，可以归纳出运营商MaaS平台的三种核心商业化模式：
核心逻辑： 将大模型能力封装为标准化服务，通过SaaS/PaaS模式向行业客户收费。
优势： 变现路径清晰、可复制性强、边际成本低。联通4000+企业用户的规模已证明该模式的可行性。
挑战： 与阿里云、百度智能云等互联网MaaS平台直接竞争，需依赖运营商在政企市场的渠道优势和行业know-how建立差异化壁垒。
核心逻辑： 通过开源核心能力降低使用门槛，以生态效应带动基础服务（算力、网络、云）销售。
优势： 用户增长快、生态网络效应强、开发者粘性高。移动的GPQA全球第二成绩为开源模型提供了强大的品牌背书。
挑战： 变现路径较长，需要从"免费开源"到"付费服务"之间找到平衡点。且开源后如何保持技术领先是持续挑战。
核心逻辑： 将运营商的物理网络基础设施升级为AI推理基础设施，从"卖带宽"变为"卖推理"。
优势： 深度利用运营商核心资产（分布式边缘节点、数据中心），竞争壁垒极高。SoftBank的1GW数据中心和DOCOMO的全球最大电信数据集都是难以复制的资产。
挑战： 投资规模巨大、回报周期长。且需要从根本上改变运营商的组织能力和技术栈。
当前三大运营商各自建设MaaS平台，存在功能重叠和资源浪费。建议在GSMA或中国通信标准化协会框架下，推动运营商间MaaS平台接口标准化，实现模型和工具的互联互通。
2026年最显著的趋势是从"提供模型API"向"提供智能体编排能力"升级。联通元景平台的智能体功能、电信的行业智能体平台、SoftBank的Multi-Agent Platform都反映了这一方向。运营商应加速构建智能体编排引擎，将MaaS平台升级为Agent-as-a-Service（AaaS）平台。
相比互联网云厂商，运营商在数据安全、国产化适配方面具有天然优势。联通元景和电信星辰都强调"全国产化"特性，在政务、军工、金融等高敏感行业具有不可替代的竞争力。应进一步强化这一差异化优势。
2026年，运营商MaaS平台已从概念验证进入规模化商用阶段。中国联通元景以4000+企业用户和信通院最高级认证领先商用成熟度；中国电信星辰以"央企十大国之重器"背书占据政企高地；中国移动九天以开源策略构建差异化生态；SoftBank以激进的AI基础设施转型引领全球方向；NTT DOCOMO以全球首个商用Agentic AI运维系统展示了AI代理的实际价值。
IDC数据显示运营商AI投资ROI达2.8倍，而MaaS平台作为外部赋能的核心载体，将是决定这一ROI能否持续提升的关键。未来12个月，我们预计将看到运营商MaaS平台从"模型服务"全面转向"智能体服务"，从"单点应用"走向"全流程编排"。这场围绕AI平台的竞赛，将深刻重塑运营商在数字经济中的角色定位。
本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵爱卫生（微信ID: gprshome201101）维护，聚焦5G/6G核心网、3GPP标准解读、通信前沿技术深度分析。 出版作品有《5G核心网原理与实践》《IMS原理与实践》等4本通信专业书籍。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。
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