AI驱动网络绿色节能四强实战拆解

当5G流量四年增长近四倍、碳排放却持续下降——背后的秘密武器，是运营商正在大规模部署的AI节能系统。本文拆解中国电信、中国移动、SoftBank、Globe Telecom四家运营商的AI绿色节能实战路径与真实ROI数据。

一、为什么通信网络急需AI节能？

通信行业是全球耗电大户。仅中国市场，三大运营商年耗电量超过700亿度，其中基站能耗占比约60-70%，核心网与数据中心占比约20-25%。随着5G-A大规模部署和算力网络建设加速，网络能耗持续攀升。

GSMA在2025 MWC上海期间发布的《移动净零排放》报告指出：自2019年以来中国移动数据流量增长近四倍，但得益于能源效率提升和可再生能源使用，碳排放增速已显著放缓。AI正是其中的关键变量。

传统节能手段——定时关断、人工巡检、静态策略——在5G时代暴露出三大痛点：

flowchart TD
    A[数据采集层] --> B[AI分析层]
    B --> C[策略生成层]
    C --> D[执行控制层]
    D --> E[效果评估层]
    E --> B

    A1[基站话务数据] --> A
    A2[环境温度数据] --> A
    A3[设备运行状态] --> A
    A4[历史能耗数据] --> A

    B --> B1[流量预测模型]
    B --> B2[节能决策引擎]
    B --> B3[风险评估模块]

    C --> C1[载波关断策略]
    C --> C2[通道关断策略]
    C --> C3[深度休眠策略]
    C --> C4[机房制冷优化]

    D --> D1[基站设备控制]
    D --> D2[机房空调调节]
    D --> D3[核心网资源调度]

    E --> E1[节电量统计]
    E --> E2[KPI影响评估]
    E --> E3[碳排放核算]

    style B fill:#4CAF50,color:#fff
    style C fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style E fill:#9C27B0,color:#fff

二、中国电信：自研AI节能系统，年节电8亿度

2.1 方案架构

中国电信基于自研AI大模型底座，构建了覆盖基站、IT云主机、AB类机房的统一AI节能体系。该系统遵循"统一分析、分层决策、分布控制、全景可视"的设计思路，建立了六大核心能力：

• 网络感知：实时采集全网设备运行数据与环境信息
• 智能分析：基于AI大模型进行流量预测与节能潜力评估
• 智能决策：自动生成分场景、分时段节能策略
• 自动控制：策略下发至设备级执行，支持毫秒级响应
• 精细评估：逐站核算节电效果，量化ROI
• 策略优化：闭环反馈持续优化节能参数

2.2 关键技术突破

中国电信的AI节能系统在工程化部署中攻克了三个核心技术难题：

难题一：网络级节能与用户体验的平衡。 传统节能常以牺牲覆盖或容量为代价。中国电信的方案通过AI预测模型，在话务低谷时段精确识别可安全关断的设备组件（如载波、通道、射频链路），同时保留最低保障容量。实测数据显示，全网KPI指标波动控制在0.5%以内，用户感知无影响。

难题二：跨域协同节能。 不仅覆盖无线基站，还将AI节能延伸至IT云主机和AB类机房。通过实时监控设备运行情况和环境信息，对局部空闲设备进行智能化关断和启动，同时智能调节机房和数据中心制冷系统风速频率。

难题三：大规模工程化部署。 系统已覆盖中国电信数十万基站站点，实现了从"单站试点"到"全网推广"的规模化跨越。

2.3 实战效果数据

三、中国移动 + 中兴通讯：Green Core荣获GSMA亚洲最佳气候行动奖

3.1 项目背景

2025年亚洲移动大奖（AMO）上，中国移动联合中兴通讯打造的"AI驱动的绿色节能5G云化核心网"项目，荣获GSMA颁发的"亚洲最佳气候行动移动创新奖"。这是全球首个获得GSMA气候行动奖项的核心网节能方案。

3.2 Green Core系统架构

"Green Core"系统级智能网络云节能解决方案的核心不是简单的节能工具，而是用AI重构网络节能DNA。其技术架构包含：

AI绿色大脑：作为系统的核心引擎，采集基础设施、云化网络以及运维系统的各类数据，驱动AI绿色大脑进行分析与处理，动态生成节能策略，实现全局协同节能。

三层节能架构： - 基础设施层：服务器、存储、网络设备的精细化能耗管理 - 云平台层：虚拟机/容器动态调度与资源整合 - 核心网业务层：网元实例弹性伸缩与负荷均衡优化

中兴通讯提供的技术方案中，AI驱动的核心网节能架构通过采集基础设施、云化网络以及运维系统的各类数据，驱动AI绿色大脑进行分析与处理，动态生成节能策略，实现全局协同节能，并通过不断的反馈信息进行持续优化。

3.3 关键创新点

不同于传统静态节能策略，Green Core实现了三项关键创新：

1. 预测性节能：基于LSTM+Transformer混合模型的流量预测，提前15分钟预判话务趋势，在流量到达前自动唤醒设备，避免因节能导致的服务中断。

2. 云原生资源调度：利用容器化核心网的弹性特性，在低负荷时段自动缩容NF实例（如AMF、SMF），将工作负载集中到最少服务器上，空闲服务器进入深度休眠。

3. 跨层协同优化：同步协调计算、存储、网络三层资源的能耗状态，避免"此消彼长"式的局部优化。

3.4 实战效果

四、SoftBank：AI基站休眠控制扩展至24000站点

4.1 方案概述

日本软银（SoftBank Corp.）在2025-2026年间，将其自研的AI驱动基站休眠控制系统从试点扩展至24,000个基站站点，成为日本运营商中最大规模的AI节能部署项目。

SoftBank的AI休眠控制方案与传统的固定时间开关有本质区别：AI系统为每个基站自动设定定制化的休眠阈值，基于历史流量模式、地理位置、周边事件等多维特征，预测每个基站的最佳休眠时段和深度。

4.2 技术实现

SoftBank的AI节能方案包含两大核心模块：

AI Traffic Sleep System（AI流量休眠系统）： - 基于深度学习模型的逐站流量预测 - 自动设定每站点的载波关断/深度休眠阈值 - 支持符号级、通道级、载波级多级休眠策略 - 实时监控确保服务质量不受影响

Hybrid Renewable Base Station（混合可再生能源基站）： - 在千叶县部署试点，集成太阳能板+3kW小型风力发电机 - AI智能调度市电与可再生能源的切换 - 储能系统提供离网续航能力

4.3 实战效果数据

SoftBank在2026年1月宣布，将进一步扩展AI控制范围至更多站点，并计划在2026财年将可再生能源基站试点扩展至50个站点。

五、Globe Telecom + Nokia：SaaS模式AI节能节省₱1.25亿

5.1 合作模式

菲律宾最大运营商Globe Telecom采用Nokia AVA Energy Efficiency SaaS模式部署AI节能方案，成为亚太地区SaaS模式AI节能的标杆案例。

Globe Telecom部署了Nokia的两大AI解决方案至近20,000个基站站点： - Nokia AVA Energy Efficiency：基于AI的RAN能耗优化，自动识别低流量时段并执行载波关断/深度休眠 - External Digital Demand Response（EDDR）：AI驱动的建筑能耗管理，智能调节办公楼宇空调和照明

5.2 SaaS模式的优势

Nokia AVA Energy Efficiency以SaaS（软件即服务）模式交付，对Globe Telecom而言具备显著优势：

• 零前期硬件投资：无需采购专用服务器，通过云端订阅使用
• 快速部署上线：从签约到首批站点生效仅用6周
• 持续升级迭代：AI模型自动更新，无需人工干预
• 多厂商支持：不限于Nokia设备，可管理第三方RAN设备

5.3 实战效果

截至2025年底，Globe Telecom公布的数据：

Qualcomm在2025年10月的报告中提到，Globe Telecom还在试点Dragonwing RAN AI方案，将AI节能进一步深入到RAN基带处理层面。

六、四强方案深度对比

6.1 技术路线对比

6.2 ROI与规模化对比

6.3 各方案适用场景分析

中国电信方案：适合超大规模运营商，自研AI能力强的场景。优势是全栈可控、跨域协同；挑战是前期研发投入大，需要强大的AI团队支撑。

中国移动+中兴方案：适合5G云化核心网场景，设备厂商深度参与的联合创新模式。优势是核心网层面节能深度大、获GSMA国际认可；挑战是依赖特定厂商的核心网设备。

SoftBank方案：适合追求碳中和目标的发达市场运营商。可再生能源+AI的混合方案具有前瞻性；挑战是可再生能源部署需要物业和审批支持。

Globe+Nokia方案：适合预算有限、追求快速见效的运营商。SaaS模式零前期投资、快速部署；挑战是长期订阅成本累积，深度定制能力受限。

七、华为AI绿色站点：MWC26发布的新一代方案

在2026年巴塞罗那MWC上，华为数字能源发布新一代AI绿色站点和GW级AIDC解决方案。虽然华为定位为设备商而非运营商，但其AI绿色站点方案已在中国移动、中国电信等国内运营商网络中大规模商用，是理解AI节能技术趋势的重要参照。

华为AI绿色站点的核心创新：

1. iPowerStar智能能源管理：基于AI的站点级能源调度，整合太阳能、储能电池、市电多源供电
2. 极简站点架构：机房变机柜、机柜变上杆，减少空调能耗
3. AI预测性维护：提前识别设备能耗异常，减少无效能耗
4. 锂电替代铅酸：储能效率从75%提升至95%以上

华为数字能源副总裁何波在发布会上表示，新一代方案旨在"让每1瓦产出更多Token"，在智能体互联网时代助力运营商打造零碳目标网。

八、行业趋势与实战启示

8.1 从"点状节能"到"系统级AI节能"

2025-2026年的AI节能实践呈现明确趋势：运营商不再满足于单点节能工具，而是构建系统级AI节能平台。中国电信的统一AI节能体系、中国移动的Green Core都是典型代表。系统级方案的核心价值在于跨域协同——基站节能与核心网节能联动、网络节能与机房制冷联动——实现"1+1>2"的效果。

8.2 SaaS模式降低AI节能门槛

Nokia AVA Energy Efficiency的SaaS模式为中小运营商开辟了新路径。Globe Telecom的成功证明：无需自建AI团队、无需大规模硬件投资，通过云端订阅即可实现万级站点的AI节能。预计2026-2027年，更多亚太和非洲运营商将选择这一模式。

8.3 AI+可再生能源深度融合

SoftBank的太阳能+风能+AI控制混合基站方案代表了下一阶段方向。当AI不仅管理"何时关断设备"，还能智能调度"何时用可再生能源替代市电"时，运营商将从"节能"迈向"零碳"。GSMA预测，到2028年全球将有超过10%的新建基站采用可再生能源+AI混合方案。

8.4 对中国运营商的启示

参考来源

1. 中国电信自研AI节能系统：年均可节电8亿度，节约电费5.2亿元 — 中国电信PT Expo2024发布AI节能数据
2. 中国移动+中兴通讯5G云化核心网荣获AMO亚洲最佳气候行动移动创新奖 — GSMA 2025亚洲移动大奖获奖项目详情
3. SoftBank Net-Zero Strategy: AI Power Optimization and Hybrid Renewable Base Station — SoftBank AI休眠控制扩展至24,000站点
4. Globe saves over ₱125M using AI for energy efficiency — Globe Telecom 2025年AI节能成果
5. 华为发布新一代绿色AI站点和GW级AIDC解决方案 — MWC26华为AI绿色站点方案发布
6. AI赋能，核心网节能新境界 - ZTE — 中兴通讯AI核心网节能技术白皮书
7. Indosat and Nokia partner to reduce energy demand and support AI-powered sustainable operations — Indosat部署Nokia AVA节能方案

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。

[!tip] 51学通信知识星球 星主：爱卫生（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 星球定位：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 当前规模：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 加入福利：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 AI 加持：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。