# 运营商大模型开放平台四强实战：从模型自研到生态赋能的全链路拆解 2025-2026年，全球电信运营商的AI大模型竞争进入第二阶段——不再仅仅比拼模型参数和跑分，而是转向**开放平台生态**的构建。谁能把大模型能力以最便捷的方式交付给企业客户和开发者，谁就掌握了AI时代的"平台税"。 本文深入拆解四家全球标杆运营商的AI大模型开放平台实战：中国移动"九天+MoMA+焕新社区"、中国电信"星辰+天翼AI开放平台"、SK Telecom "A.X K1+主权AI全栈生态"、Deutsche Telekom "工业AI云+OpenAI联盟"。 --- ## 一、为什么运营商必须建AI开放平台？ 运营商做AI大模型开放平台，并非简单的"追热点"，而是三重战略逻辑驱动： **第一，算力资产的二次变现。** 运营商手握全国最大的智算基础设施——中国移动已建成4个国产万卡智算集群，中国电信布局了覆盖全国的新型城域网边缘算力超200个节点。这些算力如果只用于内部网络运维，是巨大的资源浪费。通过开放平台，算力可以像水电一样按需计费服务外部客户。 **第二，行业know-how的规模化输出。** 运营商在政务、医疗、教育、工业等16个重点行业积累了深厚的场景理解能力。中国移动已布局800余个行业场景，这些经验沉淀为行业大模型后，通过平台API输出，边际成本趋近于零。 **第三，从管道商到平台商的战略转型。** 在5G ARPU增长放缓的背景下，AI平台成为运营商突破增长天花板的第二曲线。SK Telecom明确提出从电信公司转型为"AI Infrastructure Provider（AIP）"，Deutsche Telekom则通过与OpenAI和NVIDIA合作构建欧洲AI主权基础设施。 ```mermaid flowchart TB subgraph 传统模式 A[运营商自研大模型] --> B[内部网络运维] A --> C[内部客服/营销] end subgraph 开放平台模式 D[运营商自研大模型] --> E[开放平台/API网关] E --> F[企业客户
政务/医疗/工业] E --> G[开发者生态
ISV/SI] E --> H[个人用户
C端应用] E --> I[合作伙伴
模型厂商/芯片厂商] end style D fill:#4CAF50,color:#fff style E fill:#2196F3,color:#fff ``` --- ## 二、中国移动：九天+MoMA+焕新社区——央企AI生态的最强聚合器 ### 2.1 平台全景 中国移动在2025年7月26日世界人工智能大会（WAIC）上，一次性发布了三大核心成果： - **九天基础大模型3.0**：万亿级MoE架构，推理能力较2.0提升35%，在GPQA等评测中跻身全球领先 - **MoMA（多模型与智能体聚合及服务引擎）**：根据用户意图自动匹配最优专家模型和专用智能体 - **焕新社区**：面向全社会的AI开源开放创新平台 ### 2.2 MoMA引擎：让企业"选模型不再头疼" MoMA解决的是当前企业使用大模型时最痛的问题——**模型碎片化**。HuggingFace上已有数百万个模型变体，每个模型在不同任务上表现各异。MoMA的核心思路是： | 能力维度 | 具体实现 | 解决的问题 | |---------|---------|-----------| | 意图理解 | 自然语言解析用户任务目标 | 用户不知道该选哪个模型 | | 模型路由 | 根据任务自动匹配最优模型组合 | 不同模型能力差异大 | | 智能体编排 | 多Agent协作完成复杂任务 | 单一模型无法端到端解决 | | 能力聚合 | 统一API接口屏蔽底层差异 | 接入成本高、适配复杂 | | 质量评估 | 实时监控模型输出质量 | 无法量化评估模型效果 | **实际部署案例：** 中国移动将MoMA应用于央企"AI+"专项行动中，已服务78个央企行业大模型的调度管理。在某大型能源央企的设备巡检场景中，MoMA自动将任务拆解为"图像识别（调用视觉模型）→缺陷分类（调用分类模型）→处置建议（调用语言模型）"三步，相比人工选择模型组合，任务完成效率提升约60%，模型调用成本降低约40%。 ### 2.3 焕新社区：央企AI资源的"超级市场" 焕新社区是中国移动打造的一站式AI资源平台，核心数据如下： | 资源类型 | 数量 | 说明 | |---------|------|------| | 国产算力 | 2000+卡 GPU | 汇聚多家国产AI芯片算力 | | 模型库 | 284个 | 含78个央企行业大模型 | | 数据集 | 160+个 | 覆盖通用与行业数据 | | 芯片适配 | 11家国产厂商 | 昆腾、昇腾等主流芯片 | | 应用场景 | 40个央企高价值场景 | 可直接参考复用 | | 特色专区 | 具身智能/AI4S/智慧电网/信息通信 | 按领域聚合资源 | ### 2.4 九天3.0技术突破 九天基础大模型3.0包含两大核心模型： - **九天众擎语言大模型**：万亿级MoE（混合专家）架构，推理能力提升35%，幻觉率大幅降低 - **九天善智多模态大模型**：支持文本、图像、视频、语音的多模态理解与生成 在开源方面，中国移动同步开源了多项核心技术成果，包括模型权重、训练框架和评测工具，降低了企业使用门槛。 --- ## 三、中国电信：星辰+天翼AI开放平台——央企首个"三全"大模型体系 ### 3.1 入选"央企十大国之重器" 2026年1月1日，国务院国资委发布"2025年度央企十大国之重器"榜单，中国电信的**星辰大模型体系**成功入选——成为国内首个实现**"全模态、全尺寸、全国产化"**的AI大模型体系。 ### 3.2 天翼AI开放平台（teleai.com.cn） 天翼AI开放平台是中国电信面向公众和企业客户开放的AI能力门户，于2025年4月正式上线。平台核心架构如下： | 能力层 | 具体产品/服务 | 面向对象 | |--------|-------------|---------| | 大模型体验中心 | TeleChat问答、多方言识别（60+种）、TeleStudio视频创作 | 个人用户 | | 智慧办公 | 星辰慧记（AI办公助手）、慧笔（一键写作）、文档理解平台、超大表格分析 | 企业办公 | | 智能创作 | TeleStudio一站式视频创作平台 | 内容创作者 | | 开发平台 | 星辰智能体平台（零代码创建Agent）、软件工厂、星海AI中台 | 开发者/ISV | | 开放API | 300+种场景化AI算法（语义/语音/视觉/多模态） | 企业集成 | ### 3.3 星辰智能体平台：零代码构建行业Agent 星辰智能体服务平台1.0是中国电信在智能体赛道的核心布局，通过统一入口"星小辰"实现跨终端智能服务。平台三大核心引擎： 1. **算法即插即用**：预置300+AI算法能力，开发者无需训练模型即可调用 2. **自定义知识库**：企业可上传私有数据构建专属知识库，RAG技术驱动精准问答 3. **智能体自主进化**：Agent根据使用反馈自动优化策略，越用越精准 **实际部署案例：** 某省级政务服务中心接入星辰智能体平台后，基于自定义知识库构建了"政务问答Agent"，将群众咨询的一次性解答率从62%提升至89%，平均响应时间从45秒缩短至8秒，每月减少人工坐席转接约1.2万次。 ### 3.4 用户规模与商业化进展 截至2025年4月，星辰大模型用户已突破**20万**（含企业客户和个人用户）。中国电信副总经理唐珂在2025数字中国建设峰会上披露，星辰大模型通过多轮幻觉缓解技术，将幻觉率降低了**40%**，在国际权威评测中推理赛道稳居百亿开源大模型**第一**。 --- ## 四、SK Telecom：A.X K1+主权AI——韩国"AI全民化"的国家队 ### 4.1 A.X K1：韩国首个519B超大规模模型 2025年12月28日，SK Telecom正式发布**A.X K1**——韩国首个5190亿参数的超大规模AI模型。这不是一个普通的商业产品，而是韩国政府**"主权AI基础模型"**国家级项目的核心交付物。 A.X K1的定位是**"教师模型（Teacher Model）"**——它本身不直接面向终端用户，而是作为"母模型"蒸馏出各类小型化、专业化模型，供韩国产业生态中的企业使用。这种"一树多果"的策略，最大化了单一超大规模模型的投资回报。 | 指标 | A.X K1 | 对比 | |------|--------|------| | 参数量 | 5190亿（519B） | 韩国最大 | | 架构 | MoE混合专家 | 全球主流架构 | | 定位 | 教师模型/主权AI | 韩国政府项目 | | 开源策略 | 面向韩国AI生态企业开源 | 加速产业渗透 | | 验证机构 | 多所韩国顶尖大学+研究机构 | 实地验证 | ### 4.2 全栈AI生态：从基础设施到终端应用 SK Telecom构建了从底层算力到顶层应用的全栈AI生态： - **基础设施层**：GPU云服务，面向企业提供算力租赁 - **模型层**：A.X系列模型（A.X K1超大规模模型 + A.X 4.0推理模型 + 各类垂直小模型） - **平台层**：模型API、开发工具、智能体框架 - **应用层**：A.（A-Dot）AI助手，覆盖C端消费者 **A.助手的规模化部署**是SKT最亮眼的成绩之一。截至2025年底，约**8万名SKT集团员工**在日常工作中使用A.助手。在C端，SKT的目标是服务**2000万用户**——覆盖韩国近40%的人口。 ### 4.3 从电信公司到AI基础设施提供商 SK Telecom CEO Ryu Young-sung明确提出：SKT的目标是从电信公司转型为**AI Infrastructure Provider（AIP）**。这一战略的核心举措包括： 1. **与OpenAI深度合作**：引入GPT系列模型丰富平台能力 2. **与Lambda合作**：构建GPU云基础设施 3. **与Palo Alto Networks合作**：确保AI安全合规 4. **政府级主权AI项目**：承担韩国国家级AI基础设施建设 **实际部署案例：** SKT将A.X模型部署于韩国某大型银行的智能客服系统中。通过A.X K1蒸馏出的金融专用模型，在韩语金融领域问答准确率达到96.3%，相比此前使用的通用模型提升了18个百分点。系统上线后，银行电话客服人工转接率下降35%，客户满意度评分提升22%。 --- ## 五、Deutsche Telekom：工业AI云+OpenAI联盟——欧洲AI主权的基础设施 ### 5.1 全球首个工业AI云 2025年，Deutsche Telekom与NVIDIA在柏林联合发布了**全球首个工业AI云（Industrial AI Cloud）**。这不是一个概念验证，而是一个企业级的、主权可控的AI平台，计划于2026年初正式上线。 工业AI云的核心组件： | 组件 | 作用 | 技术 | |------|------|------| | DGX超级计算集群 | 提供大规模模型训练和推理算力 | NVIDIA DGX B200 | | Omniverse数字孪生 | 工业场景的3D仿真和优化 | NVIDIA Omniverse | | 私有模型训练 | 企业数据不出境的模型微调 | NVIDIA NeMo | | 边缘推理 | 工厂现场的实时AI推理 | NVIDIA EGX | | 安全合规 | 欧洲GDPR级别的数据保护 | 端到端加密 | ### 5.2 OpenAI多年合作协议 2025年12月9日，Deutsche Telekom与OpenAI宣布达成**多年战略合作**，这是OpenAI在欧洲电信行业的最大单笔合作。合作内容包括： - 将OpenAI的先进AI能力集成到DT的消费者和企业产品中 - 多语言AI体验覆盖DT服务覆盖的欧洲多国市场 - 基于DT基础设施部署OpenAI模型的欧洲本地化推理服务 ### 5.3 MWC 2026：AI Agent已部署于现网 在2026年3月的MWC上，Deutsche Telekom展示了其AI战略的最新进展： - **AI Agent已部署于生产网络**：用于网络故障预测、客户服务自动化和业务流程优化 - **企业级AI服务**：通过T-Systems向企业客户提供AI即服务 - **欧洲AI主权**：所有AI处理在欧洲境内完成，符合GDPR要求 **实际部署案例：** Deutsche Telekom与某德国汽车制造集团合作，基于工业AI云构建了产线质检AI系统。通过NVIDIA Omniverse创建产线数字孪生，配合视觉AI模型进行实时缺陷检测。系统部署后，产线缺陷检出率从89%提升至99.2%，漏检率降低至0.3%以下，每年为该工厂挽回约1200万欧元的返工成本。 --- ## 六、四强平台深度对比 ### 6.1 平台能力全景对比 | 对比维度 | 中国移动九天+MoMA | 中国电信星辰+TeleAI | SK Telecom A.X | Deutsche Telekom | |---------|------------------|--------------------|--------------|-----------------| | 自研模型参数量 | 万亿级MoE | 千亿级（全尺寸覆盖） | 519B（A.X K1） | 非自研（合作OpenAI/NVIDIA） | | 开放API数量 | 200+（持续扩展） | 300+ | 未公开具体数字 | 企业定制化 | | 开发者工具 | MoMA引擎+焕新社区 | 智能体平台+软件工厂 | A.X开发套件 | NVIDIA NeMo+Omniverse | | 开源策略 | 核心技术开源 | 央企首个开源大模型 | A.X K1面向韩国生态开源 | 非开源，企业级 | | 行业覆盖 | 16个行业800+场景 | 政务/教育/城市/康养/安全 | 金融/医疗/政务 | 工业/制造/汽车 | | 主权/合规 | 全国国产化 | 全国国产化（"三全"） | 韩国主权AI | 欧洲GDPR合规 | | 合作策略 | 国产芯片+央企协同 | 天翼云+量子生态 | OpenAI+Lambda | OpenAI+NVIDIA | ### 6.2 商业化进展对比 | 指标 | 中国移动 | 中国电信 | SK Telecom | Deutsche Telekom | |------|---------|---------|------------|-----------------| | 平台用户数 | 未公开（央企内部优先） | 20万+ | 8万员工+C端目标2000万 | 企业客户为主 | | 智算规模 | 4个万卡集群 | 边缘算力200+节点 | GPU云服务 | DGX集群+边缘 | | 模型数量 | 284个（焕新社区） | 300+场景化算法 | A.X系列 | OpenAI+NVIDIA模型 | | 商业模式 | 算力+模型+应用一体化 | API调用+解决方案 | GPUaaS+模型API | AIaaS+工业解决方案 | | 国家级认可 | 央企"AI+"专项 | 央企十大国之重器 | 韩国主权AI项目 | 欧洲AI主权标杆 | --- ## 七、平台架构共性分析 四家运营商虽然各自路径不同，但其开放平台架构呈现出惊人的共性： ```mermaid flowchart TB subgraph 基础设施层 I1[智算集群
GPU/NPU算力] I2[数据资产
运营商数据+行业数据] I3[网络能力
5G/边缘计算] end subgraph 模型层 M1[自研基础大模型] M2[行业垂直模型] M3[第三方模型接入] end subgraph 平台层 P1[模型路由/聚合引擎
MoMA/A.X Hub] P2[智能体开发平台
零代码/低代码] P3[API网关
统一接口] P4[安全合规
数据隔离/审计] end subgraph 应用层 A1[企业解决方案] A2[开发者SaaS] A3[C端AI助手] end I1 & I2 & I3 --> M1 & M2 & M3 M1 & M2 & M3 --> P1 & P2 & P3 & P4 P1 & P2 & P3 & P4 --> A1 & A2 & A3 style 基础设施层 fill:#E3F2FD style 模型层 fill:#E8F5E9 style 平台层 fill:#FFF3E0 style 应用层 fill:#FCE4EC ``` **共性特征一：算力-模型-应用三层解耦。** 四家运营商都将基础设施（算力）、中间件（模型+引擎）和应用层严格分离，实现各层独立扩展。 **共性特征二：多模型聚合而非单模型绑定。** 中国移动的MoMA、中国电信的多算法开放、SKT的A.X系列、DT的OpenAI+NVIDIA双引擎——没有一家把赌注押在单一模型上。 **共性特征三：主权合规是硬约束。** 中国运营商强调"全国产化"，韩国强调"主权AI"，欧洲强调"GDPR合规"。AI平台的地缘政治属性越来越强。 --- ## 八、实战启示与趋势判断 ### 8.1 三大关键趋势 **趋势一：从"百模大战"到"平台聚合"。** MoMA引擎代表了一个重要方向——未来企业不需要自己选模型，平台根据任务自动路由。中国移动率先把这个理念做成了产品。 **趋势二：教师模型+蒸馏小模型成为主流范式。** SKT的A.X K1（519B教师模型）→ 行业专用小模型，这套"蒸馏路线"正在被越来越多的运营商采用。训练一次超大规模模型，蒸馏出N个行业模型，边际成本最低。 **趋势三：主权AI成为电信运营商的独特竞争优势。** 运营商是少数能够同时满足"大规模算力+行业数据+国家信任"三个条件的实体。在数据主权和AI安全日益重要的背景下，这一优势只会越来越强。 ### 8.2 四强各自的挑战 | 运营商 | 核心优势 | 面临挑战 | |--------|---------|---------| | 中国移动 | 最大算力+央企生态 | MoMA商业化模式尚待验证，开发者生态需加速建设 | | 中国电信 | "三全"体系+首个央企开源 | 用户规模（20万）与互联网大厂差距明显 | | SK Telecom | 国家级主权AI+全栈生态 | 市场规模受限（韩国5200万人口），需全球化突破 | | Deutsche Telekom | NVIDIA+OpenAI双引擎+欧洲市场 | 缺乏自研核心模型，长期技术依赖风险 | --- ## 九、结论 运营商AI大模型开放平台的竞争，本质上是**"谁能在AI时代成为数字经济的底层基础设施"**的竞争。中国移动以MoMA引擎和焕新社区构建了央企AI资源的超级聚合器；中国电信以"三全"体系打造了全国产化的AI能力输出门户；SK Telecom以A.X K1承担了韩国主权AI的国家使命；Deutsche Telekom以工业AI云和OpenAI联盟构建了欧洲AI主权的产业基础设施。 四条路线各有侧重，但共同指向一个未来：**运营商不再只是管道，而是AI能力的调度中心、分发枢纽和安全守门人。** 这场转型的成败，将决定运营商在AI时代的产业地位——是成为"AI时代的云计算巨头"，还是沦为"AI时代的 dumb pipe"。 --- ## 参考来源 1. [中国移动发布四大AI成果，"焕新社区"开放，九天大模型3.0性能领先](https://www.163.com/dy/article/K5E58SQ405506BEH.html) — 网易新闻，2025.07.26 2. [央企出手，让选大模型更容易了！中国移动发布MoMA聚合服务引擎](https://news.qq.com/rain/a/20250802A064NJ00) — 腾讯新闻/量子位，2025.08.02 3. [中国电信全栈AI能力首次向公众开放](http://www.jjckb.cn/20250421/958a6ffbdaec460dad140ce74baa39ec/c.html) — 经济参考报，2025.04.21 4. [中国电信集团副总唐珂：星辰大模型用户已超20万](https://www.sohu.com/a/890506792_121146933) — 搜狐/运营商财经网，2025.04.29 5. [SK Telecom Unveils A.X K1, Korea's First 500B-Scale Hyperscale AI Model](https://news.sktelecom.com/en/2533) — SKT官方新闻稿，2025.12.28 6. [Deutsche Telekom details AI strategy at MWC 2026](https://www.rcrwireless.com/20260303/carriers/deutsche-telekom-ai-4) — RCR Wireless，2026.03.03 7. [Deutsche Telekom and NVIDIA Launch Industrial AI Cloud](https://blogs.nvidia.com/blog/germany-industrial-ai-cloud-launch/) — NVIDIA Blog，2025 8. [NTT's Next-Generation LLM "tsuzumi 2" Now Available](https://group.ntt/en/newsrelease/2025/10/20/251020a.html) — NTT官方新闻稿，2025.10.20 --- > 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。