最近這些年，移動通信行業一直在尋找新的爆款應用。如今，隨著AIGC浪潮的爆發，我們似乎看到了曙光。

以AIGC大模型等技術為基礎的生成式AI（GenAI）應用，不僅能夠提供更加實用的服務，還能夠帶來更加個性化的體驗。這些應用正在滲透到人們工作和生活的方方面面，很可能會掀起自視頻之后的新一輪網絡革命，并引領移動通信進入一個全新的發展階段。

最新一期的《愛立信移動市場報告》（以下簡稱《報告》）針對生成式AI對移動通信網絡帶來的影響進行了全面的調研和分析，并給出了一些新穎的觀點。

接下來，我們不妨結合《報告》的內容，深入了解一下生成式AI將如何影響移動通信行業的未來。

生成式AI，移動通信的新機遇

生成式AI，是AI發展到一定階段的必然產物，也是本次AI浪潮的核心。

如今，我們每個人的手機上，都安裝了一個或多個生成式AI應用，例如DeepSeek、豆包、kimi等。許多傳統應用，也開始引入生成式AI的功能和元素。

這些應用提供了知識問答、文章撰寫、語音助手、智能翻譯等強大功能，既具有實用性，也具有趣味性，帶來高度個性化的用戶體驗。

傳統應用往往以被動的方式吸引用戶，用戶需要主動搜索或點擊才能訪問。而生成式AI應用則更加主動，它們能夠根據用戶的喜好和需求，智能地推薦和提供內容和服務，從而吸引和留住用戶。

此外，生成式AI應用還具有高度的交互性和即時性。用戶可以與應用進行實時互動，獲取即時反饋和結果。這極大地增加了用戶對應用的粘性。

根據《報告》的調研分析，目前，生成式AI應用的主要內容形式還主要集中在交互式語音和文本聊天上，對網絡流量的影響相對較小，尚未對現有網絡架構造成顯著壓力。

然而，隨著高性能AI終端設備的普及、多模態大模型的廣泛應用，以及帶寬密集型新媒體格式的不斷涌現，生成式AI應用的視頻流量消費將會迎來迅猛增長。

來源：愛立信官微

需求是推動技術向前發展的關鍵動力。整個人類社會的移動通信網絡，從80-90年代以語音通話和短信為主的移動通訊網，到進入21世紀后以網站、電商、社交、游戲、音視頻為主的移動互聯網。如今，又將開啟全新的以生成式AI內容為主的移動智聯網時代。

通信行業應該充分意識到這場生成式AI浪潮帶來的網絡演進機遇，積極推動技術創新和升級，開啟移動通信行業的新一輪變革。

生成式AI的流量特點

生成式AI為移動通信行業帶來新的商業模式，為用戶帶來更加豐富、智能、便捷的服務體驗。而生成式AI的流量特征，與傳統應用有著顯著的差異。

首先，生成式AI應用會帶來更多的個性化內容分發。

生成式AI是互動性更強的應用。尤其是多模態大模型的迅猛發展，能夠同時處理和理解多種數據模態（文本、圖像、音頻、視頻等），實現更加豐富和全面的智能交互。

用戶與生成式AI應用進行互動。為了生成內容，用戶往往也需要上傳圖片和音視頻文件素材。生成內容之后，用戶也會喜歡將這些內容在社交網絡上進行分享。這對網絡連接速率有了更高的需求。尤其是上行帶寬和流量需求，明顯增加。

其次，智能眼鏡和AR眼鏡等設備的普及，也會帶來流量特征變化。

這些設備能夠提供更加沉浸式和交互式的體驗，吸引用戶進行更長時間和內容更豐富的交互，從而顯著增加網絡流量的消耗。

在運行過程中，會伴隨大量的大語言模型（LLM）和高斯潑濺（Gaussian splatting）等計算密集型任務。端側算力很難滿足這些任務的計算需求，所以，會將這些任務卸載到云端處理。這也會顯著刺激上行流量的增長。

來源：愛立信官微

最后，是AI智能體帶來的流量特征變化。

高度個性化的虛擬和物理AI智能體正在迅速發展。這些AI智能體通過智能手機、AR眼鏡和其他可穿戴設備使用，或作為伴侶機器人使用，代表了人機交互方式的根本性變革。

在消費場景，AI智能體可作為消費者的高度個性化助手，提供主動日程安排、沉浸式導航、適應性學習以及跨設備的內容策劃等服務。在企業環境，AI智能體能夠自動執行工作流程、管理常規溝通、協助知識檢索，為一線員工提供有力支撐。

這幾年特別火爆的具身智能（例如服務機器人或自主機器人等），也就是物理AI智能體，能夠將AI能力映射到物理世界，承擔物流、分揀、加工、客服等角色，處理重復、危險或對時間敏感的任務。

AI智能體的特點是對外部環境的感知和交互，需要持續上行鏈路來傳輸視頻流、傳感器數據及對話指令，進而實現上下文推理與實時自適應。從計算需求、時延敏感性和網絡資源消耗方面來看，AI智能體將提出了更大的挑戰。

根據《報告》的調研和分析結果，生成式AI帶來的雙向流量類型包括實時查詢、流式上下文（streamed context）、推理輸入和輸出以及編排指令。這導致了一種與傳統流量模式截然不同的新流量特征，體現在流量大小、峰值與均值特征對比、時延要求，以及數據包大小和頻率等方面。

例如，在傳統業務為主的移動網絡中，下行與上行流量的比例通常為9:1。而AI流量的分布則相對均衡，下行占比為74%，上行占比為26%，大約是3:1。

換言之，隨著GenAI技術深度融入個性化與沉浸式體驗，網絡流量的本質特征正在發生根本性變化。AI原生工作負載帶來了更具雙向性、情境敏感性的新型流量特征，從而導致上行鏈路需求顯著增長。

《報告》還進一步指出，基于視頻的AI助手和由生成式AI驅動的沉浸式游戲，將成為數據需求量大且高度普及的應用，它們將真正對網絡流量產生重大影響。

圖片來自：愛立信移動市場報告

移動通信網絡，如何應對？

面對生成式AI帶來的流量趨勢變化，移動通信網絡將如何進行有效應對呢？

《報告》提出了三個主要的應對舉措：

首先，是實施精細化的網絡規劃。

隨著生成式AI應用的不斷涌現，網絡流量的分布和特征將變得更加復雜和多變。傳統移動通信網絡粗放式的規劃和管理，缺乏網絡資源動態調整和分配能力，無法滿足業務支撐的需求。

移動通信網絡需要進一步轉變，通過深入分析生成式AI應用的流量特征，對網絡進行針對性的規劃。通過引入智能化的網絡管理手段，使網絡能夠實時感知和預測流量的變化，將有利于滿足生成式AI應用的需求。

來源：愛立信官微

其次，是新增中頻段與厘米波頻段頻譜資源。

增加頻段資源是提升網絡帶寬和容量的最直接手段。通過擴展中頻段與厘米波頻段的頻譜資源，能夠更好地支撐生成式AI應用的高流量需求，尤其是顯著增長的上行流量需求。

來源：愛立信官微

第三，引入差異化連接的理念。

差異化連接是目前網絡經營的一個重要趨勢。通過為生成式AI應用提供定制化的網絡通道和資源，確保其能夠獲得所需的帶寬、時延和可靠性，不僅可以顯著改善用戶體驗，還能提升網絡資源的利用效率。

來源：愛立信官微

最后的話

洶涌澎湃的AI浪潮，已經深刻地改變了整個社會的運作方式。作為信息社會的核心連接底座，移動通信網絡也不可避免地受到了這股強大力量的沖擊和影響。

《愛立信移動市場報告》對這個趨勢進行了前瞻性的解讀。我們可以感受到，生成式AI的崛起，正在徹底改變移動通信行業的格局和未來發展方向。它不僅帶來了新的應用和服務模式，也對移動通信網絡的架構、性能和管理提出了更高的要求。這將推動網絡向更加智能化、靈活化和可擴展的方向發展。

未來已來，讓我們以開放的心態擁抱這場變革，共同開啟一個充滿無限可能的智能時代！