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2026年将是电信运营商的奠基之年，因为该行业正准备为日益自主化的网络奠定基础。让我们来看看这一切将如何实现，以及我对新一年的其他预测。
从静态管道到智能网络架构
今年，人工智能连接的需求将迫使电信运营商将网络从固定架构转变为动态响应架构。带宽只是超大规模数据中心和企业关注的问题之一——他们需要网络足够敏捷，能够跟踪并可靠地迁移人工智能工作负载。
运营商实现这一目标的主要途径是在多域网络中部署实时编排。控制平面需要配备GPU位置、能源预算、数据驻留要求和实时网络状况等信息，以便做出实时决策。许多运营商目前仍处于这一征程的起步阶段，但2026年将是取得进展的关键一年。
迈向自主网络
到2026年底，大多数一级运营商将达到TM Forum自主性等级的中级水平。完全自主的网络仍需数年时间才能实现，但我们可以预期，领先的运营商将在特定领域实现闭环自动化，其中传输领域将引领这一进程。
由于传输层比高度分布式的无线接入网(RAN)环境更容易监控且更可预测，因此传输层将继续保持最快的发展速度。对于高风险决策，人工监督仍然至关重要，但容量管理和故障处理等日常任务将日益自动化。
发展进程并非一帆风顺。许多运营商仍在努力应对遗留的IT和OSS架构、有限的实时可观测性以及累积的技术债务。与此同时，组织变革，包括新技能的培养、跨团队协作以及适应人工智能的流程调整，将至关重要。因此，大多数运营商将采取务实的、分领域推进的方法，而不是试图进行全面转型。
到2026年，自主网络虽然不会普及，但其基础将已稳固奠定，而那些同时拥抱技术和组织变革的运营商将更有能力在整个网络中扩展自动化。
电信原生人工智能面临新的安全挑战
2026年，电信领域的人工智能将从通用型转向高度专业化。2025年，业界投入大量时间试验通用大型语言模型，并对其进行调整以适应网络和运营用例。这些模型将成为新智能层的核心，指导从故障预测到容量规划和策略执行等各项运营工作。它们还将支撑更复杂的自动化，包括多域编排和人工智能驱动的数字孪生。
然而，人工智能带来的优势也伴随着新的安全风险，例如人工智能代理被操纵。如果攻击者成功篡改代理的目标、策略护栏或决策参数，网络可能会在一切正常运行的假象下执行合法但具有破坏性的操作。此外，还存在通过篡改训练数据或注入虚假遥测数据干扰人工智能模型的威胁。这两种情况都可能引发连锁故障，例如基于伪造的网络状况进行大规模流量重定向。
因此，只有中等风险、边界清晰且可观测性强的运营活动才能在2026年实现完全自主运行。高风险运营活动仍需人工验证，包括影响服务级别协议(SLA)的跨域服务变更、企业VPN重配置、政府或应急服务的网络切片，以及BGP路由变更等安全关键操作。保护AI层本身将与保护底层网络基础设施同等重要。
原生AI孪生体将成为现实
原生AI孪生体技术将在2026年的日常运营中得到更广泛的应用，尤其是在发达市场和一级运营商中。近期最实际的应用并非构建网络的完美端到端副本，而是构建专注于特定领域或用例的原生AI孪生体，作为实时仿真引擎。在AI代理对实时网络进行更改之前，该操作会先在孪生体中运行，以检查冲突、验证一致性并发现潜在的副作用。
AI工作负载路由只会进一步推动此类孪生技术的广泛应用。运营商需要确保大规模AI应用在边缘和云环境中的可靠性能，而仿真有助于提供可预测性并降低风险。
尽管如此，将孪生技术作为网络规划的标准工具进行主流应用仍需时日。大多数运营商仍在将拓扑、库存、遥测、成本和云数据整合到统一且可信的基础架构中，这项工作将持续到本世纪后半叶。
分布式边缘挑战
2026年，随着计算和智能不断向用户和设备靠拢，编排平台将面临从集中式、以服务为中心的模式向分布式模式的转变。运营商需要分布式、工作负载感知型控制平面，以便在实时做出本地决策的同时，仍能与全局策略和业务意图保持一致。所需的新功能包括低延迟、多域编排、面向边缘集群的云原生生命周期管理以及AI驱动的部署算法。
对于部署实时、多域编排的运营商而言，2026年不仅仅是又一个逐步实现自动化的年份。届时，运营商需要将传统系统演进为能够满足未来十年AI驱动需求的灵活架构。那些现在就开始奠定这些基础的人，从传输主导的闭环自动化到AI原生孪生以及安全的分布式边缘控制，将更有能力交付超大规模企业和大型企业所期望的敏捷、智能网络。
