我国信息通信行业快速发展，在支撑国家战略、改善社会民生、引领科技创新、推动经济发展等方面发挥了重要作用★。的合作伙伴。通过对2024年第四季度信息通信行业市场热点观察★，我们发现：数字产业发展进一步提速★，AI赋能存量客户价值经营，

　　AI将重塑算力网络的服务生态和运营模式，体现在：第一，算网的需求推动服务生态智能升级，AI可以提供高效的算力分类、对分布式资源整合和调度；第二，算力应用服务从算力互联网的应用服务模式向大模型★、智能体等AI应用拓展★；第三，算力网络运营将深度融合AI原生能力，显著提升规模化★、高性能的算力供给水平，推动“人工智能+”应用创新★。

　　ICT行业数字化安全保障展现多重趋势★：AI大模型安全受关注★，面临隐私泄露★、算法偏见挑战，安全技术向智能免疫防御发展★；数据安全重要性凸显★，企业需强化管理，采用先进加密和匿名技术；云原生安全能力升级，融合AI、5G技术，提升自动化运维与安全设计，推动电信服务全云化，预示着ICT行业将面临更严格合规要求★，政府将加强监管。

　　在2024年第4季度运营商合作伙伴大会上，5G-A与AI元素无处不在，焦点已从大模型转向AI的实用化。AI在网络效能分析★、资源配置优化及网络测试优化等方面取得显著成果★。如果说5G是通信领域的新生产力★，那么5G+AI则是这一新生产力在交叉领域的重构与潜能激发，AI应用的快速迭代推动5G网络从连接平台向AI创新平台转型。

　　随着生成式AI技术的蓬勃发展，电信行业云原生的优势愈发显著，不仅强化运营商在自动化运维、融合架构设计以及简化交付流程方面的能力，而且高效推动电信服务的全云化进程★，整体的资源利用效率、服务部署速度都有进一步提升，也有效降低了运营成本。在电信运营商向5G-A智能核心网络过渡的关键时期，云原生技术凭借其强大的功能和灵活性★，成为了不可或缺的关键支撑。

　　公共数据资源的开发利用正成为数据要素发展的关键方向，信息技术的进步和数据价值的提升，成为经济社会高质量发展的新动力300152）。从需求侧看，数据应用是释放数据要素价值的关键，当前在营销、风控★、政务服务等领域已显现显著成效★，未来ICT行业需推动更多业务与数据深度融合，赋能实体经济★，让数据在更广泛领域发挥效用。

　　运营商依托自身的网络、数据、算网等资源优势，构建从基础设施到核心能力的AI服务体系。以数字化生态平台方式开放运营★，汇聚合作伙伴能力和平台运营经验★，开放AI大模型与高质量数据集★，提升网络运营、客户服务等领域的智能化水平，构建汇聚合作伙伴的AI数字化生态开放体系★。

　　ICT运用先进的数字化手段优化产品与服务，规模化赋能各类重点行业，为政府/城市、产业/企业构建点★、线、面系统模式★，提升市场竞争力。思特奇与国家数字经济发展脉搏同频，立足数字化产业，推动数字化企业支撑运营之外，加速为数字产业生态发展赋能★：以“AI+数据要素”为驱动★，贯穿数据全生命周期；以“大数据&AI大模型”为中枢★，激活数据价值，贯通城市经济、社会治理★、产业发展等多领域，面向千行百业深化数智赋能。

　　随着技术架构不断优化，越来越多企业采用先进算法和模型结构提升生产效能；同时，多模态融合处理文本、图像、语音等信息，可以丰富数字化企业的智能服务。在行业应用上，AI大模型结合行业特点★，打造定制化解决方案，并在政务、金融★、交通等领域取得显著成效★。此外，AI大模型与5G★、物联网、区块链等技术融合创新，拓展应用场景和商业模式。

　　思特奇研究院聚焦数字体系化研究，面向数字产业经济发展、数字应用服务运营、数字基础设施支撑★、数字技术平台创新等几方面总结出以下10大行业趋势观点，以飨读者★。

　　随着运营商网络资源增长、算网量级攀升、客户对网络运维保障的要求提高★，使得运营商运维运营的工作量倍增，传统的运营维护手难以延续。基于此★，运营商网络运营亟待升级，通过引入AI大模型、大数据分析等新一代ICT运维模式，构建模型算法★，精准高效地为网络运营相关的故障定界★、流量预测、决策支撑等方面赋能★，逐步实现故障精准定位、业务自主优化，推动网络运营由自动化向智慧化的转型升级。

　　思特奇作为国内领先的ICT软件产品、行业解决方案和服务提供商★，始终致力于技术和模式创新★，以最前沿的技术能力和产品服务全面助力运营商、城市★、产业和企业客户数智化转型。“专注ICT服务，做全球化软件企业”是思特奇的愿景★，秉承“打造一流软件产品和优秀服务”是我们的坚定使命。未来，思特奇将秉承以技术创新为核心驱动力，以卓越服务为根本★，为客户创造价值，为社会贡献智慧★。

　　当前★，运营商在用户增长方面已近乎达到饱和★，存量客户价值经营成为企业未来发展的关键所在。运营商需要将重心从获取新增客户转移到深化存量客户运营上★。运营商不仅要提供高质量的产品和服务，以满足客户的现有需求，还要通过深入了解客户的偏好、需求和行为模式，挖掘客户的潜在价值★，提供更为个性化、定制化的服务体验，不断提升客户满意度和忠诚度。