在AI掀起的全球科技浪潮中，电信运营商正经历从“网络管道提供商”向“AI智能服务商”的角色蜕变。过去两年，全球电信运营商在面向消费者（C端）的AI布局上，明显完成了从技术概念验证向商用落地的跃迁。在这一过程中，运营商不再满足于只是“借AI之势”赋能已有的通信产品和套餐体系，而是开始利用自身独特的网络、数据、本地化算力等能力，加速重塑C端产品矩阵与服务生态。
在持续跟踪全球二十多家主流运营商的动态之后，我们发现，国际运营商近两年在C端AI领域的创新探索展现出了极强的战略聚焦性：AI通话/实时翻译、AI个人助手（Life Agent）、AI客户经营以及AI安全与反诈，已经收敛成为共同发力的核心创新方向（图1）。
来源：赛立信自主研究整理
这些方向分别扎根于运营商的通信入口、数字生活服务、服务保障及底层安全，在实际落地中呈现出截然不同的演进特征，共同勾勒出当前国际运营商C端AI创新的全景图谱。下文将围绕这四大方向，深入梳理其典型实践案例，并提炼可供参考的趋势判断。
这是国际运营商在C端市场上最值得关注的一个创新突破方向。
2025年，AI通话助手这一方向还主要由终端厂商推动。三星在Galaxy S25系列中将AI实时翻译作为核心卖点，OPPO在业界展会上发布了AI Call Translator和AI VoiceScribe，vivo和小米也陆续跟进。在这一阶段，运营商在生态中的角色相对被动：能参与的，往往是以渠道和设备捆绑为主。一个典型例子是德国运营商Deutsche Telekom 推出自有品牌智能手机 T-Phone 3，该设备集成了 Perplexity Assistant、Google Cloud AI、ElevenLabs 和 Picsart 等第三方AI功能，将翻译服务作为设备卖点在多个欧洲市场销售。从本质上看，这仍然属于终端侧的渠道生意，并非由运营商提供的能力服务。
图片来源：Deutsche Telekom官网
变化来自2026年初。美国运营商T-Mobile于2月宣布将AI Agent集成到其IMS（IP多媒体子系统）语音核心网中，可为用户提供多项智能服务，其中首项是实时翻译。该服务运行在运营商的网络平台上，不依赖于终端的专用 App 或特定设备。用户只需通过手机自带的拨号功能发起通话，即可在通话过程中启用实时翻译功能。T-Mobile官方将这一能力定位为基于网络而非端侧的AI服务，是运营商能力层面创新的典型示范。
三周后，在MWC 2026上，Deutsche Telekom进一步展示了类似的技术思路。其发布的Magenta AI Call Assistant是一个运行在网络侧的平台级AI功能，可在通话中提供实时语言支持、通话摘要等辅助服务。官方宣布该服务计划首先在德国上线，并在未来扩展对多种语言的支持。
这些实践案例表明，国际运营商正在将AI功能从传统的“终端应用”迁移到“网络能力”，把面向消费者的AI服务从设备依赖转向网络本身。这种转变不仅脱离了终端生态的制约，也意味着运营商可以将AI作为一种网络原生的能力提供给用户，与终端厂商和互联网企业在应用层的AI形成错位竞争。
值得关注的是，Deutsche Telekom在发布Magenta AI Call Assistant后不久，又公布了名为AI Agent Ready的安全架构，计划与Palo Alto Networks等合作伙伴共同开发，核心思路是为每一个在核心网中运行的AI Agent赋予可管理的数字身份，明确其权限边界和操作范围。这表明，当AI Agent进入核心网成为“网络内生要素”之后，安全与治理不再是配套能力，而是决定运营商能否以网络级方式规模化提供AI服务的前置条件。届时，网络级安全与身份治理将与AI服务本身深度绑定，共同推动运营商AI能力从“应用化赋能”走向“网络原生供给”。
如果说2025年之前电信行业的AI热点词是生成式AI，那么2025年至2026年行业关注的焦点则转向了代理式AI（Agentic AI）。两者的关键区别在于：代理式AI不只是被动回答用户的提问，而是能够主动理解意图、设定目标、协调行动并完成多步骤任务。从近两年的国际运营商动态上看，AI个人助手是参与运营商数量最多的方向，覆盖了亚洲、欧洲和美洲的主要市场。
韩国运营商SK Telecom是较早将Agentic AI作为消费产品推向市场的运营商之一。其产品Aster（标识为A*）于2025年3月在美国启动开放测试，定位为可执行复杂任务的AI个人助手。不同于传统的生成式问答，Aster的设计目标包括理解用户意图、规划步骤和协助完成任务，例如帮助用户安排出行、组织日程或提醒信息等。在此之前，SK Telecom推出过类似产品A.（A-DoT），在韩国本土积累了大量活跃用户，为Aster的用户增长提供了经验基础。
瑞士运营商Swisscom于2025年9月上线的myAI则选择了差异化的路径：主打数据隐私保护承诺——用户数据不用于大模型训练、不进行用户画像、不转售第三方。该产品基于Anthropic的Claude Sonnet 4模型，运行在AWS瑞士区域的Bedrock平台上，基础版免费，Pro版每月收费14.90瑞士法郎。这种以隐私信任为卖点的定位，在欧洲市场具有较强的针对性。
日本乐天移动（Rakuten Mobile）则选择将AI个人助手嵌入本地服务生态。乐天移动在2025年7月推出了自己的AI助手Rakuten AI，并将其集成到Rakuten Link 应用中，同时提供Web版接入体验，基于多个大语言模型构建，走的是超级App内置AI的路线。通过这种集成形式，用户可在熟悉的通信和生活服务环境中获得智能助理支持，包括但不限于信息检索、提醒等功能。
不过，我们也注意到，AI个人助手在国际运营商侧的集中推出，主要发生在2025年前后，呈现出明显的“阶段性爆发”特征。上述案例中运营商的不同尝试，本质上都反映了运营商在 Agentic AI 浪潮初期，对“个人助手”这一最直观形态的快速响应与卡位。进入2026年后，市场上已鲜少看到同类产品的密集发布，运营商的工作重心或已转向既有产品的体验优化、能力迭代与用户留存，而非继续扩张新品数量。更重要的是，AI个人助手本身的技术与产品门槛相对有限，终端厂商、互联网平台和AI原生公司均可快速复制，运营商在该方向上并不具备显著的独占优势。因此，从中长期看，AI个人助手更像是运营商AI布局中的“必要尝试”，而非战略性创新高地，其真正的战略重心，会逐渐转向更具网络差异化和体系壁垒的AI能力方向。
在运营商的AI客户经营实践中，落地最为集中的方向主要体现在AI客服与AI个性化推荐两个领域。从商业运营逻辑看，这两类应用分别对应客户生命周期管理的不同阶段：前者侧重于识别并干预潜在流失风险，核心目标是提升留存率并降低服务成本；后者则面向已留存用户，通过更精细化的需求识别和方案匹配推动增销与价值提升。尽管二者在应用场景和触达方式上有所差异，但其底层均依托于运营商长期积累的客户数据资产，包括通信行为、消费特征、使用场景以及家庭或企业关系等信息，最终指向单用户生命周期价值（CLV）的持续放大。
美国运营商Altice旗下的Optimum品牌于2025年5月对外披露了与Google Cloud等技术合作，提出将AI能力引入客服体系以改善客户体验与业务流程。这一合作重点在于借助云架构和对话式AI技术助力联络中心智能化，覆盖语音、在线交互及辅助坐席等应用场景，并作为运营商服务转型的重要节点。此举不仅体现了AI客服从FAQ自动化向智能交互平台演进的趋势，也表明了运营商在优化核心用户接触点方面的实践方向。
印度运营商Reliance Jio的做法则具备较为特殊的基础条件。由于其在成立之初即采用高度数字化和自动化的运营模式，网络管理、客户服务与计费体系的数据结构相对统一，这在一定程度上降低了后续引入智能化工具的复杂度。在此基础上，Jio持续引入AI驱动的客服与运维辅助系统，用于支持用户咨询响应以及一线工程人员的现场作业决策。值得注意的是，Jio在公开交流中多次强调“人机协同”的原则，即由AI提供分析和建议方案，但在涉及大规模网络变更或高风险操作时，仍由人工进行最终确认。这种做法体现了大型运营商在推进自动化与智能化过程中，对稳定性与可控性的高度重视。
在个性化推荐方面，T-Mobile的案例值得关注。该公司于2025年12月为其自有App中的Easy Switch功能新增了基于AI的竞对套餐分析与推荐模块：在获得用户授权后，系统自动分析用户在用的其他运营商的套餐信息，运用AI推荐最优的T-Mobile替代方案，并将携号转网流程压缩到约15分钟内完成。不过，该功能上线后引发其竞争对手AT&T向联邦法院申请临时禁令，指控T-Mobile利用AI机器人非法获取和抓取竞争对手的客户数据，T-Mobile随后暂停了该功能的自动化部分。这在一定程度上说明了AI推荐与竞品分析在运营商获客策略中的敏感性，对于运营商来说是需要谨慎选择的方向。
欧洲方面，法国运营商Orange在2026年2月公布的Trust the Future（以信任致未来）战略中提出了一个系统性的目标：用AI增强全部客户交易，即将AI视为全面赋能客户交易与客户生命周期管理的核心支撑要素。该战略强调通过AI技术提升包括套餐推荐、增值业务推广、广告投放等在内的客户交互环节的智能化水平。与此同时，该公司还计划在多个市场内在合法合规框架下探索基于用户数据的精准营销与广告业务模式，以拓展传统通信服务之外的商业价值空间。
总体来看，自2025年以来，国际运营商在AI客户经营方面均在持续发力，从重点关注客服流程自动化和客户留存，到逐渐向涵盖智能推荐、个性化增销乃至跨渠道客户互动优化等更高价值环节扩展。随着AI技术在用户洞察、智能触达与实时决策中的作用日益凸显，运营商在提升生命周期价值的路径将变得更加多样化，AI客户经营也将成为连接数据资产与商业转化效率的重要创新方向。
在面向消费者的AI产品与服务创新中，AI安全与反诈并不是运营商参与最密集的方向。根据近两年国际运营商公开披露的信息，无论是在产品发布频率还是在市场传播声量上，AI安全与反诈都明显低于AI个人助手、AI客服等方向。这一方面与安全能力长期以来更多被视为“网络基础能力”或“后台支撑系统”有关，另一方面也受到合规责任边界清晰、商业化难度较高等现实因素的制约。然而，正因为参与者相对有限，少数已经落地的案例反而更具代表性：它们并非停留在网络侧的隐性防护，而是开始尝试将AI安全能力以明确产品形态呈现给用户，并探索独立的价值表达和商业模式，这也为运营商在AI时代重新定义“安全服务”的边界提供了观察窗口。
英国运营商EE（BT集团旗下品牌）于2026年4月推出了全面升级的Scam Guard服务，基于Norton的Genie AI引擎，覆盖邮件、短信和网页浏览三重防护，同时支持用户截取可疑内容的图片上传供AI审查。该服务的定价为每月2英镑，作为独立产品出售，而非免费增值功能或套餐捆绑赠送。这是运营商将AI安全作为独立收费产品推向消费者的一个值得关注的案例。
另外，同样是英国运营商，Virgin Media O2推出的Daisy AI则采用了完全不同的思路：这一AI系统被集成到了Virgin Media O2的网络后端，当系统检测到或有用户上报可疑的诈骗电话时，就会自动将来电定向接通至Daisy。Daisy AI通过模拟年长用户的语音特征与对话行为，与诈骗者进行实时交互，从而以“拟真陪聊”的方式显著延长通话时间，消耗其作案效率，间接降低对真实用户的诈骗成功率。该产品不直接产生收入，但凭借较低的部署成本与鲜明的创新叙事，获得了相当高的公众关注度和好感度，属于品牌层面的创新。
这两个案例虽然涉及的产品形态差异很大，但它们共同指向了一个趋势：AI安全正在从运营商后台的网络安全工具，逐渐走向前台成为面向消费者的独立产品。EE Scam Guard每月两英镑的定价模式，与Swisscom myAI Pro每月14.90瑞士法郎的收费逻辑是相通的——运营商不再仅仅把AI当作免费赠送的流量入口，而是开始尝试将其作为可以独立定价、按月收费的产品线来运营。对于长期面临ARPU增长压力的全球运营商而言，这种商业模式的探索值得持续关注。
回看这两年国际运营商面向消费者的AI创新实践，可以看到其探索呈现出若干具有共性意义的阶段性启示。
启示一：网络原生AI是最重要的差异化路径，但仍在早期验证期
核心网正在成为运营商在AI时代的重要战略资产。T-Mobile和Deutsche Telekom将AI Agent注入IMS核心网的实践表明，把AI能力构建在网络层而非停留在应用层，是运营商可以探索的一条差异化路径。这种网络原生的AI能力不依赖终端设备，不需要用户安装应用，其技术门槛和基础设施壁垒使得科技公司难以直接复制。不过需要强调的是，这一方向目前仍处于早期商用探索阶段，其规模化效果、稳定性以及用户感知价值尚未完全验证，短期内更接近能力布局而非成熟业务形态。
启示二：Agentic AI落地，安全治理必须前置
当Agentic AI从理论走向实际产品，安全治理体系的建设需要同步跟进。从SK Telecom的Aster到Deutsche Telekom的Magenta AI Call Assistant，能够主动完成任务而不仅是回答问题的AI Agent正在成为运营商AI产品体系中的重要组成部分。但当Agent被赋予网络层面的执行权限时，身份管理、权限控制和行为审计等安全能力不能滞后于功能上线。Deutsche Telekom的AI Agent Ready安全架构提供了一个值得关注的思路。
启示三：AI客户经营优势明确，但效果取决于体系化能力
AI客户经营可能是运营商数据优势最有发挥空间的方向。客服AI解决留存问题，个性化推荐AI解决增销问题，两者共享客户数据基座，目标一致。运营商所拥有的通话、位置、消费和家庭关系数据，在精度和维度上具有独特的优势，但其价值能否释放，关键不在于模型能力本身，而在于数据治理、触达场景和业务流程的协同程度，需要运营商深入探索。
启示四：AI服务的商业模式正从免费附加走向独立定价
AI服务的商业模式正在经历从免费赠送到独立定价的初步探索。EE Scam Guard每月两英镑和Swisscom myAI Pro每月14.90瑞士法郎的尝试虽然规模尚小，但其方向意义值得重视——当反诈、安全、翻译、助手等能力以独立产品单元进行定价，并在用户侧形成可感知价值后，组合化运营有可能逐步演化为新的补充性收入结构。
最后，需要指出的是，本文所梳理的实践并不能穷尽国际运营商在AI领域的全部探索。随着AI能力的持续演进，运营商围绕网络能力、数据资产与用户关系的创新空间仍在不断被打开。可以预期，未来一段时间内，仍将有更多新的产品形态和服务模式浮现出来，这些实践也将进一步检验运营商在AI时代能否将自身优势转化为可持续的竞争力，值得持续观察与跟踪。
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