数字业务新增长：连接类业务升级体验与多量纲变现将夯实连接类业务基本盘，如基于差异化上行流量速率实现5G直播套餐包变现。通过AI赋能新业务规模发展，如新通话、云手机、智能客服等，抢占算网入口；积极发展算网业务和车联网等新型数字业务。
运营运维新模式：通过构建网络、业务、用户、商业的实时感知、动态决策、快速闭环的新模式，倍增运营运维的效益与效率。例如，某海外运营商实现面向业务的智能运维服务转型，解决由网络故障带来业务流量损失减少15%，等效每年增加300万美金收益。
基础设施新动能：除了通信网络的持续演进和低碳化之外，也要重点关注算力基础设施的建设，智算中心建设是复杂的系统工程，不仅要快，而且要稳，要求算存网服紧密协同。通过运营商客户的实践发现，大规模算力集群早上线一个月可节省2700万人民币，训练每中断一次，算力收入损失50~80万人民币。因此，要实现算力、运力、存力的高效协同、弹性供给和稳定可靠。
人才发展新技能：智能化进程中涌现出对新岗位、新技能的需求，需要发展新型数智人才，构建与时代同频的能力。
聚合“数据+行业认知+AI”，突破难点问题，重塑业务模式与价值
数据是数智化转型的基础，要将Silo割裂的数据，演进到融合数据再到数字孪生，才能支撑实时感知和动态智能决策。
领域的专业知识积累起来的运营运维经验和最佳实践，以此构建知识向量库和提示工程，大模型才能真正具备解决问题的能力而非只是问答。
AI技术是加速器，既要利用大模型的高效整合与泛化能力，又要关注小模型的细分精准能力，做到大小模型的高效协同。
对准商业场景和价值成效，将技术与场景有效结合，而不是唯技术论。用新技术解决过去长期解决不了的问题，抑或带来业务模式变化与新增长机会，才是技术的价值。
