人工智能对通信业的冲击既有积极方面，也有一定的挑战，
积极影响
网络技术升级与融合：AI 与 5G、算力、光通信、物联网等技术深度融合，推动通信行业创新。如 AI 与 5G-A 技术结合，实现通信与感知深度融合，为低空经济等新兴领域发展提供支撑，拓展了通信行业业务范围，带动相关产业链发展。
业务创新与拓展
流量增长：AIGC 等技术应用加速网络流量爆发式增长，预计到 2026 年将释放万亿 GB 的 “流量红利”，为通信运营商带来更多数据传输业务机会。
终端创新：AI 成为终端产品创新关键，AI 手机、AI PC 等不断涌现，厂商在终端设备中内置大模型，推动终端向智能化发展，丰富了通信终端的功能和应用场景。
新兴业务增长：以云计算、物联网、大数据等为代表的新兴业务成为运营商新增长点，2024 年上半年，中国三家基础电信企业的云计算和物联网业务收入同比分别增长 13.2%、12.5%，大数据收入同比增长 58.6%。
运营效率提升
精准感知分析：企业引入通信大模型，可实现对网络态势的精准感知和智能分析，解决网络复杂度、精准度和效率问题，提高网络规划和建设的科学性。
智能运维体系：打造智能运维体系，通过智能监控、预测、决策，能实时监控网络状态、预警故障，快速诊断和修复网络问题，提升网络自动化水平，降低运维成本。
用户体验优化
智能客服：AI 智能客服通过自然语言处理技术，能理解用户问题并快速准确回答，可 24 小时工作，同时处理多个咨询，提高客服效率和质量。
个性化服务：通过对用户通信数据挖掘，AI 可了解用户习惯、偏好和需求，提供个性化服务，如推荐合适套餐、增值服务等，提高用户满意度。
消极影响
数据安全和隐私问题：AI 需大量通信数据来训练和运行，数据收集、存储、处理过程中，用户数据安全和隐私面临风险，如数据可能被泄露、滥用，引发用户信息安全问题，影响用户对通信企业信任。
技术复杂性与可靠性挑战：AI 技术处于发展完善阶段，在通信领域应用可能出现故障和不稳定情况，如 AI 智能客服可能误解用户问题提供错误答案，或 AI 网络优化算法出现偏差，影响网络正常运行。
行业竞争加剧：AI 时代，通信设备商、运营商等纷纷加快在 AI 领域布局，在技术研发、人才争夺、市场份额等方面竞争加剧，企业需不断投入资源进行创新，否则可能在竞争中落后。
人才短缺问题：AI 与通信融合需要既懂 AI 又懂通信的复合型人才，此类人才相对稀缺，企业吸引和培养人才成本增加，一定程度上限制了通信业在 AI 领域的发展速度和深度。
