问题——新一轮技术与产业变革叠加影响下，全球电信运营商正进入转型深水区：一上，用户需求加速走向多样化、重体验，5G/6G演进、云网融合、行业数字化等带来长期投入；另一方面，传统支撑系统与运营方式的复杂度持续上升，利润率承压；曹振中文中判断，行业技术迭代周期已从“以年计”缩短到“以月计”，传统通信架构的扩展方式逐渐逼近能力边界，单靠“堆系统、扩团队”难以持续。 原因——其一，存量竞争加剧、增量空间重构同步发生，运营商既要做个人市场精细化运营，也要面向政企市场实现场景化交付，传统烟囱式系统难以跨域协同。其二，网络与业务复杂性快速攀升：多云部署、异构算力、不同模型体系并存，对基础设施弹性与统一治理提出更高要求。其三，专业人才紧缺、组织协同成本上升，导致从需求到上线的周期拉长，创新试错成本居高不下。基于此，曹振中认为，破题关键不在于做更大的单体系统，而在于构建可自我进化的AI-Native系统体系，让系统从“人工驱动”走向“自演进的数字企业”。 影响——业内普遍认为，AI-Native思路一旦落地，可能带来三上的结构性变化：一是网络运营从“事后处置”转向“事前预测与主动优化”，提升可靠性与资源效率；二是客户与市场运营从经验驱动转向数据与模型驱动，强化洞察与触达能力；三是研发交付从代码密集型转向以配置与微调为主的敏捷迭代，缩短产品与能力上线周期。曹振中在文中举例称，智能体在告警压缩、故障预测、运维执行等场景应用，可推动故障率与修复时长明显下降；在营销、报价、客户体验与收入保障等环节，智能体可提升决策速度与经营韧性。对应的能力体系也受到TM Forum、Gartner、Frost & Sullivan等机构关注与评价。 对策——围绕“原生智能”如何构建，曹振中披露浩鲸科技提出三项相互联动的战略支柱。 第一是“进化型架构底座”。其设计强调厂商中立与可持续演进：底层坚持无厂商依赖原则，支持多云部署，兼容异构芯片与不同大模型体系，降低技术锁定风险；核心层对标行业ODA等标准建设BSS/OSS组件，强调从业务数据中持续学习，并通过智能体实现自动决策与能力增强；覆盖层提供智能驱动的低代码开发环境与扩展机制，使需求交付从“开发为主”转向“配置与微调为主”；顶层以可量化业务结果为牵引，要求技术投入最终体现在体验改善、流失降低、ARPU提升与上市时间缩短等指标上，并形成闭环迭代。 第二是“贯穿全价值链的内嵌式智能体”。其思路不是把智能能力当作外置插件，而是以智能体贯通业务流程，形成企业的“数字神经系统”。据介绍，相关智能体遵循eTOM框架，覆盖战略规划、客户洞察、营销活动、销售与报价、客户体验、网络保障、计费审计与催收等多个域，形成矩阵化能力，以降低跨部门协同成本、提升端到端运营效率。 第三是“企业级智能体操作系统”。曹振中将其定位为“统一调度数字员工网络”的平台，用于管理、编排与治理各类智能体在不同业务流程中的协同工作，解决智能体规模化应用中的可控性、可追溯性与安全合规等问题，支撑运营商把智能能力从单点试用推进到体系化部署。 前景——从行业趋势看，随着6G研究推进、算力基础设施升级以及运营商向综合信息服务商转型加速，“原生智能”或将成为下一阶段竞争焦点。业内人士指出，运营商一旦形成可复用的智能体体系与可持续演进的架构底座，就有望在政企行业应用、网络能力开放、体验经营与收入保障等领域形成“低成本试错—快速迭代—规模复制”的新能力，进而拓展第二增长曲线。同时也需重视数据治理、模型安全、业务合规与组织变革等配套条件，避免出现“技术先行、落地不足”的风险。
当通信网络从连接管道演进为智能中枢，这场技术驱动的变革正在重塑商业规则。正如信息高速公路曾催生互联网经济，AI原生体系的构建也可能开启通信业服务化、生态化的新阶段。在这场跨越式转型中，谁能率先完成认知升级与体系重构，谁就更可能掌握定义下一个十年的主动权。