移动通信网 林知远
10月9日，市场研究公司Omdia发布最新报告指出，人工智能基础设施成为今年9月在伦敦举行的"Connected Britain"大会更为突出的议题。本届大会历来聚焦光纤连接和英国替代网络运营商（altnet）市场，但今年首次设立数据中心专场，反映出电信行业正在经历一场从网络连接向算力服务的深层转型。电信运营商正将目光投向网络连接之外，转向构建AI数据中心并提供“GPU即服务”（GPUaaS）。不过报告同时指出，英国尚未出现其他市场那样由电信运营商主导的大规模AI基础设施建设，与亚洲、中东或加拿大等地区相比，英国运营商在AI基础设施方面的投资规模明显偏小。这一差异背后，既有能源价格和土地资源等结构性制约，也反映出英国运营商在AI浪潮中选择了更为审慎的差异化路径。英国电信（BT）近期与AI基础设施供应商Nscale建立合作伙伴关系，计划在BT三个站点部署14兆瓦（MW）容量，成为英国运营商迄今最具代表性的AI基建动作，但这一规模与欧洲同行的投入相比仍属有限。
【关键数据】
[1] BT与Nscale合作部署AI基础设施容量14兆瓦（MW）
[2] 合作涉及BT旗下3个站点，采用英伟达GPU技术
[3] 大会首次设立1个数据中心专场
[4] BT主权平台覆盖5大板块：连接、安全、云服务、语音和AI
[5] 已有至少4家运营商或子品牌（中国运营商、Globe Telecom、RYZE、giga!）推出AI Token计费或捆绑方案
从技术演进逻辑看，电信业的商业模式正经历根本性重构。诺基亚英国与爱尔兰区董事总经理Paul Alexander在大会上指出，电信业正从基于通话时长（分钟）和数据流量（字节）的计费模式，向基于Token的模式演进。目前全球已有多个落地案例：中国运营商和菲律宾Globe Telecom已推出基于AI Token的套餐方案，VEON旗下RYZE、StarHub旗下giga!等多家数字电信子品牌也开始在电信资费中捆绑AI Token。这些实践表明，运营商正寻求从运行于其网络之上的AI服务中获取价值，而非仅仅充当流量传输管道。在基础设施层面，诺基亚在会上重申了其“分布式AI Grid”愿景，核心是让电信网络成为AI基础设施层中积极运作的一环——分布广泛的基站站点和网络节点将越来越多地用于在更靠近终端用户的位置承载AI推理任务。这一架构对硬件提出全新要求：新部署的GPU需要极高的功率密度和强大散热能力，往往超出许多现有数据中心设施的设计标准，而设施改造成本十分高昂。Alexander提出，行业讨论焦点正从“谁来铺设光纤”转向“谁来连接云端”，电力与连接的紧密关联成为未来基础设施建设的关键变量。
从全球竞争格局看，英国运营商的谨慎与欧洲大陆同行形成鲜明对比。在欧洲，德国电信（Deutsche Telekom）和法国Iliad集团是在AI数据中心和GPU算力扩容方面表现最为激进的运营商，两者均已投入巨资建设大规模AI算力设施。相比之下，BT与Nscale合作的14MW部署规模，在其他欧洲电信运营商动辄数十甚至上百兆瓦的AI工厂规划面前显得体量有限。Omdia战略首席分析师Julia Schindler指出，BT这一动作与其全新的“英国本土主权平台”战略相契合——该平台覆盖连接、安全、云服务、语音和AI五大板块，面向需要将关键和受监管工作负载留在英国境内的机构。换言之，英国运营商并未选择打造大规模AI推理或训练中心，而是将AI基础设施定位于支撑更广泛的主权企业服务战略。在区域分布上，英国大部分算力仍集中在伦敦周边地区，特别是斯劳和伦敦码头区，但电力和土地压力正推动数据中心向其他地区扩散，这种算力地理格局的重塑将进一步影响运营商的站点选择与投资节奏。
英国数据中心市场面临的结构性制约，是理解运营商审慎策略的关键。大会专题讨论中，与会者反复强调两大瓶颈：一是高昂的能源价格，英国工业电价长期高于欧洲大陆平均水平，直接推高了AI算力的运营成本；二是有限的可用土地资源，尤其在算力高度集中的伦敦周边地区，新增大型数据中心的选址难度不断加大。成本结构层面，AI工作负载对数据中心的需求发生质变——传统设施的设计标准难以满足新一代GPU集群的功率密度和散热要求，改造既有设施的成本往往高于新建。对于电信运营商而言，其优势在于手中握有分布广泛的站点资源、电力接入和光纤连接能力，这恰好构成“分布式AI Grid”模式的产业基础。BT与Nscale的分工模式颇具代表性：Nscale采用英伟达技术部署AI基础设施，BT则负责提供站点、底层基础设施、电力和连接服务。这种轻资产合作模式让运营商无需承担GPU采购的巨额资本开支和快速技术迭代风险，同时将其网络与站点资产变现，成为土地和电力受限条件下的务实选择。
从商业化进展看，电信运营商切入AI基础设施的路径正在多元化。第一种是AI服务变现路径，即通过Token计费套餐直接从AI应用中获取收入，中国运营商、Globe Telecom、RYZE和giga!的实践已验证了这一模式的可行性；第二种是GPUaaS路径，运营商直接采购GPU并向企业客户提供算力租用服务，德国电信和Iliad是这一路线的代表；第三种是BT所代表的主权平台路径，将AI算力嵌入面向政府和受监管行业的本土化服务组合。BT的14MW部署虽规模有限，但其战略指向明确——服务需要数据主权保障的英国本土机构客户，这类客户对工作负载留在境内有刚性合规需求，付费意愿和能力均较强。Nscale作为合作方选择英伟达技术路线，也确保了其算力生态与主流AI框架的兼容性。对于拥有大量存量站点和连接资源的英国运营商而言，利用既有资产、通过合作关系切入不断扩张的AI算力生态，相比从零建设AI工厂，资本效率更高、风险敞口更小。
从行业趋势看，Connected Britain大会将AI基础设施列为电信行业议程中的关键议题，标志着电信业与算力产业的边界正在快速消融。诺基亚的“分布式AI Grid”愿景暗示了一种可能的行业分工重构：大型AI训练中心由超大规模云厂商主导，而数量庞大、贴近用户的推理任务将下沉到电信网络的边缘节点，运营商在网络连接与分布式计算基础设施的融合中将扮演关键角色。对英国市场而言，能源价格、土地供给与电力容量的三重约束，决定了其AI基础设施建设更可能走向分布式、多点、中小规模的形态，而非集中式AI工厂。BT与Nscale的14MW合作提供了一个可复制的模板：运营商出站点、电力和连接，专业AI基础设施商出技术与GPU，双方在主权合规框架下共享企业市场收益。Omdia的电信AI基础设施报告显示，全球范围内投入资金新建或改造AI数据中心并采购GPU设备的运营商数量持续增加，英国运营商虽起步审慎，但其在连接能力、站点密度和政企客户关系上的存量优势，决定了它们不会缺席这场围绕AI算力展开的产业竞逐，只是选择了不同的入场方式。
