AT&T押注开源AI，目标占比提至70%-80%
Nashnova编辑部
AT&T正将AI用量从闭源模型大规模转向开源，目标占比从当前25%提至70%-80%，部分场景已实现80%-90%的成本削减——这可能是闭源AI厂商企业端市场遭遇的最清晰压力信号。
AT&T每天烧掉多少AI算力，为什么要换路线？
AT&T日均消耗约450亿个AI token，规模大到模型选择直接决定账单数字。
这意味着→ 哪怕单价只差一点点，乘以450亿就是巨额开支；选便宜的模型不是"省小钱"，是生存级别的成本管理。
首席数据与AI官安迪·马库斯把这种高消耗称为"token末日"，但表示公司认为这个问题可以管理。
开源模型到底便宜多少？
马库斯透露，在特定场景中从闭源切换到开源，成本降低了80%-90%。
为了自动匹配最划算的模型，AT&T开发了一套"智能路由器"——不同任务自动分配给不同模型。
用大白话说＝ 不是所有任务都需要最贵的模型；简单的活派给便宜模型，复杂的才用贵模型，路由器替你做这个判断。
开源模型已经接管了哪些核心业务？
AT&T内部有逾千项AI应用场景，覆盖法务、财务、现场技术支持和网络运营。
客服通话摘要与分析已完全由开源模型承担——这不是边缘实验，是核心业务环节。
网络管理方面，AT&T基于电信专有数据定制了开源模型OTel，用来驱动能检测网络故障根因的AI智能体（能自主排查问题的AI程序）。
数据安全和供应商依赖怎么解决？
开源模型可以部署在AT&T自有数据中心，不必租用外部云计算设施——数据不出门，成本也更低。
马库斯表示，未来可能采用云端AI + 自有硬件开源模型的混合架构。
AT&T还在测试多款不同的开源模型，包括来自中国的模型，目的是避免对单一供应商形成依赖。
这对整个AI行业意味着什么？
高德纳（Gartner）分析师德卡特指出，很多企业用了闭源前沿模型后都会撞上成本不可持续的拐点，加上对供应商锁定和知识产权的担忧，最终转向开源。
高德纳预测：未来两年内，开源模型将支撑企业超过50%的AI应用场景——目前这一比例不足10%。
这反映出 AT&T的转型不是个案，而是一个行业性拐点；如果这条路径成为主流，闭源模型厂商的企业端市场份额将面临实质性压力。
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