迈向AI原生：打造运营商核心网新优势
如今，AI创新速度极快，多个领域都迎来了“iPhone时刻”。从生成式AI的惊艳登场到智能体的普及，再到终端侧AI的落地，人工智能已从实验室走向产业一线，全面点燃了数字化与智能化的新浪潮。在此背景下，传统电信网络正面临深刻变革，网络需要从“AI Ready”转向“AI原生”，从“连接服务”变为“Token中枢服务”，成为高效分发、智能路由和AI服务的智能中枢。走向AI原生不是选择题，而是生存与发展的必然——AI从工具升级为网络底座，将重塑运营商的网络架构与商业模式，催生以网络智能化为核心的新价值高地。作为
首款AI Infra运维智能体评测基准开源，基于近百亿条真实数据检验Agent解题实力
随着全球智能体加速落地，算力需求呈指数级爆发，以GPU为核心的AI基础设施正变得愈发关键。据摩根士丹利报告预测，2028年全球AI基础设施累计总投资将达2.9万亿美元。然而，根据行业通用成本结构测算，其中由运维人力、故障损失与集群闲置构成的成本占比可高达15%~20%，全行业潜在的可优化空间超过4350亿美元。作为全球领先的AI基础设施服务商，无问芯穹早在去年10月便率先启动研发并成功部署早期版本的运维智能体。实践表明，相比传统人工运维，智能体显著提升了整体运维效率：工单平均处理时长缩短50%，关键故障处
AI接管夜间运维：智能体全天候守护系统稳定
每起线上事故背后，都暴露一个根本问题：风险不分白天黑夜，但运维团队却有工作时间的限制。对互联网技术部门来说，系统稳定性的最大威胁，从来不只是高流量和高并发，而是流量波动带来的监控死角。深夜低谷期潜藏隐患、凌晨更新迭代暗藏危机、早高峰流量突袭响应不及时、晚高峰洪峰处理滞后。无数宕机、服务崩溃、接口超时事件都证明：多数线上故障，不是峰值瞬间冲垮系统，而是无人看管时段，小漏洞不断积累、层层放大后的后果。以前，行业应对夜间运维空缺的办法，几乎只有一种：人工通宵值班、轮班盯屏幕、节假日待命。但人力终究有限，疲劳误判
轻量AIOps：小企业运维不确定性的低成本解决方案
我已经钻研AIOps好几个月了，目前手上掌握了许多能够实际应用的方案，接下来我会把这些方案都系统地整合进我的大模型课程中。期待大家在评论区分享你们遇到的具体场景。我会在我的能力范围内，尽力提供思路和参考建议。最近有位同学向我提问：阿铭老师，我们公司的业务体量非常小，服务器数量还不到10台，日常的运维工作量也不大，甚至有时候很清闲，这种情况还有必要推行AIOps吗？我当时没有立刻给出答案，而是进行了一番思考，现在我把这些思考整理出来，供有类似困惑的朋友们参考。先说结论：AIOps值得做，但不应该追求构建“平