隨著生成式AI與AI Agent快速導入電信產業，AI被視為提升客服、網路維運及企業營運效率的重要工具。然而，Bain & Company最新分析指出，AI模型成本下降並不代表電信商整體AI支出同步降低。若未同步重新設計既有工作流程，大規模導入AI反而可能推升電信業的營運支出（OPEX）。

Bain指出，過去一年AI模型的使用成本已大幅下降，部分模型成本甚至接近降低10倍，但隨著電信商將AI Agent應用於客服、網路營運、軟體開發及企業管理等工作，AI使用規模與Token消耗量亦將同步增加，可能抵銷部分原先預期的成本節省效益。預估未來3至5年，在AI Agent大規模應用的營運模式下，AI相關支出可能占電信商營運成本約20%至30%，成為新的結構性成本來源。

Bain認為，目前電信商面臨的主要問題並非AI技術不足，而是AI導入往往只是疊加於既有流程之上。若企業未同步改造既有的營運流程與系統，即使AI能夠提升單一工作環節的效率，也未必能轉化為整體營運成本下降。此外，許多電信商目前仍停留在AI PoC階段，單點應用雖能展現技術成效，但尚未形成足以反映於企業損益表的整體生產力提升。

因此，Bain建議電信商應從單純擴大AI應用，轉向以AI重新設計核心營運模式，包括建立AI運算及使用成本管理機制、針對高價值工作流程進行端到端重構，並淘汰缺乏實際效益的AI應用。其核心並非「導入更多AI」，而是確保AI帶來的生產力提升能夠超過新增的運算與營運成本。

此一趨勢顯示，電信產業的AI競爭正逐漸從「AI導入」進入「AI營運模式重構」階段。未來電信商能否有效整合AI Agent、網路自動化與既有系統，並將AI投資轉化為營收成長與可量化的生產力提升，將成為AI-Native Telco能否實現商業價值的關鍵。