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引言：從 MWC 2026 現場觀察，ZTE 這次玩真的

巴塞隆納的 Fira Gran Via 展場，ZTE 展位 3F30 人潮一波接一波。與其說是通訊設備展，更像是 AI ecology 的盛會。 Senior Vice President Chen Xinyu 在專訪中反覆強調「end-to-end ultimate co-design」這個詞——聽起來很技術，但核心只有一個：把算力、網路、應用層全部捏成一個有機體，不再是各自為政的孤島。

實地走一圈，發現 ZTE 今年展示的不是單一產品，而是一張完整的 AI-native 藍圖：從邊緣 device 的自動化解決方案，到雲端的決策機器人；從智慧工廠的机器人臂，到車聯網的即時語音識別。這幕後藏著一個更大的野心：讓 AI 變成像電力和網路一樣的「公用事业」。

ZTE 的全棧 AI 策略如何顛覆傳統企業部署模式？

傳統企業上 AI，通常是「先找數據、再找算法、最後找硬體」，三層各自採購，整合成本吃掉 40% 以上的預算。ZTE 這次提出「Connectivity + Computing」升級版，直接跳過這個碎片化流程，提供從晶片級優化到應用層 API 的一條龍服務。

其中關鍵在於「AI 模組化研發平台」——企业不再需要從 zero code 訓練大模型，而是像組裝樂高一樣，把預訓練的 vertical-specific 模組挑選組合，再透過 ZTE 的 open API 接入自有系統。這會把原本動輒 12 個月的 AI 專案，壓縮到 2-3 個月。

數據佐證：ZTE 在 2025 年的 PCT 專利申請量排名全球第 11（1,738 件），其中 AI 相關專利佔比從 2023 年的 15% 拉升到 2025 年的 28%。這不是偶然，而是硬體與算法 co-design 的產物。

AI Factory 解決方案：計算 power 與 network 的終極共設計

ZTE 副總裁陳新宇在 MWC 2026 首日大談「AI Factory」全棧方案，直接對標 Nvidia 的 DGX 和 AMD 的 ACICP。但差異在於 ZTE 把 AI infrastructure 和 telecom network 深度綁定，打造所谓的「AI-native connectivity」。

簡單講，AI Factory 不只是一堆 GPU 集群，而是把网络延迟（latency）和带宽（bandwidth）當作 first-class citizen 來設計。ZTE 利用其在 5G/6G 領域積累的 network slicing 技術，為 AI training 和 inference 提供專屬的高優先級通道，確保數據流暢通無阻。

專家見證：根據 MIT Media Lab 2025 年的研究，95% 的企业在 GenAI 投資上獲得零回報，主要原因在於「infrastructure mismatch」。ZTE 的 AI Factory 正好補足這個缺口——把網路、算力、存儲整合成一個可伸縮的單一平台，避免企業自己拼裝造成的效能損耗。

從車聯網到智慧零售：ZTE AI 生態系落地實測

翻開 ZTE 在 MWC 2026 的展場地圖，三大應用領域格外醒目：智能車聯網、智慧工廠、智慧零售。每種場景都對應不同的 edge device 和 AI 模型需求，而 ZTE 的解答是用「一站式方案包」代替零散採購。

以智能車聯網為例，ZTE 展示的 edge gateway 可以直接在車路協調（V2X）環境中運行語音識別與決策模型，延遲壓到 10ms 以下。這比傳統把數據傳回雲端再處理的方式，實時性提升了一個數量級。

智慧工廠部分，ZTE 與德國某汽車零件大廠的合作案例值得注意：導入 AI 視覺檢測後，產品缺陷率下降 23%，產線人力成本節省 35%。這不是實驗室數據，而是 2025 年 Q4 的實際 KPI。

智慧零售則聚焦於「決策機器人」——根據卖場客流與庫存數據，自動生成補貨建議與動線優化方案。現場 demo 顯示，只需輸入銷售額與天氣數據，AI 就能預測未來 72 小時的商品需求，準確率達 87%。

縮短開發周期 80%？揭秘 ZTE 開放 API 與模組化平台

對開發者而言，ZTE 最誘人的地方莫過於其 open API 生態系。過往企業要自己建 AI 平台，光數據管道工程就耗掉數月；ZTE 把常用的預處理、特徵提取、模型 serving 都打包成 RESTful API，開發者只需 calling 即可。

官方數據顯示，使用 ZTE AI 模組化平台，專案啟動到上線的時間可從平均 9 個月縮減到 6 週——降幅達 80%。紅利來自兩個層面：一是硬體層的「算子融合」優化，二是軟體層的「模型 marketplace」。

值得注意的是，ZTE 的「model zoo」目前已經包含超過 200 個預訓練模型，涵蓋計算機視覺、NLP、時序預測等垂直場景。企業無需自己從頭訓練，只需用自己的數據做 fine-tuning，就能 deploy 到 edge device。

這策略讓人聯想到 AWS 的 SageMaker 或 Azure ML，但 ZTE 的差異在於：它同時掌握 hardwar e（晶片、伺服器、edge gateway）和 software（平台、API、模型），可以針對自家設備做極致 optimization。對企業用戶來說，少了跨廠商整合的痛苦。

2026-2027 年 AI 市場規模預測：ZTE 能否分食兆美元大餅？

Gartner 最新報告指出，全球 AI 軟體市場將從 2022 年的 1,240 億美元成長到 2027 年的 2,970 億美元，CAGR 高達 19.1%。IDC 則預測生成式 AI 解決方案投資將在 2027 年達到 1,430 億美元。更樂觀的估計（Bain & Company）認為 AI 產品與服務市场规模可能在 2027 年達到 7,800-9,900 億美元。

把眼光放大到「total AI spending」（包含硬體、服務、軟體），2026 年預計超過 1.6 兆美元。ZTE 作為通信設備老將，目標顯然不只是賣基站，而是要搶占 AI infrastructure 鏈中關鍵的 edge computing 一環。

ZTE 的 edge AI 市場機會來自幾個趨勢：首先，latency-sensitive 應用（自動駕駛、工業控制）無法忍受雲端 round trip 的延遲；其次，數據隱私與法規（如 GDPR、中國個保法）逼迫企業把敏感數據留在 local；第三，5G/6G 的普及讓 edge computing 的成本持續下降。

據 ZTE 內部测算，到 2027 年，AI 在 edge device 上的部署占比會從 2025 年的 15% 提升到 35%，其中既包含 inference 也包含部分 training。這塊市場目前由 Nvidia（Jetson）、Intel（Movidius）、Qualcomm（Cloud AI 100）各自盤據，但 ZTE 憑藉通信設備的渠道優勢，有可能在電信運營商端取得突破。

然而，風險不容小覷。AI 泡沫的聲音越來越響——Bridgewater 的 Ray Dalio 把當前局勢比作 dot-com bubble，Jamie Dimon 警告 AI 市值的過度集中。ZTE 股價 2025 年上漲 45%，但市場對其 AI وراء the hype 的實質贡献仍存疑。ZTE 能否證明其 AI Factory 不是 PPT 方案，關鍵看 edge device 的實際採用量。

FAQ

ZTE 的 AI Factory 與其他雲端 AI 平台（如 AWS SageMaker）有何不同？

ZTE 的優勢在於「硬體+網路+軟體」的全棧整合，特別強化了 edge computing 和 network-level optimization。企業無需自行協調多個供應商，ZTE 提供從晶片到 API 的單一責任主體，降低整合風險與 TCO。

ZTE 的開放 API 真的能縮短開發周期 80% 嗎？

官方數據基於內部測試與早期客戶案例（主要為智慧工廠與車聯網場景）。實際效果會因企業的數據就緒度、算法複雜度與 edge device 部署規模而異。但多數實測顯示，開發周期可望縮短 50%–80%，尤其是避免了從零打造 inference pipeline 的繁瑣過程。

ZTE AI 方案適合哪些類型企業？

最適合製造、交通、零售等有大量 edge device 且 latency-sensitive 的垂直產業。對於已經有雲端 AI 基礎設施的企業，ZTE 提供 edge-to-cloud 的補充方案；對於尚未起步的企業，則可一站式獲取 infrastructure 與模型資源。

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🔗 參考資料

• ZTE Press Release: “ZTE Showcases Full-Stack AI Innovations at MWC Barcelona 2026” (source)
• Gartner Forecast: “AI Software Market to Grow to $297 Billion by 2027” (source)
• IDC Report: “Generative AI Spending to Reach $143 Billion in 2027” (source)
• MIT Media Lab Nanda Report, August 2025
• WIPO PCT Review 2023: ZTE Patent Application Ranking
• Bain & Company: “AI’s Trillion-Dollar Opportunity” (source)