從電話、電視到在線播放、自動駕駛汽車等，幾十年來，電信行業(yè)持續(xù)幫助各個領域推動創(chuàng)新。電信行業(yè)一直以來都被認為能夠“自我進化”。

最近一項針對全球 400 多名電信行業(yè)專業(yè)人士所做的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，他們在規(guī)劃如何定義及執(zhí)行 AI 戰(zhàn)略時持有同樣謹慎的態(tài)度。

為了更加全面地了解電信行業(yè)如何使用 AI 以及其發(fā)展方向，NVIDIA 在其首次“電信行業(yè) AI 現(xiàn)狀”調(diào)研中加入了一系列關于 AI 主題、基礎設施支出、重要用例、最大挑戰(zhàn)和部署模式等問題。

受訪者包括來自移動通信、固定通信和有線電視公司的高層領導人、管理層、開發(fā)者和 IT 架構師。此次調(diào)研于 2022 年 11 月中旬至 2023 年 1 月中旬進行，為期八周。

調(diào)研得到了兩個一致的結果：行業(yè)人士（73%）認為 AI 是能夠幫助增加收入、改善運營和可持續(xù)性或提高客戶維系率的工具。同時，電信公司將 AI 帶來的效率提升視為獲得投資回報的有效途徑，即便他們?nèi)詫?5G 賺錢的潛力有所懷疑。

但 93%的受訪者在回答關于公司內(nèi) AI 項目的開展問題時表示，其在 AI 方面的投資在年度資本支出中的比例嚴重不足。

約 50%的受訪者表示，去年在 AI 項目上的支出不到 100 萬美元，這一比例一年前為 60%。只有 3%的受訪者表示 2022 年的 AI 支出超過 5000萬美元。

那么對 AI 項目投資持謹慎態(tài)度的原因是什么？約 44%的受訪者表示對 AI 的投資回報無法被充分量化，這表明他們在引入 AI 驅(qū)動的解決方案的愿景與實際結果并不匹配。

另一個原因是技術挑戰(zhàn)，比如缺乏足夠的技術人員或基礎設施薄弱等問題也在阻礙 AI 的采用。34%的受訪者認為數(shù)據(jù)科學家數(shù)量不足是第二大難題。受訪者表示，由于數(shù)據(jù)科學家在各個行業(yè)都很搶手，電信行業(yè)需要更加努力地爭取這些人才。

33%的受訪者還提到 AI 項目預算不足的問題。結果表明，AI 倡導者需要更加努力地與決策者合作，為采用 AI 提出令人信服的事實依據(jù)。

同樣，對于一個依賴數(shù)據(jù)的技術解決方案來說，還需要解決數(shù)據(jù)可用性、處理方式、隱私和安全等重大問題，尤其是考慮到全球關于數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)駐留方面的法律，比如通用數(shù)據(jù)保護條例（GDPR）等。

約有 95%的電信行業(yè)受訪者表示自己使用了 AI，但只有 34%的受訪者使用 AI 超過六個月。23%的受訪者表示他們?nèi)栽诹私飧鞣N AI 選項，18%的人表示正處于 AI 項目的試驗或試點階段。

在 AI 項目處于試驗或?qū)嵤╇A段的受訪者中，多數(shù)人認為 AI 對收入和成本都產(chǎn)生了積極的影響。約 73%的受訪者表示通過使用 AI 增加了去年的收入，其中 17%的受訪者表示，部分業(yè)務的收入增長超過了 10%。

同樣，80%的受訪者表示去年通過使用 AI 降低了全年成本，其中 15%的受訪者表示，公司部分業(yè)務的成本降低了 10%以上。

電信行業(yè)在如何將資源最優(yōu)分配給 AI 上有著深刻且全面的理解——降低成本、增加收入、提升客戶體驗和提高運營效率都是電信行業(yè)的首要目標。

然而在部署方面，AI 在提升運營效率方面明顯更勝一籌。這一定程度上在意料之中，因為 AI 這樣的新解決方案能夠應對 5G 等新型電信網(wǎng)絡的運營復雜性。電信業(yè)負責國家的關鍵基礎設施，其需要支持超過 50 億個客戶終端并保持 99％以上的可靠性。電信公司還探討了用于網(wǎng)絡運營、基站規(guī)劃、卡車運輸路線優(yōu)化和機器學習數(shù)據(jù)分析的 AI 解決方案。一些公司正在采用推薦引擎、虛擬助手和數(shù)字虛擬形象改善客戶體驗。

短期內(nèi)，電信行業(yè)的重點似乎是建設更加有效的電信基礎設施和挖掘新的創(chuàng)收機會，與合作伙伴的攜手探索也尤為重要。

而如何從早期測試階段過渡到廣泛采用，是電信行業(yè)所需要考慮的關鍵。

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