调查报告：人工智能如何影响电信网络？-凡亿课堂

人工智能在电信网络中的应用越来越广泛和深入。尽管人工智能和机器学习多年来一直是网络测试和保证工具的一部分，但随着电信企业希望其网络运行更高效、自动化程度更高，计算、模型和更全面的数据治理和数据应用方面的新进步正在取得成果。

那么，电信运营商对于人工智能将产生的影响（特别是在网络环境中）有何预期？最近开展的多项以电信为重点的调查试图对此进行评估。以下是四项调查。

在2024年3月对1,500多名电信和IT工程师及经理进行的一项Ciena调查中，超过一半的受访者表示，他们认为使用AI将使网络运营效率提高40%或更多。

受访者的“关键主题”是相信人工智能将“提高网络性能”，并且电信网络必须提高其性能才能应对人工智能流量，包括部署新的流量和网络分析软件、升级交换机和路由以及投资光纤和800G等。调查强调了CSP对人工智能增强网络能力的乐观长期前景，以及充分实现其优势的战略规划和基础设施及专业知识投资的必要性。

此外，调查还涉及了人工智能如何实现货币化——其中一些机会与电信服务提供商提供特定或有保证的保证水平的能力直接相关。例如，34%的受访者表示，他们预计与人工智能相关的收入将来自能够对连接服务质量的差异化收费。

在Nvidia对400多名电信专业人士进行的第二次年度调查中，该企业宣称“[定义]了2024年电信行业AI的状态”，该企业得出的结论是，尽管电信行业仍处于AI投资的早期阶段，但AI的采用和热情正在增加。具体到生成式AI的使用，Nvidia的调查发现，虽然最主要的用例是改善客户服务和员工生产力，但近一半的受访者(48%)正在投资用于网络运营和管理的生成式AI，而40%的受访者提到了网络规划和设计。电信公司表示他们正在投资的其他AI用例包括安全(42%)、网络预测性维护(37%)和网络现场运营(34%)。

40%的受访者表示，他们计划在2024年将投资扩大到六个或更多AI用例，96%的受访者计划今年维持或增加与AI相关的支出。

爱立信与ArthurD.Little联合对全球80多名CSP专业人士进行了一项调查，其中63%的受访者表示，他们认为优化当前网络运营是AI的主要优势之一；爱立信表示，主要优势预计在异常检测和管理方面。许多CSP已经尽可能地实现了自动化，以应对日益复杂的情况。为了将自动化提升到一个新的水平，企业需要AI，因为它可以产生洞察力，使公司以前可能不知道的事情实现自动化。

CSP也对其AI投资的预期回报持乐观态度。大多数接受调查的CSP（51%）表示，他们认为AI可以减少IT和网络运营支出，年投资回报率在5-10%之间。

Amdocs今年早些时候由AnalysysMason开展的一项调查特别关注了电信行业对生成式AI的一些期望。超过20%的受访CSP表示他们已经实施了生成式AI解决方案，另有32%的CSP正忙于运行概念验证。84%的受访者预计生成式AI将对其软件开发产生重大影响，81%的受访者还表示他们预计网络管理将受到生成式AI的影响。这尤其预计会发生在自动化能力增强方面：75%的受访者表示他们预计将生成式AI与操作系统集成“将扩大操作系统可以执行的自动化操作和任务范围”。

虽然电信服务提供商正在探索多种部署方案，但84%的CSP表示，他们希望通过供应商OSS/BSS应用将genAI作为嵌入式功能进行部署。

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