电信行业AI现状：2024年中国趋势调查报告

nvIDIA.电信行业AI现状：2024年中国趋势人工智能在电信行业中的作用与日俱增，尤其是随着生成式AI的蓬勃发本报告重点介绍了定义2024年电信行业AI现状的关键调查见解。这表提高。此外，与去年的报告相比，AI在行业中的作用更加清晰，A要求250多名受访者量化在其企业中采用AI的机会和挑战。其中包括对行业如何接近AI以及合作伙伴在电信行业实施应商。受访者代表了不同的群体，如客户服务、营AI投资人们对采用AI有着持续的兴趣，并且对AI取得成尤其如此。在2023年的调查中，89%的受访者表示他们目前正在评估/试点阶段或实施/使用阶段使用AI。这种持续参与表明，AI正在成功渗透到电信价值链45%43%这种持续参与的主要原因是，许多行业利益相关者期功做出贡献。总体而言，53%的受访者同意或强烈同意“AI对我公司未来的成功至关重要”。与2022年中国受访者的提高参与度反映了一种信念，即AI将使采用AI得竞争优势。这在竞争激烈的电信行业非常重要。在2023年的调查中，53%的受访者同意或完全同意采用AI将成为竞争优势的来源，而2022年这一比例为35%。但并非所有人都同意AI在行业中的重要性。持不同意见的受访者数量表明，所有利益相关者都需要开展更多工作，6050同意同意/非常同意302010053%35%AI对我企业的未来成功至关重要AI的兴趣和期望6050同意同意/非常同意302010053%35%AI将是我企业竞争优势的来源之一20222023*同意/非常同意为7分制量表中的首两位显然，生成式AI和大型语言模型(LLM)是年度突破性AI技术。2022年的调查并未提及生成式AI。但在2023年的调查中，27%的受访者表示他们正在投资这项技术，这清楚地表明电信行业正热情地接受生成式AI浪潮，以满足各种业务需求。鉴于54%的受访者表示他们的企业将在接在电信价值链的许多领域，生成式AI都是前景AI的调查对象中，有69％的调查对象使用生成式AI*来改善客户服务和对象使用网络运营和管理，29％的调查对象使用网络规划和设计，27%LLM模型。以及他们正面对的挑战。以重要性来说，55%的受访者采用从多个云获取的数据进行模型训练，34%的受访者更喜欢本地部署，而29%的受访者表示他们对低延迟响应和高速输出的需求。而挑战方面，57%的受访者对内部的技术力缺乏表示顾虑，这也与另一项调查不谋而合：相比28%的受访者选择自己内部来构建模型，40%的受访者则*样本数少于60深度学习机器学习高性能计算数字孪生/元宇宙生成式AI43%44%59%39%62%37%25%29%27%01020304050607080AI科技20222023增强客户体验是最大的机遇提升客户体验是电信行业最大的AI机遇。在这项调查中，41%的受访者选择将其作为使用AI的主要目标，而生成式69%*。约32%的受访者将客户体验视为其关键的对于为全球超过50亿客户提供服务的行业而言，这一点是可以理解的，而客户流失管理是衡量单个电信运营商绩效的关键指标的机会包括使用AI降低成本、实现盈利目标和提高员工工作效率。增强客户体验降低成本实现盈利目标提升员工生产力提升网络运营41%32%37%37%31%20%29%32%18%20%01020304050AI迄今如何提升您的商业运营？*样本数少于60AI正在改善收入并节省成本70%报告的AI收入增长。对于行业利益相关者而言，最终结果是借助A所有受访者中，70%的受访者表示AI的采用帮助他们增加了收入，其中有21%的受访者表示收入增长超过10%。对于的受访者，72%的受访者表示70%报告的AI收入增长。在降低成本方面也出现了类似的情况。在所有受访者中，有59%的受访访者表示这种成本降低幅度超过一成。对于至少处于受访者，62%的受访者表示AI的采用帮助他们降低成本。对于资本支出和运营支出支出高达数十亿美元低于5%29%28%5-10%20%20%高于10%技能短缺是采用和实施AI和生成式AI36%表示缺乏能够支持其AI计划尽管迄今为止取得了成功，但仍然存在一些挑战，阻碍了AI和生成在行业中的广泛应用。在2023年的调查中，缺乏或是找到合适的技术力是AI(36%)和生成式AI(57%*)面临的最大挑战。第二大的挑战是缺乏健全的基础设施(33%)。紧接而后的则是缺乏预算36%表示缺乏能够支持其AI计划值得注意的是，2022年至2023年，关注这两项挑战的受访者比例有所下降。无法量化投资回报率(ROI)是2022年的最大挑战，49%的受访者表示无法量化投资回报率(ROI)，而42%的受访者担心数据科学家过少。这些结果表明，在过去的一年中，许多公司一直其他障碍主要是数据缺乏和数据隐私的问题。值得注意的是，2022年至2023年期间，关注除了数据缺乏和网络安全挑战外的受访者数量也呈下降趋势。确保获得适合用于训练AI模型的关键竞争优势。同样地，在许多国家地区运营业中，人们对网络安全日益增长的关注是可以*样本数少于6042%36%36%33%40%27%49%26%20%25%8%2%AI投资AI投资不断增长，但仍处于低位96%将在2024年增加或维持其随着电信公司加强对采用AI的承诺，并寻求的投资也在增长。这些投资都集中在AI基础96%将在2024年增加或维持其在2023年的调查中，44%的受访者表示2022年在AI方面的投资超过100万美元，49%的受访者表示2023年的投资相同，61%的受访者表示2024年AI基础设施的预算将增加。这些数字表明，与2022年面向但AI投资仍然偏低，这表明该行业仍处于早期投资况正在改善，因为在2023年的调查中，报告投资超过5000万美元的受访者数量增加。这增加了7个百分点，达到9%，反映了AI基础架构在35%8%4%54%将于2024年投资生成式AI在2023年，投资客户体验优化是最热门的AI用例(占调查对象的46％),与2022年相似(占调查对象的48％)。具体来说，就生成式AI而言，54%将于2024年投资生成式AI*样本数少于60电信公司还在投资客户体验以外的其他AI用例。安全性(策优化(34%)、合规性(34%)、网络预测性维护(32%)和优化现场运营(32%)是其他值得注意的例子。然而，除了生成式AI的兴起外，2022年至2023年期间，在交易和支付中使用AI进行欺诈检测的受欢迎程度大调查结果也反映了电信行业中AI用例的多样性。总者表示，他们在2023年至少投资了6个AI用例，而42％的受访者计客户体验优化安全性生成式AI市场决策优化合规性网络预测性维护改善现场运营网络规划和运营(包括RAN)欺诈检测(交易/支付)*不包括“不知道”的回答48%46%29%42%41%34%34%31%34%29%32%22%32%39%29%13%26%01020304050AI用例20222023网络预测性维护生成式AI客户体验优化市场决策优化*不包括“不知道”的回答34%54%54%10%50%39%48%31%47%34%46%0102030405060AI用例2022202338%正在投资将AI从试点扩展38%正在投资将AI从试点扩展对于38%投资AI的受访者而言，这是AI投资的主要驱动力。到目前为止，已有43%的受访者完成了这一转变，目前正处于实施阶段。除了从PoC扩展规模之外，经济不确定性和优先考虑其他地方支出的需求也推动了决策制定。约37%的受访者对经济表示关注。同样，26%的受访者表示AI投资将与定期基础设施升级支出相平衡，而20%的受访比较2023年和2022年的调查结果，可以看出几项关键进展。随着世界距离疫情年代越来越远，经济不确定性的重要性也随之础架构升级和市场差异化的优先级较低，这反映出A38%43%37%44%26%28%20%34%更倾向仅在云端运行大部分AI工作负载。34%更倾向仅在云端运行大部分AI工作负载。.性。到目前为止，云托管的发展势头似乎明显，这表明基础设施的需求与日俱增。在2023年的调查中，34％的受访者表示他们的大部分AI工作负载都在云端运行，而在2022年的调查中，这一比相比之下，25%的受访者在本地基础架构上运行AI项目和工作负载。在2022年的调查中，这一比例仅为21%。总体而言，混合使用云和本地基础设施的混合配置仍然是主要的托管模式，尽管它的受降。在2023年的调查中，41%的受访者使用的是混合模型，与2022年调查中的57%相比有所下降。进入2024年后，47％的受访者表示他们将选择混合，35％将选择云端，18％将在本地。然而，在中国这些偏好在2变，因为当前的满意度看起来很平均。只有46％的受访者对云感到满意，43％的受访者对本地环境感到满意。事实上，55%*的受访者更倾*样本数少于6034%35%25%47%开发AI解决方案的首选方法。约24%的受访者更喜欢使用开源工具，而25%的受访者更喜欢AI即服务方法。低的投资为客户创建新的服务，并能够快速扩展。57%的受访者表示，AI即服务25%24%AI在电信行业中的作用正在加深。一年前，首版《电信行业AI现状》确定了AI在电信行业中的地位以及AI正在改那时起，随着生成式AI的出现，AI在整个社会和全球领先行业力越来越大。在这一期中，行业受访者的见解表明AIAI技术的采用对于电信公司非常重要，因为AI是推动技术创新、开发新产品和服务、实现基础设施现代化、提高卓越运营水平相关者提供盈利能力的关键代理。对于为企业和消费行设施和服务的行业而言，AI使电信公司能够以可持续的方式高效地投资路线图中不可或缺