洞察通信行业的AI趋势

AI在通信行业中的应用正在不断深化，尤其是在生成式AI（Generative AI）兴起的背景下。通信业正借助AI技术优化客户体验、实现流程自动化、提升生产力以及改进网络运营。为编制本次《通信行业AI现状报告》第二版，NVIDIA对全球400多位通信行业专业人士进行了调研，了解他们对在企业及行业内部署AI时所面临的机遇和挑战的看法。该报告重点呈现了2024年通信行业AI现状的关键调查结果。

研究表明，AI的应用，尤其是生成式AI的应用正在加速普及，且高层管理者对AI的热情明显高涨。此外，与去年相比，通信行业对AI的定位有了更清晰的认知，AI的应用场景不断拓展，且对AI投资回报（ROI）的理解更加深入。尽管对AI的投资在增加，但该行业仍处于AI投资周期的初期阶段。

一线洞察

本报告聚焦于负责在实际业务中部署和交付AI（包括生成式AI）的通信行业专业人士的观点。报告汇总了2023年10月至12月期间的调查结果，调查覆盖了400多名受访者，他们对各自企业采用AI的机遇和挑战进行了量化评估。报告还包括了行业如何推进AI的落地以及合作伙伴在通信行业AI解决方案中扮演的角色等洞察。

受访者涵盖了多种通信企业（包括移动、固网和有线运营商）及其硬件和软件供应商。他们来自不同的部门，包括客户服务、市场营销和业务发展等，调查结果也包含了来自管理层专业人士（包括高级管理人员）的反馈。

通信行业AI的主要洞察

• 对AI成功的预期持续攀升。
• 通信行业已经全面拥抱生成式AI浪潮。
• 提升客户体验是最大的机遇所在。
• AI正在同时驱动收入增长和成本优化。
• 技能短缺是采纳和部署AI的主要障碍。

• AI投资呈增长趋势，但整体水平仍然较低。
• 客户体验相关领域吸引了最高比例的AI投资。
• 从试点扩展到全面部署是推动AI投资的首要因素。

• 混合托管（hybrid hosting）是首选方案，但云托管的采用率在上升。
• 合作伙伴关系在行业AI解决方案的应用中仍然至关重要。

机遇与挑战

对AI成功的预期持续攀升

通信行业对采纳AI的热情持续高涨，尤其是在行业高层管理者中，对AI成功的预期不断提升。2023年的调查显示，90%的受访者表示他们当前正在参与AI相关工作，无论是处于评估/试点阶段还是实施/使用阶段。这种持续的参与度表明，AI正在成功渗透通信价值链的多个环节。

• 未使用 10%
• 评估/试点阶段 48%
• 实施/使用阶段 41%

这种持续参与的主要原因是，许多行业利益相关者认为AI能为企业的成功做出重要贡献。总体而言，56%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"这一说法，而在决策层管理者中，这一比例更高达61%。相比2022年42%的结果，这是一个显著的14个百分点的提升。

这种认知的改善反映出业界普遍认为，采纳AI将为企业带来市场竞争优势，这对竞争激烈的通信行业尤为重要。2023年的调查中，53%的受访者同意或强烈同意采纳AI将成为竞争优势的来源，而2022年持相同观点的比例仅为39%。在管理层受访者中，这一比例更高达56%。

然而，并非所有人都认同AI在行业中的重要性。一些持不同意见的受访者指出，所有利益相关方需要进一步努力，展示AI如何在行业中解决实际业务问题。

AI的收益与展望

通信行业已全面拥抱生成式AI浪潮

显然，生成式AI和大语言模型（Large Language Models, LLMs）是今年最受关注的AI技术。虽然生成式AI在2022年的调查中未被提及，但2023年的调查显示，43%的受访者表示他们正在投资这一领域，清晰地表明通信行业正积极拥抱生成式AI浪潮，以应对各种业务需求。

生成式AI在通信行业价值链的多个领域展现了巨大潜力。在那些正在投资AI的受访者中，57%使用生成式AI来改进客户服务与支持，57%用于提升员工生产力，48%用于网络运营和管理，40%用于网络规划和设计，32%用于生成营销内容。

除了应用场景，调查还揭示了行业如何开发和部署用于生成式AI的LLM模型。约40%的受访者使用自有数据训练内部生成式AI模型，然后利用这些模型增强现有解决方案；29%的受访者则与合作伙伴共同构建或定制模型。同样，40%的受访者倾向于本地部署（on-premises deployment），而37%的受访者认为低延迟和输出速度对他们至关重要。

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提升客户体验是最大机遇

提升客户体验是通信行业在AI应用方面的最大机遇。本次调查中，48%的受访者将其视为使用AI的首要目标，而在生成式AI方面，这一比例更高达57%。35%的受访者认为，客户体验是他们AI应用的关键成功案例。

通信公司正通过多种解决方案改善客户互动，如虚拟助手、丰富的零售体验、个性化推荐以及客户流失管理。在全球拥有超过50亿客户且客户流失率是衡量电信运营商表现关键指标的行业中，这一趋势是可以理解的。其他明确的机遇还包括利用AI降低成本、提升员工生产力以及改进网络运营。

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AI正在同时推动收入增长和成本优化

对行业利益相关者而言，应用AI的最终目标是提高收入或降低成本。在所有受访者中，67%表示AI的应用帮助他们增加了收入，其中19%的受访者指出收入增长超过10%。在至少处于实验或试点阶段的受访者中，71%表示AI的应用在特定业务领域推动了收入增长。

成本方面也呈现出类似趋势。在所有受访者中，63%表示AI的应用帮助他们在特定业务领域降低了成本，其中14%的受访者提到成本降低超过10%。在处于实验或试点阶段的受访者中，66%表示AI的应用帮助他们实现了成本优化。

这种收入增长和成本降低的趋势，对同时面临资本支出（Capital Expenditure, CAPEX）和运营支出（Operating Expenditure, OPEX）巨大压力的通信行业来说，无疑是一个积极信号，尤其是在行业整体收入增长乏力的背景下。

技能短缺是采纳和部署AI与生成式AI的主要障碍

尽管已取得显著成效，仍有多项挑战阻碍AI和生成式AI在行业中的广泛应用。2023年的调查显示，技能短缺或难以招募合适的技术人才是AI（34%）和生成式AI（55%）应用的首要挑战。第二大挑战是构建具有明确投资回报（Return on Investment, ROI）的业务案例。总体而言，33%的受访者表示，他们难以量化AI的ROI。

值得注意的是，2022年至2023年期间，受访者对这两个挑战的关注度有所下降。2022年，46%的受访者认为无法量化ROI是最大的挑战，而36%的受访者认为缺乏足够的数据科学家是主要问题。这些结果表明，过去一年里，许多公司在如何部署AI解决方案并实现价值捕获方面取得了较大进展。

其他障碍包括技术挑战，如技术基础设施薄弱、数据不足以及数据隐私问题，还有预算限制。值得注意的是，除了网络安全以外，受访者对其他挑战的关注度在2022年至2023年间普遍有所下降。网络安全方面的担忧有所增加，这在通信行业中是可以理解的，因为该行业在许多国家运营着关键的国家基础设施，同时面临欺诈和地缘政治因素的挑战。

AI投资

AI投资呈增长趋势，但整体水平仍然较低

随着电信公司加深对AI的承诺，并努力克服面临的挑战，AI投资正在稳步增长。这些投资主要集中在AI基础设施和模型上，旨在帮助电信公司将传统基础设施转变为支持AI的平台，或通过AI来解决具体业务需求。

2023年的调查显示，43%的受访者表示他们在2022年对AI的投资超过100万美元，52%的受访者在2023年报告了同样的投资规模，66%的受访者预计2024年的AI基础设施预算将进一步增加。与2022年的调查结果相比，这些数据展示了AI投资的持续增长态势。

然而，AI投资总体仍处于较低水平，表明该行业仍处于投资周期的早期阶段。不过，2023年报告投资超过5000万美元的受访者比例有所上升，增长了4个百分点至7%，反映出电信公司正在加大AI基础设施的建设力度，以应对生成式AI的需求。

客户体验相关领域吸引了最高比例的AI投资

2023年，客户体验优化仍是最受欢迎的AI应用场景（49%的受访者），这一比例与2022年（47%的受访者）相近。特别是在生成式AI方面，客户服务和支持成为最受青睐的投资领域，57%的受访者选择了该方向。这与受访者将客户体验视为最大AI机遇的观点相一致。

除客户体验外，电信公司还在其他AI应用场景中进行投资。安全（42%）、网络预测性维护（37%）、网络规划与运营（34%）以及现场运营（34%）是其他值得关注的领域。值得注意的是，2022年至2023年间，AI在交易和支付欺诈检测中的应用受欢迎程度提升最快，增加了14个百分点，达到28%的受访者选择率。

电信行业AI应用场景的多样性在调查结果中也得到了体现。总体而言，31%的受访者表示他们在2023年投资了至少六个AI应用场景，而40%的受访者计划在2024年将投资扩大到六个或更多应用场景。

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AI投资的主要驱动力：从试点扩展到全面部署

随着对AI认知的深化以及不确定性（如投资回报率方面）的降低，电信公司越来越倾向于将AI应用从概念验证（Proof of Concept, PoC）和试点阶段扩展至全面部署。对于50%正在投资AI的受访者而言，这种扩展是AI投资的主要驱动力。目前，41%的受访者已完成这一转变，进入实施阶段。

除了从PoC扩展外，经济不确定性以及其他优先支出需求也在影响决策。32%的受访者提到对经济前景的担忧。同样，29%的受访者表示AI投资需要与计划中的基础设施升级支出保持平衡，24%的受访者指出市场差异化战略是其AI投资决策的重要考量因素。

对比2023年和2022年的调查结果，可以发现一些关键变化。随着全球逐渐走出疫情影响，经济不确定性的影响有所减弱。同样，基础设施升级和市场差异化的重要性也有所降低，反映出AI正逐渐被视为常规业务需求，而非特殊的业务需求。

实施方式

混合托管是AI的首选方式，但云托管呈增长趋势

随着AI逐渐成为电信公司的主流技术，选择运行AI的平台正变得具有战略意义。目前，云托管正在成为一种趋势，表明对本地化云基础设施的需求在增加。2023年，31%的受访者表示他们的大部分AI工作负载运行在云端，而2022年这一比例为21%。

相比之下，25%的受访者在本地基础设施上运行AI项目和工作负载，这一比例在2022年为23%。总体而言，使用云和本地基础设施混合配置的模式仍是主流托管方式，尽管其受欢迎程度有所下降。2023年，44%的受访者采用了混合托管模式，这一比例较2022年的56%有所下降。展望2024年，49%的受访者表示将继续采用混合模式，33%选择云端，18%选择本地部署。

然而，两项洞察表明这些偏好在2024年可能会发生变化。首先，当前的满意度水平仅处于中等水平。只有51%的受访者对云托管感到满意，44%对本地托管感到满意。其次，在生成式AI方面，40%的受访者更倾向于在本地部署大语言模型（Large Language Models, LLMs）。

合作伙伴关系在AI解决方案的采用中仍然至关重要

2023年调查显示，44%的受访者表示，合作开发是其公司开发AI解决方案的首选方式。28%的受访者更倾向于使用开源工具，而25%则选择"AI即服务"（AI-as-a-Service）模式。

合作伙伴关系对增强内部AI能力至关重要。只有14%的受访者认为其AI能力在行业中处于领先地位，32%担心自己在行业中处于落后状态。因此，寻求与第三方合作以加速AI的采用，成为受访者在AI技术投资中的首要任务。合作伙伴关系还为电信公司创造了以较低投资成本为客户提供新服务并快速扩展的机会。49%的受访者表示，他们为内部和外部用户开发AI解决方案。

然而，在某些情况下，合作的偏好较为复杂。对于生成式AI，40%的受访者通过自有数据训练AI模型，增强现有解决方案，而只有29%的受访者选择与合作伙伴一起构建或定制模型。这种选择在电信行业是可以理解的，因为该行业有严格的数据保护规定。

展望未来

AI在电信行业中的角色正在不断深化。去年的《电信行业AI现状》报告首次确定了AI在电信行业中的地位以及其正在改变的关键领域。自那时起，随着生成式AI的出现，AI在整个社会及全球领先行业中的影响力进一步提升。通过本次调查的行业洞察，AI的地位和影响显然正在加速提升。

对于电信公司而言，采纳AI至关重要，因为AI是推动技术创新、创造新产品和服务、现代化基础设施、提升运营效率并为行业利益相关者带来盈利的重要力量。对于一个为企业和消费者行业提供关键基础设施和服务的行业，AI使电信公司能够以可持续和高效的方式提供全球通信和在线服务的连接性。

随着采用率的增长，AI，尤其是生成式AI，将逐步成为电信行业技术和投资路线图的核心部分。AI将成为下一代蜂窝网络的核心技术，帮助行业实现对5G的期望，并交付强大的新应用和服务。这也使电信公司能够在资本支出、频谱、部署和维护等方面的大量投资中获得回报。

参考资料：NVIDIA. (2024, October). State of AI in Telecommunications: 2024 Trends. Survey Report. Retrieved from https://resources.nvidia.com/en-us-ai-in-telco/state-of-ai-in-telco-2024-report.

---【本文完】---

文章来源：Andy730