從電話、電視到在線播放、自動駕駛汽車等，幾十年來，電信行業持續幫助各個領域推動創新。電信行業一直以來都被認為能夠“自我進化”。

最近一項針對全球 400 多名電信行業專業人士所做的調研發現，他們在規劃如何定義及執行 AI 戰略時持有同樣謹慎的態度。

為了更加全面地了解電信行業如何使用 AI 以及其發展方向，NVIDIA 在其首次“電信行業 AI 現狀”調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、開發者和 IT 架構師。此次調研于 2022 年 11 月中旬至 2023 年 1 月中旬進行，為期八周。

調研得到了兩個一致的結果：行業人士（73%）認為 AI 是能夠幫助增加收入、改善運營和可持續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，即便他們仍對 5G 賺錢的潛力有所懷疑。

但 93%的受訪者在回答關于公司內 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，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%的受訪者認為數據科學家數量不足是第二大難題。受訪者表示，由于數據科學家在各個行業都很搶手，電信行業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。

同樣，對于一個依賴數據的技術解決方案來說，還需要解決數據可用性、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據隱私和數據駐留方面的法律，比如通用數據保護條例（GDPR）等。

約有 95%的電信行業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%的受訪者表示他們仍在了解各種 AI 選項，18%的人表示正處于 AI 項目的試驗或試點階段。

在 AI 項目處于試驗或實施階段的受訪者中，多數人認為 AI 對收入和成本都產生了積極的影響。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，公司部分業務的成本降低了 10%以上。

電信行業在如何將資源最優分配給 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 等新型電信網絡的運營復雜性。電信業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絡運營、基站規劃、卡車運輸路線優化和機器學習數據分析的 AI 解決方案。一些公司正在采用推薦引擎、虛擬助手和數字虛擬形象改善客戶體驗。

短期內，電信行業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，是電信行業所需要考慮的關鍵。

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