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1、电信行业 AI 现状：2024 年中国趋势调查报告2024 年电信行业 AI 现状|调查报告|2深入了解电信行业的 AI 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 的蓬勃发展。电信行业正在采用 AI 来改善客户体验、实现流程自动化、提高生产力并优化网络运营。NVIDIA 调查了中国 250 多名电信专业人士，了解他们对在公司和行业中实施 AI 的机遇和挑战的看法。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。这表明 AI(尤其是生成式 AI)的采用率在不断增长，高管对 AI 的热情也显著提高。此外，与去年的报告相比，AI 在行业中的作用更加清晰，A

2、I 用例数量不断增加，AI 的投资回报(ROI)也得到了更好的理解。最后，虽然对 AI 投资不断增长，但该行业仍处于 AI 投资周期的早期阶段。现场观点 本报告重点关注负责在该领域实施和提供 AI(包括生成式 AI)的电信行业专业人士的观点。它在 2023 年 11 月的调查中获取了关键见解，该调查要求 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 AI 解决方案方面的作用的见解。调查对象包括电信公司(包括移动、固定和有线公司)及其硬件和软件供应商。受访者代表了不同的群体，如客户服务、营销和业务发展，结果包含了经理级行业专业

3、人员(包括高管)的反馈。关于电信行业 AI 的重要见解 机遇与挑战 人们对 AI 取得成功的期望继续呈上升趋势。电信行业迎来了生成式 AI 浪潮。提升客户体验是最大的机遇。AI 正在改善收入并节省成本。技能短缺是采用和实施 AI 的主要挑战。AI 投资 对 AI 的投资正在增长，但仍然偏低。客户体验吸引了最高的 AI 投资。从试点扩展到实施是驱动 AI 投资的主要因素。实施方法 适用于 AI 的混合托管是首选，但云托管正在增长。合作伙伴关系对于在行业中的运用解决方案仍然至关重要。机遇与挑战从 AI 到成功的期望值持续上升人们对采用 AI 有着持续的兴趣，并且对 AI 取得成功的期望越来越高，行

4、业高管尤其如此。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的许多部分。2024 年电信行业 AI 现状|调查报告|3未使用11%评估中/试点中45%实施中/使用中43%这种持续参与的主要原因是，许多行业利益相关者期望 AI 为其公司的成功做出贡献。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 35%调查结果相比，这一数字提高了 18 个点。提高参与度反映了一种信念，即 AI 将使采用 AI 的人能够在市场上获得竞争优势。这在竞争激烈

5、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，以展示 AI 如何解决行业中的实际业务问题。0102030405060AI 对我企业的未来成功至关重要AI 将是我企业竞争优势的来源之一010203040506020222023同意/非常同意同意/非常同意35%35%53%53%*同意/非常同意为 分制量表中的首两位电信行业迎来生成式 AI 浪潮 显然，生成式 AI 和大型语言模型(LLM)是年度

6、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下来的 12 个月中持续投资生成式 AI，这项趋势也将在下个年度更加攀高。在电信价值链的许多领域，生成式 AI 都是前景光明的资产。在部分投资 AI 的调查对象中，有 69 的调查对象使用生成式 AI*来改善客户服务和支持，51 的调查对象使用生成式 AI 来提高员工生产力，35 的调查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 的调查

7、对象使用营销内容生成。除了用例之外，调查还揭示了电信行业如何开发和部署用于生成式 AI 的 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%的受访者则与合作伙伴共同打造或定制模型。53%的受访者认为 AI 对其公司的成功至关重要。AI 的兴趣和期望*样本数少于 60目前，贵公司在 2023 年使用 AI 的水平是什么？2024 年

8、电信行业 AI 现状|调查报告|4您的企业当前正投入下列哪些技术？深度学习AI 科技机器学习高性能计算数字孪生/元宇宙生成式 AI2022202344%43%59%39%25%29%27%62%37%01020304050607080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 AI 的这一比例则上升到 69%*。约 32%的受访者将客户体验视为其关键的 AI 成功案例之一。电信公司正在利用 AI 通过提供虚拟协助、丰富零售体验、提供建议和管理客户流失的解决方案来提高参与度。对于为全球超过 50 亿客

9、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。其他明显的机会包括使用 AI 降低成本、实现盈利目标和提高员工工作效率。您的企业期望通过 AI 达成什么？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您公司使用 AI 的目标为何？AI 迄今如何提升您的商业运营？32%41%37%37%31%20%32%29%18%20%0102030405041%的受访者表示增强客户体验作是首要目标。*样本数少于 602024 年电信行业 AI 现状|调查报告|5AI 正在改善收入并节省成本对于行业利益相关者而言，最终结果是借助 AI 增加收入或降低成本

10、。在所有受访者中，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%。对于至少处于试用或试点阶段的受访者，72%的受访者表示 AI 的采用帮助他们增加了特定业务领域的收入。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%的受访者表示 AI 的采用帮助他们降低了特定业务领域的成本，其中有 11%的受访者表示这种成本降低幅度超过一成。对于至少处于试验或试点阶段的受访者，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且难以充分增加收入的行业而言，收入和成本效益的新情况是一个好兆头。去年 AI(在特

11、定业务领域)产生了哪些影响？增加年收入降低年度成本低于 5%29%28%5-10%20%20%高于 10%21%11%技能短缺是采用和实施 AI 和生成式 AI 的主要挑战尽管迄今为止取得了成功，但仍然存在一些挑战，阻碍了 AI 和生成式 AI 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(27%)及投资回报率的难以量化(26%)。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 2

12、022 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，许多公司一直在努力工作，以便更好地了解如何在其组织中部署 AI 解决方案并获取价值。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 模型的数据，正日益成为公司的一项关键竞争优势。同样地，在许多国家地区运营关键的国家基础设施的行业中，人们对网络安全日益增长的关注是可以理解的，而这些行业往往面临着欺诈和地理政策方面的考虑。70%报告的 A

13、I 收入增长。36%表示缺乏能够支持其 AI 计划的数据科学家。*样本数少于 602024 年电信行业 AI 现状|调查报告|6您在实现 AI 目标方面面临哪些挑战？*2022 年2023 年数据科学家太少42%36%技术基础设施较差36%33%预算不足40%27%无法量化投资回报率49%26%缺乏数据20%25%网络安全性17%19%数据隐私问题31%18%领导层不支持8%2%*不包括“不知道”的回答AI 投资 AI 投资不断增长，但仍处于低位随着电信公司加强对采用 AI 的承诺，并寻求克服所面临的挑战，对 AI 的投资也在增长。这些投资都集中在 AI 基础架构和模型上，使电信公司能够将其传

14、统基础架构转变为 AI 就绪型平台，或部署 AI 以满足业务需求。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 年面向中国电信行业专家的调查结果相比，数字呈稳步上升趋势。但 AI 投资仍然偏低，这表明该行业仍处于早期投资阶段。不过，这种情况正在改善，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 基础架构在处理生成式 AI 方面的

15、扩展。明年贵公司用于 AI 基础架构的预算会有哪些变化？2022 年2023 年增加41%61%保持不变51%35%减少8%4%客户体验正在吸引更多 AI 投资在 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，客户服务和支持是最受欢迎的投资，占调查对象的 69*。考虑到客户体验被受访者视为最大的 AI 机遇，这项结果是可以预见的。96%将在 2024 年增加或维持其对 AI 的投入。54%将于 2024 年投资生成式 AI (包括大型语言模型)。*样本数少于 602024 年电信行业 AI

16、 现状|调查报告|7电信公司还在投资客户体验以外的其他 AI 用例。安全性(42%)、市场决策优化(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幅提升，占受访者的 26%，上升了 13 个百分点。调查结果也反映了电信行业中 AI 用例的多样性。总体而言，26 的受访者表示，他们在 2023 年至少投资了 6 个 AI 用例，而 42 的受访者计划在 2024 年扩展到 6 个或更多用例。您的企业当前正投入哪些用例？市场决策

17、优化生成式 AI安全性合规性网络预测性维护改善现场运营AI 用例网络规划和运营(包括 RAN)欺诈检测(交易/支付)2022202334%34%29%32%22%32%39%29%13%26%0102030405041%31%34%29%42%客户体验优化48%46%*不包括“不知道”的回答网络预测性维护生成式 AI欺诈检测（交易/支付）客户体验优化AI 用例网络规划和运营（包括 RAN）市场决策优化2022202334%54%10%50%39%48%31%47%34%46%010203040506054%*不包括“不知道”的回答您的企业在接下来 12 个月将投入哪些用例？2024 年电信行业

18、 AI 现状|调查报告|8从试点扩展到实施是 AI 投资的主要驱动因素随着对 AI 理解的提高和不确定性的降低(例如，在投资回报率方面)，电信公司热衷于从概念验证(PoC)和试点转向实施 AI 驱动的应用程序。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%的受访者表示其市场差异化策略是其 AI 投资决策的主要

19、因素。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降低。同样，基础架构升级和市场差异化的优先级较低，这反映出 AI 正日益被视为主流业务需求，而非特殊业务需求。哪些因素会影响 AI 投资决策？2022 年2023 年从概念验证转向生产/规模41%38%经济不确定性43%37%基础架构升级44%26%市场差异28%20%数据科学优先级的变化17%12%实施方法 首选 AI 混合托管，但云托管正在增长随着 AI 成为电信公司的主流，选择用于运行 AI 的平台变得更具战略性。到目前为止，云托管的发展势头似乎明显，这表明对

20、更本地化的云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，这一比例为 22。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，尽管它的受欢迎程度正在下降。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 20

21、24 年不可能保持不变，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%*的受访者更倾向采用来自多个云的数据来训练他们的生成式 AI 模型。34%更倾向仅在云端运行大部分 AI 工作负载。.38%正在投资将 AI 从试点扩展到实施。*样本数少于 602024 年电信行业 AI 现状|调查报告|9 您计划在何处运行或计划在何处运行大部分 AI 项目/工作负载？本年度明年度云端34%35%本地25%18%混合(两者)41%47%合作伙伴关系对于 AI 解决方案在行业中的采用至关重要在 2023 年的调查中，51%的受访者表示，与合作伙

22、伴共同开发是其公司开发 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。合作对于增强内部 AI 能力非常重要。只有 10 的受访者认为自己的 AI 能力处于行业领先地位，其中 34 的人担心自己在行业中处于落后状态。因此，在投资 AI 技术时，寻求与第三方合作以加速 AI 采用成为受访者的首要任务。合作伙伴关系还为电信公司创造了机会，使其能够以较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，他们为内部和外部用户开发了 AI 解决方案。如今，公司如何开发 AI 解决方案？2023 年与合作伙伴共同开发51%AI 即服务

23、25%开源工具24%自己构建21%自动机器学习18%数据科学建模工具17%外包17%企业软件16%准备好开始了吗？探索 NVIDIA 适用于电信行业的 AI 解决方案和平台 NVIDIA Corporation。保留所有权利。NVIDIA 和 NVIDIA 徽标均为 NVIDIA Corporation 在美国和其他国家地区的商标和/或注册商标。其他公司和产品名称可能是其各自关联公司的商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。3316398。2024 年 6 月展望未来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 正在改变这一行业

24、的关键领域。自那时起，随着生成式 AI 的出现，AI 在整个社会和全球领先行业中的影响力越来越大。在这一期中，行业受访者的见解表明 AI 的现状和影响正在加速。AI 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、提高卓越运营水平以及为行业利益相关者提供盈利能力的关键代理。对于为企业和消费行业提供关键基础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为全球通信和在线服务提供连接。随着采用率的增长，AI(尤其是生成式 AI)将逐渐成为电信行业技术和投资路线图中不可或缺的一部分。AI 是新一代蜂窝网络不可或缺的一部分，可帮助该行业实现对 5G 的期望，并提供强大的新应用和服务。这使得电信公司能够从其在资本支出、频谱、部署和维护方面的重大投资中获得回报。