要點

生成式人工智能正受到消費者的熱烈歡迎——2023 年 11 月，OpenAI 表示，現(xiàn)在每周約有一億人使用 ChatGPT。生成式人工智能正被整合到大眾市場的產品和服務中，并滲透到包括電信在內的所有主要垂直行業(yè)。生成式人工智能的影響廣泛而深遠。根據(jù) Omdia 的生成式人工智能軟件市場預測，全球軟件收入將從 2023 年的 62 億美元增長到 2028 年的 585 億美元，復合年均增長率為 56%。電信業(yè)不是市場規(guī)模最大的垂直行業(yè)（排在第一位的是消費者行業(yè)，其次是媒體和娛樂業(yè)），但它將是一個重要行業(yè)，預計到2028年，生成式軟件收入將超過30億美元。在 Omdia 的《2023 年 IT 企業(yè)洞察》調查中，我們發(fā)現(xiàn)略超 8%電信受訪者已經(jīng)采用了基于文本的生成式人工智能解決方案，四分之一正處于實施階段，20% 正在進行相關試驗。

生成式人工智能有望使電信運營商在多個方面受益。這包括提高運營效率和生產力，以及相關的成本削減。生成式人工智能可用于提升客戶體驗（如個性化客戶服務及產品/套餐）。它還可以改善內部應用（如文檔匯總），并增強外部商業(yè)應用（面向廣泛的領域，如電子商務和金融服務、教育、醫(yī)療保健、智能家居和城市）。

然而，生成式人工智能具有很強的顛覆性：它可能對工作職能產生負面影響，并且生成的結果可能侵犯版權。生成式人工智能面臨許多倫理道德問題，包括模型和輸出結果可能帶有偏見和歧視性。生成式人工智能也可能會犯錯誤或胡編亂造（“產生幻覺Hallucinate”）。生成式人工智能是復雜、不斷發(fā)展且不平衡的監(jiān)管治理框架的側重點。該技術本身也在飛速發(fā)展，在帶來新一輪有益創(chuàng)新的同時，也帶來了風險和長期挑戰(zhàn)。需要應對的問題很多，但電信運營商必須面對，因為忽視生成式人工智能并不可取，而且如上所述，謹慎、深思熟慮的部署可以帶來回報。

主要信息

良好地管理數(shù)據(jù)資產對于生成式人工智能至關重要，而大多數(shù)電信運營商在這方面做得不夠。電信運營商擁有大量的細粒度數(shù)據(jù)集，尤其是大型運營商。但由于數(shù)據(jù)治理不善，優(yōu)勢往往止步于此。Omdia 的《2023 年人工智能市場成熟度調查》顯示，只有 40% 的電信受訪者制定了數(shù)據(jù)管理和治理計劃。

對于大多數(shù)電信運營商來說，從零開始構建生成式人工智能模型并不可取。從頭開始在內部構建一個模型可以提供最大程度的控制權，但這是一項艱巨的任務，需要深厚的多學科人工智能專業(yè)知識、巨額預算和資源。亞洲的電信運營商在這方面走在了前列：中國移動是率先嘗試的電信運營商之一。它已成功創(chuàng)建了一個完整的生態(tài)（基礎模型、核心基礎設施、生成式人工智能平臺和應用程序）。

電信公司的生成式人工智能部署路徑

對現(xiàn)有基礎模型進行微調是更可行的選擇。這一過程允許電信運營商調整預構建的、經(jīng)過訓練的模型，使其適合特定領域和任務。微調所需的資源較少，而且有越來越多的基礎模型可供選擇。

電信運營商無需構建生成式人工智能開發(fā)工具。有大量開源的生成式人工智能工具供電信運營商選擇。專有工具和庫的維護及擴展具有挑戰(zhàn)性，會迅速耗盡電信運營商擁有的人工智能資源。

電信運營商擁有的基礎設施資產能夠為生成式人工智能提供支持。良好的生成式人工智能基礎設施需要高帶寬、低時延的網(wǎng)絡基礎設施、高速數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和大容量內存標準。

開放性和互操作性是電信運營商取得成功的關鍵。生成式人工智能服務和解決方案誕生于多云和混合云環(huán)境中。在推出新應用時，電信運營商必須避免孤島式架構和專有實施方案。

在生成式人工智能時代，電信供應鏈中的關鍵參與者有所不同。與傳統(tǒng)的電信網(wǎng)絡基礎設施相比，人工智能芯片供應商、云基礎設施和超大規(guī)模科技公司在生成式人工智能核心基礎設施供應鏈中占據(jù)主導地位。電信領域新一波解決方案提供商的出現(xiàn)要求電信運營商與更多樣化的供應商合作，并建立新的伙伴關系和聯(lián)盟。

給電信運營商的建議

不要低估對基礎模型進行微調的難度。這項任務雖然沒有那么繁重，但仍然是一個要求嚴格、需要擁有嫻熟技術的過程：電信運營商必須確定最適合自身需求的模型，決定微調技術，確保有足夠的訓練數(shù)據(jù)，并注意基于較小的數(shù)據(jù)集進行微調仍然存在風險和漏洞（如災難性遺忘、過擬合）。

整理好數(shù)據(jù)。電信運營商必須確保自己擁有堅實的數(shù)據(jù)治理實踐根基，以確保數(shù)據(jù)的質量、完整性、安全性和合規(guī)性。這應該是人工智能時代的必然要求，但糟糕的是，事實并非如此。人工生成的合成數(shù)據(jù)值得考慮。它可用于補充或增強用于微調的數(shù)據(jù)集，并有助于提高安全性和合規(guī)性。

不要過度依賴某一家計算硬件供應商——要有備份計劃。隨著全球半導體供應鏈的劇烈波動和當前地緣政治的不確定性，電信運營商需要避免完全依賴圖形處理器（GPU）作為生成式人工智能工作負載的唯一選擇。評估第二或第三家供應商對于業(yè)務連續(xù)性和彈性至關重要，這些是在電信運營商的日常運營中所不可或缺的。

對于許多電信運營商來說，現(xiàn)成的解決方案將是未來的發(fā)展方向。可供選擇的解決方案越來越多，既有電信運營商專用的解決方案，也有適用于大多數(shù)垂直行業(yè)用例的水平解決方案。這是部署生成式人工智能的一種低摩擦、低成本且快速的方法。此外，電信運營商還可以將內部努力與現(xiàn)成的生成式人工智能解決方案結合起來。

給供應商的建議

新進入電信領域的供應商必須掌握該行業(yè)的動態(tài)。電信基礎設施和應用與超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和相關應用截然不同。設計電信級解決方案必須符合電信運營商的期望和監(jiān)管框架。

打破孤島。現(xiàn)有的電信數(shù)據(jù)庫和應用程序通常運行在無法支持人工智能的傳統(tǒng)計算平臺上，這些平臺通常像一座座“孤島”相互割裂。良好的生成式人工智能基礎設施應打破孤島，而不是創(chuàng)建新的孤島。開發(fā)可同時支持傳統(tǒng)應用程序和生成式人工智能工作負載的解決方案。

持續(xù)開展互動。供應商必須與電信運營商以及更廣泛的開發(fā)者和初創(chuàng)企業(yè)社區(qū)合作，了解生成式人工智能的最新創(chuàng)新。這使他們能夠為未來的提升做好準備，并在短時間內快速集成和部署正確的解決方案。

提供具有明確信息的強大技術路線圖。鑒于業(yè)界已經(jīng)見證了第一波生成式人工智能的部署和采用，供應商必須以清晰的技術路線圖來支持下一波發(fā)展。這將使電信運營商能夠明確供應商可以支持的未來服務，并據(jù)此規(guī)劃其生成式人工智能服務的推出工作。