總結
兩項新報告和網路研討會探討了 AI 對電信產業的影響，以及電信公司如何為建立 AI-Ready 網路做好準備。
AI 主導的創新正在橫跨電信產業。強化的客戶體驗、網路安全，以及新的營收機會只是其中幾個重點領域。終極電信目標是真正自主、自我修復的網路。但還有很多工作要做。
為協助電信業者更加了解電信業 AI 在網路層面的意義，Pure Storage 與 Fierce Network 合作建立新的研究報告：“除頻寬：為下一代資料需求建立 AI-Ready 電信網路。” 報告內容包含 MetTel、Telus 和 Verizon 的代表訪談，以及 Pure Storage 電信領域技術長 Patrick Lopez 和 NVIDIA 電信業務開發副總裁 Chris Penrose。
Lopez 與 Penrose 一同參加網路研討會，由 Fierce Network 首席分析師 Mitch Wagner 主持。
對話內容廣泛，內容豐富。Wagner 開始問：「AI 如何改變電信公司對資料的看法？」
Lopez 以真實的產業觀點做出回應。「AI 對電信網路來說是件奇怪的事情。它們尚未被設計為處理 AI 或使用 AI。” 電信業網路基本上是電信業的綠地 AI 環境，即使電信業多年來一直在使用 AI 和Machine Learning。
Lopez 提供了歷史教訓，並Insight了事物的現況：
「從歷史上看，網路功能擁有以旋轉磁碟為基礎的資料儲存裝置。有些收集的資料會進入資料湖泊進行格式化和準備，然後移至資料倉儲以應用分析。而且可以分析最多半天或一小時前的分析。”
– Pure Storage 電信領域技術長 Patrick Lopez
「當您想要自動化時，會遇到困難。當您想讓 AI 不僅能觀察並偵測，還能真正預測並提出建議。或是透過代理式 AI 做出決策並操作。為此，您需要減少獲得Insight的時間……
舊資料架構的串聯資料和多重協定對 AI 不利，因為它挨餓了 GPU，您最後會做出延遲的決定。”
Penrose 同意並補充說：「您必須有資料才能讓 AI 運作。」 從 NVIDIA 的觀點來看，他指出：電信公司擁有大量資料。我們如何協助他們處理整個資料管道？
這是電信公司努力將大量內部資料轉化為可操作、實用的 AI 輸出時的關鍵挑戰之一。最終，這意味著要重新審視整個網路。Penrose 表示：“你只是強壯到最脆弱的連結。” 「因此，您必須查看整個管道。網路是什麼樣子，儲存是什麼樣子，您需要最佳化的軟體才能充分利用 GPU。」
那只是開場換場 對話繼續，討論自動化網路、電信 AI 工廠、主權 AI 的重要性、技術採購模式、電力和空間問題等。敬請留意，充分利用提供的深度資訊。
AI-RAN 的出現
AI 發揮影響力的另一個領域是無線電存取網路 （RAN）。現在是早期，但正在進步。Pure Storage 於 3 月宣布加入 AI-RAN 聯盟，並正與許多運輸業者和廠商合作，推動技術發展。
我們與行動網路合作，最近共同贊助（與 Fujitsu、Nokia 和 Viavi）一份資訊豐富的 36 頁報告，「AI-RAN Market Update」。正如報告所指出，目前最先進的電信業者是日本的 SoftBank。他們在 AI-RAN 的支援下重建整個網路。如報告所指出，「SoftBank 的 AITRAS 代表 AI 與電信無線電存取解決方案，將 vRAN 與 AI 整合在相同的 GPU 伺服器，也就是 NVIDIA Grace Hopper 200。Red Hat OpenShift 處理平台應用程式和雲端環境，無論是 AI 應用程式還是同時運行的 vRAN。”
雖然 SoftBank 目前是業界的領導者，但 T-Mobile 致力於 AI-RAN，並已在華盛頓州貝爾維尤建立 AI-RAN 創新中心。
報告中還有更多資料，包括Pure Storage關於“為何儲存設備在AI-RAN願景中扮演關鍵角色”的文章（請參閱第19頁）。AI 持續為電信業帶來巨大影響，Pure Storage 正與許多電信業客戶攜手合作，推動創新與變革。
未來電信網路適用的儲存裝置
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