KI-gestützte Telekommunikation für strategisches Wachstum und Innovation
Die Telekommunikationsbranche befindet sich an einem entscheidenden Wendepunkt. Telekommunikationsunternehmen sind in einer einzigartigen Position, die digitale Transformation und das Wirtschaftswachstum voranzutreiben. Durch den Aufbau robuster KI-Infrastrukturen können sie fortschrittliche KI-Dienstleistungen für verschiedene Sektoren anbieten – vom Gesundheitswesen bis zum Finanzsektor –, neue Einnahmequellen erschließen und branchenübergreifende Partnerschaften fördern.
Supermicro In Zusammenarbeit mit NVIDIA bietet [Name des Unternehmens] KI-gestützte Infrastruktur speziell für Telekommunikationsunternehmen an, um die betriebliche Effizienz, das Netzwerkmanagement und das Kundenerlebnis zu optimieren. Unsere Lösungen ermöglichen es Telekommunikationsunternehmen, KI für strategisches Wachstum zu nutzen und sich als führende Akteure in der sich entwickelnden digitalen Wirtschaft zu positionieren.
„Der globale Markt für KI in der Telekommunikation wird voraussichtlich von 2024 bis 2033 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 41,4 % wachsen, mit Anwendungen in den Bereichen Netzwerksicherheit, Optimierung, Kundenanalyse, virtuelle Assistenz und Selbstdiagnose .“
„90 % der Führungskräfte in der Telekommunikationsbranche geben an, dass sich ihre Organisationen derzeit mit KI beschäftigen – von der Experimentierphase bis hin zum umfassenden Einsatz .“
KI-Fabriken für souveräne KI-Infrastruktur
Aufwertung des Telekommunikationsnetzes durch innovative KI-Dienste
- Neue Einnahmequellen im Telekommunikationssektor erschließen
- Souveräne, sichere KI-Plattformen für kritische Anwendungen
- Verteilte KI-Inferenz mit geringer Latenz
- Komplette Infrastrukturlösungen
KI-Fabriken ermöglichen es Telekommunikationsunternehmen, ihre Netze mit spezialisierter KI-Infrastruktur zu erweitern, nationale KI-Initiativen zu unterstützen und Geschäftskunden sichere, leistungsstarke Lösungen anzubieten.
„Die Zusammenarbeit mit weltweit führenden Unternehmen im Bereich KI-Rechenzentren wird der Grundstein für SK Telecoms Aufstieg zu einem globalen KI-Unternehmen sein“, sagte SK Telecom CEO Ryu Young-sang. „Durch die Zusammenarbeit mit Supermicro Und Lambda „Das KI-Rechenzentrumsgeschäft von SK Telecom wird voraussichtlich noch in diesem Jahr bedeutende Ergebnisse erzielen.“
„Ich bin fest davon überzeugt, dass jedes Land über souveräne Kapazitäten im Bereich der künstlichen Intelligenz verfügen sollte, einschließlich großer Sprachmodelle für KI“, sagte IBM-Chef Arvind Krishna. „Die Regierung muss die Einrichtung nationaler KI-Rechenzentren und gemeinsamer Datensätze für spezifische Anwendungsfälle unterstützen.“
KI RAN
Intelligenz direkt in das Funkzugangsnetz einbetten
- Autonome Echtzeitoptimierung von Spektrum, Energie und Funkleistung
- KI-Verarbeitung mit geringer Latenz am Netzwerkrand
- Konvergierte Infrastruktur für RAN- und KI-Workloads
- Ermöglicht neue Edge- und 6G-fähige Dienste
AI-RAN ermöglicht es Betreibern, die spektrale Effizienz zu optimieren, RAN- und KI-Workloads auf derselben verteilten Infrastruktur auszuführen und KI-Dienste für Unternehmen zu monetarisieren.
Laut GSMA entfallen durchschnittlich 90 % des Energieverbrauchs eines Netzbetreibers auf das Netzwerk, wobei das RAN mehr als 80 % davon ausmacht. 97 % der befragten Führungskräfte sind der Ansicht, dass die Nutzung autonomer Netzwerke den Energieverbrauch optimieren und gleichzeitig die CO₂-Emissionen ihrer Unternehmen reduzieren wird.
„Bei der Entwicklung des 6G-Netzes werden wir KI-Technologie sowohl für die Gestaltung der Luftschnittstelle als auch für das Management des 6G-Netzes einsetzen“, sagt Qin. „Das 6G-Netz wird sich selbst trainieren, selbst lernen und dadurch immer leistungsfähiger werden.“
Neugestaltung von Kontaktzentren
Verbesserung des Kundenerlebnisses durch KI
- Automatisierte Anfragebearbeitung
- Erweiterte Unterstützung durch Repräsentanten
- Nahtloses Omnichannel-Erlebnis
- B2B-Serviceerweiterung
KI-gestützte Contact Center verändern die Kundeninteraktion, optimieren Abläufe und bieten fortschrittlichen Support, wodurch sie sowohl für den internen Gebrauch als auch für B2B-Angebote zu einem wertvollen Gut werden.
„Kommunikationsdienstleister legen großen Wert auf den Einsatz von generativer KI zur Verbesserung der Kundenorientierung. Chatbots sind dabei der am weitesten verbreitete Anwendungsfall: 63 % der Befragten, die diesen Anwendungsfall wählten, gaben an, dass er bereits produktiv eingesetzt wird.“
62 % der Kunden würden lieber einen Kundenservice-Chatbot nutzen, als auf einen menschlichen Mitarbeiter zu warten¹ .
Optimierter Netzwerkbetrieb
Automatisierung des Betriebs im gesamten Telekommunikationsnetz
- Automatisierte Wartung und Feldbetrieb
- Domänenübergreifende geschlossene Regelkreise
- Servicequalität und Kapazitätsplanung
- Vorhersage von Betriebsanalysen
KI-gesteuerte Prozesse reduzieren den manuellen Aufwand im gesamten Netzwerk und OSS, indem sie RAN- und andere Domänensignale nutzen, um die Wartung zu automatisieren, die Kapazität zu planen und die Servicequalität zu schützen.
„Die Steigerung von Effizienz und Produktivität durch den Einsatz generativer KI ist mit Abstand der wichtigste Werttreiber. 41 % der Kommunikationsdienstleister sehen in generativer KI eine Unterstützung für Mitarbeiter, um schnellere und qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen.“
Im Jahr 2023 investierten 37 % der Befragten in die vorausschauende Wartung von Netzwerken und 34 % in die Netzwerkplanung und den Netzwerkbetrieb (einschließlich RAN) ² .
Bis 2028 streben 61 % der Telekommunikationsunternehmen an, zumindest ein bedingt autonomes Netzwerk zu erreichen, das in der Lage ist, Umweltveränderungen in Echtzeit zu erfassen und in bestimmten Netzwerkdomänen seinen Betrieb an die externe Umgebung anzupassen und zu optimieren, um ein absichtsbasiertes Closed-Loop-Management zu ermöglichen 3 .
Prädiktive Analysen für Geschäftseinblicke
Transformation von Business Intelligence durch KI
- Erweiterte Kundeneinblicke
- Betriebliche Effizienz
- Erweiterung der B2B-Dienstleistungen
- Maßgeschneiderte Lösungen
Mithilfe von KI-gestützten prädiktiven Analysen können Telekommunikationsunternehmen tiefere Einblicke in ihre Kunden gewinnen, die betriebliche Effizienz steigern und wertvolle Dienstleistungen auf B2B-Kunden ausweiten, was den Geschäftserfolg und die Innovation fördert.
„42 % der befragten Telekommunikationsunternehmen testen derzeit ein autonomes Netzwerk oder haben es teilweise bzw. vollständig implementiert, um die Abwanderung und das Verhalten der Abonnenten zu verstehen und Korrekturmaßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen.“
„Ich habe gesehen, wie KI dazu beitragen kann, die Produktivität im Kundenservice zu steigern und neue Dienstleistungen wie personalisierte Kundenerlebnisse, zielgerichtete Marketingkampagnen und automatisierte Kundenservice- Chatbots zu schaffen. “
Souveräne KI auf Telekommunikationsinfrastruktur
Da KI die digitale Wirtschaft grundlegend verändert, bietet sich Telekommunikationsanbietern die strategische Chance, neue Einnahmequellen zu erschließen, indem sie sich zu Wegbereitern souveräner KI-Infrastruktur entwickeln. Angesichts des prognostizierten starken Anstiegs der weltweiten Ausgaben für KI-Infrastruktur benötigen Unternehmen und Regierungen dringend sichere, konforme und latenzarme Plattformen, um KI in großem Umfang einzusetzen.
Telekommunikationsunternehmen sind aufgrund ihrer Infrastruktur, ihres Datenmanagements und ihrer Edge-Kapazitäten in einer einzigartigen Position, diese Nachfrage zu befriedigen. Durch die Ermöglichung regionaler KI-Fabriken und verteilter Inferenz können Betreiber leistungsstarke, souveräne KI-Dienste bereitstellen und sich so im Zentrum der entstehenden KI-getriebenen digitalen Wirtschaft positionieren.
Laden Sie das Dokument über souveräne KI für die Telekommunikation herunter, um mehr zu erfahren :
Lösungen für die KI-Fabrik im Telekommunikationsbereich
Supermicro Die AI Factory-Lösungen von [Name des Unternehmens] bieten Telekommunikationsbetreibern in Partnerschaft mit NVIDIA eine vollständige, schlüsselfertige Plattform zum Aufbau ihrer eigenen KI-Infrastruktur. Die AI Factories umfassen vollwertige, NVIDIA-zertifizierte Systeme und integrieren leistungsstarke GPUs, Spectrum-X-Netzwerke, Speicher und KI-Software für die schnelle Bereitstellung in Edge- und regionalen Rechenzentren .
Supermicro Führende Betreiber nutzen KI-Fabriken, um Unternehmen, Regierungen und nationalen Initiativen sichere GPU-as-a-Service- und souveräne KI-Funktionen mit geringer Latenz bereitzustellen und so die vollständige Datenkontrolle und Compliance zu gewährleisten.
Erfolgsgeschichte: SK Telecom
SK Telecom, ein Pionier und Marktführer im Wachstum der koreanischen Telekommunikationsbranche, hat ausgewählt Supermicro GPU-optimierte Server mit NVIDIA HGX™ B200-GPUs sollen die Grundlage für ihre nationale KI-Plattform bilden.
Lesen Sie die Erfolgsgeschichte und erfahren Sie, wie Supermicro Die Server von SK Telecom haben es dem Unternehmen ermöglicht, die Zeit bis zur Online-Bereitstellung seines Haein-Clusters zu verkürzen, die GPUaas-Fähigkeiten deutlich zu verbessern und eine skalierbare, leistungsstarke KI-Infrastruktur für Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen in ganz Korea bereitzustellen.
SYS-E403-13E-FRN2T
| Abmessungen (mm) H × B × T | 117,3 × 266,7 × 406,4 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 5885 (Llama v2 7B) ɸ d LLM Durchsatz (Tokens/Sek. pro GPU) |
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
SYS-111E-F(D)WTR
| Abmessungen (mm) H × B × T | 43 × 437 × 429 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 5885 (Llama v2 7B) ɸ e LLM Durchsatz (Tokens/Sek. pro GPU) |
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
SYS-221HE-FTNR(D)
| Abmessungen (mm) H × B × T | 89 × 437 × 574 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 2335 (Llama v2 70B) * c LLM Durchsatz (Tokens/Sek. pro GPU) |
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
ARS-111GL-NHR
| Abmessungen (mm) H × B × T | 44 × 440 × 940 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 3401 (Llama v2 70B) ɸ a LLM Durchsatz (Tokens/Sek. pro GPU) |
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
SYS-421GE-TNHR2-LCC
| Abmessungen (mm) H × B × T | 174 × 449 × 842 |
|---|---|
| Kühlung | Flüssig |
| Wesentliche Merkmale | 3269 (Llama v2 70B) ɸ bLLM-Durchsatz(Tokens/Sek. pro GPU) Rechenzentrumscluster:
|
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
SYS-821GE-TNHR
| Abmessungen (mm) H × B × T | 356 × 437 × 843 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 3269 (Llama v2 70B) ɸ bLLM-Durchsatz(Tokens/Sek. pro GPU) Rechenzentrumscluster:
|
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
- Eingabelänge = 128, Ausgabelänge = 128, Stapelgröße = 256
- Eingabelänge = 128, Ausgabelänge = 128, Chargengröße = max.
- TP = 1, mit 1x GH100
- TP = 2, mit 2x H100
- TP = 1, mit 1x H100 NVL
- TP = 1, mit 1x L40S
- TP = 1, mit 1x L40
