KI Telekommunikation für führendes strategisches Wachstum und Innovation
Die Telekommunikationsbranche befindet sich an einem kritischen Punkt. Telekommunikationsunternehmen sind in einer einzigartigen Position, um die digitale Transformation und das Wirtschaftswachstum voranzutreiben. Durch den Aufbau robuster KI können Telekommunikationsunternehmen fortschrittliche KI für verschiedene Sektoren - vom Gesundheitswesen bis zum Finanzsektor - anbieten, neue Einnahmequellen erschließen und branchenübergreifende Partnerschaften fördern.
Supermicro liefert in Zusammenarbeit mit NVIDIA eine KI Infrastruktur, die auf Telekommunikationsunternehmen zugeschnitten ist und die betriebliche Effizienz, das Netzwerkmanagement und das Kundenerlebnis verbessert. Unsere Lösungen ermöglichen es Telekommunikationsunternehmen, KI für strategisches Wachstum zu nutzen und sich als Marktführer in der sich entwickelnden digitalen Wirtschaft zu positionieren.
"Der globale Markt für KI in der Telekommunikation wird voraussichtlich von 2024 bis 2033 mit einem CAGR von 41,4 % wachsen, mit Anwendungen in den Bereichen Netzwerksicherheit, Optimierung, Kundenanalyse, virtuelle Unterstützung und Selbstdiagnose.
"90 % der Führungskräfte von Telekommunikationsunternehmen geben an, dass ihre Unternehmen derzeit mit KI arbeiten, von der Experimentierphase bis zur vollständigenEinführung.
KI für souveräne KI
Aufwertung von Rechenzentren mit hochmodernen KI
- Optimierte Rechenzentren für KI und Inferencing
- Sichere Infrastruktur
- Für die nationale und lokale Kultur optimierte KI
- Erweiterte Rechenzentrumskapazitäten
KI ermöglichen es Telekommunikationsunternehmen, ihre Rechenzentren mit spezialisierter KI zu erweitern, nationale KI zu unterstützen und sichere, leistungsstarke Lösungen für verschiedene Sektoren bereitzustellen.
Die Zusammenarbeit mit weltweit führenden Unternehmen im Bereich der KI wird der Grundstein dafür sein, dass SK Telecom zu einem globalen KI aufsteigt", sagte SK Telecom CEO Ryu Young-sang. Durch die Zusammenarbeit mit Supermicro und Lambda wird erwartet, dass das KI von SK Telecom noch in diesem Jahr bedeutende Ergebnisse erzielen wird."
"'Ich bin der festen Überzeugung, dass jedes Land über eine gewisse souveräne Kapazität im Bereich der künstlichen Intelligenz verfügen sollte, einschließlich großer Sprachmodelle für KI', sagte IBM Chairman und CEO Arvind Krishna. Die Regierung muss die Einrichtung nationaler KI und gemeinsamer Datensätze für bestimmte Anwendungsfälleunterstützen5."
5G Monetarisierung mit Edge KI und 6G Forschung
Maximierung des 5G-Potenzials und Förderung der 6G-Innovation
- 5G Edge Monetarisierung
- KI 6G-F&E
- Einnahmemöglichkeiten
- Edge Computing
Telekommunikationsunternehmen können von der 5G-Monetarisierung profitieren und die 6G-Innovation beschleunigen, indem sie KI integrieren, neue Einnahmequellen schaffen und die Konnektivität mit fortschrittlichem Edge Computing und immersiven Erlebnissen verbessern.
"Laut GSMA macht das Netzwerk im Durchschnitt 90 % des Energieverbrauchs eines Betreibers aus, wobei das RAN mehr als 80 % davon ausmacht. 97 % der befragten Führungskräfte sind der Meinung, dass ein höheres Maß an autonomen Netzen den Energieverbrauch optimieren und gleichzeitig die Kohlendioxidemissionen in ihren Unternehmenreduzieren wird.
"'Wenn wir das 6G-Netz entwerfen, werden wir die KI bei der Gestaltung der Luftschnittstelle und auch bei der Verwaltung des 6G-Netzes einsetzen', sagt Qin. Das 6G-Netz wird sich selbst trainieren und lernen, und es wird immer leistungsfähiger werden6.
Contact Centers neu denken
Verbesserte Kundenerfahrungen mit KI
- Automatisierte Bearbeitung von Anfragen
- Verbesserte Unterstützung für Vertreter
- Nahtloses Omnichannel-Erlebnis
- Erweiterung der B2B-Dienste
KI Contact Center verändern die Kundeninteraktionen, rationalisieren die Abläufe und bieten fortschrittlichen Support, was sie sowohl für den internen Gebrauch als auch für B2B-Angebote zu einer wertvollen Ressource macht.
"Kommunikationsdienstleister legen großen Wert auf den Einsatz generativer KI , um die Kundenorientierung zu verbessern, wobei Chatbots der am weitesten verbreitete Anwendungsfall sind. 63 % der Befragten, die diesen Anwendungsfall ausgewählt haben, gaben an, dass er bereits in Produktionist.
62 % der Kunden würden lieber einen Chatbot für den Kundenservice nutzen, als auf einen menschlichen Vertreter zu warten1.
Rationalisierter Netzwerkbetrieb
Optimierung der Effizienz mit KI Automatisierung
- Automatisierte Wartung
- Selbstoptimierende Netzwerke
- 5G-Erweiterung
- Prädiktive Analytik
KI Lösungen rationalisieren den Netzbetrieb, steigern die Effizienz und verbessern die Servicequalität durch Automatisierung der Wartung und Optimierung der Ressourcenverwaltung.
"Die Verbesserung der Effizienz und Produktivität durch den Einsatz generativer KI ist bei weitem der wichtigste Werttreiber. 41 % der Kommunikationsdienstleister sind der Ansicht, dass generative KI die Mitarbeiter dabei unterstützt, schneller und in besserer Qualität zu arbeiten.
Im Jahr 2023 werden 37 % der Befragten in die vorausschauende Netzwartung und 34 % in die Netzplanung und den Netzbetrieb (einschließlich RAN) investieren2.
Bis 2028 streben 61 % der Telekommunikationsunternehmen zumindest ein bedingt autonomes Netz an, das in der Lage ist, Umweltveränderungen in Echtzeit zu erkennen und in bestimmten Netzbereichen seinen Betrieb zu optimieren und an die äußere Umgebung anzupassen, um ein absichtsbasiertes Closed-Loop-Management zu ermöglichen3.
Prädiktive Analysen für Geschäftseinblicke
Umwandlung von Business Intelligence durch KI
- Erweiterte Kundeneinblicke
- Operative Effizienz
- Ausbau der B2B-Dienstleistungen
- Maßgeschneiderte Lösungen
KI prädiktive Analysen ermöglichen es Telekommunikationsunternehmen, tiefere Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen, die betriebliche Effizienz zu steigern und wertvolle Dienstleistungen für B2B-Kunden zu erbringen, was den Geschäftserfolg und die Innovation fördert.
"42 % der befragten Telekommunikationsunternehmen führen ein Pilotprojekt durch oder haben ein autonomes Netz teilweise oder vollständig implementiert, um die Kundenabwanderung bzw. das Kundenverhalten zu verstehen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, um die Kunden zu halten.
"Ich habe gesehen, wie KI dazu beitragen kann, die Produktivität in der Kundenbetreuung zu steigern und neue Dienstleistungen wie personalisierte Kundenerlebnisse, gezielte Marketingkampagnen und automatisierte Chatbots für den Kundenservice4 zu schaffen."
Wie KI neue Möglichkeiten für Telekommunikationsunternehmen schaffen
Telekommunikationsbetreiber sind perfekt positioniert, um ihre Rechenzentren mit einer beschleunigten Datenverarbeitungsinfrastruktur zur Unterstützung generativer KI und zur Herstellung von Intelligenz zu erweitern. Diese neue Klasse von Rechenzentren, die als KI bekannt sind, verbessert das generative KI und die Inferenz für lokale Behörden, Unternehmen und Start-ups.
Entdecken Sie, wie eine generative KI , die von Supermicro und NVIDIA betrieben wird, Telekommunikationsunternehmen in die Lage versetzt, neue Umsatzchancen in einem dynamischen Markt zu erschließen.
Nehmen Sie an unserem Webinar mit Branchenexperten von Supermicro und NVIDIA teil und erfahren Sie mehr:
- Was ist eine KI ?
- Welche Chancen bieten sich für Telekommunikationsunternehmen mit KI ?
- Welche Beispiele gibt es für Telekommunikationsunternehmen, die zu KI werden?
- Wie unterstützen Supermicro und NVIDIA souveräne KI ?
SYS-E403-13E-FRN2T
| Abmessungen (mm) H × B × T | 117.3 × 266.7 × 406.4 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 5885 (Llama v2 7B) ɸdLLM-Durchsatz(Token/Sekunde pro GPU) |
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
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SYS-111E-F(D)WTR
| Abmessungen (mm) H × B × T | 43 × 437 × 429 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 5885 (Llama v2 7B) ɸeLLM-Durchsatz(Token/Sekunde 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) *cLLM-Durchsatz(Token/Sekunde pro GPU) |
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
ARS-111GL-NHR
| Abmessungen (mm) H × B × T | 44 × 440 × 940 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 3401 (Llama v2 70B) ɸaLLM-Durchsatz(Token/Sekunde 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) ɸbLLM-Durchsatz(Token/Sekunde pro GPU) Rechenzentrum-Cluster:
|
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
SYS-821GE-TNHR
| Abmessungen (mm) H × B × T | 356 × 437 × 843 |
|---|---|
| Kühlung | Luft |
| Wesentliche Merkmale | 3269 (Llama v2 70B) ɸbLLM-Durchsatz(Token/Sekunde pro GPU) Rechenzentrum-Cluster:
|
Anwendungsfälle:
| |
| GPU-Unterstützung |
|
- Eingabelänge = 128, Ausgabelänge = 128, Stapelgröße = 256
- Eingangslänge = 128, Ausgangslänge = 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