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人工智能有能力改造每個行業，但改造需要時間，而且很少容易。為了讓跨行業的企業在自身轉型中盡可能成功，他們需要獲得 AI 就緒的技術平臺。他們還必須能夠在邊緣使用 5G 連接來利用有價值的數據，并告知他們的 AI 和 ML 模型。
5G 的優勢，如更低的延遲、改進的移動性以及數據吞吐量，也增加了企業內 AI / ML 應用的應用足跡。根據 analysis by Verified Market Research 的數據，到 2030 年，企業人工智能的市場規模預計將超過 880 億美元，高于 2022 年的 70 億美元。
未來生活在人工智能的邊緣，任何不宣稱自己的企業現在都有落后的風險。各行各業才剛剛開始釋放 AI 的巨大價值：
- 銀行希望了解客戶使用 AI 驅動的移動應用程序定制體驗并提供個性化服務的行為。
- 制造商開始使用實時數據來主動預防流程中的問題和挑戰，降低維護成本并優化運營。
- 教育工作者正在使用人工智能學習平臺，讓學生不間斷地從任何設備或位置獲取課程。
這些潛在應用中最強大的一個結合了人工智能和視覺計算，開始推動元宇宙的邊界，即互聯網的 3D 進化。
通過分析連接設備生成的無休止的數據流，可以生成從汽車到汽車制造工廠的任何數據的 digital twin 。這些數字孿生是可以使用人工智能操縱和改變的物理對象的虛擬模擬。數字孿生可以在現實世界中應用更改之前模擬這些對象的行為。
在所有這些用例中，一個共同的因素是需要將 AI 就緒的數字計算平臺與邊緣的 5G 連接結合起來，以最佳地利用越來越多的數據。
隨著電信行業應對 5G 連接的演進，它也認識到了幫助其他行業擁抱人工智能以改造自身業務的價值。
對于那些希望實現 AI 巨大價值但缺乏必要 IT 基礎設施的企業來說，電信公司是提供托管服務以提供這些服務的最佳選擇。電信公司處于獨特的地位，能夠利用其完善的核心連接服務，并將其與 AI 就緒的基礎設施相結合，為企業提供受管理、連接和端到端的 AI 產品。
對于希望在其核心連接服務之外提供新的 B2B 服務的電信公司來說，這是一個巨大的增長收入和提高盈利能力的機會。
如今，大多數電信公司不一定是 IT 基礎設施平臺或 AI 方面的專家。謝天謝地，他們不必這樣。
AI Ready Enterprise Platform 與 NVIDIA AI Enterprise 一起運行 VMware 的 Cloud Director 云服務交付平臺，為電信公司提供了一套數據科學工具和框架，他們可以使用這些工具和框架來管理無數的 AI 應用程序，減少投資回報率，同時克服計劃外實施帶來的問題，所有這些都有助于電信公司轉變業務并抓住 AI 所代表的機會。
人工智能實施的挑戰
不采用人工智能的公司有被甩在后面的風險。但即使是那些擁抱其潛力的人也發現，這需要人工智能開發團隊和商業利益相關者之間高度的運營效率和合作。
一個?近期來自 Gartner 的報告 預測， 85% 的人工智能項目將無法兌現承諾，部分原因是實施企業缺乏內部技能。啟動人工智能試驗是一回事，但有幾個因素導致企業發現，擴大任何試驗以產生財務影響都超出了他們的能力范圍：
- 訓練有素的人工智能系統需要高質量的數據才能發揮作用；糟糕的數據會帶來糟糕的結果。
- 用基于人工智能的系統替換過時的硬件的成本可能很高。
- 在網絡和設備性能監控的 AI 支持方面的差距導致了收集實時見解的問題。
如果沒有協調一致的基于平臺的方法，成本可能很快失控，公司的投資回報率也會放緩。這就是為什么許多希望擁抱人工智能的企業將尋找一種管理解決方案的原因。
作為一家電信公司，如果你能夠自己克服這些挑戰并兌現承諾，那么你就可以將自己打造為尋求轉型的企業的長期人工智能和連接平臺提供商。
AI Ready 企業平臺價值
NVIDIA 和 VMware 合作，使電信公司盡可能輕松地克服任何潛在障礙，并開始將人工智能作為一種服務。
通過提供包括 SDK 、工具、 API 和文檔在內的應用程序框架， NVIDIA 和 VMware 使電信公司能夠通過 AI Ready Enterprise Platform 成為真正的 SaaS 玩家。 NVIDIA GPU 和 DPU 支持這些新的應用程序，而 VMware 為網絡、安全和計算服務提供了統一的多云基礎架構。這種組合使運營商和企業能夠從任何計算工作負載開始，并擴展到同一基礎架構上的其他工作負載。
配備 VMware Cloud Director 和 NVIDIA AI Enterprise 的 AI Ready Enterprise Platform 通過提供針對 AI 工作負載優化的端到端企業平臺，釋放 AI 的力量。 VMware Cloud Director 將 GPU 虛擬化，并使多個租戶能夠共享和使用 GPU 作為服務。當電信公司實施 AI Ready Enterprise Platform 時， AI 和 ML 應用程序的全部價值是可以實現的，并且可以與電信公司的連接服務一起交付，作為真正的管理型 AI 產品。
最終，這使得電信公司能夠提供端到端的基礎設施，包括連接、邊緣計算和對人工智能民主化至關重要的應用程序。企業可以在不妥協的情況下自由擴展，實現更復雜的人工智能培訓和數據分析。這可以包括以下服務：
- Intelligent video analytics: 幫助零售商密切關注購物者體驗和商品損失。
- 5G VR 上的沉浸式數字孿生： 幫助團隊在不受位置限制的情況下在產品設計上進行虛擬協作。
- 支持 AI 的交通監控系統： 幫助市政當局利用電信公司的用戶基礎來改善擁堵狀況。
結論
隨著人工智能的新功能繼續遍布經濟的各個領域，后來的采用者可能會發現自己處于競爭劣勢。
隨著 5G 邊緣連接和海量消費者數據的發展，電信公司發現自己處于這一新興前沿的前線。通過訪問圍繞 NVIDIA 平臺構建的日益增長的人工智能應用生態系統，電信公司擁有提供人工智能服務的獨特機會。它們可以推動世界上最大行業的企業盈利，從運輸、醫療保健到零售。
有關更多信息，請參閱以下資源：
- 有關使用 VMware Cloud Director 和 NVDIA AI Enterprise 的 AI Ready Enterprise Platform 如何解鎖這些應用程序并提供競爭優勢的更多信息，請下載 Delivering AI as a service 電子書。
- 有關 VMware 和 NVIDIA AI 以及 GPU 服務的更多信息，請參見 Feature Fridays Episode 80 – VMware Cloud Director vGPU with NVIDIA
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