要點
5G為提供差異化體驗提供了有力工具；然而，通信運營商（CSP）在實現這些網絡的商業變現方面仍然面臨挑戰。諸如人工智能（AI）驅動的分析和網絡切片等創新正在支持定制化連接，提供更優的服務質量（QoS），并帶來新的營收機會。
AI和網絡數據分析功能(NWDAF)正在重塑網絡性能和變現策略。NWDAF通過機器學習(ML)模型提供預測性洞察和可操作分析，支持活動中的增強連接、直播、游戲和高速列車旅程等用例。成功落地需要打破數據孤島、整合多廠商架構并有效管理ML模型生命周期。此外，由NWDAF和動態編排支持的網絡切片可在公共安全和游戲等多樣化用例中實現變現。
由于OTT應用、不限量套餐和監管政策變化，行業還面臨語音服務收入下滑的挑戰，預計2021至2026年復合年增長率為-7.8%。3GPP第16版標準（Release 16）引入的IMS數據通道通過數據豐富的通信服務提供了新的變現機會，利用通信級可靠性和5G網絡增強視頻通話和VR應用。GSMA于2023年推出的“新通話”倡議與CSP和供應商合作推進IMS數據通道能力，該倡議使用AI優化視頻渲染和語音轉文本等功能以提升網絡變現能力。
Omdia認為，CSP要直接從AI工作負載中實現變現將非常具有挑戰，但它們可以作為邊緣計算與AI計算的促成者。這一角色更為現實：CSP應當建設并商業化自身的基礎設施，目標不是在當下就實現 AI 變現，而是為了在生態系統中占據相關且面向未來的戰略位置。
這一促成者角色并不排除未來直接從AI工作負載實現變現（例如 GPUaaS或 AI SaaS）的可能性；它只是讓CSP將重心放在對其更為重要、也更具可信度的發力領域上。例如，CSP可以利用 5G 支持的本地分流架構將客戶連接到 AI 計算資源；向第三方 AI 云開放其設施以分擔投資風險并彌補專業能力缺口；或者部署具備 AI 能力的無線接入網（RAN）硬件，提升移動網絡性能，在當下不必刻意以 GPUaaS 為目標的前提下，為未來的 AI 變現做好準備。
建議
CSP必須確保所有 NWDAF 都能從其它網絡功能獲取必要數據。在多供應商架構中，部分供應商的網絡功能可能缺乏標準化或合規的接口，這將影響NWDAF獲取網絡數據以提供分析服務的能力，進而損害網絡性能與整體效率。
CSP應聯合產業界，基于現有IMS數據通道標準開發可盈利的用例。IMS數據通道為CSP提供了重要的創新與增長機遇。然而，若缺乏緊密協作以推動實質性進展，并有效應用過往項目的經驗教訓，行業可能面臨采用速度放緩的風險，從而阻礙其充分發揮潛力。
CSP應當建設和商業化其移動基礎設施以“促進”AI計算，而非直接以變現為目標。這種更為現實的“促成者”角色可以通過以下方式實現：創建基于5G獨立組網(SA)的本地分流架構，向需要規模化的AI云開放邊緣節點，以及在RAN中部署支持AI的硬件來提升網絡性能(無需考慮GPU變現問題)。
延伸閱讀
以上為中文編譯節選內容，如有任何疑義或需閱讀完整英文內容，敬請參考Omdia英文報告《CSPs’ AI strategies for better monetization》。 Omdia訂閱客戶可在Knowledge Center中閱讀更多來自Roberto Kompany和Kerem Arsal的觀點與報告，或是通過Ask an Analyst服務就您關心的課題向分析師進行咨詢。
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