Omdia观点
人工智能推理将推动网络边缘计算的发展。推理与训练差别巨大，推理的预训练模型规模小且需要实时分析，因此适合在网络边缘进行轻量级部署。电信运营商可以在其网络上托管边缘推理的工作负载。这可能对于流量影响很大，但可能是一笔值得的投资，有助于实现人工智能驱动的未来和潜在的收入增加。
未来的人工智能网络需要的不仅仅是容量。新人工智能应用将要求电信运营商重新考虑自身容量。它们还需要构建自身的智能自动化和编排能力。查看和扩展网络功能和人工智能计算资源的能力将是关键。网络云化先于运行第三方人工智能工作负载的能力（但也为其打下基础）。
针对人工智能的自上而下的规划可能导致投资效率低下。少数几个边缘节点可能最终会托管大多数人工智能工作负载，这取决于需求集中化情况。电信运营商网络将需要在集中化和去中心化计算之间取得平衡（预计将混合采用这两种方式）。聚焦网络云化是安全的入手点。
人工智能只是更大的边缘和云计算机会的一部分。人工智能提示了未来需要高度分布式计算，这是全局的一部分，而不是全部。边缘计算机会所需的基础设施演进与人工智能需要的演进相似。“边缘人工智能”不会作为独立产品销售，而是定位为更广泛的云解决方案的一部分，具体取决于期望为客户取得的成效。
给电信运营商的建议
从面向第三方的人工智能产品和服务中获得收入。电信运营商将人工智能广泛地用于内部IT和网络目的，但是收入将来自为外部客户提供服务。大多数经过电信运营商网络的人工智能流量将是“外部的”。电信运营商必须找到利用这些工作负载创收的方式（例如，通过提供基础设施即服务（IaaS）、最终用户应用以及高端连接功能进行创收）。
将人工智能作为重新推出更广泛的边缘战略的催化剂。人工智能是更广泛的边缘计算机会的一部分。借助人工智能，内部的电信运营商利益相关者能够提振边缘投资并重新审视边缘战略。
不要匆忙行动，但也不要太慢。电信运营商应该观察人工智能需求集中的地方，然后优化自身混合采用的近边缘和远边缘人工智能节点。不应该过早规划人工智能工作负载，但是应该在基础设施方面做好准备来提高市场意识并刺激需求。
给网络供应商的建议
识别“边缘人工智能”用例并分享部署蓝图。边缘人工智能工作负载能够激发整体生态的活力。供应商应该意识到自身在协助电信运营商和开发者将“未来的”用例转变为“有吸引力但现实的”用例中的关键作用。这些用例所附带的部署蓝图也有助于揭开在边缘节点部署人工智能的神秘面纱。
鼓励在网络边缘部署人工智能工作负载以激励升级。人工智能流量无论如何终将触达电信运营商网络，但如果电信运营商认为自己能够利用人工智能计算及其网络上的流量创收，所有网络域的升级周期都有可能提前。
在营销中宣传自身在“架构”而不是网络方面的能力并进行交付。人工智能服务取决于网络性能和云工作负载处理的结合，即数字资源的集成式 “架构”，供应商应基于这一信息进行营销。基础设施规划必须同时考虑网络和云消耗需求，而不是分开考虑。
延伸阅读
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