Телекоммуникационные компании способны существенно влиять на развитие экономики искусственного интеллекта. Искусственный интеллект, который считается революцией в технологии нашего времени, требует больше вычислительных ресурсов и энергии, чем когда-либо. Однако, существует серьезная преграда: ИИ нуждается в высококачественных данных в реальном времени для полного раскрытия своего потенциала.
Это несоответствие между доступностью данных и вычислительными мощностями создает проблемы для бизнеса. Современные сложные модели ИИ используют энергии, сопоставимой с потреблением 1000 домохозяйств за год. Тем не менее, из-за недостатка доступа к соответствующим потокам данных, около 40% этой вычислительной мощности не используется. При этом больше 65% исследовательских проектов в области ИИ сталкиваются с неудачами или задержками по причинам, связанным с данными.
Появление телекоммуникационных компаний с их обширными сетями и доступом к 180 зеттабайтам глобального трафика данных открывает перед ними возможность стать не просто поставщиками связи, а ключевыми игроками в области ИИ-инноваций, создавая многомиллиардный рынок через монетизацию потоков данных.
Парадокс данных в сфере ИИ: вычисления без содержательной основы
Имея значительные навыки в области языка, компьютерного зрения, предсказательной аналитики и других направлениях, модели ИИ развиваются с впечатляющей быстротой. Тем не менее, их эффективность напрямую зависит от доступа к качественным данным в реальном времени. Когда механизмы обработки данных не функционируют должным образом или отсутствуют, системы ИИ сталкиваются с проблемами, даже если их вычислительные мощности растут. Эта неэффективность приводит к значительным потерям ресурсов и затрудняет инновационный процесс.
Чтобы устранить этот разрыв, телекоммуникационные компании находятся в выгодном положении. Их инфраструктура уже обеспечивает глобальную связь и обрабатывает большие объемы данных от умных городов, IoT-сетей и потребительских устройств. Согласно прогнозам IDC, 90% данных по всему миру представляют собой «темные данные» — собранную, но не использованную информацию, которая может стать важным ресурсом. Используя эти данные стратегически, телекоммуникационные компании могут решить проблему недозагруженности вычислительных мощностей и неиспользованного потенциала ИИ.
Основные возможности для монетизации
Данные в реальном времени для обучения ИИ: вне зависимости от применения — для разговорного ИИ, автономных систем или предсказательной аналитики — модели ИИ успешно развиваются на основе потоковых данных в реальном времени. Телекоммуникационные компании могут собирать и реализовывать анонимную, агрегированную статистику разработчикам ИИ, что позволит ускорить и повысить точность циклов обучения.
Партнёрства в области периферийных вычислений: с распространением сетей 5G телекоммуникационные компании способны предоставлять услуги периферийной обработки данных с минимальной задержкой. По данным McKinsey, к 2025 году до 75% информации, производимой предприятиями, будет поступать через периферийные вычисления, что создаст рынок стоимостью 250 миллиардов долларов.
Услуги для бизнеса на основе ИИ: телекоммуникационные компании могут предлагать добавленные ценностью услуги, такие как гиперперсонализированные маркетинговые решения или предсказывающее обслуживание оборудования, сочетая свои данные с возможностями ИИ. Исследования показывают, что компании, использующие предсказательный ИИ, могут снизить операционные расходы до 20%.
Решения для оптимизации потребления энергии: учитывая высокие энергозатраты ИИ, телекоммуникационные компании могут разрабатывать ИИ-основанные решения для улучшения сетевых операций, снижения расходов и повышения устойчивости. Эти решения могут быть предложены корпоративным клиентам, которые сталкиваются с аналогичными вызовами.
Препятствия на пути развития
Несмотря на обширные возможности, телекоммуникационные компании сталкиваются с несколькими трудностями при стремлении извлечь пользу из данного сектора. Одна из главных проблем связана с защитой конфиденциальной информации. В качестве хранителей личных данных, телекоммуникационные организации должны ориентироваться в сложных регуляторных требованиях, чтобы гарантировать соблюдение норм и одновременно извлекать выгоду из своих информационных ресурсов. Прозрачные методики обработки данных играют ключевую роль в формировании доверия среди клиентов и партнеров.
Вторая значительная проблема — это вопросы совместимости и масштабируемости. Для успешного внедрения различных рабочих процессов ИИ телекоммуникационные компании должны убедиться, что их платформы и конвейеры данных подходят для работы с разными инструментами и ИИ-фреймворками. Масштабируемость также является критически важной для удовлетворения нарастающего спроса.
Кроме того, необходимо провести культурные изменения. Переход к модельному мышлению, сосредоточенному на данных, требует серьезных организационных преобразований, включая инвестиции в кадры, обучение и создание новых бизнес-процессов для поддержки данного перехода.
Почему 2025 год станет ключевым этапом
Сочетание нескольких трендов создает идеальные условия в 2025 году для телекоммуникационных компаний, чтобы принять новую роль:
Рост экосистем ИИ: Технологии ИИ достигли уровня, когда их реальные применения начинают приносить ощутимую экономическую выгоду. Это вызвало значительный спрос на стабильные потоки данных.
Расширение 5G: Глобальное внедрение сетей 5G предоставляет телекоммуникационным компаниям необходимую инфраструктуру для обеспечения высокоскоростных и низколатентных услуг, критически важных для приложений ИИ. Прогнозируется, что к 2025 году мировой рынок 5G превысит 700 миллиардов долларов.
Увеличение внимания к устойчивому развитию: Поскольку энергопотребление ИИ становится важным вопросом, телекоммуникационные компании могут предложить решения для оптимизации вычислительных ресурсов, соответствующие мировым целям устойчивого развития. Исследования показывают, что оптимизация ИИ-ресурсов может снизить потребление энергии на 30%.
Телекоммуникационные компании станут ресурсами для ИИ.
2025 год откроет для телекоммуникационных компаний новые возможности, превратив их в ключевых игроков в цифровой экономике и экосистеме ИИ, что станет основой для будущих технологических изменений.
