AI驅動電信業革新

隨著人工智慧（AI）技術的迅速發展，電信業正面臨前所未有的變革機遇。AI已然成為電信業發展的重要驅動力，不僅改變了服務模式，更重新定義了行業的未來。在AI時代，電信業者需要積極擁抱技術創新，以滿足不斷變化的市場需求。

■智慧未來的挑戰與機遇

　AI的多元模型和跨平台特性，使電信業者在創新之路上擁有更多的可能性。AI多元模型服務讓電信業者得以運用不同模型（如預測模型、生成式模型）實現多樣化的目標；跨平台的特性則賦能電信業者無論是在終端或雲端，均能享有一致的效能及應用。基於長期與生態系夥伴及眾多客戶的深入交流，我們建議電信業者可從以下四個面向著手，深入掌握AI應用、加值服務並持續創新：

　跨環境管理：大多數電信業者運用的系統橫跨各種作業環境，面臨管理多方軟硬體供應商的挑戰。為便於管理並降低成本，應尋求統一的工具及平台無縫銜接各種系統，從而提升靈活性。例如，電信業者運用跨環境平台在邊緣端收集資料的同時，也可在遠端資料中心處理工作負載，實現從本地雲端、邊緣端或是遠端資料中心，皆享有一致的管理效能，支援更快的資料處理和即時決策，並有效降低延遲性。

　大規模部署：電信業者可考慮跨環境大規模地部署、訓練及調整模型，並藉由匯聚多個開源大型語言模型（LLM）及擅長多個領域的專家訓練這些模型。如此一來，電信業者既無須在前期投入大量資源進行人員培訓，且執行聊天機器人、程式碼助理與客服人員也不必仰賴須具備高度專業技能的資料科學家，即可直接輸入指令，大幅提升客戶體驗。

　AI和機器學習功能整合：藉由混合AI與機器學習（ML）平台，並利用AI模型從邊緣至核心的廣泛應用，提升網路營運自動化程度的同時也能降低成本。此外，效能和營運數據監控可視化，讓電信業者可輕鬆掌握流量監控、工作負載管理、基礎架構調整、網路生命週期管理或能源管理。

　智慧網路自動化：面臨將老舊系統現代化和5G網路擴展的財務壓力，企業可透過智慧自動化來簡化網路營運、改善安全措施並優化資源分配。利用大規模營運和自動化稽核報告，幫助技術團隊能更輕鬆地創建和管理AI工作負載的前後生命週期。

■追求永續 生態系必須共同努力

　除了上述四大面向之外，電信業者在積極推動AI技術應用以提升服務品質的同時，也應留意自身業務對環境的影響及合規性。AI的優劣取決於我們所餵養的資料，然而，電信業者仍有一項待解決的挑戰，亦即能否於傳統、雲端和多供應商網路的流量模式與能源消耗等領域中收集到足夠準確的資料，這對於服務供應商運用AI支援更進階的資料分析至關重要。AI是能源消耗的主要因素之一，企業需更加重視網路功耗的優化。網路基礎架構目前佔全球能源消耗3％，並排放約2％的溫室氣體，相信任何電信業者都期待透過提高能源效率來降低網路營運的成本。

　面臨不斷增長的AI需求及多變的內外需求，電信商需重視其所帶來的潛在複雜性及擴散。我們建議使用自動合規的指令工具滿足法規要求和合規性，確保AI的建置環境符合規範，方能帶來真正的商業價值。智慧未來不僅是技術的進步，更是永續發展的體現，我們期許與生態系夥伴共同努力，提供更好的服務、實現更永續、更美好的未來。