人工智能如何影响全球连通性
在当今数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着全球连通性的格局。AI的迅猛发展不仅推动了对网络容量的巨大需求，更对支撑其运行的连接基础设施提出了严峻挑战，同时也带来了前所未有的机遇。
AI对网络基础设施的挑战
网络容量需求的爆发式增长
随着AI应用的快速普及，网络流量呈现出爆发式增长态势。据Omdia报告，2023年，通过AI丰富的互动每月在全球产生63艾字节的网络流量。预计到2030年，AI任务在全网流量中的占比将达到60%。从处理4K视频流的大型视觉模型到个性化电影生成，AI应用的多样化和复杂化使得现有网络面临前所未有的压力。例如，训练支持这些应用的复杂模型需要强大的计算能力，而这些计算能力通常部署在战略性地靠近可再生能源的数据中心，推理过程也会产生巨大的流量。
基础设施建设的滞后性
目前，尽管海底电缆容量高、覆盖全球，非常适合处理训练和推理工作负载，但新建海底电缆的准备时间长达40个月。这表明，尽管目前的容量或许足以满足当前的需求，但未来的需求将需要大幅扩张。此外，陆地回程网络等基础设施也需要进行现代化改造，以适应AI时代的需求。
AI对全球连通性的机遇
推动网络基础设施升级
AI的发展促使通信行业加快网络基础设施的升级步伐。一方面，海底电缆的升级工作正在积极开展。另一方面，陆地回程网络也在不断优化，推动向网络即服务（NaaS）转型，包括对现有系统进行现代化改造，实现自动化和编排，为自主网络铺平道路。
助力电信运营商转型
AI为电信运营商提供了超越传统连接提供商角色的机会。例如，SKT成功开发了自主的AI芯片组和平台，是电信运营商成功实现这一转型的典范。此外，电信运营商通过开放网络，并将其作为可消费资产提供，能够使云供应商和应用程序开发商利用该网络提供创新服务，例如由游戏公司提供的、为用户带来独特体验的服务。
提升网络运维效率
AI技术在电信网络运维中的应用也日益广泛。全球电信网络每天需支持数百万用户连接，平均每分钟产生超过3800TB数据。传统自动化工具难以处理此类数据的实时大规模工作负载，而基于NVIDIA AI Enterprise软件平台的NVIDIA NIM与NeMo微服务，开发专为电信行业定制的大型电信模型（LTM）与AI智能体，可自动化复杂决策流程、提升运维效率、提高员工生产力并优化网络性能。
应对策略与展望
战略规划的重要性
在不断发展的人工智能领域中，服务提供商进行战略规划至关重要。这不仅关乎技术细节，也关乎商业战略。针对电信运营商在利用人工智能浪潮过程中面临的现代化挑战，建议采取自上而下的方法，先从业务愿景和战略入手，然后再解决底层技术堆栈。同时，应重视抽象层的重要性，以及采用诸如50千兆无源光网络（PON）等新技术来提升灵活性和效率，以及针对紧急服务等关键应用的网络切片。
未来展望
未来，随着AI技术的不断进步，AI驱动的网络流量优化将变得更加智能化和高效。智传网（AIFlow）等新型网络架构的出现，将为低时延、高可靠的智能服务提供保障，推动人工智能在更多领域的应用。同时，随着AI计算基础设施的不断发展，AI服务将逐渐普及，最终实现“免费AI服务”，普惠全球每一个人。
总之，人工智能对全球连通性的影响是深远的。虽然它带来了诸多挑战，但也带来了巨大的机遇。通过积极应对挑战，充分利用机遇，我们有望构建一个更加高效、智能和互联的全球网络。
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