GTC Paris 2025 Telecom Special Address

类别: 电信 Special Address · 年份: 2025 · ▶ 观看

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章节 (11)

  • 00:00 · AI 原生电信公司的介绍与愿景
    • Ronnie Vasishta 介绍了 AI 原生电信公司的概念及其在整个行业的快速普及。
  • 01:45 · 视频：通信的未来
    • 一段视频演示，展示了电信网络如何演变为支持机器人和自主系统的 AI 驱动网络。
  • 03:30 · 对实时连接的需求
    • 探讨未来 AI 智能体、智慧城市和机器人所需的大规模实时连接。
  • 06:45 · AI 原生电信公司：计算与连接的结合
    • 解释电信公司如何从连接提供商转型为智能架构提供商。
  • 09:35 · 构建模块 #1：同构基础设施
    • 详细说明任何工作负载都需要可扩展的加速基础设施，并重点介绍主权 AI 部署。
  • 15:15 · 构建模块 #2：用于自主运营的智能体 AI
    • 展示智能体 AI 如何彻底改变网络运营、客户体验和 IT。
  • 22:25 · 构建模块 #3：AI 原生网络 (AI-RAN)
    • 介绍 AI-RAN 及其在提高频谱效率和将 AI 推理分布到边缘方面的作用。
  • 27:45 · 视频：运行中的 AI 原生无线网络
    • 演示 NVIDIA AI Aerial 如何利用数字孪生和实时部署来优化网络吞吐量。
  • 30:15 · AI-RAN 生态系统与 6G 研究
    • 重点介绍不断壮大的 AI-RAN Alliance、电信公司的采用情况以及 NVIDIA 的 6G 研究工具。
  • 36:15 · 构建模块 #4：数字孪生
    • 解释数字孪生在物理级精确的射频仿真和网络运营可视化中的应用。
  • 37:45 · 结论：通往 AI 原生电信公司之路
    • 总结 AI 原生电信公司的各个层级，并呼吁业界加入这一旅程。

产品发布 (2)

  • [17:20] NVIDIA AI Blueprint for Telco Network Configuration
    • 用于构建 AI 智能体以驱动自主网络的方案。
    • specs: 使网络工程师能够通过智能体流程重新配置参数。
    • availability: 现已在 build.nvidia.com 上线
  • [22:45] NVIDIA ARC-Compact
    • 用于蜂窝基站的低功耗 AI-RAN。
    • specs: 可放置在基站底部以运行 AI 和 RAN 的小型低功耗系统。
    • availability: 未说明

数据 (9)

时间 指标 数值 背景
01:15 与 NVIDIA 合作的电信公司 150 全球与 NVIDIA 合作的电信公司数量，包括前 50 强中的 90%。
01:30 AI 采用率 97% 在 450 名受访电信专业人士中，正在使用或计划使用 AI 的百分比。
10:30 主权 AI 公告 18 横跨 5 大洲构建主权 AI 基础设施的电信公司数量。
16:50 Gen-AI 的投资回报率 2x 2024 年电信公司部署 Gen-AI 解决方案的投资回报率。
16:50 资本节省 22% 2024 年因采用 AI 而节省的资本。
16:50 呼叫处理时间缩短 63% Amdocs 报告的平均呼叫处理时间缩短幅度。
16:50 MTTR 缩短 30% ServiceNow 报告的平均解决时间 (MTTR) 缩短幅度。
29:05 吞吐量提升 100% 在实时 5G 网络上使用 Aerial RAN Computer 借助 AI 实现的更高吞吐量。
34:15 6G 研究机构 200+ 欧洲 33 个国家/地区利用 NVIDIA 进行 6G 研发的机构数量。

Benchmark 主张 (1)

  • [29:05] NVIDIA AI Aerial Throughput: 61.74 Mbps
    • vs: 未使用 AI (35.6 Mbps)
    • gain: 使用 AI 后吞吐量提高近 100%。

客户故事 (10)

  • [11:20] Swisscom
    • 构建了瑞士 AI 平台，从 GPU-as-a-Service 转型为 AI 工作中心。
    • outcome: 实现了 AI 应用程序的开发，并向 Platform-as-a-Service 迈进。
  • [11:55] Telenor
    • 与 Capgemini 合作，在其基础设施上开发了 100 多种即时翻译语言。
    • outcome: 提供了关键的翻译服务，红十字会是首个用例。
  • [12:30] Fastweb
    • 开发了其 MIA 意大利语模型的第 2 版。
    • outcome: 提升了其主权 AI 能力。
  • [13:50] stc solutions
    • 为沙特阿拉伯推出了主权 AI 基础设施，并加入了 NVIDIA Cloud Partner Program。
    • outcome: 为企业提供 GPU-aaS 和 Gen-AI 应用程序。
  • [14:30] Telefonica
    • 在西班牙各地试点分布式边缘 AI 基础设施。
    • outcome: 提供低延迟、安全的边缘 AI 服务，同时确保数据主权。
  • [18:40] Accenture
    • 宣布推出 NOC Agentic App 作为 AI Refinery 的一部分。
    • outcome: 使用 AI 智能体层级结构驱动自主 NOC 运营。
  • [19:40] TCS
    • 宣布推出“AI 原生”电信套件。
    • outcome: 为自主网络、客户和内部运营提供基于智能体的解决方案。
  • [20:25] Infosys
    • 宣布推出使用 NVIDIA 推理模型构建的 ‘ISNA’ 智能网络保障系统。
    • outcome: 利用 Mistral 和 Nemotron 模型进行网络保障。
  • [21:00] NTT Data
    • 宣布推出“端到端网络告警管理”。
    • outcome: 驱动自主网络运营以处理复杂的网络告警。
  • [21:40] Prodapt
    • 宣布推出用于自主网络的 ‘Agent Squad’。
    • outcome: 构建 AI 智能体，将解决时间缩短 30% 并优化资源利用率。

关键技术 (5)

  • 软件定义网络: 实现从连接提供商向智能架构提供商的转型。
  • 智能体 AI: 通过推理和工作流驱动网络、客户体验和 IT 的自主运营。
  • AI-RAN: 融合 AI 和无线接入网，以提高频谱效率并实现边缘 AI 推理。
  • NVIDIA AI Aerial: 统一 AI 原生无线网络的训练、仿真和部署。
  • 数字孪生 (Omniverse): 为射频传播和网络运营可视化提供物理级精确的仿真环境。

现场演示 (1)

  • [27:45] 视频演示 NVIDIA AI Aerial 如何利用数字孪生和实时部署来优化 5G 网络。
    • True

预测 / 承诺 (4)

  • [03:40, 未来] 总有一天，我们都能在手机上与我们的智能体交谈……数百万人同时进行。
  • [04:40, 未来] 自动驾驶出租车将在全国范围内部署……并且需要时刻知道它们的位置。
  • [05:30, 未来] 我们社会的下一个前沿将由机器人的普及来驱动和赋能。
  • [23:00, 未来 (6G 时代)] 我们能够在该基础设施之上构建 5G，并在未来构建 AI 原生的 6G。

公司提及 (9)

Capgemini · Orange Business · Accenture · TCS · Infosys · NTT Data · Prodapt · AI-RAN Alliance · UK DSIT

引用 (4)

The future telco is an AI-native telco. — Ronnie Vasishta @ 00:12

Telecom networks… really become the intelligence fabric, not just the connectivity fabric. — Ronnie Vasishta @ 06:45

It really is the essence of AI, making something so complex so simple. — Ronnie Vasishta @ 18:05

AI-RAN is the fusion of AI and the radio access network. — Ronnie Vasishta @ 30:35

主题

AI 原生电信公司 · 电信 · 智能体 AI · AI-RAN · 6G 研究 · 主权 AI · 数字孪生 · 网络运营 · 边缘计算 · Generative AI · NVIDIA AI Aerial

要点

  • 电信公司正在从纯粹的连接提供商演变为社会的“智能架构”。
  • 构建 AI 原生电信公司需要四大支柱：同构基础设施、智能体 AI 运营、AI-RAN 和数字孪生。
  • 智能体 AI 已经在网络管理和客户服务方面带来了显著的投资回报率和运营效率。
  • AI-RAN 融合了 AI 和无线网络，以大幅提高频谱效率并实现边缘 AI 推理。
  • NVIDIA 正在培育一个由合作伙伴、研究人员和电信公司组成的庞大生态系统，以加速向 AI 原生网络和 6G 的过渡。