人工智能有能力改造每个行业，但改造需要时间，而且很少容易。为了让跨行业的企业在自身转型中尽可能成功，他们需要获得 AI 就绪的技术平台。他们还必须能够在边缘使用 5G 连接来利用有价值的数据，并告知他们的 AI 和 ML 模型。
5G 的优势，如更低的延迟、改进的移动性以及数据吞吐量，也增加了企业内 AI / ML 应用的应用足迹。根据 analysis by Verified Market Research 的数据，到 2030 年，企业人工智能的市场规模预计将超过 880 亿美元，高于 2022 年的 70 亿美元。
未来生活在人工智能的边缘，任何不宣称自己的企业现在都有落后的风险。各行各业才刚刚开始释放 AI 的巨大价值：
- 银行希望了解客户使用 AI 驱动的移动应用程序定制体验并提供个性化服务的行为。
- 制造商开始使用实时数据来主动预防流程中的问题和挑战，降低维护成本并优化运营。
- 教育工作者正在使用人工智能学习平台，让学生不间断地从任何设备或位置获取课程。
这些潜在应用中最强大的一个结合了人工智能和视觉计算，开始推动元宇宙的边界，即互联网的 3D 进化。
通过分析连接设备生成的无休止的数据流，可以生成从汽车到汽车制造工厂的任何数据的 digital twin 。这些数字孪生是可以使用人工智能操纵和改变的物理对象的虚拟模拟。数字孪生可以在现实世界中应用更改之前模拟这些对象的行为。
在所有这些用例中，一个共同的因素是需要将 AI 就绪的数字计算平台与边缘的 5G 连接结合起来，以最佳地利用越来越多的数据。
随着电信行业应对 5G 连接的演进，它也认识到了帮助其他行业拥抱人工智能以改造自身业务的价值。
对于那些希望实现 AI 巨大价值但缺乏必要 IT 基础设施的企业来说，电信公司是提供托管服务以提供这些服务的最佳选择。电信公司处于独特的地位，能够利用其完善的核心连接服务，并将其与 AI 就绪的基础设施相结合，为企业提供受管理、连接和端到端的 AI 产品。
对于希望在其核心连接服务之外提供新的 B2B 服务的电信公司来说，这是一个巨大的增长收入和提高盈利能力的机会。
如今，大多数电信公司不一定是 IT 基础设施平台或 AI 方面的专家。谢天谢地，他们不必这样。
AI Ready Enterprise Platform 与 NVIDIA AI Enterprise 一起运行 VMware 的 Cloud Director 云服务交付平台，为电信公司提供了一套数据科学工具和框架，他们可以使用这些工具和框架来管理无数的 AI 应用程序，减少投资回报率，同时克服计划外实施带来的问题，所有这些都有助于电信公司转变业务并抓住 AI 所代表的机会。
人工智能实施的挑战
不采用人工智能的公司有被甩在后面的风险。但即使是那些拥抱其潜力的人也发现，这需要人工智能开发团队和商业利益相关者之间高度的运营效率和合作。
一个 近期来自 Gartner 的报告 预测， 85% 的人工智能项目将无法兑现承诺，部分原因是实施企业缺乏内部技能。启动人工智能试验是一回事，但有几个因素导致企业发现，扩大任何试验以产生财务影响都超出了他们的能力范围：
- 训练有素的人工智能系统需要高质量的数据才能发挥作用；糟糕的数据会带来糟糕的结果。
- 用基于人工智能的系统替换过时的硬件的成本可能很高。
- 在网络和设备性能监控的 AI 支持方面的差距导致了收集实时见解的问题。
如果没有协调一致的基于平台的方法，成本可能很快失控，公司的投资回报率也会放缓。这就是为什么许多希望拥抱人工智能的企业将寻找一种管理解决方案的原因。
作为一家电信公司，如果你能够自己克服这些挑战并兑现承诺，那么你就可以将自己打造为寻求转型的企业的长期人工智能和连接平台提供商。
AI Ready 企业平台价值
NVIDIA 和 VMware 合作，使电信公司尽可能轻松地克服任何潜在障碍，并开始将人工智能作为一种服务。
通过提供包括 SDK 、工具、 API 和文档在内的应用程序框架， NVIDIA 和 VMware 使电信公司能够通过 AI Ready Enterprise Platform 成为真正的 SaaS 玩家。 NVIDIA GPU 和 DPU 支持这些新的应用程序，而 VMware 为网络、安全和计算服务提供了统一的多云基础架构。这种组合使运营商和企业能够从任何计算工作负载开始，并扩展到同一基础架构上的其他工作负载。
配备 VMware Cloud Director 和 NVIDIA AI Enterprise 的 AI Ready Enterprise Platform 通过提供针对 AI 工作负载优化的端到端企业平台，释放 AI 的力量。 VMware Cloud Director 将 GPU 虚拟化，并使多个租户能够共享和使用 GPU 作为服务。当电信公司实施 AI Ready Enterprise Platform 时， AI 和 ML 应用程序的全部价值是可以实现的，并且可以与电信公司的连接服务一起交付，作为真正的管理型 AI 产品。
最终，这使得电信公司能够提供端到端的基础设施，包括连接、边缘计算和对人工智能民主化至关重要的应用程序。企业可以在不妥协的情况下自由扩展，实现更复杂的人工智能培训和数据分析。这可以包括以下服务：
- Intelligent video analytics: 帮助零售商密切关注购物者体验和商品损失。
- 5G VR 上的沉浸式数字孪生： 帮助团队在不受位置限制的情况下在产品设计上进行虚拟协作。
- 支持 AI 的交通监控系统： 帮助市政当局利用电信公司的用户基础来改善拥堵状况。
结论
随着人工智能的新功能继续遍布经济的各个领域，后来的采用者可能会发现自己处于竞争劣势。
随着 5G 边缘连接和海量消费者数据的发展，电信公司发现自己处于这一新兴前沿的前线。通过访问围绕 NVIDIA 平台构建的日益增长的人工智能应用生态系统，电信公司拥有提供人工智能服务的独特机会。它们可以推动世界上最大行业的企业盈利，从运输、医疗保健到零售。
有关更多信息，请参阅以下资源：
- 有关使用 VMware Cloud Director 和 NVDIA AI Enterprise 的 AI Ready Enterprise Platform 如何解锁这些应用程序并提供竞争优势的更多信息，请下载 Delivering AI as a service 电子书。
- 有关 VMware 和 NVIDIA AI 以及 GPU 服务的更多信息，请参见 Feature Fridays Episode 80 – VMware Cloud Director vGPU with NVIDIA
