迈向2030：人工智能和网络服务的未来——流量预测及影响

原创 Omdia 2024-09-03 11:00

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摘要

AI丰富了数字环境，使我们能更聪明地工作、更尽兴地玩耍。但它对底层网络基础设施有什么影响？Omdia 的首份 AI 网络流量预测报告对这个问题进行了部分解答：

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。
这占到每月全球网络流量的近三分之一。
到 2030 年，这一比例将增至 64%，达到每月 1,226 艾字节。

一场非凡的变革正在进行中，电信运营商 (CSP) 必须为其做好准备。要为不断高涨的 AI 流量做好网络方面的准备，需要的不仅仅是容量规划。网络投资重点、服务水平承诺等方面即将发生变化。AI 正在创造一个完全可观测的时代。企业（和消费者）现在需要实时洞察。这些洞察必须在需要时提供，无论是在家中，还是在办公室、集装箱货轮、仓库、炼油厂、工厂车间、矿场等地点。实现这一目标的机制非常复杂，但却可以创收。

Omdia观点:

谨防浪费 AI 所带来的多方面机会。CSP 才刚刚开始从 AI 中获益，而且获益匪浅。AI 技术正在帮助CSP重新设计流程、精简资源配置以及降低成本。AI 对网络服务和客户数字消费模式的影响同样值得关注。
拥抱价值从连接向体验的转变。消费者和企业正在经历对 AI 技术的顿悟。简单的 AI 工具能够帮助他们来寻求答案、自动化任务以及利用在线资源创建内容。AI 正在影响他们对自己愿意付费的数字体验以及合作伙伴应提供的服务包的期望。
预计 AI 将重构网络质量指标。简单的“五个 9”承诺和传统的可用性指标在借助 AI 丰富的世界中无法满足需求。AI 正在通过实时决策、情景智能和沉浸式体验改善成效。客户越来越期望 CSP 能提供体验保证，而不是简单的正常运行时间承诺。
利润的关键在于 AI 流量预测。CSP 需要考虑 AI 流量将如何经过其基础设施，以及流经基础设施的哪些位置。随着 AI 流量的增长，CSP 必须在合适的地方投资合适的基础设施。CSP 需要强大的数字架构，能够灵活地适应人工智能工作负载，并确保体验安全。

给CSP的建议

面向客户

赋能实时决策，聚焦对性能敏感的 AI。在这种情况下，关键决策和体验取决于针对低时延数据传输和工作负载处理的故障保护聚合和回程。

寻求追求高质量服务的企业。识别其任务成功依赖于高可用性、低时延网络的企业。这些企业更有可能拥有值得为其支付更高费用的关键应用，从而保证服务可用性、流量传输和往返时延。
采用灵活模式。鉴于AI会产生尖峰网络流量，企业首选的以固定价格采购静态带宽的方式并非最佳选项。提倡合同灵活性，例如提供带有固定和突发选项的网络即服务 (NaaS) 。这类方法可以缓冲网络消费模式和成本方面的大幅飙升。

运营层面

计划进行超额建设。超额建设数字基础设施，以支持将来需求量更高、更难以预测的网络流量。投资于支持实时运营灵活性的工具，从而在采用资源的同时不会有任何损失。
拥抱边缘计算。专用连接环境——数据中心内和云内——将出现极高的流量增长。将重点转移至边缘环境。使 AI 体验和决策更接近需求点。将工作负载分配到边缘还可以对环境产生积极影响。
思考结构而不是网络。AI 服务依赖于网络性能和云工作负载处理的紧密编排——数字资源的一种集成式“结构”。基础设施规划必须同时考虑网络和云使用需求，而不是孤立地考虑两者。

延伸阅读

以上为中文编译节选内容，如有任何疑义或需阅读完整英文内容，敬请参考Omdia英文报告《Road to 2030: AI and the Future of Network Services – Traffic Outlook and Implications》。Omdia订阅客户可在Knowledge Center中阅读更多来自Brian Washburn和Camille Mendler的观点与报告，或是通过Ask an Analyst服务就您关心的课题向他们进行咨询。