サービスプロバイダーがエッジAIの成長を機会として活かす方法

クラウドは大きなバックホールコストがかかり、リアルタイムのミッション クリティカルなAIアプリケーションを支えるには不十分です。 自動運転車やビデオ監視など、多くのAIアプリケーションはほぼリアルタイムのデータが必要です。 独自データをクラウドにさらすのは問題です。 個人情報や知的財産が漏れることを許せません。エッジAIの設計では、セキュリティを最優先に考えてください。

サービス プロバイダー ネットワークは、AI 搭載デバイスの最初の接続ポイントです。 サービス プロバイダーは、顧客を支えるインフラを提供できれば、エッジ AI のリソース活用の重要な入り口として最適な立場にいます。 エッジ AI 技術に基づくアプリケーション サービス (AS) を提供できるサービス プロバイダーは、AI 対応デバイスを持つ顧客へ重要なサービスを効果的に収益化できます。  

エッジAIへの投資は急速に増加しており、2030年までに年間ネットワークエッジAI支出が40億ドルを超えると予測しています。 サービスプロバイダーのあなたは、顧客のAIアプリケーションを確実に支え、健全なOTT AI関連収益を生み出すために、今すぐエッジAIインフラへの投資を始めるべきです。 

サービスプロバイダーは、AIアプリケーションから年間25億ドルを超える収益を生み出す準備が整っています。 現在のAIアーキテクチャはエッジAIインフラストラクチャを活用していませんが、あなたのビジネスはエッジAIソリューションを利用してAIアプリケーションを最適化したい、あるいはその必要があります。 サービスプロバイダーは、あなたに必要なエッジAI機能を提供するため、エッジAIインフラストラクチャを構築・提供する必要があります。 これにより、エッジAIリソースの利用率が大幅に増加します。

エッジAIは交通分野を変革しています。 コネクテッドカーの運転支援はエッジAIワークロードの中でも特に重要な用途です。低遅延とローカル推論がAIアプリケーションの成功を左右し、事故防止や運転パターンの最適化に欠かせません。 通信端での収益の60%以上を交通分野が占めると、今後の予測期間で見込まれています。

スマートシティでは、リアルタイムの交通監視、映像監視、リソース管理を駆使して、インフラとセキュリティの最適化を図ります。 2030年までに、スマートシティのAIワークロードの54%をネットワークエッジで処理し、デバイス内やオンプレミス処理からシフトしていきます。 遅延の改善と地域に特化した情報により、より効率的で安全な運用を実現できるでしょう。