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市場調查報告書
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2141119

人工智慧網格部署策略

AI Grid Deployment Strategies
出版日期: | 出版商: ABI Research | 英文 14 Pages | 商品交期: 最快1-2個工作天內

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簡介目錄

具體益處：

  • 我們評估分散式人工智慧 (AI) 基礎設施何時能夠產生足夠的商業價值，從而與集中式、超大規模資料中心業者AI 基礎設施競爭。
  • 在無線接取網路(RAN) 層級投資高速運算環境之前，我們將把 AI 網格投資的重點放在集中式和區域性推理機會上。
  • 我們優先考慮企業和工業人工智慧用例，在這些用例中，減少延遲、資料主權或資料移動是部署的合理理由。

重要問題的答案：

  • 隨著超大規模資料中心業者主導人工智慧價值鏈，電信業者如何避免淪為低利潤的基礎設施角色？
  • 編配在使分散式人工智慧基礎設施在經濟上可行方面發揮著什麼作用？
  • 企業、產業、受監管產業或消費者等哪些用例最有可能推動對去中心化人工智慧基礎設施的需求？

調查要點：

  • 對 AI 網格進行經濟評估（包括每個代幣的成本、圖形處理單元 (GPU) 利用率、電力和冷卻成本、工作負載密度、延遲值以及與集中式超大規模資料中心業者基礎設施的比較）。
  • 評估電信業者的獲利模式，包括站點租賃、基於 GPU 的直接運算服務、運算和網路服務捆綁包，以及具有應用程式介面 (API)、編配和計量功能的 AI 應用平台。

本報告的主要主要讀者：

  • 電信業者和基礎設施負責人需要考慮如何利用現有的資料中心、中心機房、交換器和邊緣資產，為人工智慧網格創造商機。
  • 一家電信業者正在考慮租賃站點、部署 GPU、捆綁 AI 推理和連接服務，或建立 AI 應用平台。
  • 人工智慧供應商、網路供應商和編配平台供應商，提供分散式人工智慧工作負載的部署、收費和服務等級協定 (SLA) 解決方案。

目錄

第1章 主要發現

第2章主要預測

第3章：主要公司和生態系統

  • AKAMAI
  • ATT
  • CISCO
  • 中國的生態系：中國移動、中國電信、中國聯通、華為
  • 超大規模資料中心業者：AWS、Google、微軟
  • MAVENIR
  • NOKIA
  • NVIDIA

第4章：人工智慧網格的部署策略

  • 第一級：集中式人工智慧基礎設施
  • 第二級：去中心化人工智慧基礎設施
  • 第三級：AI原生網路網格

第5章：人工智慧網格的經濟學與貨幣化

  • AI 網格應用案例
  • 電信公司可以從哪些方面創造收入？
  • 人工智慧網格的經濟學

第6章建議

簡介目錄
Product Code: AN-6594

Actionable Benefits:

  • Evaluate when distributed Artificial Intelligence (AI) infrastructure creates enough business value to compete with centralized hyperscaler AI infrastructure.
  • Focus AI grid investments toward centralized and regional inference opportunities before committing capital to Radio Access Network (RAN)-level accelerated compute deployments.
  • Prioritize enterprise and industrial AI use cases where latency, data sovereignty, or reduced data movement can justify deployments.

Critical Questions Answered:

  • How can telcos avoid being limited to low-margin infrastructure roles while hyperscalers capture most of the AI value chain?
  • What role will orchestration play in making distributed AI infrastructure economically viable?
  • Which enterprise, industrial, regulated, and consumer use cases are most likely to drive demand for distributed AI infrastructure?

Research Highlights:

  • Assessment of AI grid economics, including cost-per-token, Graphics Processing Unit (GPU) utilization, power and cooling costs, workload density, latency value, and comparisons with centralized hyperscaler infrastructure.
  • Evaluation of telco monetization options, including site leasing, direct GPU-based compute services, bundled compute and network services, and AI application platforms with Application Programming Interfaces (APIs), orchestration, and metering.

Who Should Read This?

  • Telco and infrastructure strategists who need to determine how existing data center, central office, exchange, and edge assets can support AI grid revenue opportunities.
  • Operators assessing whether to lease sites, deploy GPUs, bundle AI inference with connectivity, or build AI application platforms.
  • AI infrastructure vendors, networking suppliers, and orchestration platform providers with solutions for distributed AI workload placement, billing, and Service-Level Agreements (SLAs).

TABLE OF CONTENTS

1 KEY FINDINGS

2 KEY FORECASTS

3 KEY COMPANIES AND ECOSYSTEMS

  • 3.1 AKAMAI
  • 3.2 ATT
  • 3.3 CISCO
  • 3.4 CHINESE ECOSYSTEM CHINA MOBILE CHINA TELECOM CHINA UNICOM AND HUAWEI
  • 3.5 HYPERSCALERS AWS GOOGLE AND MICROSOFT
  • 3.6 MAVENIR
  • 3.7 NOKIA
  • 3.8 NVIDIA

4 AI GRID DEPLOYMENT STRATEGIES

  • 4.1 LEVEL 1mdashCENTRALIZED AI INFRASTRUCTURE
  • 4.2 LEVEL 2mdashDISTRIBUTED AI INFRASTRUCTURE
  • 4.3 LEVEL 3mdashAI-NATIVE NETWORK GRID

5 AI GRID ECONOMICS AND MONETIZATION

  • 5.1 AI GRID USE CASES
  • 5.2 WHERE CAN TELCOS MAKE MONEY
  • 5.3 AI GRID ECONOMICS

6 RECOMMENDATIONS