NVIDIA تبختر في Telco Transformation Stuff في GTC وتعلن عن اعتماد AT&T للذكاء الاصطناعي
عقدت شركة NVIDIA الرائدة في سوق وحدة معالجة الرسومات (GPU) مؤخرًا مؤتمر تقنية GPU الافتراضي (GTC). العرض مليء بتحديثات المنتج حول كيف يمكن للحوسبة المتسارعة والذكاء الاصطناعي (AI) تغيير الطريقة التي نعمل بها ونعيشها ونستمتع بها. تم توجيه الكثير من محتوى GTC التاريخي نحو المتبنين الأوائل للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الرعاية الصحية والألعاب والوسائط والترفيه والعلوم والبحث.
كانت إحدى الجلسات الأكثر إثارة للاهتمام في GTC حول كيفية تمكين الذكاء الاصطناعي لشركات الاتصالات من تغيير نفسها. كان تحول شركات الاتصالات موضوعًا كبيرًا في المؤتمر العالمي للجوال الأخير وهو أمر كان العالم ينتظره، لكن شركات الاتصالات هي مجموعة شركات بطيئة الحركة. ومع ذلك، فإن الحاجة إلى التطور موجودة، حيث يحتاج مقدمو الخدمات إلى خفض تكلفة عملياتهم وإنشاء خدمات جديدة مدرة للدخل، ويوفر الذكاء الاصطناعي مسارًا لكليهما.
كجزء من هذه المناقشة، أعلنت الشركة أن AT&T تميل إلى اعتمادها على NVIDIA، حيث تتبنى المجموعة الكاملة من عروض الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لتحويل عملياتها وتحقيق أهداف الاستدامة من خلال الاعتماد على الذكاء الاصطناعي المدعوم من NVIDIA لمعالجة البيانات، وتحسين توجيه أسطول الخدمة وبناء الصور الرمزية الرقمية لدعم الموظفين وتدريبهم.
AT&T ليست شركة الاتصالات الوحيدة التي تعمل مع NVIDIA. شاركت كل من Fujitsu وNTT Docomo وNTT East وNTT West و SingTel وSK Telecom و Vodafone جميعًا في GTC، وتسرد الشركة العديد من شركات الاتصالات كعملاء.
فيما يلي أهم خمس طرق تقول NVIDIA إنها تساعد هذه الشركات على تحقيق قفزات هائلة في قدراتها التشغيلية.
معالجة المزيد من بيانات Telco بشكل أسرع
تدعم جميع المزايا المدرجة أدناه والتي يمكن أن تقدمها العمليات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي القدرة على معالجة البيانات بشكل أسرع. على سبيل المثال، باستخدام الذكاء الاصطناعي المدعوم بوحدة معالجة الرسومات، حققت AT&T تسريعًا بمقدار 3.5 مرة في معالجة أعباء عمل البيانات الخاصة بهم على Databricks مع التقليل بنسبة 40٪ في تكاليف السحابة المرتبطة بمعالجة أعباء العمل هذه. من المؤكد أن الأنظمة التي تدعم GPU ليست رخيصة، لكن الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA Jensen Huang غالبًا ما يمزح مع وحدات معالجة الرسومات، “كلما اشتريت أكثر، كلما وفرت أكثر” عند مقارنتها بوحدات المعالجة المركزية فقط، وهذا مثال جيد على ذلك.
تحسين توجيه خدمة الاتصالات الأسطول
لطالما كانت إدارة التقنيات الميدانية على المستوى الإقليمي أو الوطني أمرًا شاقًا لأن الجدولة الفعالة هي المفتاح للحفاظ على انخفاض التكاليف وإسعاد العملاء، ولكن العمل الميداني – سواء أكان بناء الأنظمة أو إجراء عمليات التثبيت للعملاء أو الاستجابة لقضايا العملاء – لا يمكن التنبؤ به.
اعتادت AT&T، التي ترسل 30 ألف فني كل يوم، تشغيل عملية كثيفة البيانات لمدة ثلاث ساعات كل ليلة لتحديد الجدول الزمني المثالي لصباح اليوم التالي – والذي يمكن التخلص منه على الفور عندما تسوء الأمور في أول توقف مجدول. من خلال ترحيل العملية إلى تشغيل برنامج تحسين التوجيه الخاص بـ NVIDIA، قللت AT&T وقت المعالجة إلى حوالي ست دقائق. بالإضافة إلى تخفيض تكاليف السحابة بأكثر من 40٪، شهدت AT&T زيادة بنسبة 6٪ في عدد الوظائف التي يمكن لكل فني إكمالها كل يوم. علاوة على ذلك، ستتمكن شركة الاتصالات في النهاية من تشغيل العملية عدة مرات في اليوم لتمكين إعادة التوجيه في الوقت الفعلي حيث يتسبب التأخير في تغيير الجداول الزمنية.
تحسين تجارب الموظفين والعملاء
لا يخفى على أحد أن شركات الاتصالات قد كافحت تاريخيًا لتقديم تجارب عملاء رائعة لدرجة أن خدمة الاتصالات غالبًا ما تكون بمثابة الدعابات، كما هو الحال في هذه القصة القصيرة SNL التي توضح إلغاء الكابل. إن تمكين مركز الاتصال بالذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تغيير ذلك. تعمل حلول الذكاء الاصطناعي من NVIDIA الخاصة بتحويل النص إلى كلام وترجمة النص على إنشاء الأساس لروبوتات محادثة أكثر تطوراً يمكنها بالفعل مساعدة العملاء بدلاً من إحباطهم وتقديم المساعدة للوكلاء أثناء المكالمات.
وفقًا لـ NVIDIA، أبدت شركات الاتصالات أيضًا اهتمامًا كبيرًا بالذكاء الاصطناعي التوليدي وإنشاء متغير خاص بها من ChatGPT للمساعدة في خدمة العملاء والموظفين. إحدى حالات الاستخدام هي القدرة على استيعاب كميات هائلة من المعارف والوثائق ذات الصلة بالعمليات والإجراءات والسياسات واستخدام حل شبيه بـ ChatGPT لبناء تجارب خدمة ذاتية مخصصة.
تستكشف شركات الاتصالات أيضًا كيف يمكنهم استخدام محرك Omniverse Avatar Cloud Engine من NVIDIA، والذي يدير نماذج لغة كبيرة لبناء صور رمزية يمكن تشغيلها فوق روبوتات الدردشة لتعزيز تجارب العملاء بشكل أكبر، وتشغيل أكشاك البيع بالتجزئة، وحتى أن يصبحوا سفراء للعلامة التجارية أو وجهًا لشركة. وفقًا لـ NVIDIA، تستكشف AT&T العديد من حالات الاستخدام الداخلية والخارجية، مثل الصور الرمزية التي تدعم فرق تكنولوجيا المعلومات الداخلية، وتساعد في تعيين موظفين جدد، وحتى تقديم ملاحظات في الوقت الفعلي أثناء عمليات التفتيش الميدانية من خلال الجمع بين الصورة الرمزية وتحليلات الفيديو.
تخطيط وبناء وتشغيل شبكة الاتصالات
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا القدرة على لعب دور كبير في مساعدة شركات الاتصالات على تحسين بناء الشبكات. تتمثل الإستراتيجية الرئيسية التي تفكر فيها الشركات في إنشاء توائم رقمية تتضمن مجموعات بيانات ضخمة لجميع الأبراج الحالية والألياف والمرافق والأصول الأخرى – بما في ذلك ما يعرفونه عن المنافسين. يمكن للشركة بعد ذلك تراكب الخطط لمنشآت جديدة في عدد غير محدود من السيناريوهات لتحديد التكوينات المثلى بناءً على التكاليف، وفرص الأتمتة، وزيادة الكفاءة التشغيلية، وتحسين توافر الخدمة، وتجارب العملاء المحسنة، وما إلى ذلك.
تتيح التوائم الرقمية التعاون في الوقت الفعلي لتسريع عملية اتخاذ القرار، ويمكنها أن تلعب دورًا مهمًا في استمرارية الأعمال وتخطيط التعافي من الكوارث.
دعم الاستدامة
تدعي NVIDIA أنها تقدم أكثر منصات الحوسبة كفاءة في استخدام الطاقة في العالم. لست متأكدًا من كيفية التحقق من صحة هذا البيان أم لا، ولكن يمكنني القول إن استخدام وحدات معالجة الرسومات له تأثير كبير في أن تصبح أكثر خضرة عند مقارنتها بأنظمة وحدة المعالجة المركزية فقط. من خلال الجمع بين كفاءة وحدة معالجة الرسومات (GPU) والتسارع مع حلول البرامج الخاصة بها، تشهد الشركة زيادة في الأداء بمقدار 20 مرة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي، و18 مرة لتدريب النموذج، وخمس مرات لتحليلات البيانات مقارنة بتشغيل نفس أحمال العمل على وحدات المعالجة المركزية. هذا يعني أنه يمكن للشركات تحقيق تقدم كبير نحو أهداف الاستدامة الخاصة بها من خلال نشر عدد أقل من الخوادم لتحقيق نفس المستوى من الأداء أو أفضل.
تقدم NVIDIA أيضًا مجموعة من وحدات معالجة البيانات (DPUs)، والتي توفر ما يصل إلى 30٪ من توفير الطاقة مقارنة بوحدات المعالجة المركزية (CPU) وغالبًا ما تُستخدم عند أطراف الشبكة لتمكين الشركات من تفريغ التطبيقات من وحدات المعالجة المركزية (CPU) إلى معالج أكثر كفاءة في استخدام الطاقة.
لقد طال انتظار تحويل Telco. بينما كنت منتقدًا لشركات الاتصالات لعدم تحركها بشكل أسرع، أفهم أيضًا أن هذه شركات ضخمة ذات أنظمة معقدة تجعل التطور صعبًا للغاية. يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تقليل المخاطر بشكل كبير ومساعدة شركات الاتصالات في حل بعض أكبر التحديات التي تواجهها.
المصدر: networkcomputing
شاهد ايضا:
