电信行业大咖预测2024年的全球发展
电信行业大咖预测2024年的全球发展
虽然5G覆盖全球,人工智能重塑网络,数据中心发生变化,但于电信而言,前方的道路仍很复杂。消除数字鸿沟、防范复杂的欺诈行为、倡导可持续发展,同时谨慎采用新技术,这些都是2024年的优先事项。
随着生成式人工智能接管移动设备,物联网(IoT)的世界激增,5G的采用扩大,以及6G网络的基础奠定,2024年电信行业有望继续加速和增长。但是,尽管取得了这些进步,该行业仍面临着严峻的挑战。
由OpenRAN(开放无线接入网络架构)推动的电信供应链虚拟化、标准的缺乏、大数据的涌入以及DevOps管道的转型给供应商带来了压力。此外,随着智能手机成为数字宝藏,该行业面临着越来越多的网络犯罪分子的攻击,并将目光投向了移动领域。
Techopedia采访了一些电信行业的顶尖高管,他们分享了他们对2024年电信行业变化的预测。
数码鸿沟将缩小和扩大
正如国际电信联盟(ITU)2023年的报告所显示的那样,尽管世界见证了令人印象深刻的技术进步,但这些进步的分布并不均匀。
根据国际电联的报告,尽管全球有67%的人口上网,但仍有26亿人无法获得数字连接。这意味着在全球范围内,依然有大量人口无法享受到数字化的便利和资源。
Ciena首席技术官Jürgen Hatheier在采访时,谈到了隐藏在连接背后的人类问题。
我们常常把数字鸿沟和宽带接入联系在一起,因此,要消除数字鸿沟,就需要扩大高速互联网的接入,从而扩大全球就业市场、内容和信息的范围。然而,这只是问题的一部分。
在现代数字世界中,移动连接是经济和社会繁荣的标志,与金融机会和包容性有着内在联系。
互联网的缺乏影响到全球社会最脆弱的行业和群体。Hatheier警告道,这些社会经济差异的根本原因与科技产品和服务的成本有关。
"获得负担得起的设备是另一个需要克服的障碍。虽然100英镑的智能手机似乎是许多人的标准购买,但这超过了数十亿人的月收入,从而限制了其连接和参与能力。"
Hatheier表示,解决方案不仅仅是建设最先进的5G网络,还要确保每个人在市场上都有选择。
"5G或LEO连接不会白带来任何好处,除非能购买得起合适的设备来接入这些网络。新兴国家的许多企业已经制造了自己的廉价手机或廉价笔记本电脑,让人们可以使用,但仍有很多进展要做。"
Hatheier补充道,到2024年,在政府投资基础设施、设备价格合理、学校采用数字教育并将相关科目纳入课程的国家,数字鸿沟将缩小。如果这些因素没有得到满足,数字鸿沟预计会扩大。
分散经营为绿色电信铺平了道路
随着移动设备的普及和大数据传输的需求增加,电信网络也在进行转型以适应海量的信息流。而随着Open RAN的兴起,传统的网络硬件和软件正在迎来数字化和虚拟化的时代。这意味着网络操作将更加灵活和高效,同时也为网络提供了更多的创新和发展空间。这种转型不仅可以满足用户对高速、稳定和安全网络的需求,还能够推动整个行业的进步和发展。
正如Kristian Toivo,电信基础设施项目(TIP)的执行董事所解释的那样,对于性能的推动将带来可持续的影响。
"电信业正处于十字路口:其面临着满足日益增长的连接需求,同时减少碳排放的挑战。"
Toivo补充道,开放和分解网络的举措在2023年获得了势头,被认为可以增强供应商的互操作性和多样性,实现成本节约,并鼓励创新。
”然而,降低能耗和减少排放的承诺也将使OpenRAN,成为电信企业寻求在2024年实现可持续性目标的一个有吸引力的选择。"
根据数据显示,无线局域网在运营商总能耗中占据了73%的比重。如果我们对这些无线局域网进行分类,运营商就能更好地管理网络,并解决能源效率低下的问题。此外,通过消除耗电的传统设备,我们还能为打造更环保的网络铺平道路。
Toivo认为,向开放和分解网络的日益转变将使电信企业在2024年减少能源消耗。这将使其成为为子孙后代建设一个更加可持续和相互联系的世界的建筑师。
数据中心和边缘、微型数据中心的兴起
Ciena的Hatheier补充道,网络的转型和可持续性问题也是数据中心和边缘数据中心兴起的原因。
“大量的大型数据中心建设仍在亚洲和澳大利亚的大部分地区进行。“
尽管北美和欧洲的增长速度略有放缓,但预计到2024年,边缘数据中心将开始出现,运营商将准备在多个地点而非中心进行对等。
Hatheier解释道,新的数据中心和网络边缘的微数据中心正在出现,以减少中心位置电网的电力消耗,提高可持续性。
印度是一个典型的例子,该国的许多数据中心都使用煤炭作为能源供应。与北美或欧洲相比,印度人均的数据存储能力只有十分之一。
"对于我们而言,在不可再生能源可用的地方,以及人口众多、人口密集的地方,为数据中心供电仍将是一个全球性的挑战。"
人工智能的增长将激发对更智能的自适应网络的需求
随着企业采用生成式人工智能和新的电信网络,并需要先进的人工智能来进行日常运营,传统网络正在迅速过时,无法提供技术平稳运行所需的计算能力。
Ciena战略高级总监Loudon Blair认为,企业的人工智能动态需求可以有效地应对软件定义广域网(SD-WAN)等技术。
"到2024年,SD-WAN、多云网络和网络即服务(NaaS)将被定位为业务连接领域的关键解决方案,为管理广域网提供以软件为中心的方法。"
Blair补充道,以云为中心的SD-WAN解决方案提供了一种应用感知架构,允许网络智能地适应各种软件应用的不同需求,包括人工智能。
"SD-WAN能够根据不同应用的特征识别和优先考虑流量,这为更高效和响应更快的网络基础设施奠定了基础,可以应对当前和未来的云和人工智能工作负载挑战。”
短信成为诈骗者的新游乐场
相比之下,BICS安全与分析主管Katia Gonzalez则把重点放在了更严峻的问题上。Gonzalez表示,短信有望在2024年取代电话,成为最大的威胁之一,而人工膨胀流量(AIT)将目标对准企业和终端用户。
"与电话相比,这些欺诈计划变得更加具有侵略性和复杂性,这使得其特别难以被发现和阻止。和电话一样,监管框架根本无法跟上短信和AIT的演变。"
Gonzalez补充道,该行业需要在2024年合作制定一项战略,以阻止短信欺诈和AIT。
人工智能和机器学习在解决这个难题中起着重要的作用,但更重要的是,运营商需要投入资源,使用正确和最新的数据来训练这些模型,以便有效地发现网络异常。
Gonzalez强调了合作对于解决安全挑战的重要性。他认为全球运营商应该共享情报,相互学习经验。他警告说,如果行业没有一个监管框架,允许机器学习分析人员访问短信内容以防止欺诈,那么预防措施就会过时。
运营商面临着一个挑战,就是如何确保电信服务的安全可靠,同时也符合整个生态系统的利益。我们迫切需要重建人们对电信行业的信任,否则运营商可能失去客户。因此,运营商应该采取措施来应对这个挑战。
人工智能:CISO的角色、可靠性和DevOps管道
Telstra Purple EMEA负责人Rob Robinson表示,随着数据点、端点和云边缘部署的激增,首席信息安全官(CISO)将转向人工智能,以更少的投入做更多的事情。
“目前,监控和管理安全的专业人员数量令人震惊地增加。随着云计算和智能边缘部署的普及,这一数字在未来几年将继续上升。”
Robinson确信,随着人工智能在网络安全领域的兴起,首席信息安全官将扮演更多的指挥者角色。其表示,除了大肆宣传之外,人工智能还有潜力,因为其非常适合解决一些安全行业最棘手的问题,如威胁检测、分类和响应。
人工智能对于CISO的作用是不可替代的,因为它能够提供更高效、更智能的解决方案。那些不使用人工智能的CISO可能会被取代。随着时间的推移,CISO将继续保护组织,并且我们将会看到更多基于人工智能的解决方案的出现。预计到2024年,人工智能将再次改变CISO所需的必备技能。
尽管无人能否认人工智能将取代耗时且重复的日常任务,但Sonatype首席技术官Jeff Wayman表示,人工智能是一把双刃剑。
"人工智能在安全方面不能依赖,而且会在未经审查的OSS(运营支持系统)下传播。”
尽管Wayman认为人工智能可以通过适当的培训和环境来弥补安全实践的不足,但他也认为企业无法依靠人工智能来填补这个空白。
“人工智能的兴起包含在一切事物中,但被终端用户或消费者混淆了,这意味着我们可能会看到类似于许可的情况,OSS的消费者可能不会完全意识到信息安全问题,因为包含了未公开的人工智能组件。”
Qt Group高级产品经理Peter Schneider也谨慎地走在人工智能的道路上。其解释道,使用人工智能加速一个DevOps流程将不可避免地导致其他领域的大规模延迟。
“要创造出一款可爱的产品,编码本身只是众多任务之一。虽然产品本地化、代码文档和生成测试也将通过GenAI得到提升,但人工代码审查、代码性能分析和其他质量保证任务将成为新的瓶颈。”
Schneider补充道:“尽管生成式人工智能因其对开发人员生产力的潜在好处而备受赞誉,但其也容易出现缺陷,并将不可避免地将DevOps管道中的瓶颈从编程转移到其他领域。”
”随着企业生成更多自动化代码,对错误和安全漏洞进行更多测试,雇佣数百名编码人员是不可持续的。因此,开发运维团队将不得不将通常不自动化的过程自动化——软件测试。“
总结
虽然创新和增长比比皆是,但随着5G成为主流,人工智能改变网络,以及数据中心不断发展,电信的前路仍是艰难的。
弥合数字鸿沟,保护网络免受复杂欺诈的侵害,并在安全采用新技术的同时确保可持续的做法是当务之急。
在一个竞争一直是常态的行业,最大的障碍是心态和商业文化的转变,因为未来的任务需要巨大的努力、共同的承诺和国际合作。
有了对电信业的预测,领导人已经准备好迎接2024年的挑战。他们正在努力建设一个更包容、更安全、更相互联系的世界,因为这是远离潜在危险、风险和威胁的唯一途径。
以上是电信行业大咖预测2024年的全球发展的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)发布博文,宣布将出席8月6日至8日,在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的全球半导体存储器峰会FMS2024,展示诸多新一代产品。未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage)简介前身是主要面向NAND供应商的闪存峰会(FlashMemorySummit),在人工智能技术日益受到关注的背景下,今年重新命名为未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage),以邀请DRAM和存储供应商等更多参与者。新产品SK海力士去年在
