Doanh nghiệp số

Chiến lược AI nào cho các nhà khai thác mạng viễn thông?

Nguyễn Văn Yên, Uỷ viên HĐTV VNPT • 04/09/2024 06:25

Các nhà mạng đang nắm giữ một kho dữ liệu khổng lồ nhưng chưa được sử dụng đúng mức. Việc ứng dụng AI sẽ biến nguồn dữ liệu này thành mảnh đất màu mỡ để phát triển các dịch vụ mới, nâng cao chất lượng của các dịch vụ hiện có, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và hợp lý hóa hoạt động kinh doanh

“
Tóm tắt:
-Dữ liệu và AI trong viễn thông: Các nhà mạng đang sở hữu khối lượng dữ liệu lớn nhưng chưa được tận dụng đúng mức. AI có thể giúp chuyển hóa dữ liệu thành công cụ nâng cao dịch vụ và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
- Xu hướng ứng dụng AI: Sự phát triển của 5G và IoT đã thúc đẩy các nhà mạng chú trọng đến AI từ năm 2016. Gần đây, GenAI nổi bật như một công cụ chiến lược, đặc biệt sau khi ChatGPT của OpenAI ra mắt.
- Lợi ích kinh tế từ AI: AI được dự đoán sẽ tạo ra giá trị lớn cho các nhà mạng, bao gồm cắt giảm chi phí và tạo ra nguồn thu mới. McKinsey ước tính GenAI có thể mang lại 100 tỷ USD cho ngành viễn thông.
- Ứng dụng AI trong tổ chức: AI cần được áp dụng trên mọi cấp độ của tổ chức, từ bộ phận phân tích dữ liệu đến các chức năng quản trị. Nhiều nhà mạng đã thành lập các đơn vị chuyên trách AI và xây dựng các trung tâm xuất sắc về AI.
- Rủi ro khi ứng dụng AI: Thách thức trong việc tuyển dụng nhân lực AI, quản lý dữ liệu và đảm bảo sự an toàn trong việc triển khai AI là những vấn đề mà các nhà mạng phải đối mặt. Quản trị AI là yếu tố quan trọng để đảm bảo triển khai thành công và bền vững.
- Chuẩn bị dữ liệu cho AI: Để ứng dụng AI hiệu quả, các nhà mạng cần chuẩn bị dữ liệu sạch, nhất quán và đảm bảo mô hình dữ liệu chung. Việc thu thập và xử lý dữ liệu đang là một thách thức lớn, yêu cầu đầu tư lớn vào phân tích và quản lý dữ liệu.

Tình hình ứng dụng AI cho telco

Sự phát triển của công nghệ 5G, IoT và khối lượng Dữ liệu lớn ngày càng tăng là những yếu tố thúc đẩy các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông chuyển sự chú ý sang AI. Một số nhà mạng lớn, nhiều tham vọng đã bắt đầu áp dụng AI vào những năm 2016, 2017 và đến năm 2019 - 2020 lĩnh vực viễn thông ghi nhận việc áp dụng mạnh mẽ AI ở các nhà mạng trên thế giới. Trong khoảng 12 - 15 tháng gần đây (từ khi xuất hiện OpenAI với Chat GPT), nhận thức về GenAI đã mở rộng từ một công cụ tạo nội dung dựa trên AI sang một nền tảng chiến lược và nhanh chóng trở thành trung tâm tư duy của hầu hết mọi nhà cung cấp dịch vụ viễn thông trên toàn thế giới.

Báo cáo nghiên cứu của Allied market research [6] về AI trong thị trường viễn thông năm 2022 cho thấy: “AI toàn cầu về quy mô thị trường viễn thông được định giá 1,2 tỷ USD vào năm 2021 và dự kiến đạt 38,8 tỷ USD vào năm 2031, tốc độ tăng trưởng CAGR là 41,4% từ năm 2022 đến năm 2031”. Các công ty viễn thông (telcos) đang chuyển sang sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ quan trọng cho sự đổi mới, hiệu quả hoạt động và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Ericsson nhận định [1], AI sẽ mang lại giá trị chưa từng có trong các ngành bao gồm cả lĩnh vực viễn thông. Đối với các nhà mạng AI sẽ mang đến cơ hội tối ưu hóa hoạt động mạng, cải thiện trải nghiệm của khách hàng, giảm chi phí, góp phần phát triển bền vững, tạo ra các nguồn doanh thu mới v.v..

Gartner [2] đã thực hiện khảo sát và phân nhóm 29 công nghệ liên quan đến AI thành 5 nhóm: Công nghệ lõi AI, công nghệ trên nền GenAI; Công nghệ AI tập trung vào dữ liệu; Công nghệ AI Trust. Xu hướng triển khai các công nghệ trên nền GenAI được dự báo sẽ tăng mạnh trong khoảng từ 1 - 3 năm tới.

Các Telco nhìn nhận GenAI là một bước ngoặt, động lực mạnh mẽ để góp phần bứt phá về doanh thu, tiết kiệm chi phí và thay đổi cơ bản bức tranh trải nghiệm dịch vụ của người dùng. Nhiều nhà mạng xem GenAI là trọng tâm chính trong chiến lược AI của mình.

Đo lường mức độ tác động kinh tế của AI/GenAI

Việc đo lường tác động kinh tế của AI đối với ngành viễn thông không phải là một nhiệm vụ dễ dàng vì các trường hợp sử dụng (usecase) tiềm năng rất rộng và đa dạng và ước tính giá trị thị trường rất khác nhau từ các nguồn khác nhau. Tuy nhiên, nhiều nhà mạng thống nhất lợi ích của AI đối với hoạt động kinh doanh của Telco là rất lớn. Ví dụ [4]:

- Cắt giảm lao động, việc làm do AI và tự động hóa. BT (Vương quốc Anh) ước tính có thể cắt giảm 10.000 việc làm vào năm 2030 bằng cách tận dụng số hóa và tự động hóa.

- Tạo doanh thu mới nhờ ra mắt các sản phẩm hỗ trợ AI. SK Telecom (Hàn Quốc) tin rằng có thể tạo ra doanh thu liên quan đến AI lên tới 25.000 tỷ KRW (khoảng 18,5 tỷ USD) vào năm 2028.

- Giúp tiết kiệm chi phí hoặc tăng doanh thu. McKinsey ước tính rằng GenAI có thể tạo ra giá trị gia tăng lên tới 100 tỷ USD cho lĩnh vực viễn thông.

Các nhà mạng đo lường lợi ích của mỗi trường hợp sử dụng AI dựa trên 2 khía cạnh: Tài chính (Tiết kiệm thời gian (có thể định lượng), tiết kiệm chi phí, tăng doanh thu) và phi tài chính (sự hài lòng của nhân viên, sự hài lòng của khách hàng, tiết kiệm thời gian ở mức ít và khó định lượng, phát triển bền vững)

Ứng dụng AI ở đâu trong telco và tổ chức triển khai AI

Các nhà mạng xem AI là ưu tiên chiến lược được áp dụng vào các tác vụ, bộ phận liên quan đến phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, sự bùng nổ của GenAI trong thời gian gần đây đã đặt ra một số quan điểm về việc ứng dụng AI trong Telco nói riêng như sau:

- Các lĩnh vực ứng dụng AI trong telco:

- AI là một công cụ sáng tạo, vì vậy AI cần phải được cung cấp cho mọi nhóm (task force) trong công ty.

+ Cần phải nỗ lực hết sức để làm cho AI trở nên dễ sử dụng, ngay cả đối với những nhóm có năng lực công nghệ thấp.

+ Các đơn vị chuyên trách về AI cần có khả năng biết các thực tiễn triển khai áp dụng các usecase AI thành công và xây dựng được mô hình, cách thức phù hợp cho việc tái áp dụng các usecase này trong toàn tổ chức.

+ Quá trình dân chủ hóa quyền truy cập vào AI cần đi kèm với việc triển khai các phương pháp FinOps mới cho AI để quản lý rủi ro về chi phí khi áp dụng AI

+ Cần xây dựng và triển khai một chương trình quản trị AI để giảm nguy cơ phát sinh chi phí ngoài kiểm soát, đồng thời khuyến khích việc sử dụng và thử nghiệm AI.

- Tổ chức triển khai AI trong Telco

Xây dựng vị trí Giám đốc trải nghiệm khách hàng CXO AI có chuyên môn và được giao quyền để thúc đẩy ứng dụng, phát triển sản phẩm dịch vụ AI (Ví dụ Steve Jarrett được bổ nhiệm Chief AI Officers (CAIOs) Orange Innovation, 12/2023; Deepika Adusumilli, 10/2023 tại BT; Chung Suk- guen tại SK Telecom).

Thành lập đơn vị trực thuộc để phát triển AI, ví dụ Proximus Ada là một công ty con của nhà mạng Proximus (Bỉ) đặc biệt tập trung vào phát triển năng lực an ninh mạng và AI phục vụ đáp ứng các yêu cầu nội bộ của Proximus và cung cấp dịch vụ cho khách hàng B2B.

Tách các biệt chức năng AI nội bộ và AI phục vụ giao diện khách hàng. Thay vì xây dựng một tổ chức AI tập trung, Telefónica đã quyết định chia thành hai bộ phận: Hiểu biết sâu sắc về khách hàng và sáng tạo; Mạng lưới, hệ thống CNTT và chuyển đổi số (CĐS) nội bộ theo hướng AI.

Việc phân chia trách nhiệm này đặc biệt thú vị vì trọng tâm của GenAI thiên về hướng tới khách hàng hơn là các chức năng mạng, trong khi AI dự đoán (predictive AI) ngày càng trở thành công nghệ được sử dụng cho mục đích tự động hóa mạng.

Tổ chức AI như một chức năng kinh doanh mới. Ví dụ, China Mobile và SK Telecom đang đầu tư mạnh mẽ vào AI để cung cấp các sản phẩm và dịch vụ mới. Trọng tâm của cả hai nhà mạng là xây dựng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của riêng họ bao gồm các giải pháp và tính năng ưu việt nhất, đồng thời bán quyền truy cập cho các doanh nghiệp (DN) và các nhà mạng khác.

Thành lập Trung tâm xuất sắc CoE AI (Center of Excellence).

Trong cuộc khảo sát của TMFrum (2023) [4], 53% nhà mạng cho biết họ đã thành lập AI CoE. Nhưng quy mô, phạm vi và vai trò chính xác của AI CoE khác nhau đáng kể. Ví dụ, Vodafone Ziggo (Hà Lan) có trung tâm AI CoE tập hợp các chuyên gia về khoa học dữ liệu của công ty.

Telefónica có trung tâm AI CoE toàn cầu do phận Mạng lưới và CNTT chịu trách nhiệm, AI CoE này chuyên về dữ liệu và kiến trúc AI phục vụ mục tiêu chuyển đổi sang mô hình dữ liệu chung (common data model) và nghiên cứu các công nghệ và giải pháp AI.

Nhà mạng e& (Trung Đông) có một trung tâm CoE trong đó mỗi bộ phận/chức năng chủ chốt đều có một đại diện, chức năng quản trị AI đặt lên hàng đầu với sứ mệnh đảm bảo rằng các usecase AI thành công sẽ được nghiên cứu và áp dụng ở các bộ phận khác nhau.

AI như một chức năng nền tảng. Một số nhà mạng đã xây dựng - hoặc đang xây dựng - các nền tảng AI được thiết kế để giúp các bộ phận khác nhau của tổ chức có thể truy cập được.

Ví dụ: Vodafone có nền tảng AI cũng cung cấp các công cụ tự phục vụ và tài liệu đào tạo cho các nhóm khác nhau để xây dựng các usecase của riêng họ. SK Telecom có Intelligence Platform cho phép toàn bộ tổ chức có quyền truy cập vào LLM mà SKT đang phát triển.

- Quản trị AI

Các yêu cầu về quản trị AI. Nhiều yêu cầu quản trị đối với AI nằm trong chương trình quản trị dữ liệu hiện có. Tuy nhiên, cần có các biện pháp bảo vệ bổ sung dành riêng cho AI để đảm bảo rằng các công cụ và hệ thống AI luôn an toàn và có đạo đức. Có hai loại chương trình quản trị AI:

- Chương trình quản trị bên ngoài được thiết kế để bảo vệ các cá nhân và tổ chức bên ngoài công ty.

- Chương trình quản trị nội bộ được thiết kế để bảo vệ nhân viên, đảm bảo rằng AI được triển khai thành công và bền vững trên toàn DN.

Các chương trình quản trị nhằm bảo vệ con người và tổ chức bên ngoài công ty có xu hướng được luật hóa và mang tính quy phạm. Ví dụ: Liên minh châu Âu (EU) đã thông qua Đạo luật AI vào tháng 12/2023 và có hiệu lực vào năm 2025, Mỹ đã ban hành Sắc lệnh hành pháp về AI vào 10/2023.

Các quy định quản lý chặt chẽ của nhà nước có thể giúp Telco phát triển các công nghệ và năng lực qua đó có thể kiếm tiền từ bên ngoài, đặc biệt là quốc gia có các quy định nghiêm ngặt về chủ quyền dữ liệu.

Ví dụ, China Mobile cho rằng các phương pháp mà họ áp dụng để đáp ứng luật AI có thể giúp phát triển các công nghệ bảo mật từ đó cung cấp cho khách hàng của mình. Swisscom đang thử nghiệm xây dựng cơ sở hạ tầng AI của riêng mình và phát triển kiến thức chuyên môn nội bộ mà công ty có thể sử dụng khởi tạo giá trị và giải pháp mới trong hoạt động kinh doanh dịch vụ CNTT.

Sự xuất hiện của GenAI cũng đang thúc đẩy yêu cầu cải thiện quản trị AI nội bộ: Thúc đẩy quy mô; Quản lý chi phí; Bảo vệ tổ chức khỏi hậu quả của việc sử dụng kết quả không chính xác; Giảm rủi ro nợ kỹ thuật; Đề phòng nguy cơ dữ liệu mô hình đào tạoLLM bị “hỏng”; Bảo vệ tổ chức khỏi vi phạm quyền sở hữu trí tuệ (SHTT)/bản quyền.

Rủi ro khi ứng dụng AI trong DN

Khảo sát của TMforum 2023 đối với rủi ro khi ứng dụng GenAI trong Telco bao gồm:

3.1. Nhân lực cho AI

Trong quá trình tìm kiếm nhân lực về AI, hầu hết các Telco đều gặp bất lợi so với các công ty công nghệ, đặc biệt khi thuê nhân tài trẻ. Các công ty công nghệ thường đưa ra mức lương tốt hơn, thăng tiến nghề nghiệp nhanh hơn và văn hóa DN linh hoạt hơn đáng kể.

Khảo sát của TM Forum về nhu cầu nhân lực cho Telco theo từng chuyên môn [4], cho thấy rằng các kỹ năng về AI/học máy, phân tích dữ liệu và tự động hóa đang có nhu cầu cao (64%, ít hơn so với Security là 69%).

Về độ khó đối với kỹ năng Telco có thể tuyển được, 59% người được hỏi cho biết chuyên gia về khoa học dữ liệu/phân tích dữ liệu và chuyên gia về AI/ML có độ khó tuyển dụng cao (chỉ sau security 63%).

Tại MWC 2024, Korea Telecom (Hàn Quốc) tuyên bố tuyển dụng tới 1.000 chuyên gia AI và kỹ thuật số trong năm nay với nỗ lực trở thành công ty AICT - AI và ICT. Đồng thời KT cũng tăng cường đào tạo nội bộ kỹ năng AI để thay đổi hoàn toàn DNA của KT theo hướng AI.

China Mobile đã thành lập Jiutian vào năm 2019 như một nền tảng hỗ trợ tham vọng trở thành một nhà mạng có mức độ tự động hóa cao 2025. Nền tảng AI có thể được các nhà phát triển bên ngoài truy nhập thông qua các API mở. 10/2023, China Mobile đã đã phát triển LLM của riêng mình như một phần của Jiutian. Ban đầu chỉ với 20 kỹ sư về AI, đến nay China Mobile có 600 kỹ sư AI và dự định sẽ đạt con số 1000 và cuối năm 2024.

Vodafone đang hợp tác với các công ty siêu cấp (hyperscaler) cho nền tảng AI, nhưng vẫn cần các kỹ năng về vận hành AI (AIOps) cũng như phân tích, tự động hóa, đám mây (cloud) và nền tảng. Vodafone đang thu hút nhân tài bằng cách tuyển dụng làm việc toàn thời gian.

Ashish Yadav, Giám đốc cấp cao của Capgemini cho biết, các Telco đang tăng cường tìm kiếm các nhân sự cao cấp liên quan đến Cloud và AI ở cấp độ kiến trúc sư thông qua các công ty tích hợp hệ thống như hình thức Insourcing. Định nghĩa insourcing có thể có nhiều cách hiểu khác nhau, nhưng trong bối cảnh này các Telco “đối xử” với các nhân sự cao cấp của công ty đối tác như một thành viên trong nhóm làm việc của Telco.

Hầu hết các công ty viễn thông cũng tăng cường đào tạo lại và nâng cao kỹ năng để chủ động được nguồn nhân lực AI theo yêu cầu. Trên thực tế, cách tiếp cận này có thể tiết kiệm chi phí hơn so với việc tuyển mới và đang có xu hướng áp dụng cho tất cả các kỹ năng khó tuyển dụng khác.

Trong khảo sát của TMForum về nhà mạng cần làm gì để khai thác hiệu quả AI và học máy, 60% số người được hỏi cho rằng việc đào tạo cho các nhân sự hiện có về nhiều kỹ năng AI có mức độ tác động lớn, 39% nhận định có tác động đáng kể.

Theo McKinsey & Company, GenAI đang buộc các nhà mạng phải phát triển kiến thức chuyên môn về AI trong nội bộ đồng thời yêu cầu các kỹ năng mới từ người dùng, ví dụ Prompt engineering - kỹ năng đặt câu hỏi để nhận được phản hồi tốt nhất từ LLM. Các nhà mạng cũng cần thuê các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia trong các lĩnh vực “những người hiểu dữ liệu nào cần thu thập và cách thức thu thập, cũng việc giám sát, đánh giá chất lượng các dạng liệu mới được các hệ thống GenAI tạo ra và sử dụng”.

3.2. Mức độ sẵn sàng về dữ liệu cho ứng dụng AI

Kiến trúc dựa trên dữ liệu là chìa khóa để duy trì độ chính xác và nhất quán giữa các mảng trong nhà mạng. Việc sử dụng mô hình dữ liệu chung để đảm bảo dữ liệu chảy trơn tru qua tất cả các hệ thống và được cung cấp chính xác trong tất cả quy trình làm việc tự động.

AI cần dữ liệu và phân tích dữ liệu cần AI. Hiện nay, nhiều nhà mạng đang gặp những thách thức đáng kể trong việc đưa ra các chiến lược dữ liệu mạch lạc để khai thác triệt để công nghệ AI. Những nhà mạng đang ở giai đoạn đầu thử nghiệm AI có thể đánh giá thấp những gì cần thiết, đặc biệt về mặt dữ liệu để triển khai AI trên quy mô lớn và thành công.

Nhiều nhà mạng thiếu chiến lược gắn kết cho phép dữ liệu chảy theo chiều ngang (horizontal) trong toàn tổ chức theo một mô hình dữ liệu duy nhất.

Một số thách thức cụ thể trong việc chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng cho AI:

Thiếu dữ liệu sạch, dữ liệu rõ ràng, nhất quán và có thể sử dụng được để có thể áp dụng cho các bộ phận khác nhau của hoạt động kinh doanh từ mạng lưới đến cung cấp dịch vụ và trải nghiệm khách hàng. Đây là yếu tố rất quan trọng đối với tất cả các quy trình xung quanh việc thực thi dựa trên dữ liệu, dựa trên AI.

Thiếu mô hình dữ liệu chung (dữ liệu hiện đang được thu thập từ nhiều nhà cung cấp (vendor)) dẫn đến việc tập hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc cực kỳ tốn thời gian.

Thiếu bối cảnh dữ liệu, không biết đầy đủ về phương thức thu thập dữ liệu, thời điểm, nơi thu thập và thu thập cho những mục đích gì. Đây là một trở ngại đặc biệt đáng kể mà các Telco phải vượt qua nếu muốn triển khai GenAI hoặc bất kỳ loại mô hình học máy nào khác.

Các nhà mạng đều thấy được giá trị của dữ liệu và đã đẩy mạnh đầu tư vào phân tích dữ liệu. Omdia ước tính đến năm 2025 các nhà mạng toàn cầu sẽ đầu tư khoảng 2,5 tỷ USD cho phân tích dữ liệu.

Trên thực tế, thời gian và đầu tư vào việc thu thập, làm sạch, chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu ở định dạng phù hợp thường cao hơn một cách không tương xứng so với thời gian sử dụng dữ liệu đó. Quá trình tạo hồ dữ liệu và kho dữ liệu đã diễn ra trong nhiều năm nhưng nó vẫn chưa mang lại cho nhà mạng khả năng triển khai AI trên quy mô lớn trong toàn tổ chức.

Sự ra đời của các sáng kiến và phân tích dựa trên AI đã thúc đẩy nhu cầu cũng như yêu cầu sử dụng dữ liệu đa dạng và linh hoạt hơn ví dụ:

- AI/học máy yêu cầu khối lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo các mô hình

- Cần bộ dữ liệu đa dạng và nhiều loại dữ liệu để đảm bảo kết quả AI không thiên vị

- Thêm các lớp dữ liệu để thể cải thiện độ chính xác của mô hình và tác động của ứng dụng

- Các mô hình phải được đào tạo liên tục với thông tin mới nhất để duy trì hiệu suất dự đoán, đặc biệt là trong môi trường năng động

- Dữ liệu phải có sẵn theo thời gian thực cho các chức năng kinh doanh quan trọng, chủ yếu là trên môi trường có độ tương tác cao

- Sự ra đời của GenAI đã mang lại cho các nhà mạng cơ hội tận dụng lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc hiện có, tuy nhiên các dữ liệu này cần phải được gắn thẻ và làm sạch trước khi đưa vào LLM.

Để có các bước tiến mạnh mẽ về AI xét trên khía cạnh dữ liệu, các nhà mạng cần có sự thay đổi toàn diện về cách tiếp cận dữ liệu đang “chảy” trên hệ thống đôi khi là sự thay đổi về văn hóa DN. Yếu tố then chốt là xây dựng mô hình dữ liệu chung và tạo ra một nguồn dữ liệu chuẩn xác duy nhất.

Xây dựng một nguồn dữ liệu chuẩn xác duy nhất là một nhiệm vụ cực kỳ phức tạp cho đến nay vẫn vượt quá khả năng của hầu hết các nhà mạng do tính phân mảnh của dữ liệu. BT, Deutsche Telekom và Telefónica đã thực hiện các bước để giải quyết vấn đề này bằng cách chuyển tất cả dữ liệu của họ sang đám mây công cộng. Ví dụ: trong hai năm qua, BT đã chuyển hơn 90% dữ liệu của mình sang Google Cloud Platform.

Phương án lập kiến trúc, xây dựng, mua và nhân rộng AI

Có nhiều điểm tương đồng giữa AI/GenAi và điện toán đám mây mà nổi bật đó là sự chuyển đổi về công nghệ và bị chi phối bởi các nhà cung cấp dịch vụ siêu cấp (hyperscaller). Các nhà mạng cũng đối diện với cùng một vấn đề, một câu hỏi đối với AI và Cloud: Cái gì cần mua và cái gì cần tự xây?

Cách thức tiếp cận AI của nhà mạng chủ yếu được định hình thông qua nguyên tắc cốt lõi về kiến trúc mở và khả năng kết hợp. Omair Ahmed Khan của Deutsche Telekom cho biết hầu hết các dự án AI của công ty đều liên quan đến sự kết hợp giữa xây dựng và mua các thành phần khác nhau, “Deutsche Telekom có sự kết hợp giữa chiến lược xây dựng và mua, và phần mua chưa bao giờ liên quan đến việc mua một giải pháp chìa khóa trao tay đầy đủ”.

Các nhà mạng cho rằng còn quá sớm để xem xét AI như một phần của kiến trúc doanh nghiệp hay một phần của kiến trúc tham chiếu của hệ thống. Một số nhà mạng có tầm nhìn và chiến lược rõ ràng để đưa AI vào kiến trúc DN tương lai cũng nhìn nhận các thử thách trong triển khai liên quan cụ thể đến yếu tố nhân lực, công cụ và khả năng cần thiết để mang lại kết quả hiệu quả và lợi tức đầu tư rõ ràng.

Quá trình công nghiệp hóa phần mềm có thể được xem là một thực tiễn tốt cho việc công nghiệp hóa AI thông qua việc di chuyển dữ liệu vào các đám mây công cộng và dữ liệu có thể truy cập được trong thời gian thực. Một CIO của nhà mạng Đông Nam Á mô tả quy trình mà công ty đã thực hiện để công nghiệp hóa AI như một “nhà máy dữ liệu”. Ông nói, “điều này đ ã giảm đáng kể thời gian và chi phí sản xuất AI”.

“Hai năm trước, chi phí sản xuất AI rất cao. Phải mất 6 đến 8 tháng để tạo ra một mô hình AI. Bây giờ chỉ mất vài ngày. Bạn có thể chạy toàn bộ chu trình nhanh hơn nhiều và với ít người hơn”.

Thực tiễn ở một số nhà mạng:

China Mobile: đã mua phần cứng và xây dựng trung tâm dữ liệu của riêng mình bao gồm các bộ xử lý đồ họa (GPU) và bộ tăng tốc như một phần của dự án Jiutian LLM.

Jio: Reliance Industries, công ty mẹ của công ty viễn thông Ấn Độ Jio, đã hợp tác với Nvidia để xây dựng cơ sở hạ tầng siêu máy tính cho AI. Reliance đặt mục tiêu cung cấp cơ sở hạ tầng AI cho các nhà khoa học, nhà phát triển và công ty khởi nghiệp trên khắp Ấn Độ cũng như tạo ra các ứng dụng và dịch vụ AI cho 450 triệu khách hàng của Jio.

Quyết định nơi triển khai AI trên đám mây công cộng (public cloud) hay đám mây riêng (private cloud) cũng là một vấn đề đối với telco và chủ yếu phụ thuộc vào quy mô triển khai. Triển khai AI trên Public cloud có ưu điểm tài nguyên tính toán dồi dào, năng lượng và phần cứng chuyên dụng cần thiết để xử lý các thuật toán phức tạp và lượng lớn dữ liệu tuy nhiên chi phí có thể trở thành một vấn đề nếu nhà mạng chỉ sử dụng Public cloud để xử lý khối lượng lớn dữ liệu.

Quyết định sử dụng Private cloud cho GenAI được nhiều nhà mạng cho rằng không khả thi trừ khi nhà mạng đang xây dựng LLM của riêng mình - chẳng hạn như trường hợp của China Mobile, Softbank và SK Telecom ở châu Á và Deutsche Telekom ở châu Âu. Các nhà mạng có xu hướng ưu tiên Public cloud để thử nghiệm và xây dựng MVP đối với các usecase AI.

Khi nhà mạng tăng cường sử dụng AI chắc chắn sẽ dẫn đến mối quan hệ sâu sắc hơn

- Softbank: đã hợp tác với Nvidia để xây dựng các trung tâm dữ liệu (TTDL) được thiết kế để lưu trữ các ứng dụng GenAI và ứng dụng không dây. Các TTDL mới sẽ xử lý cả khối lượng công việc AI và 5G.

- SK Telecom: đang theo đuổi nhu cầu về TTDL dựa trên AI như một phần trong tham vọng AI rộng lớn hơn của SKT. CFO Yang-Seob Kim cho biết SKT có kế hoạch “thúc đẩy hoạt động kinh doanh TTDL mẽ hơn, tập trung vào các trung tâm dữ liệu AI thế hệ tiếp theo và mở rộng toàn cầu”.

- NTT đang đầu tư 1,5 nghìn tỷ Yên (khoảng 12 tỷ USD) trong 5 năm tới để mở rộng và nâng cấp hoạt động kinh doanh TTDL của mình trên toàn cầu nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng dữ liệu liên quan đến sử dụng GenAI ngày càng tăng, cùng với các công nghệ khác.

Quyết định nơi triển khai AI trên đám mây công cộng (public cloud) hay đám mây riêng (private cloud) cũng là một vấn đề đối với telco và chủ yếu phụ thuộc vào quy mô triển khai. Triển khai AI trên public cloud có ưu điểm tài nguyên tính toán dồi dào, năng lượng và phần cứng chuyên dụng cần thiết để xử lý các thuật toán phức tạp và lượng lớn dữ liệu tuy nhiên chi phí có thể trở thành một vấn đề nếu nhà mạng chỉ sử dụng Public cloud để xử lý khối lượng lớn dữ liệu.

Quyết định sử dụng private cloud cho GenAI được nhiều nhà mạng cho rằng không khả thi trừ khi nhà mạng đang xây dựng LLM của riêng mình - chẳng hạn như trường hợp của China Mobile, Softbank và SK Telecom ở châu Á và Deutsche Telekom ở châu Âu. Các nhà mạng có xu hướng ưu tiên Public cloud để thử nghiệm và xây dựng MVP đối với các usecase AI.

Khi nhà mạng tăng cường sử dụng AI chắc chắn sẽ dẫn đến mối quan hệ sâu sắc hơn với các công ty siêu cấp - Amazon Web Services, Microsoft Azure và Google Cloud.

“
Tài liệu tham khảo:
1. AI business potential: Understanding the valueof AI for
telecom operations. https://www.ericsson.com/4ac6ca/
assets/local/reports-papers/further-insights/doc/ai-
business-potential.pdf
[2]. Emerging Tech Impact Radar: Artificial Intelligence, Gartner,19 January 2024 ID G00796195
[3]. Generative AI: operators take their first steps, TMforum 2023
[4]. Building an AI Strategy telcos put the foundations in place,
TMforum 3,2024
[5]. https://intellias.com/ai-in-telecommunications/
[6]. https://www.alliedmarketresearch.com/ai-in-
telecommunication-market-A09352
[7]. Gen Ai in Telecoms, Key findings from Omdia’s GenAI telco
service provider survey Omdia 2024
[8] https://www.xenonstack.com/enterprise-generative-ai/
telecom/
[9]. Where is AI heading? Nokia https://www.nokia.com/thought-
leadership/articles/ai/where-is-ai-heading/
[10]. Ericsson Telco AI, Internal document