产业分析－生成式AI正在翻转电信产业

图／freepik

生成式AI在全球电信产业应用占比

AI热潮带动全球电信商陆续导入大语言模型，发展各项生成式AI应用服务，目前已陆续展开初期应用场景验证。观察台湾电信商情况，业者将生成式AI服务以整体解决方案模式提供给企业用户，带动整体营收。

今年6月，韩国电信巨擘SK Telecom和Open AI合作，导入电信商专用的大型语言模型，以降低执行客户咨询服务、行销业务等营运流程的执行时间，并借由全球电信人工智慧联盟（GTAA）平台优势，将旗下LLM与相关服务扩展至全球电信业。

也有少数业者与政府单位合作，建置超大规模资料中心与大语言模型。如日本主流电信商软体银横（SoftBank）收购Sharp旗下堺工厂60％ LCD面板厂区用地，将与经济产业省共同打造亚洲最大规模资料中心，以提供软银自行开发日语专用大语言模型，也计划将部分空间开放给日本研究机构、厂商等单位，开发生成式AI应用。

■助业者提升自动化网路效能、客服与数据分析效率

随着5G RAN网路占比逐年增加，电信商由生成式AI导入自动化网路，以缓解尖峰时段网路用量壅塞的当务之急，同时在离峰时段减少网路能源耗损。进行初期AI自动化网路验证时，电信商会将特定范围用户在尖峰和离峰时段与网路用量间关系用作标记，进行生成式AI训练，并于实际部署自动化网路时，由生成式AI依据训练阶段时用户的网路使用习惯，在未有标记的情况下以推论模式，自动进行大规模网路用量分配。

电信商亦将生成式AI应用范围延伸至改善内部客户服务品质，以减少整体营运成本。像SK Telecom在7月携手戴尔、Matrix等厂商，共同开发AI聊天机器人，减少30％的客服成本。

此外，以往电信业须透过数据分析人才，耗费大量时间将每用户平均收入（ARPU）成长和衰退要素、部署基地台资金流，以及手机库存等数据分析结果从程式语言转换为文本。生成式AI则能以大数据图表与解释文本呈现分析结果，制图时间仅需几分钟，大幅提升作业效率。

但电信商导入生成式AI仍面临挑战，包括前期导入大语言模型时，需投入巨额资金处理庞大资料。为让模型内各参数间精准掌握指令，得由各领域专家针对其专业语意进行资料标注，让大语言模型获得高品质训练资料，这项耗费巨额人事成本，也增加整体开发时间。

除了人事成本，电信商导入生成式AI的最大开发支出为建置自有超大规模资料中心，成本涵盖土地购置、资料中心机柜购置与托管服务、资料中心间互连光纤设备与缆线建置。由于所需经费庞大，导致全球中小型电信商在以ARPU为首要考量下，将资本支出用于发展5G RAN、FWA等能在短期内带来营收的基础设施，而非将发展生成式AI服务列为优先项目。

观察全球大型电信商推出专用生成式AI服务情况，美国AT&T自2023年起与微软合作发展电信商专用生成式AI－Ask AT&T，并结合内部训练平台，优化员工工作流程、拟定营运报告等。

亚洲方面，中国电信人工智慧研究院在7月推出星辰大模型，工程师输入产品需求后可依模型内步骤完成软体开发与测试，大幅缩短开发时间。这款大模型也整合至部份地区的智慧客服中，系统能驾驭中国30种方言，减轻客服人员工作量。

■台湾三大电信商以低成本模式协助厂商导入生成式AI

今年6月，中华电信旗下中华电信研究院将自行研发的「值机应答助理Copilot」用于内部文字客服回复，由值机员与用户前后对话内容，透过生成式AI即时提供对应情境回复。值得注意的是，中华电信研究院采用开源小量参数的大语言模型，降低厂商导入智慧客服成本，该语言模型亦能在推荐不正确时重新作训练，将过去应答记录作标注，减少AI训练人员与费用成本。

远传电信携手微软推出生成式AI即时行动通讯语音翻译，透过概念性验证，由远传电信旗下核心网路结合微软生成式AI语言服务，与微软在北美环境连线，就中文对多国语言ㄔ行动双向即时翻译作服务验证。远传熹信同样有望将生成式AI翻?服务，以整体解决方案模式输出给有需求的中小型企业，减少台厂与全球厂商沟通成本。

台湾大则推出「AI 2.0解决方案」，协助企业端用户转型，透过内建福尔摩沙大模型，将生成式服务聚焦在自动生成IT维运指南，协助维运人员立即检索设备规格与维护纪录等，同时亦能自动生成企划文案、提供企业内部知识库等。