通信行业分布式人工智能：网络运营商的下一个增长前沿(英译中)

Highlights: 赞助商：人工智能正将网络转变为战略资产，连接云、数据中心和边缘环境中的分布式计算、数据和推理工作负载。 随着人工智能变得更加分布式，它将推动对低延迟网络、光互联、边缘基础设施、内置安全以及能够将计算和其他基础设施更靠近用户和企业数据的主权人工智能架构的需求。人工智能服务和基础设施的增长也正在创造更复杂的混合云和分布式人工智能环境。网络运营领导者必须适应，以确保网络在技术、商业和运营上支持人工智能——同时应对数字主权、投资回报和现有基础设施准备情况等限制。网络运营商和托管服务提供商有机会通过提供快速配置的安全连接，连接全球基础设施，以支持人工智能服务和基础设施，从而驱动新的收入服务。基于对人工智能部署数据和案例研究的分析，Futuriom确定了运营商在人工智能时代的三种战略角色：人工智能赋能者、人工智能服务提供商和人工智能驱动网络运营商。人工智能领导者网络基础设施简报技术入门：基础设施的自主运行操作分布式人工智能：网络运营商的下一个增长前沿 技术入门：基础设施的自主运行在本期领导力简报中，我们将探讨人工智能为网络运营带来的变革与机遇，以及网络运营商可在人工智能市场中扮演的三种成功角色：人工智能赋能者、人工智能服务提供商和人工智能驱动型网络运营商。人工智能应用越来越多地需要云、数据中心、边缘基础设施、企业环境和分布式GPU集群之间低延迟的连接。 这种转变正在改变运营商对连接、互联互通和服务交付的思考方式。全球网络运营商始终寻求超越单纯传输管道的角色，而这正是一个巨大的机遇。 他们可以扮演关键人工智能基础设施的可靠提供者。由于企业基础设施架构师们常将网络基础设施视为连接人工智能系统的瓶颈，运营商便能有效帮助客户通过更具动态性和响应性的带宽和计算基础设施来克服这一瓶颈。新兴的网络基础设施正在涌现。 这包括超高速光传输、人工智能互连织物、边缘推理连接以及主权人工智能部署模型。但这不止于此。许多企业将其专有数据和人工智能系统视为其“皇冠上的明珠”，并渴望牢牢掌握自身数据的所有权、安全性和控制权。与此同时，地缘政治需求正在增加对数字主权的需要。1.引言：分布式人工智能系统的全新机遇未来主义认为，运营商现在必须评估他们在分布式AI价值链中的参与位置。 有些人将专注于通过连接和互联互通来赋能AI。其他人将追求主权AI托管和AI推理服务。许多人将越来越多地内部部署AI，以自动化运营并提高网络效率。人工智能正在改变网络基础设施的需求和架构。 随着AI工作负载从集中式模型训练转向分布式推理和智能代理系统，网络连接需要快速响应AI驱动的应用，而不仅仅是提供被动的传输系统。 分布式基础设施意味着混合基础设施• 主权和管理要求倾向于区域部署。• 企业人工智能应用正越来越多地跨混合环境运行。数据引力限制了集中式架构的实用性。技术入门：基础设施的自主运行• 人工智能应用越来越多地需要实时推理和低延迟。2. 人工智能基础设施的分布式需求这一转变正从多个维度展开：这正在加速向分布式推理架构的转变，其中对延迟敏感的人工智能工作负载必须在更靠近用户和数据源的地方执行，而不是在集中式环境中执行。根据Futuriom汇编的超过100个混合云案例研究的数据，混合云基础设施的主要优势包括运营效率、安全性、成本优化、更快的应用开发和弹性。 下表数据表明，在我们追踪的企业实施案例中，最常被提及的特征是：人工智能工作负载正在整个网络中创造新的流量模式和基础设施需求。 大型人工智能训练集群在GPU、存储系统和计算织物之间产生巨大的东西向流量。与此同时，人工智能推理正越来越多地转向靠近用户和企业数据源的分布式环境。结果是，对分布式基础设施架构的需求日益增长，这种架构将云、托管、电信和边缘资源整合为互联的人工智能平台。在Futuriom研究的一个案例中，S&P构建了一个混合多云网络基础设施，该基础设施能够整合来自三个云服务提供商的网络服务工作流程。 在另一个案例中，一家全球性金融公司则与一家网络即服务提供商合作，该提供商提供全球网络，并使用云基础设施进行交付。这些新的人工智能平台的分布式特性意味着更多网络连接更多云和企业基础设施。 这些网络越来越需要软件驱动的管理、API以及全球连接点，同时需要靠近主要云服务提供商的入口点的全球托管点。 主权与安全技术入门：基础设施的自主运行未来云追踪器专业版混合云实施的关键优势从我们研究的众多部署情况来看，混合云基础设施正因其在AI时代所具有的一系列优势而日益普及。似乎更多数据主权正在路上。 例如，路透社于2026年6月1日报道称，欧盟正在制定旨在加强战略技术主权的云计算和人工智能规则。网络和基础设施架构师不再希望他们的基础设施被固定死。 他们想要一个动态、响应迅速且富有韧性的基础设施，同时也要保证其私密性和安全性。即使客户正在利用公共云基础设施或合作伙伴资源，这并不意味着安全问题就不重要。 在向人工智能的转型过程中，数据安全和主权正变得至关重要。国际隐私专业人员协会（IAPP）报告称，截至2025年初，已有144个国家和地区实施了数据保护法律。 其2026年的更新报告显示，在分析的240个司法管辖区中，有179个拥有数据保护框架，覆盖了全球约80%的人口。欧盟数据法案自2025年9月12日起生效，其中包括云服务切换和数据传输条款，进一步加大了对云服务提供商支持可移植性、数据访问和司法管辖权控制的压力。 技术入门：基础设施的自主运行• 具备低延迟市域连接的网络运营商• 具有多地域数据中心布局的托管服务提供商提供这些服务的公司：• 拥有区域基础设施的电信运营商相对全球数据监管与执行。来源：DLA Piper这种新环境为能够符合数据主权要求的基建供应商创造了新的机遇。网络服务提供商现在需要按需提供安全的私有基础设施，同时还需要在遵守数据主权法律的前提下，具备灵活部署计算和数据资产的能力。 政府和企业在特定地理、法律和运营边界内部署人工智能系统的需求日益增长。这一趋势在欧洲尤为重要，同时在医疗保健、金融和国防等监管严格的行业中也至关重要。能源、医疗保健和银行业等领域的行业。 下图根据律师事务所DLA Piper的数据，显示了数据监管的相对密度。主权人工智能改变了基础设施的经济格局，因为它要求计算和推理能力更加分散地部署在区域设施中，而不是将工作负载完全集中在超大规模云区域。 • 优化路径• 具有值得信赖的运营模式的基础设施提供方技术入门：基础设施的自主运行人工智能在网络运营内部也日益重要。操作员越来越多地将人工智能应用于：灵活自动化运营• 检测异常• 预测故障• 提升安全响应能力随着 AI 环境日益复杂，这些能力自然延伸至支持分布式 AI 系统的端到端控制、安全性和运营治理。 这包括管理数据、工作负载和互联在跨区域部署和安全方面的方式，同时确保符合主权要求。像 Equinix 这样的托管服务商，以及主要的电信运营商，正日益围绕这些趋势来定位自身，通过强调互联