在全球范围内，对于调查受访者而言，数据分析是最常见的AI计算工作负载，61%的受访者表示正在使用AI或正在评估其用途。49%的受访者称生成式AI是最热门的深度学习工作负载。
在电信行业，Al正对业务产生切实影响
AI不仅提高了员工生产力，还增加了盈利
与2023年33%的比例相比，今年有58%的受访者表示，电信行业中员工生产力受AI的影响最大。在改善业务运营方面，37%受访者表示，AI可帮助提升客户体验，这一比率排在第二位。32%的受访者同意，随着AI定义的网络日渐普及，AI可助力改善网络运营。受访者表示，AI已对其所在公司的盈亏产生积极影响，大多数受访者认同Al有助于提升收入并降低成本。83%的调查受访者证实，AI有助于提高年收入，21%的受访者表示，AI在特定业务领域贡献了超过10%的营收增长。77%的受访者同意，AI有助于降低年度运营成本。提高AI采用率仍面临挑战，2024年的调查表明，2023年调查得出的三大挑战呈现加剧态势或保持同等水平。
与2023年34%的受访者相比，今年有43%的受访者表示，对数据科学家、工程师、架构师和开发者等AI专家的需求已成为阻碍电信行业大规模采用AI的关键障碍。38%的受访者表示，无法量化投资回报（ROI）是一项主要挑战，这一比例相较于2023年的33%有所上升。30%的受访者表示采用AI存在预算不足的情况，这一比例与2023年持平。
2025年，AI投资将呈增长态势
电信公司正在寻求生态系统合作伙伴，以扩大企业AI的应用范围
随着电信行业AI技术走向成熟，明年预计将吸引更多AI投资。
65%（约三分之二）的电信受访者计划在2025年增加AI基础设施预算。业界对AI可推动业务成功充满信心也印证了这一趋势：77%的受访者赞同“AI将帮助我所在的公司确立竞争优势”，80%的受访者认同“AI对我所在公司未来取得成功至关重要”。
AI投资将覆盖不同优先领域，但核心主题是集中开支获取资源，帮助进一步开发并大规模采用Al。43%的受访者表示，未来一年的首要投资重点是与独立软件供应商、全球系统集成商和服务交付合作伙伴等第三方合作伙伴合作，以加速采用Al。投资于AI训练将成为第二大优先事项，以便员工充分利用公司借助AI解决方案获得的生产力优势。此举同时旨在应对前文提及的内部缺乏AI专业知识这一主要挑战。35%的受访者表示，明年将增加在AI基础设施方面的支出，而34%的受访者准备在探索更多AI用例方面进行投资。
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