生成式AI正在翻轉電信產業

　　AI熱潮帶動全球電信商陸續導入大語言模型，發展各項生成式AI應 用服務，目前已陸續展開初期應用場景驗證。觀察台灣電信商情況， 業者將生成式AI服務以整體解決方案模式提供給企業用戶，帶動整體 營收。　　今年6月，韓國電信巨擘SK Telecom和Open AI合作，導入電信商專 用的大型語言模型，以降低執行客戶諮詢服務、行銷業務等營運流程 的執行時間，並藉由全球電信人工智慧聯盟（GTAA）平台優勢，將旗 下LLM與相關服務擴展至全球電信業。　　也有少數業者與政府單位合作，建置超大規模資料中心與大語言模 型。如日本主流電信商軟體銀橫（SoftBank）收購Sharp旗下（土界 ）工廠60％ LCD面板廠區用地，將與經濟產業省共同打造亞洲最大規 模資料中心，以提供軟銀自行開發日語專用大語言模型，也計劃將部 分空間開放給日本研究機構、廠商等單位，開發生成式AI應用。　　■助業者提升自動化網路效能、客服與數據分析效率　　隨著5G RAN網路占比逐年增加，電信商由生成式AI導入自動化網路 ，以緩解尖峰時段網路用量壅塞的當務之急，同時在離峰時段減少網 路能源耗損。進行初期AI自動化網路驗證時，電信商會將特定範圍用 戶在尖峰和離峰時段與網路用量間關係用作標記，進行生成式AI訓練 ，並於實際部署自動化網路時，由生成式AI依據訓練階段時用戶的網 路使用習慣，在未有標記的情況下以推論模式，自動進行大規模網路 用量分配。　　電信商亦將生成式AI應用範圍延伸至改善內部客戶服務品質，以減 少整體營運成本。像SK Telecom在7月攜手戴爾、Matrix等廠商，共 同開發AI聊天機器人，減少30％的客服成本。　　此外，以往電信業須透過數據分析人才，耗費大量時間將每用戶平 均收入（ARPU）成長和衰退要素、部署基地台資金流，以及手機庫存 等數據分析結果從程式語言轉換為文本。生成式AI則能以大數據圖表 與解釋文本呈現分析結果，製圖時間僅需幾分鐘，大幅提升作業效率 。　　但電信商導入生成式AI仍面臨挑戰，包括前期導入大語言模型時， 需投入巨額資金處理龐大資料。為讓模型內各參數間精準掌握指令， 得由各領域專家針對其專業語意進行資料標註，讓大語言模型獲得高 品質訓練資料，這項耗費鉅額人事成本，也增加整體開發時間。　　除了人事成本，電信商導入生成式AI的最大開發支出為建置自有超 大規模資料中心，成本涵蓋土地購置、資料中心機櫃購置與託管服務 、資料中心間互連光纖設備與纜線建置。由於所需經費龐大，導致全 球中小型電信商在以ARPU為首要考量下，將資本支出用於發展5G RA N、FWA等能在短期內帶來營收的基礎設施，而非將發展生成式AI服務 列為優先項目。　　觀察全球大型電信商推出專用生成式AI服務情況，美國AT ＆ T自 2023年起與微軟合作發展電信商專用生成式AI－Ask AT ＆ T，並結 合內部訓練平台，優化員工工作流程、擬定營運報告等。　　亞洲方面，中國電信人工智慧研究院在7月推出星辰大模型，工程 師輸入產品需求後可依模型內步驟完成軟體開發與測試，大幅縮短開 發時間。這款大模型也整合至部份地區的智慧客服中，系統能駕馭中 國30種方言，減輕客服人員工作量。　　■台灣三大電信商以低成本模式協助廠商導入生成式AI　　今年6月，中華電信旗下中華電信研究院將自行研發的「值機應答 助理Copilot」用於內部文字客服回覆，由值機員與用戶前後對話內 容，透過生成式AI即時提供對應情境回覆。值得注意的是，中華電信 研究院採用開源小量參數的大語言模型，降低廠商導入智慧客服成本 ，該語言模型亦能在推薦不正確時重新作訓練，將過去應答記錄作標 註，減少AI訓練人員與費用成本。　　遠傳電信攜手微軟推出生成式AI即時行動通訊語音翻譯，透過概念 性驗證，由遠傳電信旗下核心網路結合微軟生成式AI語言服務，與微 軟在北美環境連線，就中文對多國語言ㄔ行動雙向即時翻譯作服務驗 證。遠傳熹信同樣有望將生成式AI翻?服務，以整體解決方案模式輸 出給有需求的中小型企業，減少台廠與全球廠商溝通成本。　　台灣大則推出「AI 2.0解決方案」，協助企業端用戶轉型，透過內 建福爾摩沙大模型，將生成式服務聚焦在自動生成IT維運指南，協助 維運人員立即檢索設備規格與維護紀錄等，同時亦能自動生成企劃文 案、提供企業內部知識庫等。