• Mavenir 的 John Larson 强调了电信业对人工智能的误解，并着重阐述了实用、问题驱动式的应用。
  • 该公司倡导无需大规模 GPU 投资或大型数据湖即可实现 AI 驱动的自动化。

发生了什么：Mavenir 推动实用人工智能用于电信自动化

在 MWC25 上，Mavenir 强调了在电信领域采用实用人工智能方法的必要性，挑战了 AI 部署需要大规模 GPU 投资和海量数据湖的观念。John Larson，高级副总裁，指出了普遍存在的误解，并提到许多人将 AI 主要与生成式人工智能（Gen AI）和大语言模型（LLM）联系在一起。

相反，Larson 解释了 Mavenir 如何利用现有基础设施将 AI 集成到电信网络中。该公司应用 XGBoost 等机器学习技术进行欺诈检测和安全监控，从而避免了大语言模型的高计算需求。

他还详细介绍了 AI 驱动的自动化如何优化网络运营，减少工作负载部署、软件更新和性能管理方面的手动任务。Mavenir 专注于解决现实世界的挑战，而非为 AI 而 AI，旨在提升运营效率。

随着 Gen AI 应用推动数据流量增长，有人认为需要更多 AI 来管理网络。然而，Larson 强调在转向复杂 AI 模型之前，应有效利用现有网络数据。

Mavenir 的策略顺应了行业向云原生自动化的转变，将 AI 集成到基于 Kubernetes 的控制层面，以实现自调节网络。这种方法提高了效率和可扩展性，同时最大限度地降低了成本。

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为何重要

电信行业正在迅速采用 AI 和自动化来管理复杂的 5G 网络，但误解仍然存在。许多人认为高级 AI 需要大规模计算资源，然而 Mavenir 倡导在现有基础设施内实现高效的 AI 集成。

对运营商而言，这提供了一种经济高效的解决方案。无需在 GPU 集群上进行大量投资，XGBoost 等 AI 技术即可解决网络安全、欺诈检测和自动化问题，从而在无需重大硬件升级的情况下提高效率。

随着 Gen AI 应用带来更高的数据流量，Larson 告诫避免技术至上的方法，并敦促运营商在部署 AI 之前明确问题陈述。

Mavenir 专注于云原生自动化符合行业趋势，其中基于 Kubernetes 的 AI 框架支持下一代网络，转向实用的 AI 部署以解决现实世界的电信挑战。