AIグリッドの展開戦略

具体的なメリット：

• 分散型人工知能（AI）インフラが、集中型のハイパースケーラーAIインフラと競合できるほどの十分なビジネス価値を生み出す時期を評価します。
• 無線アクセスネットワーク（RAN）レベルの高速化コンピューティング環境への投資を行う前に、AIグリッドへの投資を、集中型および地域レベルの推論活用機会に重点的に向けます。
• レイテンシ、データ主権、またはデータ移動の削減が導入の正当な理由となる、企業および産業向けのAI使用事例を優先します。

重要な疑問への回答：

• ハイパースケーラーがAIバリューチェーンの大部分を占める中、通信事業者はどのようにして低利益率のインフラ役割に留まることを回避できるでしょうか？
• 分散型AIインフラを経済的に実現可能にする上で、オーケストレーションはどのような役割を果たすのでしょうか？
• 分散型AIインフラへの需要を牽引する可能性が最も高いのは、企業、産業、規制対象、および消費者向けのどの使用事例でしょうか？

調査のハイライト：

• AIグリッドの経済性評価（トークンあたりのコスト、グラフィックス処理ユニット（GPU）の利用率、電力および冷却コスト、ワークロード密度、レイテンシの価値、ならびに集中型ハイパースケーラーインフラとの比較が含まれます）。
• サイトリース、GPUベースの直接コンピューティングサービス、コンピューティングとネットワークサービスのバンドル、およびアプリケーションプログラミングインターフェース（API）、オーケストレーション、メータリングを備えたAIアプリケーションプラットフォームなど、通信事業者の収益化オプションの評価。

本レポートの主な対象読者：

• 既存のデータセンター、中央局、交換局、エッジ資産をどのように活用してAIグリッドの収益機会を創出できるかを検討する必要がある、通信事業者およびインフラ戦略担当者。
• サイトのリース、GPUの導入、AI推論と接続サービスのバンドル、あるいはAIアプリケーションプラットフォームの構築のいずれを行うかを検討している通信事業者。
• 分散型AIワークロードの配置、課金、およびサービスレベル契約（SLA）に関するソリューションを提供する、AIベンダー、ネットワークサプライヤー、およびオーケストレーションプラットフォームプロバイダー。

目次

第1章 主な調査結果

第2章 主な予測

第3章 主要企業とエコシステム

• AKAMAI
• ATT
• CISCO
• 中国のエコシステム：CHINA MOBILE、CHINA TELECOM、CHINA UNICOM、HUAWEI
• ハイパースケーラー：AWS、Google、Microsoft
• MAVENIR
• NOKIA
• NVIDIA

第4章 AIグリッドの展開戦略

• レベル1：集中型AIインフラ
• レベル2：分散型AIインフラ
• レベル3：AIネイティブ・ネットワーク・グリッド

第5章 AIグリッドの経済性と収益化

• AIグリッドのユースケース
• 通信事業者はどこで収益を上げられるか
• AIグリッドの経済性

第6章 提言