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2141119
AI 그리드 배포 전략AI Grid Deployment Strategies |
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구체적인 이점 :
- 분산형 인공지능(AI) 인프라가 집중형 하이퍼스케일러 AI 인프라와 경쟁할 수 있을 만큼 충분한 비즈니스 가치를 창출하는 시점을 평가합니다.
- 무선 액세스 네트워크(RAN) 수준의 고속 컴퓨팅 환경에 투자하기 전에, AI 그리드에 대한 투자를 집중형 및 지역 수준의 추론 활용 기회에 중점을 둡니다.
- 지연 시간, 데이터 주권 또는 데이터 이동 감소가 도입의 타당한 근거가 되는 기업 및 산업용 AI 사용 사례를 우선시합니다.
중요한 의문에 대한 답변 :
- 하이퍼스케일러가 AI 밸류체인의 대부분을 차지하는 상황에서 통신사업자는 어떻게 저수익 인프라 역할에 머무르는 것을 피할 수 있는가?
- 분산형 AI 인프라를 경제적으로 실현 가능하게 하는 데 있으며, 오케스트레이션은 어떤 역할을 하는가?
- 분산형 AI 인프라에 대한 수요를 가장 크게 견인할 가능성이 높은 사용 사례는 기업, 산업, 규제 대상, 소비자 중 어느 분야인가?
조사 하이라이트 :
- AI 그리드의 경제성 평가(토큰당 비용, 그래픽 처리 장치(GPU) 활용률, 전력 및 냉각 비용, 워크로드 밀도, 지연 시간의 가치, 그리고 중앙 집중형 하이퍼스케일러 인프라와의 비교 포함).
- 사이트 임대, GPU 기반 직접 컴퓨팅 서비스, 컴퓨팅 및 네트워크 서비스 번들, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 오케스트레이션, 계량 기능을 갖춘 AI 애플리케이션 플랫폼 등 통신사업자의 수익화 옵션 평가.
이 보고서의 주요 대상 독자:
- 기존 데이터센터, 중앙국, 교환국, 엣지 자산을 어떻게 활용하여 AI 그리드의 수익 기회를 창출할 수 있는지 검토해야 하는 통신사업자 및 인프라 전략 담당자.
- 사이트 임대, GPU 도입, AI 추론 및 연결 서비스 번들 또는 AI 애플리케이션 플랫폼 구축 중 어떤 방안을 채택할지 검토 중인 통신사업자.
- 분산형 AI 워크로드의 배치, 과금 및 서비스 수준 계약(SLA)에 관한 솔루션을 제공하는 AI 벤더, 네트워크 공급업체 및 오케스트레이션 플랫폼 제공업체.
목차
제1장 주요 조사 결과
제2장 주요 예측
제3장 주요 기업 및 생태계
- AKAMAI
- ATT
- CISCO
- 중국의 생태계: CHINA MOBILE, CHINA TELECOM, CHINA UNICOM, HUAWEI
- 하이퍼스케일러: AWS, Google, Microsoft
- MAVENIR
- NOKIA
- NVIDIA
제4장 AI 그리드 전개 전략
- 레벨 1: 집중형 AI 인프라
- 레벨 2: 분산형 AI 인프라
- 레벨 3: AI 네이티브 네트워크 그리드
제5장 AI 그리드의 경제성과 수익화
- AI 그리드의 사용 사례
- 통신사업자는 어디에서 수익을 창출할 수 있는가?
- AI 그리드의 경제성
제6장 제안
KSA 26.10.08Actionable Benefits:
- Evaluate when distributed Artificial Intelligence (AI) infrastructure creates enough business value to compete with centralized hyperscaler AI infrastructure.
- Focus AI grid investments toward centralized and regional inference opportunities before committing capital to Radio Access Network (RAN)-level accelerated compute deployments.
- Prioritize enterprise and industrial AI use cases where latency, data sovereignty, or reduced data movement can justify deployments.
Critical Questions Answered:
- How can telcos avoid being limited to low-margin infrastructure roles while hyperscalers capture most of the AI value chain?
- What role will orchestration play in making distributed AI infrastructure economically viable?
- Which enterprise, industrial, regulated, and consumer use cases are most likely to drive demand for distributed AI infrastructure?
Research Highlights:
- Assessment of AI grid economics, including cost-per-token, Graphics Processing Unit (GPU) utilization, power and cooling costs, workload density, latency value, and comparisons with centralized hyperscaler infrastructure.
- Evaluation of telco monetization options, including site leasing, direct GPU-based compute services, bundled compute and network services, and AI application platforms with Application Programming Interfaces (APIs), orchestration, and metering.
Who Should Read This?
- Telco and infrastructure strategists who need to determine how existing data center, central office, exchange, and edge assets can support AI grid revenue opportunities.
- Operators assessing whether to lease sites, deploy GPUs, bundle AI inference with connectivity, or build AI application platforms.
- AI infrastructure vendors, networking suppliers, and orchestration platform providers with solutions for distributed AI workload placement, billing, and Service-Level Agreements (SLAs).
TABLE OF CONTENTS
1 KEY FINDINGS
2 KEY FORECASTS
3 KEY COMPANIES AND ECOSYSTEMS
- 3.1 AKAMAI
- 3.2 ATT
- 3.3 CISCO
- 3.4 CHINESE ECOSYSTEM CHINA MOBILE CHINA TELECOM CHINA UNICOM AND HUAWEI
- 3.5 HYPERSCALERS AWS GOOGLE AND MICROSOFT
- 3.6 MAVENIR
- 3.7 NOKIA
- 3.8 NVIDIA
4 AI GRID DEPLOYMENT STRATEGIES
- 4.1 LEVEL 1mdashCENTRALIZED AI INFRASTRUCTURE
- 4.2 LEVEL 2mdashDISTRIBUTED AI INFRASTRUCTURE
- 4.3 LEVEL 3mdashAI-NATIVE NETWORK GRID
5 AI GRID ECONOMICS AND MONETIZATION
- 5.1 AI GRID USE CASES
- 5.2 WHERE CAN TELCOS MAKE MONEY
- 5.3 AI GRID ECONOMICS
