AI nel mercato delle reti Tendenze

Driver di mercato - Aumento della domanda di reti efficienti in varie industrie

La trasformazione digitale in varie industrie ha notevolmente aumentato la domanda di reti altamente efficienti e scalabili. Mentre le industrie si muovono verso tecnologie avanzate come cloud, analisi e automazione, il volume e la complessità dei dati generati è aumentato esponenzialmente. Ciò ha esposto i limiti delle infrastrutture di rete tradizionali che non sono in grado di supportare la larghezza di banda e i requisiti di tempo di risposta delle applicazioni emergenti. C'è un urgente bisogno tra le organizzazioni di modernizzare le loro reti per derivare il vero valore dagli investimenti digitali e stare davanti alla curva.

Industrie come la produzione stanno adottando tecnologie Industry 4.0 come IoT, robotica e stampa 3D su larga scala per ottimizzare i processi di produzione e migliorare la produttività. Ciò ha aumentato la necessità di bassa latenza, reti ad alto rendimento all'interno dei locali di fabbrica per supportare la macchina alla comunicazione della macchina e analisi in tempo reale. Allo stesso modo, il settore sanitario sta investendo pesantemente nella telemedicina, nel monitoraggio remoto dei pazienti e nei record di salute digitale che generano una quantità massiccia di dati sensibili su base giornaliera. Questo richiede reti sicure e affidabili che possono integrare senza soluzione di continuità diversi sistemi e posizioni. Anche settori come il trasporto e la logistica stanno cercando di trasformare utilizzando tecnologie come veicoli autonomi, consegne di droni e ottimizzazione della supply chain. Tuttavia, le architetture di rete attuali mancano di funzionalità come il edge computing per supportare le applicazioni con rigorosi vincoli di latenza.

La crescente complessità delle reti attraverso i domini ha aumentato la dipendenza da soluzioni abilitate AI che possono aiutare a gestire in modo intelligente le risorse di rete, i flussi di traffico, le politiche di sicurezza e i benchmark delle prestazioni. L'intelligenza artificiale nelle reti offre funzionalità come analisi predittiva, rilevamento di anomalia e risanamento automatico che aiutano le imprese a raggiungere il monitoraggio e l'ottimizzazione della rete continua. Le tecnologie avanzate come SDN e NFV richiedono anche l'integrazione con i framework AI/ML per consentire funzionalità come il provisioning automatizzato, l'auto-guarigione e la gestione delle capacità proattive. Con le industrie che si muovono progressivamente verso un futuro collegato guidato da tecnologie avanzate, la domanda di reti auto-driving alimentate AI dovrebbe aumentare esponenzialmente nei prossimi anni.

Driver del mercato - Rising Adottare tecnologie 5G e IoT Generando grandi volumi di dati

Il diffuso rollout di reti cellulari 5G e la proliferazione di dispositivi IoT sono due tendenze prominenti che stanno influenzando significativamente la crescita di AI nel mercato delle reti. 5G promette velocità ultra-alte, bassa latenza e connettività massiccia che trasformerà il modo in cui interagiamo con le tecnologie e l'un l'altro. Si prevede di alimentare una vasta gamma di applicazioni che vanno dalla realtà aumentata/virtuale ai veicoli autonomi alle città intelligenti. Mentre 5G fornirà la larghezza di banda necessaria per supportare queste innovazioni, la gestione della scala e della complessità delle infrastrutture di nuova generazione richiede soluzioni moderne come AI/ML e analytics. Poiché il numero di dispositivi 5G connessi cresce esponenzialmente nei prossimi anni, l'alluvione risultante di dati da fonti diverse metterà immensa pressione sulle reti di nucleo e bordo.

IoT è un'altra mega tendenza che sta collegando tutto, dalle attrezzature di produzione agli elettrodomestici agli wearables all'infrastruttura attraverso sensori incorporati e connettività internet. Il numero di dispositivi IoT installati in tutti i settori sta crescendo ad un tasso senza precedenti generando volumi enormi di dati su base giornaliera. Entro il 2025, ci saranno oltre 25 miliardi di dispositivi IoT collegati attivamente generando quasi 80 zettabyte di dati all'anno. Tuttavia, le architetture di rete tradizionali mancano della scalabilità e dell'intelligenza per gestire in modo conveniente tali volumi di dati di streaming da fonti sparse. Questo è dove le capacità guidate dall'IA come l'ingegneria del traffico, il rilevamento di anomalie, la manutenzione predittiva e il provisioning automatico diventano indispensabili per le reti IoT.

In sintesi, tecnologie avanzate come 5G e IoT stanno cambiando drasticamente il paesaggio di rete, consentendo nuovi casi di utilizzo, ma anche producendo enormi quantità di dati complessi. Questo cambiamento richiede l'adozione di AI nelle reti per gestire autonomamente i flussi di traffico, le politiche di sicurezza, il monitoraggio delle prestazioni su scala in espansione. Senza reti cognitive che possono auto-ottimizzare sulla mosca, sarà estremamente difficile per le imprese di estrarre il vero valore da 5G e IoT investimenti.

Market Challenge - High Cost of Implementation For AI Network Solutions

Una delle principali sfide del mercato AI in Networks è l'alto costo di implementazione per le soluzioni di rete AI. Lo sviluppo e la distribuzione di capacità AI avanzate per le funzioni di rete elettrica richiede una significativa spesa di capitale per nuovi hardware, licenze software, competenze specialistiche e formazione. Gli operatori di telecomunicazioni si sono tradizionalmente concentrati sull'ottimizzazione delle reti legacy 2G, 3G e 4G e richiedono grandi investimenti upfront per virtualizzare, automatizzare e infondere l'intelligenza nelle moderne piattaforme di infrastruttura 5G e edge computing. Inoltre, implementare tecnologie AI in scala su più domini di rete e regioni geografiche pone sfide di integrazione che spingono i costi di implementazione e di gestione. Sono necessarie soluzioni convenienti per migrare componenti di rete legacy, estrarre il valore dagli investimenti infrastrutturali esistenti e offrire modelli di prezzi pay-as-you-grow per ridurre gli oneri finanziari a breve termine sugli operatori di rete. Affrontare gli alti costi di implementazione sarà un fattore chiave per un'adozione più rapida dell'automazione e dell'ottimizzazione guidata dall'IA all'interno delle reti vettoriali.

Opportunità di mercato: adozione di tecnologia 5G innovativa, creazione di un bisogno di strumenti di automazione intelligente

La maturazione degli standard tecnologici 5G e l'aumento delle implementazioni delle reti 5G in tutto il mondo presentano opportunità lucrative per i fornitori di AI in questo mercato. Le reti 5G di prossima generazione si affidano all'infrastruttura dinamica per supportare tecnologie come l'affilatura della rete, l'elaborazione dei bordi e le applicazioni a bassa latenza. Questo crea un urgente bisogno di strumenti di automazione intelligenti che possono ottimizzare le reti, configurare autonomamente le risorse virtualizzate e assistere gli operatori nella gestione della complessità delle architetture 5G altamente distribuite. Le soluzioni AI-driven sono ben posizionate per facilitare la fornitura di servizi attraverso domini frammentati, prevedere le richieste di capacità, ottimizzare l'utilizzo dello spettro e garantire una rigorosa qualità dei requisiti di esperienza per diversi casi di utilizzo 5G. Poiché l'adozione 5G accelera, la domanda è prevista per sovraccaricare per piattaforme di rete AI che supportano operazioni autonome, manutenzione predittiva e capacità di auto-guarigione essenziali per la gestione di sofisticate reti 5G. Questo rappresenta una grande opportunità per i fornitori di soluzioni AI per offrire prodotti innovativi su misura per le esigenze uniche dell'infrastruttura 5G intelligente.