MECからエッジAIへ：分散型AIインフラの機会を捉える

From MEC to edge AI: capturing the distributed AI infrastructure opportunity

　

サマリー

通信事業者は、AI需要を取り込むため、集中型データセンターにおいて「GPU as a Service（GPUaaS）」やソブリンAIサービスの提供をますます拡大しています。しかし、こうした取り組みによる市場シェアの獲得には限界があります。エッジAIを活用すれば、通信事業者の分散型ネットワーク資産全体にこれらの展開を拡大でき、より幅広い市場機会を切り開くことが可能になります。

 

本レポートに含まれる情報

• 集中型データセンターベースのAIインフラ提供における通信事業者の市場機会の限界に関する概要
• AIワークロードの需要がトレーニングから推論へと移行する中で、新たに台頭するエッジAIの機会に関する考察
• エッジAIがマルチアクセス・エッジ・コンピューティング（MEC）とどのように異なるか、またそれが通信事業者にどのような新たな機会をもたらすかについての評価
• エッジAIインフラストラクチャのレイヤーの概要、および通信事業者が優位に活躍できる分野
• 通信事業者が構造的な優位性を持つ、適切なエッジAIユースケースを特定するためのフレームワーク

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Summary

Operators are increasingly launching GPU as a service (GPUaaS) and sovereign AI services in centralised data centres to tap into AI demand. However, their ability to capture market share will be limited. Edge AI can extend these deployments across operators’ distributed network assets, opening up a broader set of market opportunities.

 

Information included in this report

• An overview of limitations in telecoms operators’ market opportunity in centralised data centre-based AI infrastructure offerings
• An exploration of the emerging edge AI opportunity with the shifting AI workload demands from training to inference
• An assessment of how edge AI differs from multi-access edge computing (MEC) and how this creates new opportunities for telecoms operators
• An outline of edge AI infrastructure layers and where telecoms operators are better positioned to play
• A framework for identifying the right edge AI use cases where telecoms operators have structural advantages

　

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