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在伦敦举行媒体圆桌会议，介绍了其创新和技术战略的最新情况。会议由Orange首席技术和创新官Bruno Zerbib和Orange innovation Networks首席技术官兼高级副总裁Laurent Leboucher主持，期间讨论了AI网络的未来、AI货币化策略及其带来的挑战。

Omdia资深分析师Diana Gorelik在一篇最新报告中写到，Orange正在探索成功的业务模式与合作伙伴关系，以期改变该运营商的文化，使其变得更加敏捷和具有前瞻性，创造收入，并确保为客户提供最大价值，同时继续致力于实现其可持续发展目标。

Orange的AI发展聚焦组织效率和卓越客户体验

Orange强调，AI的影响在两个维度上都在加速，运营效率是其中的核心方面之一。该运营商再次重申了其对员工专业知识和关键数字技能提升的投资承诺。Orange约有4万名员工在公司内部使用AI工具。这有助于优化资本支出，最大限度地提高效率，并进一步提高该运营商为客户提供的服务质量。

例如，2023年，Orange部署了一项名为FIND的安全内部生成式AI（GenAI）解决方案。这一工具利用AI来查找各种数据源（例如Orange网站门户、内部数据库等）中存在的信息，以便更高效地响应客户查询。这一基于AI的引擎最大限度地降低了解决方案的拥有成本，还可集成到聊天机器人中以处理常见问题解答式的客户服务。

虽然AI会对工作角色和职责产生重大影响，但Bruno Zerbib并不认为AI会取代人类，不过，AI可以为人类提供和配备更多的工具和能力，以改善客户服务并优化Orange的网络容量。

Orange似乎真的致力于员工的技能提升和培训；然而，重要的是要不断分析AI带来的影响，并重新调整相关战略，以尽量减少对员工的不利影响。

AI对网络的影响将是深远的，但如何将AI投资转化为利润的最佳方式仍存疑问

Bruno Zerbib强调，“AI还没有产生太大的流量”，但他认为，我们正在接近AI将开始产生巨大影响的一个关键时刻。Orange正在积极致力于转变其网络设计，通过提供低延迟体验和最大限度地减少AI幻觉来提高网络效率。

虽然该运营商仍在制定最佳解决方案，以期为客户提供最佳价值，但Orange强调需要边缘计算来优化AI流量处理。随着电信网络具备有效的边缘计算，AI处理最终将在电信公司用于其网络的更合适的小型设施中进行，而不是在终端设备、公有云或数据中心中进行。边缘设施可以应对具有多达1000亿个参数的大模型所带来的数据流量指数级增长。然而，该运营商尚未准备好对英伟达的GPU进行大量投资，部分原因是这些GPU在细分市场缺乏竞争导致其价格高昂。

边缘计算可以扩展大模型能力并支持更高的扩展性。不过，Orange并未将过多的精力放在构建特定的大模型上，而是持续通过开发自己与现有大模型的接口来探索通用大模型应用。

Orange表示，从商业角度来看，目前最好的做法是对现有模型进行微调，而不是从头开始构建自己的大模型或对现有的大模型进行全面的再训练。Orange认为，对“特定的”电信大模型的需求仍是一个需要探讨的问题。