其他行业 · AI应用
AI驱动的网络运维
Amdocs在电信行业的网络运维中面临重大挑战，特别是在管理配置、覆盖范围和性能问题方面。为解决这些问题，他们采用NVIDIA AI Foundry开发针对其需求定制的自定义大语言模型（LLM）。通过利用NVIDIA NeMo和NVIDIA DGX Cloud等先进工具，Amdocs能够有效增强实时网络运维。这一举措的影响巨大，通过NVIDIA cuOpt实现了云成本降低90%，通过NVIDIA RAPIDS节省了约50%的云计算支出，同时AI和数据管道的性能也得到了提升。
01
业务背景
Amdocs在电信行业的网络运维中面临重大挑战，特别是在管理配置、覆盖范围和性能问题方面。为解决这些问题，他们采用NVIDIA AI Foundry开发针对其需求定制的自定义大语言模型（LLM）。通过利用NVIDIA NeMo和NVIDIA DGX Cloud等先进工具，Amdocs能够有效增强实时网络运维。这一举措的影响巨大，通过NVIDIA cuOpt实现了云成本降低90%，通过NVIDIA RAPIDS节省了约50%的云计算支出，同时AI和数据管道的性能也得到了提升。
02
遇到的问题
Amdocs在电信网络运维中面临配置管理、网络覆盖和性能问题的挑战。
03
AI 解决方案
Amdocs计划利用NVIDIA AI Foundry服务在Microsoft Azure上为全球电信行业构建定制化大型语言模型（LLM），并与NVIDIA共同探索生成解决方案，包括：构建用于网络规划问答的生成式AI助手，提供网络中断和性能降级的洞察与优先级排序，以及利用生成式AI监控、预测和解决网络问题，实时管理资源，分析服务和用户影响，并执行编排激活。
04
实施结果
该案例未在来源材料中披露量化效果指标，具体成效请参考下方信息来源。
05
风险与边界
未披露
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。