電信網路屬於高度複雜且關鍵任務導向的基礎設施，營運商正透過AI提升網路自動化、最佳化與韌性，但AI模型進展尚未完全轉化為實際效益。根據GSMA統計，目前僅約16%的生成式AI部署真正落地於電信網路。為加速商用化進程，AMD攜手AT&T、TensorWave等夥伴，共同參與由GSMA主導的Open Telco AI倡議，透過開放平台整合資料集、模型與測試基準，打造電信級AI開發生態系。
在此架構中，AMD Instinct GPU將負責模型訓練核心運算，搭配開放式ROCm軟體平台，提供從訓練到推論的完整基礎架構，協助業者縮短從實驗到驗證的轉換周期。透過開放合作模式，業界可共享工具與資源，加速打造可實際部署於電信場域的AI模型。
除了硬體平台，AMD亦強調AI商用化關鍵在於軟體層整合。其Enterprise AI Suite透過整合開源AI框架與生成式模型，提供模型部署、系統治理與開發環境，並採原生Kubernetes與容器化設計，可無縫融入企業既有DevOps與MLOps流程。對電信營運商而言，此方案可將領域模型轉化為可規模化運作的AI服務，應用於網路自動化與營運智慧，同時兼顧開放架構與企業級安全需求。
邊緣基礎設施方面，AMD同步推出EPYC 8005伺服器CPU，鎖定電信邊緣與分散式部署場景。隨著開放式與虛擬化網路擴展，電信業者面臨能源成本與環境限制挑戰，EPYC 8005強調高運算密度與能效設計，可支援vRAN與高強度Layer 1工作負載，並具備寬溫運作能力，滿足戶外電信部署與NEBS認證需求。
AMD表示，透過從AI模型、軟體平台到邊緣硬體的完整布局，目標打造開放且可擴展的電信AI基礎設施，加速產業從AI實驗階段邁向商用規模部署。隨著電信業邁向AI原生網路架構，開放生態系與高效能運算平台將成為推動下一波智慧電信轉型的核心動能。
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