2017年電信業走勢：運營商收購內容服務商并購案將有增無減

　　ICCSZ訊  據國外媒體報道，雖然2016年被認為是5G、物聯網和云計算取得巨大進步的一個年度，但行業分析機構預計2017年將是多項技術實現突破的一個重要年度。

　　明確接下來發生的大事并投入足夠的時間、資金和資源非常重要，這事關一家企業將成為下一個谷歌或只是一閃而逝的問題。為此，筆者采訪了幾位業內人士，想知道他們對來年電信行業的看法。

　　雖然人工智能不一定能夠在2016年實現重要突破，躋身主流技術舞臺，但距離這一天的到來為時不遠。包括Facebook、Google、AWS和IBM等領先企業已經向人工智能技術投入巨資，2016年全球范圍內的小型產品發布已經開始使這一技術正?；?。在SQS首席執行官Dik Vos看來，2017年，機器將開始接替我們來進行工作。

　　Vos表示：“與以往相比，機器將更多地取代人類的工作：30%的勞動力需要接受再就業培訓。我們將在未來幾年看到數字化技術使用率持續提高，而在2017年，諸如人工智能和自動駕駛車輛等技術將取代低技能勞動力。”

　　“隨著機器取代人類從事一些工作，包括物流司機和工廠工人，我預計更多重點將放在對高達30%的勞動力進行再就業培訓上。人們想要并需要工作，而在2017年，那些由于數字化而失去工作的工人將開始考慮投身于其他行業部門，包括制造業。”

　　也就是說，對有些工作而言，人工智能可以成為主流或是工作環境中的一項現實功能。但目前并未實現的部分原因是沒有足夠的真實用例(已被證明現在可行)，而且也還不具備必要的技術條件。實現重要突破的一個主要步驟是引入有效的邊緣分析技術，這是Nvidia Tegra業務部門總經理Deepu Talla預計2017年將出現的下一個突破。

　　Talla指出：“2017年，我們將看到更多的人工智能從云端移動到邊緣。也就是說，人工智能的計算能力將擴展至數十億在現場收集數據的設備上，而不是只駐留在數據中心的服務器上。”

　　“這對于需要實時處理大量數據以及帶寬和延遲可能構成嚴峻挑戰的應用程序來說非常重要。這方面的例證包括可識別潛在危險以保持我們城市更安全的智能安全系統，以及其預測分析可以優化制造生產的工業機器人。”

　　從悲觀角度來看，技術進步也在推動著那些濫用技術進步的人不斷進步。世界各國不斷出臺新立法的舉動表明，警察和情報機構需要適應數字時代需要，因為罪犯早已開始利用新技術進行違法活動。在Arxan Technologies 歐洲、中東和非洲副總裁Mark Noctor看來，網絡恐怖主義只是剛剛開始，而且它正準備大肆破壞。

　　Noctor表示：“選舉期間有許多關于黑客的話題，但實際情況是，一場代理網絡戰爭已經在不同國家之間持續了一段時間，而且這場戰爭將會在2017年愈演愈烈。我們預計，針對政府基礎設施以及物聯網級別的商業企業的重大攻擊將造成嚴重破壞。”

　　相比之下，OpenCloud營銷主管Chris Haddock的看法更為積極，他預測，運營商將改變戰略，開發新的商業模式。

　　最近幾年，隨著OTT開始提供免費通信服務，電信行業以前的豐厚利潤受到嚴重挑戰和侵蝕。電信企業面臨著尋找新的收入來源以令投資者滿意的挑戰。這并不是一種演進案例，而是一個全新的競技場。

　　在這方面，我們見到了2016年最大的收購案之一：AT&T收購時代華納。這一交易令整個行業感到震驚，主要是因為其價值1，010億美元的龐大金額，還因為AT&T志在成為內容所有者以彌補收入損失的雄心。

　　Haddock指出：“2017年，并購活動將有增無減一年，原因在于運營商想要收購內容提供商，這將延續今年AT&T收購時代華納的趨勢。電視和流媒體服務不再只是廣播公司和OTT服務提供商的專有職責。移動運營商將提供獨特的內容方案，因為他們正在轉變成多業務企業，能夠隨時為身處任何地方的用戶提供內容服務。”

　　“運營商不會創建自己的內容，但通過戰略合作伙伴和收購，他們可以獲得一系列獨家內容并將之提供給用戶，作為區分其概念的方式。用戶將根據所提供的內容(例如，選擇體育、電視或電影服務計劃)選擇運營商。這將有助于吸引和留住客戶，并為多業務運營商提供額外的收入來源。”

　　雖然內容可以成為一個新的收入來源，但MapR首席執行官John Schroeder認為，數據才是運營商恢復收入的重要手段。

　　歐盟新出臺的法律法規的目標是為電信企業提供一個公平的競爭環境，使之能夠與OTT服務提供商進行長期競爭。這些新規則將使電信企業能夠以和OTT目前使用的相同方式利用數據，為眾多新的商業模式和收入渠道提供機會。如果數據是數字經濟的貨幣，那么電信企業的則是個人識別號碼。

　　Schroeder表示：“軟件開發變得非常迅捷，開發商能夠提供持續交付。2017年，處理和分析模型可以提供的迅捷性將與組織實現數據迅捷性的水平相似，競爭優勢來源于在情境中了解數據和采取業務行動的能力，而不是簡單地擁有一個大的數據池。”

　　“迅捷處理模型的出現將啟動同樣的數據實例，為批量分析、交互式分析、全局消息傳遞、數據庫和基于文件的模型提供支持。當單個數據實例可以支持更廣泛的工具集時，也可以啟用更為靈活的分析模型。最終結果是創建一個靈活的開發和應用平臺，支持最廣泛的處理和分析模型。”