爱立信将利用Vonage CPaaS产品,改变先进5G网络功能公开、使用和付费方式,这将为全球开发者社区(包括Vonage覆盖的超过100万注册开发者)提供通过开放应用接口(API)轻松访问4G和5G网络功能。

对于通信服务提供商(CSP)来说,全球网络API(例如位置和服务质量API)提供了一个扩大利润池、通过5G网络功能获利的新机会。对于爱立信来说,全球API提供了新的增长机会。目前,通信API(如视频、语音和SMS)市场正在以每年30%的速度增长,预计到2025年规模将达到220亿美元。
通过全球API以开放、直观和可编程的方式访问网络功能,将让开发者群体能够为任何受益于5G网络连接的设备开发应用。开发者可以获得各种网络特性,例如用户身份验证、带宽、响应能力、能源效率、安全性、识别和可靠性——或像设备信息或预测覆盖率这样的网络信息。
这些创新的消费者和企业应用将进一步推动5G的部署和网络的资本支出。
为了让Vonage的UCaaS和CCaaS解决方案加速增长,爱立信打算提高研发投入,并将这些解决方案提供给CSP,使爱立信的现有客户能够通过自己的品牌进行销售从而加速增长。爱立信还将把Vonage UCaaS和CCaaS解决方案作为面向CSP和企业的产品中一个重要组成部分,进一步补充面向中小型企业的通信产品组合。
爱立信公司总裁、首席执行官Börje Ekholm表示:“我们很高兴欢迎Vonage成为爱立信的一部分。爱立信将借助Vonage的通信解决方案套件,包括UCaaS、CCaaS和通信API,进一步将其产品扩展到企业领域。未来,用户将通过开放的网络API对网络功能进行消费和付费,为实现无与伦比的创新创造机会。我们已经推出了基于现有4G基础设施的第一个网络API——Dynamic End-user Boost。有了Vonage,我们将开发新的API并将其商业化。我们已经看到领先的CSP取得了长足的进步,我们的目标是在来年推出首个5G网络API。我们将继续为企业创建新的、增强的应用和服务,同时推动Vonage UCaaS和CCaaS应用的持续创新,帮助企业打造新的数字体验,以实现更好的通信、连接和参与。”
“通过将网络世界与全球开发者社区联系起来,我们正在进行一种典型的转换,把网络至于核心位置,为CSP提供新的变现机会,加大对高性能网络的投入。”
“4G是一个让消费者数字化的平台,开辟了新的商业模式,孕育了很多历史上发展最快的企业。借助5G,我们拥有了一个前所未有的创新平台,为开发超快速、高度可靠、低延迟和关键任务型服务提供了几乎无限的机会。我们将借助5G,让Vonage UCaaS和CCaaS套件成为一个稳固的增长平台,推动企业数字化的加速。”
Vonage最近被Omdia Universe 2022年CPaaS平台报告评为领导者,在客户体验和解决方案能力方面名列前茅。目前,Vonage为超过12万家企业客户提供服务,拥有超过100万注册开发者组成的全球社区和一个高度扩展的平台,该平台每年总共有250亿条消息,再加上爱立信深厚的网络专业知识、行业领先的产品组合和全球规模,预计将让爱立信能够推动和加速全球网络API市场的发展。CSP也将在全球影响力方面有所受益,而不局限于国家或者地区市场。
此次收购还将进一步加强爱立信在美国的影响力,兑现长期承诺,因为爱立信在美国已经有120年的业务历史。
Vonage公司首席执行官Rory Read表示:“Vonage源于创新,如今已经成为商业云通信领域的全球领导者。此次合作将利用爱立信在5G领域的领先地位、全球市场占有率和强大的研发能力,强化我们为全球企业提供的产品。随着对UCaaS、CCaaS和通信API的需求快速增长,专业知识、人才和创新的结合,对我们的客户和合作伙伴来说将是个好消息。”
Rory Read补充说:“我们的工作、购物、学习、看病、锻炼和娱乐方式正在发生根本性的变化。爱立信和Vonage将共同成为下一波数字化转型的核心,为企业、CSP和最终用户提供创新的应用和服务,从而改变开展业务的方式。我们将推动员工之间、跨客户触点的更深层次的连接和参与,创造非凡的体验。”
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。