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 セルラーネットワークにおけるAIの世界市場 2025-2029Global AI in Cellular Networks Market: 2025-2029 当社の「携帯電話ネットワークにおけるAI」調査スイートは、事業者とネットワークAIベンダーに分析と実用的な洞察を提供する。また、モバイルネットワーク事業者（MNO）やネットワークAIベンダーなどの市場関... もっと見る
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サマリー
当社の「携帯電話ネットワークにおけるAI」調査スイートは、事業者とネットワークAIベンダーに分析と実用的な洞察を提供する。また、モバイルネットワーク事業者（MNO）やネットワークAIベンダーなどの市場関係者が、ネットワークにおけるAIへの関与に関する事業戦略について、情報に基づいた意思決定を行うためのデータも含まれている。本調査では、携帯電話ネットワークにおける通信事業者のAI導入に関する8つのケーススタディに加え、Indosat Ooredoo HutchisonのAI-RAN戦略に関するケーススタディを掲載している。これらのケーススタディには以下が含まれる：
これらのケーススタディでは、大手通信事業者がネットワークにどのようにAIを導入し、革新的な取り組みを行っているかを、ジュニパーリサーチがその導入と革新の中核となる強みについて分析し、これらの導入が将来的に通信事業者をどのように位置づけるかを評価しています。これにより、他の事業者やネットワークAIベンダーは、市場の最前線にいる事業者がネットワークAIにどのように取り組んでいるかを理解し、情報に基づいた意思決定や戦略策定を支援することができます。
また、この調査スイートには、オペレータのネットワークAI導入の主要目標の内訳と、ジュニパーリサーチがこれらの目標が将来どのように進化すると予想しているかの分析も含まれている。これに加えて、無線アクセスネットワーク（RAN）におけるAI、AI-RANアライアンス、水平RANスタックの開発、ソブリンAI、ネットワーク計画におけるAI、ネットワーク保守におけるAI、ネットワークスライシングと差別化接続におけるAIなど、主要な概念や技術の戦略的分析も行っている。
さらに、事業者がAIを利用してネットワーク・セキュリティを向上させる方法、詐欺師や悪意のある行為者から自社のAI導入を保護する方法、事業者がデータセンターやクラウド・インフラストラクチャでAIの影響を最大化する方法に関する戦略的分析に関する提言や評価も提供している。これにより、事業者、ネットワークAIベンダー、その他の関係者は、AI導入のさまざまな領域について効果的に評価し、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができる。
このほか、本レポートでは、エージェント型AI、TeleManagement（TM）フォーラムの自律型ネットワーク、6G、大規模言語モデル（LLM）、GSMAのOpen-Telco LLMベンチマークなどの技術や標準についての知見も提供している。ジュニパーリサーチの提言と分析が添えられたこれらの各セクションでは、主要トレンドの理解に加え、将来の発展機会と戦略を明らかにしています。
市場予測スイートには、データマッピングや予測資料へのアクセス、市場の重要トレンドを詳述した戦略・トレンド資料、セルラーネットワークにおけるAIの収益化と革新に関する戦略的提言など、個別に購入できるオプションがいくつか含まれています。
このリサーチ・スイートには、別途購入可能なCompetitor Leaderboardが含まれており、各社がネットワークにAIを導入するためのソフトウェアを通信事業者に提供している16の主要ネットワークAIベンダーの分析と市場規模が記載されています。
本レポートは、セルラーネットワークにおけるAI市場を理解するための重要なツールであり、通信事業者、ネットワークAIベンダー、その他の関係者が、同市場における今後の事業戦略や製品開発戦略を最適化し、競合他社に対する競争優位性を確保することを可能にします。
本レポートはすべて英語で書かれています。
主な特長
市場ダイナミクス：AI-RANアライアンスによるAI-RANの開発、ソブリンAIの役割、ネットワークセキュリティにおけるAIの活用方法、通信事業者のAIユースケースの進捗状況など、セルラーネットワークにおけるAI市場の主要トレンドとビジネスチャンスについて洞察します。また、大手通信事業者8社のネットワークにおけるAIの活用に関する戦略的分析、各通信事業者の導入と投資に関するケーススタディも含まれています。
主な要点と戦略的提言：セルラーネットワークにおけるAI市場の主要な発展機会と知見を詳細に分析し、収益の拡大や製品提供の優位性を得ようとする通信事業者やAIネットワークベンダーに対する戦略的提言を掲載しています。
ベンチマーク業界予測：SIM総数、事業者総収入、事業者のデジタルトランスフォーメーションへの総投資額、事業者のAIへの総投資額、事業者のネットワークAIへの総投資額のデータを提供します。ネットワークAIへの総事業者投資額は、RAN向けネットワークAIへの総事業者投資額、オーケストレーションと管理向けネットワークAIへの総事業者投資額、ネットワークセキュリティ向けネットワークAIへの総事業者投資額、運用と保守（O＆M）向けネットワークAIへの総事業者投資額を分割して提供している。
Juniper Research Future Leaders' Index：ネットワークAIベンダ16社の主要プレイヤの能力と能力を評価し、各ベンダの市場規模と詳細な分析結果を掲載しています。
市場データ＆予測
ネットワーク分野のAI市場に関する市場をリードする調査スイートには、7,900件以上のデータポイントからなる予測データ一式へのアクセスが含まれています。リサーチスイートの指標には以下が含まれます：
Juniper ResearchのInteractive Forecast Excelには以下の機能が含まれています：
統計分析：統計分析：データ期間中のすべての地域と国について表示される特定のメトリクスを検索できるのがメリットです。グラフは簡単に変更でき、クリップボードにエクスポートできます。
国別データツール：このツールでは、予測期間中のすべての地域と国の指標を見ることができます。検索バーで表示される指標を絞り込むことができます。
国別比較ツール：特定の国を選択して比較することができます。このツールには、グラフをエクスポートする機能が含まれています。
What-if分析：3つのインタラクティブなシナリオを通じて、予測指標を独自の仮定と比較することができます。
市場動向＆戦略レポート
当レポートでは、世界のセルラーネットワークにおけるAI市場を徹底的に調査し、現在および将来の市場を形成している市場動向、技術開発、商機を評価しています。この分析とともに、RAN、データセンター管理、ネットワークスライシングなど、AI導入のさまざまな分野についての包括的な分析も含まれています。この分析は、利害関係者がどのように競合から切り離し、市場リーダーになることができるかを評価する上で役立ちます。
この革新的なエコシステム・レポートには、ネットワークAIに対する大手通信事業者8社の投資と展開の内訳と評価も含まれている。これらのケーススタディにより、ネットワークAI市場のプレーヤーは、市場のリーダーの方向性をよりよく理解することができ、その結果、重要なトレンドに関する洞察や、自社のビジネスや製品・技術開発戦略を策定するための基盤を得ることができます。
競合リーダーボードレポート
本レポートに含まれる競合リーダーボードは、16社のネットワークAIベンダーの詳細な評価と市場でのポジショニングを提供しています。これらの主要企業は、能力、能力、製品の評価に基づいて、確立されたリーダー、主要な挑戦者、または破壊者と挑戦者として位置付けられています。これには、市場における主要な優位性、将来の開発計画、主要なパートナーシップの分析が含まれます。
セルラーネットワークにおけるAIの競合リーダーボードには、以下の主要ベンダーが含まれている：
目次
1.市場動向と戦略
1.主要な要点 戦略的提言
1.1 主要な要点 .3
1.2 主な戦略的提言 .4
2.市場概況
2.1 はじめに .7
図 2.1：事業者のネットワークAIへの総投資額（百万ドル）、主要8地域別、2024年～2029年 .7
2.1.1 事業者がネットワークにAIを導入しようとする理由 .8
2.1.2 AIを活用してネットワークのTCOを削減 .8
図 2.2：5G接続総数（m）、主要8地域別、2024年～2029年 .8
2.1.3 AI を活用したネットゼロ目標の達成 .9
図 2.3： オペレーターの総省エネルギー量（TWh）（主要 8 地域別、2024～2029 年） .9
表 2.4: 5G におけるエネルギー効率のための AI 利用の検討分野の例 .10
2.1.4 AI を利用した事業者サービスの改善と拡大 .10
図 2.5: 2024-2029 年の事業者総収入（百万ドル）、主要 8 地域別内訳 .11
2.2 世界の主要事業者がネットワークでAIをどのように活用しているか .12
3.主要技術と将来の機会
3.1 ネットワークにおける AI の主要技術 .21
3.1.1 エージェント型AI .21
i. TMフォーラムの自律型ネットワーク .23
図 3.1: TM フォーラムの自律型ネットワーク・レベル .23
3.1.2 6G .24
図3.3：3GPPのタイムラインとエリクソンによる最初の商用システムへの期待 .24
3.1.3 LLM .25
図 3.4：事業者ネットワークにおける LLM の使用例 .25
i. GSMA Open Telco LLM ベンチマークとカスタム事業者 LLM .26
表 3.5: GPT-3.5、GPT-4、および Active Professionals の精度比較 .26
3.2 AI ネットワーク展開の主な機会 .27
3.2.1 AI ラン .27
図3.6：AI-RAN によって期待されるメリット .28
ii.AI サービスとマルチテナント RAN インフラ .31
表 3.7：2025 年 2 月時点における NVIDIA とソフトバンクの AI-RAN の実績 .32
図 3.8：マルチテナント AI RAN リファレンス・アーキテクチャの概略図 .33
図 3.9: MMLU 言語における GPT-4 の 3 ショット精度 .38
表 3.10: ソブリンによる AI イニシアチブ、投資、政策の例 .39
3.2.2 ネットワーク・データセンターとクラウド管理のためのAI .41
図 3.11: 事業者のクラウドへの総支出（百万ドル）、主要 8 地域別、2023 年～2028 年.41
3.2.3 ネットワーク・セキュリティ向け AI .42
i. ネットワーク保護のために AI を利用する事業者の戦略 .42
図 3.12: 携帯電話ネットワークにおける AI セキュリティの主な使用例 .42
ii.事業者ネットワークに対する AI の脅威 .43
3.2.4 ネットワーク保守のための AI .44
3.2.5 ネットワーク・プランニングのためのAI .45
3.2.6 ネットワーク・スライシングと差別化コネクティビティのための AI .45
図 3.13: ネットワーク・スライシングの主な種類 .46
2. 競合のリーダーボード
1.競合のリーダーボード
1.1 なぜこのレポートを読むのか .5
AI 開発は、ダイナミックなインフラと運用の構築に焦点を当てる必要がある .5
表 1.1：ジュニパーリサーチの競合リーダーボード ベンダーと製品ポートフォリオ .6
図 1.2: Juniper Research の競合リーダーボード：ネットワーク AI ベンダー .7
出典：JuniperResearch
Juniper Research表 1.3: Juniper Research の競合リーダーボード：ネットワーク AI ベンダー .7
表 1.4：ジュニパーリサーチの競合リーダーボードヒートマップ：ネットワーク AI ベンダー（2 社中 1 社） .8
表 1.5：Juniper Research の競合リーダーボードヒートマップ：ネットワーク AI ベンダー（2 社中 2 社） .9
2.ベンダーのプロファイル
2.1 ベンダーのプロファイル .11
2.1.1 ブループラネット .11
i. 企業情報 .11
図 2.1：ブループラネットの収益（百万ドル）、会計年度 2023-2024 .11
ii.地理的な広がり .11
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .11
iv.提供サービスのハイレベルビュー .11
図 2.2：Blue Planet 5G ネットワーク計画・展開ソリューション .12
v. ジュニパー・リサーチの見解：主要な強みと戦略的発展の機会 .13
2.1.2 シスコ .14
i. 企業情報 .14
ii.地理的な広がり .14
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .14
iv.提供サービスのハイレベルビュー.15
図 2.3: Cisco Crosswork Network Automation の基本方針 .15
v. Juniper Research の見解：主な強みと戦略的発展の機会 .16
2.1.3 エリクソン .16
i. 企業情報 .16
表 2.4 エリクソンの財務情報（百万ドル）、2021 年～2024 年 .16
ii.地理的な広がり .17
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .17
iv.提供サービスのハイレベルビュー.17
図 2.5: Ericsson Intelligent Automation Platform (EIAP) .19
v. ジュニパーリサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .20
2.1.4 Google Cloud .21
i. 企業情報 .21
ii.地理的な広がり .21
図 2.6：Google Cloud Platform の地域 .21
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .22
iv.提供サービスのハイレベルビュー .22
v. ジュニパーリサーチの見解：主要な強みと戦略的発展の機会 .23
2.1.5 ファーウェイ .24
i. 企業情報 .24
ii.地理的な広がり .24
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .24
iv.提供サービスのハイレベルビュー .24
v. ジュニパーリサーチの見解：主要な強みと戦略的発展の機会 .26
2.1.6 IBM . 26
i. 企業情報 .26
表 2.7: IBM の厳選財務情報 ($m), 2021-2023.26
ii.地理的な広がり .27
図 2.8: IBM データセンターと機械可読ゾーン（MZR）の位置図 .27
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .28
iv.提供サービスのハイレベルビュー .28
図 2.9: ネットワーク自動化のための IBM Cloud Paks .28
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .31
2.1.7 Jio プラットフォーム .31
i. 企業情報 .31
ii.地理的な広がり .31
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .31
iv.提供サービスのハイレベルビュー .32
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .34
2.1.8 ジュニパーネットワークス .34
i. 企業情報 .34
ii.地理的な広がり .34
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .35
iv.提供サービスのハイレベルビュー .35
図 2.10: ジュニパーネットワークスが提供する O-RAN .36
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .37
2.1.9 マベニール（Mavenir） .37
i. 企業情報 .37
ii.地理的な広がり .37
iii.主要顧客および戦略的パートナーシップ .37
iv.提供サービスのハイレベルビュー.38
図 2.11: Mavenir の AI & Analytics ソリューション .39
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .40
2.1.10 マイクロソフト .41
i. 企業情報 .41
ii.地理的な広がり .41
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .41
iv.提供サービスのハイレベルビュー.42
図 2.12：Azure Operator Nexus .42
v. ジュニパーリサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .44
2.1.11 ネットクラッカー .44
i. 企業情報 .44
ii.地理的な広がり .44
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .44
iv.提供サービスのハイレベルビュー.45
図 2.13: Netcracker Network Automation Suite .45
図 2.14: E2E サービスとスライスの自動化 .46
図 2.15: ネットワーク・ドメイン・オーケストレーション .47
v. ジュニパーリサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .47
2.1.12 ノキア .48
i. 企業情報 .48
表 2.16: ノキアの主要財務情報(百万ドル), 2021-2024 .48
ii.地理的な広がり .48
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .48
iv.提供サービスのハイレベルビュー.49
v. ジュニパーリサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .50
2.1.13 NVIDIA .51
i. 企業情報 .51
ii.地理的な広がり .51
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .51
iv.提供サービスのハイレベルビュー .52
図 2.17: フルスタックの仮想化 RAN アクセラレーションを示す NVIDIA Aerial CUDA アクセラレーション RAN スタック図 .52
v. ジュニパーリサーチの見解：主要な強みと戦略的発展の機会 .54
2.1.14 サムスン .54
表 2.18: サムスンの財務情報 ($b), 2022-2023 .54
ii.地理的な広がり .54
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .54
iv.提供製品のハイレベルビュー .55
図 2.19: サムスン SMO .56
図 2.20: サムスン VISTA .57
v. ジュニパー・リサーチの見解：主要な強みと戦略的発展の機会 .57
2.1.15 サブレックス .58
i. 企業情報 .58
ii.地理的な広がり .58
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .58
iv.提供サービスのハイレベルビュー .58
v. ジュニパーリサーチの見解：主要な強みと戦略的発展の機会 .59
2.1.16 ZTE .59
i. 企業情報 .59
ii.地理的な広がり .59
iii.主要顧客と戦略的パートナーシップ .59
iv.提供サービスのハイレベルビュー.60
v. ジュニパーリサーチの見解：主な強みと戦略的発展の機会 .62
2.2 ジュニパーリサーチのリーダーボード評価手法 .63
2.3 限界と解釈 .63
表 2.21: ジュニパーリサーチの競合リーダーボード：セルラーネットワークにおける AI の世界市場 .64
2.4 関連研究 .65
3. データと予測
1.序論と方法論
1.1 序論：ネットワークにおけるAI市場 .3
図 1.1：事業者のデジタル変革への総投資額（百万ドル）、2024年～2029年 .3
1.2 予測方法 .3
図 1.2: ネットワークにおける AI の予測手法 .5
2.市場の概要と今後の市場展望
2.1 事業者の総収入 .7
図表 2.1：事業者総収入（百万ドル）、主要8地域別、2024年～2029年 .7
2.2 事業者のネットワークAIへの総投資額 .9
図表 2.2：事業者のネットワークAIへの総投資額（百万ドル）、主要8地域別、2024～2029年 .9
2.3 RAN 向け AI に対する事業者のネットワーク AI 投資総額 .11
図表 図表 図表2.3: RAN 向け AI のネットワーク AI に対する事業者総投資額（百万ドル）、主要 8 地域別、2024 年～2029 年 .11
2.4 ネットワーク・オーケストレーションおよび管理向けネットワーク AI に対する事業者の総投資額 .13
図表 図表 図表2.4: ネットワーク・オーケストレーションと管理のためのネットワーク AI に対する事業者の総投資額 (百万ドル) (主要 8 地域別, 2024-2029 年) .13
2.5 ネットワークセキュリティ向けネットワークAIへの事業者総投資額 .14
図＆表2.5：ネットワークセキュリティ向けネットワークAIへの事業者総投資額（百万ドル）、主要8地域別、2024年～2029年 .14
2.6 運用・保守のためのネットワーク AI に対する事業者の総投資額 16
図＆表 2.6： 運用・保守のためのネットワーク AI に対する事業者の総投資額（百万ドル）、主要 8 地域別、2024～2029 年 .16
Summary
このレポートでは、携帯電話ネットワークにおける通信事業者のAI導入に関する8つのケーススタディに加え、Indosat Ooredoo HutchisonのAI-RAN戦略に関するケーススタディを掲載しています。
Report Description
Our AI in Cellular Networks research suite provides operators and AI in network vendors with analysis and actionable insights. It also includes data which enables stakeholders in the market, such as mobile network operators (MNOs) and network AI vendors, to make informed decisions on business strategy for their involvement with AI in networks. The research suite covers eight case studies into operators’ AI in cellular networks deployments, as well as a further case study for Indosat Ooredoo Hutchison’s AI-RAN strategy. These case studies include:
Each of these case studies breaks down how a leading operator is deploying and innovating with AI in their networks, with analysis from Juniper Research on the core strengths of their deployments and innovations, and evaluation of how these deployments position the operator in the future. This allows other operators and network AI vendors to understand how those at the forefront of the market are approaching network AI; supporting informed decision-making and strategy formulation.
The research suite also includes a breakdown of the key goals of operators’ AI in networks deployments, with analysis of how Juniper Research expects these goals to evolve in the future. This is coupled with strategic analysis of key concepts and technologies, including AI in Radio Access Network (RAN), the AI-RAN Alliance, the development of horizontal RAN stacks, sovereign AI, AI in network planning, AI in network maintenance, and AI in network slicing and differentiated connectivity.
It further provides recommendations and assessments on how operators can use AI to improve their network security, as well as protect their own AI deployments from fraudsters and malicious actors, and strategic analysis of how operators can maximise the impact of AI in their datacentres and cloud infrastructure. Through this, operators, network AI vendors, and other stakeholders can effectively evaluate and make informed business decisions regarding different areas of AI deployments.
As well as this, the report offers insight into technologies and standards including agentic AI, TeleManagement (TM) Forum’s Autonomous Networks, 6G, large language model (LLM), and the GSMA’s Open-Telco LLM Benchmarks. Accompanied by Juniper Research’s recommendations and analysis, each of these sections identifies future development opportunities and strategies, in addition to providing an understanding of key trends.
The market forecast suite includes several different options that can be purchased separately, including access to data mapping and a forecast document, a strategy and trends document detailing critical trends in the market, and strategic recommendations for monetising and innovating AI in cellular networks.
The research suite includes a Competitor Leaderboard, which can be purchased separately; containing analysis and market sizing for 16 leading network AI vendors, who each provide operators with software for AI in network deployments.
Collectively, the suite provides a critical tool for understanding the AI in cellular networks market allowing operators, AI in network vendors, and other stakeholders to optimise their future business and product development strategies for the market; providing a competitive advantage over their rivals.
All report content is delivered in the English language.
Key Features
Market Dynamics: Insights into the key trends and opportunities within the AI in cellular networks market, including the development of AI-RAN by the AI-RAN Alliance, the role of sovereign AI, how AI is being used in network security, and how operators are progressing their AI use cases. It also includes strategic analysis of eight leading operators’ use of AI in their networks, with a case study into each operator’s deployments and investments.
Key Takeaways & Strategic Recommendations: In-depth analysis of key development opportunities and findings within the AI in cellular networks market, accompanied by strategic recommendations for operators and AI in network vendors seeking to grow their revenue or gain an advantage in their product offerings.
Benchmark Industry Forecasts: The suite provides four-year forecasts for the global AI in cellular networks market; providing data for the total number of SIMs, total operator revenue, total operator investment in digital transformation, total operator investment in AI, and total operator investment in network AI. Total operator investment in network AI is provided with splits for total operator investment in network AI for RAN, total operator investment in network AI for orchestration and management, total operator investment in network AI for network security, and total operator investment in network AI for operations and maintenance (O&M).
Juniper Research Future Leaders’ Index: Key player capability and capacity assessment for 16 AI in networks vendors, with market sizing and detailed analysis for each vendor’s offering.
Market Data & Forecasts
The market-leading research suite for the AI in networks market includes access to the full set of forecast data, comprising more than 7,900 datapoints. Metrics in the research suite include:
Juniper Research’s Interactive Forecast Excel contains the following functionality:
Statistics Analysis: Users benefit from the ability to search for specific metrics, displayed for all regions and countries across the data period. Graphs are easily modified and can be exported to the clipboard.
Country Data Tool: This tool lets users look at metrics for all regions and countries in the forecast period. Users can refine the metrics displayed via a search bar.
Country Comparison Tool: Users can select and compare specific countries. The ability to export graphs is included in this tool.
What-if Analysis: Here, users can compare forecast metrics against their own assumptions, via three interactive scenarios.
Market Trends & Strategies Report
The report thoroughly examines the global AI in Cellular Networks market; assessing market trends, technological developments, and commercial opportunities which are shaping the market both in the present and the future. Alongside this analysis, the document includes a comprehensive analysis of the different areas of AI deployment, such as in RAN, datacentre management, and network slicing; with this analysis supporting stakeholders in evaluating how they can separate from their competition and become a market leader.
This innovative ecosystem report also includes a breakdown and evaluation of eight leading operators’ investments and deployments for network AI. These case studies allow players in the network AI market to better understand the direction of leaders in the market, in turn providing insight into key trends and a foundation to develop their own business and product or technology development strategies.
Competitor Leaderboard Report
The Competitor Leaderboard included in this report provides detailed evaluation and market positioning for 16 network AI vendors. These key companies are positioned as established leaders, leading challengers, or disruptors and challengers, based on a capacity, capability, and product assessment. This includes analysis of their key advantages in the market, future development plans, and key partnerships.
The AI in Cellular Networks Competitor Leaderboard includes the following key vendors:
Table of Contents
1. Market Trends & Strategies
1. Key Takeaways Strategic Recommendations
1.1 Key Takeaways . 3
1.2 Key Strategic Recommendations . 4
2. Market Landscape
2.1 Introduction . 7
Figure 2.1: Total Operator Investment in Network AI ($m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 7
2.1.1 Why Are Operators Seeking to Deploy AI in Their Networks . 8
2.1.2 Using AI to Reduce Network TCO . 8
Figure 2.2: Total Number of 5G Connections (m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 8
2.1.3 Using AI to Meet Net Zero Goals . 9
Figure 2.3: Total Operator Energy Savings (TWh), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 9
Table 2.4: Examples of Areas Explored for AI Use for Energy Efficiency in 5G . 10
2.1.4 Using AI to Improve and Expand Operator Services . 10
Figure 2.5: Total Operator Revenue ($m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 11
2.2 How Leading Operators Are Using AI in Their Networks Around the World . 12
3. Key Technologies and Future Opportunities
3.1 Key Technologies for AI in Networks . 21
3.1.1 Agentic AI. 21
i. TM Forum’s Autonomous Networks . 23
Figure 3.1: TM Forum’s Autonomous Network Levels . 23
3.1.2 6G . 24
Figure 3.3: 3GPP Timeline and Ericsson Expectations for First Commercial System . 24
3.1.3 LLMs . 25
Figure 3.4: Use Cases for LLMs in Operator Networks . 25
i. GSMA Open Telco LLM Benchmarks and Custom Operator LLMs . 26
Table 3.5: Accuracy Comparison Between GPT-3.5, GPT-4, and Active Professionals . 26
3.2 Key Opportunities for AI Network Deployments . 27
3.2.1 AI RAN . 27
Figure 3.6: Benefits Expected to be Provided by AI-RAN . 28
ii. AI Services and Multi-tenant RAN Infrastructure . 31
Table 3.7: NVIDIA and Softbank’s Achievements With AI-RAN as of February 2025 . 32
Figure 3.8: Schematic of Multi-tenant AI RAN Reference Architecture . 33
Figure 3.9: GPT-4 3-Shot Accuracy on MMLU Languages . 38
Tables 3.10: Examples of Sovereign AI Initiatives, Investments and Policies . 39
3.2.2 AI for Network Datacentre and Cloud Management . 41
Figure 3.11: Total Operator Expenditure on Cloud ($m), Split by 8 Key Regions, 2023-2028. 41
3.2.3 AI for Network Security . 42
i. Operator Strategies for Using AI to Protect Their Networks . 42
Figure 3.12: Key Use Cases for AI Security in Cellular Networks . 42
ii. The Threat of AI to Operator Networks. 43
3.2.4 AI for Network Maintenance . 44
3.2.5 AI for Network Planning . 45
3.2.6 AI for Network Slicing and Differentiated Connectivity. 45
Figure 3.13: Key Types of Network Slicing . 46
2. Competitor Leaderboard
1. Competitor Leaderboard
1.1 Why Read This Report . 5
AI Development Must Be Focused on Creating Dynamic Infrastructure and Operations . 5
Table 1.1: Juniper Research Competitor Leaderboard Vendors and Product Portfolios . 6
Figure 1.2: Juniper Research Competitor Leaderboard: Network AI Vendors . 7
Source: Juniper ResearchTable 1.3: Juniper Research Competitor Leaderboard: Network AI Vendors . 7
Table 1.4: Juniper Research Competitor Leaderboard Heatmap: Network AI Vendors (1 of 2) . 8
Table 1.5: Juniper Research Competitor Leaderboard Heatmap: Network AI Vendors (2 of 2) . 9
2. Vendor Profiles
2.1 Vendor Profiles . 11
2.1.1 Blue Planet . 11
i. Corporate Information . 11
Figure 2.1: Blue Planet Revenue ($m), Financial Year 2023-2024 . 11
ii. Geographical Spread . 11
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 11
iv. High-level View of Offerings . 11
Figure 2.2: Blue Planet 5G Network Planning and Deployment Solution . 12
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 13
2.1.2 Cisco . 14
i. Corporate Information . 14
ii. Geographical Spread . 14
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 14
iv. High-level View of Offerings. 15
Figure 2.3: Cisco Crosswork Network Automation Tenets . 15
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 16
2.1.3 Ericsson . 16
i. Corporate Information . 16
Table 2.4 Ericsson‘s Financial Information ($m), 2021-2024 . 16
ii. Geographical Spread . 17
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 17
iv. High-level View of Offerings. 17
Figure 2.5: Ericsson Intelligent Automation Platform (EIAP) . 19
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 20
2.1.4 Google Cloud . 21
i. Corporate Information . 21
ii. Geographical Spread . 21
Figure 2.6: Google Cloud Platform Regions . 21
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 22
iv. High-level View of Offerings. 22
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 23
2.1.5 Huawei . 24
i. Corporate Information . 24
ii. Geographical Spread . 24
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 24
iv. High-level View of Offerings . 24
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 26
2.1.6 IBM . 26
i. Corporate Information . 26
Table 2.7: IBM’s Select Financial Information ($m), 2021-2023. 26
ii. Geographical Spread . 27
Figure 2.8: IBM Datacentre and Machine-readable Zones (MZRs) Location Map . 27
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 28
iv. High-level View of Offerings . 28
Figure 2.9: IBM Cloud Paks for Network Automation . 28
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 31
2.1.7 Jio Platforms . 31
i. Corporate Information . 31
ii. Geographical Spread . 31
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 31
iv. High-level View of Offerings . 32
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 34
2.1.8 Juniper Networks . 34
i. Corporate Information . 34
ii. Geographical Spread . 34
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 35
iv. High-level View of Offerings . 35
Figure 2.10: Juniper Networks’ O-RAN Offering. 36
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 37
2.1.9 Mavenir . 37
i. Corporate Information . 37
ii. Geographical Spread . 37
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 37
iv. High-level View of Offerings. 38
Figure 2.11: Mavenir’s AI & Analytics Solutions . 39
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 40
2.1.10 Microsoft . 41
i. Corporate Information . 41
ii. Geographical Spread . 41
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 41
iv. High-level View of Offerings. 42
Figure 2.12: Azure Operator Nexus . 42
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 44
2.1.11 Netcracker . 44
i. Corporate Information . 44
ii. Geographical Spread . 44
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 44
iv. High-level View of Offerings. 45
Figure 2.13: Netcracker Network Automation Suite . 45
Figure 2.14: E2E Service and Slice Automation . 46
Figure 2.15: Network Domain Orchestration . 47
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 47
2.1.12 Nokia . 48
i. Corporate Information . 48
Table 2.16: Nokia’s Select Financial Information ($m), 2021-2024 . 48
ii. Geographical Spread . 48
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 48
iv. High-level View of Offerings. 49
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 50
2.1.13 NVIDIA . 51
i. Corporate Information . 51
ii. Geographical Spread . 51
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 51
iv. High-level View of Offerings . 52
Figure 2.17: NVIDIA Aerial CUDA-accelerated RAN Stack Diagram Showing Full-Stack Virtualised RAN Acceleration . 52
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 54
2.1.14 Samsung . 54
Table 2.18: Samsung’s Financial Information ($b), 2022-2023 . 54
ii. Geographical Spread . 54
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 54
iv. High-level View of Offerings . 55
Figure 2.19: Samsung SMO . 56
Figure 2.20: Samsung VISTA . 57
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 57
2.1.15 Subex . 58
i. Corporate Information . 58
ii. Geographical Spread . 58
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 58
iv. High-level View of Offerings . 58
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 59
2.1.16 ZTE . 59
i. Corporate Information . 59
ii. Geographical Spread . 59
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 59
iv. High-level View of Offerings. 60
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development Opportunities . 62
2.2 Juniper Research Leaderboard Assessment Methodology . 63
2.3 Limitations & Interpretations . 63
Table 2.21: Juniper Research Competitor Leaderboard: Global AI in Cellular Networks Market . 64
2.4 Related Research . 65
3. Data & Forecasting
1. Introduction and Methodology
1.1 Introduction: AI in Networks Market . 3
Figure 1.1: Total Operator Investment in Digital Transformation ($m), 2024-2029 . 3
1.2 Forecast Methodology . 3
Figure 1.2: AI in Networks Forecast Methodology . 5
2. Market Summary and Future Market Outlook
2.1 Total Operator Revenue . 7
Figure & Table 2.1: Total Operator Revenue ($m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 7
2.2 Total Operator Investment in Network AI . 9
Figure & Table 2.2: Total Operator Investment in Network AI ($m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 9
2.3 Total Operator Investment in Network AI for AI for RAN . 11
Figure & Table 2.3: Total Operator Investment in Network AI for AI for RAN ($m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 11
2.4 Total Operator Investment in Network AI for Network Orchestration and Management . 13
Figure & Table 2.4: Total Operator Investment in Network AI for Network Orchestration and Management ($m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 13
2.5 Total Operator Investment in Network AI for Network Security . 14
Figure & Table 2.5: Total Operator Investment in Network AI for Network Security ($m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 14
2.6 Total Operator Investment in Network AI for Operations and Maintenance 16
Figure & Table 2.6: Total Operator Investment in Network AI for O&M ($m), Split By 8 Key Regions, 2024-2029 . 16
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