Partnerstwa

NVIDIA, Nokia i operatorzy rozwijają AI-RAN w działających sieciach

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

NVIDIA ogłosiła 21 października 2026 r. podczas GTC Berlin, że operatorzy telekomunikacyjni na całym świecie wdrażają rozwiązania NVIDIA oparte na akcelerowanych obliczeniach w scentralizowanych centrach danych, lokalizacjach w obszarach metropolitalnych i stacjach bazowych, a T-Mobile przeprowadził pierwsze na świecie — jak określiła to firma — połączenie AI-RAN w działającej sieci komercyjnej.

„Sieci telekomunikacyjne powstały po to, by przenosić rozmowy ludzi na całym świecie. Teraz będą przenosić także inteligencję całego świata” — powiedział Jensen Huang, założyciel i dyrektor generalny NVIDIA. Huang stwierdził, że operatorzy przekształcają swoje grunty, zasoby energetyczne i łączność w rozproszoną infrastrukturę AI, a NVIDIA, współpracując z Nokią, rozszerza zastosowanie akcelerowanych obliczeń na samą sieć radiową, tworząc podstawę dla sieci 5G natywnie obsługujących AI.

NVIDIA przedstawia inteligencję jako pięć warstw — grunty, energię i obudowę, układy scalone, infrastrukturę, modele i aplikacje — i podkreśla, że operatorzy telekomunikacyjni już dysponują suwerenną infrastrukturą pierwszej warstwy: centrami danych, lokalizacjami regionalnymi i stacjami bazowymi wyposażonymi w zasilanie, światłowody i dostęp do widma. Jak twierdzi firma, dodając do niej akcelerowane obliczenia, otwarte modele i aplikacje, operatorzy mogą udostępniać modele i aplikacje bliżej ludzi, firm i maszyn, które z nich korzystają. Wspólna, zunifikowana platforma oparta na architekturze AI-RAN, działająca w rozproszonych lokalizacjach, może zarazem obsługiwać robotykę, komunikację głosową i aplikacje wykorzystujące agentów oraz uruchamiać inteligentne oprogramowanie 5G.

Komercyjne połączenie AI-RAN i europejskie testy

AI-RAN rozszerza akcelerowane obliczenia na sieć dostępu radiowego, przekształcając ją w środowisko obliczeniowe dla zadań związanych z inteligencją, działające na tej samej platformie co zaawansowane usługi. NVIDIA podaje, że ta architektura pozwala operatorom efektywniej wykorzystywać dostępne widmo, a jednocześnie zaspokajać zapotrzebowanie dzięki lokalizacjom położonym blisko użytkowników. Niemal 20 operatorów telekomunikacyjnych na całym świecie publicznie ogłosiło współpracę w obszarze AI-RAN z wykorzystaniem oprogramowania Nokia anyRAN i NVIDIA Aerial RAN Computer (ARC). Nokia przygotowuje też swoje oprogramowanie anyRAN działające na ARC do testów u operatorów BT, Deutsche Telekom, Elisa i Orange.

Połączenie T-Mobile w Bellevue w stanie Waszyngton zrealizowano na komercyjnych serwerach ARC, z wykorzystaniem oprogramowania dostępu radiowego Nokii przyspieszanego przez NVIDIA CUDA oraz anten MIMO z dużą liczbą wejść i wyjść. Połączenie korzystało z istniejącego rdzenia sieci 5G Standalone i komercyjnego smartfona.

BT planuje w 2027 r. przeprowadzić testy AI-RAN w działającej sieci w Birmingham w Anglii, we współpracy z Nokią i NVIDIA. Deutsche Telekom zweryfikował komercyjną platformę AI-RAN Nokii i NVIDIA w laboratoriach w Bonn i Oulu, w tym rozwiązanie do szacowania kanału łącza w górę wspomagane przez AI, które ma poprawić przepustowość łącza w górę dla użytkowników. Operator planuje rozpocząć testy terenowe w 2027 r.

Elisa jednocześnie obsługiwała komunikację głosową, transmisję danych w sieci komórkowej i analizę wideo na platformie ARC. NVIDIA określiła to jako pierwsze takie wdrożenie w Europie w warunkach terenowych Elisy, z wykorzystaniem widma 5G, i poinformowała, że test otwiera drogę do wdrażania rozwiązań rozproszonych oraz komercyjnych usług AI-RAN w 2027 r. Orange testuje oprogramowanie Nokia 5G działające na ARC, koncentrując się na poprawie efektywności widmowej AI-RAN i obsłudze usług brzegowych w działających sieciach.

Dziewięciu operatorów z regionu EMEA buduje infrastrukturę opartą na rozwiązaniach NVIDIA

Dziewięciu operatorów z Europy, Bliskiego Wschodu i Afryki buduje lub rozbudowuje infrastrukturę opartą na rozwiązaniach NVIDIA w lokalizacjach scentralizowanych i rozproszonych. Nową infrastrukturę budują CRA w Czechach, etisalat w Zjednoczonych Emiratach Arabskich, Silknet w Gruzji i TIM we Włoszech. Cassava w Afryce, Deutsche Telekom w Niemczech, Fastweb + Vodafone we Włoszech, Kazakhtelecom w Azji Środkowej i Orion Telecom w Serbii rozbudowują istniejącą infrastrukturę.

Deutsche Telekom planuje rozbudować swoją chmurę Industrial AI Cloud opartą na rozwiązaniach NVIDIA. Udostępnia ona otwarte modele, w tym NVIDIA Nemotron i Soofi, oraz obsługuje firmy z branży robotyki, takie jak Agile Robots. Podczas pokazu na GTC Berlin, przygotowanego wspólnie z Agile Robots, zaprezentowano działanie tego rozwiązania: inteligencja działająca na robocie odpowiada za percepcję i działanie w czasie rzeczywistym, model na rozproszonym brzegu sieci umożliwia dostrajanie i koordynację pracy robotów, a infrastruktura centralna zapewnia moc obliczeniową potrzebną do większych zadań związanych z trenowaniem modeli. W rozproszonych lokalizacjach Deutsche Telekom prowadzi również pilotażowe testy AI-RAN z Nokią i NVIDIA oraz demonstruje działanie ARC, które wykonuje wnioskowanie między urządzeniem a brzegiem sieci.

Orange udostępnia otwarte modele, w tym Nemotron, w formie zarządzanej usługi na swojej zaufanej platformie AI Live Intelligence, aby wspierać rozwój nowych usług dla firm. W rozproszonych lokalizacjach Orange wdraża ARC do obsługi aplikacji wykorzystujących inteligencję głosową opartą na Nemotron Speech. Demonstruje usługi, które tłumaczą wypowiedzi w czasie rzeczywistym na wiele języków, wspierając zespoły ratunkowe i pracowników terenowych. Elisa wdrożyła ARC w rozproszonej lokalizacji sieciowej, gdzie działa aplikacja wykorzystująca inteligencję głosową i pełniąca funkcję asystenta dla firm. Operator korzysta też z otwartych modeli, aby tworzyć aplikacje brzegowe.

Nowe konfiguracje Aerial RAN Computer

NVIDIA zaprezentowała dwie konfiguracje ARC — MGX 2U i MGX 4U — przeznaczone do obsługi wymagających dużej mocy obliczeniowej, wysokoprzepustowych zadań związanych z inteligencją i łącznością radiową, zwykle realizowanych w scentralizowanych lokalizacjach RAN. Konfiguracje te wykorzystują procesory graficzne NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. NVIDIA poinformowała, że będą dostępne także warianty z procesorami x86 i NVIDIA Vera. Według NVIDIA serwery gotowe do obsługi ARC zaoferują Dell Technologies, Quanta Cloud Technology i Supermicro.

Modele Nemotron trafiają do oprogramowania do obsługi sieci

Operatorzy i partnerzy programowi również wdrażają otwarte modele NVIDIA Nemotron oraz oprogramowanie NVIDIA Agent Toolkit, zintegrowane obecnie z komercyjnym oprogramowaniem sieciowym, aby tworzyć agentów do autonomicznego zarządzania sieciami. Nokia integruje Nemotron ze swoim pakietem Autonomous Networks Suite i korzysta z Agent Toolkit do tworzenia oraz wdrażania agentów zarządzających działaniem sieci stacjonarnych, radiowych, rdzeniowych i transportowych.

Cisco dostroiło modele Nemotron i zintegrowało je z Crosswork AI, tworząc wspólną warstwę agentową w całym oprogramowaniu Crosswork Network Automation, służącą do zarządzania sieciami transportowymi IP i optycznymi. Firma korzysta też z zestawu narzędzi dla agentów, aby pomagać operatorom telekomunikacyjnym w bezpiecznym korzystaniu z agentów. TCS współpracuje z operatorami telekomunikacyjnymi nad dostrajaniem modeli Nemotron i tworzeniem wyspecjalizowanych agentów, które weryfikują instalacje stacji radiowych, wykrywają problemy z siecią, diagnozują je i automatycznie usuwają, a także zapewniają wielojęzyczne usługi głosowe.

BT wdraża Nemotron, aby tworzyć agentów analizujących zdjęcia z instalacji terenowych, wykrywających problemy i pomagających ograniczyć liczbę ponownych wizyt w lokalizacjach. NTT DATA rozbudowuje platformę NextGenOSS o dostrojone modele Nemotron i Agent Toolkit, aby tworzyć agentów, którzy wykrywają wczesne oznaki pogorszenia działania sieci, wskazują prawdopodobne przyczyny źródłowe i zalecają kolejne działania.

Theo Nash jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się infrastrukturą AI, obliczeniami oraz systemami sprzętowymi napędzającymi współczesną sztuczną inteligencję. Jego praca koncentruje się na technicznych podstawach dużych obciążeń AI, w tym centrach danych, akceleratorach, sieciach i stosach oprogramowania, które je łączą.

Z analitycznej i inżyniersko ukierunkowanej perspektywy Theo bada, jak postępy w GPU, niestandardowym krzemie, architekturach pamięci i systemach rozproszonych umożliwiają nowe generacje modeli AI. Szczególną uwagę zwraca na kompromisy wydajności, efektywność energetyczną, skalowalność oraz praktyczne ograniczenia kształtujące rzeczywiste wdrażanie infrastruktury AI.

Artykuły autorstwa Theo Nasha są generowane przez SI i przeglądane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić techniczną precyzję, klarowność oraz odpowiedzialne relacjonowanie szybko rozwijającego się krajobrazu obliczeń AI.