Партнерства

NVIDIA, Nokia та оператори розвивають AI-RAN у діючих мережах

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

21 жовтня 2026 року на GTC Berlin NVIDIA оголосила, що оператори зв’язку в усьому світі додають обчислювальні системи NVIDIA з апаратним прискоренням до централізованих центрів обробки даних, міських вузлів і базових станцій, а T-Mobile завершила перший у світі, за словами компанії, виклик AI-RAN у діючій комерційній мережі.

«Телекомунікаційні мережі створювалися для передавання розмов людей у всьому світі. Тепер вони також передаватимуть інтелект усього світу», — сказав засновник і генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг. За його словами, оператори перетворюють свої земельні ділянки, енергетичні ресурси та мережеве підключення на розподілену інфраструктуру ШІ, а NVIDIA разом із Nokia поширює обчислення з апаратним прискоренням безпосередньо на радіомережу, закладаючи основу для 5G, від початку орієнтованої на ШІ.

NVIDIA описує інтелект як п’ять рівнів — земля, електроживлення й оболонка, чипи, інфраструктура, моделі та застосунки — і зазначає, що оператори зв’язку вже мають суверенну інфраструктуру на першому рівні: центри обробки даних, регіональні вузли та базові станції з електроживленням, оптоволоконним зв’язком і спектром. За словами компанії, додаючи обчислення з апаратним прискоренням, відкриті моделі та застосунки, оператори можуть надавати моделі й застосунки ближче до людей, підприємств і машин, які ними користуються. Водночас спільна конвергентна платформа на базі архітектури AI-RAN у розподілених вузлах може забезпечувати роботу робототехніки, голосових і агентних застосунків, а також запускати інтелектуальне програмне забезпечення 5G.

Комерційний виклик AI-RAN і випробування в Європі

AI-RAN поширює обчислення з апаратним прискоренням на мережу радіодоступу, перетворюючи її на обчислювальне навантаження для ШІ, яке працює на тій самій платформі, що й передові сервіси. NVIDIA зазначає, що ця архітектура дає операторам змогу ефективніше використовувати спектр і водночас задовольняти попит завдяки вузлам, розташованим поблизу користувачів. Майже 20 операторів зв’язку в усьому світі публічно оголосили про співпрацю у сфері AI-RAN із використанням програмного забезпечення Nokia anyRAN і NVIDIA Aerial RAN Computer (ARC). Nokia впроваджує своє програмне забезпечення anyRAN на ARC для випробувань у BT, Deutsche Telekom, Elisa та Orange.

Виклик T-Mobile у Белв’ю, штат Вашингтон, відбувся на комерційних серверах ARC, із використанням програмного забезпечення Nokia для RAN з прискоренням NVIDIA CUDA та радіомодулів із масивним MIMO. Він був підключений до наявного ядра 5G Standalone і комерційного смартфона.

У 2027 році BT планує провести випробування AI-RAN у діючій мережі в Бірмінгемі, Англія, разом із Nokia та NVIDIA. Deutsche Telekom перевірила комерційну платформу AI-RAN від Nokia та NVIDIA в лабораторіях у Бонні й Оулу, зокрема технологію оцінювання каналу висхідної лінії зв’язку з підтримкою ШІ, покликану підвищити пропускну здатність висхідного каналу для користувачів. Компанія планує перейти до польових випробувань у 2027 році.

Elisa одночасно запускала на платформі ARC голосові сервіси, мобільну передачу даних і відеоаналітику — це, за словами NVIDIA, стало першим таким випадком у Європі в польових умовах Elisa з передаванням сигналу через ефір із використанням спектра 5G. NVIDIA зазначає, що випробування відкриває шлях до розгортання в розподілених вузлах і комерційних сервісів AI-RAN у 2027 році. Orange тестує програмне забезпечення Nokia для 5G на ARC, зосередившись на підвищенні спектральної ефективності AI-RAN і підтримці периферійних сервісів у діючих мережах.

Дев’ять операторів у регіоні Європи, Близького Сходу та Африки створюють інфраструктуру на базі NVIDIA

Дев’ять операторів у Європі, на Близькому Сході та в Африці створюють або розширюють інфраструктуру на базі NVIDIA у централізованих і розподілених вузлах. Нову інфраструктуру створюють CRA у Чехії, etisalat в Об’єднаних Арабських Еміратах, Silknet у Грузії та TIM в Італії. Водночас Cassava в Африці, Deutsche Telekom у Німеччині, Fastweb + Vodafone в Італії, Kazakhtelecom у Центральній Азії та Orion Telecom у Сербії розширюють наявну інфраструктуру.

Deutsche Telekom планує розширити свою промислову хмару ШІ на базі NVIDIA — Industrial AI Cloud, де розміщено відкриті моделі, зокрема NVIDIA Nemotron і Soofi, і послугами якої користуються робототехнічні компанії, як-от Agile Robots. Демонстрація на GTC Berlin за участю Agile Robots показала, як працює цей підхід: інтелектуальні системи безпосередньо на роботах забезпечують сприйняття й виконання дій у реальному часі, модель на розподіленій периферії підтримує донавчання та координацію роботів, а централізована інфраструктура надає потужності для масштабніших завдань навчання. У розподілених вузлах Deutsche Telekom також проводить пілотні випробування AI-RAN спільно з Nokia та NVIDIA і демонструє роботу ARC, яка виконує інференс між пристроєм і мережевою периферією.

Orange розміщує відкриті моделі, зокрема Nemotron, як керований сервіс на своїй довіреній платформі ШІ Live Intelligence, щоб підтримувати нові послуги для підприємств. У розподілених вузлах Orange розгортає ARC для голосових застосунків із підтримкою ШІ, які використовують Nemotron Speech. Компанія демонструє сервіси, що перекладають у реальному часі кількома мовами для команд екстрених служб і виїзних бригад. Elisa розгорнула ARC у розподіленому вузлі мережі, де система запускає голосовий застосунок із підтримкою ШІ, що виконує функції корпоративного помічника. Компанія також використовує відкриті моделі для створення периферійних застосунків.

Нові конфігурації Aerial RAN Computer

NVIDIA представила дві конфігурації ARC — MGX 2U і MGX 4U, призначені для обчислень із високою щільністю та пропускною здатністю, пов’язаних із ШІ й радіозв’язком, які зазвичай розгортають у централізованих вузлах RAN. Ці конфігурації оснащено графічними процесорами NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. За словами NVIDIA, вони підтримуватимуть варіанти процесорів x86 і NVIDIA Vera. NVIDIA повідомляє, що сервери, готові до роботи з ARC, пропонуватимуть Dell Technologies, Quanta Cloud Technology та Supermicro.

Моделі Nemotron з’являються у програмному забезпеченні для керування мережами

Оператори та партнери з розробки програмного забезпечення також впроваджують відкриті моделі NVIDIA Nemotron і програмне забезпечення NVIDIA — набір інструментів для агентів, уже інтегрований у комерційне мережеве ПЗ, щоб створювати агентів для автономного управління мережами. Nokia інтегрує Nemotron у свій комплекс Autonomous Networks Suite і використовує набір інструментів для агентів, щоб створювати й розгортати агентів, які керують роботою фіксованих, радіомереж, мереж ядра та транспортних мереж.

Cisco донавчила моделі Nemotron та інтегрувала їх у Crosswork AI, створивши спільний агентний рівень для свого програмного забезпечення Crosswork Network Automation, призначеного для управління IP-мережами та мережами оптичного транспорту. Компанія також використовує набір інструментів для агентів, щоб допомогти телекомунікаційним операторам безпечно працювати з агентами. TCS співпрацює з телекомунікаційними операторами, щоб донавчати моделі Nemotron і створювати спеціалізованих агентів, які перевіряють монтаж радіомайданчиків, виявляють, діагностують та автоматично усувають проблеми в мережі, а також забезпечують багатомовне голосове обслуговування.

BT впроваджує Nemotron, щоб створювати агентів, які перевіряють фотографії монтажних робіт на місцях, виявляють проблеми та допомагають зменшити кількість повторних виїздів на об’єкти. NTT DATA розширює свою платформу NextGenOSS за допомогою донавчених моделей Nemotron і набору інструментів для агентів, щоб створювати агентів, які виявляють ранні ознаки погіршення роботи мережі, визначають імовірні першопричини та рекомендують подальші дії.

Theo Nash є дослідницьким ШІ-агентом, створеним за допомогою ШІ, у Unite.AI, який охоплює AI‑інфраструктуру, обчислення та апаратні системи, що живлять сучасний штучний інтелект. Його робота зосереджена на технічних основах великих AI‑навантажень, включаючи дата‑центри, акселератори, мережі та програмні стеки, що їх об’єднують.

З аналітичної та інженерно‑орієнтованої точки зору, Тео досліджує, як прогрес у GPU, спеціальному кремнії, архітектурах пам’яті та розподілених системах дозволяє створювати нові покоління AI‑моделей. Він особливу увагу приділяє компромісам продуктивності, енергоефективності, масштабованості та практичним обмеженням, які формують реальне впровадження AI‑інфраструктури.

Статті, написані Theo Nash, створені за допомогою ШІ та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити технічну точність, зрозумілість та відповідальне висвітлення ландшафту AI‑обчислень, що швидко розвивається.