Sintesi
Due nuovi report e un webinar hanno esplorato l’impatto dell’AI nel settore delle telecomunicazioni e il modo in cui le aziende di telecomunicazioni possono essere più preparate a creare reti AI-ready.
L’innovazione basata sull’AI sta attraversando tutto il settore delle telecomunicazioni. L’esperienza del cliente migliorata, la sicurezza della rete e le nuove opportunità di fatturato sono solo alcune delle aree di interesse. L’obiettivo finale delle telecomunicazioni è una rete realmente autonoma e auto-riparante. Ma resta ancora molto lavoro da fare.
Per aiutare i vettori a comprendere meglio cosa significa AI per le telecomunicazioni a livello di rete, Pure Storage ha collaborato con Fierce Network per creare un nuovo report di ricerca, “Oltre alla larghezza di banda: Costruire reti di telecomunicazioni AI-ready per la prossima generazione di richieste di dati.” Il report include interviste con rappresentanti di MetTel, Telus e Verizon, insieme a Patrick Lopez, CTO di Pure Storage Telecom Field, e Chris Penrose, VP, Responsabile dello sviluppo aziendale delle telecomunicazioni presso NVIDIA.
Come evento complementare al report, Lopez è stata affiancata da Penrose per una discussione su un webinar moderata da Mitch Wagner, Chief Analyst di Fierce Network.
La conversazione è stata ampia e approfondita. Wagner si è aperto chiedendo: “In che modo l’AI sta cambiando il modo di pensare delle società di telecomunicazioni ai dati?”
Lopez ha risposto con una vera prospettiva di settore. “L’AI è una cosa strana per una rete di telecomunicazioni. Non sono stati progettati per gestire l’AI o per usarla AI.” Una rete di telecomunicazioni è essenzialmente un ambiente AI greenfield per le aziende di telecomunicazioni, anche se utilizza aspetti di AI e Machine Learning da molti anni.
Lopez ha fornito sia una lezione di storia che Insight approfondite sullo stato attuale delle cose:
“Storicamente, le funzioni di rete avevano il proprio data storage basato su disco a rotazione. Alcuni dei dati raccolti verrebbero inseriti in un data lake per essere formattati e preparati, quindi spostati in un data warehouse per applicare gli analytics. È possibile analizzare fino a mezzo giorno o un’ora fa.”
– Patrick Lopez, CTO di Pure Storage Telecom Field
“Dove diventa difficile è quando si vuole automatizzare. Quando si vuole avere l’AI non solo per osservare e rilevare, ma anche per prevedere e suggerire. Oppure, con l’AI agentica, prendi decisioni e prendi le operazioni. A tale scopo, devi ridurre il tempo necessario per ottenere Insight…
La vecchia architettura di dati a cascata e diversi protocolli non è adatta all’AI, perché fa fame alla GPU e finisce per prendere decisioni in ritardo”.
Penrose ha concordato e aggiunto: “È necessario disporre di dati per far funzionare l’AI”. Parlando dal punto di vista di NVIDIA, ha osservato: “Le aziende di telecomunicazioni hanno una quantità incredibile di dati. Come possiamo aiutarli nell’intera pipeline dei dati?”
Si tratta di una delle sfide principali che le aziende di telecomunicazioni devono affrontare per trasformare enormi quantità di dati interni in utili e fruibili output di AI. In definitiva, significa riesaminare l’intera rete. “Sei forte quanto il tuo collegamento più debole”, ha affermato Penrose. “Perciò devi guardare all’intera pipeline. Come si presenta il networking, come si presenta lo storage e hai bisogno di un software ottimizzato per ottenere il massimo dalla GPU.”
È stato solo lo scambio di apertura. La conversazione è proseguita, discutendo di reti autonome, fabbriche di telecomunicazioni e AI, dell’importanza dell’AI sovrana, dei modelli di approvvigionamento tecnologico, delle preoccupazioni in materia di alimentazione e spazio e molto altro ancora. Sintonizzati per approfittare delle informazioni approfondite fornite.
L’avvento dell’AI-RAN
Un’altra area in cui l’AI sta avendo un impatto è la rete di accesso radio (RAN). Sono agli inizi, ma sono in corso progressi. Pure Storage ha annunciato a marzo di essere entrata a far parte dell’AI-RAN Alliance e sta collaborando con molti vettori e vendor per far progredire la tecnologia.
Insieme a The Mobile Network, abbiamo recentemente co-sponsorizzato (con Fujitsu, Nokia e Viavi) un report di 36 pagine molto informativo, “AI-RAN Market Update“. Come sottolinea il report, il vettore più avanzato finora è la SoftBank giapponese. Stanno ricostruendo l’intera rete con il supporto per AI-RAN. Come osserva il report, “AITRAS di SoftBank, che sta per AI & Telecom Radio Access Solution, incorpora la vRAN e l’AI sullo stesso server GPU, che è NVIDIA Grace Hopper 200. Red Hat OpenShift gestisce le applicazioni della piattaforma e l’ambiente cloud, che si tratti di applicazioni AI o vRAN in esecuzione contemporaneamente.”
Mentre SoftBank è l’attuale leader, T-Mobile è impegnata in AI-RAN e ha istituito un AI-RAN Innovation Center con sede a Bellevue, Washington.
Nel report sono disponibili molte più informazioni, tra cui un articolo di Pure Storage su “Perché lo storage avrà un ruolo cruciale nella visione AI-RAN” (vedi pagina 19). L’AI continua a creare un impatto enorme nelle telecomunicazioni e Pure Storage sta collaborando con i nostri numerosi clienti nel settore delle telecomunicazioni per promuovere l’innovazione e il cambiamento.
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