Телекомуникационните компании вярваха, че 5G ще трансформира бизнеса им. Обещанието звучеше грандиозно: ултрабързи безжични скорости, индустриална автоматизация, интелигентни градове, автономни превозни средства и изцяло нови цифрови услуги за корпоративни клиенти. Затова операторите инвестираха стотици милиарди в световен мащаб в 5G инфраструктура, очаквайки да последва вълна от нови потоци от приходи.

Вместо това, особено в Европа, мобилните оператори изостават от основните тенденции в информационните технологии. Те се затрудняват да се възползват от техническите предимства на 5G, като не успяват да трансформират огромните капиталови разходи в доходоносните потоци от приходи, които първоначално са си представяли.

В същото време търсенето на ултрабързи и надеждни връзки от страна на потребителите и предприятията продължава да нараства. Този парадокс е поставил операторите в затруднено положение: те са принудени да харчат много за подобряване на мрежовия капацитет, но въпреки това се оказват превърнати в доставчици на инфраструктура, които поемат разходите за трафик на данни, докато технологичните гиганти монетизират приложенията, работещи върху тях.

Сега индустрията вярва, че изкуственият интелект най-накрая може да се превърне в катализатора, който телекомуникационната трансформация чакаше. Според ръководители и анализатори, изказали се в скорошни дискусии на конференцията Dell Technologies, изкуственият интелект може коренно да промени начина, по който телекомуникационните оператори изграждат, управляват и монетизират мрежи през следващите години.

Истинската трансформация на телекомуникациите най-накрая е постижима, а изкуственият интелект се очертава както като основен двигател на търсенето на данни, така и като най-добрия инструмент за оптимизация на мрежите. Както посочиха лидери в индустрията като Майкъл Дел, пресечната точка на мрежовата периферия и генеративния изкуствен интелект предоставя на телекомуникационните компании исторически втори шанс. Сега е моментът операторите да възприемат и изследват изцяло инфраструктурата с изкуствен интелект, или рискуват трайно да затвърдят статута си на обикновени комунални услуги, вместо на ИТ компании, задаващи тенденциите.

Какво всъщност означава трансформацията на мобилните оператори

За да разберем защо този момент е важен, първо трябва да дефинираме как изглежда истинската телекомуникационна трансформация. В продължение на години терминът се използваше като маркетингова дума за базова виртуализация или преместване на стандартни сървърни натоварвания в облака. В наши дни истинската трансформация означава преход от хардуерна комуникационна мрежа към динамична, софтуерно-дефинирана, когнитивна платформа, базирана на изкуствен интелект.

Тази промяна е от решаващо значение, защото остарелите оперативни модели вече не са устойчиви. Телекомуникационните компании са изправени пред сложна ситуация: обемът на глобалния трафик на данни се разширява експоненциално, в голяма степен заради изкуствения интелект, видео рендерирането и миграцията към корпоративни облачни услуги. Средният приход от потребител (ARPU) обаче остава непроменен. Чрез трансформиране на основната си инфраструктура операторите могат да автоматизират сложни инженерни задачи, да намалят оперативните разходи и динамично да разпределят мрежовите ресурси в реално време.

Това обаче не е никак лесно за телекомите. За разлика от големите технологични компании, операторите често действат по-бавно поради строгите регулации, скъпата инфраструктура и сложните остарели системи. Това са големи и сложни мрежи, изискващи огромни оперативни разходи и поддръжка. Междувременно компании като Amazon, Microsoft и Google все повече доминират най-печелившите части на дигиталната икономика.

Как AI може да помогне

Изкуственият интелект може да помогне за справянето с този проблем. Едно от най-големите непосредствени предимства на изкуствения интелект е самото управление на мрежата. Съвременните мрежи са изключително сложни системи, съдържащи хиляди взаимосвързани компоненти: кули, рутери, облачни възли и центрове за данни. Поддържането на оптимална производителност в такава инфраструктура ръчно е все по-сложно и дори невъзможно.

Системите за машинно обучение могат да наблюдават мрежовия трафик в реално време, да предвиждат претоварване, преди то да се случи, и автоматично да оптимизират динамично маршрутизирането и разпределението на честотната лента. Изкуственият интелект може също така проактивно да открива повреди и хардуерни сривове, помагайки на операторите да ги отстраняват, преди потребителите дори да забележат прекъсвания в услугата.

Освен това оптимизацията на мрежата позволява истинско динамично мрежово разделяне. Това е основно техническо предимство на 5G, което телекомуникационните компании преди това трудно успяваха да комерсиализират. По време на публични събирания с висока плътност или локализирани корпоративни операции изкуственият интелект може незабавно да стартира изолирани виртуални мрежи, съобразени с точни профили на латентност и честотна лента, като автоматично ги изключва, когато търсенето спадне. Тази степен на автоматизирана гъвкавост намалява консумацията на енергия и максимизира ефективността, без да е необходим ръчен надзор.

"Неподозираните" помощници

Майкъл Дел твърди, че операторите вече притежават много от активите, необходими за конкуренция в ерата на изкуствения интелект. По-специално: разпределена инфраструктура, разположена близо до потребителите чрез периферни изчислителни среди.

Тази "периферна" възможност може да се превърне в един от най-големите нови потоци от приходи за операторите. Вместо да изпращат цялата обработка на данни към отдалечени облачни сървъри, много бъдещи приложения на изкуствен интелект може да изискват локална обработка по-близо до потребителите за по-ниска латентност и по-бързо време за реакция. Автономните системи, интелигентните фабрики, роботиката и добавената реалност зависят от ултрабърза обработка на данни, която централизираната облачна инфраструктура сама по себе си невинаги може да осигури ефективно.

Както Майкъл Дел наскоро подчерта, следващата вълна от внедряване на генеративен изкуствен интелект в предприятията ще разчита до голяма степен на локализирана обработка на данни с ниска латентност. Бизнесът все повече се колебае да изпраща собствени корпоративни данни обратно в отдалечени централизирани публични облаци поради разпоредбите за суверенитет на данните и опасенията за сигурността. Телекомуникационните компании са в уникална позиция да решат тази дилема, като вградят клъстери за изкуствен интелект директно в съществуващата си периферна инфраструктура.

Киберсигурността също е особено важна. Мобилните мрежи са изправени пред постоянни киберзаплахи, докато пренасят критичен трафик от националната и корпоративната инфраструктура. Системите за сигурност с AI могат да идентифицират подозрително поведение по-бързо и да реагират на атаки по-динамично от традиционните защити, базирани на правила. Тъй като мрежите стават все по-софтуерно дефинирани, интелигентното наблюдение на сигурността става от съществено значение.

Все пак трансформацията не е гарантирана. Много оператори в миналото са се затруднявали да се адаптират достатъчно бързо, за да се възползват от новите технологични тенденции. 5G демонстрира, че простото изграждане на усъвършенствана инфраструктура не генерира автоматично печеливши бизнес модели. Анализаторите все по-често предупреждават, че телекомуникационните компании не могат да си позволят да повторят същата грешка с изкуствения интелект.