Как и планировалось, Nokia интегрировала свое ПО anyRAN с платформой Aerial AI-RAN от Nvidia, создав то, что финский вендор называет «первой в отрасли AI-native платформой RAN». Тем самым компания предлагает, на первый взгляд, удобные для операторов варианты развертывания, а также делает весьма смелые заявления о прогнозируемом повышении спектральной эффективности.
Несомненно, Nokia и ее партнер (и инвестор) Nvidia тщательно продумали, каким образом операторы мобильной связи могут захотеть развернуть оборудование сети радиодоступа (RAN), построенное вокруг GPU. Они активно разрабатывали концепцию AI-RAN с тех пор, как Nvidiaвложила 1 млрд долларов в Nokia в октябре прошлого года, а на MWC26 в начале марта Nokia объявила об успешном завершении функциональных тестов GPU-ускоренной AI-RAN с дружественными операторами, такими как Indosat Ooredoo Hutchison (IOH), T-Mobile US и SoftBank Corp, — все они являются сторонниками AI-RAN и партнерами Nvidia.
Теперь Nokia заявляет, что ее платформа AI-RAN перейдет к пилотным развертываниям в конце этого года и будет коммерчески доступна в 2027 году, «с дорожной картой, использующей программируемые торговые кремниевые платформы Nvidia».
И, предлагая операторам новый вариант развертывания RAN, они выделили очень привлекательную функцию, которая непременно привлечет внимание — заявленную способность передавать значительно больше трафика данных через существующий лицензированный спектр в ближайшие несколько лет.
По словам Nokia, платформа AI-RAN позволяет операторам «раскрыть значительно большую емкость восходящей и нисходящей линии связи из спектра и радиоинфраструктуры, которыми они уже владеют». В частности, Nokia утверждает, что платформа AI-RAN «уже показала более чем 20%-ный прирост спектральной эффективности благодаря инновациям в радиосвязи на основе ИИ», хотя эти инновации не уточняются. «Компания на пути к достижению 50%-ного прироста спектральной эффективности к 2027 году и более чем 100%-ного к 2028 году» — фактически удвоение емкости существующих спектральных ресурсов — «помогая телекоммуникационным провайдерам передавать значительно больше трафика в плотных сотах, снижая стоимость бита и улучшая пользовательский опыт», — добавил вендор.
TelecomTV стало известно, что эти показатели спектральной эффективности основаны на внутреннем тестировании вендора, валидации и прогнозах дорожной карты, причем результаты получены в контролируемых условиях: в конечном итоге реальная производительность должна быть подтверждена в ходе испытаний с операторами.
Тем не менее, такое предложение, несомненно, привлечет внимание всех мобильных операторов.
Но это не та концепция, которую они слышат впервые: специализированный вендор Cohere Technologies уже много лет продвигает свой универсальный умножитель спектра (USM), который позволяет повысить спектральную эффективность в традиционных и Open RAN развертываниях с помощью обновления ПО. Cohere Technologies участвовала в многочисленных испытаниях с операторами, включая Vodafone и Bell Canada (которая развертывает облачную платформу RAN от Nokia) — см. эту статью от февраля 2025 года.
Но хотя Cohere Technologies и Nokia вступали в контакты в разное время за последние годы, заявленный прирост спектральной эффективности — это полностью собственная работа Nokia: вендор сообщил TelecomTV, что улучшение производительности достигается за счет ПО RAN на основе AI/ML от Nokia, работающего на ускоренном вычислительном оборудовании Nvidia, и что прирост спектральной эффективности в первую очередь обеспечивается программным обеспечением Nokia в сочетании с GPU Nvidia.
Более одного способа развертывания AI-RAN
Что также привлечет операторов, так это то, что Nokia предлагает три различных способа развертывания своего оборудования AI-RAN, ни один из которых не требует замены существующего оборудования. Подробнее об этих вариантах можно прочитать в пресс-релизе Nokia, но по сути они таковы:
Для существующих клиентов Nokia AirScale — новый подключаемый блок емкости на базе GPU, который интегрирует платформу Aerial AI-RAN от Nvidia в существующую сетевую инфраструктуру, «обеспечивая значительное увеличение емкости путем простого обновления при сохранении существующих сетевых инвестиций». Nokia добавила, что операторы могут «внедрить передовые возможности ИИ, непрерывно повышать производительность за счет ПО и продлевать срок службы развернутой инфраструктуры» с помощью этого варианта.
Автономный узел AI-RAN на базе GPU, который «приносит производительность RAN с ИИ-ускорением в любую сетевую среду и поддерживает рабочие нагрузки 4G, 5G и будущего 6G на общей платформе». Этот узел может быть развернут как автономный вариант, в кластере узлов или интегрирован с существующими развертываниями AirScale, выступая в роли «единой логической базовой станции».
Серверные решения AI-RAN COTS (коммерческие готовые продукты) на базе GPU, поставляемые через партнеров по экосистеме. «Платформы обеспечивают открытую и безопасную цепочку поставок, поддерживая развертывание на стандартизированной ускоренной вычислительной инфраструктуре, сочетая облачную гибкость с требованиями к производительности AI-native сетей радиодоступа.»
По словам Nokia, «эти варианты аппаратных платформ позволяют телекоммуникационным провайдерам модернизироваться в своем собственном темпе, сохраняя существующие инвестиции в инфраструктуру, получая выгоду от общей дорожной карты ПО и ускоряя инновации со скоростью программного обеспечения… [операторы] могут внедрять AI-RAN поэтапно, используя подход, который наилучшим образом соответствует их стратегии развертывания, требованиям к емкости и установленной базе.»
Nokia отметила, что у нее есть текущие проекты AI-RAN с Deutsche Telekom, Telia, Orange и BT, а также с T-Mobile US, SoftBank Corp и IOH, среди прочих, но «не все варианты развертывания были публично подтверждены как протестированные всеми операторами.»
Сложные моменты
На первый взгляд, это все позитивные достижения для продвижения AI-RAN от Nokia операторам, но за последние пару лет — с тех пор, как основатели AI-RAN Alliance, включая Nokia и Nvidia, впервые предложили концепцию систем RAN на базе GPU — многие операторы скептически относились к затратам и энергопотреблению таких развертываний: GPU дороги и энергоемки. Операторы, в свою очередь, сокращают сетевые инвестиции и ищут любые способы повысить энергоэффективность.
Nvidia всегда опровергала такие утверждения — см. эту статью от марта 2025 года — а технический директор Nokia Паллави Махаджан заявила TelecomTV в марте, что проблемы с питанием и охлаждением решаются Nvidia, которая работает над оптимизацией своих GPU Blackwell для телекоммуникационных нагрузок, чтобы они «работали в тех же пределах по питанию» и «в тех же пределах по тепловыделению».
Теперь Nokia заявляет, что системы AI-RAN спроектированы так, чтобы «работать в примерно одинаковых диапазонах энергопотребления с существующими системами, обеспечивая при этом более высокую емкость», предлагая «улучшенную энергоэффективность на бит благодаря значительно более высокой пропускной способности.»
Что касается стоимости таких развертываний, Махаджан говорила о совокупной стоимости владения (TCO), а не о ценообразовании, отмечая, что разрабатываемая платформа AI-RAN обеспечит операторам «прирост» производительности и спектральной эффективности, недостижимый для заказных чипов, и предложит улучшенную совокупную стоимость владения (TCO).
Сегодня Nokia сообщила TelecomTV, что платформы AI-RAN предлагаются в виде программных подписок, «которые масштабируются в соответствии с потребностями оператора», и что соответствующие затраты на оборудование будут «примерно на уровне существующих решений AirScale и COTS, но с большей емкостью и производительностью», хотя «окончательное ценообразование на продукт пока не раскрыто». Nokia также отметила, что для облачных развертываний RAN «операторы могут использовать GPU, такие как NVIDIA RTX 4500 или RTX 6000, с гибкостью в зависимости от требований».
Вендор добавил: «Бизнес-кейс строится на более высокой емкости из существующего спектра, меньшей стоимости бита и возможности отложить инвестиции в спектр и модернизацию сайтов», что продолжает линию TCO.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Ray Le Maistre
