Когда GSMA запустила Open Telco AI на выставке MWC26 в начале этого года, основная идея была проста: передовые модели мощны, но они не говорят на языке телекоммуникаций. Спустя шесть месяцев к отраслевой инициативе присоединились 18 операторов, и есть заметный прогресс, которым можно поделиться, по словам Нареша Чоухана, члена команды GSMA по технологиям и стратегии в области ИИ.
Однако основная проблема по-прежнему остается. «Мы отслеживали передовые модели и наблюдали за их производительностью, и они значительно улучшились, но они по-прежнему плохо работают в телекоммуникационной среде. Они плохо понимают специфический язык телекоммуникаций», — отметил он.
Это проблема, которую лучше всего решать с помощью более широкой технологической экосистемы, отметил представитель GSMA. «Open Telco AI — это, по сути, открытый ресурс для более широкого сообщества, чем просто операторы мобильной связи», с целью привлечь это более широкое сообщество — включая академические круги, разработчиков больших языковых моделей (LLM) и других — к «улучшению ИИ специально для использования в телекоммуникациях», — пояснил Чоухан во время своего выступления на недавнем AI-Native Telco Forum в Дюссельдорфе.
И очевидный прогресс уже достигнут.
Первым шагом инициативы стало не создание моделей, а открытие наборов данных. Была создана Telco Capability Index, которая измеряет производительность ИИ-моделей в расширяющемся наборе задач, специфичных для телекоммуникаций, а результаты поступают в Open Telco AI Leaderboard, который размещен на платформе ИИ с открытым исходным кодом Hugging Face и который «может использоваться отраслью для первоначальной оценки ИИ», — поясняет Чоухан.
Рост ИИ-моделей для телекоммуникаций
Прогресс, достигнутый телекоммуникационными компаниями в разработке полезных открытых ИИ-моделей для сетевых операторов, превзошел ожидания, по словам Чоухана. Всего через шесть месяцев после запуска инициативы операторы, такие как AT&T, China Telecom и SoftBank, быстро поднялись в рейтинге. «Там, где они не показывали высоких результатов в тестировании своих моделей [в начале этого года], они улучшились, доработали и обучили их, так что теперь шесть из 10 самых производительных моделей в наших тестах имеют телекоммуникационное происхождение», — отметил представитель GSMA.
Сейчас на Hugging Face открыто доступны десятки моделей, «чтобы люди могли учиться на них и оптимизировать их по-своему», — добавил он.
Год назад вершина рейтинга выглядела иначе: «В прошлом году у нас было гораздо больше моделей Gemini или Qwen на верхних позициях рейтингов. Но теперь мы видим AT&T, China Telecom, SoftBank, Viettel и так далее — и их будет больше».
В то время как передовые модели от крупных разработчиков LLM доминировали в рейтинге GSMA в начале этого года, AT&T возглавляет список благодаря недавнему запуску своей модели OTel 2.0, которая была создана с использованием более чем 400 миллиардов токенов на графических процессорах AMD. Возможности модели включают анализ первопричин сетевого инжиниринга, что позволяет ей лучше интерпретировать сложные телекоммуникационные спецификации, чем универсальные ИИ-модели, отметил Чоухан.
Для ее разработки американская телекоммуникационная компания работала с такими партнерами, как Microsoft Azure и GSMA, а также AMD (следует отметить, что AT&T и AMD активно участвуют в Open Telco AI с момента ее основания).
Другие высокопроизводительные модели, разработанные операторами, включают модели от Chungwha Telecom, China Telecom, SoftBank и Viettel.
«Мы видим реальный импульс и улучшение точности, но мы также видим реальные сценарии использования, когда операторы развертывают ИИ и получают операционную экономию», — отметил Чоухан.
Необходимость интероперабельности
Около 18 из 20 участников Open Telco AI на данный момент являются операторами, в основном крупными Tier 1 — это стартовая позиция, а не конечная цель, говорит Чоухан. «Я думаю, что мы можем оказать наибольшее влияние, взяв часть отличной работы и альтруизма Tier 1, с которыми мы работаем, и сделав ее доступной для всех», — сказал он. «Наша цель должна заключаться в том, чтобы охватить Tier 2 и, в конечном итоге, Tier 3 в этом мире и распространить эти знания».
Есть вторая причина, помимо альтруизма, — это интероперабельность. «На каком-то этапе возникнет необходимость рассмотреть какие-либо стандарты взаимодействия систем», — пояснил Чоухан. «Роуминг может обеспечиваться ИИ-агентом. Так почему бы не позволить им взаимодействовать?»
Он пояснил, что GSMA собирается достичь целевого показателя по привлечению 20 телекоммуникационных компаний к участию в проекте к концу этого года. «Мы определенно превысим его», — заключает он. «Мы доказали свою правоту, поэтому теперь мы сосредоточены на диверсификации. Это происходит двумя путями: специализация моделей и то, как они могут развиваться в управлении, конфигурации или самовосстановлении».
В то же время инициатива выиграет от большего вклада со стороны более широкого сообщества, как упоминалось ранее, чтобы расширить свои данные и помочь операторам преодолеть проблемы, с которыми они сталкиваются при внедрении ИИ.
Это включает область, которая, по словам Чоухана, особенно его волнует — малые языковые модели. Это крошечные языковые модели, встроенные в кнопочные телефоны, работающие без GPU и подключения, обслуживающие местные диалекты по всей Африке.
Он добавляет: «Фермер, имеющий [эквивалент] помощника, говорящего с ним на его местном диалекте, без подключения к интернету, — это просто поразительно. Это приносит реальную пользу».
Неравенство расходов
В то время как инициатива Open Telco AI очень сосредоточена на том, как сделать ИИ более применимым для телекоммуникационных компаний, она также рассматривает, как телекоммуникационные компании используют ИИ, и в настоящее время существует несоответствие между общими расходами сетевых операторов и тем, как телекоммуникационные компании нацеливают свои инвестиции в ИИ, отметил Чоухан.
Он напомнил аудитории AI-Native Telco Forum, что телекоммуникационные компании тратят миллиарды долларов ежегодно на сетевые операции, что составляет около трети (34%) общих операционных расходов (opex) в среднем. Тем не менее, по данным исследований GSMA Intelligence (GSMAi), только 16% расходов на генеративный ИИ (GenAI) были направлены на сетевые операции, несмотря на их долю в общем объеме opex.
«Существует несоответствие… Мы пытаемся его устранить», — отметил Чоухан.
Цифры GSMAi, представленные Чоуханом, подчеркивают это несоответствие. В то время как только 16% инвестиций телекоммуникационных компаний в GenAI нацелены на сетевые операции, такая же доля тратится на продажи и маркетинг, а 47% инвестируется в обслуживание клиентов.
Open Telco AI стремится устранить это несоответствие, изучая, как ИИ может конкретно помочь повысить эффективность сетевых операций. Один из главных вопросов, на который нужно ответить в настоящее время, заключается в том, сколько доменно-специфичных данных необходимо для улучшения производительности в данном сценарии использования с помощью телекоммуникационной ИИ-модели, сказал Чоухан.
Он также подчеркнул потенциальные выгоды и подводные камни от использования агентного ИИ, темы, которая доминировала в обсуждениях ИИ-телекоммуникаций за последний год.
«Мы видим, что агентный ИИ будет играть большую роль в построении автономии. Но шаги, которые мы предпринимаем сейчас, неизбежно приведут к накоплению ошибок», — пояснил Чоухан. «Как мы можем предпринять шаги для измерения воздействия и его сдерживания, а также определить, какие ограничения необходимо ввести?»
Ответом, предполагает он, являются более объективные системы оценки, область, в которой нейтральный отраслевой орган, такой как GSMA, может играть ключевую роль. В результате Open Telco AI работает над «системой оценки в качестве инструмента с открытым исходным кодом, который любой в сообществе может использовать для оценки воздействия агентов».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – James Pearce
