5G как платформа для ИИ: амбиции Nvidia и осторожность операторов В Сан-Хосе (штат Калифорния, США) сегодня заканчивается четырехдневная конференция Nvidia GTC (GPU Technology Conference), ежегодное мероприятие, посвященное ускоренным вычислениям и ИИ. Пресс-релизов вышло много, но нас прежде всего заинтересовало заявление Nvidia и американского оператора T-Mobile о развитии концепции AI-RAN и тестировании сети 5G в качестве платформы для ИИ. Ключевой задачей сотрудничества стала реализация идеи по переносу вычислительных мощностей на край сети (edge) – к базовым станциям и узлам связи. Как говорится в пресс-релизе, это основа для развертывания «видящих» (vision) ИИ-агентов, которые будут «понимать физический мир в городах, коммунальных службах и на промышленных объектах». «Телекоммуникационные сети превращаются в инфраструктуру ИИ, которая позволяет миллиардам устройств – от систем машинного зрения до роботов и беспилотных автомобилей – видеть, слышать и действовать в режиме реального времени», – заявил глава Nvidia Дженсен Хуанг. Чипмейкер оборудует сеть T-Mobile «железом» из линейки Blackwell. В центрах коммутации (Mobile Switching Offices, MSO) задействованы флагманские решения RTX PRO 6000, а на обычных сайтах – серверная платформа RTX PRO 4500. По заявлению компании, она оптимизирована для работы в условиях ограниченного энергопотребления и компактного размещения. Впрочем, остается вопрос, как Blackwell с его требованиями к питанию и охлаждению впишется в уличные шкафы базовых станций. Тем не менее предполагается, что сайты превратятся в небольшие дата-центры, способные на месте обрабатывать данные. Вся эта ИИ-конструкция опирается на самую продвинутую в США (без иронии) сеть T-Mobile, которая построена на автономной архитектуре (standalone) и уже использует функционал 5G-Advanced. К ее преимуществам можно отнести гарантированную задержку, управляемое качество связи и масштабное покрытие. Поставщиком решений для сети радиодоступа в проекте выступает Nokia с продуктами anyRAN. «Чтобы превратить сети в распределенные вычислительные платформы для ИИ и раскрыть весь потенциал физического ИИ, потребуется сверхнизкая задержка и пространственно-временная согласованность на периферии сети для миллиардов конечных устройств. Именно это мы и создали в T-Mobile», – пояснил Шрини Гопалан, CEO оператора. Новая инфраструктура уже привлекает разработчиков ИИ-агентов. Пилотные кейсы включают в себя управление трафиком в городах, инспекцию линий электропередач с помощью дронов, решения для промышленной безопасности и видеоаналитику на объектах. В этих сценариях управление объектами должно происходить практически в реальном времени, что как раз и обеспечивается сетью 5G SA и 5G-Advanced с ее требованиями к задержке, надежности и аплинку. Это пилотное развертывание выглядит воплощением продвигаемой Nvidia концепции AI-RAN, а конкретно – подхода AI-on-RAN, когда на краю сети размещаются мощности для ИИ. Востребованность и экономику этого варианта еще предстоит оценить с учетом стоимости нового «железа». Но еще больше вопросов вызывает следующий этап развития AI-RAN, который предполагает использование графических процессоров (GPU) одновременно для задач радиодоступа и ИИ (AI-and-RAN). В отрасли этот подход вызывает скепсис, а его главными адептами в операторском сообществе считаются SoftBank и T-Mobile, который вместе с Nokia и Nvidia намерен протестировать его в четвертом квартале 2026 года. Но уже сейчас CTO оператора Джон Со публично заявил, что у него есть вопросы к эффективности, стоимости и возможности одновременного использования телекоммуникационных технологий и ИИ на одной платформе.