• На мобільному Всесвітньому конгресі Barcelona 2025, Каніз Махді, директор з технологій AWS, та Лоран Лебушер, CTO Orange, обговорював постійний симбіоз Telecom & Cloud: “Мережі для AI, AI для мереж”.
• Приклади ініціатив, які допомагають телекомунікаційним компаніям оптимізувати свої операції, включають мережевий генеративний асистент AI для підвищення спостереження за мережею та рамку AWS, що містить генеративний AI-осуджений цифровий близнюк як графік.
• Ще один приклад, цифровий помічник охорони здоров'я в Сенегалі показує, як телекомунікаційні компанії також можуть використовувати ШІ для створення значущого впливу в різноманітному географічному та соціально -економічному контексті, в кінцевому рахунку допомагає подолати цифровий розрив.
Примітка від авторів: На мобільному Всесвітньому конгресі Барселона 2025, GSMA провів генеративний саміт AI, який демонструє лідери галузі по всьому світу, включаючи МакКінсі, Нвідію та інші. У нашому спільному чаті для пожеж у нас був шанс поговорити про унікальний симбіоз телекомунікацій та хмари, які ми створили мережі для AI, AI для мереж: наше спільне бачення для забезпечення ф'ючерсів AI. Однак здавалося, що ми тільки починаємо подряпати поверхню. Існує набагато більше, що ми повинні взяти участь у разом, щоб переробити мережу, щоб вона розблокована трансформаційний потенціал ШІ, сприяти інноваціям та розширювати цифрову інклюзивність у глобальному масштабі з потужністю цього грізного дуету.
Вступ
Злиття AI та мереж вже не є майбутньою перспективою: це вже переробляє весь ландшафт телекомунікаційної індустрії. Оскільки мережі стають найважливішою основою для розгортання та масштабування програм AI в усьому світі, AI одночасно перетворює те, як мережі розробляються, експлуатуються та оптимізовані. Цей двосторонній відносини підсилює обидві технології: мережі забезпечують критичну інфраструктуру, необхідну для розподілених розгортання AI в масштабах, а AI революціонує мережеві операції за допомогою автоматизованої оптимізації, прогнозного обслуговування та інтелектуального управління ресурсами. Завдяки співпраці між AWS та Orange, ми є свідками цієї подвійної трансформації з перших рук, де розширені мережеві можливості дозволяють більш широкому впровадженню AI, а інновації, орієнтовані на AI, забезпечують більш стійкі, ефективні мережі.
Ця розподілена архітектура гарантує, що ресурси AI можуть бути оптимально розподілені на основі вирішальних параметрів, таких як затримка, проживання даних та міркування витрат.
AI для мереж
У нашій спільній інноваційній подорожі ми з перших вуст були свідками того, як AI перетворює мережеві операції через три найважливіші стовпи: швидкість, масштаб та безпека. Прекрасним прикладом є аналіз першопричини Gengraph (RCA), де ми протестували цю інтелектуальну систему з масорантом в Іспанії. Gengraph RCA використовує динамічне виявлення топології, аналітику графіків, генеративні ШІ та агенти для розширеного аналізу першопричини. Ця співпраця принесла такі переваги:
- Знижена складність: Автоматизована консолідація тисяч мережевих сигналів у чіткі, діючі звіти, усуваючи шум та визначаючи критичні проблеми.
- Прискорена роздільна здатність: Драматичне скорочення діагностичного часу з більш ніж семи годин до всього секунди, що дозволяє поблизу реагування на мережу в реальному часі.
- Посилена видимість: Уніфікована візуалізація мережі в цілому для декількох постачальників, замінюючи фрагментарні погляди на всебічні, керовані даними розуміння.
Малюнок 1: Ідентифікація першопричини з графіками (Amazon Neptune), генеративним ШІ та агентами (Amazon Bedrock)
Ми далі розширили свою співпрацю, щоб розробити мережевий генеративний AI Assistant для посиленої спостережливості в мережі. Цей асистент AI, протестований за допомогою глобальних мережевих операцій у Європі, зокрема вирішує проблеми усунення несправностей для радіодоступних ситуацій (RAN). Традиційно групи мережевих операцій стикаються з значною складністю: вони повинні орієнтуватися в декількох розрізнених джерелах даних, розуміти різні структури баз даних та оволодіти декількома мовами запитів для доступу до мережі та сервісних даних. Наш генеративний помічник AI усуває ці бар'єри, створюючи єдиний, інтуїтивний інтерфейс. Аналіз даних управління ефективністю (PM), метрики управління несправностями (FM) та історичні квитки на проблему дозволяють помічнику надавати інтелектуальну кваліфікацію статусу мережі та рекомендовані дії на основі запитів Центру операцій (NOC). Цей спрощений підхід дозволяє оперативним колективам зосередитись на вирішенні проблем, а не на навігації даних, значно підвищуючи ефективність та скорочуючи час вирішення. Щоб дізнатися більше про основну інтеграцію баз даних графіків з Amazon Neptune та Amazon Bedrock, ви можете відвідати: Створення рішень Graphrag за допомогою базового знання Amazon Bedrock та Amazon Neptune Analytics.
Кожна з цих ініціатив демонструє, як AI може значно покращити мережеві операції, зберігаючи надійні протоколи безпеки та забезпечуючи безпрецедентну масштабованість. Коли ми продовжуємо спільно зводити майбутнє AI та мереж, ми принципово віримо, що отримані інновації будуть багатогалузевими, багатонаціональними та багатомодальними. Це створить трансформаційні наслідки в галузях та географії, використовуючи агентські потоки AI.
Мережі для AI
Незважаючи на те, що AI революціонує мережеві операції, зворотна залежність однаково критична: мережі стають основним фактором для розгортання AI у масштабі. Центральним у цьому симбіозі є потреба в надійній рамках AI, яка підтримує різноманітні моделі розгортання. Реалізація логічно централізованої, але фізично розподіленої архітектури з суттєвою захищеною площиною управління, дозволяє організаціям досягти однакових стовпів швидкості, масштабу та безпеки з іншого кута. Цей архітектурний підхід гарантує, що додатки AI можна швидко розгорнути, ефективно масштабуватись через географічні межі та надійно працювали по всій мережевій інфраструктурі.
Справжня сила нашого бачення “мережі для AI” найбільш помітно матеріалізується в нашій стратегічній співпраці з демократизації хмарного доступу AWS на ринках, що розвиваються. На початку минулого року в Gitex Africa ми оголосили про плани принести довжину хвилі AWS до Марокко та Сенегалу, що дозволяє користувачам AWS підтримувати випадки використання в регламентованих галузях, які потребують даних, щоб залишатися місцевими, такими як телекомунікації, фінанси, державний сектор та охорону здоров'я, а також галузі, які залежать від низьких позицій, таких як ігри. Менш ніж через 12 місяців зони довжини хвиль AWS Casablanca та Dakar AWS, як правило, доступні для користувачів по всьому світу.
Ця ініціатива виходить за рамки простого розширення інфраструктури. Ми прагнемо розвивати його до розподіленого розвідувального площини, який обслуговує місцеві інноваційні потреби з можливостями глобального класу. Фундамент цієї архітектури спирається на технологію нашої віртуальної приватної хмари Amazon (Amazon VPC), яка лежить в основі кожного навантаження на AI у хмарі, що дозволяє безперешкодно розгортати в різних обчислювальних місцях, від моделей фундаменту в Amazon Bedrock до моделей самостійного розміщення в зонах AWS AWS. Ця розподілена архітектура гарантує, що ресурси AI можуть бути оптимально розподілені на основі вирішальних параметрів, таких як затримка, проживання даних та міркування витрат.
Переконлива ілюстрація впливу цього підходу видно в Сенегалі, де локальний глобальний інтегратор систем (GSI) зараз розробляє генеративне рішення AI для цифрового помічника охорони здоров'я, доступних як у французькій, так і у Wolof, використовуючи прискорені типи обчислювальних екземплярів, доступні на Amazon Elastic Cloud (Amazon EC2) у інфраструктурі WaveS в мережі Orange. Розгортання невеликих мовних моделей (SLM) на масштабованій, економічно вигідній обчисленні на цих ринках, що розвиваються, є прикладом нашої прихильності до цифрової інклюзивної інновації. Вбудовування AWS обчислюється безпосередньо в мережу Orange, дозволило нам створити глобально розподілену, але локально усвідомлюючу розвідувальну рамку, яка підтримує наші основні стовпи швидкості, масштабу та безпеки, адаптуючись до конкретних регіональних потреб. Щоб дізнатися більше про те, як мережі можуть бути підкріплені генеративними програмами AI в масштабах, перегляньте створення генеративних додатків AI з локальними та крайовими даними або відвідайте практичну майстерню, спеціально розроблену для довжини хвилі AWS: практичний з генеративним AI на AWS Hybrid & Edge Services.
Висновок
Конвергенція AI та мереж являє собою трансформаційний кордон у телекомунікації, що виходить далеко за рамки технічних інновацій. Цей симбіотичний взаємозв'язок, де мережі дозволяють розгорнути AI, а AI розширює мережеві можливості, створює потужний континуум еволюції, який сприяє як технологічному прогресу, так і соціальному впливу. Від скорочення часу ремонту мережі до хвилин замість годин через Gengraph RCA, до демократизації доступності AI до хмари на ринках, що розвиваються, ця співпраця демонструє, як перетин AI та мережі може одночасно просунути технологічні можливості при розширенні цифрового включення. Як ми дивимось вперед, це партнерство встановлює переконливий план для того, як телекомунікаційні компанії можуть використовувати AI, щоб не лише оптимізувати свої операції, але й створити змістовний вплив на різноманітні географічні та соціально -економічні контексти. Зрештою, це допомагає подолати цифровий розрив, просуваючи межі того, що можливо в мережевих операціях та розгортаннях AI.
Подяка
Ми хотіли б посилити нашу щиру вдячність численним командам та особам як на AWS, так і в Оранжеві, які сприяли ініціативам та інноваціям, описаним у цій посаді. Їх колективна експертиза та відданість сприяли втіленню цих трансформативних рішень.