Во времена золотой лихорадки искатели удачи гнались за богатством, в то время как поставщики зарабатывали на продаже инструментов, необходимых для его поиска. Суперцикл ИИ представляет собой аналогичную возможность. По мере того как операторы решают новые операционные задачи, они также должны определить ключевые возможности — современные киркомотыги — которые позволят монетизировать высококачественное подключение и закрепить свою роль в экосистеме ИИ.
Почему рост трафика ИИ — это новая золотая лихорадка?
Мы переходим от эпохи, доминирующей ролью в которой обладали голос, данные и видео, к эпохе, в которой трафик ИИ все больше становится преобладающей рабочей нагрузкой. Глубокое влияние и экспоненциальное распространение демонстрируют преобразующую силу ИИ. В результате многие технологические компании вкладывают значительные средства в разработку приложений ИИ и критически важной инфраструктуры, необходимой для их поддержки. Эта современная технологическая лихорадка отражает высокую степень накала страстей золотой лихорадки конца XIX века, которая длилась около семи лет, но сжата в гораздо более короткие временные рамки.
Почему для создания интеллектуальной оптической сети необходимы новые киркомотыги?
В этой среде, управляемой ИИ, оптическая сеть больше не является пассивным каналом. Она выступает в роли активного драйвера инноваций, способного создавать новую экономическую ценность. Нагрузки по обучению и инференсу в реальном времени имеют специфические требования к передаче данных: они характеризуются высокой степенью импульсности, требуют сверхнизкой задержки, низкого уровня потерь пакетов и детерминированной производительности для надежной работы моделей (см. Таблицу 1).
Обучение
Инференс
Высокая пропускная способность
Низкая задержка
Минимальные потери пакетов
Высокая надежность
Таблица 1 — Характеристики обучения и инференса
Эффективность, надежность и производительность ИИ напрямую зависят от качества сети, что объясняется следующими факторами:
Стоимость простая графических процессоров: высокопроизводительные графические процессоры являются незаменимыми активами для ИИ, но они дороги. Если данные не могут эффективно перемещаться между этапами обработки или распределенными дата-центрами, эти ресурсы простаивают и снижают рентабельность инвестиций в инфраструктуру. Поэтому сверхнизкозадержные, высоконадежные, высокоскоростные и контекстно-осведомленные оптические сети необходимы для поддержания вычислительных ресурсов в рабочем состоянии, их безопасности и пиковой производительности. Необходимость распределенных дата-центров: крупные централизованные дата-центры требуют значительных земельных участков, капиталовложений и энергии. В сочетании с потребностью в меньшей задержке приложений и локализованной обработке эти факторы стимулируют инвестиции в меньшие по размеру распределенные вычислительные ресурсы ИИ. Повторное использование уже созданных объектов и их подключение с помощью высокопроизводительной оптической инфраструктуры приобретает критически важное значение.
- Стоимость простая графических процессоров: высокопроизводительные графические процессоры являются незаменимыми активами для ИИ, но они дороги. Если данные не могут эффективно перемещаться между этапами обработки или распределенными дата-центрами, эти ресурсы простаивают и снижают рентабельность инвестиций в инфраструктуру. Поэтому сверхнизкозадержные, высоконадежные, высокоскоростные и контекстно-осведомленные оптические сети необходимы для поддержания вычислительных ресурсов в рабочем состоянии, их безопасности и пиковой производительности.
- Необходимость распределенных дата-центров: крупные централизованные дата-центры требуют значительных земельных участков, капиталовложений и энергии. В сочетании с потребностью в меньшей задержке приложений и локализованной обработке эти факторы стимулируют инвестиции в меньшие по размеру распределенные вычислительные ресурсы ИИ. Повторное использование уже созданных объектов и их подключение с помощью высокопроизводительной оптической инфраструктуры приобретает критически важное значение.
Какие инструменты могут предложить телекоммуникационные операторы на базе своей инфраструктуры?
Это изменение спроса на сети для ИИ создает значительные возможности для телекоммуникационных операторов по монетизации существующей и развивающейся инфраструктуры. Решение Nokia WaveSuite AI помогает сервис-провайдерам расширять свои портфели услуг и становиться незаменимыми партнерами для своих конечных абонентов следующими способами:
Оптимизированное для ИИ подключение: провайдеры могут выйти за рамки универсальной пропускной способности, предлагая премиальные услуги на базе SLA, адаптированные под рабочие нагрузки ИИ, включая выделенные оптические пути с высокой пропускной способностью, низкой задержкой и отказоустойчивостью. Эти услуги предназначены для абонентов, которые не могут допустить, чтобы сетевые узкие места нарушали операции ИИ. Хостинг периферийного ИИ: используя распределенные точки присутствия, провайдеры могут размещать ресурсы для инференса и меньшие по размеру модели ИИ ближе к пользователям или предприятиям, которые начинают их внедрять. Это снижает задержку для таких приложений, как промышленная автоматизация и сервисы «умного города», одновременно ограничивая зависимость от дорогостоящего расширения централизованных дата-центров. Сеть как услуга (NaaS) для ИИ: возможности автоматизации Nokia WaveSuite абстрагируют сложность сети и обеспечивают предоставление услуг по требованию в отношении программируемого спектра или длин волн в виртуальных сетевых доменах на основе арендаторов. Корпоративные IT-команды, разработчики ИИ и OSS/BSS-системы могут использовать API для динамического запроса и масштабирования подключения, ускоряя развертывание премиальных сервисов ИИ и создавая новые потоки доходов.
- Оптимизированное для ИИ подключение: провайдеры могут выйти за рамки универсальной пропускной способности, предлагая премиальные услуги на базе SLA, адаптированные под рабочие нагрузки ИИ, включая выделенные оптические пути с высокой пропускной способностью, низкой задержкой и отказоустойчивостью. Эти услуги адресованы
- Хостинг периферийного ИИ: используя распределенные точки присутствия, провайдеры могут размещать ресурсы для инференса и меньшие по размеру модели ИИ ближе к пользователям или предприятиям, которые начинают их внедрять. Это снижает задержку для таких приложений, как промышленная автоматизация и сервисы «умного города», одновременно ограничивая зависимость от дорогостоящего расширения централизованных дата-центров.
- Сеть как услуга (NaaS) для ИИ: возможности автоматизации Nokia WaveSuite абстрагируют сложность сети и обеспечивают предоставление услуг по требованию в отношении программируемого спектра или длин волн в виртуальных сетевых доменах на основе арендаторов. Корпоративные IT-команды, разработчики ИИ и OSS/BSS-системы могут использовать API для динамического запроса и масштабирования подключения, ускоряя развертывание премиальных сервисов ИИ и создавая новые потоки доходов.
Почему эти новые инструменты обеспечивают дифференциацию?
Телекоммуникационным операторам необходима дифференциация, выходящая за рамки скорости и пропускной способности. Хотя оба этих фактора остаются фундаментальными, истинными дифференциаторами станут опыт и аналитические данные, предоставляемые сетью. Решения Nokia для автоматизации оптических сетей, WaveSuite и Transcend, предоставляют набор возможностей, которые могут упростить жизненный цикл операций сервисов на базе ИИ как в сетях с общей инфраструктурой, так и при развертывании выделенных сетей, таких как управляемые волоконно-оптические сети (MOFN).
Простое создание заказов: функции монетизации WaveSuite предлагают порталы самообслуживания и API, которые делают заказ сложных подключений для ИИ похожим на запрос облачного экземпляра. Спецификации каталога услуг и запросы на основе намерений снижают потребность в глубоких сетевых знаниях и упрощают выполнение. Быстрая доставка услуг: функции монетизации WaveSuite могут сократить время доставки с недель до минут. Быстрая активация позволяет развертывать, обучать, тестировать и масштабировать модели ИИ без ожидания ручной настройки сети. Гибкие типы услуг: приложения ИИ предъявляют различные требования к производительности, отказоустойчивости и безопасности. Каталоги услуг монетизации WaveSuite позволяют провайдерам предлагать варианты, соответствующие требованиям каждого абонента, включая: Восстанавливаемые услуги для базового восстановления и менее критичных задач ИИ, таких как запросы на извлечение данных, по сравнению с автоматизацией «агент-агент», критически важной для физического ИИ со строгими соглашениями об уровне обслуживания (SLA). Защищенные услуги с автоматическим переключением при отказе и восстановлением менее чем за 50 мс для критически важных задач вывода (inference). Раздельная маршрутизация, которая разделяет первичный и резервный пути для обеспечения устойчивости к локализованным сбоям между конечными точками маршрутизатора. Зашифрованные услуги, которые снижают риски сквозной безопасности данных для конфиденциальной или проприетарной информации. Разделение ресурсов доменов: возможности оптической автоматизации Nokia поддерживают логическое разделение сетевых ресурсов для арендующих конечных абонентов. Ролевой доступ предоставляет каждому аутентифицированному абоненту изолированное представление его сетевого домена, включая топологию, оптические маршруты, ключевые показатели эффективности (KPI) производительности и информацию о сбоях, необходимую для проверки соблюдения SLA. Интеллектуальное управление ресурсами: функции монетизации WaveSuite оптимизируют распределение и использование сетевых активов с помощью: Планирования заказов для предварительного бронирования пропускной способности для таких событий, как масштабное обучение LLM или плановые миграции данных из дата-центров обучения в дата-центры вывода. Резервирования ресурсов для временного закрепления определенных оптических путей или полосы пропускания, что обеспечивает бесперебойную работу критически важных операций ИИ. Вместе эти возможности повышают прогнозируемость, предотвращают конфликты ресурсов и снижают операционные риски. Модель оплаты по мере использования (pay-per-use) позволяет операторам связи предлагать индивидуальную пропускную способность передачи данных для каждого приложения ИИ вместо универсального подхода.
- Простое создание заказов: функции монетизации WaveSuite предлагают порталы самообслуживания и API, которые делают заказ сложных подключений для ИИ похожим на запрос облачного экземпляра. Спецификации каталога услуг и запросы на основе намерений снижают потребность в глубоких сетевых знаниях и упрощают выполнение.
- Быстрая доставка услуг: функции монетизации WaveSuite могут сократить время доставки с недель до минут. Быстрая активация позволяет развертывать, обучать, тестировать и масштабировать модели ИИ без ожидания ручной настройки сети.
- Гибкие типы услуг: приложения ИИ предъявляют различные требования к производительности, отказоустойчивости и безопасности. Каталоги услуг монетизации WaveSuite позволяют провайдерам предлагать варианты, соответствующие требованиям каждого абонента, включая: Восстанавливаемые услуги для базового восстановления и менее критичных задач ИИ, таких как запросы на извлечение данных, по сравнению с автоматизацией «агент-агент», критически важной для физического ИИ со строгими соглашениями об уровне обслуживания (SLA). Защищенные услуги с автоматическим переключением при отказе и восстановлением менее чем за 50 мс для критически важных задач вывода (inference). Раздельная маршрутизация, которая разделяет первичный и резервный пути для обеспечения устойчивости к локализованным сбоям между конечными точками маршрутизатора. Зашифрованные услуги, которые снижают риски сквозной безопасности данных для конфиденциальной или проприетарной информации.
- Восстанавливаемые услуги для базового восстановления и менее критичных задач ИИ, таких как запросы на извлечение данных, по сравнению с автоматизацией «агент-агент», критически важной для физического ИИ со строгими соглашениями об уровне обслуживания (SLA).
- Защищенные услуги с автоматическим переключением при отказе и восстановлением менее чем за 50 мс для критически важных задач вывода (inference).
- Раздельная маршрутизация, которая разделяет первичный и резервный пути для обеспечения устойчивости к локализованным сбоям между конечными точками маршрутизатора.
- Зашифрованные услуги, которые снижают риски сквозной безопасности данных для конфиденциальной или проприетарной информации.
- Разделение ресурсов доменов: возможности оптической автоматизации Nokia поддерживают логическое разделение сетевых ресурсов для арендующих конечных абонентов. Ролевой доступ предоставляет каждому аутентифицированному
- Интеллектуальное управление ресурсами: функции монетизации WaveSuite оптимизируют распределение и использование сетевых активов с помощью: Планирования заказов для предварительного бронирования пропускной способности для таких событий, как масштабное обучение LLM или плановые миграции данных из дата-центров обучения в дата-центры вывода. Резервирования ресурсов для временного закрепления определенных оптических путей или полосы пропускания, что обеспечивает бесперебойную работу критически важных операций ИИ. Вместе эти возможности повышают прогнозируемость, предотвращают конфликты ресурсов и снижают операционные риски. Модель оплаты по мере использования (pay-per-use) позволяет операторам связи предлагать индивидуальную пропускную способность передачи данных для каждого приложения ИИ вместо универсального подхода.
- Планирования заказов для предварительного бронирования пропускной способности для таких событий, как масштабное обучение LLM или плановые миграции данных из дата-центров обучения в дата-центры вывода.
- Резервирования ресурсов для временного закрепления определенных оптических путей или полосы пропускания, что обеспечивает бесперебойную работу критически важных операций ИИ. Вместе эти возможности повышают прогнозируемость, предотвращают конфликты ресурсов и снижают операционные риски.
- Модель оплаты по мере использования (pay-per-use) позволяет операторам связи предлагать индивидуальную пропускную способность передачи данных для каждого приложения ИИ вместо универсального подхода.
Распределенного ИИ не существует без сетевой инфраструктуры оптической сети. Используя лучшие в своем классе возможности автоматизации от Nokia, телекоммуникационные провайдеры могут выйти за рамки простого предоставления пропускной способности и стать незаменимыми высоко ценными партнерами в эпоху ИИ.
Об авторе: Pino Dicorato
Пино руководит направлением маркетинга решений для портфолио среды автоматизации оптических сетей сетевой инфраструктуры Nokia, которое прокладывает путь к переходу, масштабированию, упрощению и цифровизации будущего индустрии оптического транспорта. Обладая более чем 20-летним опытом работы в телекоммуникационной отрасли, он занимался самыми разными вопросами — от развития бизнеса и консалтинга на различных рынках до R&D в области разработки фотонного оборудования, проектирования ASIC/FPGA и автоматизации программного обеспечения для крупномасштабного производства. В свободное от работы время Пино любит высокоинтенсивные интервальные тренировки, футбол, езду на велосипеде и путешествия по всему миру со своей прекрасной семьей.
Свяжитесь с Пино в LinkedIn
Об авторе: Matias Schneeberger
Матиас Шнеебергер (Matias Schneeberger) работает менеджером по продуктовой линейке в подразделении оптических сетей компании Nokia. У него 15-летний опыт работы в телекоммуникационной отрасли на различных должностях, включая сетевую интеграцию, профессиональные услуги и управление продуктами. Его главная цель — создание программных продуктов и решений, которые помогают операторам связи решать их операционные задачи. В настоящее время он сосредоточен на оптимизации сетей, управлении открытыми сетями и расширенных возможностях монетизации. Матиас получил степень бакалавра электротехники в Университете Республики в Уругвае и степень Executive MBA в Миланском политехническом институте в Италии.
Свяжитесь с Матиасом в LinkedIn
