AI-RAN приносит операционную рентабельность телеком-операторам за счет практической экономии энергии и повышения эффективности, что становится ключевым фактором на фоне стагнации доходов. Узнайте, как интеграция ИИ и принципов O-RAN влияет на снижение затрат и автоматизацию в современных сетях.
Искусственный интеллект в сетях радиодоступа (AI-RAN) обеспечивает операционную рентабельность инвестиций (ROI) для телекоммуникационных компаний, переходя от теоретических концепций к практическому повышению энерго- и спектральной эффективности. Поскольку операторы сталкиваются с застоем в доходах и растущей сложностью, акцент сместился с технологической новизны на влияние на конечный финансовый результат посредством экономии энергии и автоматизации.
Этот сдвиг напрямую связан с принципами сетей радиодоступа с открытым интерфейсом (O-RAN), в частности, с открытостью и дезагрегацией. Настроения в отрасли подтверждают эту взаимосвязь. Опрос, проведенный Heavy Reading, показывает, что 30 процентов операторов считают, что AI-RAN и O-RAN будут «очень тесно связаны» в ближайшие пять лет. Среди тех, кто внедряет O-RAN к 2025 году, этот показатель возрастает до 47 процентов.
Однако для руководителей телекоммуникационных компаний приоритетом остается незамедлительная генерация ценности, а не долгосрочная архитектурная теория.
Влияние AI-RAN на операционную эффективность и управление энергопотреблением
Оптимизация энергопотребления в настоящее время предлагает наиболее ощутимую бизнес-модель для AI-RAN. Радиосети потребляют огромное количество энергии, и управление этим без снижения качества обслуживания пользователей остается главной проблемой.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Ryan Daws