Gli operatori telecom faticano a dimostrare i ritorni dell'AI mentre cambiano le regole su edge e spettro

Gli operatori non hanno ancora un modo standard per dimostrare se i budget per l'AI rendono. La spesa in AI ora compete con gli investimenti in rete e con i budget per il servizio clienti. Senza una misura comune del ritorno, i progetti sono difficili da confrontare.

La posta in gioco è presto detta. L'AI edge potrebbe dare agli operatori una nuova linea di ricavi, ma i limiti di potenza e raffreddamento nei siti cellulari restano irrisolti. Anche i regolatori stanno rivedendo le regole sulla concorrenza e sullo spettro. Questo potrebbe cambiare chi può investire e a quali condizioni. Per gli operatori, la prova è se l'AI può finanziare nuovi servizi senza indebolire la spesa di rete. Per chi usa i droni, il voto della FCC del 29 ottobre elimina un limite aereo del 1991 nella banda 800 MHz. Non esiste una misura comune del ritorno, e il mercato dell'AI edge è ancora in formazione.

La questione del ritorno

Globe Telecom offre uno dei pochi numeri concreti nel dibattito. L'operatore filippino ha dichiarato 1.200.000.000 di pesos di benefici misurabili dall'AI, tra cui 825.000.000 di pesos di ricavi aggiuntivi e 368.000.000 di pesos di costi evitati. Ha calcolato un ritorno di 2,8 volte sull'investimento in AI.

Deutsche Telekom lavora su un orizzonte più lungo. Punta a circa 800.000.000 di euro di ricavi legati all'AI fuori dagli Stati Uniti entro il 2030. L'azienda prevede anche circa 2.500.000.000 di euro di risparmi indiretti sui costi grazie all'AI e all'automazione rispetto al 2023. Restano dubbi su quanto accuratamente vengano misurati questi ritorni. Una ricerca citata da Cerillion ha rilevato che molte organizzazioni impiegano da due a quattro anni per raggiungere ritorni soddisfacenti da un tipico caso d'uso di AI. Solo una piccola parte recupera l'investimento entro un anno.

Contare il costo pieno è un problema a sé. Infrastruttura, abbonamenti, governance, formazione del personale, cambiamento organizzativo e costo degli errori pesano tutti sul conto, oltre al prezzo dell'uso dei modelli stessi.

L'AI edge cambia la mappa

Latenza, gravità dei dati e costi spingeranno probabilmente parte del lavoro di inferenza AI fuori dai data center iperscalabili verso l'edge, ha riferito Data Center Knowledge il 30 ottobre. I progetti e le partnership di Nvidia sull'AI edge coinvolgono già AT&T, Charter Communications, Cisco, Nokia, SoftBank, Telefónica e T-Mobile, tra gli altri. I siti metropolitani, non le torri, sono l'opportunità più chiara nel breve periodo, secondo il rapporto. Nvidia ha posto un'enfasi particolare sull'AI edge per i casi d'uso in fabbrica e nella robotica, spesso chiamata AI fisica, strettamente legata all'AI-RAN. L'infrastruttura GPU collegata all'AI-RAN dovrebbe anche aiutare gli operatori ad automatizzare le proprie operazioni di rete. Come si svilupperà quel mercato resta una questione aperta sia nei circoli dei data center sia in quelli delle telecomunicazioni.

"I problemi di potenza e termici rendono l'AI su una torre o un sito cellulare una situazione da pesce che si morde la coda", ha detto David Duggal, CEO di EnterpriseWeb. "Quella GPU richiede molta più potenza ... e più potenza significa più calore".

I regolatori riscrivono le condizioni

Aminu Maida, vicepresidente esecutivo della Nigerian Communications Commission, ha detto che il regolatore userà valutazioni basate su prove per promuovere una concorrenza leale e garantire che gli operatori più piccoli non siano svantaggiati. Omotayo Mohammed, responsabile dell'unità Concorrenza e Tariffe della commissione, lo ha rappresentato a Lagos. L'occasione era il secondo Stakeholder Engagement Forum sullo studio del livello di concorrenza nell'industria delle telecomunicazioni nigeriana. Nigeria Communications Week ha riportato le dichiarazioni il 28 ottobre. Maida ha detto che lo status di operatore con significativo potere di mercato da solo non dimostrava un comportamento anticoncorrenziale.

PwC sta conducendo lo studio. I risultati preliminari si basano in gran parte sulle risposte ai sondaggi e alle richieste di informazioni inviate ai licenziatari e agli altri stakeholder. Maida ha riconosciuto che le lacune nei dati potrebbero influire sulla valutazione. Ha detto che sarebbero state identificate e considerate nell'interpretazione dei risultati.

Il divieto di volo della FCC risale al 1991, quando la commissione intervenne per limitare le interferenze alle reti terrestri da parte dei telefoni sugli aerei.

Cosa stanno valutando gli operatori

I budget per l'AI competono con tutto il resto nei conti dell'operatore: aggiornamenti di rete, servizio clienti e sistemi di supporto aziendale esistenti. La domanda più difficile è cosa conti come ritorno. Ridurre i tempi di inattività della rete o velocizzare il servizio clienti può migliorare le prestazioni senza aggiungere ricavi né ridurre la spesa effettiva. Gli operatori devono anche giudicare se l'AI batte usi alternativi dello stesso denaro. Lo studio della NCC getta una rete altrettanto ampia. Considera la concentrazione del mercato, le barriere all'ingresso e all'espansione, il controllo sulle infrastrutture essenziali, la condotta di mercato, la scelta dei consumatori e l'identificazione degli operatori con significativo potere di mercato. Maida ha detto che valutare la concorrenza richiedeva più delle quote di mercato e del numero di operatori autorizzati.

Cosa succede ora

Gli stakeholder esamineranno i risultati preliminari, convalideranno le prove e presenteranno ulteriori osservazioni prima che la commissione arrivi a conclusioni regolatorie. PwC presenterà per prima i risultati.

L'obiettivo di ricavi AI di Deutsche Telekom arriva al 2030, il che lascia diversi anni prima che gli investitori possano giudicare se il traguardo di 800.000.000 di euro è raggiunto. L'AI edge è a uno stadio ancora precedente. Il mercato non è monolitico ed è ancora in formazione, e come si svilupperà è una questione centrale sia nei circoli dei data center sia in quelli delle telecomunicazioni.