Operatorzy nie potrafią udowodnić zwrotu z AI, a reguły dla edge i widma się zmieniają

Operatorzy wciąż nie mają standardowego sposobu pokazania, czy budżety na AI się zwracają. Wydatki na sztuczną inteligencję konkurują teraz z modernizacją sieci i budżetami na obsługę klienta. Bez wspólnej miary zwrotu projekty trudno ze sobą porównywać.

Stawka jest łatwa do opisania. Edge AI może dać operatorom nowe źródło przychodów, ale limity mocy i chłodzenia na stacjach bazowych pozostają nierozwiązane. Regulatorzy wracają też do zasad konkurencji i widma. To może zmienić, kto może inwestować i na jakich warunkach. Dla operatorów test polega na tym, czy AI sfinansuje nowe usługi bez osłabiania wydatków na sieć. Dla użytkowników dronów głosowanie FCC z 29 października znosi ograniczenie lotnicze z 1991 roku w paśmie 800 MHz. Wspólna miara zwrotu nie istnieje, a rynek edge AI wciąż się kształtuje.

Pytanie o zwrot

Globe Telecom podaje jedną z niewielu twardych liczb w tej debacie. Filipiński operator wykazał 1,2 mld peso mierzalnych korzyści z AI, w tym 825 mln peso dodatkowych przychodów i 368 mln peso unikniętych kosztów. Obliczył 2,8-krotny zwrot z inwestycji w AI.

Deutsche Telekom celuje w dłuższy horyzont. Do 2030 roku chce osiągnąć około 800 mln euro przychodów związanych z AI poza USA. Firma liczy też na około 2,5 mld euro pośrednich oszczędności kosztowych dzięki AI i automatyzacji w porównaniu z 2023 rokiem. Otwarte pozostaje pytanie, jak dokładnie te zwroty są mierzone. Badania, na które powołuje się Cerillion, pokazują, że wiele organizacji potrzebuje od dwóch do czterech lat, żeby osiągnąć zadowalający zwrot z typowego zastosowania AI. Tylko niewielka część odzyskuje inwestycję w ciągu roku.

Policzenie pełnego kosztu to osobny problem. Na rachunek składają się infrastruktura, subskrypcje, nadzór i zgodność, szkolenia pracowników, zmiany organizacyjne i koszt błędów, a do tego dochodzi cena korzystania z samych modeli.

Edge AI zmienia mapę

Opóźnienia, grawitacja danych i koszty prawdopodobnie wypchną część wnioskowania AI z centrów danych hiperskalerów na brzeg sieci, podał Data Center Knowledge 30 października. Projekty i partnerstwa Nvidii w obszarze edge AI obejmują już m.in. AT&T, Charter Communications, Cisco, Nokię, SoftBank, Telefónicę i T-Mobile. Najwyraźniejszą szansą w najbliższym czasie są lokalizacje metropolitalne, a nie wieże, twierdzi raport. Nvidia kładzie szczególny nacisk na edge AI w zastosowaniach fabrycznych i robotycznych, często nazywanych fizyczną AI, ściśle związanych z AI-RAN. Infrastruktura GPU podłączona do AI-RAN ma też pomóc operatorom zautomatyzować własne działania sieciowe. Jak rozwinie się ten rynek, pozostaje otwartym pytaniem zarówno w kręgach centrów danych, jak i telekomunikacyjnych.

„Problemy z mocą i ciepłem sprawiają, że AI na wieży lub stacji bazowej to sytuacja patowa”, powiedział David Duggal, prezes EnterpriseWeb. „Ten GPU wymaga znacznie więcej mocy... a więcej mocy oznacza więcej ciepła”.

Regulatorzy zmieniają warunki

Aminu Maida, wiceprzewodniczący wykonawczy Nigeryjskiej Komisji Komunikacyjnej (NCC), powiedział, że regulator będzie korzystał z ocen opartych na dowodach, żeby wspierać uczciwą konkurencję i zadbać, by mniejsi operatorzy nie byli w gorszej pozycji. Omotayo Mohammed, szef działu konkurencji i taryf komisji, reprezentował go w Lagos. Okazją było drugie forum interesariuszy poświęcone badaniu poziomu konkurencji w nigeryjskim sektorze telekomunikacyjnym. Nigeria Communications Week podał te wypowiedzi 28 października. Maida stwierdził, że sam status znaczącej siły rynkowej nie dowodzi zachowań antykonkurencyjnych.

Badanie prowadzi PwC. Wstępne wnioski opierają się w dużej mierze na odpowiedziach na ankiety i wnioski o informacje rozesłane do licencjobiorców i innych interesariuszy. Maida przyznał, że luki w danych mogą wpłynąć na ocenę. Zapowiedział, że zostaną zidentyfikowane i uwzględnione przy interpretacji wyników.

Zakaz lotniczy FCC pochodzi z 1991 roku, gdy komisja ograniczała zakłócenia sieci naziemnych powodowane przez telefony w samolotach.

Co ważą operatorzy

Budżety na AI konkurują z resztą wydatków operatora: modernizacją sieci, obsługą klienta i istniejącymi systemami wsparcia biznesu. Trudniejsze pytanie brzmi, co liczy się jako zwrot. Skrócenie przestojów sieci albo szybsza obsługa klienta mogą poprawić wyniki bez dodawania przychodów i bez zmniejszania faktycznych wydatków. Operatorzy muszą też ocenić, czy AI wygrywa z innymi sposobami wydania tych samych pieniędzy. Badanie NCC zakreśla równie szeroki krąg. Bierze pod uwagę koncentrację rynku, bariery wejścia i ekspansji, kontrolę nad infrastrukturą krytyczną, zachowania rynkowe, wybór konsumenta oraz wskazanie operatorów o znaczącej sile rynkowej. Maida mówił, że ocena konkurencji wymaga czegoś więcej niż udziałów w rynku i liczby licencjonowanych operatorów.

Co dalej

Interesariusze przeanalizują wstępne wnioski, zweryfikują dowody i zgłoszą dalsze uwagi, zanim komisja dojdzie do jakichkolwiek wniosków regulacyjnych. PwC przedstawi wyniki jako pierwsze.

Cel przychodowy Deutsche Telekom sięga 2030 roku, więc inwestorzy mają kilka lat, zanim ocenią, czy 800 mln euro zostanie osiągnięte. Edge AI jest na jeszcze wcześniejszym etapie. Rynek nie jest jednolity i wciąż się kształtuje, a jego rozwój to główne pytanie zarówno w kręgach centrów danych, jak i telekomunikacyjnych.