市場研究公司Dell"Oro Group副總裁兼分析師Stefan Pongratz近日在一篇博客文章中對AI引入RAN市場后發生的變化及未來發展預期進行了分析。他指出，4G和5G部署已經大量利用自動化和智能來取代人工任務，并在不增加成本的情況下管理日益增加的復雜性。在RAN中使用AI已經在網絡部署、優化和修復方面帶來了好處，最終有助于提高網絡性能和質量。展望未來，AI在RAN中的份額無疑會持續上升。

【資料圖】

以下為這篇博客的主要內容：

在無線接入網（RAN）中使用人工智能（AI）并不是什么新鮮事。事實上，4G和5G部署已經大量利用自動化和智能來取代人工任務，并在不增加成本的情況下管理日益增加的復雜性。4G和5G部署也在使用AI來提高網絡性能和改善用戶體驗。不過，也出現了一種新的現象，那就是消費者AI和企業AI的普及，以及人們對這一工具的態度變化。隨著關于AI對整個社會的影響的討論逐漸成為焦點，現在正是審視AI可能如何直接或間接影響RAN市場的時機。在這篇博客文章中，我們將重點關注四個具體領域：移動數據流量、運營商收入、RAN經濟性和RAN架構。

消費者AI和企業AI的普及是否會推動移動數據流量的增加？

初步調查結果表明，ChatGPT和Google Bard等AI工具目前并未直接影響移動數據的使用。由此帶來的數據增長有限。沃達豐2023年第一季度的數據使用情況顯示，其總體數據消耗量相對于趨勢線沒有明顯變化。同時，根據愛立信最新的移動報告，移動數據流量在2023年第一季度增長了36%，與過去兩到三年的同比增長軌跡一致。雖然AI正在改變數據中心內部的計算、電力和冷卻需求，但迄今為止，它對移動網絡的影響可以忽略不計。當然，隨著時間的推移，這種情況可能會直接或間接地發生變化，例如，如果AI觸發更多的視頻使用或者計算位置發生變化。但就目前而言，我們認為沒有必要迎合消費者AI的崛起來改變對移動數據流量的預測。根據愛立信的移動報告，預計2022年至2027年間移動數據流量將以25%-30%的復合年增長率增長。

這對運營商收入意味著什么？

在移動用戶激增的1G-3G時代，全球無線運營商收入以兩位數的速度增長。4G時代開始出現增長放緩，最新數據顯示，無線收入在過去10年里一直持平。根本原因并不是簽約用戶數增長不足。相反，我們將無線收入持平的趨勢歸因于ARPU的下降，ARPU在過去十年里下降了約20%。盡蹵I正在提升對于潛在的收入增長的樂觀情緒，但ARPU的下行壓力加上用戶數增長的放緩，將繼續影響消費者移動寬帶（MBB）領域的增長前景。

AI不太可能改變這些力量，而這些力量目前支撐著運營商無線收入的大部分份額。然而，運營商對這些工具的投資仍然是至關重要的，這樣他們才能從企業和垂直行業獲取更多價值，并改善FWA的業務案例，同時提高他們在所有領域的競爭地位，包括消費者MBB。除了提高性能和客戶體驗（這將通過最大限度地減少客戶流失來間接提高收入）之外，AI還可以幫助實現數據貨幣化，特別是在企業中，該工具可以幫助優化5G用例的用戶體驗，并確保QoS水平，這是提供優質服務的關鍵。未來，AI也可能在網絡切片方面發揮作用。

AI和Intelligent RAN將如何改變RAN的經濟性和性能？

隨著移動數據流量持續以每年25%至30%的速度增長，而運營商的收入增長卻處于持平狀態，運營商在擴大資本支出和運營支出方面的回旋余地有限，難以應對技術和架構進步所帶來的固有的復雜性，而運營商需要這些技術和架構進步才能提供適當的網絡性能，同時支持更苛刻和多樣化的終端用戶需求。AI對營收增長的影響將是有限的，但AI能力與最新的技術進步相結合，使供應商能夠實現基站內置智能，這對于提高RAN的經濟性和性能至關重要。最近生成式AI的普及提高了人們的期望，這種趨勢的持續將：

· 提高性能和改善體驗

· 最大化網絡投資的投資回報率

· 改進vRAN業務案例

· 提高網絡質量

· 加快（產品/服務）上市時間

· 降低復雜性

· 減少能源消耗

· 減少二氧化碳排放

在RAN中使用AI已經在網絡部署、優化和修復方面帶來了好處，最終有助于提高網絡性能和質量。這些AI工具可用于分析終端用戶程序和流量模式，同時提高資源利用率。此外，Intelligent RAN和AI支持的分析將幫助運營商在網絡問題變成大問題之前主動解決它們。例如，沃達豐的零接觸運營策略（Zero Touch Operation Strategy）旨在防止50%的故障。一家北美的電信服務提供商通過使用諾基亞AI/ML支持的SON，將檢測RAN問題的速度提高了120倍。

愛立信表示，如果在部署、管理和運營方面沒有引入更多的自動化，僅僅是為了支持MBB帶來的變化，運營商的運營成本在未來五年內就可能會翻一番。AI將在簡化復雜性和抑制運營成本增長方面發揮重要作用。大多數新建網絡（greenfield networks）顯然正在朝著更有利于自動化的新架構發展（Rakuten Mobile的運維人員僅有大約250人）。然而，對于擁有2G/3G等遺留系統的傳統網絡（brownfield networks）來說，變化通常不會發生得那么快。目前，傳統運營商的平均水平介于L2（部分自治網絡）和L3（有條件的自治網絡）之間，距離達到L4（高度自治網絡）和L5（完全自治網絡）還有很長的路要走。

盡管如此，中國移動正積極推動在2025年實現L4自動化。華為仍然樂觀地認為，L4自動駕駛網絡（ADN）將在2025年左右更加普及（其70%的客戶群計劃到2025年實現L3 ADN）。Rakuten Mobile此前表示，其網絡可在2022年底之前實現L4自動化。沃達豐也設定了到2025年實現零接觸智能網絡的目標，而Zain的目標是到2025年實現L4自動化。

AI和Intelligent RAN所帶來的性能提升會有所不同，具體取決于多種因素。愛立信估計，Intelligent RAN自動化解決方案可以將頻譜效率提高15%，而華為的演示顯示，其Intelligent RAN多頻段/多站點3D協調功能在某些設置下可以將用戶體驗提高高達50%。中興通訊和中國移動展示了小區邊緣吞吐量提高3倍，并且切換延遲降低了50%。

RAN約占全球電力消耗的1%至2%（ITU數據），氣候變化的加劇加上目前的發電廠的發展軌跡，構成了行業更加關注能源效率和二氧化碳減排的基礎。初步研究結果表明，Intelligent RAN可以在控制排放方面發揮關鍵作用，將能耗降低15%-25%。例如，Zain在科威特的一個試驗場使用華為基于智能的節能解決方案實現了23%的節能。一些運營商對此的態度甚至更加樂觀：Tele2最近發布的一份報告展示了智能移動網絡如何能夠在長期內將能源消耗降低30%-40%。

現在，AI的普及也為提高vRAN的經濟性提供了潛力。vRAN/Cloud RAN的主要TCO挑戰之一是難以通過編排多個工作負載來實現效率提升。因此，一些企業現在正在探索通過在其他方式之間（例如5G和AI之間）實現協同效應來改善vRAN業務案例的可能性。軟銀和英偉達最近宣布，他們正在研究在運行AI的同一臺服務器上部署5G vRAN的利用率和經濟效益。雖然集中式vDU實施的TAM有限，但軟銀的相關是值得關注的。

AI對于未來的RAN架構意味著什么？

如今，AI已經在一定程度上應用于RAN當中，盡管程度還比較有限。然而，展望未來，AI在RAN中的份額無疑會上升。除了在現有5G網絡中增加對AI的使用外，5G-Advanced還承諾在RAN中引入更多的人工智能和機器學習（AI/ML）增強，包括空口在內。雖然我們仍處于6G的早期階段，但目前的觀點是，AI原生空口將成為基礎技術之一。

在這個早期階段，試圖描繪一幅關于AI將如何改變社會和電信網絡的全面圖景還為時過早。但與之前大肆炒作的技術相比，AI的一個不同之處在于，人們普遍認為所有的道路都會通向更多的人工智能。因此，即使這不是運營商提高消費者ARPU的靈丹妙藥，但毫無疑問，供應商和運營商將逐漸增加在RAN及其相鄰領域中對AI的使用。（ C114通信網 艾斯 ）

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