Гиперконвергентный edge описывает область, где разворачиваются «AI‑фабрики» и пересекаются беспроводные сети. Это изменение вынуждает сходиться телеком-инфраструктуру, корпоративные сети и вычислительную архитектуру, ранее рассматривавшиеся отдельно.
Продвижение Nvidia в сторону вывода искусственного интеллекта за пределы централизованных дата‑центров ускоряет эти процессы, и ряд компаний перестраивают свои архитектуры в соответствии с новой моделью. Ключевой вопрос заключается в том, смогут ли операторы связи полноценно воспользоваться этой возможностью, по мнению Аллена Салмаси, главы Veea.
По его словам, у телеком‑операторов есть шанс уйти от роли «трубы» для передачи трафика и перейти к предоставлению сервисов с добавленной стоимостью на уровне прикладных сценариев на edge. Для этого требуется интеграция новых архитектур в существующую телеком‑инфраструктуру, учитывая изменение конструкции ядра сети и сокращение крупных телекоммутационных коммутаторов.
В интервью ведущему Джону Фюрьеру Салмаси объяснял, как работа по Open RAN и партнёрства вокруг этой концепции указывают на перенос ускорения ИИ непосредственно в радиодоступ. Вместо того чтобы рассматривать беспроводную связь лишь как транспортный слой, наблюдается тенденция к встроенным вычислениям в ткань сети.
По его словам, экспериментальные развертывания Open RAN, включая начальные испытания в Лас‑Вегасе, затем были открыты и переведены в открытую модель, что позволило расширять архитектуру до крайних точек сети. Это создает основу для выноса вычислительных ресурсов ближе к радиоэлементам.
Перенос Open RAN на edge особенно важен при использовании более высоких частот и распределённых радиомодулей, которые требуют соразмерно распределённых вычислений. Если ИИ‑нагрузки должны обеспечивать системы реального времени — логистику, здравоохранение или транспорт — размещение вычислений в отдалённом гиперскейл‑центре может оказаться неприемлемым.
Салмаси отмечает, что в диапазоне терагерцовых частот радиоголовки могут появиться буквально в каждой комнате, что делает радиосвязь полностью распределённой. В ответ требуется согласованная распределённая вычислительная способность, поддерживаемая архитектурой типа «compute mesh» с надстройкой микросервисов.
В такой среде сетевая функция и ускорение ИИ становятся неотделимы друг от друга: безопасность, оркестрация и задержки объединяются в единый стек архитектуры. Референсные архитектуры, которые предлагают вендоры, приобретают значение по мере того как агенты ИИ начинают участвовать в операционных системах.
Салмаси подчёркивает необходимость встроенной модели безопасности: коммуникации и кибербезопасность должны работать как единая ткань на основе принципов zero‑trust. Без доверия к подключаемым ИИ‑агентам практика внедрения физического ИИ на edge будет ограничена.
Возможность для операторов связи заключается в трансформации роли от поставщиков пропускной способности в сторону оркестраторов edge‑вычислений. Операторы уже контролируют площадки, питание и точки агрегации; ключевым становится уровень ценности, который будет надстраиваться поверх этой инфраструктуры.
По словам Салмаси, у телекомов имеются необходимые помещения, системы охлаждения и кабельная инфраструктура в тысячах точек; задача состоит в том, как проектировать и интегрировать новые вычислительные слои в существующую сеть. От этого будет зависеть их способность извлечь экономическую и технологическую выгоду из перехода на гиперконвергентный edge.
Комментариев