4 cách AI viễn thông sẽ phát triển trong thập kỷ tới

https://www.rcrwireless.com/20240702/fundamentals/four-ways-telco-ai-will-evolve-over-the-next-decade

4 cách AI viễn thông sẽ phát triển trong thập kỷ tới
Sean Kinney, Tổng biên tập
By Sean Kinney, Tổng biên tập
Ngày 2 tháng 7, 2024

Spirent Communications nhìn vào tương lai của AI viễn thông trong RAN, thiết bị, trung tâm dữ liệu và mô hình vận hành

Với vai trò là nhà cung cấp các giải pháp kiểm thử, đo lường và đảm bảo dịch vụ cho các nhà mạng trên toàn cầu, Spirent Communications có góc nhìn độc nhất về nơi các nhà mạng đang hướng dòng vốn đầu tư và khung thời gian thực hiện. Liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI), Stephen Douglas, trưởng bộ phận chiến lược thị trường của Spirent, nhận định rằng AI viễn thông hiện đang chuyển từ các giải pháp chiến thuật mang tính cục bộ sang triển khai chiến lược trên tất cả các lĩnh vực kinh doanh và vòng đời, điều này có thể mở khóa giá trị to lớn.

Tập trung vào việc ứng dụng AI trong mạng lưới, Douglas cho biết rằng có thể đạt được những lợi ích đáng kinh ngạc, từ việc tạo ra hiệu suất mới trong chi tiêu vốn để tối ưu hóa các giai đoạn cao điểm và thấp điểm, các chu kỳ đầu tư lớn, đến việc mang lại trải nghiệm và dịch vụ mới cho khách hàng, đồng thời tạo ra các dòng doanh thu mới mà bấy lâu vẫn khó nắm bắt.

Nhìn chung, Douglas cho rằng các nhà mạng sẽ triển khai AI trong dịch vụ khách hàng, tiếp thị và bán hàng, mạng lưới, công nghệ thông tin (IT) và hỗ trợ; các mục tiêu chính ở đây là giảm chi phí vận hành và chi phí vốn, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu. Về các ứng dụng/trường hợp sử dụng có mức độ ưu tiên cao, Douglas chỉ ra:

• Các tác vụ quản lý mạng như thiết kế mạng, dự đoán lưu lượng, lập kế hoạch dung lượng và tạo bản đồ vô tuyến
• Vận hành và quản lý, bao gồm tối ưu hóa mạng, bảo trì dự đoán, dự đoán sự cố, phát hiện bất thường và phân tích nguyên nhân gốc rễ
• Về bảo mật, AI có thể hỗ trợ dự đoán mối đe dọa, phát hiện gian lận và lập kế hoạch khả năng phục hồi
• Trong mạng truy cập vô tuyến 5G (RAN), AI sẽ tập trung vào tối ưu hóa năng lượng, hiệu suất phổ, điều hướng lưu lượng, cân bằng tải và tối ưu hóa di động
• Đối với thiết bị người dùng, AI và máy học (ML) sẽ có vai trò trong giao diện vô tuyến 5G và các khả năng AI tạo sinh (gen AI) ngay trên thiết bị.

3 chữ A của AI viễn thông—phân tích, tự động hóa và AI

Douglas nói: “Tôi nghĩ một điều cốt lõi thực sự là hướng đi này, điều sẽ định hình những dự đoán của tôi, đang được thúc đẩy bởi những tiến bộ liên tục, thực sự được mở khóa thông qua 3 chức năng đan xen theo thời gian: phân tích, tự động hóa và tất nhiên là AI, bao gồm cả AI dự đoán và AI tạo sinh… Phân tích và thông tin chi tiết từ lâu đã là trụ cột trong quản lý mạng. Và với sự gia tăng về khối lượng dữ liệu cũng như khả năng ngày càng cao trong việc thu thập và truy cập dữ liệu đó, cả trong thời gian thực lẫn dữ liệu lịch sử, chúng ta đã có thể khai thác tiềm năng ban đầu của AI dự đoán, nhưng giờ đây còn có cả AI tạo sinh.”

Liên quan đến AI tạo sinh, Douglas nhấn mạnh vai trò của công nghệ này trong việc hỗ trợ các nhà mạng tạo nội dung như hướng dẫn khắc phục sự cố, báo cáo sự cố, sơ đồ mạng và bản đồ vùng phủ sóng, tập lệnh cấu hình và tạo lưu lượng kiểm thử cho các kịch bản đối kháng; truy vấn tài liệu cho các nhóm hiện trường và hỗ trợ; đồng thời tham khảo dữ liệu lịch sử để tìm các vấn đề và giải pháp tương tự; hỗ trợ các mô hình dự đoán để phát hiện bất thường, mở rộng tập dữ liệu và ngăn chặn tình trạng quá khớp (overfitting).

Ông lấy ví dụ về công cụ AI tạo sinh nội bộ của AT&T mang tên Ask AT&T, được các kỹ sư sử dụng để phân tích tài liệu và thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn, chính xác hơn. Douglas nói: “Truyền thống, phân tích nguyên nhân gốc rễ là một quy trình rất thủ công và tốn nhiều công sức của con người, giống như việc tìm kim trong đống cỏ khô giữa vô số tài liệu và hướng dẫn liên quan đến mạng. Việc sử dụng AI tạo sinh không chỉ giúp đội ngũ AT&T hành động và giải quyết vấn đề nhanh hơn. Nó thực sự giúp các kỹ sư có thêm thời gian… Đồng thời còn giúp họ chuyển sang một mô hình tổ chức chủ động thay vì phản ứng thụ động. Đây là những lợi ích đáng kể đã được chứng minh ngay từ bây giờ.”

Một số yếu tố khác mà Douglas đề cập đến, đóng vai trò là bối cảnh cho những dự đoán của ông, bao gồm sự bùng nổ chi tiêu vốn (capex) trong trung tâm dữ liệu, theo ước tính của Dell’Oro Group, sẽ tăng từ 260 tỷ USD vào năm 2023 lên hơn 500 tỷ USD vào năm 2027. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hỗ trợ AI tạo sinh sẽ mở rộng từ hàng tỷ tham số lên hơn 1 nghìn tỷ tham số. Quy mô cụm đơn vị xử lý đồ họa (GPU) cũng sẽ tăng tương ứng, ảnh hưởng đến kiến trúc kết nối trung tâm dữ liệu, vốn cần hỗ trợ truyền thông mất dữ liệu bằng không giữa các GPU và cụm GPU.

Về vấn đề dữ liệu và trung tâm dữ liệu, Douglas nói: “Đơn giản là không thể có AI nếu không có dữ liệu… Và trung tâm dữ liệu đang trở thành trụ cột chính của AI… Điều này đòi hỏi phải thiết kế lại hoàn toàn kiến trúc vật lý và cấu trúc mạng của các trung tâm dữ liệu ngày nay.”

Đối với các nhà mạng quan tâm đến AI viễn thông, ‘Thời gian để bàn luận đã qua’

Bây giờ đến phần dự đoán. Douglas cho rằng AI trong mạng truy cập vô tuyến (RAN) sẽ tiếp tục phát triển với những cải tiến về hiệu suất năng lượng dựa trên AI/ML. Xa hơn nữa, AI tạo sinh sẽ hỗ trợ truyền thông ngữ nghĩa (semantic communications), giúp giảm nhu cầu truyền toàn bộ dữ liệu thô.

Về thiết bị, AI tạo sinh trên thiết bị sẽ mở rộng sang nhiều phương thức khác nhau, được hỗ trợ bởi các đơn vị xử lý thần kinh (NPU) tiết kiệm năng lượng. Về lâu dài, sẽ xuất hiện kiến trúc AI lai, kết hợp xử lý trên thiết bị với xử lý trên đám mây/biên mạng.

Trong trung tâm dữ liệu, Douglas dự đoán việc sử dụng Ethernet ngày càng tăng bên cạnh InfiniBand cho mạng AI backend, tiếp theo là việc áp dụng rộng rãi Ultra Ethernet Transport.

Về mặt vận hành, việc ứng dụng các khung tự động hóa ngày càng phổ biến, cùng với AIOps (vận hành IT dựa trên AI), sẽ dẫn đến trạng thái tự động hóa hoàn toàn, được hỗ trợ bởi bản sao số của mạng (network digital twins) nhằm phục vụ học tăng cường và đảm bảo tính minh bạch của AI.

Mở rộng một số dự đoán, Douglas cho rằng truyền thông ngữ nghĩa có thể “cách mạng hóa” viễn thông “bằng cách giảm nhu cầu truyền dữ liệu thô đầy đủ. Hãy tưởng tượng một thế giới nơi chỉ cần gửi 5% nội dung của một tin nhắn nhưng vẫn có thể tái tạo chính xác 100% ở đầu nhận. Điều này có thể tạo ra sự thay đổi mang tính đột phá.”

Về tự động hóa hoàn toàn và tính minh bạch, ông nhận định: “Tôi tin rằng có thể đạt được tự động hóa hoàn toàn, nhưng nó sẽ không hoạt động một cách mù quáng. Con người gặp khó khăn với các ‘hộp đen’, và AI cần phải có tính giải thích được. Do đó, tôi dự đoán tự động hóa hoàn toàn sẽ được quản lý thông qua bản sao số của mạng, được sử dụng để kiểm thử liên tục, củng cố bằng học máy và quan trọng nhất là cung cấp tính minh bạch và khả năng hiểu rõ về AI.”

Lời kết từ Douglas: “Tôi không nghĩ ngành viễn thông nên chững lại trong khi các ngành khác đang tiến nhanh đến vậy. Tôi cho rằng thời gian để bàn luận đã qua. Chúng ta cần tiến về phía trước vì những lợi ích thực tế là rất lớn… Sẽ là một bất lợi nếu ngành viễn thông chờ đợi đến khi có một kiến trúc hoàn chỉnh và hoàn hảo từ đầu đến cuối mới bắt đầu triển khai.”

https://www.rcrwireless.com/20240702/fundamentals/four-ways-telco-ai-will-evolve-over-the-next-decade