GTC 2025 Spring Telecom Special Address

类别: 电信 Special Address · 年份: 2025 · ▶ 观看

讲者: Ronnie Vasishta, SVP, Telecoms

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章节 (19)

  • 00:00 · 简介
    • 开场视频强调了电信网络向 AI 驱动网格的转型。
  • 01:45 · 全球电信 AI 采用
    • Ronnie Vasishta 探讨了全球电信公司如何拥抱 AI 以推动业务影响。
  • 03:40 · AI 对电信公司的业务影响
    • 概述 AI 如何改善体验、创造新收入并最大化网络投资回报率 (ROI)。
  • 05:10 · 用于网络运营的 Agentic AI
    • 介绍用于自动化网络运营的 Agentic AI 平台和 Large Telco Models。
  • 07:30 · SoftBank Large Telco Model (LTM)
    • 宣布并演示 SoftBank 的 LTM 为体育场活动优化网络流量。
  • 10:05 · Amdocs smAIz Agents 演示
    • 演示 Amdocs 网络代理模拟流量卸载以解决延迟问题。
  • 11:10 · AI 工厂与主权 AI
    • 讨论电信公司建设 AI 工厂以支持国家主权 AI 议程。
  • 14:05 · Indosat Sahabat-AI 演示
    • 展示 Indosat 的本地语言 LLM 在印度尼西亚为语音激活服务提供支持。
  • 16:10 · TELUS 主权 AI 工厂
    • 宣布 TELUS 推出加拿大领先的主权 AI 工厂。
  • 17:20 · 缩放定律与 AI Grid
    • 解释 AI 缩放定律以及电信公司构建分布式 AI Grid 的机会。
  • 19:05 · 分布式 AI 推理
    • 需要分布式推理的 AI 应用示例，例如视频搜索和自动驾驶出租车 (robotaxis)。
  • 21:55 · AI 的延迟要求
    • 分析不同的 AI 应用如何对网络提出确定性延迟要求。
  • 24:30 · 向 AI-RAN 转型
    • 为什么传统无线网络必须演变为多用途的 AI-RAN 架构。
  • 28:20 · AI-RAN 生态系统发展势头
    • 强调 AI-RAN 联盟和行业合作伙伴关系的快速增长。
  • 29:55 · AI 原生无线性能提升
    • 展示 AI 原生无线网络实现的指数级吞吐量增长。
  • 31:15 · 6G 研究合作伙伴关系
    • 宣布合作开发用于 6G 的 AI 原生无线平台。
  • 33:05 · 全新 Aerial 与 Sionna 工具
    • 介绍用于 AI-RAN 和 6G 的全新研究与商业开发工具。
  • 34:50 · Aerial Omniverse 数字孪生演示
    • 演示在 3D 数字孪生中模拟射频传播和网络吞吐量。
  • 37:25 · 结论
    • 关于电信 AI 复兴的最终想法以及对行业的行动呼吁。

产品发布 (5)

  • [07:30] Large Telco Model (LTM) by SoftBank
    • 用于电信网络运营的特定领域大型语言模型。
    • specs: 70B 参数，在 NVIDIA DGX SuperPOD 上训练，4TB 数据语料库覆盖 200K 个小区。
    • availability: N/A
  • [16:10] TELUS Sovereign AI Factory
    • 面向企业和研究人员的加拿大领先的主权 AI 工厂。
    • specs: 由 NVIDIA Hopper 和 Blackwell Superchips 提供支持，使用 99% 可再生能源。
    • availability: 首个集群将于 2025 年夏季在魁北克省提供。
  • [31:15] 6G AI-Native Wireless Networks Initiative
    • 研发 6G 无线平台的合作项目。
    • specs: 与 T-Mobile、Cisco、MITRE、ORAN 和 Booz Allen 合作，使用 NVIDIA AI Aerial。
    • availability: N/A
  • [33:05] Sionna 1.0 & Sionna Research Kit
    • 用于 6G 物理层研究的开源库和设置套件。
    • specs: 链路级、光线追踪和系统级仿真功能。
    • availability: 现已通过 pip install 提供。
  • [33:35] Aerial Omniverse Digital Twin Everywhere & Commercial Test Bed
    • 用于 AI 原生无线算法的仿真和测试工具。
    • specs: 可在云端、本地、笔记本电脑上使用；测试平台可在 NVIDIA MGX 上使用。
    • availability: N/A

数据 (10)

时间 指标 数值 背景
07:30 参数 70B SoftBank Large Telco Model (LTM) 的规模。
07:30 数据语料库 4TB 用于训练 SoftBank LTM 的数据量。
13:00 公开宣布 15 已公开宣布建设 AI 工厂的电信公司数量。
25:45 货币化 5X 使用 AI-RAN 在 5 年内每美元资本支出的潜在收入乘数。
25:45 容量利用率 Up to 3X 使用 AI-RAN 带来的容量利用率提升。
25:45 能效 40% Less 使用 AI-RAN 带来的能耗降低。
28:20 联盟成员 75 1 年内 AI-RAN 联盟的成员数量。
29:55 吞吐量增益 70% 使用 Learned Profiless Air Interface 实现的增益。
29:55 上行链路吞吐量增益 50% 在低 SINR 条件下使用 AI 进行上行链路信道插值带来的增益。
32:00 下载量 150K Sionna 研究工具的下载次数。

Benchmark 主张 (4)

  • [25:45] AI-RAN Capacity Utilization: 提升高达 3 倍
    • vs: 传统 RAN 系统
    • gain: 网络容量利用率显著提升。
  • [25:45] AI-RAN Energy Efficiency: 减少 40%
    • vs: 传统 RAN 系统
    • gain: 能耗大幅降低。
  • [29:55] Learned Profiless Air Interface Throughput: 70% 增益
    • vs: 传统空中接口
    • gain: 吞吐量增加 70%。
  • [29:55] AI for UL Channel Interpolation: 50% 增益
    • vs: 低 SINR 下的传统方法
    • gain: 上行链路吞吐量增加 50%。

客户故事 (4)

  • [07:30] SoftBank
    • 开发了 Large Telco Model (LTM) 以优化网络配置。
    • outcome: 成功模拟并优化了大型体育场活动的网络流量处理。
  • [10:05] Amdocs
    • 构建了用于自动化网络运营的 smAIz Agents。
    • outcome: 创建了一个能够诊断延迟问题并模拟流量卸载的数字人代理。
  • [14:05] Indosat
    • 部署了 Sahabat-AI，这是一个面向印度尼西亚的本地语言 LLM。
    • outcome: 在印度尼西亚语中启用了用于网约车和外卖的语音激活服务。
  • [16:10] TELUS
    • 推出了加拿大领先的主权 AI 工厂。
    • outcome: 为加拿大企业和研究人员提供了可持续、高性能的 AI 基础设施。

关键技术 (7)

  • Agentic AI: 使 AI 代理能够自主推理、规划和执行复杂的网络运营任务。
  • Large Telco Model (LTM): 在电信数据上训练的特定领域 LLM，用于协助网络配置和管理。
  • AI Factories: 专为训练和运行 AI 模型而设计的专用高性能数据中心。
  • AI Grid: 一种分布式网络架构，允许电信公司在边缘提供 AI 推理功能。
  • AI-RAN: 一种在同一计算基础设施上同时运行无线接入网 (RAN) 和 AI 工作负载的统一架构。
  • Sionna: 一个用于模拟和研究 6G 物理层通信系统的开源 Python 库。
  • Aerial Omniverse Digital Twin: 一个物理精确的 3D 仿真环境，用于测试和优化无线网络部署。

现场演示 (4)

  • [07:30] SoftBank LTM 模拟并优化体育场棒球比赛的网络流量。
    • True
  • [10:05] Amdocs smAIz Network Agent 诊断延迟问题并模拟流量卸载。
    • True
  • [14:50] Indosat Sahabat-AI 语音助手使用印度尼西亚语叫车和点餐。
    • True
  • [34:50] Aerial Omniverse 数字孪生在 3D 城市模型中模拟射频传播和吞吐量优化。
    • True

预测 / 承诺 (4)

  • [16:10, Summer 2025] TELUS 主权 AI 工厂的首个集群将于 2025 年夏季在魁北克省提供。
  • [18:15, 未来] AI Grid 将在全国范围内实现 AI 民主化，使电信公司成为 AI 计算的关键分发者。
  • [24:30, 未来] 未来的 AI-RAN 架构将是多用途、统一、软件定义和异构的。
  • [31:15, 6G 时代] NVIDIA 及其合作伙伴将研发一种 AI 原生、高频谱效率的 6G 无线平台。

公司提及 (6)

SoftBank · Amdocs · Indosat · TELUS · T-Mobile, SoftBank, IOH, Ericsson, Nokia, Samsung, Fujitsu · T-Mobile, Cisco, MITRE, ORAN, Booz Allen

引用 (3)

The Telco AI Renaissance is here. — Ronnie Vasishta @ 01:45

The AI Grid is the biggest telco opportunity. — Ronnie Vasishta @ 18:15

Traditional wireless networks are not designed for AI. A new architecture is needed to serve the intelligence era. — Ronnie Vasishta @ 24:30

主题

电信 AI · 智能体 AI (Agentic AI) · Large Telco Models (LTM) · 主权 AI · AI 工厂 · AI Grid · 分布式 AI 推理 · AI-RAN · 6G 研究 · 数字孪生 · Omniverse · 电信

要点

  • 电信公司正在迅速采用 AI 来改善运营、建设 AI 工厂并实现无线网络现代化。
  • 智能体 AI (Agentic AI) 和 Large Telco Models (LTM) 正在实现自主、高效的网络运营。
  • 电信公司在建设主权 AI 工厂以服务国家和企业 AI 需求方面具有独特的优势。
  • “AI Grid”为电信公司在边缘分发 AI 计算能力提供了巨大机遇。
  • 传统的 RAN 架构已显不足；行业正在向统一的、软件定义的 AI-RAN 转型。
  • AI-RAN 通过更好的容量利用率、节能和新的货币化途径提供显著的投资回报率 (ROI)。
  • NVIDIA 提供了一套全面的工具，包括 Sionna 和 Aerial Omniverse，以加速 6G 和 AI-RAN 的开发。