Сейчас на пике телеком-моды находится искусственный интеллект в разных его проявлениях – от генеративного и агентного до физического. Вендоры, отраслевые эксперты и аналитические агентства наперебой рекламируют возможности ИИ. По нашим ощущениям, каждая вторая публикация посвящена этой теме. Компания Ookla, конечно, тоже не обделяет ее вниманием. Она опубликовала отчет, в котором оценивает готовностьмобильных сетей к задачам ИИ.
Как утверждают аналитики, скорость загрузки перестала быть главной метрикой – для ИИ актуальны другие характеристики. Основные преимущества сетей в эпоху искусственного интеллекта – хороший аплинк, стабильно низкая задержка (в том числе под нагрузкой), быстрый и надежный «путь» до облака.
Исследователи отмечают, что сети, которые находятся на вершине в рейтингах по скорости загрузки, часто оказываются не готовы к ИИ-трафику. Такие выводы в Ookla сделали, сравнив ориентировочные пороговые значения для различных ИИ-задач и реальные характеристики операторской инфраструктуры.
Первый параметр, который выделяют авторы отчета, – это пропускная способность восходящего канала. По их данным, текстовый трафик, генерируемый ИИ, уже распределяется в соотношении 29/71 в пользу нисходящей линии связи, а диалоговые и агентные рабочие нагрузки приближаются к 50/50.
Для текстовых запросов, где пользователи отправляют в нейросети длинные промпты, документы и изображения, минимальный показатель аплинка составляет 3 Мбит/с (целевой, при котором качество будет стабильным, – 8 Мбит/с). Для голосовых диалогов, где важнее стабильность потока, а не пиковая скорость, требуется всего 1 Мбит/с (цель – 3 Мбит/с). А вот для мультимодальных приложений и дополненной реальности (AR) нужно уже 10 Мбит/с (цель – 20 Мбит/с).
Аналитики приводят данные по 22 странам и приходят к выводу, что аплинк в мобильных сетях до сих пор остается на порядок ниже даунлинка – восходящему каналу уделяется лишь около 10% пропускной способности. Более того, примерно в половине исследованных рынков эта доля снизилась с 2023 года. В США, к примеру, она составляет всего 5,1%. Лидер по этому параметру – Индонезия (23,9%). Самый высокий аплинк – у оператора e& из ОАЭ (57,5 Мбит/с). При этом менее половины операторов проходят порог в 20 Мбит/с.
Второй важный аспект, который рассматривают исследователи, – это задержка, позволяющая ИИ-сервисам работать мгновенно и предсказуемо. Для текстовых моделей максимальная задержка составляет менее 100 мс (цель – 50 мс), для голосовых диалогов – менее 80 мс (цель – 40 мс). В обычных условиях большинство сетей справляется с этими задачами: 18 из 22 рынков проходят порог для текста, 13 рынков – для голоса.
Однако при пиковой загрузке картина резко меняется. Коэффициент деградации задержки (во сколько раз время отклика вырастает при максимальной нагрузке) варьируется от 3,7 раза в Великобритании до 11,4 раза в Таиланде, где медианная задержка под нагрузкой достигает 960 мс. При этом аналитики указывают, что коэффициент деградации – метрика обманчивая. Ключевую роль играют абсолютные значения задержки, с которыми сталкивается абонент в загруженной сети.
При этом в Ookla говорят, что для задач AR и мультимодальных приложений ни один рынок из подборки не проходит целевой порог в 10 мс, и только Сингапур дотягивает до минимального требования в 30 мс – и то при сетевом «затишье».
Еще один фактор, который выделила Ookla, – это маршрут до дата-центров гиперскейлеров, который может стать становится бутылочным горлышком. Аналитики подчеркивают, что от облачного провайдера зависит многое. К примеру, в Австралии разница во времени отклика между самым быстрым и медленным облаком достигает 96,6 мс, то есть неверный выбор может стать проблемой для голосовых ИИ-кейсов. А в Бразилии задержка до облака составляет от 150 до 164 мс у всех провайдеров из-за концентрации инфраструктуры в одной локации (Сан-Паулу) и отсутствия прямого пиринга, что усложняет реализацию большинства сценариев.
Дополнительный фактор – джиттер, или неравномерность поступления пакетов. В худших сценариях он вырастает в три-шесть раз, создавая проблемы для задач, требующих стабильности и предсказуемости.
Из этих данных Ookla делает драматичный вывод, что сегодняшние сети 5G подходят для доминирующего сейчас текстового ИИ-трафика, однако не дотягивают (иногда очень значительно) для других – будущих – задач.
Это могло бы стать тревожным фактором, если бы ИИ-задачи требовалось решать немедленно. А пока они существуют преимущественно в презентациях вендоров, так что вряд ли операторы ринутся немедленно улучшать свои сети. Не будем гадать, чей реальный запрос выполняет Ookla своим исследованием. Заметим лишь, что чем навязчивее становится реклама, тем больше подозрений вызывает навязываемый продукт.