AIネイティブRAN：通信事業者とベンダーのためのフレームワーク

AIネイティブRANはモバイルネットワークの経済性を一変させる可能性がありますが、課題的な決断を今下さなければなりません。

AIは自動化とインテリジェンスを高めるためにRANに導入され始めていますが、業界はAIをモバイルネットワークのあらゆる要素に組み込むことができるAIネイティブRANという野心的なビジョンを打ち出しました。これは、5Gの課題である経済性を変革し、新しいサービスを可能にし、顧客体験を向上させる可能性を秘めています。しかし、ソリューションとエコシステムはまだ発展途上であり、通信事業者が戦略を立てる上での課題となっています。

当レポートでは、新たな通信事業者調査に基づき、AIネイティブプラットフォームにおける主な促進要因と課題を整理しています。また、AIネイティブRANの分類法を作成し、ベンダーや通信事業者を含む主なアクティブプレーヤーにマッピングしています。このフレームワークにより、利害関係者は新興市場における自らの立ち位置を理解し、提携関係を見極めることができます。

目次

• AIネイティブRANとは何か、その採用の原動力は何か
• AIネイティブRANの主な要素
  • これらの要素の開発を主導しているのは誰で、いつ実用化されるのか
• どのベンダーやその他の利害関係者がプラットフォームやエコシステムを形成しており、これらは展開の加速に役立つか
• 組み込みAIでサポートできる、またはサポートすべきRAN機能
• AI処理機能はネットワークのどこに配置され、アーキテクチャ上の主な決定事項は何か

"The AI-native RAN could transform the economics of mobile networks but challenging decisions must be made now."

AI is beginning to be introduced to the RAN to increase automation and intelligence, but the industry has set out an ambitious vision of an AI-native RAN in which AI can be embedded into every element of the mobile network. This has the potential to transform the challenging economics of 5G, enable new services and improve customer experiences. However, the solutions and ecosystem are nascent, which makes it challenging for telecoms operators to plan their strategies.

This report sets out the main drivers and challenges in the AI-native platform, based on new operator surveys. It creates a taxonomy of the AI-native RAN and maps this against the main active players, including vendors and operators. The framework enables stakeholders to understand their place in the emerging market and identify alliances.

Questions answered:

• What is the AI-native RAN and what are the drivers for its adoption?
• What are the main elements of an AI-native RAN? Who is leading the development of these elements and when will they be commercially available?
• Which vendors and other stakeholders are forming platforms or ecosystems and will these help to accelerate deployability?
• Which RAN functions can or should be supported with embedded AI?
• Where would the AI processing capability be located in the network and what are the main architectural decisions?

Who should read this report:

• Heads of strategy and technology within vendor companies in the RAN equipment, RAN software, AI platforms, AI models and data, and semiconductors sectors.
• CTO office and heads of network or data strategy within operators, especially those that aim to establish a roadmap for RAN AI and for virtualised RAN within the next few years.
• CEOs and CTOs within start-up companies that are focused on RAN AI.
• Leaders of standards groups or industry alliances that are working on RAN AI.