エヌビディアとノキア、米商用網でのAI-RAN通話に成功…ブラックウェルGPUサーバーを公開
サムスン電子、KT・SKTと供給契約、日本でも通信網の性能改善…AIインフラの競争拡大
音声やデータをやり取りしてきた移動通信基地局が、AI演算まで担う時代が近づいている。米国では実際の5G商用網にAI演算サーバーを接続して通話を行うことに成功し、ヨーロッパでも通信信号処理と映像分析AIをひとつのプラットフォーム上で実行する試験が行われた。エヌビディア、ノキア、サムスン電子などの主要企業が関連技術の開発を加速させる中、通信網の役割も変貌を遂げている。
この変化の中心にあるのがAI基盤無線アクセスネットワーク（AI-RAN）だ。通信信号を処理するサーバーでAI演算も同時に実行する技術であり、通信品質の向上はもちろん、工場ロボットや映像分析などのサービスにも活用できる。通信各社がAI-RAN機器の導入を拡大すれば、これまで大規模データセンターに集中していたGPUやサーバー向けメモリーの需要が、通信網へと拡大する可能性がある。
通信網にAI演算を結合…米欧で実証試験
エヌビディアとノキアは21日、独ベルリンで開催されたGTCイベントで、通信網を分散型AIインフラへと転換する戦略を公表した。世界20社近い通信事業者が協力に加わる中、米国とヨーロッパでは既存の5G通信網にAI演算機能を結合する試験が進められている。
最も際立った成果は、米Tモバイルによる商用網での試験だ。Tモバイルはワシントン州ベルビューにおいて、エヌビディアのAI-RANサーバーとノキアの通信ソフトウェアを、既存の5Gコア網および商用スマートフォンに接続して通話を成功させた。研究施設を離れ、実際に稼働中のネットワークで技術を検証した点で前進と言えるが、一般加入者を対象としたAI-RANサービスが全面的に商用化されたわけではない。
ヨーロッパでは、通信とAIの作業をひとつのプラットフォームで処理する試験が相次いだ。フィンランドのエルニサ（Elisa）は実際の5G環境において、音声通話、モバイルデータ、映像分析AIを同時に処理し、ドイチェ・テレコムはドイツとフィンランドの研究施設でAI基盤の信号処理を適用し、アップリンクのデータスループットを10〜15%向上させた。ドイチェ・テレコムの性能改善の数値は実験室での測定結果であり、実際の通信網でも同様の効果が得られるかについては、さらなる検証が必要となる。
現場での試験は来年も継続される。英BTとドイチェ・テレコムは2027年の現場試験を推進しており、エルニサも分散型AI-RANの構築を拡大しながら、商用サービスの導入可能性を評価する予定だ。数十年にわたり音声とデータ伝送のために築かれてきた通信網がAI演算まで担うことになれば、通信各社が保有する基地局やサーバーの用途も変わってくる。
サムスン電子、KT・SKTの供給元に選定…日本でも性能改善
国内では、サムスン電子が産業現場を中心にAI-RAN事業を拡大している。サムスン電子は今年9月、科学技術情報通信部の「ハイパーAIネットワーク」事業に関連し、KTおよびSKテレコム（SKT）と供給契約を締結した。KTの事業には唯一のグローバル機器供給元として、SKテレコムの事業には主要供給元として参加する。
[出所：KT。KTとサムスン電子の研究陣がAI-RAN技術を検証している様子]
KTとは全羅南道霊岩のHD現代重工業グループ（HD現代サムホ）の造船所で、溶接・塗装ロボットなどのフィジカルAIサービスを試験し、SKテレコムとはSK仁川石化の事業場で自律巡回ロボットおよび映像基盤の安全管理技術を実証する。どちらもロボットとAIが実際の作業に投入される産業現場である。
こうした現場ではデータ処理のスピードが極めて重要となる。ロボットが収集した情報を遠く離れたデータセンターまで送信して処理する代わりに、通信網のすぐ近くで分析を行えば、遅延時間を大幅に短縮できる。サムスン電子ネットワーク事業部の研究開発担当副社長であるムン・ジュン氏は今年9月、「AIが物理的知能へと発展するにつれ、ネットワークはヒューマノイドや自動運転車をはじめとする新たな知的機械を接続するプラットフォームになりつつある」と述べている。
国内での産業現場への適用を推進する一方、日本においてはAIを活用した通信品質の改善で成果を挙げた。サムスン電子が今年8月に発表したNTTドコモとの共同試験では、サービス伝送速度の低下が発生する頻度が13.1%から7.2%へと低下した。両社が今年1月に日本の商用網と試験網で獲得したデータをシミュレーションに活用したもので、AIが品質低下の可能性を予測し、ユーザーごとにネットワーク設定を調整する仕組みとなっている。
サムスン電子はこうしたAI技術を、汎用サーバー上で通信ソフトウェアを稼働させる仮想化無線アクセスネットワーク（vRAN）に結合している。統合エッジAIプラットフォーム「ネットワーク・イン・ア・サーバー（NIS）」は、通信機能とAIサービスをひとつのサーバー環境で処理できるよう設計されており、必要な演算性能に応じてGPUを追加することも可能だ。
現在は5G通信網で関連技術をテストしている段階だが、長期的にはAIを通信網の設計段階から反映させる6Gの開発にもつながる。エヌビディアがGPUアクセラレーテッド・コンピューティングを前面に押し出すのに対し、サムスン電子は通信機器と仮想化ソフトウェアを基盤に事業を拡大しており、AI通信網の開発においては両社間の協力も推進されている。
ブラックウェルサーバーの登場…半導体需要は通信会社の投資にかかる
エヌビディアは今回のGTCイベントで、「RTX PRO 6000ブラックウェル」サーバー用GPUを活用する2種類のAI-RANプラットフォームを公開した。複数の基地局における信号処理とAIタスクを一度に実行する中央集中型の通信網施設をターゲットにした製品であり、デル・テクノロジーズ、クアンタ・クラウド・テクノロジー（QCT）、スーパーマイクロも関連サーバーを供給する予定だ。
AI-RANを導入するからといって、すべての基地局にGPUを個別に設置しなければならないわけではない。複数の基地局を結ぶ地域拠点や中央集中型の施設に演算装置を配置できるため、通信網の高度化が本格化すれば、GPUだけでなくサーバー向けメモリーの需要も同時に増加する可能性がある。サムスン電子にとって、通信機器のほかに半導体事業でも商機を期待できるポイントとなる。
サムスン電子は通信機器、メモリー、ファウンドリの各事業をすべて保有しているが、現在確認されているAI-RAN契約は通信機器分野に限定されている。別途の半導体供給契約や売上規模はまだ公開されていない。
通信会社側からすれば、GPUをどれだけ設置するかよりも、それを通じてどれだけの収益を上げられるかが重要となる。AIサービスによって新たな売上を確保し、通信網の運営費を削減できる一方で、サーバー導入に伴う電力・冷却コストにも耐えなければならない。AI-RANが半導体業界の新たな市場として成長するかどうかは、結局のところ通信各社の投資成果にかかっている。
