La vRan compie un salto di maturità: Samsung ha completato la prima chiamata commerciale su rete live di un operatore Tier‑1 negli Stati Uniti usando la sua piattaforma cloud‑native su un solo server Cots Hpe, con Intel Xeon 6 e cloud Wind River. Il passaggio dal laboratorio alla rete in esercizio cambia i termini del dibattito su efficienza e complessità del Ran virtualizzato, perché mostra che una topologia single‑server può sostenere requisiti carrier‑grade e, soprattutto, concentrare più funzioni di rete in un unico nodo, tagliando costi energetici e operativi. L’azienda collega il traguardo alla traiettoria verso reti AI‑native e 6G‑ready, dove l’elaborazione locale per l’intelligenza artificiale diventa parte integrante dell’architettura radio.
Indice degli argomenti
Dalla prova di laboratorio alla rete: perché conta davvero
Nel 2024 Samsung aveva validato la chiamata end‑to‑end in ambiente di test con Xeon 6; oggi lega quel risultato alla prima chiamata su rete commerciale, passo cruciale per superare dubbi su prestazioni, latenza e affidabilità del Ran su server general‑purpose. La sessione avviene su hardware standard, non proprietario, e dimostra che baseband, core mobile, trasporto e sicurezza possono coesistere sullo stesso host senza penalizzazioni. Con più core (fino a 72) e accelerazioni integrate per AI e vRan, la piattaforma abilita un uso più efficiente della memoria e una riduzione dei consumi rispetto alla generazione precedente. In prospettiva, gli operatori possono scalare via software, orchestrare capacità dove serve e velocizzare il rilascio di funzioni evolute.
L’impatto sulle reti: consolidamento, energia e Tco
Il principio chiave è il consolidamento. Con la vRan di Samsung su singolo server, gli operatori concentrano elementi software tradizionalmente distribuiti su più macchine. Il beneficio immediato riguarda site engineering e operations: meno apparati da gestire, configurazioni semplificate, power budget inferiore, minori Capex e Opex. L’effetto si estende al lifecycle management: una base comune consente aggiornamenti coordinati, rollback più rapidi e automazione spinta. Su larga scala, la convergenza di carichi Ran e AI sullo stesso host crea un fabric computazionale pronto a ospitare algoritmi di ottimizzazione, scheduling e Rrm avanzati, con telemetria in tempo reale e politiche adattive per energy‑saving.
AI‑native come paradigma: dall’ottimizzazione alla nuova user experience
L’elemento di discontinuità non è solo tecnologico. Le reti AI‑native spostano il baricentro dall’hardware alla capacità di apprendere dai dati di radio e trasporto, per anticipare congestioni, scegliere beamforming e Mimo in modo proattivo, e orchestrare risorse con logiche goal‑driven. In questo scenario la vRan non rappresenta soltanto un modo diverso di fare baseband, ma la piattaforma su cui si innestano motori AI a bassa latenza, vicini al punto di emissione del segnale. Il risultato atteso: stabilità, migliore copertura percepita, e un consumo energetico più lineare nelle ore di picco e valle.
Verso il 6G: perché il single‑server accelera la transizione
Il 6G punta a servizi cloud‑centrici con control loop intelligenti a bordo rete. Portare su un solo server componenti Ran e inferenza AI evita rimbalzi di traffico, riduce overhead e migliora la deterministicità del flusso. Inoltre, l’approccio software‑defined rende le reti più programmabili e allinea l’infrastruttura mobile ai principi cloud‑native già affermati nel core. È la premessa per funzioni AI‑Ran che regolano power, banda e QoS in risposta al contesto, preparando l’adozione di use case 6G come sensing integrato e orchestrazione di edge distribuiti.
Le dichiarazioni degli attori
“Questo traguardo rappresenta un grande passo avanti nella virtualizzazione e nell’efficienza delle reti. Conferma la prontezza di questa tecnologia in condizioni reali, dimostrando che le implementazioni vRan su singolo server possono soddisfare gli standard di prestazioni e affidabilità richiesti dai principali operatori”, ha dichiarato June Moon, Executive Vice President, Head of R&D, Networks Business di Samsung Electronics.
“Con Intel Xeon 6 SoC, che offre un numero maggiore di core e accelerazioni integrate per AI e vRan, gli operatori ottengono la base di calcolo per reti AI‑native e pronte al futuro. Questo risultato, frutto della collaborazione con Samsung, Hpe e Wind River, consente una maggiore convergenza dei carichi Ran e AI, riducendo consumi e costi complessivi e accelerando l’innovazione”, ha commentato Cristina Rodriguez, vicepresidente e general manager della divisione Network & Edge di Intel.
Cosa cambia per gli operatori: roadmap e rischi da presidiare
L’industrializzazione del modello dipenderà da tre variabili. Primo, la portabilità delle funzioni su differenti piattaforme Cots, per evitare lock‑in. Secondo, la coerenza tra cloud platform e accelerazioni hardware, così da ottenere benefici prevedibili su diverse configurazioni. Terzo, l’integrazione con il parco esistente, inclusi scenari multi‑vendor e O‑Ran. Qui la vRan su singolo server può aiutare: riduce il numero di componenti, semplifica i percorsi di upgrade e abilita autonomia nella gestione del ciclo vita. Tuttavia, servirà governance rigorosa su observability, security e capacity planning, per scongiurare contention di risorse tra flussi Ran e carichi AI.
Il quadro competitivo
Con questa tappa, Samsung rafforza il posizionamento nel Ran virtualizzato rispetto ai grandi incumbent. L’attenzione all’efficienza e alla riduzione della complessità risponde alle perplessità storiche sul costo computazionale delle architetture cloud‑based. Se il modello single‑server reggerà su deployment estesi e in siti eterogenei, gli operatori potranno accelerare la modernizzazione del Ran senza tempi lunghi di sostituzione dell’hardware dedicato. In parallelo, le telco orientate alla AI‑ops avranno una base per sperimentare applicazioni AI‑Ran a bassa latenza, dal traffic steering adattivo alla gestione energetica su cella.
La messa in rete della vRan su singolo server segna un punto di svolta: non solo valida la fattibilità tecnica, ma mette in evidenza un vantaggio operativo misurabile. La convergenza di funzioni Ran, core e AI sullo stesso host abilita un ciclo di innovazione più rapido e prepara il terreno a un 6G AI‑native fondato su software, automazione e sostenibilità. Per gli operatori, la posta in gioco è chiara: semplificare l’infrastruttura, contenere i consumi e rendere programmabile la rete radio, trasformandola in una piattaforma per servizi intelligenti pronti a scalare.
