Quando si parla di reti mobili, la promessa è sempre la stessa: più capacità, più velocità, più servizi. Il problema è che, nel frattempo, crescono anche complessità e consumi, e la gestione quotidiana delle infrastrutture rischia di diventare un esercizio sempre più oneroso. È su questo crinale – tra aumento del traffico e necessità di rendere le operation più sostenibili – che si inserisce la mossa di Rakuten Mobile e Intel: rafforzare la collaborazione per portare un approccio “AI-first” nella vRAN, trasformando l’intelligenza artificiale da strumento di supporto a ingrediente strutturale della RAN virtualizzata.
Indice degli argomenti
La base tecnologica: cloud-native e piattaforme “AI-ready”
In questo scenario, la combinazione tra architettura cloud-native e completamente virtualizzata di Rakuten Mobile e le piattaforme di calcolo AI-ready di Intel crea una base tecnologica per portare l’AI “dentro” la RAN, non come componente esterna di analisi, ma come elemento attivo nelle decisioni operative.
L’AI nella RAN per superare i limiti della virtualizzazione
Il percorso verso la vRAN, fin qui, non è stato privo di ostacoli: temi come latenza e complessità operativa hanno spesso rappresentato freni all’adozione su larga scala. L’idea alla base dell’espansione della partnership è affrontare questi punti critici con un cambio di prospettiva ovvero integrare carichi di lavoro AI direttamente nello stack RAN, abilitando reti che non solo vengono gestite via software, ma che diventano autonome e “self-optimizing”, capaci di adattarsi in tempo reale alle condizioni del traffico e alle esigenze del servizio.
L’ambizione è arrivare a un modello in cui la rete non viene semplicemente configurata e monitorata, ma impara, reagisce e ottimizza con un livello crescente di automazione.
Layer 1 e 2: spettro, risorse e ottimizzazione in tempo reale
Il cuore tecnologico dell’iniziativa è l’estensione del lavoro già svolto sul dispiegamento vRAN basato su processori Intel Xeon. Ora però si aggiunge l’automazione intelligente su funzioni come gestione dello spettro, allocazione delle risorse di rete e ottimizzazione real-time.
L’integrazione dell’AI nei processi di Layer 1 e Layer 2 apre la strada a una RAN capace di rispondere in modo dinamico ai picchi di domanda, migliorare l’efficienza spettrale e ridurre il consumo energetico, un obiettivo – questo – che è industriale, economico e reputazionale. La partnership si basa su componenti come Intel FlexRAN reference software, il vRAN AI Development Kit e strumenti/librerie AI pensati per gestire workload complessi tipici della RAN.
Sul fronte hardware, entrano in gioco i Intel Xeon 6 systems-on-chip con accelerazione AI integrata, indicati come leva per portare decision-making in tempo reale dentro reti commerciali, dove la reattività non è un optional ma un requisito.
Meno Opex e più efficienza: l’AI come leva industriale
Rakuten Mobile punta a ottenere benefici misurabili: gestione RAN automatizzata, riduzione delle spese operative e migliore efficienza energetica. È un punto centrale perché l’AI, qui, non viene presentata come esercizio di innovazione, ma come tecnologia abilitante per abbassare il total cost of ownership e sostenere la crescita del traffico che arriva da nuove applicazioni e paradigmi di rete. Ad esempio in scenari come IoT, augmented reality e ultra-reliable low-latency communications, ambiti in cui la rete deve essere sempre più elastica, predittiva e vicina al concetto di “autopilota”. Qui l’AI-first vRAN diventa un tassello strategico: più automazione significa meno interventi manuali, maggiore continuità del servizio e tempi di reazione più rapidi.
La visione dei vertici: architetture ridefinite dall’intelligenza artificiale
Sharad Sriwastawa, Co-CEO and CTO di Rakuten Mobile, ha sottolineato che la collaborazione valida innovazioni trasformative guidate dall’AI destinate a influenzare il futuro delle reti mobili, ribadendo l’impegno verso un’infrastruttura totalmente software-defined e intelligente.
Dal lato Intel, Kevork Kechichian, Executive Vice President and General Manager del Data Center Group, ha rimarcato che l’AI “sta rimodellando in modo fondamentale l’architettura delle reti” e ha evidenziato come le piattaforme Xeon ottimizzate per l’AI siano già “alla base di una quota maggioritaria dei dispiegamenti commerciali vRAN nel mondo, consolidando il posizionamento di Intel nel percorso verso soluzioni telco di nuova generazione”.
Un tassello nel percorso verso reti AI-native e 6G
La collaborazione tra Rakuten Mobile e Intel si inserisce all’interno del processo di transizione verso architetture cloud-based, virtualizzate e software-defined come pilastro delle strategie di trasformazione digitale degli operatori. In questo contesto, inserire l’AI nella RAN abilita funzionalità che diventano cruciali man mano che la rete cresce in complessità: predictive maintenance, fault detection automatizzata e traffic management intelligente.
C’è poi un tema di prospettiva: l’allineamento con l’evoluzione di lungo periodo verso il 6G, dove intelligenza e automazione sono attese come elementi strutturali, non aggiunte successive. In questo senso, l’AI-first vRAN può diventare un modello di riferimento per future implementazioni, riducendo il peso dell’operatività manuale e portando a scala capacità self-optimizing.
La RAN cambia pelle, l’AI diventa infrastruttura
L’espansione dell’accordo tra Rakuten Mobile e Intel segnala un punto di svolta: l’intelligenza artificiale non è più un livello “sopra” la rete, ma entra nella rete, nei suoi meccanismi fondamentali. Integrando l’AI direttamente nei sistemi vRAN, le aziende puntano a maggiore efficienza, automazione e performance, in un momento in cui l’industria sta lasciando progressivamente alle spalle i modelli basati su hardware dedicato e statico.
In questo senso le architetture AI-native sono destinate a diventare un elemento definente della connettività del futuro, perché permettono di far crescere capacità e complessità senza far esplodere costi e consumi. Con l’obiettivo di far avanzare la rete verso logiche più autonome e auto-ottimizzanti, capaci di adattarsi in tempo reale alle condizioni di carico, con benefici che vanno dalle prestazioni all’efficienza energetica, fino alla riduzione dei costi operativi.
