L’inferenza distribuita è pronta a ridefinire il ruolo dell’edge nel panorama delle telecomunicazioni. Un’analisi della Gsma, firmata da Matthew Iji, Director of Forecasting & Modelling, e Tim Hatt, Head of Research & Consulting, mette in luce come questo paradigma emergente stia modificando il modo in cui l’intelligenza artificiale viene implementata nei dispositivi e nelle reti.
Nel modello tradizionale, i dati raccolti dai device vengono inviati al cloud per essere elaborati centralmente. Ma questo approccio comporta costi energetici elevati, tempi di latenza più lunghi e problematiche crescenti legate alla privacy. L’inferenza distribuita, che consente l’elaborazione direttamente sul dispositivo o in prossimità del punto in cui i dati vengono generati, ribalta questo schema. E lo fa offrendo vantaggi concreti per il settore telco, sia in termini di efficienza che di nuovi potenziali ricavi.
Indice degli argomenti
L’AI al margine della rete: efficienza e performance
Come evidenzia la Gsma, uno dei principali benefici dell’inferenza distribuita è la drastica riduzione del consumo energetico. Iji e Hatt sottolineano che “eseguire l’inferenza localmente sui dispositivi può ridurre il consumo energetico fino al 60% rispetto all’invio continuo di dati verso il cloud”. Un dato rilevante per gli operatori, che devono gestire reti sempre più dense e traffico dati in crescita esponenziale.
L’elaborazione in prossimità dell’origine del dato consente anche una significativa riduzione della latenza. Questo è cruciale per applicazioni come la guida autonoma, la realtà aumentata o i servizi mission-critical nell’ambito industriale, dove la reattività in tempo reale è un requisito irrinunciabile. Come scrivono gli analisti Gsma, “la distribuzione dell’inferenza consente l’elaborazione locale o near-edge dei dati, migliorando le performance senza sovraccaricare le dorsali di rete”.
Una nuova architettura distribuita: vantaggi per gli operatori telco
L’adozione dell’inferenza distribuita implica un cambiamento nell’architettura stessa delle reti. Non si tratta più solo di potenziare i data center centrali, ma di creare un ecosistema scalabile dove cloud, edge e device collaborano in modo sinergico. “La vera potenza dell’AI si sprigiona quando è distribuita”, afferma Hatt. “Questo modello consente agli operatori di creare servizi più efficienti e personalizzati, monetizzando le capacità locali”.
Per le telco, questo si traduce in nuove opportunità di business: piattaforme AI-as-a-Service on-device, servizi verticali per l’industria 4.0, edge computing evoluto per smart cities e reti private. Ma anche in un maggiore controllo sulla filiera dei dati, con ricadute importanti sul piano della cybersecurity e della compliance normativa, specie in aree come l’Europa dove la protezione dei dati è stringente.
AI distribuita e standardizzazione: la sfida tecnologica
Se i vantaggi sono evidenti, le sfide non sono da meno. L’inferenza distribuita richiede la diffusione capillare di chip specializzati (come gli Npu – Neural Processing Unit), una nuova generazione di dispositivi edge-ready e una standardizzazione architetturale che oggi è ancora in via di definizione. Le implicazioni sono profonde sia per i fornitori di tecnologia che per gli operatori di rete.
Gsma suggerisce che il successo dell’AI distribuita passerà anche attraverso l’interoperabilità e lo sviluppo di strumenti software capaci di orchestrare i flussi AI tra cloud, edge e device. È su questo terreno che si giocherà la sfida tra gli hyperscaler, i vendor tradizionali e le nuove realtà specializzate in soluzioni embedded.
Prospettive e impatti sul lungo termine
Nel lungo termine, l’inferenza distribuita ha il potenziale per diventare il cuore dell’intelligenza artificiale applicata alla connettività. Le sue applicazioni si estenderanno dai servizi al consumatore (smartphone, wearables, gaming immersivo) ai verticali industriali (produzione, agritech, sanità), fino alla gestione autonoma della rete stessa, in un’ottica di network self-optimization.
Secondo Gsma, ci troviamo all’inizio di una “nuova fase di decentralizzazione dell’AI”, che ridefinirà anche le metriche di efficienza, latenza, sicurezza e personalizzazione dell’esperienza utente. Gli operatori che sapranno cogliere questa trasformazione potranno non solo migliorare i propri margini operativi, ma posizionarsi come attori chiave nella nuova economia dell’AI on-edge.
Il punto a Telco per l’Italia l’11 giugno
Delle prospettive dell’industria delle telecomunicazioni in uno scenario sempre più denso di sfide si discuterà al prossimo Telco per l’Italia – “Oltre le reti: da TelCo a TechCo per costruire il futuro dell’Italia” – l’evento CorCom-Nextwork360 in programma a Roma il prossimo 11 giugno.
Registrati subito e assicurati il tuo posto all’evento! Scopri il programma completo e iscriviti su www.telcoperlitalia360summit.it.
