La inteligencia artificial (IA) ya no es una simple promesa tecnológica para los operadores móviles; se ha convertido en el motor de transformación para el edge computing en las redes 5G. Un informe reciente de Mobile Experts Inc. explora cómo las unidades de procesamiento gráfico (GPU) están comenzando a desempeñar un papel crucial en esta evolución, y destaca el emergente modelo de negocio «GPU-as-a-service», que está capturando la atención de los principales operadores del mundo.
En los últimos meses, líderes tecnológicos como NVIDIA han lanzado propuestas específicas para integrar sus procesadores, como Grace Hopper y Grace Blackwell, en tareas críticas de las redes 5G, como el procesamiento del acceso por radio (RAN). Un creciente número de operadores, más de 15, ya ha comenzado a invertir en centros de datos locales basados en infraestructura GPU. Este movimiento estratégico está orientado a mejorar la capacidad de ofrecer servicios de IA y procesamiento directo en el borde de la red, una tendencia que apunta a consolidarse en los próximos años.
El informe, basado en entrevistas con 12 de los 20 principales operadores móviles globales, revela un interés creciente por parte de estas compañías en convertirse en proveedores de GPU como servicio. Esto se centra en la necesidad de monetizar aplicaciones que demandan inferencia de IA de baja latencia, algo esencial para satisfacer las expectativas de los usuarios y las crecientes necesidades tecnológicas.
Una pregunta crucial que aborda el estudio es si los operadores optarán por instalar infraestructura de GPU en cada vecindario para ejecutar redes 5G y cargas de IA localizadas, o preferirán centros de datos regionales o nacionales. No existe una respuesta única, pero el informe ofrece una comparativa detallada de los costos operativos y de capital, así como de los beneficios en términos de ahorro energético y rentabilidad por servicio.
La elección entre un edge distribuido o centros de datos centralizados dependerá en gran medida del tipo de aplicación que se desee soportar. La latencia es un factor decisivo, siendo este el motivo por el cual el informe clasifica las oportunidades de negocio según sus requisitos de latencia, los cuales varían desde tareas críticas que exigen 3 ms hasta aquellas que pueden tolerar más de 10 segundos.
En cuanto a las aplicaciones con mayor potencial, el informe señala sectores como el automotriz, industrial y de consumo que demandan inferencia de IA en tiempo real. Ejemplos destacados incluyen vehículos conectados con capacidades autónomas, fábricas inteligentes que requieren análisis inmediato de datos y aplicaciones de realidad aumentada (AR) para entretenimiento o asistencia remota, donde la latencia ultrabaja es indispensable.
El modelo «Inference-as-a-service» podría convertirse en una nueva fuente de ingresos para los operadores móviles, si estos logran establecerse como proveedores de servicios de IA en el edge. La conjunción de conectividad 5G, edge computing y GPU aporta una oportunidad estratégica única en una era digital donde el procesamiento instantáneo de datos será crucial.
Finalmente, el informe «Edge AI 2025» de Mobile Experts, disponible para suscriptores, ofrece un análisis exhaustivo de 23 páginas sobre las tendencias emergentes, previsiones según tipo de aplicación y latencia, y el acceso directo a sus analistas. A medida que la IA redefine la capacidad del RAN, el edge computing y la estructura de ingresos de los operadores, este estudio se posiciona como una guía esencial para los líderes tecnológicos del sector móvil.
