KI-basierte Optimierung in Cloud-RAN-Architekturen für die Telekommunikationsbranche

KI-Integration in Cloud-RAN-Architekturen: Ein Katalysator für Netzwerkeffizienz

Die Telekommunikationsbranche befindet sich in einem kontinuierlichen Wandel, getrieben durch den steigenden Bedarf an Bandbreite, geringeren Latenzzeiten und einer resilienteren Netzinfrastruktur. In diesem Kontext hat die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Cloud Radio Access Network (RAN)-Architekturen eine neue Ära der Netzwerkeffizienz eingeläutet. Jüngste Studien und Feldversuche belegen das Potenzial von KI, die Leistung und Ressourcennutzung in Mobilfunknetzen maßgeblich zu optimieren.

Durchbruch in der Netzwerkleistung durch KI

Ein wesentlicher Fortschritt wurde durch die Anwendung von KI-nativer Link-Adaptation erzielt. Diese Technologie ermöglicht es, Übertragungsraten dynamisch anzupassen, basierend auf Echtzeitdaten über Kanalbedingungen und Interferenzlevel. Im Gegensatz zu herkömmlichen, statischen Regelwerken führt dieser dynamische Ansatz zu einer erheblichen Steigerung des Datendurchsatzes. In einer aktuellen Evaluierung, durchgeführt von AT&T in Zusammenarbeit mit Ericsson und Intel, konnte eine Verbesserung der Durchsatzraten um bis zu 20 Prozent festgestellt werden. Dies unterstreicht das Potenzial von KI, die spektrale Effizienz zu erhöhen und somit die Nutzung der vorhandenen Frequenzressourcen zu maximieren.

Die Rolle von Commercial Off-The-Shelf (COTS)-Hardware

Ein weiterer wichtiger Aspekt dieser Entwicklung ist die verstärkte Nutzung von kommerzieller Standardhardware (COTS) anstelle proprietärer Lösungen. Diese Strategie bietet Netzbetreibern mehrere Vorteile:

• Reduzierung der Gesamtbetriebskosten (TCO): Durch den Einsatz von COTS-Hardware können Betreiber von Skaleneffekten profitieren und die Kosten für Anschaffung und Wartung senken.
• Vermeidung von Herstellerabhängigkeiten: Die Hardware-Software-Entkopplung ermöglicht eine größere Flexibilität bei der Auswahl von Komponenten und reduziert das Risiko, von einem einzigen Anbieter abhängig zu sein.
• Schnellere Innovationen: Ein hardwareunabhängiges Design erleichtert die schnelle Einführung neuer Softwarefunktionen und KI-Modelle vom Labor in den kommerziellen Betrieb.

Die genannten Tests wurden auf einer Cloud-basierten Architektur mit Intel Xeon 6 System-on-a-Chip Prozessoren durchgeführt. Diese Chips sind speziell für die Bewältigung anspruchsvoller KI-Workloads konzipiert und integrieren erweiterte Vektor- und Matrix-Erweiterungen, was den Bedarf an separaten Grafikprozessoren oder anderen Beschleunigern eliminiert.

Portabilität und Flexibilität als Schlüssel zum Erfolg

Die Portabilität der Cloud-RAN-Software ist ein entscheidender Faktor für die zukünftige Entwicklung. Ericsson hat in Zusammenarbeit mit T-Mobile die Übertragbarkeit seiner Cloud-RAN-Software auf NVIDIA AI-Infrastrukturen erfolgreich demonstriert. Dies ermöglicht es Mobilfunkbetreibern, die gleiche RAN-Software auf verschiedenen Hardwareplattformen – sei es Ericsson Silicon, NVIDIA AI Infrastructure oder andere – zu betreiben. Diese Flexibilität ist essenziell, um Innovationen schnell zu skalieren und neue Funktionen rasch von der Testumgebung in das Live-Netzwerk zu überführen.

Ankur Kapoor, Chief Network Officer bei T-Mobile, betont, dass jede Netzwerkentscheidung bei T-Mobile kundenorientiert sei und darauf abziele, die beste Leistung, Zuverlässigkeit und den besten Wert zu liefern. Die Portabilität über verschiedene Computerplattformen hinweg stärke die Flexibilität und Widerstandsfähigkeit des Netzwerks, um für jeden Anwendungsfall die richtige Technologie einzusetzen und mit disziplinierter Ausführung zu skalieren.

KI-Native Netzwerke als Wegbereiter für 6G

Die aktuellen Entwicklungen sind nicht nur für die Optimierung bestehender 5G-Netzwerke relevant, sondern legen auch das Fundament für zukünftige 6G-Architekturen. Experten gehen davon aus, dass 6G-Netze von Grund auf KI-nativ sein werden, um den Anforderungen an extrem niedrige Latenzzeiten, hohe Kapazitäten und die Unterstützung von Physical AI (KI, die mit der physischen Welt interagiert) gerecht zu werden. Live-6G-Tests, wie sie Ericsson in den USA durchgeführt hat, zeigen bereits, wie zukünftige Netzwerke KI-Roboter mit sofortigen, zuverlässigen Verbindungen versorgen und Echtzeit-Videostreaming ermöglichen können.

Die Fähigkeit, KI-Workloads und RAN-Funktionen auf derselben beschleunigten Computing-Plattform auszuführen, ist ein zentraler Aspekt. Unternehmen wie SynaXG haben dies auf der NVIDIA AI-RAN-Plattform demonstriert, indem sie gleichzeitig 5G FR1-, 5G FR2- und KI-Workloads mit Echtzeit-GPU-Orchestrierung betrieben. Dies beweist, dass softwaredefinierte, KI-native RAN-Lösungen Carrier-Grade-Leistung und einen kontinuierlichen 24/7-Betrieb bieten können.

Kooperationen und Ökosysteme

Die Fortschritte in diesem Bereich sind das Ergebnis intensiver Zusammenarbeit zwischen Telekommunikationsunternehmen, Chipherstellern und Softwareanbietern. Die AI-RAN Alliance, ein Zusammenschluss führender Unternehmen und Forschungseinrichtungen, fördert die Entwicklung und Standardisierung von KI-basierten RAN-Technologien. Mehr als 20 Demonstrationen der AI-RAN Alliance, die auf NVIDIA-Plattformen basieren, zeigen auf dem Mobile World Congress (MWC), wie KI die 5G-Leistung und -Effizienz steigert und neue Edge-KI-Anwendungen ermöglicht.

Diese breite Zusammenarbeit zielt darauf ab, ein offenes Ökosystem zu schaffen, das es Betreibern ermöglicht, aus einer Vielzahl von Bereitstellungslösungen zu wählen und die Vorteile von KI-nativen Netzwerken voll auszuschöpfen.

Fazit

Die Ergebnisse der jüngsten Cloud-RAN-Tests und die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-nativen RAN-Lösungen unterstreichen die transformative Kraft der Künstlichen Intelligenz in der Telekommunikation. Durch die Verbesserung der Netzwerkeffizienz, die Reduzierung von Kosten und die Schaffung flexibler, hardwareunabhängiger Architekturen ebnet KI den Weg für die nächste Generation mobiler Netzwerke. Für Unternehmen im B2B-Sektor bedeutet dies die Möglichkeit, ihre Infrastruktur zukunftssicher zu gestalten und innovative Dienste auf einer hochleistungsfähigen und intelligenten Netzwerkgrundlage anzubieten.

Bibliographie

• Daws, Ryan. "Cloud RAN trial proves AI improves network efficiency." Telecoms Tech News, 3. März 2026.
• "AT&T and Ericsson Enhance Cloud RAN Performance." AT&T Newsroom, 3. März 2026.
• "T‑Mobile and Ericsson Advance Portable AI RAN Software On NVIDIA AI Infrastructure." T-Mobile Newsroom, 1. März 2026.
• "Ericsson, T-Mobile test portable AI RAN on NVIDIA platform." Ericsson Newsroom, 1. März 2026.
• Sharma, Ray. "T-Mobile, Ericsson Advance Cloud RAN on NVIDIA AI Infrastructure." The Fast Mode, 1. März 2026.
• SynaXG Technologies Pte. Ltd. "SynaXG Proves the Art of the Possible with Fully Software-Defined AI-RAN on NVIDIA AI Aerial." GlobeNewswire, 2. März 2026.
• Sharma, Ray. "Ericsson Completes 'World’s First' Live 6G Trial in the U.S., Paving the Way for AI-Native Networks." The Fast Mode, 2. März 2026.
• "Nokia accelerates AI-RAN momentum with new partnerships driving path to AI-Native 6G #MWC26." Nokia Newsroom, 1. März 2026.
• Atri, Kanika. "NVIDIA and Partners Show That Software-Defined AI-RAN Is the Next Wireless Generation." NVIDIA Blog, 28. Februar 2026.
• Samsung Newsroom. "Samsung Electronics and KT Corporation Successfully Validate AI-RAN on Commercial Networks, Accelerating 6G Development." Samsung Global Newsroom, 11. Dezember 2025.