Antes del Mobile World Congress de Barcelona 2026, Pala Mahajan, Directora de Tecnología e IA de Nokia, expuso la visión de transformar las redes de telecomunicaciones en infraestructuras de IA distribuidas. Señaló que la latencia determinista, la inferencia colaborativa y la interconexión óptica de alta capacidad son clave para el éxito de los sistemas de IA física. Mahajan tomó como ejemplo los robots en entornos dinámicos, enfatizando que las redes futuras deben integrar el acceso inalámbrico, la computación de borde, la red central, el enrutamiento IP, la conmutación de centros de datos y la transmisión óptica coherente en una arquitectura unificada, en lugar de módulos independientes.
Mahajan se centró en la inferencia distribuida; por ejemplo, un robot realiza procesamiento visual local mientras descarga modelos que requieren latencia de milisegundos a nodos de computación de borde. La coordinación a nivel de flota se maneja en las oficinas centrales, mientras que el entrenamiento de IA a gran escala y las actualizaciones de modelos se ejecutan en fábricas de IA distribuidas. Esta cadena—que incluye acceso inalámbrico y segmentación, control central, transporte IP, arquitectura de centros de datos e interconexión óptica—debe garantizar latencia de extremo a extremo y confiabilidad deterministas. La medición del rendimiento pasa del rendimiento máximo a garantías multidominio; cuando la latencia supera un umbral, las cargas de trabajo migran automáticamente entre el borde y la nube.
La estrategia de Nokia combina una arquitectura de software nativa para IA con innovaciones ópticas integradas verticalmente. Mahajan mencionó que la infraestructura de telecomunicaciones adopta los mismos chips de centros de datos de IA que los entornos de hiperescala, para lograr el desacoplamiento de hardware y software y acelerar la iteración de modelos. Nokia también ofrece control óptico de extremo a extremo, desde DSP y fotónica integrados internamente hasta módulos conectables coherentes, soportando velocidades de 1,2 Tbps por interfaz para interconexión de centros de datos de larga distancia. La tecnología óptica se convierte en la base para escalar la IA distribuida, facilitando conexiones de baja latencia y alta capacidad entre clústeres de GPU y fábricas de IA entre regiones. Los ensayos comerciales de AI-RAN están programados para comenzar en 2026, con el objetivo de lanzarse en 2027.
Mahajan concluyó: "La red ya no es una conexión estática para nosotros. Es un sistema nervioso distribuido que conecta la inteligencia." Esta red de IA determinista integra aceleración por GPU, transmisión óptica y acceso inalámbrico, con el objetivo de mejorar la inteligencia y eficiencia de los sistemas de telecomunicaciones.
