Budowa sieci rdzeniowej natywnie opartej na AI dla nowej generacji usług wykorzystujących agenty AI

PEKIN, 15 października 2026 r. /PRNewswire/ -- Tradycyjnie sieci komórkowe umożliwiały komunikację najpierw za pośrednictwem połączeń głosowych i wiadomości tekstowych, a następnie także mobilnego dostępu do internetu. Nadchodząca era agentów AI wymaga jednak obsługi ogromnej liczby takich agentów. W związku z tą zmianą architektura sieci rdzeniowej musi być zdolna do rozumienia intencji, podejmowania inteligentnych decyzji oraz zapewniania pełnej realizacji zadań wykonywanych z wykorzystaniem AI.

Huawei uważa, że kluczową rolę w tej transformacji odegra sieć rdzeniowa natywnie oparta na AI. Wbudowanie sztucznej inteligencji w interfejsy, funkcje i procedury pozwoli operatorom przejść od samego zapewniania łączności do udostępniania inteligentnych funkcji sieciowych na potrzeby nowej generacji usług cyfrowych.

Według raportu Huawei „Inteligentny świat 2035" do 2035 r. liczba agentów AI na świecie może osiągnąć 900 mld, czyli około 100 razy więcej niż wynosi liczba ludności na świecie. Wraz ze wzrostem liczby agentów AI architektura sieci rdzeniowej musi być w stanie sprostać długoterminowemu wzrostowi liczby nowych połączeń i usług.

W miarę upowszechniania się urządzeń końcowych i aplikacji wykorzystujących AI usługi oparte na agentach AI staną się typowym zastosowaniem sieci komórkowych, co będzie napędzać ich ewolucję - od przesyłania bitów danych do obsługi tokenów związanych z realizacją konkretnych zadań.

Firma Huawei wskazała trzy typowe scenariusze zapewniania odpowiedniego poziomu usług opartych na agentach AI.

• Agent w sieci New Radio (AoNR) - gwarancja czasu realizacji zadań: przenośne urządzenia AI mają ograniczoną moc obliczeniową, pojemność baterii, rozmiary i opcje kosztowe, dlatego opóźnienie ma kluczowe znaczenie w całej ścieżce realizacji zadania. AoNR ma zapewniać niezmiennie wysoką jakość działania przy utrzymaniu całkowitego czasu realizacji zadania poniżej wymagających wartości progowych.
  
  
• Rozległa sieć obliczeniowa (WCN) - zwiększenie efektywności obliczeń: WCN może łączyć zasoby obliczeniowe za pośrednictwem sieci komórkowych, umożliwiając przydzielanie zasobów obliczeniowych w zależności od zadania oraz świadczenie ustandaryzowanych usług obliczeniowych.
  
  
• Sieć obliczeniowa agentów (ACN) - zapewnienie bezpieczeństwa współpracy: większość złożonych zadań będzie realizować nie pojedynczy agent, którego możliwości ograniczają zdolności modelu, zakres dostępnego kontekstu, konflikty ról czy trudności związane z przetwarzaniem sekwencyjnym, lecz liczne agenty AI współpracujące między różnymi domenami, przedsiębiorstwami i ekosystemami. Złożone scenariusze będą wymagały bezpiecznej i dynamicznej współpracy wielu wyspecjalizowanych agentów.

ACN umożliwia efektywną współpracę agentów między domenami i ekosystemami dzięki trzem funkcjom: zaufanej tożsamości cyfrowej działającej między domenami, wyszukiwaniu agentów i kierowaniu do nich zadań na podstawie ich umiejętności oraz dynamicznemu tworzeniu połączeń sieciowych w zależności od realizowanego zadania.

Aby zniwelować różnice między możliwościami urządzeń końcowych i sieci, architektura sieci rdzeniowej nowej generacji powinna mieć trzy kluczowe cechy:

1. Interfejsy (od sygnalizacji do intencji): interfejsy oparte na intencjach umożliwiają urządzeniom końcowym bezpośrednie przekazywanie sieci indywidualnych wymagań dotyczących zadania, w tym potrzeb w zakresie łączności, zasobów obliczeniowych i jakości działania.
2. Funkcje (od płaszczyzn C/U do C/U+DAP): oprócz tradycyjnych płaszczyzn sterowania i użytkownika wprowadzana jest specjalna płaszczyzna danych i AI (DAP) pełniąca rolę warstwy inteligencji, która interpretuje intencje związane z zadaniami i dynamicznie, w czasie rzeczywistym, dostosowuje do nich zasoby.
3. Procedury (od nakładkowej warstwy AI do rozwiązania natywnie opartego na AI): mechanizmy podejmowania decyzji przez AI są głęboko wbudowane w podstawowe procedury sieciowe, umożliwiając płynną koordynację łączności i zasobów obliczeniowych.

W dalszej perspektywie firma Huawei wyróżniła dwa etapy rozwoju sieci rdzeniowej napędzanego przez AI. Pierwszy etap obejmuje wykorzystanie dodatkowej warstwy funkcji AI w celu poprawy wrażeń klientów. Drugi etap to sieć rdzeniowa nowej generacji natywnie oparta na AI, która umożliwia rozwiązania określane przez Huawei jako „rozszerzona łączność", gdzie usługi AI ukierunkowane na realizację zadań zapewniają ich wykonanie, oraz „wyjście poza łączność", gdzie sieć musi oferować funkcje wykraczające poza komunikację, takie jak świadczenie usług obliczeniowych czy ułatwianie współpracy agentów. Aby dostosować się do tych nowych usług, konieczna będzie przebudowa architektury sieci, zwłaszcza w zakresie mechanizmów interakcji, architektury danych oraz architektury obliczeniowej.

Ponadto przejście do sieci natywnie opartych na AI wymaga szeroko zakrojonej współpracy w całym ekosystemie ICT, obejmującym urządzenia końcowe, układy scalone i sieci. Dzięki mechanizmowi współdziałania urządzeń końcowych z siecią oraz zaawansowanej architekturze sieć rdzeniowa nowej generacji umożliwia obsługę nowych rodzajów połączeń i usług, otwierając nowe możliwości biznesowe w erze inteligentnych technologii.