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发表于 2026-7-27 14:33:59 |只看该作者 |正序浏览
C114通信网  艾斯

近日,T-Mobile US首席技术官John Saw在2026年第二季度财报电话会议上指出,目前该运营商尚未在其移动网络上观察到任何实际由AI产生的流量。

John Saw谈到,当前由AI产生的流量主要集中在“模型训练、大规模智能体自动化以及繁重的后端自动化”方面,且这些流量大多“局限于有线传输网络和大型数据中心”。

“我们尚未发现此类计算需求给移动网络带来实质性压力。我们也没有看到因AI导致的移动网络流量激增。”不过,这位首席技术官也补充道:“如果AI流量持续增长——尤其是随着‘物理 AI’(physical AI)的发展——我认为我们已做好了充分准备,并有足够的空间和资源继续投资以提升网络容量。”

这种发展空间得益于T-Mobile US不断丰富的频谱资源池、先进5G技术的部署以及光纤覆盖范围的持续扩大。

“我们最近推出了5G-Advanced,而且是(美国)唯一这样做的运营商,我们这样做的原因之一是希望提升上行链路性能,尤其是考虑到AI移动流量可能很快会出现激增。”John Saw解释道,“通过5G-Advanced,我们利用上行载波聚合、上行MIMO、发射切换等技术提升了上行性能,所有这些准备不仅是为了给手机用户带来更好的体验,也是为了给未来我们预计很快会出现的AI流量提供更好的上行支持。”

T-Mobile US首席执行官Srini Gopalan表示,尽管该运营商确实尚未看到AI相关的流量激增,但“我们期待看到这一趋势,因为我们的网络比任何其他运营商都做好了更充分的准备。”

Srini Gopalan此前曾提出,物理AI将成为未来移动网络流量增长的驱动力。这些系统的设计旨在整合不同的AI平台,以帮助自动驾驶汽车和机器人等实体设备的发展。Srini Gopalan指出,这为AI在现实世界中的下一轮迭代以及对6G网络技术的特定依赖奠定了基础。

“我认为,接下来AI将从以ChatGPT为基本形态,转向真正的自动化和机器人技术,”Srini Gopalan在此前的一次投资者会议上表示。“现在,要实现这一点,机器人或设备与网络之间需要建立低延迟连接。只有6G才能提供这种能力。”

他进一步阐述了这一观点,指出6G架构计划瞄准边缘AI,即在网络边缘部署物理基础设施,使其“不仅能处理比特(bits)和字节(bytes),还能处理词元(token)”。

“关于这一点的讨论由来已久,但随着6G的到来,它将成为现实。”Srini Gopalan说,“这将开启一些极具吸引力的新创收机遇……要让机器人真正投入运行,让工厂实现自动化……你需要一个能够支持物理AI的网络,一个延迟极低的网络,以及一个既能处理比特和字节、又能处理token的网络。”

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