NVIDIA dan Nokia Perluas Penerapan AI pada Jaringan Telekomunikasi dan Infrastruktur Seluler
NVIDIA dan Nokia memperluas kerja sama dalam pengembangan jaringan telekomunikasi berbasis kecerdasan buatan melalui sejumlah pengumuman pada 21 Oktober 2026 di ajang NVIDIA GTC Berlin. Kolaborasi ini berfokus pada penerapan AI-RAN, yaitu teknologi yang menggabungkan pemrosesan jaringan radio dengan kemampuan komputasi AI menggunakan infrastruktur terakselerasi GPU. Berbagai operator telekomunikasi, termasuk T-Mobile, Deutsche Telekom, BT, Elisa, dan Orange, turut terlibat dalam pengujian serta pengembangan sistem tersebut. Inovasi ini berpotensi meningkatkan kualitas layanan seluler, mendukung otomatisasi operasional, dan memperluas penggunaan komputasi AI di lokasi yang lebih dekat dengan pengguna.
NVIDIA dan Nokia Percepat Transformasi Jaringan Telekomunikasi Berbasis AI
Dua perusahaan teknologi tersebut memperluas pengembangan jaringan telekomunikasi berbasis kecerdasan buatan. Pada agenda industri teknologi di Berlin, NVIDIA dan Nokia menampilkan hasil pengembangan jaringan radio berbasis AI. Teknologi AI-RAN menggabungkan fungsi pemrosesan sinyal radio dengan kemampuan AI. Model infrastruktur tersebut dikembangkan untuk mendukung layanan digital yang lebih cerdas. Selain itu, infrastruktur seluler berpotensi menjadi platform komputasi terdistribusi. Berkat transformasi tersebut, fungsi perusahaan telekomunikasi dapat berkembang dalam pengembangan layanan komputasi modern.
Pengembangan bersama tersebut berkembang melalui beberapa tahapan penelitian dan pengujian. Melalui rangkaian pengujian tahun ini, fokus pengembangan mulai bergerak menuju jaringan komersial. Beberapa operator jaringan global melaksanakan percobaan pada lingkungan operasional. Mitra pengujian yang terlibat mencakup T-Mobile, BT, Deutsche Telekom, Elisa, dan Orange. Partisipasi operator tersebut membantu menguji teknologi di berbagai kondisi. Meski pengujian semakin meluas, sebagian penerapan masih berbentuk demonstrasi dan uji lapangan. Untuk menilai kesiapan teknologi, kinerja jangka panjang masih harus dibuktikan.
Cara Kerja AI-RAN NVIDIA dan Nokia dalam Jaringan 5G
Komponen penting dalam arsitektur tersebut adalah penggabungan pemrosesan sinyal dan inferensi AI. Pada sisi infrastruktur komputasi, NVIDIA mengembangkan Aerial RAN Computer atau ARC sebagai fondasi perangkat keras terakselerasi. Sebagai mitra teknologi jaringan, Nokia menghadirkan sistem Nokia anyRAN yang memanfaatkan akselerasi CUDA. Kombinasi tersebut memungkinkan fungsi jaringan dan aplikasi AI berbagi platform. Ketika digunakan oleh operator, fungsi radio mengelola transmisi data pengguna, sedangkan akselerator mendukung aplikasi kecerdasan buatan. Penggabungan fungsi tersebut ditujukan untuk memanfaatkan infrastruktur lebih efektif.
Pada sistem komunikasi 5G, pemrosesan sinyal merupakan bagian penting. Nokia dan NVIDIA mengembangkan estimasi kondisi kanal radio, beamforming, pengelompokan pengguna dalam sistem MIMO, serta scheduling. Teknik tersebut berkaitan dengan kualitas dan kapasitas jaringan. Untuk menggambarkan manfaatnya, estimasi kanal membantu sistem memahami kondisi sinyal. Melalui algoritma kecerdasan buatan, pengolahan sinyal berpotensi menjadi lebih adaptif. Meskipun konsep tersebut menjanjikan, kinerja aktual bergantung pada konfigurasi jaringan. Dengan mempertimbangkan faktor tersebut, pengujian pada jaringan aktif menjadi penting.
T-Mobile Berhasil Menguji Panggilan AI-RAN pada Jaringan Komersial
Perkembangan penting dalam implementasi AI-RAN adalah terlaksananya panggilan seluler berbasis AI-RAN pada infrastruktur operasional. Demonstrasi jaringan ini dilaksanakan di Bellevue, Amerika Serikat. Dalam proses pengembangan ini, Nokia bersama NVIDIA menggunakan teknologi antena Massive MIMO dengan software radio Nokia berbasis CUDA dan server NVIDIA ARC. Platform tersebut menggunakan jaringan inti 5G SA yang telah beroperasi. Komunikasi berhasil dijalankan menggunakan ponsel yang digunakan pada jaringan nyata. Keberhasilan tersebut menunjukkan bahwa integrasi AI-RAN dapat bekerja pada jaringan aktif.
Meski demonstrasi panggilan menunjukkan kemajuan, satu panggilan sukses belum membuktikan seluruh kemampuan AI-RAN. Pengujian berikutnya berfokus pada pengujian kemampuan AI dalam RAN serta aplikasi kecerdasan buatan yang berbagi infrastruktur. Dalam lingkungan komersial, pengaturan kapasitas harus diperhatikan. Tim teknis harus memeriksa konsumsi energi serta penggunaan spektrum. Selain itu, pengelolaan perangkat keras dan pembaruan software menjadi pertimbangan penting. Berdasarkan kebutuhan pengembangan, hasil demonstrasi membantu menyiapkan studi lebih luas.
Pengembangan Jaringan Seluler Berbasis AI di Berbagai Negara
Di luar pencapaian jaringan Amerika Serikat, NVIDIA dan Nokia melanjutkan pengujian bersama operator regional. BT menyiapkan percobaan AI-RAN di Birmingham tahun 2027. Sementara itu, Deutsche Telekom telah memvalidasi platform melalui laboratorium di Bonn dan Oulu. Validasi teknis tersebut mencakup penggunaan AI untuk estimasi kanal uplink. Berdasarkan pengukuran yang diumumkan, peningkatan throughput uplink umumnya mencapai 10 hingga 15 persen. Meski pengukuran menunjukkan peningkatan, performa aktual dapat berubah menurut lingkungan jaringan. Operator asal Jerman tersebut menargetkan pengujian jaringan nyata tahun berikutnya.
Di kawasan Nordik, Elisa juga mencatat kemajuan penting. Pada demonstrasi menggunakan jaringan 5G Elisa, platform memproses komunikasi suara bersama trafik data dan video analytics. Aktivitas komputasi tersebut menggunakan infrastruktur Aerial RAN Computer. Demonstrasi tersebut menunjukkan potensi integrasi layanan komunikasi dan AI. Sementara itu, operator Orange mengevaluasi integrasi 5G dengan komputasi NVIDIA. Orange juga mengembangkan aplikasi voice intelligence di lokasi jaringan. Rangkaian uji operator ini memberikan dasar bagi evaluasi penggunaan komersial berikutnya.
Teknologi AI NVIDIA dan Nokia dalam Operasional Jaringan Otonom
Tidak terbatas pada pemrosesan sinyal seluler, NVIDIA dan Nokia mengembangkan penggunaan agen kecerdasan buatan. Sebagai bagian dari platformnya, Nokia mengintegrasikan NVIDIA Nemotron dan NVIDIA Agent Toolkit ke dalam perangkat lunak pengelolaan jaringan otonom. Kemampuan agentic AI tersebut dirancang mendukung identifikasi gangguan secara otomatis. Agen AI dapat dibangun untuk menangani tugas khusus seperti memeriksa penyebab degradasi jaringan. Sebagai kemampuan tambahan, perangkat lunak bisa memberikan saran pemulihan. Meskipun menawarkan otomatisasi, keputusan penting memerlukan tata kelola yang sesuai. Konsep pengelolaan ini memberikan ruang evaluasi sebelum tindakan dijalankan.
Kolaborasi otomatisasi ini dikembangkan melalui ekosistem perangkat lunak yang lebih luas. Cisco memanfaatkan Nemotron dalam perangkat lunak Crosswork. Sistem tersebut mendukung operasi infrastruktur transportasi data. Sebagai mitra pengembangan lainnya, Tata Consultancy Services atau TCS memanfaatkan Agent Toolkit bagi kebutuhan operator. Kemampuan otomatisasi ini berpotensi memeriksa pekerjaan teknis jaringan. Penyedia solusi teknologi NTT DATA mengintegrasikan Nemotron pada platform NextGenOSS. Melalui pendekatan tersebut, operator diharapkan dapat mengenali gangguan lebih awal. Meski otomatisasi semakin berkembang, pengujian serta pembatasan kewenangan agen menjadi penting.
Prospek Teknologi AI dalam Transformasi Telekomunikasi Global
Perluasan kolaborasi NVIDIA dan Nokia membuka peluang baru bagi pengelolaan jaringan generasi berikutnya. Melalui platform NVIDIA ARC dan Nokia anyRAN, operator dapat menjalankan fungsi jaringan bersama beban kerja AI. Pengujian Deutsche Telekom menjadi bagian dari validasi sistem pada lingkungan operator. Selain itu, pemanfaatan NVIDIA Nemotron dapat membantu mempercepat analisis gangguan. Namun demikian, keberhasilan komersial bergantung pada hasil implementasi. Dalam perkembangan TEKNOLOGI telekomunikasi, integrasi AI-RAN dapat menjadi fondasi menuju 6G. Menurut Anda, seberapa besar manfaat kecerdasan buatan dalam pengelolaan telekomunikasi? Mari sampaikan pandangan tentang masa depan jaringan berbasis AI.
