$NOK . $NVDA . IA physique. Edge AI. À lire absolument.

Si vous investissez dans $NOK, vous devez lire ceci.

Si vous vous intéressez à la robotique, à l'IA physique ou à l'IA de périphérie, vous devez lire ceci.

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Sur l'appel $NVDA d'aujourd'hui :

« À l'avenir, chaque station de base, chaque réseau radio deviendra un réseau radio alimenté par l'IA. »

Je viens de publier un article Substack qui détaille les implications de cette déclaration.

Vous pouvez le lire ici :

https://cruxcapitalgroup.substack.com/p/nvidia-just-told-us-something-important?r=6so16n

Mais prenons d'abord un peu de recul...

J'ai écrit un article sur l'AI-RAN il y a 6 semaines et je souhaite le partager intégralement ici maintenant.

Bonne lecture !

Quand on pense à l'infrastructure IA, on imagine généralement des data centers géants remplis de GPU, des hyperscalers dépensant des dizaines de milliards de dollars, une course pour ajouter plus de puissance, plus de fibre et plus de capacité à l'intérieur et entre les campus.

Et nous avons raison ! Mais ce n'est pas l'intégralité du tableau.

L'IA rapproche l'intelligence des endroits où les données sont créées et où les décisions doivent être prises rapidement. Caméras, robots, usines, machines connectées, systèmes autonomes, vidéo en direct, le monde physique dans son ensemble. Dès lors, le réseau autour du data center devient plus important. Et une fois que ce réseau devient plus important, l'empreinte télécom commence à ressembler à une surface de calcul potentielle.

L'un des sujets sur lesquels j'ai passé beaucoup de temps récemment se situe en dehors des discussions habituelles sur les hyperscalers et l'optique, mais pourrait devenir un contributeur significatif au déploiement de l'IA au fil du temps. Il se trouve dans l'infrastructure télécom, touche la couche radio, et se reconnecte de plus en plus à l'histoire plus large de l'optique, du transport et du calcul à mesure que l'IA devient plus distribuée.

C'est aussi l'une des raisons pour lesquelles je pense que Nokia est un jeu vraiment intéressant. La plupart des couvertures se concentrent sur les télécoms, les budgets des opérateurs, la restructuration, et tout récemment le potentiel optique après Infinera. Une autre couche est en train de se former ici, et bien qu'elle soit encore précoce, les preuves deviennent plus concrètes rapidement.

Ce que je veux faire dans cet article, c'est décomposer ce que c'est réellement, ce qui est commercialement viable aujourd'hui par rapport à ce qui est encore architectural, comment les récents tests des opérateurs ont changé ma vision de la maturité, et pourquoi le côté optique et transport de l'histoire pourrait peser autant que le côté radio à court terme.

De quoi est-ce que je parle ?

Le réseau d'accès radio (RAN) est la partie du système cellulaire qui connecte votre téléphone ou appareil au réseau plus large. Les radios, les sites cellulaires, les fonctions de bande de base et les logiciels gérant ces connexions sans fil s'y trouvent. C'est aussi l'une des infrastructures les plus physiquement distribuées au monde. Les opérateurs télécoms ont déjà des sites répartis dans les villes, les corridors industriels, les zones suburbaines et les régions éloignées, avec de l'énergie, du transport, du matériel et des équipes d'exploitation attachés à ces endroits.

Intégrer l'IA dans cette empreinte est une proposition très différente de la construction d'un autre campus IA centralisé. Un modèle concentre le calcul dans quelques grands sites. L'autre tente de rendre un réseau distribué plus intelligent, plus adaptable et éventuellement plus monétisable. Cette distinction est au cœur de ce que l'AI-RAN essaie de faire.

Trois idées

Nous parlons vraiment de trois éléments ici. Ils sont liés mais ont des calendriers différents et des implications d'investissement différentes.

Le premier est l'IA pour le RAN. Utiliser l'IA pour améliorer le fonctionnement du réseau radio. Cela inclut l'optimisation du trafic, la gestion de l'énergie, une meilleure planification, une détection plus rapide des problèmes, une meilleure utilisation du spectre et des opérations plus autonomes. Des logiciels qui font fonctionner un réseau sans fil complexe avec moins de travail manuel. L'incitation est déjà là car ces réseaux sont coûteux, lourds en opérations et de plus en plus stressés par la croissance du trafic. C'est la partie la plus commercialement fondée de l'histoire aujourd'hui, et la plus facile à justifier pour les opérateurs car la proposition de valeur est simple : coûts réduits, meilleures performances et moins d'interventions manuelles au quotidien.

Le deuxième est l'IA et le RAN. Au lieu de traiter les charges de travail radio et IA comme des univers séparés, cette approche les place sur la même plateforme de calcul sous-jacente. Les sites télécoms ont déjà une infrastructure distribuée. Si ces sites peuvent gérer simultanément les fonctions sans fil et les charges de travail IA, l'empreinte réseau elle-même devient plus précieuse stratégiquement. C'est là que l'angle NVIDIA devient pertinent, et où les preuves commencent à s'accumuler. L'idée centrale est que le même site télécom physique peut commencer à faire deux choses à la fois : faire fonctionner le réseau mobile et exécuter du calcul IA. C'est une façon fondamentalement différente de penser la valeur d'un site de tour.

Le troisième est l'IA sur le RAN. C'est là que la périphérie télécom devient un endroit où des applications IA réelles s'exécutent, comme la vision par machine, la robotique, l'automatisation industrielle, l'inférence vidéo en temps réel, l'IA physique et les services à faible latence qui bénéficient d'un traitement plus proche de la source des données. C'est la version qui semble la plus grande et qui l'est probablement si elle mûrit. Elle comporte également la visibilité de revenus à court terme la plus faible des trois. C'est là que le réseau télécom commence à ressembler moins à une infrastructure de communication et plus à une plateforme d'applications. Si elle se développe comme les optimistes l'espèrent, les opérateurs vendent un accès au calcul local proche du monde physique en plus de la connectivité, ce qui est un modèle économique fondamentalement élargi construit sur la même empreinte physique.

Les trois méritent d'être compris.

Pourquoi Nokia appartient à cette histoire

Nokia aborde l'AI-RAN de l'intérieur. Il possède déjà la pile radio, les relations avec les opérateurs et la base d'infrastructure installée qui lui donnent une voie crédible dans la catégorie. L'AI-RAN est adoptée via des relations existantes avec les fournisseurs, une activation logicielle progressive, du matériel compatible avec le futur et la confiance des opérateurs, et Nokia se trouve déjà dans toutes ces conditions.

Écoutons-le de la bouche du cheval.

Le commentaire d'AirScale par Hotard est l'une des lignes les plus importantes de toute l'histoire.

« Si vous achetez une plateforme AirScale aujourd'hui, elle sera évolutive vers l'AI-RAN lorsque nous lancerons cette plateforme. C'est donc le genre d'opportunité où prendre la décision d'investissement maintenant et avoir une vision claire maintenant en tant qu'opérateur, nous pensons que c'est particulièrement important. »

Les opérateurs hésitent à dépenser lourdement pour la plateforme radio actuelle si un remplacement complet est nécessaire quelques années plus tard. Nokia leur dit que la transition peut se faire progressivement, ce qui rend l'expérimentation plus réaliste et réduit les frictions autour du déploiement. Ronnie Vasishta de NVIDIA a formulé le changement plus large en termes similaires :

« Au lieu de moderniser les réseaux par cycles matériels lourds, nous avons maintenant l'opportunité de les construire comme des systèmes entièrement pilotés par logiciel. En exécutant l'IA et les réseaux d'accès radio sur la même plateforme de calcul accéléré, nous nous assurons que le réseau soutient les besoins de l'entreprise, et non l'inverse. »

Hotard a également décrit où en est la catégorie commercialement :

« L'AI-RAN transforme le RAN en une plateforme pilotée par logiciel optimisée pour l'IA, et avec NVIDIA et un écosystème croissant de partenaires, nous progressons de la validation au déploiement commercial. »

Nokia possède déjà la position installée, la feuille de route produit et le dialogue avec les opérateurs pour faire passer ce concept à quelque chose de plus durable commercialement au fil du temps.

Pourquoi cela va au-delà de la couche radio

Si les charges de travail IA deviennent plus distribuées, si les sites télécoms commencent à porter plus d'intelligence, et si la périphérie réseau commence à se comporter davantage comme une surface de calcul, le réseau environnant devient lui aussi plus important. Le transport, le routage, la capacité optique et la capacité physique à déplacer plus de données entre la périphérie, le cloud et tout ce qui se trouve entre les deux sont tous entraînés dans ce changement. L'AI-RAN commence à la couche radio et l'architecture qui l'entoure suit.

David Heard de Nokia à l'OFC :

« surtout les hyperscalers et les acteurs néo-cloud, et même maintenant dans le réseau étendu avec les fournisseurs de services et les entreprises critiques, ils achètent une feuille de route parce qu'ils font des plans, ils achètent des data centers. Ils achètent des installations. Ils planifient la CVC dès maintenant. »

Hotard a lié le déploiement optique et IP à la même dynamique lors de l'appel du quatrième trimestre :

« Ce ne sont plus les systèmes de cloud computing construits au cours des 10 à 15 dernières années. Ce sont des supercalculateurs IA, et les supercalculateurs IA ont besoin d'une bande passante plus élevée et d'une connectivité plus riche. Et nous voyons maintenant la technologie optique y entrer et s'intégrer au réseau. »

Rob Shore, responsable du marketing optique chez Nokia, a décrit le changement dans la façon dont les clients envisagent l'innovation optique :

« Historiquement, nous nous sommes concentrés pendant plus de 30 ans dans l'industrie sur la construction de moteurs spécialement conçus pour maximiser la capacité par fibre. Cette génération est la première où nous avons vraiment changé. Ils veulent des solutions plus économiques et optimisées en énergie. »

C'est le contexte pour lequel l'exposition réseau plus large de Nokia a sa place dans cet article. Une architecture IA plus distribuée nécessite une infrastructure de transport et optique capable de supporter une intelligence plus distribuée. La couche radio et la sous-couche réseau sont tirées vers l'avant ensemble.

Qu'est-ce qui est investissable ?

Séparer le court terme du plus long terme est la façon la plus claire de cadrer cela.

La partie la plus commercialement fondée du thème aujourd'hui est l'IA pour le RAN. Des opérations plus intelligentes, une charge manuelle réduite, une meilleure optimisation, des jumeaux numériques et des logiciels qui aident les opérateurs à gérer leurs réseaux plus efficacement. Hotard a donné l'un des points de preuve les plus clairs lors de l'appel du quatrième trimestre :

« Nous avons lancé deux nouveaux produits au cours du trimestre, dont notre solution d'IA agentique pour la gestion de l'automatisation basée sur les événements, qui réduit les temps d'arrêt du réseau de 96 %. »

La valeur économique est directe et les opérateurs peuvent la justifier immédiatement. De meilleures performances réseau et une complexité opérationnelle réduite avec une ligne claire vers des économies de coûts.

L'IA et le RAN est la couche suivante. L'infrastructure partagée, les tests en conditions réelles par les opérateurs et le déploiement progressif via des plateformes compatibles avec le futur rendent l'histoire plus crédible. Un test de T-Mobile est le point de preuve le plus clair :

« L'essai a démontré un traitement simultané de l'IA et du RAN sur un seul serveur NVIDIA Grace Hopper 200 en utilisant des charges de travail AI-RAN accélérées, mettant en évidence la capacité à combiner des fonctions avancées de réseau d'accès radio avec des applications IA sur une plateforme de calcul accéléré partagée. »

Le résultat d'Indosat a ajouté une autre confirmation en environnement réel :

« Cette étape prouve que les charges de travail IA et RAN peuvent s'exécuter simultanément sur une infrastructure GPU partagée dans un environnement opérateur réel, ouvrant la voie à une intelligence IA distribuée qui rend les réseaux 5G plus efficaces, intelligents et durables. »

C'est encore une catégorie en développement plutôt qu'un moteur de revenus à grande échelle, bien que les points de preuve s'accumulent plus vite que la plupart ne le prévoyaient.

L'IA sur le RAN est le potentiel de hausse le plus lointain, où la périphérie télécom devient une véritable surface d'application pour l'IA physique, la vision par machine, la robotique, l'automatisation industrielle et l'inférence à faible latence. Nokia et SoftBank ont déjà démontré une version de la logique de monétisation :

« Nokia et SoftBank ont démontré comment la capacité de calcul AI-RAN inutilisée peut être utilisée pour exécuter des tâches IA tierces. Cette intégration marque une étape clé dans la transformation du RAN en une plateforme compatible IA capable de fournir de nouveaux services IA et des sources de revenus au-delà de la connectivité. »

Sami Komulainen, COO d'Elisa, a bien formulé l'arc plus long :

« L'AI-RAN est un catalyseur clé pour optimiser les performances de bout en bout du réseau, améliorer la qualité de service et progresser vers une 6G native IA, ainsi que vers l'IA agentique, robotique et finalement physique future. »

Nokia nous donne une exposition à un thème avec de vrais points de preuve, un pont crédible vers la base installée et suffisamment d'infrastructure de support pour devenir économiquement significatif si l'architecture continue d'évoluer dans cette direction. Le potentiel de hausse à court terme se situe dans l'optique, l'IP et les logiciels d'IA pour le RAN. L'option à plus long terme réside dans ce que l'empreinte télécom pourrait devenir. Les deux valent la peine d'être conservés à mesure que l'histoire se développe.

Les informations fournies sont à titre informatif uniquement et ne constituent pas un conseil en investissement, une recommandation ou une offre d'achat ou de vente de titres. L'auteur peut détenir une position dans les titres mentionnés. Les lecteurs doivent effectuer leurs propres vérifications et consulter un conseiller financier avant de prendre des décisions d'investissement.