もしあなたが $NOK に投資しているなら、これを読む必要があります。
もしあなたがロボティクス、フィジカル AI、エッジ AI に興味があるなら、これを読む必要があります。
でもその前に、「ブックマーク」してシェアしてください。
本日の $NVDA の電話会議より：
「将来的には、すべての基地局、すべての無線ネットワークが AI を搭載した無線ネットワークになるでしょう。」
私はこの発言の意味するところを詳しく解説した substack の記事を投稿したばかりです。
こちらで読めます：
https://cruxcapitalgroup.substack.com/p/nvidia-just-told-us-something-important?r=6so16n
でも、まずは一歩引いて考えてみましょう…
6週間前に AI RAN に関する記事を書きましたが、ここでその全文を共有したいと思います。
お楽しみに！
AI インフラと聞くと、私たちは巨大な GPU だらけのデータセンター、ハイパースケーラーによる数百億ドル規模の支出、キャンパス内外でさらなる電力、ファイバー、容量を追加する競争を思い浮かべがちです。
それは正しい見方です！でも、全体像はそれだけではありません。
AI は、データが生成され、迅速な意思決定が必要な場所に知能を引き寄せています。カメラ、ロボット、工場、接続された機械、自律システム、ライブビデオ、そしてより広範な物理世界。そうなると、データセンターを取り巻くネットワークの重要性が増します。そしてそのネットワークが重要になれば、通信事業者のフットプリントが計算処理の基盤として見えてきます。
私が最近時間を割いて取り組んでいることの一つは、通常のハイパースケーラーや光通信の議論の外側にあるものですが、時間の経過とともに AI 構築に重要な貢献をする可能性があります。それは通信インフラの中にあり、無線レイヤーに触れ、AI がより分散化されるにつれて、より広範な光通信、伝送、コンピューティングのストーリーにますます結びついています。
また、これが Nokia が非常に興味深い投資対象だと私が考える理由の一つでもあります。ほとんどの報道は通信機器、通信事業者の予算、リストラ、そして最近では Infinera 買収後の光通信の上振れに焦点を当てています。しかし、ここに別のレイヤーが形成されつつあり、まだ初期段階ですが、その裏付けとなる証拠は急速に具体化しています。
この記事で私がやりたいことは、これが実際に何なのか、現在商業的に確立されているものとまだアーキテクチャ上の構想に過ぎないものは何か、最近の通信事業者の試験が成熟度曲線に対する私の見方をどう変えたか、そして光通信と伝送の部分が短期的には無線部分と同等の重要性を持つかもしれない理由を分解することです。
何の話をしているのか？
無線アクセスネットワーク（RAN）は、携帯電話やデバイスをより広いネットワークに接続するセルラーシステムの一部です。無線機、セルサイト、ベースバンド機能、そしてそれらの無線接続を管理するソフトウェアはすべてここにあります。また、これは世界で最も物理的に分散したインフラの一つでもあります。通信事業者はすでに、都市、産業回廊、郊外、遠隔地にサイトを分散配置し、それらの場所には電力、伝送、ハードウェア、運用チームが付随しています。
そのフットプリントに AI を持ち込むことは、中央集権型の AI キャンパスを新たに建設するのとは全く異なる提案です。一方のモデルはコンピュートを少数の巨大な拠点に集中させます。もう一方は、分散ネットワークをよりスマートに、より適応的に、そして最終的にはより収益化可能にしようとします。この違いこそが、AI-RAN が目指している核です。
三つのアイデア
ここで話しているのは、実際には三つの要素です。これらは関連していますが、それぞれ異なるタイムラインと異なる投資への影響があります。
第一は、RAN のための AI です。AI を使用して無線ネットワークの運用を改善するものです。トラフィック最適化、エネルギー管理、スケジューリングの改善、問題検出の高速化、スペクトラムの有効活用、より自律的な運用などです。ソフトウェアによって複雑な無線ネットワークをより効率的に、人手を減らして運用します。これらのネットワークは高コストで運用負荷が重く、トラフィックの増加によるストレスが増大しているため、すでに導入のインセンティブが存在します。これは現在最も商業的に確立された部分であり、低コスト、パフォーマンス向上、日常的な手動介入の削減という明確なバリュープロポジションがあるため、通信事業者にとって正当化しやすいものです。
第二は、AI と RAN です。無線ワークロードと AI ワークロードを別々の世界として扱うのではなく、同じ基盤となるコンピュートプラットフォーム上に配置します。通信サイトはすでに分散インフラを備えています。これらのサイトが無線機能と AI ワークロードの両方を同時に処理できれば、ネットワークフットプリント自体がより戦略的に価値を持つようになります。ここで NVIDIA の角度が重要になり、実証ポイントが積み上がり始めています。中心的なアイデアは、同じ物理的な通信サイトが、モバイルネットワークの運用と AI コンピュートの実行という二つの役割を同時に果たし始めることができるというものです。これは、タワーサイトの価値を考える全く新しい方法です。
第三は、RAN 上の AI です。これは、通信エッジが実際の AI アプリケーション（マシンビジョン、ロボティクス、産業オートメーション、リアルタイムビデオ推論、フィジカル AI、データ発生源に近い場所で処理されることでメリットが得られる低遅延サービスなど）の実行場所となるものです。これが最も大きな可能性を秘めており、おそらく成熟すれば最大のものになるでしょう。同時に、三つの中で最も短期的な収益の可視性が低いものです。ここでは、通信ネットワークは通信インフラというよりも、アプリケーションプラットフォームのように見え始めます。強気派が期待するように発展すれば、通信事業者は接続性とともに、物理世界に近いローカルコンピュートへのアクセスを販売することになり、同じ物理的フットプリントに基づいた根本的に拡大されたビジネスモデルとなります。
これら三つすべてを理解する価値があります。
なぜ Nokia がこのストーリーに登場するのか
Nokia は内側から AI-RAN にアプローチしています。同社はすでに無線スタック、通信事業者との関係、設置済みのインフラ基盤を有しており、このカテゴリーへの信頼できる道筋を持っています。AI-RAN は既存のベンダー関係、段階的なソフトウェアイネーブルメント、将来互換性のあるハードウェア、そして通信事業者の信頼を通じて採用されていきます。Nokia はすでにこれらの条件すべての中に位置しています。
では、当事者の口から直接聞いてみましょう。
Hotard 氏による AirScale のコメントは、このストーリー全体の中で最も重要な発言の一つです。
「今日 AirScale プラットフォームを購入すれば、当社がそのプラットフォームをローンチする際に AI-RAN にアップグレード可能です。つまり、今投資判断を下し、今明確さを得ることが、通信事業者にとって特に重要だと考えています。」
通信事業者は、数年後に完全な置き換えが必要となる場合、現在の無線プラットフォームに多額の投資をしたがりません。Nokia は移行が段階的に可能であることを伝えており、実験をより現実的にし、導入の障壁を低減しています。NVIDIA の Ronnie Vasishta 氏は、より広範なシフトを同様の言葉で表現しました：
「大規模でハードウェア中心のサイクルでネットワークをアップグレードする代わりに、完全にソフトウェア駆動のシステムとして構築する機会が今あります。AI と無線アクセスネットワークを同じアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームで実行することで、ネットワークがビジネスニーズをサポートする体制を確保でき、その逆ではありません。」
Hotard 氏はまた、このカテゴリーが商業的にどの段階にあるかを説明しています：
「AI-RAN は RAN を AI 向けに最適化されたソフトウェア駆動のプラットフォームに変革し、NVIDIA および成長するパートナーエコシステムと共に、検証から商用展開へと進んでいます。」
Nokia はすでに設置ベースのポジション、製品ロードマップ、および通信事業者との対話を有しており、これをコンセプトから時間の経過とともにより商業的に持続可能なものへと進化させる準備ができています。
なぜこれが無線レイヤーを超えるのか
もし AI ワークロードがより分散化され、通信サイトがより多くの知能を搭載し始め、ネットワークエッジがコンピューティング面として振る舞い始めるなら、周辺のネットワークもより重要になります。伝送、ルーティング、光容量、そしてエッジ、クラウド、その他すべての間でより多くのデータを物理的に移動させる能力はすべて、そのシフトに巻き込まれます。AI-RAN は無線レイヤーから始まり、その周辺のアーキテクチャがそれに続きます。
Nokia の David Heard 氏（OFC にて）：
「特にハイパースケーラーやネオクラウドプレイヤー、さらにはワイドエリアネットワークではサービスプロバイダーやミッションクリティカルなエンタープライズが、ロードマップを購入しています。彼らは計画を立てているからです。データセンターを購入し、施設を購入し、今まさに HVAC の計画を立てています。」
Hotard 氏は Q4 の電話会議で、光通信と IP の構築を同じダイナミクスに結び付けました：
「これらはもはや過去10～15年に構築されたクラウドコンピューティングシステムではありません。これらは AI スーパーコンピューターであり、AI スーパーコンピューターにはより高い帯域幅、よりリッチな接続性が必要です。そして今、光技術がそれらに導入され、統合とネットワーキングが進んでいます。」
Nokia の光通信マーケティング責任者である Rob Shore 氏は、顧客が光通信の革新についてどのように考え方を変えているかを説明しました：
「歴史的に、業界では30年以上にわたり、ファイバーあたりの容量を最大化することに特化したエンジンの構築に焦点を当ててきました。今回の世代は、私たちが真にシフトした最初の世代です。顧客はよりコストベースで電力最適化されたソリューションを求めています。」
Nokia のより広範なネットワーク領域がこの記事に含まれるべき文脈は、まさにここにあります。より分散化された AI アーキテクチャには、より分散化されたインテリジェンスをサポートできる伝送および光インフラが必要です。無線レイヤーとネットワークのアンダーレイは、共に前進しています。
何に投資できるのか？
短期的なものと長期的なものを分けることが、これを整理する最も明確な方法です。
現在最も商業的に確立されているテーマは、RAN のための AI です。よりスマートな運用、手動負担の軽減、最適化の改善、デジタルツイン、そして通信事業者がネットワークをより効率的に運用するのに役立つソフトウェア。Hotard 氏は Q4 の電話会議で最も明確な実証ポイントの一つを示しました：
「当四半期に、イベント駆動型自動化管理のためのエージェンティック AI ソリューションを含む2つの新製品を発表しました。これにより、ネットワークダウンタイムが96%削減されます。」
経済的価値は直接的であり、通信事業者はすぐに正当化できます。コスト削減に明確につながる、より優れたネットワークパフォーマンスと運用の複雑さの低減です。
AI と RAN は次のレイヤーです。共有インフラ、実際の通信事業者による試験、将来互換性のあるプラットフォームを通じた段階的な展開は、すべてこのストーリーをより信頼できるものにしています。T-Mobile の試験が最も明確な実証ポイントです：
「この試験では、単一の NVIDIA Grace Hopper 200 サーバー上で、アクセラレーテッド AI-RAN ワークロードを使用した同時 AI および RAN 処理を実証し、高度な無線アクセスネットワーク機能と AI アプリケーションを共有のアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォーム上で組み合わせる能力を強調しました。」
Indosat の結果は、別の実環境での確認を追加しました：
「このマイルストーンは、実際の通信事業者環境において、AI と RAN のワークロードが共有 GPU インフラ上で同時に実行できることを証明し、5G ネットワークをより効率的でインテリジェントかつ持続可能にする分散 AI インテリジェンスへの道を開くものです。」
これはまだ完全にスケールした収益エンジンではなく、発展途上のカテゴリーですが、実証ポイントはほとんどの予想よりも急速に蓄積されています。
RAN 上の AI は最も長期的な upside であり、通信エッジがフィジカル AI、マシンビジョン、ロボティクス、産業オートメーション、低遅延推論のための真のアプリケーションサーフェスとなります。Nokia と SoftBank は、すでに収益化ロジックの一つのバージョンを実証しています：
「Nokia と SoftBank は、余剰の AI-RAN コンピュート容量を利用してサードパーティの AI タスクを実行できることを実証しました。この統合は、RAN を AI 対応プラットフォームに変革し、接続性を超えた新しい AI サービスと収益源を提供するための重要なステップです。」
Elisa の COO である Sami Komulainen 氏は、より長期的な弧をうまく表現しました：
「AI-RAN は、エンドツーエンドのネットワークパフォーマンスを最適化し、サービス品質を向上させ、AI ネイティブな 6G へと進み、将来的にはエージェンティック、ロボティック、そして最終的にはフィジカル AI を実現するための重要なイネーブラーです。」
Nokia は、実際の実証ポイント、信頼できる設置ベースの橋渡し、そしてアーキテクチャがこの方向に進み続ければ経済的に意味を持つようになる十分なサポートインフラを備えたテーマへのエクスポージャーを提供します。短期的な upside は光通信、IP、および RAN ソフトウェア用 AI にあります。長期的なオプションは、通信フットプリントがどのようなものになり得るかにあります。ストーリーが展開するにつれて、両方とも持ち続ける価値があります。
提供される情報は情報提供のみを目的としており、投資アドバイス、推奨、または証券の売買の申し出を構成するものではありません。著者は言及された証券のポジションを保有している可能性があります。読者はご自身でデューデリジェンスを行い、投資判断を下す前にファイナンシャルアドバイザーに相談する必要があります。
