Se você investe em $NOK, precisa ler isto.
Se você tem interesse em robótica, IA Física, IA de borda (edge AI), precisa ler isto.
Mas antes de fazer isso, por favor, 'marque como favorito' e compartilhe.
Na teleconferência de resultados da $NVDA hoje:
"No futuro, toda estação base, toda rede de rádio se tornará uma rede de rádio alimentada por IA."
Acabei de publicar um artigo no Substack analisando as implicações dessa afirmação.
Você pode lê-lo aqui:
https://cruxcapitalgroup.substack.com/p/nvidia-just-told-us-something-important?r=6so16n
Mas, primeiro, vamos dar um passo atrás...
Escrevi um artigo sobre AI RAN há 6 semanas e quero compartilhá-lo na íntegra agora.
Aproveite!
Quando pensamos em Infraestrutura de IA, tendemos a pensar em data centers gigantes cheios de GPUs, hyperscalers gastando dezenas de bilhões de dólares, uma corrida para adicionar mais energia, mais fibra e mais capacidade dentro e entre os campi.
E estamos certos! Mas essa não é a imagem completa.
A IA está puxando a inteligência para mais perto de onde os dados são criados e onde as decisões precisam acontecer rapidamente. Câmeras, robôs, fábricas, máquinas conectadas, sistemas autônomos, vídeo ao vivo, o mundo físico de forma mais ampla. Uma vez que isso acontece, a rede ao redor do data center se torna mais importante. E quando essa rede se torna mais importante, a infraestrutura de telecomunicações começa a parecer uma superfície de computação viável.
Uma das coisas em que tenho investido tempo ultimamente está fora da conversa usual sobre hyperscalers e óptica, mas pode se tornar um contribuidor significativo para a expansão da IA ao longo do tempo. Ela está dentro da infraestrutura de telecomunicações, toca a camada de rádio e, cada vez mais, se conecta de volta à história mais ampla de óptica, transporte e computação à medida que a IA se torna mais distribuída.
É também uma das razões pelas quais acho que a Nokia é um investimento muito interessante. A maioria das análises se concentra em telecomunicações, orçamentos de operadoras, reestruturação e, só recentemente, no potencial da óptica após a Infinera. Há outra camada se formando aqui e, embora ainda seja cedo, os pontos de prova estão ficando mais concretos rapidamente.
O que quero fazer neste artigo é detalhar o que isso realmente é, o que é comercialmente fundamentado hoje versus o que ainda é arquitetural, como testes recentes de operadoras mudaram minha visão sobre a curva de maturidade e por que o lado óptico e de transporte da história pode ter tanto peso quanto o lado do rádio no curto prazo.
Do que estou falando?
A Rede de Acesso por Rádio (RAN) é a parte do sistema celular que conecta seu telefone ou dispositivo à rede mais ampla. Rádios, sites de células, funções de banda base e o software que gerencia essas conexões sem fio residem aqui. É também uma das peças de infraestrutura mais fisicamente distribuídas do mundo. As operadoras de telecomunicações já possuem sites espalhados por cidades, corredores industriais, áreas suburbanas e regiões remotas, com energia, transporte, hardware e equipes operacionais ligadas a esses locais.
Trazer a IA para essa infraestrutura é uma proposta muito diferente de construir outro campus de IA centralizado. Um modelo concentra a computação em alguns locais gigantes. O outro tenta tornar uma rede distribuída mais inteligente, mais adaptável e, eventualmente, mais monetizável. Essa distinção é o cerne do que o AI-RAN está tentando fazer.
Três ideias
Na verdade, estamos falando de três aspectos aqui. Eles são relacionados, mas têm prazos e implicações de investimento diferentes.
O primeiro é IA para RAN. Usar IA para melhorar a operação da rede de rádio. Coisas como otimização de tráfego, gerenciamento de energia, melhor agendamento, detecção mais rápida de problemas, melhor uso do espectro e operações mais autônomas. Software que faz uma rede sem fio complicada funcionar melhor com menos trabalho manual. O incentivo já existe porque essas redes são caras, operacionalmente pesadas e cada vez mais estressadas pelo crescimento do tráfego. Esta é a parte mais comercialmente fundamentada da história hoje e a mais fácil para as operadoras justificarem, pois a proposta de valor é direta: menores custos, melhor desempenho e menos intervenção manual no dia a dia.
O segundo é IA e RAN. Em vez de tratar as cargas de trabalho de rádio e de IA como universos separados, esta abordagem as coloca na mesma plataforma de computação subjacente. Os sites de telecomunicações já possuem infraestrutura distribuída. Se esses sites puderem lidar com funções sem fio e cargas de trabalho de IA simultaneamente, a própria infraestrutura de rede se torna mais valiosa estrategicamente. É aqui que o ângulo da NVIDIA se torna relevante e onde os pontos de prova estão começando a se acumular. A ideia central é que o mesmo site físico de telecomunicações pode começar a fazer dois trabalhos ao mesmo tempo: operar a rede móvel e executar computação de IA. Essa é uma maneira fundamentalmente diferente de pensar sobre o valor de um site de torre.
O terceiro é IA na RAN. É aqui que a borda da telecomunicação se torna um lugar onde aplicações reais de IA são executadas, como visão computacional, robótica, automação industrial, inferência de vídeo em tempo real, IA física e serviços de baixa latência que se beneficiam do processamento mais próximo de onde os dados se originam. Esta é a versão que parece a maior e provavelmente é a maior se amadurecer. Também carrega a menor visibilidade de receita de curto prazo das três. É aqui que a rede de telecomunicações começa a se parecer menos com infraestrutura de comunicação e mais com uma plataforma de aplicativos. Se desenvolver como os otimistas esperam, as operadoras estarão vendendo acesso à computação local perto do mundo físico juntamente com a conectividade, o que é um modelo de negócios fundamentalmente expandido construído na mesma infraestrutura física.
Vale a pena entender todos os três.
Por que a Nokia pertence a esta história
A Nokia está abordando o AI-RAN de dentro. Ela já possui a pilha de rádio, os relacionamentos com operadoras e a base de infraestrutura instalada que lhe dão um caminho crível para a categoria. O AI-RAN é adotado por meio de relacionamentos existentes com fornecedores, capacitação gradual de software, hardware compatível com versões futuras e confiança da operadora, e a Nokia já está dentro de todas essas condições.
Vamos ouvir diretamente da fonte.
O comentário sobre o AirScale de Hotard é uma das linhas mais importantes de toda a história.
"Se você comprar uma plataforma AirScale hoje, ela será atualizável para AI RAN assim que lançarmos essa plataforma. E então esse é o tipo de oportunidade em que tomar a decisão de investimento agora e ter clareza agora como operadora, achamos que é particularmente importante."
As operadoras relutam em gastar pesadamente na plataforma de rádio de hoje se uma substituição completa for necessária alguns anos depois. A Nokia está dizendo a elas que a transição pode acontecer gradualmente, o que torna a experimentação mais realista e reduz o atrito em torno da implantação. Ronnie Vasishta, da NVIDIA, enquadrou a mudança mais ampla em termos semelhantes:
"Em vez de atualizar redes em grandes ciclos pesados de hardware, agora temos a oportunidade de construí-las como sistemas totalmente orientados por software. Ao executar IA e redes de acesso por rádio na mesma plataforma de computação acelerada, garantimos que a rede atenda às necessidades do negócio, e não o contrário."
Hotard também descreveu onde a categoria se encontra comercialmente:
"O AI-RAN transforma a RAN em uma plataforma orientada por software otimizada para IA, e com a NVIDIA e um ecossistema crescente de parceiros, estamos progredindo da validação para a implantação comercial."
A Nokia já tem a posição instalada, o roteiro de produtos e o diálogo com as operadoras para mover isso do conceito para algo mais comercialmente durável ao longo do tempo.
Por que isso vai além da camada de rádio
Se as cargas de trabalho de IA se tornarem mais distribuídas, se os sites de telecomunicações começarem a carregar mais inteligência e se a borda da rede começar a se comportar mais como uma superfície de computação, a rede ao redor também se torna mais importante. Transporte, roteamento, capacidade óptica e a capacidade física de mover mais dados entre a borda, a nuvem e tudo mais são puxados para essa mudança. O AI-RAN começa na camada de rádio e a arquitetura ao redor o segue.
David Heard, da Nokia, na OFC:
"especialmente hyperscalers e players de neocloud e agora até mesmo na rede de longa distância com provedores de serviços e empresas de missão crítica, eles estão comprando roteiro porque estão fazendo planos, estão comprando data centers. Eles estão comprando instalações. Eles estão planejando HVAC agora."
Hotard vinculou a expansão óptica e de IP à mesma dinâmica na teleconferência do 4º trimestre:
"estes não são mais os sistemas de computação em nuvem que foram construídos nos últimos 10 a 15 anos. Estes são supercomputadores de IA, e supercomputadores de IA precisam de maior largura de banda, conectividade mais rica. E agora estamos vendo a tecnologia óptica entrar neles e integrar e conectar em rede."
Rob Shore, chefe de marketing óptico da Nokia, descreveu a mudança na forma como os clientes estão pensando sobre a inovação óptica:
"Historicamente, estivemos focados por mais de 30 anos na indústria em construir mecanismos especificamente focados em maximizar a capacidade por fibra. Esta geração é a primeira geração em que realmente mudamos. Eles querem soluções mais otimizadas em termos de custo e energia."
Esse é o contexto pelo qual a exposição mais ampla de rede da Nokia pertence a este artigo. Uma arquitetura de IA mais distribuída requer a infraestrutura de transporte e óptica capaz de suportar inteligência mais distribuída. A camada de rádio e a subcamada de rede estão sendo puxadas para frente juntas.
O que é investível?
Separar o curto prazo do longo prazo é a maneira mais clara de enquadrar isso.
A parte mais comercialmente fundamentada do tema hoje é a IA para RAN. Operações mais inteligentes, menor carga manual, melhor otimização, gêmeos digitais e software que ajuda as operadoras a gerenciar suas redes de forma mais eficiente. Hotard deu um dos pontos de prova mais claros na teleconferência do 4º trimestre:
"Lançamos dois novos produtos no trimestre, incluindo nossa solução de IA agentica para gerenciamento de automação orientada a eventos, que reduz o tempo de inatividade da rede em 96%."
O valor econômico é direto e as operadoras podem justificá-lo imediatamente. Melhor desempenho da rede e menor complexidade operacional com uma linha clara para economia de custos.
IA e RAN é a próxima camada. Infraestrutura compartilhada, testes ao vivo com operadoras e implantação gradual por meio de plataformas compatíveis com versões futuras estão tornando a história mais crível. Um teste da T-Mobile é o ponto de prova mais claro:
"O teste demonstrou processamento simultâneo de IA e RAN em um único servidor NVIDIA Grace Hopper 200 usando cargas de trabalho AI-RAN aceleradas, destacando a capacidade de combinar funções avançadas de rede de acesso por rádio com aplicações de IA em uma plataforma de computação acelerada compartilhada."
O resultado da Indosat adicionou outra confirmação em ambiente real:
"Este marco prova que as cargas de trabalho de IA e RAN podem ser executadas simultaneamente em infraestrutura de GPU compartilhada em um ambiente de operadora ao vivo, abrindo caminho para inteligência de IA distribuída que torna as redes 5G mais eficientes, inteligentes e sustentáveis."
Esta ainda é uma categoria em desenvolvimento, em vez de um motor de receita em escala total, embora os pontos de prova estejam se acumulando mais rápido do que a maioria esperava.
IA na RAN é o potencial de alta de prazo mais longo, onde a borda da telecomunicação se torna uma verdadeira superfície de aplicação para IA física, visão computacional, robótica, automação industrial e inferência de baixa latência. A Nokia e a SoftBank já demonstraram uma versão da lógica de monetização:
"A Nokia e a SoftBank demonstraram como a capacidade de computação AI-RAN ociosa pode ser usada para executar tarefas de IA de terceiros. Esta integração marca um passo fundamental na transformação da RAN em uma plataforma habilitada para IA, capaz de entregar novos serviços de IA e fluxos de receita além da conectividade."
O COO da Elisa, Sami Komulainen, enquadrou bem o arco mais longo:
"O AI-RAN é um habilitador chave para otimizar o desempenho da rede de ponta a ponta, melhorar a qualidade do serviço e avançar em direção ao 6G nativo de IA, bem como à futura IA agentica, robótica e, em última análise, física."
A Nokia nos dá exposição a um tema com pontos de prova reais, uma ponte crível de base instalada e infraestrutura de suporte suficiente para se tornar economicamente significativa se a arquitetura continuar se movendo nessa direção. O potencial de alta de curto prazo reside em software óptico, IP e IA para RAN. A opção de longo prazo reside no que a infraestrutura de telecomunicações pode se tornar. Ambos valem a pena manter à medida que a história se desenvolve.
As informações fornecidas são apenas para fins informativos e não constituem aconselhamento de investimento, uma recomendação ou uma oferta de compra ou venda de quaisquer valores mobiliários. O autor pode manter uma posição nos valores mobiliários mencionados. Os leitores devem conduzir sua própria due diligence e consultar um consultor financeiro antes de tomar decisões de investimento.
