Booz Allen によって提供
AI-RAN（人工知能無線アクセス・ネットワーク）とは、無線インフラに何ができるのかを再構築する試みです。ネットワークをデータの受動的な通り道として扱うのではなく、AI-RANはそれを能動的な計算レイヤーへと変えます。センサーであり、計算ファブリックであり、物理的なオペレーションのための制御プレーンでもある——それらが1つに統合されています。この変化は、製造や物流からヘルスケア、スマートなインフラに至るまで、幅広い業界に大きな影響を及ぼします。
VentureBeatは、この変革の中心にいる2人のリーダーに話を聞きました。Booz Allenのシニア・バイス・プレジデントであるChris Christou、Cerberus Operations Supply Chain Fundのマネージング・ディレクターであるShervin Geramiです。
「AI-RANは、5G、そして最終的には6Gネットワークをエンタープライズへ拡張するという約束をもたらし得ます」とChristou氏は述べました。「エッジで推論をホストして、新しい種類のAI——特に、スマート製造やスマート倉庫といったスマート製造・自律タイプのユースケース——を可能にできるプラットフォームであることを証明することで、業務をより効率的かつ効果的にすることができます。」
「AI-RANは、企業がプロセスをデジタル化するところから、それを自律的に稼働させるところへ移行できるようにします」とGerami氏は付け加えました。「企業の投資がAI-RANをネットワークのアップグレードとして捉えるべきではありません。これは、物理産業のためのオペレーティングシステムです。」
RAN向けAI、RAN上のAI、そしてAIとRANの違い
RAN向けAI（AI for RAN）、RAN上のAI（AI on RAN）、そしてAIとRAN（AI and RAN）の違いは極めて重要です。AI on RANは、RANに統合されたエッジ・コンピュート基盤上で企業のAIワークロードを実行し、コンピュータビジョン、ロボティクス、ローカルなLLM推論といったリアルタイムのアプリケーションを可能にします。
AI and RANは、より深い収束——ネットワークがAIネイティブとして設計され、AIワークロードと無線インフラが、協調された分散システムとして一体で設計・アーキテクチャされる——を指します。この段階では、RANはトランスポート・レイヤーから、AI経済を支える基盤レイヤーへと進化します。
「これが変革の部分です」とGerami氏は述べました。「ネットワークとともにアプリケーションを共同で設計することになります。すると、アプリケーションはネットワークの状態を知り、ネットワークはアプリケーションの意図を理解します。RAN向けAIはコストを節約します。RAN上のAIは能力を追加します。そしてAIとRANを組み合わせることで、まったく新しいビジネスモデルが生まれます。」
こうしたレイヤー構造こそが、AI-RANを単なる既存の無線技術の漸進的な進化以上のものにしており、結果として、クラウドコンピューティングがこれまで担ってきた領域であるような、開発者エコシステムやアプリケーション革新をネットワークに開く“プラットフォームの転換”を実現します。
ISACがどのようにネットワークをセンサーに変えるか
統合センシング＆通信（ISAC）は、インフラの中核です。ネットワークはセンサーになります。つまり、統合されたインフラが、環境を同時に通信しつつセンシングし、さらにエッジ上でアルゴリズムやアプリケーションをホストするという形で、一体として機能するのです。ドローン検知、歩行者の安全、自動車のセンシングを可能にし、そして最終的には、さらに革新的なユースケースにもつながります。
ISACと「センサーとしてのネットワーク」という提案価値については明確だ、とGerami氏は言います。現在、組織は状況認識（situational awareness）を得るために、複数の個別システムに依存しています。カメラ、レーダー、資産トラッカー、モーションセンサーなどです。それぞれが、保守の負担、統合のオーバーヘッド、ベンダーとの関係といった独自の課題を伴います。ISACには、それらの多くの機能をネットワーク内でネイティブに担える可能性があります。
「ISACを使えば、工場や病院の中で、サブメートル精度で資産追跡ができます」と彼は説明しました。「移動パターン、周囲の侵入（ペリメータ侵害）、異常を検知できます。スマートビルは、在室状況に応じたHVAC（空調）やエネルギー最適化を備えることができます。」
AI-RANがどのようにエッジAIと推論からミリ秒を削るか
AI-RANによって、エッジAIと低遅延の推論は、リアルタイムのロボティクス管理、即時の品質検査、予知保全といったユースケースで“強化”されます。クラウドとエッジの間にある遅延のギャップが、動くシステムと動かないシステムを分ける——そうしたアプリケーションがここにあります。
「エッジAIが効いてくるのは、クラウドが秒単位で行うのに対して、数ミリ秒単位でオペレーションを動かす点です」とGerami氏は説明しました。
推論の分割（split inference）も、状況を変え得るとChristou氏は言います。
「処理をデバイス側で行う必要があるユースケースがたくさんあり、その場合、デバイスは高価になり、電力をより多く消費します」と彼は語りました。「しかし今度は、それをローカルのAI-RANスタックへオフロードする可能性が出てきます。さらに、推論の分割のような考え方にまで踏み込めます。つまり、デバイス上で推論の一部を行い、AI-RANスタック上で一部を行い、クラウド上で一部を行う——必要なユースケースと、要求される処理の時間スケールに応じて、最適な形で振り分けられるのです。」
AI-RANへの投資のタイミングが今重要な理由
AI-RANへの投資には、非常に狭く、かつ戦略的に極めて重要なタイムウィンドウがある、とGermani氏とChristou氏はいずれも述べました。
「5Gインフラはすでに展開されており、ほぼ完成の域に近づきつつあります。6Gの標準はまだ確定していません」とGerami氏は説明しました。「これはAI-RANが入ってくるためのアーキテクチャ上の“節目”です。RANが通信事業者（telco）中心の設計だけになってしまうことを避ける余地を作ります。そして、企業がそのアプリケーションの共同創造者になり、そのネットワーク・インフラが生み出す収益と価値の生成者になることを可能にします。」
歴史的に、エンタープライズITは無線の標準を“消費”してきたのであって、それを“形作る”側ではありませんでした。ソフトウェア定義、クラウドネイティブ、コンテナ化されたコンポーネントを土台にしたAI-RANのオープンなアーキテクチャは、この標準化の力学を変えます。
「以前の無線業界では、サイクルが非常に長いものでした。ところが今は、導入を進め、実際に展開し、早期のパイロットを行い、その後に技術がどう機能するかを見ていく流れが見えています」とChristou氏は言いました。同時に並行して、標準の定義を始めることもできます。標準がどのような形になるかに影響を与えるのに役立つ、“実地での実装経験”が得られるからです。」
そして参入の入口は手の届くものだ、とGerami氏は付け加えました。
「参入障壁は非常に低いです」と彼は言いました。「今はすべてコードベースで、すべてソフトウェアです。ソフトウェアをダウンロードするのと大差ありません。Nvidiaのボックスを用意して、それを無線とともにデプロイできるのです。」
革新的なAIユースケースの未来はなぜAI-RANなのか
「私たちはAI-RANを、本当にイノベーションを推進するオープンなアーキテクチャとして見ています」とGerami氏は述べました。「これはイノベーションのための“フライホイール（加速装置）”です。あらゆるものをマイクロサービスにし、オープンなネイティブ、クラウドネイティブにして、パートナーが垂直領域のAIアプリを作れるようにしたいのです。業界では今、AIをどのように効果的に採用できるか、そしてそれが自律性やロボティクスをどう実現するかに強い関心が集まっています。これは、そうしたユースケースの一部を実現するのに役立つ基盤となるピースの一つです。未来は、“物理的な推論”を自分たちが所有することにあります。」
「業界では今、AIをどのように効果的に採用できるか、そしてそれが自律性やロボティクスをどう実現するかに強い関心が集まっています」とChristou氏は述べました。「これは、そうしたユースケースの一部を実現するのに役立つ基盤となるピースの一つです。」
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