Sóng AI
Writer
Báo cáo năm 2025 của GSMA Intelligence khẳng định các nhà mạng đang bước vào "kỷ nguyên AI di động", trong đó AI không chỉ tối ưu hóa mạng mà còn trở thành nguồn doanh thu mới thông qua dịch vụ AI cho khách hàng và doanh nghiệp.
ChatGPT và các đối thủ như DeepSeek đã đạt hàng trăm triệu người dùng trong thời gian ngắn, thể hiện sức hút khổng lồ của AI tạo sinh. DeepSeek R1 đạt 125 triệu người dùng chỉ trong tháng 1/2025, tăng 100 triệu trong 1 tuần.
Các khoản đầu tư vào AI bùng nổ: OpenAI huy động 6,6 tỷ USD, xAI 6 tỷ USD, Anthropic 4 tỷ USD, và Nvidia trở thành công ty có giá trị cao thứ hai thế giới nhờ nhu cầu chip AI.
Nhà mạng đang áp dụng AI vào chăm sóc khách hàng (chatbot), tối ưu hóa mạng (AI vận hành), và phát triển dịch vụ mới như GPU-as-a-service (GPUaaS). Số lượng nhà mạng triển khai AI tạo sinh tăng gấp 4 lần từ 2023 đến 2024.
Các rào cản khi triển khai AI gồm: bảo mật mạng (49%), quyền riêng tư dữ liệu (41%), thiếu nhân lực (38%) và hạ tầng CNTT chưa sẵn sàng (34%).
AI tạo ra nhu cầu mới về mạng: Tốc độ, băng thông, độ trễ thấp, và dung lượng uplink mạnh là tối quan trọng khi dữ liệu từ AI đa phương thức, thiết bị IoT và người dùng ngày càng nhiều. Ví dụ: AI xử lý ảnh yêu cầu uplink 60 Mbps cho ảnh 1080p.
Nội dung do người dùng tạo (UGC) được hỗ trợ AI sẽ làm bùng nổ lưu lượng mạng, đặc biệt là từ mạng xã hội – vốn chiếm 2/3 lưu lượng downlink và 1/4 uplink toàn cầu.
Đa dạng lưu lượng (traffic diversity 2.0) sẽ tăng mạnh với các trường hợp sử dụng như robot, digital twins, AI agents, và các trợ lý AI hội thoại. AI sẽ được nhúng vào hầu hết thiết bị và dịch vụ di động.
Doanh nghiệp là điểm tăng trưởng doanh thu then chốt. AI là ưu tiên đầu tư số 1 trong giai đoạn 2024–2030, vượt qua cả kết nối di động và đám mây. Đầu tư AI doanh nghiệp tăng 500% trong 2024. Nhà mạng như Vodafone và Telenor đã cung cấp dịch vụ AI cho doanh nghiệp.
Mạng cần đáp ứng yêu cầu khắt khe của AI như: độ trễ thấp (manufacturing), độ phủ cao (logistics), bảo mật (fraud detection), hiệu quả chi phí (pin, băng thông), và độ tin cậy cao (dịch vụ khách hàng).
5G-Advanced là bước tiến chiến lược, hỗ trợ tốt uplink/downlink, slicing, IoT quy mô lớn, và tiết kiệm năng lượng. Công nghệ RedCap và passive IoT giúp giảm chi phí thu thập dữ liệu thực tế để tạo twin kỹ thuật số.
AI thúc đẩy tự động hóa mạng, đặc biệt trong RAN – chiếm tới 75% tiêu thụ điện mạng. Giải pháp RAN thông minh từ Huawei, ví dụ, tăng 30% hiệu suất sửa lỗi và tiết kiệm 720 giờ đào tạo/kỹ sư.
AI sẽ chạy phân tán: từ cloud, edge, đến thiết bị. Edge AI ngày càng cần thiết vì yêu cầu độ trễ thấp, dữ liệu nhạy cảm, tiết kiệm năng lượng, chi phí đám mây, và độ bền vận hành. Yêu cầu sự phối hợp chặt chẽ giữa cloud - edge - device.
Báo cáo GSMA 2025 cho thấy nhà mạng đang bước vào kỷ nguyên AI di động với tăng trưởng dữ liệu vượt mốc 5.000 triệu TB vào 2030, AI hỗ trợ tới 90% ứng dụng di động, và đầu tư AI doanh nghiệp tăng 500%. Các xu hướng then chốt gồm: AI phân tán (edge/cloud/device), tối ưu hóa RAN, và triển khai 5G-Advanced để đáp ứng yêu cầu về tốc độ, độ trễ và băng thông uplink. AI không chỉ thay đổi cách mạng hoạt động mà còn là động lực doanh thu chiến lược mới.The mobile AI era: what it means for mobile networks | GSMA Intelligence
GSMA Intelligence is the definitive source of data and analysis for the mobile industry and beyond, covering all operators across the globe.
#GSMA
Các xu hướng then chốt về AI trong viễn thông di động
1. AI tạo sinh trở thành trung tâm của chiến lược nhà mạng
Trước đây, AI chủ yếu được dùng để tự động hóa và tối ưu hóa mạng, như điều chỉnh RAN, phát hiện lỗi, hỗ trợ chăm sóc khách hàng.
Từ năm 2023–2025, nhà mạng chuyển trọng tâm sang AI tạo sinh (GenAI) để mở rộng dịch vụ B2B như cung cấp GPUaaS, hỗ trợ doanh nghiệp huấn luyện mô hình AI, và trở thành kênh phân phối giải pháp từ các công ty AI lớn như Microsoft, Anthropic, v.v.
Ví dụ: Vodafone làm đối tác phân phối dịch vụ AI của Microsoft; Telenor xây dựng "AI factory" để khách hàng doanh nghiệp phát triển ứng dụng AI.
2. Sự trỗi dậy của "networks for AI" – mạng lưới để phục vụ AI
Thay vì chỉ dùng AI để phục vụ vận hành nội bộ ("AI for networks"), nhà mạng giờ đây phải đầu tư mạng lưới để hỗ trợ chính các workload AI chạy trên nền tảng viễn thông.
Các tác vụ AI như nhận diện ảnh, xử lý video, tạo nội dung đa phương tiện hay vận hành robot cần kết nối tốc độ cao, độ trễ thấp, và uplink mạnh.
Các yêu cầu này đòi hỏi nhà mạng phải tái cấu trúc hạ tầng – đặc biệt là nâng cấp mạng uplink, khả năng slicing và quản lý lưu lượng thông minh.
3. Tăng trưởng dữ liệu do AI kích hoạt
Lưu lượng dữ liệu di động sẽ tăng mạnh nhờ:
AI assistant đa phương tiện (truy vấn và phản hồi bằng video, hình ảnh, âm thanh).
AI hỗ trợ nội dung UGC: AI giúp người dùng tạo và đăng video, ảnh, livestream, làm tăng uplink.
Robot, digital twins và cảm biến IoT cung cấp dữ liệu liên tục để xử lý AI, làm bùng nổ lưu lượng dữ liệu real-time.
Dự báo đến 2025, đa số ứng dụng và nội dung trên mạng di động sẽ có AI tham gia trong quy trình tạo, xử lý hoặc truyền tải.
4. 5G-Advanced là bước tiến tối quan trọng để "nuôi" AI
5G-Advanced (3GPP Release 18+) là bản nâng cấp giữa 5G và 6G, được xem là nền tảng hạ tầng lý tưởng cho AI:
Hỗ trợ uplink MIMO, uplink carrier aggregation để xử lý nhu cầu truyền tải hình ảnh/video lên cloud.
Time-sensitive communications, enhanced slicing giúp phục vụ các ứng dụng đòi hỏi độ trễ cực thấp và độ tin cậy cao.
Công nghệ RedCap và Passive IoT giúp giảm chi phí triển khai thiết bị IoT thu thập dữ liệu cho AI.
Các nhà mạng đang hoặc sẽ triển khai 5G-Advanced như một chiến lược “tương lai hóa” mạng lưới của mình để phục vụ kỷ nguyên AI.
5. Phân tán AI: từ cloud đến edge và thiết bị
AI không còn chỉ chạy trên đám mây. Xu hướng AI phân tán (Distributed AI) cho phép xử lý tại thiết bị, edge node, gateway và mạng lõi.
Các lý do chính thúc đẩy xu hướng này:
Giảm độ trễ: xử lý AI gần người dùng hơn.
Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu: dữ liệu nhạy cảm không cần gửi lên cloud.
Tiết kiệm chi phí vận hành và năng lượng, đặc biệt trong các thiết bị pin yếu hoặc doanh nghiệp có ngân sách hạn chế.
Tuy nhiên, điều này yêu cầu nhà mạng phải đầu tư vào khả năng phối hợp cloud – edge – device, cả về phần cứng và điều phối thông minh.
6. Tự động hóa và tối ưu hóa bằng AI ở mức độ cao hơn
Từ 2021 đến 2025, AI đã thay đổi cách nhà mạng quản lý mạng. Những hệ thống AI mới giúp:
Rút ngắn 30% thời gian khắc phục sự cố.
Giảm tới 720 giờ đào tạo cho mỗi kỹ sư vận hành (O&M).
Các giải pháp như Huawei Intelligent RAN 2.0 giúp số hóa các tầng mạng, từ cell đến toàn mạng, tối ưu tài nguyên theo thời gian thực.
Việc tích hợp AI vào chính RAN (trạm gốc) giúp tự điều chỉnh công suất, phát hiện lỗi, phân bổ tài nguyên thông minh.
7. Đòi hỏi mạng thông minh và có khả năng phân biệt lưu lượng AI
Không phải tất cả tác vụ AI đều có giá trị như nhau. Một số yêu cầu độ trễ cực thấp (như xe tự hành), một số cần bảo mật cao (tài chính), trong khi số khác chỉ cần kết nối “best-effort”.
Mạng di động cần có khả năng nhận diện, phân loại và ưu tiên lưu lượng theo yêu cầu ứng dụng – còn gọi là determinism.
Việc này yêu cầu nhà mạng đầu tư mạnh vào hệ thống quan sát mạng (network visibility) và phối hợp với công cụ AI để quyết định mức phục vụ phù hợp.
Chiến lược hành động dành cho nhà mạng trong kỷ nguyên AI di động
1. Khởi động hoặc nâng cấp lên 5G-Advanced càng sớm càng tốt
Hành động: Xây dựng lộ trình triển khai 5G-Advanced hoặc tích hợp các thành phần nâng cấp của 5G-Advanced vào hạ tầng hiện tại.
Lý do:
Hỗ trợ tốt uplink (truyền dữ liệu lên) – thiết yếu với ứng dụng AI tạo sinh, robot, camera thông minh.
Tăng khả năng slicing – phục vụ từng loại AI workload theo yêu cầu khác nhau về độ trễ, bảo mật, tốc độ.
Khả năng triển khai IoT quy mô lớn với chi phí thấp (RedCap, passive IoT) – giúp thu thập dữ liệu thực tế phục vụ AI.
2. Đầu tư vào quan sát mạng và khả năng điều phối thông minh (AI + network visibility)
Hành động:
Triển khai các hệ thống thu thập, phân tích và hiển thị lưu lượng theo thời gian thực.
Tích hợp AI để gán ưu tiên, điều phối tài nguyên theo từng loại dịch vụ, thiết bị, người dùng.
Lý do:
Chỉ có thể hỗ trợ đúng mức độ cho từng loại ứng dụng AI nếu hiểu rõ hành vi và yêu cầu của chúng (determinism).
Khó có thể đầu tư “dàn đều” cho mọi tác vụ AI – cần chọn lọc và định hướng phục vụ theo giá trị.
3. Tăng cường AI cho chính mạng lưới – đặc biệt tại lớp RAN và core
Hành động:
Tích hợp AI vào tối ưu RAN: điều chỉnh công suất, tắt mở cell thông minh, quản lý tài nguyên kênh.
Dùng AI trong core để hỗ trợ tự động hóa vận hành, phát hiện lỗi, nâng cao bảo mật.
Lý do:
Tăng hiệu quả hoạt động, tiết kiệm chi phí opex/capex.
Chuẩn bị mạng lưới có đủ “trí tuệ” để hỗ trợ các tác vụ AI đến từ người dùng và doanh nghiệp.
4. Đẩy mạnh chiến lược B2B kết hợp AI – từ cung cấp hạ tầng đến giải pháp
Hành động:
Tạo dịch vụ GPUaaS, AIaaS cho doanh nghiệp phát triển mô hình riêng.
Liên kết với các công ty AI lớn để phân phối dịch vụ (Microsoft, Anthropic, Meta…).
Tạo trung tâm AI hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ dùng AI một cách đơn giản.
Lý do:
B2B là thị trường tiềm năng lớn, có nhu cầu và sẵn sàng đầu tư vào AI.
AI sẽ trở thành yếu tố cạnh tranh chính trong các ngành công nghiệp từ 2025 trở đi.
5. Đầu tư vào edge AI và điều phối AI phân tán (distributed AI orchestration)
Hành động:
Xây dựng kiến trúc mạng hỗ trợ xử lý phân tán giữa cloud – edge – thiết bị đầu cuối.
Dùng AI để xác định tác vụ nào xử lý tại đâu để tối ưu độ trễ, chi phí, năng lượng.
Lý do:
Các yêu cầu AI về độ trễ, quyền riêng tư, và hiệu suất ngày càng cao.
Phân tán là chìa khóa để tiết kiệm chi phí cloud và giảm áp lực lên mạng lõi.
6. Định hướng AI như một phần trong chiến lược ESG và tối ưu năng lượng
Hành động:
Dùng AI để tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ tại trạm gốc (RAN), đặc biệt trong giờ thấp điểm.
Triển khai cơ chế sleep mode, cắt giảm điện năng dựa vào phân tích AI theo thời gian thực.
Lý do:
AI workload sẽ rất ngốn năng lượng – cần có chiến lược kiểm soát từ đầu.
Việc này không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn tạo lợi thế trong mục tiêu phát triển bền vững (ESG).
7. Đào tạo nội bộ và thu hút nhân sự AI
Hành động:
Thiết lập chương trình đào tạo lại (reskilling) cho kỹ sư viễn thông để làm việc cùng AI.
Tuyển dụng chuyên gia AI, hợp tác với trường đại học và công ty công nghệ.
Lý do:
AI không chỉ là công nghệ mà là chuyển đổi tư duy, yêu cầu con người hiểu và kiểm soát.
Năng lực con người quyết định khả năng ứng dụng AI thành công trong ngành viễn thông.
Nguồn: Songai.vn
