Телеком-операторы строят ИИ-стратегию на открытых моделях: 89% считают open source важным

Что изменилось: 89% операторов делают ставку на открытые модели

Телеком-операторы всё чаще строят ИИ-стратегию на открытых моделях. По данным отчёта NVIDIA State of AI in Telecommunications, 89% респондентов называют открытые модели и ПО важными для ИИ-стратегии компании. Причины выходят за рамки экономии: речь о доверии, контроле и адаптации ИИ под критичные нагрузки — от автономных сетей до обслуживания клиентов.

Пять причин стратегической ценности open models для телекома

1. Доступ к передовому интеллекту при меньших затратах: закрытые модели можно оставить для задач, где они дают максимальную отдачу.
2. Поддержка телеком-специфичной кастомизации: открытые веса и рецепты обучения позволяют дообучать модели на данных сети, клиентов и отрасли.
3. Доверенный ИИ: операторы получают больше видимости и контроля над артефактами и поведением модели, что упрощает оценку, адаптацию и управление в соответствии с регуляторикой и бизнес-политиками.
4. Гибкое и безопасное развёртывание: модели можно масштабировать и оптимизировать под публичные облака, приватную инфраструктуру и периферию.
5. Новые услуги: операторы могут хостить и дообучать открытые модели, чтобы предлагать локально адаптированный ИИ бизнесу и госсектору.

Как операторы оценивают открытые и закрытые модели

NVIDIA Nemotron: открытая основа, настроенная под телеком

Семейство открытых моделей NVIDIA Nemotron даёт передовую производительность в рассуждениях, оптимизированную под агентные workflow, а также речевые возможности для голосовых приложений. Модели поставляются с открытыми весами, данными обучения и рецептами. По данным независимых бенчмарков, таких как Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, ведущие открытые модели становятся всё более конкурентоспособными в сложных задачах рассуждения, программирования, научных и агентных нагрузках.

Кейс SoftBank: Large Telecom Model на открытых моделях

SoftBank Corp. показывает, как оператор может использовать открытые модели как основу для развития телеком-специфичных ИИ-возможностей. «Открытые модели позволяют SoftBank Corp. опираться на быстрый прогресс глобальных фундаментальных моделей, применяя накопленные за многие годы знания о сети и операционный опыт», — отметил Раджив Кудли, principal fellow SoftBank Corp. и старший вице-президент SB Telecom America. По его словам, компания широко использует открытые основы, включая модели NVIDIA Nemotron, для разработки своей SoftBank Large Telecom Model и её постоянного совершенствования под задачи сетевых операций, проектирования и общего управления.

Nemotron 3 Large Telco Model: 30 млрд параметров для телеком-задач

NVIDIA представила 30-миллиардную модель Nemotron 3 Large Telco Model (LTM), дообученную компанией AdaptKey на открытых телеком-датасетах для повышения точности в отраслевых задачах. Операторы получают открытый baseline, который понимает телеком-терминологию и умеет рассуждать в рабочих процессах — например, при конфигурации сети и триаже клиентских инцидентов.

Рецепт тонкой настройки: NeMo и данные оператора

Чтобы помочь операторам адаптировать Nemotron 3 LTM и другие открытые модели на собственных операционных данных, NVIDIA выпустила полный рецепт, описывающий сквозной пайплайн тонкой настройки под конкретные сети, клиентов и процедуры оператора с использованием открытых библиотек NVIDIA NeMo.

От модели к продакшену: пайплайны данных и агентные workflow

Открытые модели — критичный строительный блок, но для безопасного вывода автономных телеком-операций в продакшен нужны не только модели. Операторам требуются пайплайны, которые готовят и защищают данные для тонкой настройки: анонимизируют чувствительные записи и генерируют синтетические датасеты с сохранением приватности. Также нужна платформа, превращающая открытые модели в управляемые автономные агентные workflow. NVIDIA предлагает такую сквозную платформу на базе NVIDIA AI Enterprise и NVIDIA Agent Toolkit — от пайплайнов данных и открытых моделей до оркестрации агентов, безопасных сред исполнения и симуляции.

Позиция AT&T: подбор модели под нагрузку, а не одна модель для всего

Для AT&T ценность выбора модели заключается в том, чтобы сделать эту гибкость операционной и согласованной с бизнес-приоритетами. «В AT&T мы считаем, что будущее ИИ — не в выборе одной модели; речь о разумном подборе под каждую нагрузку комбинации производительности, стоимости и контроля, — сказал Энди Маркус, chief data and AI officer AT&T. — Открытые модели важны для этого подхода, и вместе с NVIDIA мы можем вывести стратегию выбора модели в продакшен с масштабом, надёжностью и управляемостью, которые требует бизнес».

Локальный ИИ-суверенитет: кейс Indosat и Sahabat-AI

Когда операторы строят ИИ-инфраструктуру в русле национальных ИИ-стратегий, открытые модели дают основу для услуг, адаптированных под локальные языки, отрасли, регуляторику и требования к управлению данными. Indosat Ooredoo Hutchison, один из крупнейших операторов Индонезии, развивает семейство открытых моделей Sahabat-AI, отражающее язык и культуру страны. «Для таких стран, как Индонезия, ценность открытых моделей выходит за рамки доступа к мощному ИИ. Речь об адаптации этого интеллекта к нашему языку, культуре, данным и реальным потребностям, — сказал Чираг Сукхадиа, chief data and AI officer Indosat Ooredoo Hutchison. — Sahabat-AI воплощает это на практике, используя открытые модели как основу для ИИ, который понимает Индонезию и может развиваться для локальных приложений».

Итоги: как оператору начать с открытых моделей

• Определите нагрузки, где открытые модели дают максимальную отдачу, а закрытые стоит оставить для точечных задач.
• Подготовьте данные: анонимизация чувствительных записей и генерация приватных синтетических датасетов.
• Выберите открытую основу — например, Nemotron — и воспользуйтесь рецептом тонкой настройки на NeMo.
• Спланируйте развёртывание: облако, приватная инфраструктура или периферия в зависимости от требований.
• Выстройте управление и соответствие регуляторике до вывода агентных workflow в продакшен.