Компания Ookla представила отчет о готовности мобильных сетей 5G к растущей нагрузке со стороны ИИ-сервисов. Анализ основан на данных Speedtest Intelligence по 86 операторам на 22 развитых и развивающихся рынках Северной Америки, Европы, Азиатско-Тихоокеанского региона, Ближнего Востока и Латинской Америки.

Авторы сопоставили возможности сетей с требованиями разных ИИ-сценариев — от текстовых и голосовых моделей до мультимодальных приложений, дополненной реальности, генерации видео и автономных агентов. В отчете рассматриваются скорость передачи данных от пользователя, базовая задержка и ее ухудшение под нагрузкой.

Ключевые выводы:

• как отмечают авторы отчета, существующая инфраструктура 5G в целом справляется с текстовыми ИИ-сервисами, но не соответствует требованиям более сложных сценариев — разговорного ИИ, дополненной реальности, постоянной обработки видео и сенсорных данных. Целевую задержку менее 50 мс для текстовых LLM обеспечивают 18 из 22 рынков, менее 40 мс для голосового ИИ — 13 рынков, тогда как уровня менее 10 мс для AR не достигает ни один рынок;
• лучшие показатели задержки продемонстрировали Сингапур, ОАЭ, Малайзия, Финляндия и Австралия — от 24,6 мс до 33,7 мс. При этом авторы подчеркивают, что эти страны не являются безусловными лидерами по скорости скачивания;
• по приведенному в отчете прогнозу, объем создаваемого ИИ сетевого трафика будет расти и к 2031 году может превысить объем традиционного трафика. Однако, как отмечают авторы материала, проблема заключается не только в его количестве. ИИ-трафик сильнее нагружает исходящий канал, часто поддерживает постоянные соединения и возникает менее предсказуемыми всплесками;
• нагрузка на сети увеличивается не только из-за роста числа пользователей, но и из-за усложнения каждого взаимодействия с ИИ, поясняют в Ookla. В 2025 году число сессий в генеративных ИИ-приложениях превысило 1 трлн, а средняя длина пользовательского запроса с начала 2024 до конца 2025 года выросла примерно в четыре раза — с 1,5 тыс. до более чем 6 тыс. токенов. Длина ответов моделей за тот же период почти утроилась;
• в материале подчеркивается, что структура ИИ-трафика существенно отличается от той, под которую проектировались мобильные сети. Для обычного мобильного трафика характерно соотношение около 10% на отдачу и 90% на загрузку, тогда как у текстовых LLM доля исходящего трафика составляет примерно 29%, у голосового и агентного ИИ приближается к 50%, а у AR и мультимодальных систем — примерно к 40%;
• распределение пропускной способности в пользу исходящего канала остается самым широким и устойчивым пробелом. Типичный оператор отводит на передачу данных от пользователя только около 10% общей пропускной способности, менее половины операторов обеспечивают целевые 20 Мбит/с для AR и мультимодального ИИ, а в 12 из 22 рынков доля исходящего канала с 2023 года сократилась или не изменилась;
• на уровне медианных показателей все 22 исследованных рынка обеспечивают минимальную скорость отдачи для текстовых LLM, голосового и агентного ИИ, а также ИИ-видео. Ограничение возникает при переходе к AR и мультимодальному ИИ. Целевого показателя в 20 Мбит/с достигают только десять рынков;
• при одновременной оценке скорости отдачи и задержки требованиям текстовых LLM и агентного ИИ соответствуют 65 из 86 операторов, требованиям разговорного ИИ — 46. Совокупные требования AR и мультимодального ИИ не выполняет ни один оператор. При этом чаще ограничением становится высокая задержка, а не недостаточная скорость передачи данных;
• в обычных условиях задержка большинства сетей остается приемлемой, но под высокой нагрузкой резко возрастает. Коэффициент ухудшения составляет от 3,7 раза в Великобритании и Индонезии до 11,4 раза в Таиланде. Поэтому хорошие показатели при нормальной нагрузке не гарантируют, что сеть сохранит качество при перегрузке;
• различия в устойчивости сетей наблюдаются не только между странами, но и между операторами одного рынка. Авторы отмечают, что разрыв внутри одной страны может быть сопоставим с различиями между рынками.

Расскажите знакомым: