Telekommunikationsanbieter bauen ihre KI-Strategien zunehmend auf offenen Modellen auf — und die Gründe gehen über reine Kostenaspekte hinaus.
Offene Modelle bieten Telekommunikationsunternehmen die Möglichkeit KI über ihre kritischsten Workloads hinweg zu vertrauen, zu kontrollieren und anzupassen — von autonomen Netzwerken bis hin zum Kundenservice.
Der aktuelle NVIDIA-Bericht zum Stand der KI in der Telekommunikation spiegelt diesen Wandel wider: 89 % der Befragten geben an, dass Open-Source-Modelle und -Software für die KI-Strategie ihres Unternehmens wichtig sind.
Für Netzbetreiber liegt der strategische Wert offener Modelle in fünf Bereichen:
- Sie erweitern den Zugang zu Intelligenz auf Spitzen-Niveau zu geringeren Kosten, sodass Betreiber geschlossene Modelle nur für die Workloads nutzen, bei denen sie den größten Mehrwert erzielen. Unabhängige Benchmarks wie der Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 zeigen, dass führende offene Modelle bei anspruchsvollen Workloads in den Bereichen Reasoning, Programmierung, Wissenschaft und agentische Anwendungen zunehmend wettbewerbsfähig werden.
- Sie unterstützen telekommunikationsspezifische Anpassungen mit Open Weights und Trainingsrezepten, die Betreiber mithilfe von Netzwerk-, Kunden- und Branchendaten für ihren eigenen Betrieb feinabstimmen können.
- Sie ermöglichen vertrauenswürdige KI , indem sie Telekommunikationsunternehmen mehr Transparenz und Kontrolle über Modellartefakte und Modellverhalten verschaffen, sodass Modelle im Einklang mit Vorschriften und Unternehmensrichtlinien bewertet, angepasst und gesteuert werden können.
- Sie ermöglichen eine flexible, sichere Bereitstellung: Teams können offene Modelle so dimensionieren und optimieren, dass sie in Public Clouds, privaten Infrastrukturen und Edge-Umgebungen ausgeführt werden können.
- Sie eröffnen Telekommunikationsunternehmen die Möglichkeit, durch das Hosting und die Feinabstimmung offener Modelle lokal angepasste KI-Services für Unternehmens- und Behördenkunden bereitzustellen.
Offene Foundation-Modelle, abgestimmt auf den Telekommunikationsbetrieb
Die NVIDIA Nemotron -Familie offener Modelle bietet eine Reasoning-Leistung auf Spitzen-Niveau, optimiert für agentische Workflows, sowie Sprachfunktionen für Sprachanwendungen – mit Open Weights , Trainingsdaten und Rezepten.
SoftBank Corp. veranschaulicht, wie ein Betreiber offene Modelle als Grundlage für die Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung seiner telekommunikationsspezifischen KI-Fähigkeiten nutzen kann.
„Offene Modelle ermöglichen es SoftBank Corp., auf den rasanten Fortschritten globaler Foundation-Modelle aufzubauen und dabei das Netzwerkwissen sowie die betriebliche Expertise einzusetzen, die wir über viele Jahre hinweg gesammelt haben“, sagte Rajeev Koodli, Principal Fellow bei SoftBank Corp. und Senior Vice President von SB Telecom America. „Bei der Entwicklung unseres SoftBank Large Telecom Model nutzen wir offene Basismodelle in großem Umfang, darunter NVIDIA Nemotron-Modelle und weitere, und entwickeln sie kontinuierlich für telekommunikationsspezifische Anwendungsfälle wie Netzwerkbetrieb, Netzwerkdesign und das Gesamtmanagement weiter.“
Darüber hinaus arbeitet NVIDIA mit Partnern zusammen, um offene Modelle zu praxisnahen Bausteinen für KI in der Telekommunikation zu machen
NVIDIA kündigte das 30 Milliarden Parameter umfassende Nemotron 3 Large Telco Model (LTM), an, das von AdaptKey mit Open-Source-Telekommunikationsdatensätzen feinabgestimmt wurde, um Genauigkeitssteigerungen bei telekommunikationsspezifischen Aufgaben zu erzielen. Damit erhalten Betreiber eine offene Ausgangsbasis, die die Fachterminologie der Telekommunikationsbranche versteht und Telekommunikations-Betriebsabläufe wie die Netzwerkkonfiguration und die Triage von Kundenvorfällen effektiv durchdenken kann.
Um Betreibern die Anpassung des Nemotron 3 LTM und anderer offener Modelle mit ihren eigenen Betriebsdaten zu erleichtern, hat NVIDIA das vollständige Rezept veröffentlicht, das die durchgängige Fine-Tuning-Pipeline zur Anpassung offener Modelle an betreiberspezifische Netzwerke, Kunden und Verfahren mithilfe der offenen Bibliotheken von NVIDIA NeMo erläutert.
Offene Modelle in Produktionsabläufe skalieren
Offene Modelle sind ein entscheidender Baustein, doch um autonome Telekommunikationsabläufe sicher in die Produktion zu überführen, sind mehr als nur Modelle erforderlich.
Für AT&T liegt der Wert der Modellwahl darin, diese Flexibilität im Einklang mit den eigenen Geschäftsprioritäten operativ nutzbar zu machen.
„Bei AT&T sind wir davon überzeugt, dass es bei der Zukunft der KI nicht darum geht, ein einzelnes Modell auszuwählen, sondern darum, jede Workload intelligent der richtigen Kombination aus Leistung, Kosten und Kontrolle zuzuordnen“, sagte Andy Markus, Chief Data Officer und Leiter für KI bei AT&T. „Offene Modelle sind für diesen Ansatz unerlässlich, und mit NVIDIA können wir diese Strategie der Modellwahl produktiv einsetzen, und zwar mit der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Governance, die unser Unternehmen erfordert.”
Betreiber benötigen Pipelines, die ihre Daten für das Fine-Tuning von Modellen vorbereiten und schützen, indem sie sensible Datensätze anonymisieren und datenschutzwahrende synthetische Datensätze generieren. Zudem benötigen sie eine Plattform, die offene Modelle in gesteuerte, autonome agentenbasierte Workflows überführen kann.
NVIDIA bietet diese End-to-End-Plattform, unterstützt durch die NVIDIA AI Enterprise Software und das NVIDIA Agent Toolkit, die Datenpipelines, offene Modelle, Agentenorchestrierung, sichere Laufzeitumgebungen und Simulation umfasst.
Gemeinsam mit einem starken Partnerökosystem, das auf jeder Ebene dieser Plattform mitentwickelt, verfügen Telekommunikationsbetreiber über einen klaren Weg, die Vorteile offener Modelle in produktionsreife KI-Workflows zu überführen.
Eine Plattform für lokale KI-Innovation schaffen
Während Telekommunikationsbetreiber auf nationale KI-Strategien abgestimmte KI-Infrastruktur aufbauen , bieten ihnen offene Modelle eine Grundlage, um KI-Dienste bereitzustellen, die auf lokale Sprachen, Branchen, Vorschriften und Anforderungen an die Data Governance zugeschnitten sind.
Betreiber in verschiedenen Ländern können offene Modelle für lokale Sprachen und branchenspezifische Anforderungen feinabstimmen. Zudem sind sie in der Lage, offene Modelle auf ihren vertrauenswürdigen Plattformen zu hosten, die Kunden direkt nutzen oder mit eigenen Daten und Anwendungen weiterentwickeln können.
Für Indosat Ooredoo Hutchison, einen der größten Telekommunikationsanbieter Indonesiens, bedeutet dies, mit der Sahabat-AI-Familie von Open-Source-Modellen eine KI zu entwickeln, die die eigene Sprache und Kultur des Landes widerspiegelt.
„Für Länder wie Indonesien geht der Wert offener Modelle über den Zugang zu leistungsstarker KI hinaus. Es geht darum, diese Intelligenz an unsere eigene Sprache, unsere Kultur, unsere Daten und unsere realen Anforderungen anzupassen“, sagte Chirag Sukhadia, Chief Data und KI Officer von Indosat Ooredoo Hutchison. „Sahabat-AI setzt dies in die Praxis um und nutzt offene Modelle als Grundlage, um KI zu entwickeln, die Indonesien versteht und für lokale Anwendungen weiterentwickelt werden kann. Dadurch können wir KI nicht nur einführen, sondern auch Kompetenzen rund um sie aufbauen und mehr Menschen in Indonesien in die Lage versetzen, nach ihren eigenen Vorstellungen mit KI zu gestalten.“
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