ИИ-драйвенный NaaS ведет инновации на GNE 2025

Обучение ИИ-моделей и их запуск часто является distributed endeavor. Различные compute и data resources обычно развернуты стратегически для оптимизации производительности и снижения затрат. Такая distributed модель положила новый акцент на underlying network infrastructure, соединяющую разные элементы. Этот сетевой аспект ИИ был фокусом этой недели GNE 2025 конференции в Arlington, TX.

ИИ влияние на ежегодную Global NaaS Event (GNE) было apparent throughout conference. В прошлые годы main theme конференции был network-as-a-service (NaaS) сам. За последние несколько лет, conference host Mplify (ранее MEF), международная организация, состоящая из service providers, technology solutions providers и enterprise users, фокусировалась на разработке frameworks, lifecycle service orchestration (LSO) APIs и certifications, позволявших NaaS offerings быть reliably ordered и securely delivered as needed.

См. также: Почему современному ИИ нужен NaaS

Фокус на NaaS для ИИ

Ранее в этом году, Mplify расширил свою прерогативу для адресации потребности в robust network для поддержки ИИ, distributed intelligence и современных предложений вроде Neoclouds и GPUs-as-a-Service.

CTO Mplify Pascal Menezes поставил сетевой аспект ИИ в перспективу своими opening remarks. «Сеть становится критически важной. Она должна иметь performance guarantees и доставлять quality и security», — сказал Menezes. «Она также должна быть dynamic, fluid on demand, programmable и automated».

Он отметил несколько ключевых областей, на которых Mplify и другие фокусируются для поддержки NaaS для ИИ.

Для начала, он указал, что различные transport methods для ИИ становятся increasingly strategic. Есть great demand для bandwidth для поддержки ИИ workloads. Индустрия отвечает с new и more offerings в областях таких как Carrier Ethernet, IP broadband и Low Earth Orbit (LEO) satellites.

Для таких offerings чтобы поддерживать distributed ИИ workloads, нужен способ order, use и manage различные transport technologies as if they were a single entity. В этом конце, Mplify анонсировал на конференции, что он присоединялся к GSMA Open Gateway Framework для разработки unified network APIs, работающих across both wired и wireless domains, supporting ИИ connectivity.

В частности, Mplify заявил, что он будет help advance cross-domain integration от wireless к wireline environments используя его LSO APIs для complement GSMA Open Gateway Framework's CAMARA APIs для mobile networks. Комбинация будет help enable seamless end-to-end connectivity.

См. также: Что такое неоклауды и почему ИИ им нужен?

ИИ драйвит спрос на сертификацию Carrier Ethernet

Интересно, Menezes отметил, что в этом году Mplify увидел surge в demand для Carrier Ethernet certifications от providers всех типов. Им нужна была сертификация, как enterprise и service provider customers добавляли certification requirements в их RFPs для transport и connectivity services для их ИИ efforts.

Surge был quite unexpected. Carrier Ethernet в использовании более двух десятилетий и widely deployed и utilized. Mplify, под своим предыдущим именем MEF, был instrumental в Carrier Ethernet's success due to its frameworks, LSO APIs и certifications.

Для поддержки нового спроса на сертификацию, Mplify переопределил Carrier Ethernet certification для ИИ era. Конкретно, Carrier Ethernet certification Mplify теперь определяет два complementary profiles, Carrier Ethernet for Business и Carrier Ethernet for AI, что validate readiness для both enterprise и AI-driven services.

Почему нужен новый certification? «ИИ redefining что сети должны deliver», — сказал Daniel Bar Lev, Chief Product Officer at Mplify. «С Carrier Ethernet for AI certification, Mplify extends proven foundation Carrier Ethernet for Business в ИИ era, equipping providers to deliver deterministic performance, automated и intelligent networks that power next generation NaaS и agentic ИИ applications».

Designed для AI-intensive, real-time workloads, Carrier Ethernet for AI certification builds on Carrier Ethernet for Business certification и validates reliability, flexibility и efficiency needed to coordinate ИИ models и peripheral devices. Согласно Mplify, key use cases включают data center–to–data center и edge-to-data center connectivity для distributed ИИ training и inference, а также connectivity между ИИ peripherals или applications и edge GPU clusters.

См. также: Что такое NaaS и почему ИИ ему нужен?

NaaS, ИИ и автоматизация

Обучение ИИ моделей и запуск ИИ workloads требует больше чем pure transport и connectivity capabilities. Menezes отметил, что есть additional areas, которые currently receiving attention или will require more attention в near future.

One aspect Mplify addressing is that automation evolving from east-west flow между enterprises и partners к automating interactions между ИИ agents и models. Он noted this requires robust identity frameworks, authentication, authorization и auditing capabilities.

На конференции, Mplify Enterprise Leadership Council (ELC) issued manifesto on LSO automation titled Accelerating Enterprise Connectivity and Automation through LSO APIs. Manifesto calls on service providers to adopt Mplify's standardized business и operational APIs. Конкретно, manifesto urges service providers to replace manual processes с standardized, machine-readable APIs that bridge enterprise IT systems и provider networks. Such APIs enable real-time automation across global networks.

В manifesto, ELC group emphasized that automation must span entire supply chain, от enterprise edge к provider networks и into the cloud, to deliver agility, scalability и assurance that today's digital businesses require.

Future Issues

ИИ expected to play crucial role в various aspects business и government operations в future.

As such, cybersecurity critical для protecting ИИ flows, classifying ИИ applications, enforcing zero-trust policies, scanning и isolating anomalous ИИ agents и models. These are all areas Mplify will support и expand its existing efforts.

Also in near future, governments worldwide will turn to ИИ to deliver more services и support wider range operations. Such activities need enhanced security. To that end, Menezes noted that Sovereign AI, где countries build their own ИИ infrastructure и models, is a major trend. Today и in near future, expect telecommunications companies и service providers to play central role в providing necessary transport, data centers и GPU-as-a-service capabilities to support these sovereign AI deployments.