Índice de contenidos
Claves de la noticia
- Nokia y SoftBank acuerdan probar AI-RAN en una red comercial japonesa con tráfico real en 2027.
- La prueba combinará anyRAN, AITRAS y computación de Nvidia para coordinar radio e inteligencia artificial.
- El ensayo anterior con Ericsson midió mejoras de radio; esas cifras no son resultados del nuevo proyecto.
Nokia y SoftBank han anunciado este 20 de octubre un ensayo que abordará una pregunta decisiva para las redes móviles: cómo compartir infraestructura entre comunicaciones e inteligencia artificial sin perjudicar el servicio. La prueba está prevista para 2027 en Japón. El acuerdo acerca la integración a condiciones comerciales, pero todavía no acredita una mejora de velocidad, consumo o rentabilidad.
Una GPU compartida tiene dos obligaciones
Según el comunicado de Nokia, el despliegue reunirá su software anyRAN con la plataforma AITRAS de SoftBank y NVIDIA Aerial RAN Computer. El nodo incorpora una CPU Grace, una GPU RTX PRO 4500 y conectividad ConnectX-8. La coordinación se apoyará en el orquestador de AITRAS y su integración con Nokia MantaRay.
La RAN es la red de acceso radio que conecta el teléfono con la infraestructura del operador. En esta propuesta, sus funciones comparten una base informática programable con otras cargas de IA. El reto aparece cuando ambas necesitan recursos a la vez: aprovechar capacidad disponible resulta útil solo si el servicio móvil conserva sus requisitos operativos.
Por eso, tráfico comercial describe las condiciones del ensayo, no un servicio ya comercializado. La información publicada fija el año, pero no un calendario detallado, un número de emplazamientos o un presupuesto. Tampoco incluye mediciones obtenidas con esta configuración en la futura prueba. La denominación AI-RAN no permite rellenar esas incógnitas.
Febrero ya planteaba vender capacidad sobrante
El antecedente más directo está en el anuncio conjunto del 25 de febrero. SoftBank amplió entonces el orquestador para interoperar con Nokia AI-RAN External Compute Engine, una plataforma que intermedia recursos de varios operadores. El objetivo era permitir cargas de clientes externos, además de las tareas internas y las comunicaciones.
La diferencia entre los dos anuncios es concreta. En febrero se describía la integración necesaria para ofrecer recursos a terceros y se preparaba una demostración para el MWC de Barcelona. Ahora se acuerda llevar anyRAN a AITRAS bajo tráfico comercial en Japón. La nueva frontera es validar la convivencia operativa, no descubrir que una GPU puede ejecutar ambas tareas.
La comparación también acota la promesa económica. Poder aceptar un trabajo externo no demuestra que exista demanda suficiente ni que los ingresos cubran el coste de instalar y mantener el nodo. El acuerdo actual no publica una tarifa de computación ni contratos con clientes de ese servicio. Presentarlo como un negocio ya rentable mezclaría una capacidad técnica con un resultado financiero todavía sin demostrar.
El 50 % de Ericsson no pertenece a esta prueba
SoftBank ya había anunciado el 20 de agosto otra validación con Ericsson en su red 5G comercial. Aquella aplicaba IA al planificador de adaptación del enlace: una función que ayuda a ajustar la transmisión a las condiciones de radio. Evaluó eficiencia espectral, velocidad efectiva para el usuario, robustez y estabilidad.
Las empresas comunicaron máximos aproximados del 25 % en eficiencia espectral y del 50 % en velocidad de bajada, frente a tecnología convencional. Sin embargo, la mejora media declarada para ambos indicadores en el conjunto de ubicaciones evaluadas rondaba el 10 %. Un máximo localizado y una media de emplazamientos responden a preguntas diferentes.
| Fecha | Objeto documentado | Alcance |
|---|---|---|
| 25 febrero 2026 | Integración con Nokia | Recursos para IA externa |
| 20 agosto 2026 | Validación con Ericsson | Planificación radio en 5G |
| 20 octubre 2026 | Acuerdo con Nokia | Ensayo AI-RAN en 2027 |
La conclusión del contraste documental es que los porcentajes de agosto no se pueden trasladar al proyecto anunciado hoy: cambian el proveedor, la función evaluada y la fase del trabajo. Tampoco cabe sumar una mejora de eficiencia espectral a otra de velocidad. Son indicadores relacionados, pero no porcentajes acumulables sobre una misma magnitud.
Este antecedente ayuda a situar la reorganización de Private 5G dentro de Ericsson: el negocio de infraestructura reúne soluciones distintas, y una prueba de radio pública no equivale a una oferta de red privada industrial.
La distancia al usuario también consume tiempo
En su explicación técnica de AI and RAN, Nokia plantea situar inferencia cerca del usuario para aplicaciones con exigencias de latencia y dispositivos limitados por batería, tamaño o coste. Describe una compensación: cuanto menos tarda la red, más tiempo queda para procesar la tarea, y viceversa.
Ese razonamiento permite evaluar la utilidad sin prometer una cifra inexistente. Para una aplicación interactiva importa el tiempo completo entre petición y respuesta, incluido el traslado de datos y la ejecución del modelo. Alojar el cálculo cerca no garantiza por sí solo que una GPU compartida responda antes si está ocupada. La capacidad de asignar recursos adquiere así tanto peso como su proximidad.
Para empresas españolas que valoren servicios de IA industrial, el ensayo aporta una referencia técnica, no disponibilidad local ni una fecha de contratación. Las aplicaciones de IA para inspección y planificación en Erlangen ilustran por qué cada caso necesita métricas propias. Inferir cerca de una máquina y mejorar una red móvil son tareas conectables, pero sus resultados deben medirse por separado.
El paso de Nokia y SoftBank será relevante si permite documentar esa convivencia con carga real. Hasta entonces, el avance confirmado es un programa de validación: la radio debe conservar su servicio mientras la infraestructura intenta asumir una segunda función.
Imagen conceptual generada con IA; no representa el equipamiento ni una instalación concreta de Nokia o SoftBank.
