Warum Telekom-Anbieter ihre KI-Strategie auf offene Modelle bauen

Telekom-Anbieter bauen ihre KI-Strategien zunehmend auf offene Modelle – und die Gründe gehen weit über reine Kosten hinaus. 

Offene Modelle geben Telcos die Möglichkeit, KI über ihre kritischsten Workloads hinweg zu vertrauen, zu kontrollieren und anzupassen – von autonomen Netzen bis hin zur Kundenbetreuung. 

NVIDIA%s aktueller Bericht „State of AI in Telecommunications“ spiegelt diesen Wandel wider, wobei 89% der Befragten angeben, dass Open-Source-Modelle und -Software für die KI-Strategie ihres Unternehmens wichtig sind. 

Für Betreiber liegt der strategische Wert offener Modelle in fünf Punkten:

1. Sie erweitern den Zugang zu Intelligenz auf Frontier-Niveau zu geringeren Kosten, sodass Betreiber geschlossene Modelle für die Workloads reservieren können, in denen sie den größten Wert schaffen. Unabhängige Benchmarks wie der Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 zeigen, dass führende offene Modelle bei anspruchsvollen Arbeitslasten im Bereich Reasoning, Programmierung, Wissenschaft und Agenten immer wettbewerbsfähiger werden.
2. Sie unterstützen telco-spezifische Anpassungen mit offenen Gewichten und Trainingsrezepten, die Betreiber mithilfe von Netz-, Kunden- und Branchendaten für den eigenen Betrieb feinabstimmen können.
3. Sie ermöglichen vertrauenswürdige KI indem sie Telcos größere Transparenz und Kontrolle über Modellartefakte und Modellverhalten geben, sodass Modelle im Einklang mit Vorschriften und Geschäftsrichtlinien bewertet, angepasst und kontrolliert werden können.
4. Sie ermöglichen flexible, sichere Bereitstellungen: Teams können offene Modelle so dimensionieren und optimieren, dass sie in öffentlichen Clouds, privater Infrastruktur und Edge-Umgebungen laufen.
5. Sie eröffnen Telcos die Möglichkeit, Unternehmen und Regierungsbehörden lokal angepasste KI-Dienste anzubieten, indem sie offene Modelle hosten und feinabstimmen.

Offene Grundlagen, abgestimmt auf Telekom-Betrieb

Die NVIDIA Nemotron Modellfamilie offener Modelle bietet Frontier-Level-Reasoning-Leistung, optimiert für agentische Workflows, sowie Sprachfunktionen für Voice-Anwendungen – mit offenen Gewichten, Trainingsdaten und Rezepten. 

SoftBank Corp. zeigt, wie ein Betreiber offene Modelle als Grundlage für die Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung seiner telekom-spezifischen KI-Fähigkeiten nutzen kann.

„Offene Modelle ermöglichen es SoftBank Corp., auf den schnellen Fortschritt globaler Foundation-Modelle aufzubauen und gleichzeitig das Netzwerk-Know-how und die Betriebsexpertise anzuwenden, die wir über viele Jahre angesammelt haben“, sagte Rajeev Koodli, Principal Fellow bei SoftBank Corp. und Senior Vice President bei SB Telecom America. „Wir nutzen offene Grundlagen umfassend, darunter NVIDIA Nemotron-Modelle und andere, bei der Entwicklung unseres SoftBank Large Telecom Model und entwickeln es kontinuierlich für telekom-spezifische Anwendungsfälle wie Netzbetrieb, Design und übergreifendes Management weiter.“

Darüber hinaus arbeitet NVIDIA mit Partnern zusammen, um offene Modelle in praktische Bausteine für Telekom-KI zu verwandeln.

NVIDIA kündigte das 30-Milliarden-Parameter Nemotron 3 Large Telco Model (LTM) an, feinabgestimmt von AdaptKey auf Open-Source-Telekom-Datensätzen, um Genauigkeitsgewinne für telekomspezifische Aufgaben zu erzielen. Dies bietet Betreibern eine offene Baseline, die die Terminologie der Telekom-Branche versteht und Arbeitsabläufe im Telekombetrieb wie Netzwerkkonfiguration und die Triagierung von Kundenvorfällen effektiv durchdenken kann.

Um Betreibern zu helfen, das Nemotron 3 LTM und andere offene Modelle mit ihren eigenen Betriebsdaten anzupassen, hat NVIDIA das vollständige Rezept veröffentlicht, das die End-to-End-Finetuning-Pipeline durchgeht, um offene Modelle mit den NVIDIA NeMo Open-Source-Bibliotheken an netzbetreiber­spezifische Netze, Kunden und Verfahren anzupassen. 

Offene Modelle in Produktions-Workflows skalieren

Offene Modelle sind ein entscheidender Baustein, aber es braucht mehr als Modelle, um autonome Telekom-Abläufe sicher in die Produktion zu bringen.

Für AT&T liegt der Wert der Modellwahl darin, diese Flexibilität im Einklang mit den Geschäftsprioritäten des Unternehmens operativ nutzbar zu machen.

„Bei AT&T glauben wir, dass die Zukunft der KI nicht in der Auswahl eines einzelnen Modells liegt; es geht darum, jede Workload intelligent mit der richtigen Kombination aus Leistung, Kosten und Kontrolle abzustimmen“, sagte Andy Markus, Chief Data and AI Officer von AT&T. „Offene Modelle sind für diesen Ansatz entscheidend, und gemeinsam mit NVIDIA können wir diese Strategie der Modellwahl mit der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Governance in die Produktion bringen, die unser Unternehmen benötigt.“

Netzbetreiber benötigen Pipelines, die ihre Daten für das Modell-Fine-Tuning vorbereiten und schützen, indem sie vertrauliche Datensätze anonymisieren und datenschutzfreundliche synthetische Datensätze erzeugen. Außerdem benötigen sie eine Plattform, die offene Modelle in verwaltete, autonome agentische Workflows umwandeln kann.

NVIDIA bietet diese End-to-End-Plattform, angetrieben durch NVIDIA AI Enterprise -Software und das NVIDIA Agent Toolkit, die Datenpipelines, offene Modelle, Agenten-Orchestrierung, sichere Laufzeitumgebungen und Simulation umfasst.  

Gemeinsam mit einem starken Partner-Ökosystem , das auf jeder Ebene dieser Plattform aufbaut, haben Telekom-Netzbetreiber einen klaren Weg, die Vorteile offener Modelle in produktionsreife KI-Workflows zu übersetzen.

Eine Plattform für lokale KI-Innovation schaffen

Da Telekom-Netzbetreiber KI-Infrastruktur im Einklang mit nationalen KI-Strategienaufbauen, bieten ihnen offene Modelle eine Grundlage, um KI-Dienste bereitzustellen, die auf lokale Sprachen, Branchen, Vorschriften und Anforderungen an die Daten-Governance zugeschnitten sind. 

Netzbetreiber in verschiedenen Ländern können offene Modelle an landessprachliche und branchenspezifische Anforderungen anpassen und offene Modelle auf ihren vertrauenswürdigen Plattformen hosten, die Kunden direkt nutzen oder mit ihren eigenen Daten und Anwendungen weiterentwickeln können.

Für Indosat Ooredoo Hutchison, einen der größten Telekom-Netzbetreiber Indonesiens, bedeutet das, KI aufzubauen, die die eigene Sprache und Kultur des Landes durch seine Sahabat-AI-Familie von Open-Source-Modellen widerspiegelt.

„Für Länder wie Indonesien liegt der Wert offener Modelle über den Zugang zu leistungsfähiger KI hinaus. Es geht darum, diese Intelligenz an unsere eigene Sprache, Kultur, Daten und reale Anforderungen anzupassen“, sagte Chirag Sukhadia, Chief Data and AI Officer von Indosat Ooredoo Hutchison. „Sahabat-AI setzt dies in die Praxis um und nutzt offene Modelle als Grundlage, um KI aufzubauen, die Indonesien versteht und für lokale Anwendungen weiterentwickelt werden kann. Dies ermöglicht es uns nicht nur, KI zu übernehmen, sondern Fähigkeiten rund um sie aufzubauen und mehr Indonesiern zu ermöglichen, mit KI zu ihren eigenen Bedingungen zu schöpfen.“

Erfahren Sie mehr über NVIDIA-Technologien für Telekommunikation.