AI-RAN là gì? Kiến trúc, 4 lợi ích và 4 ứng dụng của AI-RAN

Hoàng

November 1, 2025

32 phút đọc

Hạ tầng tính toán thống nhất

Nền tảng của phương pháp AI-RAN nằm ở khả năng chủ động thoát khỏi triết lý phần cứng viễn thông truyền thống.

Các hệ thống RAN cũ phải dựa vào Mạch Tích hợp Chuyên dụng (ASIC) và Mảng Cổng Lập trình Hiện trường (FPGA) được thiết kế riêng cho xử lý tín hiệu không dây.

AI-RAN xây dựng một nền tảng tính toán đồng nhất dựa trên bộ xử lý đa năng bao gồm CPU, GPU và Đơn vị Xử lý Dữ liệu (DPU).

Hạ tầng thống nhất thực thi đồng thời cả khối lượng công việc xử lý tín hiệu vô tuyến và tác vụ suy luận AI trên cùng một nền phần cứng.

Do đó đạt được cả hiệu suất cao lẫn đặc tính độ trễ có thể định lượng được.

Loại bỏ các thành phần phần cứng RAN chuyên biệt đã thay đổi hoàn toàn tính kinh tế trong triển khai và vận hành mạng.

Các tổ chức có thể tận dụng nền tảng tính toán phổ thông được hưởng lợi từ chu kỳ đổi mới nhanh chóng của ngành công nghiệp bán dẫn.

Vì vậy không bị ràng buộc với thiết bị viễn thông chuyên biệt có tốc độ phát triển chậm hơn.

Ý nghĩa thực tế vượt xa cân nhắc về chi phí và mở rộng đến tính linh hoạt vận hành.

Các nhà khai thác mạng có thể điều chỉnh động mục đích sử dụng tài nguyên tính toán dựa trên nhu cầu thời gian thực.

Từ đó phân bổ thêm dung lượng cho suy luận AI trong giai đoạn cần tối ưu hóa phức tạp hoặc chuyển hướng tài nguyên sang xử lý băng tần gốc trong các thời điểm lưu lượng cao điểm.

Kiến trúc linh hoạt đặc biệt có giá trị trong môi trường có mô hình khối lượng công việc biến đổi cao như khu vực đô thị trải qua biến động lưu lượng đáng kể giữa giờ làm việc và giờ dân cư hoặc các địa điểm tổ chức sự kiện quy mô lớn không thường xuyên.

Ví dụ: Tại Thành phố Hồ Chí Minh, một nhà mạng triển khai AI-RAN có thể tự động điều chỉnh tài nguyên tính toán vào buổi sáng để xử lý lưu lượng cao tại các khu văn phòng như Quận 1 và Bình Thạnh.

Sau đó chuyển dung lượng sang các khu dân cư như Quận 7 và Thủ Đức vào buổi tối khi người dân về nhà và sử dụng mạng để giải trí, streaming video.

Tích hợp AI-Native qua các lớp giao thức

Các phương pháp tối ưu hóa RAN truyền thống thường triển khai trí tuệ nhân tạo ở các lớp quản lý mạng cao hơn.

Chúng coi ngăn xếp giao thức như một thành phần tĩnh không thể thay đổi.

AI-RAN phá vỡ hoàn toàn mô hình này bằng cách đưa các mô hình AI một cách liền mạch vào toàn bộ hệ thống phân cấp giao thức.

Khả năng tích hợp từ lớp Vật lý (PHY) xử lý tín hiệu vô tuyến thô, qua lớp Điều khiển Truy cập Phương tiện (MAC) quản lý truy cập kênh đến lớp Điều khiển Tài nguyên Vô tuyến (RRC) quản lý thiết lập kết nối và tính di động.

Vì vậy tạo ra khả năng ra quyết định thông minh ở các cấp độ thấp nhất của hoạt động mạng, nơi các hệ thống truyền thống chỉ có thể thực thi các thuật toán được định sẵn.

Ở lớp PHY, các mô hình AI thực hiện ước lượng kênh và cân bằng tín hiệu theo thời gian thực với độ chính xác vượt trội so với kỹ thuật xử lý tín hiệu cổ điển.

Đây là điều đặc biệt cần thiết trong môi trường lan truyền phức tạp có nhiễu đa đường và méo phi tuyến.

Tích hợp AI ở lớp MAC tạo điều kiện cho các quyết định lập lịch thông minh.

Khi đó không chỉ xem xét điều kiện kênh tức thời mà còn dự đoán mô hình lưu lượng và yêu cầu chất lượng trải nghiệm.

Sức mạnh chuyển đổi của phương pháp này trở nên rõ ràng trong các tình huống yêu cầu độ trễ quyết định dưới mili giây.

Các ứng dụng tự động hóa công nghiệp, điều phối xe tự hành và hệ thống thực tế tăng cường đều đòi hỏi phản hồi mạng nhanh hơn thời gian phản ứng của con người.

Đặt các công cụ suy luận AI trực tiếp trong chuỗi xử lý giao thức thay vì như các hệ thống quản lý bên ngoài, AI-RAN đạt được hiệu suất độ trễ cần thiết cho những trường hợp sử dụng khắt khe này đồng thời tối ưu hóa sử dụng tài nguyên trên toàn bộ mạng.

Ví dụ: Trong một nhà máy thông minh tại Khu Công nghệ cao TP.HCM, robot công nghiệp cần phản hồi trong vòng 1 mili giây để phối hợp hoạt động an toàn.

AI-RAN đặt mô hình suy luận ngay tại lớp PHY để xử lý tín hiệu điều khiển robot tức thời, thay vì phải gửi dữ liệu lên lớp quản lý cao hơn gây tăng độ trễ.

Điều phối đa thuê bao động

Hạ tầng viễn thông hiện đại ngày càng hoạt động như một nền tảng được chia sẻ.

Chúng hỗ trợ nhiều nhà cung cấp dịch vụ độc lập, mạng riêng doanh nghiệp và các lĩnh vực ứng dụng chuyên biệt.

Đây là một mô hình được gọi là phân lát mạng hoặc đa thuê bao.

Kiến trúc điều phối của AI-RAN giải quyết thách thức cơ bản trong phân phối công bằng và hiệu quả các tài nguyên tính toán hữu hạn giữa các nhu cầu cạnh tranh.

Hơn nữa còn đồng thời duy trì đảm bảo chất lượng dịch vụ cho từng thuê bao.

Bộ điều phối thông minh hoạt động như hệ thần kinh trung ương của hệ thống.

Nó liên tục phân tích đặc điểm khối lượng công việc, dự đoán yêu cầu tài nguyên trong tương lai thông qua các mô hình học máy được huấn luyện trên các mô hình sử dụng lịch sử và tự động điều chỉnh phân bổ tài nguyên để đáp ứng điều kiện thay đổi.

Khả năng này vượt xa mở rộng quy mô phản ứng đơn giản đến cung cấp tài nguyên chủ động.

Đây là nơi hệ thống dự đoán trước các đợt tăng đột biến nhu cầu những lần xảy ra trong các sự kiện thể thao lớn hoặc tình huống khẩn cấp và phân bổ dung lượng trước để ngăn ngừa suy giảm dịch vụ.

Triển khai thực tế điều phối đa thuê bao mang lại lợi thế kinh tế đáng kể cho các nhà khai thác mạng.

Thay vì cung cấp thừa hạ tầng để xử lý các tình huống tồi tệ nhất cho từng thuê bao một cách độc lập, hệ thống khai thác hiệu ứng ghép kênh thống kê khi nhu cầu cao điểm của các thuê bao khác nhau hiếm khi trùng khớp.

Mạng riêng của một cơ sở sản xuất có thể trải qua tải tối đa trong ca làm việc ban ngày trong khi nhu cầu băng thông rộng dân cư đạt đỉnh vào giờ tối.

Do đó giúp cùng một hạ tầng vật lý phục vụ hiệu quả cả hai nhóm.

Việc chia sẻ tài nguyên này chuyển đổi trực tiếp thành cải thiện lợi tức đầu tư hạ tầng đồng thời duy trì sự cách ly và đảm bảo hiệu suất mà khách hàng doanh nghiệp yêu cầu.

Một nhà mạng tại Việt Nam có thể phục vụ đồng thời:

• Mạng riêng của Vinamilk hoạt động cao điểm 6h-18h với độ trễ thấp cho robot phân loại sản phẩm.
• Mạng streaming của FPT Play tăng tải 19h-23h phục vụ người xem phim.
• Mạng IoT của hệ thống đèn giao thông thành phố hoạt động đều 24/7.

AI-RAN tự động phân bổ tài nguyên theo nhu cầu thực tế từng thời điểm.

Phân bổ tài nguyên linh hoạt và tùy biến

Khả năng tự động điều chỉnh dung lượng hệ thống để đáp ứng các điều kiện thay đổi đại diện cho một trong những năng lực quan trọng nhất về mặt vận hành của AI-RAN.

Các triển khai RAN truyền thống đòi hỏi can thiệp thủ công và thường mất vài ngày hoặc vài tuần để lập kế hoạch thay đổi dung lượng.

AI-RAN triển khai các nguyên tắc mở rộng quy mô theo chiều ngang mượn từ kiến trúc điện toán đám mây.

Do đó tạo khả năng cho cả xử lý RAN và khối lượng công việc suy luận AI mở rộng hoặc thu nhỏ trong vòng vài phút hoặc thậm chí vài giây.

Khả năng tùy biến hoạt động ở nhiều thang thời gian để giải quyết các loại biến đổi khác nhau.

Ở mức độ chi tiết nhất, hệ thống phản ứng với các đợt bùng nổ lưu lượng ở cấp mili giây thông qua tự động phân bổ luồng xử lý và tài nguyên bộ nhớ.

Ở các thang thời gian trung gian, nó điều chỉnh số lượng phiên bản xử lý hoạt động để đáp ứng mô hình sử dụng hàng giờ hoặc hàng ngày.

Vì vậy tự động khởi động thêm dung lượng trong các giai đoạn cao điểm dự kiến và giải phóng tài nguyên trong các giai đoạn thấp điểm để giảm tiêu thụ năng lượng.

Ở các thang thời gian dài nhất, kiến trúc hỗ trợ thêm hoặc gỡ bỏ toàn bộ các nút máy chủ để đáp ứng biến động theo mùa hoặc xu hướng tăng trưởng dài hạn.

Ý nghĩa về hiệu quả năng lượng đặc biệt quan trọng do dấu chân môi trường đáng kể của các mạng viễn thông.

Bằng cách khớp chính xác dung lượng tính toán với nhu cầu thực tế thay vì duy trì dung lượng tối đa cố định, AI-RAN có thể giảm tiêu thụ năng lượng 30-40% so với các phương pháp truyền thống.

Điều này không chỉ hạ thấp chi phí vận hành mà còn ngày càng đáp ứng các yêu cầu quy định và cam kết bền vững của doanh nghiệp khi ngành công nghiệp phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng để giảm thiểu khí thải carbon.

Ví dụ: Trong ngày lễ Tết Nguyên Đán tại Việt Nam, khi lưu lượng mạng ở các khu công nghiệp giảm 70% nhưng tăng 200% ở các khu du lịch như Đà Lạt hay Phú Quốc, AI-RAN tự động tắt 60% máy chủ tại các trạm gần khu công nghiệp và bật thêm 150% dung lượng tại các điểm du lịch, giúp tiết kiệm điện năng đáng kể.

Song sinh số mạng

Song sinh số mạng (NDT) đại diện cho bản sao ảo toàn diện của môi trường RAN vật lý.

Chúng kết hợp các mô hình chi tiết về đặc tính lan truyền vô tuyến, khả năng thiết bị và mô hình lưu lượng.

Môi trường mô phỏng tinh vi này đóng vai trò như sân thử nghiệm an toàn nơi các kỹ sư có thể thí nghiệm với các mô hình AI mới.

Vì thế có thể thay đổi cấu hình và chiến lược tối ưu hóa mà không gây ra rủi ro gián đoạn cho các mạng sản xuất đang phục vụ người dùng thực.

Giá trị của NDT vượt xa mô phỏng đơn giản vì chúng thu thập dữ liệu thời gian thực từ mạng sản xuất.

Do đó duy trì đồng bộ hóa liên tục với các điều kiện hoạt động thực tế, tạo khả năng dự đoán có độ chính xác cao về cách các thay đổi được đề xuất sẽ hoạt động khi triển khai.

Các mô hình học máy có thể được huấn luyện và xác thực trong song sinh số sử dụng dữ liệu lịch sử hàng tháng hoặc hàng năm được nén vào hàng giờ thời gian mô phỏng.

Từ đó tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển so với các phương pháp thử nghiệm hiện trường truyền thống yêu cầu các giai đoạn quan sát trong thế giới thực kéo dài.

Các tổ chức triển khai AI-RAN tận dụng NDT cho nhiều chức năng quan trọng.

Các nhóm lập kế hoạch mạng sử dụng nó để dự đoán kết quả phủ sóng và dung lượng khi thêm các trạm di động mới hoặc giới thiệu các băng tần mới.

Các nhóm vận hành mô phỏng các tình huống sự cố để phát triển và xác thực các quy trình phục hồi tự động trước khi sự cố xảy ra trong sản xuất.

Các nhóm phát triển sản phẩm kiểm tra cập nhật mô hình AI qua hàng nghìn kịch bản triển khai đa dạng để xác định các trường hợp biên có thể gây hành vi bất ngờ.

Vì vậy đảm bảo chỉ những mô hình được kiểm tra kỹ lưỡng mới đến được mạng sản xuất.

Ứng dụng: Nhà mạng di động có thể sử dụng NDT để mô phỏng triển khai 5G tại sân vận động Mỹ Đình trước trận chung kết AFF Cup.

Hệ thống mô phỏng 40.000 người dùng đồng thời livestream, dự đoán điểm nghẽn mạng.

Sau đó kiểm tra các giải pháp tối ưu hóa AI trong môi trường ảo trước khi áp dụng vào trận đấu thực tế, tránh nguy cơ quá tải mạng

Vòng lặp tối ưu hóa dựa trên dữ liệu thời gian thực

AI-RAN triển khai các quy trình tự động chuyển đổi quá trình tối ưu hóa mạng truyền thống từ can thiệp thủ công định kỳ sang cải tiến tự động liên tục.

Các chỉ số hiệu suất, dữ liệu trải nghiệm người dùng và điều kiện môi trường chảy từ mạng sản xuất trực tiếp vào các hệ thống huấn luyện học máy tự động xác định cơ hội cải thiện và tạo ra các mô hình AI được cập nhật.

Phương pháp vòng lặp khép kín hoạt động liên tục thay vì theo các chu kỳ tối ưu hóa rời rạc.

Do đó tạo khả năng cho mạng thích ứng nhanh chóng với các điều kiện thay đổi.

Khi hệ thống phát hiện các mô hình tắc nghẽn mới, chỉ số trải nghiệm người dùng suy giảm hoặc thay đổi trong phân phối lưu lượng, nó kích hoạt huấn luyện lại các mô hình AI liên quan sử dụng dữ liệu mới nhất.

Từ đó xác thực các mô hình được cải thiện trong môi trường song sinh số và khi xác thực thành công sẽ tự động triển khai chúng vào sản xuất.

Toàn bộ chu kỳ từ phát hiện vấn đề đến triển khai giải pháp có thể hoàn thành trong vài giờ thay vì vài tuần hoặc vài tháng điển hình của các quy trình tối ưu hóa thủ công.

Tác động tích lũy của tối ưu hóa liên tục đáng kể theo thời gian.

Mỗi lần lặp tạo ra các cải tiến gia tăng về hiệu quả mạng, trải nghiệm người dùng hoặc sử dụng tài nguyên mà cộng dồn để mang lại lợi ích quan trọng.

Các triển khai AI-RAN trong thế giới thực đã chứng minh cải thiện 15-25% về hiệu quả phổ tần.

Đây là lượng dữ liệu được truyền trên một đơn vị phổ vô tuyến thông qua các tối ưu hóa tích lũy mà sẽ không thể xác định và triển khai thủ công do tính phức tạp của các hệ thống không dây hiện đại và không gian tối ưu hóa đa chiều mà chúng đưa ra.

Ví dụ: Một nhà mạng tại Hà Nội phát hiện tốc độ download trung bình giảm 15% vào 18h-20h tại khu vực Cầu Giấy.

Trong vòng 2 giờ, hệ thống AI-RAN tự động:

• Phân tích dữ liệu và nhận ra nguyên nhân là nhiễu từ các tòa nhà mới xây.
• Huấn luyện lại mô hình phân bổ tài nguyên.
• Kiểm tra trong NDT.
• Triển khai mô hình mới giúp cải thiện 22% tốc độ mà không cần kỹ sư can thiệp.

Quản lý vòng đời mô hình AI

Khi các mô hình AI trở thành các thành phần vận hành tích hợp thay vì công cụ phân tích ngoại vi, quản lý vòng đời mạnh mẽ trở nên thiết yếu để duy trì độ tin cậy hệ thống và tạo điều kiện cho đổi mới liên tục.

AI-RAN triển khai các quy trình toàn diện:

• Quản lý phát triển mô hình.
• ác thực, kiểm soát phiên bản.
• Triển khai, giám sát và ngừng sử dụng xử lý các mô hình AI.

Quy trình xác thực yêu cầu các mô hình tiềm năng phải vượt qua nhiều cổng trước khi đạt đến triển khai sản xuất.

Xác thực ban đầu diễn ra trong môi trường phát triển sử dụng các bộ dữ liệu kiểm tra được chuẩn hóa bao gồm các kịch bản đa dạng.

Các ứng viên thành công tiến tới xác thực song sinh số nơi chúng trải qua mô phỏng rộng rãi qua các điều kiện mạng thực tế.

Chỉ các mô hình chứng minh cải thiện nhất quán mà không đưa ra các hành vi bất ngờ hoặc làm suy giảm hiệu suất trường hợp biên mới tiến tới triển khai sản xuất hạn chế trong các khu vực mạng được chọn cẩn thận nơi giám sát rộng rãi xác thực hiệu suất thế giới thực.

Kiểm soát phiên bản và khả năng khôi phục cung cấp các cơ chế an toàn thiết yếu khi vận hành AI ở quy mô lớn.

Mỗi triển khai mô hình được đánh phiên bản và theo dõi.

Hệ thống duy trì khả năng hoàn nguyên ngay lập tức về các phiên bản trước nếu các hệ thống giám sát phát hiện hành vi bất thường hoặc suy giảm hiệu suất.

Khả năng khôi phục nhanh chóng trong vài giây đến vài phút đã chứng minh độ tin cậy dịch vụ khi phục vụ hàng triệu người dùng mong đợi tính khả dụng mạng nhất quán bất kể các hoạt động tối ưu hóa hệ thống đang diễn ra.

Ví dụ: Một mô hình AI mới được triển khai tại MobiFone để tối ưu hóa chuyển vùng giữa các trạm BTS. Sau 30 phút triển khai, hệ thống giám sát phát hiện tỷ lệ mất kết nối tăng 3% tại một số khu vực.

Trong vòng 45 giây, hệ thống tự động rollback về phiên bản mô hình cũ ổn định, ngăn chặn ảnh hưởng đến hàng triệu cuộc gọi đang diễn ra.

Bảo mật Zero-Trust nhúng

Thay vì xử lý bảo mật như một chu vi bên ngoài cần được bảo vệ, AI-RAN nhúng các nguyên tắc bảo mật zero-trust vào toàn bộ cấu trúc kiến trúc.

AI-RAN triển khai các chiến lược phòng thủ nhiều lớp giả định không có thành phần nào nên được tin tưởng ngầm bất kể vị trí của nó trong mạng.

Mỗi yêu cầu truy cập dù xuất phát từ các thành phần mạng, hệ thống quản lý hay quy trình huấn luyện AI đều trải qua xác minh danh tính và kiểm tra ủy quyền trước khi thực thi.

Kiến trúc bảo mật đặc biệt quan trọng do bề mặt tấn công mở rộng của AI-RAN so với các hệ thống truyền thống.

Tích hợp các nền tảng tính toán đa năng, các thành phần được định nghĩa phần mềm rộng rãi và kết nối liên tục với các kho dữ liệu huấn luyện tạo ra nhiều vectơ lỗ hổng tiềm năng mà đối thủ có thể khai thác.

Mô hình zero-trust giảm thiểu các rủi ro bằng cách đảm bảo rủi ro xâm nhập bất kỳ thành phần đơn lẻ nào khi không cấp quyền truy cập.

Khung bảo mật mở rộng đến tính toàn vẹn mô hình AI thông qua các cơ chế xác thực tinh vi phát hiện các cuộc tấn công đối kháng cố gắng đầu độc dữ liệu huấn luyện hoặc chèn các tham số mô hình độc hại.

Chữ ký mật mã xác minh tính xác thực của mô hình, trong khi giám sát hành vi xác định các mô hình thể hiện các mô hình quyết định bất ngờ có thể chỉ ra sự xâm nhập.

Khi hạ tầng viễn thông ngày càng trở nên quan trọng đối với an ninh quốc gia và hoạt động kinh tế, các biện pháp bảo mật toàn diện này chứng minh thiết yếu để duy trì niềm tin trong các hoạt động mạng được hỗ trợ bởi AI.

Ví dụ: Một nhóm hacker cố gắng tấn công hệ thống AI-RAN bằng cách chèn dữ liệu huấn luyện giả mạo nhằm làm mô hình AI phân bổ tài nguyên sai, gây quá tải mạng.

Hệ thống zero-trust phát hiện chữ ký mật mã bất thường của dữ liệu đầu vào, chặn dữ liệu độc hại và cảnh báo đội bảo mật trong vòng 3 giây, ngăn chặn cuộc tấn công trước khi gây thiệt hại.

Kiến trúc tham chiếu gRAN (GPU-based RAN)

Hành trình hướng tới các mạng lưới tích hợp AI gốc (AI-Native) đã tạo ra gRAN (RAN dựa trên GPU).

Đó là kiến trúc tham chiếu đột phá đang định hình lại hoàn toàn cách xử lý mạng thông qua định nghĩa phần mềm hoàn chỉnh và tăng tốc GPU.

Khác với các triển khai RAN truyền thống vốn dựa vào các mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC), gRAN tận dụng khả năng xử lý song song khổng lồ của GPU (đơn vị xử lý đồ họa) để đồng thời xử lý cả các tác vụ tính toán phức tạp của RAN lẫn các khối lượng công việc AI.

Đây là một phản ứng chiến lược trước sự tăng trưởng theo cấp số nhân về độ phức tạp mạng.

Đặc biệt khi các nhà khai thác triển khai những công nghệ tiên tiến như hệ thống Massive MIMO với hàng trăm phần tử anten và các lược đồ điều chế bậc cao đòi hỏi nguồn lực tính toán khổng lồ.

Nền tảng phần cứng của gRAN là các nền tảng điện toán tăng tốc chuyên biệt như hệ thống NVIDIA Grace Hopper và Grace Blackwell.

Các nền tảng này được thiết kế có chủ đích để đáp ứng yêu cầu kép về RAN ảo hóa (vRAN) và điện toán AI tại biên trên silicon thống nhất.

Do đó mang lại hiệu năng vượt trội trong khi vẫn duy trì hiệu quả năng lượng, một yếu tố then chốt khi các nhà khai thác mạng đang phải vật lộn với chi phí vận hành leo thang.

Sức mạnh biến đổi của các nền tảng này xuất phát từ khả năng xử lý đồng thời hàng nghìn luồng dữ liệu song song nên cực kỳ phù hợp với các hoạt động RAN hiện đại.

Những tác vụ phức tạp như xử lý tín hiệu cho các cấu hình Massive MIMO và các kỹ thuật điều chế tinh vi vốn có thể làm quá tải các kiến trúc dựa trên CPU truyền thống nay trở nên khả thi thông qua song song hóa trên GPU.

Vì vậy giúp mạng lưới mở rộng quy mô năng lực tính toán một cách linh hoạt, điều chỉnh nguồn lực xử lý theo biến động nhu cầu thực tế qua các cell khác nhau và mật độ người dùng.

Hệ sinh thái phần mềm xung quanh phần cứng gRAN cũng quan trọng không kém trong để tạo nên hiệu quả tổng thể.

Các framework như NVIDIA AI Aerial cung cấp nền tảng phát triển toàn diện, thống nhất và điều phối các khối lượng công việc đa dạng trên toàn bộ hạ tầng mạng.

AI Aerial tích hợp các thư viện được tăng tốc bởi CUDA, được tối ưu hóa đặc biệt cho các chức năng Lớp 1 và Lớp 2 của RAN.

Do đó trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các giải pháp vRAN hiệu năng cao vừa có thể lập trình được, vừa có khả năng tùy biến cao.

Lớp phần mềm này trừu tượng hóa phần lớn sự phức tạp vốn có trong lập trình GPU.

Vì vậy giúp các kỹ sư viễn thông tập trung vào tối ưu hóa mạng thay vì phải quản lý phần cứng ở mức thấp.

Ví dụ: Một nhà khai thác mạng tại Việt Nam triển khai gRAN có thể xử lý đồng thời cả kết nối 5G cho hàng nghìn người dùng trong giờ cao điểm tại trung tâm thương mại và các ứng dụng AI như phân tích video giám sát thông minh.

Tất cả trên cùng một hạ tầng GPU thay vì phải đầu tư vào nhiều hệ thống chuyên dụng riêng biệt.

Tuy nhiên, sự tập trung này xung quanh các nền tảng điện toán tăng tốc tạo ra một động lực chiến lược đáng chú ý trong hệ sinh thái viễn thông.

Mặc dù AI-RAN thúc đẩy tính mở ở mức giao diện để tạo điều kiện cho khả năng tương tác giữa các thành phần từ những nhà cung cấp khác nhau nhưng nó đồng thời tạo ra một hình thức phụ thuộc chiến lược mới vào một số lượng hạn chế các nhà cung cấp ngành công nghiệp điện toán chuyên biệt.

Sự chuyển dịch này có khả năng phân phối lại quyền lực trong ngành.

Từ đó chuyển ảnh hưởng từ các nhà sản xuất thiết bị viễn thông truyền thống sang các gã khổng lồ công nghệ chuyên về AI và chip xử lý.

Tích hợp AI vào các lớp giao thức

Có lẽ khía cạnh mang tính thay đổi nhiều nhất của AI-RAN nằm ở cách tiếp cận về vị trí đặt trí tuệ khi nhúng khả năng AI trực tiếp vào các lớp ngăn xếp giao thức phần mềm (L1-L3) thay vì giới hạn tối ưu hóa ở các tầng quản lý và điều phối.

Quyết định kiến trúc này thể hiện một sự khác biệt cơ bản so với các mô hình trí tuệ mạng thông thường.

Do đó tạo ra khả năng ra quyết định tức thời với độ trễ cực thấp nhờ đặt AI ngay tại trung tâm của các hoạt động xử lý tín hiệu.

Các phương pháp truyền thống thường triển khai trí tuệ ở các lớp trừu tượng cao hơn nên tạo ra độ trễ vốn có khi dữ liệu phải đi qua nhiều ranh giới giao thức trước khi các quyết định thông minh có thể được áp dụng.

Ngược lại, tích hợp giao thức sâu giúp các thuật toán AI quan sát và tác động đến hành vi mạng ở mức chi tiết nhất, nơi mỗi mili giây đều quan trọng và nơi tác động của việc tối ưu hóa được người dùng cuối cảm nhận trực tiếp nhất.

Tại Lớp Vật lý (PHY – L1), AI giải quyết các bài toán tối ưu hóa phi tuyến phức tạp mà các thuật toán thông thường gặp khó khăn để xử lý hiệu quả theo thời gian thực.

Các mô hình học sâu có thể thực hiện ước lượng kênh xác định đặc tính của môi trường truyền sóng không dây với độ chính xác vượt trội ngay cả trong điều kiện cực kỳ động như di chuyển, nhiễu và fading đa đường.

Tương tự, AI tạo ra khả năng tối ưu hóa beamforming thích ứng, trong đó các trọng số mảng anten được điều chỉnh liên tục dựa trên phân tích thời gian thực về vị trí người dùng, mô hình di chuyển và điều kiện nhiễu.

Những khả năng này đặc biệt có giá trị trong các môi trường đô thị đông đúc, nơi sự truyền sóng tín hiệu không thể đoán trước và các mô hình thống kê truyền thống dựa trên điều kiện kênh lý tưởng thường không đạt được kết quả tốt.

Ví dụ: Trong khu vực như quận 1 TP.HCM với mật độ cao ốc dày đặc, tín hiệu 5G phải đối mặt với phản xạ phức tạp từ các tòa nhà kính. Mô hình AI tại lớp PHY có thể học cách dự đoán và bù trừ các hiện tượng này.

Do đó duy trì chất lượng kết nối ổn định ngay cả khi người dùng di chuyển qua các con phố với điều kiện truyền sóng thay đổi liên tục.

Khả năng của mạng neural khi học các ánh xạ phức tạp giữa điều kiện quan sát được và cấu hình tối ưu giúp mạng lưới duy trì hiệu năng ngay cả trong những kịch bản lệch xa đáng kể so với các giả định nền tảng của các kỹ thuật xử lý tín hiệu cổ điển.

Tiến lên các lớp cao hơn của ngăn xếp giao thức tới lớp MAC (L2) và lớp RRC (L3).

AI đã nâng cấp các khả năng tinh vi trong quản lý tài nguyên và kiểm soát di động.

Các mô hình học máy có thể dự đoán các mô hình nhu cầu lưu lượng dựa trên dữ liệu lịch sử, giờ trong ngày, sự kiện đặc biệt và hồ sơ hành vi người dùng.

Sau đó tạo điều kiện cho phân bổ tài nguyên chủ động, dự đoán tắc nghẽn trước khi nó ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ.

Các thuật toán lập lịch thông minh có thể tối ưu hóa phân bổ khối tài nguyên giữa nhiều người dùng trong khi cân bằng các mục tiêu cạnh tranh như tối đa hóa thông lượng, công bằng và hiệu quả năng lượng.

Trong quản lý di động, các quyết định chuyển giao được điều khiển bởi AI có thể xem xét một tập hợp phong phú các yếu tố ngữ cảnh vượt xa các phép đo cường độ tín hiệu truyền thống.

Đó là dự đoán quỹ đạo người dùng, tải mạng đích và yêu cầu chất lượng dịch vụ.

Cách tiếp cận toàn diện này trong di động đảm bảo trải nghiệm liền mạch cho người dùng ngay cả khi di chuyển tốc độ cao hoặc trong các kịch bản liên quan đến chuyển đổi cell thường xuyên như dọc theo các tuyến giao thông.

Ví dụ: Trên cao tốc Bắc-Nam, khi người dùng di chuyển với tốc độ 100 km/h, hệ thống AI-RAN có thể dự đoán trước các điểm chuyển giao giữa các cell, chuẩn bị kết nối với trạm BTS tiếp theo trước khi tín hiệu hiện tại suy yếu, đảm bảo các cuộc gọi video hay phiên làm việc trực tuyến không bị gián đoạn.

Khả năng tích hợp AI tại các lớp giao thức biến đổi mạng lưới từ một hệ thống phản ứng đáp ứng với các điều kiện quan sát được thành một hệ thống chủ động dự đoán và thích ứng với các yêu cầu tương lai.