KI-getriebenes NaaS führt Innovationen bei GNE 2025 an

KI-Modelle zu trainieren und auszuführen ist oft ein verteiltes Unterfangen. Verschiedene Compute- und Datenressourcen werden typischerweise strategisch deployed, um Performance zu optimieren und Kosten zu reduzieren. Ein solches verteiltes Modell hat neuen Fokus auf die zugrundeliegende Netzwerk-Infrastruktur gelegt, die die verschiedenen Elemente verbindet. Dieser Netzwerk-Aspekt von KI war der Fokus der dieswöchigen GNE 2025 Konferenz in Arlington, TX.

Der KI-Einfluss auf die jährliche Global NaaS Event (GNE) war throughout the Conference apparent. In vergangenen Jahren war das Hauptthema der Konferenz Network-as-a-Service (NaaS) selbst. Über die letzten Jahre hat der Konferenz-Host Mplify (ehemals MEF), die internationale Organisation bestehend aus Service Providern, Technology Solution Providern und Enterprise Usern, sich darauf fokussiert, Frameworks, Lifecycle Service Orchestration (LSO) APIs und Zertifizierungen zu entwickeln, die es NaaS Offerings ermöglichten, zuverlässig geordert und sicher geliefert zu werden, wann immer sie gebraucht werden.

Siehe auch: Warum modernes KI NaaS braucht

Fokus auf NaaS für KI

Früher dieses Jahr expandierte Mplify seinen Purview, um den Bedarf an einem robusten Netzwerk für KI, Distributed Intelligence und moderne Offerings wie Neoclouds und GPUs-as-a-Service zu adressieren.

Mplify CTO Pascal Menezes setzte den Netzwerk-Aspekt von KI in Perspektive mit seinen Eröffnungsworten. „Das Netzwerk wird kritisch wichtig. Es muss Performance-Garantien haben und Qualität und Sicherheit liefern“, sagte Menezes. „Es muss auch dynamisch, fluid on demand, programmierbar und automatisiert sein.“

Er merkte mehrere Schlüsselbereiche an, auf die Mplify und andere sich fokussieren, um NaaS für KI zu unterstützen.

Zu Beginn wies er darauf hin, dass die verschiedenen Transport-Methoden für KI zunehmend strategisch werden. Es gibt große Nachfrage nach Bandbreite für KI-Workloads. Die Industrie responded mit neuen und mehr Offerings in Bereichen wie Carrier Ethernet, IP Broadband und Low Earth Orbit (LEO) Satelliten.

Damit solche Offerings verteilte KI-Workloads unterstützen können, braucht es einen Weg, die verschiedenen Transport-Technologien zu ordnen, zu nutzen und zu managen, als wären sie eine einzelne Entity. Zu diesem End kündigte Mplify auf der Konferenz an, dass es dem GSMA Open Gateway Framework beitritt, um Unified Network APIs zu entwickeln, die Across Both Wired und Wireless Domains arbeiten, Supporting KI Connectivity.

Insbesondere stated Mplify, dass es helfen wird, Cross-Domain Integration von Wireless zu Wireline Environments voranzutreiben, indem es seine LSO APIs nutzt, um das GSMA Open Gateway Frameworks CAMARA APIs für Mobile Networks zu komplementieren. Die Kombination wird helfen, Seamless End-to-End Connectivity zu ermöglichen.

Siehe auch: Was sind Neoclouds und warum braucht KI sie?

KI treibt Carrier Ethernet Zertifizierungs-Nachfrage an

Interessanterweise merkte Menezes an, dass Mplify dieses Jahr einen Surge in Demand für Carrier Ethernet Zertifizierungen von Providern aller Typen sah. Sie brauchten die Zertifizierung, da Enterprise- und Service-Provider-Kunden Zertifizierungsanforderungen zu Transport- und Konnektivitäts-Services RFPs für ihre KI-Bemühungen hinzufügten.

Der Surge war recht unerwartet. Carrier Ethernet ist seit über zwei Jahrzehnten im Einsatz und weit deployed und utilized. Mplify, unter seinem vorherigen Namen MEF, war instrumental für Carrier Ethernets Erfolg aufgrund seiner Frameworks, LSO APIs und Zertifizierungen.

Um die neue Nachfrage nach Zertifizierung zu unterstützen, definierte Mplify Carrier Ethernet Zertifizierung für das KI-Zeitalter neu. Spezifisch definiert Mplifys Carrier Ethernet Zertifizierung jetzt zwei komplementäre Profile: Carrier Ethernet for Business und Carrier Ethernet for AI, die Readiness für sowohl Enterprise- als auch KI-getriebene Services validieren.

Warum der Bedarf für die neue Zertifizierung? „KI redefiniert, was Networks liefern müssen“, sagte Daniel Bar Lev, Chief Product Officer at Mplify. „Mit der Carrier Ethernet for AI Zertifizierung extendiert Mplify das bewährte Fundament von Carrier Ethernet for Business in das KI-Zeitalter, equipping Providers, um Deterministic Performance, Automated und Intelligent Networks zu liefern, die die Next Generation von NaaS und Agentic KI Applikationen power.“

Designed für KI-intensive, Real-Time Workloads, baut Carrier Ethernet for AI Zertifizierung auf der Carrier Ethernet for Business Zertifizierung auf und validiert die Reliability, Flexibility und Efficiency, die nötig sind, um KI-Modelle und Peripheriegeräte zu koordinieren. Laut Mplify umfassen Key Use Cases Data Center-to-Data Center und Edge-to-Data Center Connectivity für Distributed KI Training und Inference, sowie Connectivity zwischen KI Peripherals oder Applikationen und Edge GPU Clusters.

Siehe auch: Was ist NaaS und warum braucht KI es?

NaaS, KI und Automatisierung

KI-Modelle zu trainieren und KI-Workloads auszuführen erfordert mehr als reine Transport- und Konnektivitäts-Fähigkeiten. Menezes merkte an, dass es zusätzliche Bereiche gibt, die aktuell Aufmerksamkeit erhalten oder in naher Zukunft mehr Aufmerksamkeit benötigen werden.

Ein Aspekt, den Mplify adressiert, ist, dass Automatisierung sich vom East-West Flow zwischen Enterprises und Partnern hin zu Automatisierung der Interaktionen zwischen KI-Agenten und Modellen entwickelt. Er merkte an, dass dies Robuste Identity Frameworks, Authentication, Authorization und Auditing Capabilities erfordert.

Auf der Konferenz issued der Mplify Enterprise Leadership Council (ELC) ein Manifest zu LSO Automatisierung betitelt Accelerating Enterprise Connectivity and Automation through LSO APIs. Das Manifest ruft Service Provider auf, Mplifys Standardized Business und Operational APIs zu adoptieren. Speziell urged das Manifest Service Provider, Manual Processes mit Standardized, Machine-Readable APIs zu ersetzen, die Enterprise IT Systems und Provider Networks bridgen. Solche APIs ermöglichen Real-Time Automation Across Global Networks.

Im Manifest emphasized die ELC Gruppe, dass Automatisierung die gesamte Supply Chain spannen muss, von der Enterprise Edge zu Provider Networks und in die Cloud, um die Agility, Scalability und Assurance zu liefern, die heutige Digital Businesses require.

Zukünftige Issues

KI wird erwartet, eine entscheidende Rolle in verschiedenen Aspekten von Business und Government Operations in der Zukunft zu spielen.

Als solches ist Cybersecurity Critical für Protecting KI Flows, Classifying KI Applikationen, Enforcing Zero-Trust Policies, Scanning und Isolating Anomalous KI Agents und Models. Dies sind alle Areas, die Mplify Support und Expand seiner Existing Efforts wird.

Auch in naher Zukunft werden Regierungen weltweit zu KI greifen, um mehr Services zu liefern und ein breiteres Range von Operations zu Support. Solche Activities Need Enhanced Security. Zu diesem End merkte Menezes an, dass Sovereign KI, wo Countries ihre eigene KI Infrastructure und Models bauen, ein Major Trend ist. Heute und in Near Future, erwarten Sie Telecommunications Companies und Service Providers, eine Central Role zu spielen in Providing die Necessary Transport, Data Centers und GPU-as-a-Service Capabilities zu Support These Sovereign KI Deployments.