L’intelligenza artificiale ha cambiato il concetto stesso di rete mobile ad alte prestazioni: le metriche che il settore ha pubblicizzato per due decenni – in particolare quella relativa alla velocità di download di picco – non sono più sufficienti per descriverla. E, di conseguenza, le reti che primeggiano nelle classifiche di download spesso non sono quelle meglio preparate per il traffico generato dall’intelligenza artificiale.
Che un’applicazione AI risulti istantanea o meno dipende in gran parte dalla capacità di upload di una rete, dalla sua tenuta sotto carico e dalla sua affidabilità nel raggiungere il cloud. A dirlo senza mezzi termini è Ookla, che ha pubblicato un report che ha l’ambizione di ridefinire il sistema di valutazione del settore, basato come detto sulla velocità di download, evidenziando i parametri secondo cui le attuali reti mobili 5G sono pronte e dove invece presentano delle lacune.
Il report si interroga sulla predisposizione delle attuali reti mobili 5G per i carichi di lavoro dell’AI e scopre che la risposta dipende da parametri che hanno ricevuto molta meno attenzione rispetto alla velocità di download.
Utilizzando i dati 5G di Speedtest Intelligence relativi al 2025, raccolti in 22 mercati e con 86 operatori in Nord America, Europa, Asia Pacifico, Medio Oriente e America Latina, il report misura la capacità di upload, la latenza sotto carico e la qualità del percorso verso il cloud, mostrando dove l’attuale 5G non soddisfa le reali esigenze dell’AI.
La reattività di base conta più della velocità di download
Il dato più evidente emerso dai risultati del report è che la velocità di download non è un indicatore affidabile della predisposizione all’AI. Diversi mercati primeggiano in termini di latenza, parametro fondamentale per le applicazioni costruite sull’intelligenza artificiale: Singapore, Emirati Arabi Uniti, Malesia, Finlandia e Australia si posizionano ai vertici per quanto riguarda la reattività di base.
L’India lo dimostra chiaramente, non raggiungendo l’obiettivo di latenza con 51,6 ms, nonostante si classifichi al nono posto per velocità di download tra i 22 mercati analizzati. I parametri che determinano le prestazioni dell’AI – capacità di upload, latenza sotto carico e percorso verso il cloud – seguono un ordine diverso, e il divario si amplia man mano che l’adozione si sposta verso casi d’uso più complessi come la voce conversazionale e l’AI multimodale.
Misurato rispetto alle soglie di carico di lavoro dell’AI, il 5G odierno è in condizioni ragionevoli per il traffico attuale, ma non ancora all’altezza di ciò che verrà. Diciotto dei 22 mercati raggiungono l’obiettivo di latenza per il testo basato sull’AI inferiore a 50 ms su server multipli, e 13 raggiungono l’obiettivo di latenza per la voce conversazionale inferiore a 40 ms, con Singapore in testa con 24,6 ms e gli Emirati Arabi Uniti con 31,1 ms. I quattro Paesi che non raggiungono l’obiettivosi trovano appena fuori da esso: Corea del Sud con 53,0 ms, India con 51,6 ms, Stati Uniti con 50,5 ms e Spagna con 50,2 ms. Il limite più difficile da superare è rappresentato dalla realtà aumentata e dalla visione multimodale, dove nessun mercato raggiunge l’obiettivo inferiore ai 10 ms e solo Singapore supera persino il minimo, peraltro meno stringente, di 30 ms. Nel complesso, la modalità più esigente rimane al di là delle capacità dell’attuale 5G, anche nelle implementazioni più avanzate.
Si ribalta il paradigma: l’upload non è all’altezza della sfida dell’AI
Il divario maggiore si registra nell’upload e, nella maggior parte dei mercati, è in crescita. Le reti 5G mobili sono state implementate basandosi su un presupposto sicuro: le persone consumano molto più di quanto producano. L’intelligenza artificiale ribalta questa situazione. Il traffico di testo generato dall’AI si attesta già su una ripartizione uplink-downlink di circa 29/71 in termini di volume, mentre i carichi di lavoro conversazionali e agentivi si avvicinano al 50/50. Tuttavia, l’operatore tipico dedica ancora solo circa il 10% del throughput all’uplink.
In oltre la metà dei mercati, tale quota è diminuita dal 2023, nonostante l’aumento delle velocità di upload assolute. L’Indonesia è in testa alla classifica per quota di upload con il 23,9%, ma ha registrato il calo maggiore, mentre la Germania rappresenta l’eccezione, essendo l’unico mercato ad aver aumentato la propria quota, di 2,4 punti percentuali, grazie allo spettro mirato, al 5G SA e all’aggregazione delle portanti.
La differenza nella velocità di upload assoluta è ancora più ampia: l’operatore emiratino e& guida l’intero set di dati con una velocità di upload media di 57,50 Mbps, più di quattro volte superiore a quella di qualsiasi operatore statunitense, mentre gli Stati Uniti si trovano in fondo alla classifica per quanto riguarda l’allocazione, con il 5,1%, dove i 13,94 Mbps di T-Mobile superano un gruppo ristretto di operatori statunitensi.
La Corea del Sud mostra i limiti di una strategia a banda singola, raggiungendo la seconda velocità di upload più alta del mercato con 45,27 Mbps sulla banda C Tdd, pur mantenendo una delle quote di upload più basse, pari al 7,5%.
La latenza si mantiene stabile in condizioni normali ma peggiora sotto carico
La maggior parte delle reti rispetta la linea di base AI a riposo. Sotto pieno utilizzo, il quadro cambia, e in modo disomogeneo. Ookla segnala in particolare che i rapporti di degradazione, ovvero il fattore per cui la latenza sotto carico supera la linea di base, variano da 3,7x nel Regno Unito a 11,4x in Thailandia, dove la latenza media sotto carico raggiunge i 960,3 ms.
Il solo rapporto di degradazione però può trarre in inganno: Singapore registra il valore di base più basso del set con 24,6 ms, ma uno dei rapporti di degradazione più alti, pari a 9,2x, mentre gli Emirati Arabi Uniti combinano un rapporto intermedio con la latenza media a pieno carico più bassa di qualsiasi mercato, pari a 288,4 ms: è il valore assoluto, non il rapporto, a determinare la reattività dell’AI su una cella congestionata.
Il percorso verso il cloud è diventato un vincolo a sé stante
Il caricamento e la latenza si fermano al margine della rete. Il resto del percorso dell’AI prosegue da lì fino al cloud, dove il modello viene eseguito, e questo segmento è sempre più decisivo. In gran parte dell’Asia Pacifica, la scelta più importante per un’implementazione di AI non è quale operatore utilizzare, ma quale cloud raggiungere: in Australia, il divario tra il provider cloud più veloce e quello più lento all’interno dello stesso mercato è di 96,6 ms, sufficiente a far sì che le applicazioni vocali e di intelligenza artificiale superino il ritardo percepibile.
L’Europa mostra il contrario, con Aws in Germania che raggiunge i 42,2 ms e solo 2,7 ms che separano il suo provider cloud più veloce da quello più lento. Il Brasile si distingue completamente, con una latenza cloud mediana compresa tra 149,7 e 163,6 ms su tutti e quattro i provider, legata a un’infrastruttura concentrata a San Paolo e a un peering diretto limitato.
Velocità e stabilità sono caratteristiche distinte del percorso verso il cloud, e i mercati meglio posizionati per l’AI in tempo reale sono quelli che mantengono una tempistica costante.
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