在巴塞隆納舉行的2026年世界行動通訊大會（MWC 2026）上，AMD重點介紹了其產品組合如何幫助電信業者從人工智慧試點專案過渡到生產部署，同時協助他們從傳統的無線存取網（RAN）架構向開放的虛擬化架構轉型。該公司正致力於整合開放的軟體堆疊、GPU、CPU、網路和自適應運算技術，以支援在核心網路、邊緣網路和無線存取網（RAN）環境中部署分散式電信級人工智慧。
營運商面臨的根本挑戰不僅在於模型開發，還在於如何在即時網路中大規模可靠地運行人工智慧。這需要一個開放的生態系統、對產業合作的支持，以及針對資源受限且環境惡劣的邊緣站點優化的基礎設施。
開放式電信人工智慧：電信級模式的協作方法
電信網路是複雜且至關重要的系統，它們越來越依賴人工智慧來實現動態優化、自動化和增強網路韌性。儘管人工智慧技術發展迅速，但GSMA的數據顯示，目前網路中僅部署了一小部分生成式人工智慧，凸顯了通用人工智慧發展與電信產業特定應用之間存在差距。
為了解決這個問題，AMD 正在參與由 GSMA 牽頭並在 MWC 上宣布的全球性新倡議——開放電信人工智慧 (Open Telco AI)。該倡議的創始合作方包括 AT&T、TensorWave、AMD 以及其他產業利害關係人。該倡議旨在透過開放合作加速電信級人工智慧模型和系統的發展。
其中一項核心內容是推出 open-telco.ai 入口網站，旨在為營運商、供應商、研究人員和開發人員提供一個共享平台。該入口網站匯集了資料集、工具、基準測試和其他共享資源，用於建立和驗證滿足電信行業特定需求的模型，例如網路優化、異常檢測和營運自動化。
作為合作的一部分，AT&T 貢獻了開放電信模型，AMD 提供運算資源，TensorWave 提供託管基礎設施。 AMD Instinct GPU 用於訓練開放電信 AI 模型，將共享資料集和基準測試轉化為實用的、專注於電信領域的模型，供生態系統中的其他成員重複使用和擴展。這些 GPU 與 AMD ROCm 軟體堆疊搭配使用，ROCm 是一個開放的訓練和推理平台，支援從實驗到驗證的快速迭代。
利用 AMD 企業 AI 套件實現電信 AI 運營
開發特定領域的模型只是在實際網路中部署人工智慧的第一步。營運商還需要一個生產軟體層，能夠將模型轉化為可控、可觀測且可重複的服務，並與現有的營運流程整合。
AMD 企業級 AI 套件專為生產層而設計。它將開源 AI 框架和生成式 AI 模型與針對 AMD 運算（尤其是基於 GPU 的基礎架構）優化的企業級平台連接起來。該套件整合了模型服務、經過驗證的工作流程、治理功能和開發者環境等元件，所有這些元件都旨在滿足大規模運行 GPU 叢集的企業的需求。
從架構來看，企業級 AI 套件採用 Kubernetes 原生容器化方案。這與大型營運商現有的 DevOps 和 MLOps 實踐相契合，並支援多團隊協作、安全控制和生命週期管理。對於電信環境而言，這種組合提供了一條從領域訓練的 Open Telco AI 模型到網路自動化、容量規劃和營運智慧等營運服務的路徑，而無需鎖定任何專有 AI 平台。
採用 AMD EPYC 8005 伺服器 CPU 的邊緣運算和 vRAN 基礎架構
隨著營運商擴展開放式和虛擬化無線存取網（RAN）部署，他們在分散式邊緣站點面臨電力、空間和散熱方面的嚴格限制，同時也需要確保確定性的效能和長期的平台穩定性。這些因素對支援虛擬無線接取網路（vRAN）和其他邊緣工作負載的CPU平台提出了特定的要求。
近期發表的AMD EPYC 8005伺服器CPU專為應對這些嚴苛的邊緣環境而設計。它們提供高運算密度，可支援虛擬RAN工作負載，包括運算密集的L1層處理。這種對L1層的關注對於滿足5G和未來RAN部署中的即時性和低延遲要求至關重要。
EPYC 8005 系列還支援寬廣的溫度工作範圍，這對於環境條件無法始終嚴格控制的戶外和非傳統場所至關重要。這使得 OEM 廠商能夠設計和認證符合 NEBS 標準的平台，用於堅固耐用的戶外電信部署，以及用於空間受限場所的緊湊型小型系統。
EPYC 8005 平台結合了這些特性，旨在為營運商提供一個 CPU 基礎架構，以解決商用 vRAN 的實際部署限制，同時還能提供更高層網路功能和邊緣工作負載所需的效能。
端到端視角：從開放式模型到分散式基礎設施
在 MWC 2026 上，AMD 將展示面向電信產業的端對端 AI 解決方案，涵蓋 Open Telco AI、企業 AI 套件和 EPYC 8005 邊緣平台，其中包括：
- 透過 Open Telco AI 和 open-telco.ai 入口網站，在 AMD Instinct GPU 和 ROCm 的支援下，對電信專用模型進行開放協作。
- AMD 企業 AI 套件中的生產軟體堆疊，可在基於 Kubernetes 的基礎設施上實現這些模型的運行，並與電信 DevOps 和 MLOps 實踐保持一致。
- 採用 EPYC 8005 CPU 形式的邊緣最佳化運算，專為滿足 vRAN 和分散式電信部署的嚴格電源、空間和環境要求而設計。
對於致力於將人工智慧和開放式無線存取網（Open RAN）專案從概念驗證階段推進到大規模生產的營運商而言，重點在於利用開放模型、開放軟體以及可擴展、高效的基礎設施，實現電信級效能和可靠性。在2026年世界行動通訊大會（MWC 2026）上，AMD正透過這些發布和合作，將其硬體和軟體堆疊定位為此轉型的基礎。
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