Nokia ogłosiła uruchomienie AI Networking Innovation Lab w swoim centrum w Sunnyvale w Kalifornii. To nie jest kolejna showroomowa sala demonstracyjna z firmowymi logo na ścianach, lecz środowisko, w którym testuje się rzeczywiste architektury sieciowe pod kątem wymagań współczesnej infrastruktury AI.
Kluczowe fakty:
- Nokia uruchomiła AI Networking Innovation Lab w Sunnyvale w Kalifornii, które testuje rzeczywiste architektury sieciowe pod kątem wymagań współczesnej infrastruktury AI.
- Laboratorium opiera się na trzech filarach: Technology Innovation (eksperymenty z nowymi protokołami), Ecosystem Collaboration (testowanie interoperacyjności) oraz Validation (sprawdzanie architektury pod rzeczywistymi obciążeniami AI).
- Nokia Validated Designs mają być gotowymi do wdrożenia rozwiązaniami architektonicznymi, a nie teoretycznymi planami, z udziałem partnerów technologicznych takich jak AMD i Everpure.
Sieć pod presją sztucznej inteligencji
Modele językowe, systemy rekomendacji, trening na dużą skalę, wnioskowanie w czasie rzeczywistym. Wszystkie te workloady stawiają przed infrastrukturą sieciową wymagania, z którymi tradycyjne data center po prostu sobie nie radzą. Nokia wprost przyznaje, że AI fundamentalnie zmienia sposób, w jaki sieci w centrach danych muszą działać. Nie chodzi już tylko o przepustowość. Chodzi o precyzję, skalę i niezawodność na poziomie, który jeszcze kilka lat temu był zarezerwowany dla superkomputerów.
Nowe laboratorium ma być odpowiedzią na tę presję. Nokia zbiera w jednym miejscu zaawansowane protokoły sieciowe, najnowszy sprzęt przełączający (switching silicon) oraz nowe koncepcje architektoniczne projektowane z myślą o data center w erze AI.
Trzej filary, jeden cel
Laboratorium opiera się na trzech obszarach działania:
- Technology Innovation – eksperymenty z nowymi protokołami, zarządzaniem przeciążeniami (congestion control), telemetrią w czasie rzeczywistym i automatyzacją
- Ecosystem Collaboration – wspólne testowanie interoperacyjności między producentami chipów, systemów, pamięci masowej i platform chmurowych
- Validation – rygorystyczne sprawdzanie architektury multi-vendor pod rzeczywistymi obciążeniami AI, w tym testy scenariuszy awarii i złożonego zachowania sieci
Ten ostatni filar to w gruncie rzeczy serce całego przedsięwzięcia. Nokia Validated Designs, czyli sprawdzone i certyfikowane projekty architektury, mają wyjeżdżać z tego laboratorium jako gotowe do wdrożenia rozwiązania, a nie teoretyczne plany.
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
Partnerzy już w środku
Do współpracy w laboratorium Nokia zaprosiła kilku partnerów technologicznych. Na liście są AMD, Everpure, Keysight, Lenovo, Nscale, Supermicro i Weka. Każdy z nich wnosi coś innego do ekosystemu.
Keysight skupia się na testach pod realnym obciążeniem. Ram Periakaruppan, wiceprezes tej firmy, mówi wprost:
„Partnering with Nokia in the AI Networking Innovation Lab has enabled us to benchmark and optimize AI networks under real-world conditions. Keysight emulated AI training workloads at scale across a range of AI transports, from UEC and RoCEv2 to emerging lossless fabric architectures. Together, we are helping accelerate AI network adoption by giving operators and hyperscalers the validated insights needed for confident, large-scale deployment.” / „Współpraca z Nokia w AI Networking Innovation Lab pozwoliła nam testować i optymalizować sieci AI w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Keysight emulował obciążenia treningowe AI na dużą skalę w różnych środowiskach transportowych, od UEC i RoCEv2 po nowe architektury bezstratne. Wspólnie przyspieszamy adopcję sieci AI, dostarczając operatorom i dostawcom usług chmurowych zwalidowane dane potrzebne do pewnych, wielkoskalowych wdrożeń.”
AMD z kolei kładzie nacisk na otwartość i unikanie uzależnienia od jednego dostawcy. Travis Karr, wiceprezes AMD odpowiedzialny za HPC i Sovereign AI, stwierdza:
„AMD believes customer collaboration and an open ecosystem are fundamental to accelerating AI innovation. By co-developing solutions with partners, such as Nokia in their AI networking innovation lab, we ensure our AMD enterprise AI solutions are tested with Nokia data center switches on real-world workloads and network demands.” / „AMD wierzy, że współpraca z klientami i otwarty ekosystem to fundament przyspieszania innowacji AI. Wspólnie rozwijając rozwiązania z partnerami takimi jak Nokia, zapewniamy, że nasze rozwiązania enterprise AI są testowane z przełącznikami Nokia w realnych warunkach obciążeniowych.”
Nokia wraca do gry w infrastrukturze
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl:
Nokia kojarzy się dziś wielu ludziom głównie ze starymi telefonami. Tymczasem fińska firma cicho, ale systematycznie buduje pozycję w infrastrukturze sieciowej dla AI. I to w segmencie, który jest absolutnie kluczowy – bo bez sieci, która poradzi sobie z gigantycznymi wolumenami danych generowanymi przez klastry GPU, cała reszta stoi w miejscu. Z jednej strony ten ruch robi wrażenie: realne laboratorium, realni partnerzy, konkretne architektury do walidacji. Z drugiej strony – mam pytanie, które zadaję przy każdej tego typu inicjatywie: czy Nokia ma wystarczającą siłę rynkową, żeby przebić się w segmencie zdominowanym przez Cisco, Arista i Nvidia z jej Spectrum-X? Partnerstwo z AMD brzmi dobrze, ale AMD samo walczy z Nvidią o pozycję w AI. Współpraca laboratoryjna to nie jest jeszcze udział w rynku. Zobaczymy, czy Validated Designs zamienią się w realne wdrożenia u klientów.
Co to oznacza dla rynku
Segment data center networking dla AI to jeden z najgorętszych obszarów technologicznych w tej chwili. Popyt na infrastrukturę zdolną obsłużyć trening modeli fundacyjnych i wnioskowanie w skali rośnie szybciej, niż branża jest w stanie na niego odpowiedzieć.
Nokia stawia na kilka trendów jednocześnie. Ultra Ethernet Consortium, którego Nokia jest aktywnym członkiem, promuje otwarte standardy jako alternatywę dla zamkniętych ekosystemów, takich jak rozwiązania Nvidii. Laboratorium ma być miejscem, gdzie te standardy nabierają kształtu w postaci rzeczywistych, testowalnych konfiguracji.
Rudy Hoebeke, wiceprezes ds. zarządzania produktami oprogramowania w Nokia, zapowiada:
„The launch of Nokia’s AI Networking Innovation Lab marks a major milestone in our commitment to drive the next era of AI-native connectivity. This center gives our customers and partners early access to new technologies, deeper collaboration with the world’s leading AI ecosystem players, and the confidence that their networks are validated under more realistic AI conditions.” / „Uruchomienie Nokia AI Networking Innovation Lab to ważny krok w realizacji naszego zobowiązania do budowania łączności nowej generacji. Laboratorium daje naszym klientom i partnerom wczesny dostęp do nowych technologii oraz pewność, że ich sieci są walidowane w realistycznych warunkach AI.”
Laboratorium jako strategia
Otwarcie takiego centrum to nie tylko PR. To sygnał dla rynku, że Nokia traktuje segment AI infrastructure poważnie i inwestuje własne zasoby, żeby udowodnić, że jej rozwiązania działają w warunkach, które mają znaczenie. Arno van Huyssteen z Nscale, firmy budującej własną infrastrukturę AI pod nazwą „AI Grid”, mówi o „rygorze inżynierskim” jako tym, co odróżnia Validated Designs od zwykłych białych ksiąg.
Pytanie, które zostaje bez odpowiedzi: ilu klientów rzeczywiście wejdzie do tego laboratorium, przetestuje swoje scenariusze i wyjdzie z kontraktem? To da się zmierzyć dopiero za kilka kwartałów.
