Det er i praksis et skifte fra byte-monetisering til token-monetisering. Operatøren skal ikke kun levere forbindelsen, men også kunne få del i værdien fra de AI-tjenester og den beregningskraft, som forbindelsen understøtter.

For at gøre det muligt præsenterede Huawei en integreret Service-Network-Compute-strategi, hvor intelligente tjenester, AI-optimerede netværk samt lager- og beregningskapacitet tænkes sammen . Målet er at skabe indtjening fra både traditionel datatrafik og AI-arbejdsbelastninger.

Blandt de vigtigste lanceringer var:

• 10 AI-Optical Network-produkter: En serie optiske netværksløsninger, der skal hjælpe operatører med at bygge AI-centrerede netværk til bred udrulning af AI-tjenester .
• Hurtigere AI-inferens i et aktivt mobilnet: Sammen med China Mobile Hubei gennemførte Huawei det, virksomheden beskriver som Kinas første validering af sin løsning til AI-inferensacceleration i et operatørnet. Løsningen, der blandt andet anvender OceanStor A800-lagring, leverede op til 372 procent højere token-gennemstrømning ved AI-inferens med lange sekvenser .
• Platforme til samarbejde mellem flere AI-agenter: På tjenestelaget hjælper Huawei operatører med at implementere specialiserede agenter til blandt andet telefoni, monetisering af netværksoplevelser og hjemmebredbånd .

Huawei-direktøren Yang Chaobin beskrev "5G-A x AI" som teleselskabernes strategiske vej frem. Pointen er, at operatører skal kunne tjene penge på AI-tjenester – ikke kun på trafik og netværkskvalitet .

ZTE bygger agentisk intelligens ind i netværkskernen

ZTE præsenterede sin AI-native netværkskerne AIR Core, som nu understøtter agentiske AI-funktioner .

I stedet for at placere AI som et separat system oven på netværket integrerer ZTE intelligensen direkte i netværkskernen. Det skal gøre det muligt at automatisere driften og levere den infrastruktur, som AI-arbejdsbelastninger kræver.

For operatører handler strategien derfor både om effektivisering og om nye tjenester: Netværket skal i højere grad kunne registrere, vurdere og reagere på situationer selv – samtidig med at det understøtter AI-applikationer.

GSMA vil skabe en fælles base for telekommunikations-AI

GSMA lancerede Open Telco AI på MWC Barcelona 2. marts 2026 med AT&T og AMD som stiftende støtter. Initiativet skal levere åbne grundlag for det, GSMA kalder "Telco-Grade AI" – blandt andet fælles datasæt, åbne telekommunikationsmodeller og en portal, hvor branchen kan samarbejde .

På MWC Shanghai var initiativet fortsat et centralt tema. GSMA afholdt en rundbordsdiskussion for AI-ledere og oplyste, at Open Telco AI var vokset til 46 medlemsorganisationer i 35 lande . Den sydkoreanske virksomhed Selectstar, der arbejder med evaluering af AI-data, blev samtidig officiel partner for dataevaluering .

Behovet for specialiserede modeller er tydeligt i operatørernes omkostninger. Netværksdrift udgør 34 procent af teleselskabernes driftsudgifter, men kun 16 procent af deres generative AI-udrulninger retter sig mod dette område .

GSMA's argument er dermed, at generiske AI-modeller ikke nødvendigvis er nok til opgaver som netværksdiagnostik, standardfortolkning og automatiseret drift. Branchen har brug for modeller, data og testmetoder, der er udviklet specifikt til telekommunikation.

Billigere kinesiske modeller ændrer AI-regnestykket

En vigtig baggrund for diskussionerne i Shanghai var den hastigt ændrede økonomi omkring AI. DeepSeek lancerede sin V4-model i april 2026. Det er en Mixture-of-Experts-model med 1,6 billioner parametre, som ifølge de omtalte beskrivelser er trænet udelukkende på kinesiske Huawei Ascend- og Cambricon-chips uden afhængighed af Nvidias CUDA-platform . Modellen er blevet beskrevet som prismæssigt konkurrencedygtig med førende lukkede amerikanske modeller fra OpenAI og Google DeepMind .

Mere generelt lå priserne for kinesiske AI-modeller i andet kvartal 2026 typisk tre til ti gange lavere pr. token end hos amerikanske frontier-modeller . Step 3.5 Flash blev eksempelvis tilbudt til 0,10 dollar for input og 0,30 dollar for output pr. million tokens – omkring 25 gange billigere end GPT-4o ved sammenlignelig matematisk ræsonnering . Kinesiske laboratorier indtog samtidig fire af de fem øverste pladser på ranglister over open-weight-modeller .

For teleselskaber betyder det, at valget af AI-model ikke kun handler om ydeevne. Pris pr. token, adgang til beregningskraft, hardwareafhængighed og muligheden for at køre modellerne effektivt bliver mindst lige så vigtigt. Den udvikling tvinger operatører verden over til at genoverveje både infrastrukturpartnerskaber og deres egne omkostningsmodeller.

Nokia satser på AI-agenter i hele netværket

Nokia præsenterede flere nyheder på MWC Shanghai og ved det sideløbende DTW26-arrangement.

• Google Gemini i Nokia Assurance Center: Nokia vil integrere Googles Gemini-modeller i Assurance Center, Nokias platform til overvågning og administration af netværk. Planen omfatter seks specialiserede agenter, hvor Router og Event Triage allerede var i drift .
• Opgradering af porteføljen for autonome netværk: Nokia introducerede nye agentiske funktioner i blandt andet Autonomous Networks Agent Library, Autonomous Networks Suite og MantaRay SMO. Værktøjerne skal forbedre netværkenes ydeevne, stabilitet og driftseffektivitet i stor skala .
• Agentisk AI til fastnet og bredbånd: Nokia lancerede også funktioner målrettet hjemmenetværk og bredbånd. De bygger på erfaringer fra mere end 600 millioner udrullede bredbåndslinjer .
• AI-RAN sammen med NVIDIA: Nokia fortsatte sit strategiske AI-RAN-samarbejde med NVIDIA og annoncerede nye kundeintegrationer med T-Mobile, Indosat og SoftBank Corp. Virksomheden rapporterede desuden vellykkede funktionstests af sin anyRAN-software på NVIDIAs GPU-accelererede AI-RAN-platform .

Det fælles træk er, at AI-agenterne ikke blot skal svare på spørgsmål. De skal kunne opdage problemer, prioritere hændelser, foreslå eller udføre handlinger og hjælpe med at optimere netværket løbende.

En ny kamp om værdien i netværket

Annonceringerne fra MWC Shanghai peger samlet på fire tydelige udviklinger:

• Indtjeningen skal flytte sig ud over forbindelsen. Huawei taler om en tokenøkonomi, ZTE om en agentisk netværkskerne, og Nokia om AI-agenter, automatisering og intelligente netværksfunktioner. Fælles for strategierne er, at operatører skal tjene penge på de AI-arbejdsbelastninger, de transporterer og understøtter – ikke kun på selve datatrafikken.
• Åbent samarbejde bliver vigtigere. GSMA's Open Telco AI afspejler en erkendelse af, at ingen enkelt operatør eller leverandør alene kan udvikle AI, der er tilstrækkelig præcis, sikker og anvendelig til telekommunikation.
• Prispresset fra kinesiske modeller ændrer markedet. Billigere modeller som DeepSeek og andre kinesiske alternativer giver operatørerne nye muligheder, men skaber også et større konkurrencepres på globale AI- og netværksleverandører.
• Agentisk AI er næste skridt. Huawei og Nokia investerer begge i AI-agenter, der kan automatisere netværksdrift, forbedre kundeoplevelsen og understøtte nye tjenester med mindre manuel indblanding.

Budskabet fra MWC Shanghai 2026 var derfor klart: AI er ikke længere kun et værktøj til at reducere omkostninger. For teleselskaberne åbner der sig en mulig ny forretningsmodel baseret på tokens, agenter og intelligent infrastruktur. Spørgsmålet er nu, hvem der kan omsætte visionen til løsninger, som kunderne faktisk vil betale for.

Det er i praksis et skifte fra byte-monetisering til token-monetisering. Operatøren skal ikke kun levere forbindelsen, men også kunne få del i værdien fra de AI-tjenester og den beregningskraft, som forbindelsen understøtter.

For at gøre det muligt præsenterede Huawei en integreret Service-Network-Compute-strategi, hvor intelligente tjenester, AI-optimerede netværk samt lager- og beregningskapacitet tænkes sammen . Målet er at skabe indtjening fra både traditionel datatrafik og AI-arbejdsbelastninger.

Blandt de vigtigste lanceringer var:

• 10 AI-Optical Network-produkter: En serie optiske netværksløsninger, der skal hjælpe operatører med at bygge AI-centrerede netværk til bred udrulning af AI-tjenester .
• Hurtigere AI-inferens i et aktivt mobilnet: Sammen med China Mobile Hubei gennemførte Huawei det, virksomheden beskriver som Kinas første validering af sin løsning til AI-inferensacceleration i et operatørnet. Løsningen, der blandt andet anvender OceanStor A800-lagring, leverede op til 372 procent højere token-gennemstrømning ved AI-inferens med lange sekvenser .
• Platforme til samarbejde mellem flere AI-agenter: På tjenestelaget hjælper Huawei operatører med at implementere specialiserede agenter til blandt andet telefoni, monetisering af netværksoplevelser og hjemmebredbånd .

Huawei-direktøren Yang Chaobin beskrev "5G-A x AI" som teleselskabernes strategiske vej frem. Pointen er, at operatører skal kunne tjene penge på AI-tjenester – ikke kun på trafik og netværkskvalitet .

ZTE bygger agentisk intelligens ind i netværkskernen

ZTE præsenterede sin AI-native netværkskerne AIR Core, som nu understøtter agentiske AI-funktioner .

I stedet for at placere AI som et separat system oven på netværket integrerer ZTE intelligensen direkte i netværkskernen. Det skal gøre det muligt at automatisere driften og levere den infrastruktur, som AI-arbejdsbelastninger kræver.

For operatører handler strategien derfor både om effektivisering og om nye tjenester: Netværket skal i højere grad kunne registrere, vurdere og reagere på situationer selv – samtidig med at det understøtter AI-applikationer.

GSMA vil skabe en fælles base for telekommunikations-AI

GSMA lancerede Open Telco AI på MWC Barcelona 2. marts 2026 med AT&T og AMD som stiftende støtter. Initiativet skal levere åbne grundlag for det, GSMA kalder "Telco-Grade AI" – blandt andet fælles datasæt, åbne telekommunikationsmodeller og en portal, hvor branchen kan samarbejde .

På MWC Shanghai var initiativet fortsat et centralt tema. GSMA afholdt en rundbordsdiskussion for AI-ledere og oplyste, at Open Telco AI var vokset til 46 medlemsorganisationer i 35 lande . Den sydkoreanske virksomhed Selectstar, der arbejder med evaluering af AI-data, blev samtidig officiel partner for dataevaluering .

Behovet for specialiserede modeller er tydeligt i operatørernes omkostninger. Netværksdrift udgør 34 procent af teleselskabernes driftsudgifter, men kun 16 procent af deres generative AI-udrulninger retter sig mod dette område .

GSMA's argument er dermed, at generiske AI-modeller ikke nødvendigvis er nok til opgaver som netværksdiagnostik, standardfortolkning og automatiseret drift. Branchen har brug for modeller, data og testmetoder, der er udviklet specifikt til telekommunikation.

Billigere kinesiske modeller ændrer AI-regnestykket

En vigtig baggrund for diskussionerne i Shanghai var den hastigt ændrede økonomi omkring AI. DeepSeek lancerede sin V4-model i april 2026. Det er en Mixture-of-Experts-model med 1,6 billioner parametre, som ifølge de omtalte beskrivelser er trænet udelukkende på kinesiske Huawei Ascend- og Cambricon-chips uden afhængighed af Nvidias CUDA-platform . Modellen er blevet beskrevet som prismæssigt konkurrencedygtig med førende lukkede amerikanske modeller fra OpenAI og Google DeepMind .

Mere generelt lå priserne for kinesiske AI-modeller i andet kvartal 2026 typisk tre til ti gange lavere pr. token end hos amerikanske frontier-modeller . Step 3.5 Flash blev eksempelvis tilbudt til 0,10 dollar for input og 0,30 dollar for output pr. million tokens – omkring 25 gange billigere end GPT-4o ved sammenlignelig matematisk ræsonnering . Kinesiske laboratorier indtog samtidig fire af de fem øverste pladser på ranglister over open-weight-modeller .

For teleselskaber betyder det, at valget af AI-model ikke kun handler om ydeevne. Pris pr. token, adgang til beregningskraft, hardwareafhængighed og muligheden for at køre modellerne effektivt bliver mindst lige så vigtigt. Den udvikling tvinger operatører verden over til at genoverveje både infrastrukturpartnerskaber og deres egne omkostningsmodeller.

Nokia satser på AI-agenter i hele netværket

Nokia præsenterede flere nyheder på MWC Shanghai og ved det sideløbende DTW26-arrangement.

• Google Gemini i Nokia Assurance Center: Nokia vil integrere Googles Gemini-modeller i Assurance Center, Nokias platform til overvågning og administration af netværk. Planen omfatter seks specialiserede agenter, hvor Router og Event Triage allerede var i drift .
• Opgradering af porteføljen for autonome netværk: Nokia introducerede nye agentiske funktioner i blandt andet Autonomous Networks Agent Library, Autonomous Networks Suite og MantaRay SMO. Værktøjerne skal forbedre netværkenes ydeevne, stabilitet og driftseffektivitet i stor skala .
• Agentisk AI til fastnet og bredbånd: Nokia lancerede også funktioner målrettet hjemmenetværk og bredbånd. De bygger på erfaringer fra mere end 600 millioner udrullede bredbåndslinjer .
• AI-RAN sammen med NVIDIA: Nokia fortsatte sit strategiske AI-RAN-samarbejde med NVIDIA og annoncerede nye kundeintegrationer med T-Mobile, Indosat og SoftBank Corp. Virksomheden rapporterede desuden vellykkede funktionstests af sin anyRAN-software på NVIDIAs GPU-accelererede AI-RAN-platform .

Det fælles træk er, at AI-agenterne ikke blot skal svare på spørgsmål. De skal kunne opdage problemer, prioritere hændelser, foreslå eller udføre handlinger og hjælpe med at optimere netværket løbende.

En ny kamp om værdien i netværket

Annonceringerne fra MWC Shanghai peger samlet på fire tydelige udviklinger:

• Indtjeningen skal flytte sig ud over forbindelsen. Huawei taler om en tokenøkonomi, ZTE om en agentisk netværkskerne, og Nokia om AI-agenter, automatisering og intelligente netværksfunktioner. Fælles for strategierne er, at operatører skal tjene penge på de AI-arbejdsbelastninger, de transporterer og understøtter – ikke kun på selve datatrafikken.
• Åbent samarbejde bliver vigtigere. GSMA's Open Telco AI afspejler en erkendelse af, at ingen enkelt operatør eller leverandør alene kan udvikle AI, der er tilstrækkelig præcis, sikker og anvendelig til telekommunikation.
• Prispresset fra kinesiske modeller ændrer markedet. Billigere modeller som DeepSeek og andre kinesiske alternativer giver operatørerne nye muligheder, men skaber også et større konkurrencepres på globale AI- og netværksleverandører.
• Agentisk AI er næste skridt. Huawei og Nokia investerer begge i AI-agenter, der kan automatisere netværksdrift, forbedre kundeoplevelsen og understøtte nye tjenester med mindre manuel indblanding.

Budskabet fra MWC Shanghai 2026 var derfor klart: AI er ikke længere kun et værktøj til at reducere omkostninger. For teleselskaberne åbner der sig en mulig ny forretningsmodel baseret på tokens, agenter og intelligent infrastruktur. Spørgsmålet er nu, hvem der kan omsætte visionen til løsninger, som kunderne faktisk vil betale for.