Van databytes naar AI-tokens: telecom zoekt nieuw verdienmodel

Op MWC Shanghai 2026, dat van 24 tot en met 26 juni plaatsvond, draaide een groot deel van het telecomdebat om één vraag: hoe verandert AI van een kostenpost in een nieuwe inkomstenbron? Huawei, ZTE en Nokia presenteerden elk een eigen route. Tegelijkertijd bouwde de GSMA verder aan Open Telco AI, een industrie-initiatief voor open datasets, modellen en hulpmiddelen voor telecomspecifieke AI.

De rode draad: telecombedrijven willen niet langer alleen de verbinding leveren waarover AI-diensten draaien. Ze willen ook waarde halen uit de rekenkracht, netwerkprestaties en intelligente diensten die daarachter zitten.

Huawei: van bytes naar tokens

Huawei's belangrijkste boodschap was dat het AI-tijdperk om een ander afrekenmodel vraagt. Telecombedrijven zouden niet alleen dataverkeer — de traditionele ‘bytes’ — moeten verkopen, maar ook ‘tokens’: de rekeneenheden die worden gebruikt bij AI-inferentie en de uitvoering van AI-agents .

Om die verschuiving mogelijk te maken, presenteerde Huawei een geïntegreerde Service-Network-Compute-strategie. Die brengt intelligente diensten, AI-geoptimaliseerde netwerken en krachtige opslag en rekeninfrastructuur samen . Zo zouden operators inkomsten kunnen halen uit zowel klassiek dataverkeer als AI-workloads.

Belangrijke aankondigingen waren:

• Tien AI-Optical Network-producten: een reeks volledig optische netwerkoplossingen voor de aanleg van AI-gerichte doelnetwerken, bedoeld om AI-diensten op grote schaal te ondersteunen .
• Versnelde AI-inferentie in een live netwerk: samen met China Mobile Hubei valideerde Huawei naar eigen zeggen als eerste in China een AI-inferentieversnellingsoplossing in een operationeel telecomnetwerk. Met OceanStor A800-opslag werd bij lange AI-inferentietaken een tot 372 procent hogere token-doorvoer gemeten .
• Platformen voor samenwerking tussen meerdere agents: op dienstniveau helpt Huawei operators met gespecialiseerde AI-agents voor bellen, het te gelde maken van netwerkervaringen en thuisbreedband .

Huawei-bestuurder Yang Chaobin vatte de strategische richting samen als ‘5G-A x AI’. Daarmee zouden operators niet alleen verkeer en netwerkervaring kunnen monetariseren, maar ook de AI-diensten zelf .

ZTE maakt AIR Core agentisch

ZTE presenteerde AIR Core, zijn AI-native netwerkkern. De nieuwste versie ondersteunt agentische AI-mogelijkheden: intelligentie wordt rechtstreeks in de kern van het netwerk ingebouwd, zodat netwerkoperaties autonomer kunnen verlopen en AI-workloads efficiënter kunnen worden geleverd .

Daarmee verschuift de rol van de netwerkkern. Die moet niet langer alleen verbindingen verwerken, maar ook kunnen reageren op veranderende omstandigheden, taken uitvoeren en AI-diensten ondersteunen. ZTE positioneert AIR Core zo als een fundament voor autonome netwerkoperaties en nieuwe AI-gerelateerde dienstverlening.

GSMA zet in op open telecom-AI

De GSMA lanceerde Open Telco AI op 2 maart 2026 tijdens MWC Barcelona, met AT&T en AMD als oprichters. Het initiatief moet de open basis leveren voor wat de brancheorganisatie ‘Telco-Grade AI’ noemt: gedeelde datasets, open telecommodellen en een platform voor samenwerking binnen de sector .

Tijdens MWC Shanghai bleef het initiatief een belangrijk gespreksonderwerp. De GSMA organiseerde er een rondetafel voor AI-leiders en meldde dat Open Telco AI inmiddels 46 deelnemende organisaties in 35 landen telt . Het Zuid-Koreaanse bedrijf Selectstar, gespecialiseerd in de evaluatie van AI-data, trad toe als officiële partner voor data-evaluatie .

De reden voor die sectorsamenwerking is praktisch. Netwerkbeheer is goed voor 34 procent van de operationele kosten van telecombedrijven, terwijl slechts 16 procent van de generatieve-AI-implementaties op dit domein is gericht . Algemene AI-modellen blijken bovendien niet altijd goed overweg te kunnen met telecomspecifieke taken, zoals netwerkdiagnose en de interpretatie van technische standaarden.

Goedkopere Chinese modellen veranderen de rekensom

Op de achtergrond van de beurs speelde een bredere ontwikkeling: de snel veranderende kostenstructuur van AI. DeepSeek bracht in april 2026 zijn V4-model uit, een Mixture-of-Experts-model met 1,6 biljoen parameters. Het model zou volledig zijn getraind op Chinese Huawei Ascend- en Cambricon-chips, zonder afhankelijkheid van Nvidia CUDA . DeepSeek beschrijft V4 als qua kosten concurrerend met toonaangevende gesloten modellen van OpenAI en Google DeepMind .

Ook in bredere zin liggen de prijzen van Chinese AI-modellen in het tweede kwartaal van 2026 doorgaans drie tot tien keer lager per token dan die van Amerikaanse frontiermodellen . Step 3.5 Flash kost bijvoorbeeld 0,10 dollar per miljoen invoertokens en 0,30 dollar per miljoen uitvoertokens — ongeveer 25 keer goedkoper dan GPT-4o, met vergelijkbare prestaties op het gebied van wiskundig redeneren . Chinese AI-labs bezetten inmiddels vier van de vijf hoogste posities op ranglijsten voor open-weight-modellen .

Voor telecombedrijven heeft dat directe gevolgen. Als AI-inferentie goedkoper wordt, kunnen meer diensten rendabel worden. Tegelijkertijd dwingt de prijsdruk operators om opnieuw te kijken naar hun leveranciers, hardwarekeuzes en de manier waarop AI-infrastructuur wordt ingekocht en doorberekend.

Nokia schuift AI-agents naar voren

Nokia presenteerde zowel tijdens MWC Shanghai als tijdens het gelijktijdige evenement DTW26 verschillende uitbreidingen van zijn AI-strategie:

• Integratie met Google Gemini: Nokia wil Gemini-modellen integreren in het Nokia Assurance Center, het platform voor netwerkbewaking en -beheer. Het bedrijf plant zes gespecialiseerde agents. De Router-agent en Event Triage-agent waren al operationeel .
• Uitgebreider portfolio voor autonome netwerken: Nokia voegde agentische AI-mogelijkheden toe aan zijn portfolio, waaronder de Autonomous Networks Agent Library, de Autonomous Networks Suite en MantaRay SMO. De systemen zijn bedoeld om prestaties, betrouwbaarheid en operationele efficiëntie op schaal te verbeteren .
• Agentische AI voor vaste netwerken: Nokia lanceerde ook toepassingen voor thuis- en breedbandnetwerken. Daarbij baseert het bedrijf zich op inzichten uit meer dan 600 miljoen uitgerolde breedbandlijnen .
• AI-RAN met NVIDIA: Nokia meldde nieuwe klantintegraties met T-Mobile, Indosat en SoftBank Corp. en succesvolle functionele tests van zijn anyRAN-software op Nvidia's door GPU's versnelde AI-RAN-platform .

Nokia richt AI-agents daarmee niet alleen op interne netwerkprocessen. Ze moeten ook helpen bij problemen rond glasvezel en wifi, netwerkplanning en het leveren van meer dynamische netwerkdiensten.

De gemene deler: AI moet meer opleveren dan alleen efficiëntie

De aankondigingen uit Shanghai wijzen op een brede koerswijziging in de telecomsector:

• Het verdienmodel moet verder gaan dan connectiviteit. Huawei spreekt over een tokeneconomie, ZTE over een agentische netwerkkern en Nokia over autonome en programmeerbare netwerken. In alle gevallen is de inzet groter dan alleen het transporteren van data.
• Open samenwerking wordt belangrijker. Open Telco AI laat zien dat operators, leveranciers, AI-ontwikkelaars en onderzoekers datasets en modellen willen delen om AI beter geschikt te maken voor telecomomgevingen.
• Kosten bepalen de concurrentie. Goedkope Chinese modellen zoals DeepSeek en Step 3.5 Flash maken AI-toepassingen toegankelijker, maar vergroten ook de druk op wereldwijde spelers om hun infrastructuur efficiënter in te richten.
• Agentische AI wordt de volgende stap. Huawei en Nokia investeren in agents die netwerken kunnen beheren, klantinteracties kunnen ondersteunen en nieuwe diensten kunnen aansturen met minder menselijke tussenkomst.

Voor telecombedrijven was de boodschap van MWC Shanghai 2026 helder: AI is niet langer alleen een technologieproject voor de toekomst. De sector probeert nu de bijbehorende inkomstenmodellen te bouwen — rond tokens, agents en intelligente infrastructuur.