Telekombranschens nya AI-plan: från databyte till tokens och agenter

Det skulle innebära ett skifte från att främst sälja uppkoppling, hastighet och bandbredd till att även ta betalt för AI-kapacitet, inferens, nätverks-API:er och intelligenta digitala tjänster.

För att stödja modellen visade Huawei upp en integrerad Service-Network-Compute-strategi. Den kopplar samman intelligens i tjänstelagret, AI-anpassade nätverk samt lagring och beräkningskraft med hög prestanda . Målet är att operatörer ska kunna fånga värde både från traditionell trafik och från AI-arbetslaster.

Bland Huaweis viktigaste presentationer fanns:

• Tio AI-Optical Network-produkter (AI-ON): En serie helt optiska nätlösningar för att bygga AI-centrerade målarkitekturer och möjliggöra bredare leverans av AI-tjänster .
• Snabbare AI-inferens i mobilnätet: Tillsammans med China Mobile Hubei genomförde Huawei en validering i ett kommersiellt mobilnät. Lösningen, som bygger på OceanStor A800-lagring, uppges ha gett upp till 372 procent högre token-genomströmning vid AI-inferens med långa sekvenser .
• Plattformar för samverkande agenter: På tjänstesidan hjälper Huawei operatörer att bygga plattformar med specialiserade AI-agenter för bland annat telefoni, intäkter från användarupplevelser och bredband i hemmet .

Yang Chaobin från Huawei beskrev formeln ”5G-A x AI” som en strategisk uppgradering för operatörer. Tanken är att intäkterna framöver inte bara ska komma från trafik och nätkvalitet, utan även från själva AI-tjänsterna .

ZTE bygger in agentisk AI i nätkärnan

ZTE visade upp sin AI-infödda nätkärna AIR Core, som nu har stöd för agentiska funktioner. Genom att placera intelligensen direkt i kärnnätet vill företaget möjliggöra mer autonoma driftprocesser och bättre leverans av AI-arbetslaster .

I praktiken pekar modellen mot nät som i större utsträckning kan upptäcka problem, fatta beslut och anpassa resurser utan att varje steg behöver hanteras manuellt. ZTE:s presentation handlade därmed både om effektivare drift och om att skapa en teknisk grund för framtida AI-tjänster.

GSMA:s öppna AI-initiativ får större räckvidd

GSMA lanserade Open Telco AI vid MWC Barcelona den 2 mars 2026, med AT&T och AMD som grundande stödpartners. Initiativet ska ge telekombranschen öppna byggstenar för det GSMA kallar ”Telco-Grade AI” – bland annat gemensamma datamängder, öppna telekommodeller, beräkningsresurser och en portal för samarbete .

På MWC Shanghai stod initiativet fortsatt högt på agendan. GSMA arrangerade ett rundabordssamtal för AI-ledare och uppgav att Open Telco AI hade vuxit till 46 medlemsorganisationer i 35 länder . Det sydkoreanska företaget Selectstar, som arbetar med utvärdering av AI-data, anslöt dessutom som officiell partner för datautvärdering .

Bakgrunden är ett tydligt effektiviseringsproblem. Nätverksdrift står för 34 procent av operatörernas rörelsekostnader, men bara 16 procent av GenAI-utrullningarna riktas mot detta område . Branschens ambition är därför att utveckla AI-modeller som förstår telekomspecifika uppgifter bättre än generella modeller.

Billigare kinesiska modeller förändrar kalkylen

En annan viktig bakgrund till diskussionerna var den snabbt föränderliga ekonomin kring AI. DeepSeek släppte sin V4-modell i april 2026. Modellen beskrivs som en Mixture-of-Experts-modell med 1,6 biljoner parametrar, tränad helt på kinesiska Huawei Ascend- och Cambricon-chip utan beroende av Nvidias CUDA-plattform . Enligt rapporteringen ska den vara kostnadsmässigt konkurrenskraftig med ledande slutna modeller från OpenAI och Google DeepMind .

Mer generellt erbjöd kinesiska AI-modeller under andra kvartalet 2026 tokenpriser som ofta låg tre till tio gånger under priserna för amerikanska frontier-modeller . Step 3.5 Flash uppges exempelvis kosta 0,10 dollar per miljon inmatningstokens och 0,30 dollar per miljon utmatningstokens – omkring 25 gånger billigare än GPT-4o vid jämförbar matematisk problemlösning . Kinesiska utvecklare hade samtidigt fyra av de fem främsta platserna på topplistor för AI-modeller med öppna vikter .

För operatörer innebär utvecklingen både en möjlighet och en utmaning. Billigare modeller kan sänka tröskeln för att lansera AI-tjänster, men pressar också leverantörer och nätägare att tänka om kring partnerskap, hårdvara och kostnad per AI-förfrågan.

Nokia satsar på AI-agenter i nätets vardagsarbete

Nokia presenterade flera nyheter i samband med MWC Shanghai och det parallella evenemanget DTW26.

• Google Gemini i Nokia Assurance Center: Nokia ska integrera Googles Gemini-modeller i sin plattform för övervakning och hantering av nät. Företaget planerar sex specialiserade agenter. Två – Router och Event Triage – var redan i drift .
• Uppgraderad portfölj för autonoma nät: Nokia lanserade nya agentiska funktioner i bland annat Autonomous Networks Agent Library, Autonomous Networks Suite och MantaRay SMO. Lösningarna ska förbättra prestanda, tillförlitlighet och effektivitet i storskalig drift .
• Agentisk AI för fiber och bredband: Nokia lanserade även AI-funktioner för hem- och bredbandsnät, baserade på erfarenheter från mer än 600 miljoner utbyggda bredbandsanslutningar .
• AI-RAN tillsammans med Nvidia: Nokia fortsatte sitt strategiska AI-RAN-samarbete med Nvidia och presenterade nya kundintegrationer med T-Mobile, Indosat och SoftBank Corp. Företaget uppgav också att anyRAN-mjukvaran hade genomgått funktionstester på Nvidias GPU-accelererade AI-RAN-plattform .

Gemensamt för satsningarna är att AI-agenterna inte bara ska svara på frågor. De ska kunna tolka nätets tillstånd, prioritera händelser och bidra till åtgärder – med målet att göra operatörernas drift mer automatiserad.

Fyra trender som präglade MWC Shanghai

Presentationerna pekade sammantaget mot en bred samsyn i branschen:

• Intäkterna måste gå längre än uppkoppling. Huaweis tokenekonomi, ZTE:s agentiska nätkärna och Nokias autonoma nätlösningar bygger alla på idén att operatörer måste fånga en större del av värdet i AI-arbetslaster – inte bara transportera datan.
• Öppna samarbeten blir viktigare. GSMA:s Open Telco AI visar att branschen vill dela data, modeller och testmetoder för att skapa AI som fungerar i telekommiljöer. Ingen enskild operatör väntas kunna lösa hela problemet på egen hand.
• Kostnad per token blir en strategisk fråga. Billigare kinesiska modeller kan göra fler AI-tjänster ekonomiskt möjliga, samtidigt som de ökar pressen på globala aktörer att leverera mer beräkning för mindre pengar.
• Agentisk AI flyttar från demonstration till drift. Huawei och Nokia satsar på agenter som kan hantera nät, kundupplevelser och bredbandstjänster med mindre mänsklig inblandning.

Budskapet från MWC Shanghai 2026 var därför tydligt: AI är inte längre en separat molntjänst vid sidan av telekomnätet. Den håller på att bli en del av nätets ekonomi, drift och produktutbud. För operatörerna öppnas en ny intäktsmodell – byggd på tokens, AI-agenter och intelligent infrastruktur.