काठमाडौं — आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को द्रुत विकास र बढ्दो प्रयोगले मोबाइल नेटवर्कको गुणस्तर मापन गर्ने परम्परागत मापदण्डलाई नै परिवर्तन गरिदिएको छ । विश्वप्रसिद्ध इन्टरनेट स्पिड टेस्टिङ कम्पनी ‘ओक्ला’ (Ookla) ले सार्वजनिक गरेको सन् २०२६ को नयाँ अनुसन्धान प्रतिवेदनअनुसार अब ५जी (5G) नेटवर्कको क्षमता केवल डाउनलोड स्पिडमा मात्र सीमित नभई एआईका विभिन्न एप्लिकेसनहरू कति सहजै सञ्चालन गर्न सक्छ भन्नेमा भर पर्नेछ ।
“बियोन्ड डाउनलोड स्पिड: बेन्चमार्किङ ५जी मोबाइल नेटवर्क्स अगेन्स्ट एआई वर्कलोड्स” (Beyond Download Speed: Benchmarking 5G Mobile Networks Against AI Workloads) नामक उक्त रिपोर्टले विश्वका २२ वटा देशका ८६ वटा प्रमुख नेटवर्क अपरेटरहरूको तथ्याङ्क विश्लेषण गरेको छ । अध्ययनले हालका ५जी नेटवर्कहरू टेक्स्टमा आधारित सामान्य एआई (जस्तैः च्याटजीपीटी) चलाउन सक्षम भए पनि भ्वाइस एआई (Voice AI), एआर भिजन (AR Vision) र जेनेरेटिभ भिडियो जस्ता एड्भान्स लेभलका एआई चलाउन सङ्घर्ष गरिरहेको देखाएको छ ।
मुख्य चुनौती: अपलोड क्षमतामा भारी कमी
ओक्लाको प्रतिवेदनले औंल्याएको सबैभन्दा ठूलो र गम्भीर समस्या अपलोड क्षमता (Upload Capacity) को हो । परम्परागत रूपमा प्रयोगकर्ताले इन्टरनेटबाट डाटा धेरै तान्ने (डाउनलोड गर्ने) भएकाले मोबाइल नेटवर्कहरू सोहीअनुसार (करिब ९०% डाउनलोड र १०% अपलोड) डिजाइन गरिएका थिए । तर एआई प्रयोग गर्दा प्रयोगकर्ताको डिभाइसबाट डाटा (अडियो, भिडियो, लामो टेक्स्ट) सर्भरसम्म पुग्ने दर निकै बढी हुन्छ ।
एआर (AR) र मल्टिमोडल एआईका लागि कम्तीमा २० एमबीपीएस (20 Mbps) अपलोड स्पिड आवश्यक पर्ने भए पनि विश्वका आधाभन्दा कम नेटवर्क अपरेटरहरूले मात्र यो मापदण्ड पूरा गर्न सकेका छन् । धेरैजसो बजारहरूमा अपरेटरहरूले कुल क्षमताको करिब १० प्रतिशत मात्र अपलोडका लागि छुट्याउने गरेका छन् र सन् २०२३ देखि हालसम्म २२ मध्ये १२ वटा देशमा यो अपलोड सेयर स्थिर रहेको वा घटेको पाइएको छ ।
लेटेन्सी (Latency) र नेटवर्क चापको असर
एआई भ्वाइस असिस्टेन्ट वा भिडियो जेनेरेसन जस्ता कामहरूमा नेटवर्कमा हुने थोरै मात्र ढिलाइ (Latency वा Jitter) ले पनि ठूलो असर पुर्याउँछ । सामान्य अवस्थामा २२ वटै देशका नेटवर्कहरूले टेक्स्ट एआईका लागि चाहिने १०० मिलिसेकेन्ड (ms) भन्दा कमको लेटेन्सी दिएका छन् भने १८ देशले ५० मिलिसेकेन्डको लक्ष्य पूरा गरेका छन् । तर एआर (AR) भिजनका लागि आवश्यक पर्ने १० मिलिसेकेन्डभन्दा कमको लक्ष्य कुनै पनि देशले हासिल गर्न सकेका छैनन् ।
यसका साथै नेटवर्कमा धेरै चाप (Load) पर्दा लेटेन्सी तीव्र रूपमा बिग्रिने गरेको प्रतिवेदनमा उल्लेख छ । चाप पर्दा नेटवर्कको गति सामान्य अवस्थाको तुलनामा ३.७ गुणादेखि ११.४ गुणासम्मले सुस्त हुने गरेको तथ्याङ्क छ । यसले गर्दा धेरै प्रयोगकर्ताले एकैपटक एआई प्रयोग गर्दा नेटवर्कले काम गर्न नसक्ने स्थिति सिर्जना हुन सक्छ ।
क्लाउड पूर्वाधार (Cloud Infrastructure) को दूरीले थप्ने समस्या
एआईको स्पिड मोबाइल नेटवर्कमा मात्र भर पर्दैन प्रयोगकर्ताको डिभाइसदेखि एआई मोडल रन हुने क्लाउड सर्भरसम्मको बाटो (Cloud Infrastructure Latency) कस्तो छ भन्ने कुराले पनि ठूलो भूमिका खेल्छ । रिपोर्टका अनुसार एउटै देश वा बजारभित्र पनि कुन क्लाउड सेवा (जस्तैः AWS, Azure, Google Cloud, OCI) प्रयोग गरिएको छ भन्ने आधारमा लेटेन्सीमा १०० मिलिसेकेन्डसम्मको फरक पर्न सक्छ । यो ढिलाइले रियल टाइम एआई (Real-time AI) को सम्भाव्यतालाई प्रत्यक्ष असर गर्दछ ।
अबको बाटो र समाधान
एआईको बढ्दो प्रयोग र भविष्यमा आउने ‘फिजिकल एआई’ (Physical AI) वा स्वचालित प्रणालीहरूलाई धान्न नेटवर्क अपरेटरहरूले आफ्नो लगानी रणनीति परिवर्तन गर्नुपर्ने ओक्लाको सुझाव छ । प्रतिवेदनले निम्न कुराहरूमा जोड दिएको छ:
अपलोड क्षमता बढाउने: ५जी स्ट्यान्डअलोन (5G SA) प्रविधिको विस्तार गर्दै अपलोडका लागि बढी ब्यान्डविथ छुट्याउने ।
लेटेन्सी कम गर्ने: फाइबर ब्याकहल र ५जी एसए (5G SA) मा लगानी बढाएर नेटवर्कमा पर्ने चाप (Loaded Latency) लाई नियन्त्रण गर्ने ।
क्लाउड पियरिङलाई सुदृढ गर्ने: नेटवर्क पूर्वाधार र क्लाउड सर्भरबीचको दूरी घटाउन सीधै पियरिङ (Direct Peering) सम्झौताहरू गर्ने ।
एआई युगमा मोबाइल नेटवर्कहरूको सफलता अब उनीहरूले कति छिटो डाटा डाउनलोड गर्न दिन्छन् भन्नेमा नभई कति छिटो र निरन्तर रूपमा डिभाइस र क्लाउडबीच डाटा आदानप्रदान गर्न सक्छन् भन्नेमा मापन हुने निश्चित छ ।
