Amerykańskie 5G nie jest gotowe na AI - USA są ostatnie w kluczowym rankingu

Stany Zjednoczone zainwestowały dziesiątki miliardów dolarów w rozwój 5G, ale amerykańskie sieci mogą nie sprostać wymaganiom nowych usług wykorzystujących sztuczną inteligencję. Z raportu Ookli wynika, że USA zajęły ostatnie miejsce wśród 22 analizowanych rynków pod względem udziału uploadu w całkowitej przepustowości 5G. Słabo wypadły również pod względem opóźnień.

Problem może stać się bardziej widoczny wraz z popularyzacją okularów AI, rozszerzonej rzeczywistości, agentów oraz usług analizujących na żywo obraz i dźwięk. W przeciwieństwie do streamingu wideo takie rozwiązania nie tylko pobierają dane, ale także wysyłają do chmury duże ilości informacji.

Tylko 5 proc. przypada na upload

Ookla porównała dane Speedtest Intelligence z 2025 roku, obejmujące najważniejsze rozwinięte i rozwijające się rynki 5G w Ameryce Północnej, Europie, regionie Azji i Pacyfiku, na Bliskim Wschodzie oraz w Ameryce Łacińskiej.

Udział uploadu został obliczony jako stosunek mediany prędkości wysyłania do sumy median prędkości wysyłania i pobierania. Nie jest to zatem bezpośredni pomiar konfiguracji sieci radiowej, ale wskaźnik pokazujący proporcje pomiędzy możliwościami uplinku i downlinku.

W USA wskaźnik ten wyniósł zaledwie 5,08 proc. – najmniej spośród wszystkich 22 rynków. Dla porównania w Indonezji było to 23,88 proc., w Niemczech 15,61 proc., w Tajlandii 14,22 proc., a w Szwecji 13,18 proc.

Niski udział nie zawsze oznacza jednak wolny upload. Zjednoczone Emiraty Arabskie osiągnęły wskaźnik wynoszący tylko 5,63 proc., ale mediana prędkości wysyłania wyniosła tam aż 51,57 Mb/s. W USA było to 12,2 Mb/s, co dało Amerykanom dopiero 18. miejsce.

Wśród trzech największych amerykańskich operatorów najgorzej wypadł AT&T z medianą uploadu wynoszącą 9 Mb/s. Verizon osiągnął 13,43 Mb/s, a T-Mobile US 13,94 Mb/s.

Według Ookli do obsługi rozszerzonej rzeczywistości i multimodalnej AI potrzebny jest upload na poziomie przynajmniej 20 Mb/s. Mniej niż połowa badanych operatorów osiągnęła ten próg.

AI zmieni proporcje ruchu w sieciach

Obecne sieci mobilne były projektowane przede wszystkim z myślą o pobieraniu danych. Użytkownicy oglądają filmy, słuchają muzyki i korzystają z mediów społecznościowych, generując znacznie większy ruch w downlinku niż w uplinku.

W typowej sieci proporcje ruchu mogą wynosić około 90 do 10 na korzyść pobierania. Według przywoływanych przez Ooklę analiz Ericssona okulary AI mogą zmienić ten podział na 60 do 40.

Urządzenie wyposażone w kamerę i mikrofony będzie stale wysyłać obraz oraz dźwięk do chmury, gdzie model AI przeprowadzi analizę i zwróci odpowiedź. Ookla szacuje, że nawet obsługa tekstowego modelu językowego może generować podział ruchu wynoszący 29 do 71 pomiędzy uploadem i downloadem. W przypadku konwersacyjnej oraz agentowej AI proporcje mogą zbliżyć się do 50 na 50.

Amerykańskie 5G ma również problem z opóźnieniami

Mediana wieloserwerowego opóźnienia w amerykańskich sieciach wyniosła 50,2 ms. USA zajęły pod tym względem 20. miejsce wśród 22 analizowanych państw.

Ookla przyjmuje, że podstawowa komunikacja tekstowa z dużym modelem językowym wymaga opóźnienia nieprzekraczającego 50 ms. Dla głosowej AI granicą ma być 40 ms, a dla rozszerzonej rzeczywistości i multimodalnej AI – 30 ms. Docelowo operatorzy powinni zejść do około 10 ms.

Słabo wypadły również pomiary infrastruktury chmurowej. Czas potrzebny na dotarcie z amerykańskiej sieci do infrastruktury AWS wyniósł 68 ms. W Niemczech było to 42,2 ms, w Wielkiej Brytanii 44 ms, a we Francji 45,9 ms.

Przyczyną może być sposób wykorzystania częstotliwości

Jednym ze źródeł problemu jest duże uzależnienie amerykańskiego 5G od pasm TDD. W takim systemie pobieranie i wysyłanie korzystają z tego samego fragmentu częstotliwości, ale otrzymują osobne przedziały czasowe. Zwiększenie zasobów przeznaczonych na download ogranicza więc możliwości uploadu.

W sieciach wykorzystujących FDD pobieranie i wysyłanie mają osobne zakresy częstotliwości. Według Ookli rynki łączące średnie pasma TDD z niskimi pasmami FDD – m.in. państwa nordyckie, Wielka Brytania i Australia – uzyskują bardziej stabilne parametry wysyłania.

TDD może również zwiększać opóźnienia, ponieważ urządzenie musi zaczekać na przydzielony moment transmisji. Częściowym rozwiązaniem jest 5G Standalone z nową siecią rdzeniową. Trzej najwięksi amerykańscy operatorzy wdrożyli już jednak 5G SA na dużą skalę, więc sama zmiana architektury nie rozwiąże wszystkich problemów.

Ookla wskazuje również na potrzebę agregacji pasm TDD i FDD, lepszego łączenia sieci operatorów z centrami danych AI oraz umieszczania mocy obliczeniowej bliżej użytkowników. Oznaczałoby to jednak kolejne kosztowne inwestycje.

W tle wymiana sprzętu Huawei i ZTE

Amerykańscy operatorzy muszą jednocześnie realizować program usuwania urządzeń Huawei i ZTE, uznanych przez władze USA za zagrożenie dla bezpieczeństwa narodowego.

W 2024 roku FCC szacowała koszt programu „rip and replace” na 4,98 mld dolarów, podczas gdy Kongres przeznaczył początkowo 1,9 mld dolarów. Jak informował Reuters, niemal 40 proc. objętych programem firm potrzebowało dodatkowego finansowania. Część operatorów ostrzegała, że bez niego będzie musiała ograniczyć lub nawet wyłączyć sieci obsługujące tereny wiejskie.

Pod koniec 2024 roku Kongres zezwolił FCC na pożyczenie dodatkowych 3,08 mld dolarów. Agencja uruchomiła pełną kwotę w kwietniu 2025 roku i przekazała środki uczestnikom programu. Pieniądze mają zostać zwrócone z wpływów z przyszłych aukcji częstotliwości AWS-3. Według Congressional Research Service dodatkowe finansowanie miało umożliwić pełne pokrycie kosztów programu.

Nie ma jednak podstaw, aby słabe wyniki największych amerykańskich sieci bezpośrednio przypisywać usuwaniu sprzętu Huawei i ZTE. Program dotyczy przede wszystkim mniejszych operatorów, obsługujących nie więcej niż dwa miliony klientów, natomiast dane Ookli obejmują cały rynek. Wspólnym elementem pozostaje natomiast presja inwestycyjna – amerykańskie sieci wymagają kolejnych wydatków, zanim będą w stanie na dużą skalę obsługiwać najbardziej wymagające usługi AI.

Pozostaje też pytanie, czy wszystkie przewidywane zastosowania rzeczywiście będą korzystać z chmury. Coraz wydajniejsze układy mogą przenieść część obliczeń bezpośrednio do urządzeń. W pomieszczeniach okulary i inne urządzenia AI mogą natomiast częściej wykorzystywać światłowód i Wi-Fi zamiast sieci 5G.