C114訊 1月20日消息(岳明)近日,Ookla發布了一份名為《AI時代的上行鏈路分析》的報告,系統分析了在人工智能(AI)技術浪潮下,全球移動通信網絡,特別是上行鏈路所面臨的新需求、現狀與未來挑戰。
該報告指出,傳統移動網絡以下行鏈路(Downlink)為中心進行設計,旨在高效滿足用戶瀏覽網頁、觀看視頻等“下載”需求。然而,以生成式AI、實時視覺分析為代表的AI應用的爆發,正催生一個“始終在線、持續上傳”的新計算范式。智能眼鏡、實時AI助手等設備與服務,需要將用戶的實時音視頻流持續上傳至云端進行處理,這將導致上行鏈路(Uplink)流量出現指數級增長,并對網絡容量、時延和穩定性提出全新要求。
Ookla報告認為,上行鏈路正從網絡能力的“次要角色”轉變為決定未來AI體驗的“關鍵貨幣”。全球移動網絡運營商必須重新審視其網絡資源分配策略,以應對這場由AI驅動的根本性變革。
全球運營商上行容量分配不均,技術路線已轉向TDD
根據Ookla對全球17家主要運營商的網絡速度數據監測分析發現,各國運營商對于上行容量的資源投入存在巨大地理差異,并且技術路線已從FDD轉向TDD。
Ookla統計數據顯示,中國運營商(如中國電信、中國聯通、中國移動)將最大比例的網絡容量分配給了上行鏈路,美國主要運營商(Verizon、AT&T、T-Mobile)則分配了最小的上行容量比例。值得注意的是,這種差異與運營商持有的總頻譜資源量無關。例如,持有頻譜最多的沃達豐,其上行分配策略并非最激進。
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Ookla指出,這表明分配策略更多是由本地市場競爭、用戶使用習慣(如中國的直播文化)、以及網絡部署戰略所驅動的。
同時,這份報告指出,TDD已成為全球5G中頻網絡(如2.5GHz, 3.5GHz C頻段)的主流技術。在美國市場,根據RootMetrics數據,2025年下半年,T-Mobile、AT&T和Verizon均將其TDD中頻網絡的時隙配置為20%用于上行。然而,由于各家使用的具體頻譜(2.5GHz或C頻段)、載波聚合技術應用程度以及獨立組網(SA)部署進度不同,實際測得的上行速度中位數存在差異,凸顯了技術實現細節的重要性。
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C114還注意到,Ookla的統計數據揭示了一個關鍵矛盾:得益于新增頻譜、載波聚合和MIMO等技術,2021-2025年間,全球主要市場的移動上傳速度實現了顯著增長(增幅36%-40%)。但是,在幾乎所有被研究國家,運營商分配給上行的網絡容量比例并未同步顯著提升,在巴西等國甚至出現了下降。與此同時,下行速度的增速(如美國251%)遠超過上行。
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這凸顯了當前運營商的核心戰略:在滿足用戶基本上行需求后,投資重點仍集中在競逐“全球最快下載速度”這一傳統賽道上。上行能力的提升,更多是5G技術升級帶來的“副產品”,而非主動的戰略資源傾斜。
未來沖擊:AI應用場景對上行網絡提出嚴峻挑戰
這份報告描繪了數個迫近的AI應用場景——智能眼鏡等新的AI硬件設備帶來的持續實時視頻流、AI對視覺內容的分析所需的低時延交互、AI帶來的流量峰值具有不確定性等,它們將直接轉化為對上行鏈路的苛刻要求。根據GSMA的相關預測,在AI驅動的高增長情景下,到2040年,上行流量占比可能從目前的約15%激增至35%。
盡管趨勢明確,但AI對網絡的具體影響仍存在巨大變數,主要圍繞以下幾個核心問題:
·處理位置之爭(邊緣或云端):有多少AI計算會在用戶終端本地完成?有多少必須上傳至云端?這直接決定了上行流量的“必需量”。終端算力越強,對網絡的壓力越小。
·時延要求的底線:不同AI應用可接受的響應時延是多少?毫秒級與秒級的需求將導向完全不同的網絡架構。
·網絡分流效應:有多少AI流量會由Wi-Fi和固定寬帶承載?非蜂窩網絡的普及能否有效分擔5G網絡的上行壓力?
·技術進步的抵消作用:更高效的視頻壓縮編碼、5G-A能否大幅提升上行效率,緩解帶寬需求?
·動態資源調度的可行性:運營商能否大規模部署動態TDD,在不影響網絡穩定的前提下,智能地根據實時AI流量需求調整上下行資源配比?
Ookla指出,這些未知數使得網絡規劃變得極為復雜,運營商需要在不確定中做出前瞻性投資決策。
面對AI浪潮,運營商必須立刻采取行動
這份報告的數據對比和技術分析顯示,全球移動網絡正站在一個從“下載為主”的舊范式,向“上下行并重,甚至上行主導”的新范式過渡的十字路口。盡管當前運營商的重心仍在下載速度競賽,但AI驅動的、對上行鏈路的巨大需求已清晰可見。中美運營商在資源分配上的現有差異,反映了不同的市場路徑選擇。
報告指出,面對AI浪潮,運營商不能再延續“重下載、輕上傳”的慣性思維,并且必須針對新的形勢變化做出快速行動。這些行動包括:
·將上行納入核心戰略指標:T-Mobile高管指出,上行是“行業最被低估的話題”。運營商需在市場營銷、網絡規劃和性能競賽中,賦予上行鏈路與下行同等的重要性。
·精細化利用TDD技術:深入研究并測試動態TDD等高級功能,探索在局部熱點區域(如體育場、商業區)動態提升上行容量比例的可能性。
·積極部署上行增強技術:加速推廣如上行載波聚合(報告顯示,T-Mobile部署后效果顯著)、更高階的MIMO等技術,從物理層提升上行能力。
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·加強跨領域協作:與AI設備制造商、云服務商和應用開發者緊密合作,共同定義流量模型、時延要求和端到端體驗標準。
·開展前瞻性網絡規劃:在頻譜獲取、基站部署和核心網升級規劃中,必須將上行流量增長作為關鍵輸入參數。
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