История телекоммуникаций в Африке долгое время сводилась к расширению связности — от вышек и оптоволокна до 4G и 5G. Теперь искусственный интеллект меняет сами ожидания от этих сетей, превращая их роль из передачи данных в их обработку и принятие решений в реальном времени. Для Nokia — финской технологической компании, когда-то доминировавшей на рынке мобильных телефонов Нигерии и десятилетиями строившей телеком-инфраструктуру Африки — этот сдвиг представляет собой и возможность, и новое поле конкурентной борьбы.

Телеком-рынок Африки, оцениваемый примерно в 66 млрд долларов и, по прогнозам, вырастающий до 90,3 млрд долларов к 2030 году, привлекает новые инвестиции от глобальных технологических компаний, включая Meta, Google и Microsoft. Их расходы на подводные кабели, облачную инфраструктуру и ИИ дают им больший контроль над инфраструктурой, лежащей в основе следующего этапа цифрового роста Африки. Для Nokia ставки выходят за рамки продажи сетевого оборудования: компания должна закрепить свою роль в этой инфраструктуре или рискует превратиться в поставщика связности с более низкой добавленной стоимостью в формирующейся ИИ-экономике.

Именно под этот рынок Nokia выстраивает свои позиции. Компания ожидает, что ИИ-ориентированные сети, периферийные вычисления, автоматизация и программное обеспечение будут становиться всё более важными, даже несмотря на то, что значительная часть Африки по-прежнему испытывает проблемы с надёжной связностью.

«Африка по-прежнему остаётся в значительной степени неподключённой», — заявил в интервью TechCabal 25 августа Даниал Маусуф, вице-президент Nokia по мобильной инфраструктуре Ближнего Востока и Африки. «Мы инвестировали. Мы полностью привержены Африке».

Nokia по-прежнему рассматривает 4G и 5G как основу своей африканской стратегии. По словам Маусуфа, компания работает с крупными операторскими группами, включая Airtel, Orange, Vodacom, Safaricom и Maroc Telecom, а также имеет развертывания 5G на таких рынках, как Ангола, Южная Африка и Эфиопия.

Однако Nokia хочет извлекать из этих сетей больше ценности, чем может дать одна лишь связность. Её платформа Artificial Intelligence Radio Access Network (AI-RAN) объединяет существующую телеком-инфраструктуру с GPU-вычислениями, чтобы перенести ИИ-нагрузки в сеть. Nokia запустила коммерческую платформу AI-RAN 15 июля 2026 года.

Этот сдвиг центральный для будущего компании на континенте. Практически покинув рынок потребительских мобильных телефонов — продав своё устройство-направление Microsoft в 2014 году и позже лицензировав бренд HMD Global — компания переориентировалась на сетевую инфраструктуру, укрепившись покупкой Alcatel-Lucent в 2016 году. Теперь ей нужно выйти за рамки продажи сетевого оборудования и ценовой конкуренции. Если операторы продолжат рассматривать сети главным образом как инфраструктуру связности, Nokia столкнётся с растущим ценовым давлением со стороны более дешёвых конкурентов, таких как Huawei, укрепивших сильное присутствие по всему континенту.

Более крупная ставка Nokia состоит в том, что программное обеспечение и вычисления могут превратить саму сеть в более ценный актив. Через ИИ-ориентированные сети и такие платформы, как AVA Autonomous Operations и Network as Code, компания стремится выстроить регулярный программный доход, выйти на рынок периферийных вычислений и извлечь больше ценности из 5G и, в конечном итоге, 6G. Отношения с африканскими операторами дают ей доступ к рынку, но не обязательно конкурентное преимущество.

Ставка Nokia против ставки рынка

Эта уязвимость становится очевиднее по мере того, как ИИ-инфраструктура всё больше концентрируется вокруг компаний, контролирующих и вычислительное оборудование, и программное обеспечение. Адедеджи Олоу (Adedeji Olowe), генеральный директор Lendsqr и эксперт телеком-отрасли, скептически оценивает способность Nokia занять прочные позиции.

«Не думаю, что у них есть шанс, хотя я могу ошибаться, — сказал Олоу. — Nokia давно работает на корпоративном рынке, но рынок существенно меняется, и все остальные игроки, вероятно, опережают её».

Олоу указывает на такие компании, как Amazon Web Services, Google и Huawei, которые разработали собственные ИИ-чипы и более широкие технологические стеки. Такая вертикальная интеграция даёт им больший контроль над вычислительным слоем, от которого зависят ИИ-сервисы.

Эммануэль Эзенвере (Emmanuel Ezenwere), генеральный директор Arone Technologies — нигерийской компании в области оборудования, робототехники и чистой энергетики, видит ту же слабость. «У Nokia нет собственного чипа», — сказал он, утверждая, что это делает компанию зависимой от партнёров в критической части ИИ-стека.

Это важно, потому что AI-RAN — это больше, чем обновление телеком-программного обеспечения. Значительная часть ценности смещается к базовым вычислениям, межсоединениям, программным экосистемам и интеллектуальной собственности. Nokia контролирует сетевой слой, но её стратегия AI-RAN опирается на NVIDIA в части вычислительного оборудования и программного обеспечения, обеспечивающих работу ИИ-нагрузок.

Подход Nokia сочетает её ПО anyRAN с программным обеспечением Aerial и GPU-оборудованием NVIDIA. Две компании разрабатывают архитектуру, в которой GPU-вычисления работают параллельно с существующими базовыми системами Nokia, позволяя традиционному трафику 4G и 5G продолжать работу, тогда как ИИ-нагрузки, такие как вывод (инференс) и обучение, обрабатываются на GPU-уровне.

Такое соглашение даёт Nokia доступ к передовым ИИ-вычислениям без разработки собственного ускорителя, но также ставит вопрос о том, какую часть получаемого преимущества Nokia действительно сможет защитить. NVIDIA может поставлять аналогичную вычислительную инфраструктуру другим сетевым вендорам, что потенциально делает это аппаратное преимущество доступным всей отрасли.

Эзенвере утверждает, что именно здесь позиция Nokia становится более уязвимой. Huawei, напротив, имеет больший контроль над собственным технологическим стеком, включая ИИ-процессоры Ascend, сетевое оборудование и программную экосистему. Однако Huawei публично не демонстрировала кремний Ascend, встроенный напрямую в базовые станции, поэтому эти два подхода технически не эквивалентны.

Это различие важно. Nokia делает ставку на открытую модель «торговых вычислений» (merchant-compute), сочетающую телеком-инфраструктуру с вычислительной платформой NVIDIA, тогда как Huawei проводит более глубокую вертикальную интеграцию своего аппаратного и программного стека. Открытый вопрос — сможет ли модель Nokia обеспечить лучшие производительность, энергоэффективность и стоимость в масштабе.

Кроме того, Nokia выходит на AI-RAN с более слабых позиций на традиционном рынке RAN: по доходам от RAN она уступает Huawei и Ericsson, а крупнейшие вендоры контролируют большую часть рынка. По мнению Эзенвере, это делает предложение Nokia зависимым от доказательства того, что она способна дать значимые преимущества по сравнению с технологиями, уже разрабатываемыми более крупными конкурентами.

«По технологиям и положению на рынке Nokia — третья по доходам от RAN после Huawei и Ericsson, при этом пятёрка лидеров удерживает 96% рынка, а концентрация находится на десятилетнем максимуме, — сказал Эзенвере. — Ericsson поставляет коммерческий ИИ в RAN с июня 2026 года, обеспечивая примерно 10% прироста спектральной эффективности и 20% прироста пропускной способности нисходящего канала без GPU более чем у пятнадцати операторов. Цифры Nokia — это проекция дорожной карты, а не достигнутые результаты: компания заявляет о более чем 20% сегодня и прогнозирует 50% к 2027 году и свыше 100% к 2028 году».

Учитывая, что Huawei, ZTE, Samsung и Ericsson исследуют AI-RAN без размещения GPU непосредственно в базовом блоке, Nokia должна будет показать, что её более дорогой и вычислительно ёмкий подход даёт значительно лучшие результаты.

Экономика может оказаться сложнее технологий

В Африке экономика может стать ещё более серьёзным ограничением, чем сами технологии.

Nokia не публиковала фиксированную цену на свою платформу AI-RAN. Телеком-инфраструктура обычно оценивается исходя из ёмкости, масштаба развертывания, количества площадок и лицензий на программное обеспечение, а не единой розничной цены. Но AI-RAN дороже обычной инфраструктуры, поскольку добавляет в сеть высокопроизводительные вычисления.

По отраслевым оценкам, GPU-ускоренная обработка на централизованных узлах C-RAN может стоить десятки тысяч долларов за узел, а в зависимости от конфигурации — более 100 000 долларов. Энергия добавляет ещё один вид затрат: высокоплотная ИИ-обработка может потреблять несколько киловатт — серьёзная нагрузка на рынках, где операторы уже тратят значительные средства на электричество, аккумуляторы, генераторы и дизельное топливо. Энергия входит в число крупнейших операционных расходов африканских мобильных операторов, и такая структура затрат уже побудила ряд крупных операторов, включая Airtel Africa и MTN Group, подписать соглашения о возобновляемой энергетике для снижения зависимости от дизеля на площадках вышек.

Поэтому развертывание в масштабах всего континента трудно обосновать. Африканские операторы по-прежнему активно инвестируют в оптические линии связи, спектр, расширение 4G и 5G и покрытие сельских районов, получая при этом гораздо меньше выручки на пользователя, чем операторы на развитых рынках. Значительная часть их оборудования также оценивается в долларах, что подвергает их валютному риску.

Следовательно, AI-RAN, скорее всего, начнётся там, где экономику проще всего обосновать: на городских площадках с высоким трафиком, в централизованных сетевых узлах и корпоративной среде, где дополнительная ёмкость или вычисления с низкой задержкой могут приносить измеримую отдачу.

Описание архитектуры Nokia Маусуфом подтверждает этот подход. Операторы могут сохранить существующие системы 4G и 5G, добавив GPU-вычисления параллельно базовой инфраструктуре. Традиционный мобильный трафик продолжает проходить через существующую систему, тогда как GPU-уровень обрабатывает ИИ-нагрузки, а единый программный слой управляет обоими.

Предложение заключается не столько в перестройке сети, сколько в добавлении слоя интеллекта и вычислений к инфраструктуре, которой операторы уже владеют. Маусуф сообщил, что Nokia ориентируется на улучшение спектральной эффективности до 2,5 раза, что потенциально позволит операторам извлечь больше ёмкости из существующего спектра.

Однако это заявление остаётся в значительной мере ориентированным на будущее. Эзенвере указывает на более широкую отраслевую дискуссию о реальных выгодах, которые ИИ может дать в RAN. Ericsson отчитывалась о коммерческих развертываниях AI-RAN с более скромным приростом эффективности без GPU, тогда как более высокие цифры Nokia основаны на её собственных испытаниях и прогнозах. Разрыв между лабораторными показателями и измеримой отдачей операторов в конечном итоге может определить, станет ли AI-RAN значимым бизнесом или дорогой модернизацией.

Тем не менее ИИ мог бы решить ряд текущих проблем операторов. Сети могут автоматически адаптировать ресурсы под трафик, снижать ёмкость в периоды низкого спроса и автоматизировать обслуживание. Маусуф привёл в пример развертывание Nokia во время хаджа в Саудовской Аравии, где, по словам компании, её ИИ-автоматизация обработала от 10 000 до 15 000 сетевых взаимодействий и изменений в период пикового спроса.

Для Африки это может оказаться более убедительным сценарием применения, чем повсеместное размещение GPU. Там, где электроэнергия дорога, а полевых инженеров сложно направлять, автоматизация, снижающая энергопотребление и затраты на обслуживание сети, способна принести отдачу без полной трансформации сети.

Африка может проверить, окупится ли AI-RAN на практике

Более крупный приз — выручка от корпоративного сектора. Горнодобывающие компании могут использовать выделенные сети для автономной техники; порты и логистические операторы — сочетать связность, датчики и компьютерное зрение; производители — координировать станки через сети с низкой задержкой; а энергетические компании — использовать подключённую инфраструктуру для мониторинга активов и прогнозирования сбоев.

Периферийные вычисления занимают центральное место в этой модели, поскольку позволяют обрабатывать данные ближе к месту их возникновения. Это позволило бы операторам продавать возможности сети — не только пропускную способность — с тарификацией по задержке, надёжности, безопасности и пропускной способности.

Однако рынок таких услуг пока узок. Крупные промышленные компании могут иметь ясные причины платить за обработку ИИ в реальном времени, тогда как многие африканские предприятия всё ещё переносят базовые нагрузки с устаревших систем на облачные платформы. Поэтому спрос на сложный ИИ-инференс на периферии сети, вероятно, сначала возникнет у небольшой группы технологически продвинутых предприятий.

Для операторов это означает изменение способов монетизации сетей. Корпоративным клиентам пришлось бы платить за конкретные показатели производительности или бизнес-результаты, а операторам — совместно с предприятиями разрабатывать сценарии использования, а не просто продавать обычные пакеты данных.

До широкого коммерческого развертывания технологии в Африке пока далеко. Nokia обсуждает сценарии применения AI-RAN с операторами региона, хотя, по словам Маусуфа, их пока нельзя назвать, поскольку проекты находятся на стадии испытаний. Испытания ожидаются уже в первом квартале 2027 года, за ними последуют новые анонсы на Mobile World Congress 2027 — крупнейшем ежегодном мероприятии отрасли, проходящем в Барселоне, где вендоры традиционно представляют ключевые обновления своих дорожных карт — и коммерциализация в 2028 году.

Маусуф ожидает, что более широкое внедрение в Африке выйдет за рамки 2030 года, поскольку рынки существенно различаются по зрелости технологий, доступности спектра, инфраструктуре и возможностям операторов. Более развитые 5G-рынки, вероятно, начнут первыми, тогда как другие останутся сосредоточенными на расширении базовой связности.

Это создаёт для Nokia непростой коммерческий расчёт: компания пытается продать технологию, обещающую большую эффективность и новые доходы, операторам, которые всё ещё находятся под давлением необходимости финансировать базовое расширение сетей.

Конкурентная среда усугубляет проблему. Microsoft, Google, Amazon и NVIDIA укрепляют позиции в облаке и ИИ, тогда как Ericsson и Huawei остаются укоренившимися игроками в телеком-инфраструктуре. Гиперскейлеры обладают преимуществами в облачной инфраструктуре, ИИ-моделях, экосистемах разработчиков и капитале, а NVIDIA контролирует критическую часть вычислительного стека.

Потенциальное преимущество Nokia, таким образом, уже: экспертиза в RAN, существующие отношения с операторами и установленная база. Но даже эти преимущества под давлением. Если NVIDIA сможет поставлять аналогичные ускоренные вычислительные платформы Ericsson, Samsung и другим вендорам, форы Nokia может не хватить для формирования прочного защитного рва.

Huawei представляет иной вызов. Её преимущество в Африке — это не просто доступ к более дешёвому финансированию или поддержка китайского государства. Она обладает установленной базой, конкурентными ценами и способностью продавать более широкий портфель, охватывающий телеком-сети, оптоволокно, облако и государственные технологии, что даёт ей больше возможностей захватывать расходы по мере того, как африканские правительства и предприятия строят цифровую инфраструктуру.

Для Nokia вопрос в том, сможет ли её стратегия AI-RAN превратить существующий сетевой охват в более сильные позиции в этой экосистеме.

Африка может стать решающим испытанием. По данным GSMA, сети 3G и 4G покрывают около 85% населения, однако более 60% остаются вне сети. Высокая стоимость смартфонов и данных продолжает ограничивать использование даже там, где покрытие есть.

Это делает Африку сложным рынком для дорогой ИИ-инфраструктуры — но потенциально полезным для технологий, снижающих операционные расходы сетей. Поэтому самым сильным краткосрочным аргументом в пользу ИИ могут быть не автономные сети и не базовые станции на GPU, а использование ИИ для снижения энергопотребления, автоматизации операций и извлечения большей ёмкости из существующей инфраструктуры.

Долгосрочная ставка Nokia состоит в том, что эти эффективности со временем приведут к чему-то большему: сети превратятся в программируемые платформы для ИИ и корпоративных приложений.

«Сетевую инфраструктуру в Африке необходимо масштабировать, и это наш приоритет — продолжать развивать связность, — сказал Маусуф. — Инфраструктура эволюционирует в ИИ-ориентированные платформы, которые будут программируемыми, программно-управляемыми и с поддержкой периферийных вычислений».

Вопрос в том, сможет ли Nokia превратить это видение в защищаемый бизнес. Партнёрство с NVIDIA даёт ей доступ к необходимой вычислительной мощности, но не обязательно контроль над технологическим стеком. Отношения с операторами дают доступ к клиентам, но не гарантированный спрос. А её технология AI-RAN может улучшить экономику сетей, но операторам всё равно требуется убедительная отдача от инвестиций.

Чтобы победить в Африке, Nokia, вероятно, потребуется нечто большее, чем технически совершенная платформа AI-RAN. Ей понадобятся глубокие партнёрства с операторами, корпоративные сценарии использования, приносящие измеримый доход или экономию, и крупномасштабные развертывания, превращающие существующий сетевой охват в преимущество.

В этом и заключается итоговая ставка: сможет ли Nokia с помощью ИИ повысить ценность своей телеком-инфраструктуры — или же следующий слой цифровой инфраструктуры Африки будет захвачен компаниями, контролирующими вычисления, программное обеспечение и капитал, стоящие за ним.