Nenhuma operadora móvel do mundo está preparada para atender com a qualidade necessária a aplicações de inteligência artificial multimodal com realidade aumentada, alerta relatório elaborado pela Ookla a partir da análise de 86 operadoras de 22 países, entre economias desenvolvidas e emergentes.
A próxima fase da IA generativa será composta por aplicações que interpretam o mundo real à volta do dispositivo a partir de imagens enviadas por suas câmeras. São aplicações de IA multimodal, que combinam vídeo, áudio e texto, e que rodarão sobre devices como óculos inteligentes ou carros autônomos. Nelas, a latência deve ser baixíssima, porque precisam tomar decisões em tempo real. Especialistas estimam que a latência da rede móvel deveria ser idealmente menor do que 10 milissegundos ou, no mínimo, menor do que 30 milissegundos, para um desempenho minimamente satisfatório.
No levantamento feito pela Ookla, nenhuma das 86 operadoras móveis avaliadas tem latência abaixo de 10 ms. Singapura foi o único mercado dentre os 22 estudados em que a latência média das operadoras ficou abaixo de 30 ms — ou 24,6 ms, para ser exato.
Com 36,7 milissegundos, a latência média no Brasil está dentro de uma faixa considerada adequada para aplicações de voz com IA generativa, ao lado de vários mercados de economias desenvolvidas, como a Finlândia (33,3 ms) e a Suécia (35,8 ms).
A Ookla considerou os seguintes limites de latência para cada tipo de aplicação de IA generativa: texto (no mínimo abaixo de 100 ms; idealmente abaixo de 50 ms); conversa por voz (no mínimo abaixo de 80 ms; idealmente abaixo de 40 ms); vídeo gerado por IA (no mínimo abaixo de 150 ms; idealmente abaixo de 80 ms); IA agêntica (no mínimo abaixo de 100 ms; idealmente abaixo de 50 ms); IA multimodal (no mínimo abaixo de 30 ms; idealmente abaixo de 10 ms).
Cabe destacar que existe também um problema de latência entre as redes móveis e as nuvens de hyperscalers, onde boa parte das aplicações de IA é processada. Não é algo grave na Europa e na Ásia, onde a distância para os data centers é menor e a capacidade do backbone é maior. No Brasil, por outro lado, essa latência passa de 100 ms com todos os hyperscalers medidos pela Ookla: AWS, Azure, Google Cloud e Oracle Cloud.
IA multimodal precisará de mais velocidade de upload
Aplicações de IA multimodal vão requerer velocidades de upload acima de 20 Mbps, na média, segundo a Ookla. Apenas dez dentre os 22 países analisados ultrapassam esse limite. Um deles é o Brasil, com upload médio de 26,07 Mbps. Os líderes nesse quesito são os Emirados Árabes Unidos (51,57 Mbps). Vários países desenvolvidos estão abaixo desse patamar, como os EUA (12,2 Mbps), o Reino Unido (10,96 Mbps) e o Japão (15,26 Mbps).
A proporção da capacidade das redes móveis alocada para uplink provavelmente precisará ser revista na maioria das operadoras para dar conta da demanda de upload em aplicações de IA multimodal com AR. A Ookla estima que, nessas aplicações, assim como naquelas de conversas por voz, a proporção exigida é da ordem de 50% para uplink.
Hoje, na maioria dos mercados estudados, menos de 15% da capacidade da rede está alocada para o tráfego de uplink. A melhor proporção atualmente é a das operadoras da Indonésia (23,88%). Já a pior está nas norte-americanas (5,08%). No Brasil, as teles dedicam em média 5,74% da rede para uplink, o terceiro menor percentual dentre os 22 mercados.
Adaptações na rede
Para equilibrar melhor a capacidade de rede entre downlink e uplink, a Ookla recomenda que as operadoras adotem redes 5G SA e ativem a agregação de canais para uplink.
Para melhorar a latência com a nuvem, as operadoras devem investir em acordos de peering de tráfego com hyperscalers.
Além disso, para estarem preparadas para a IA multimodal com AR, devem implementar network slicing e avaliar o uso de AI-RAN para inferência na borda das redes.
