AI-नेटिव 6G: 5G नेटवर्क ऑटोमेशन से IMT-2030 तक

12/12/2025 को IEEE ComSoc के एक लेख ने दूरसंचार उद्योग का एक असहज सच साफ़-साफ़ कहा: अब तक टेलीकॉम में AI का सबसे “दिखाई देने वाला” फायदा कई जगह हेडकाउंट घटाना रहा है, न कि नेटवर्क और ग्राहक अनुभव का ठोस सुधार। मुझे भी यही लगता है—अगर AI का मतलब सिर्फ़ लागत-कटौती रह जाए, तो टेलीकॉम 5G/फाइबर के अगले दौर में राजस्व बढ़ाने वाली नई सेवाएँ बनाने का मौका गंवा देगा।

पर तस्वीर का दूसरा हिस्सा कहीं ज़्यादा दिलचस्प है। GenAI और बड़े AI मॉडल जितनी तेज़ी से बढ़ रहे हैं, उतनी ही तेज़ी से नेटवर्क पर दबाव बढ़ेगा—डेटा सेंटर से लेकर फाइबर बैकहॉल, एज कंप्यूटिंग और 5G/6G रेडियो तक। और यहीं से “AI for networks” की कहानी “networks for AI” में बदल जाती है। IMT-2030 (जिसे आम तौर पर 6G विज़न कहा जाता है) में AI को “ऐड-ऑन” नहीं, बल्कि नेटवर्क का मूल घटक मानकर बनाया जा रहा है—यानी Native AI.

यह पोस्ट “दूरसंचार और 5G में AI” सीरीज़ के संदर्भ में बताती है कि AI-नेटवर्क ऑटोमेशन, AI ट्रैफिक की नई मांगें, और IMT-2030 का AI-नेटिव कॉन्सेप्ट मिलकर 2026–2030 के बीच टेलीकॉम की रणनीति कैसे बदलने वाले हैं—और आप आज से क्या करें ताकि लीड्स, नए प्रोजेक्ट्स और अपसेल के मौके बनें।

1) असली दबाव कहाँ से आ रहा है: AI ट्रैफिक और “कनेक्टिविटी की भूख”

सीधा जवाब: AI सिस्टम्स को लगातार भारी, तेज़ और भरोसेमंद कनेक्टिविटी चाहिए—और यह मांग सिर्फ़ यूज़र-वीडियो जैसी नहीं है; यह डेटा सेंटर-टू-डेटा सेंटर, GPU क्लस्टर, और एज-टू-क्लाउड कम्युनिकेशन को भी खींचती है।

GenAI के साथ एक बदलाव साफ़ दिखता है: कई संस्थान अब “एक बड़े क्लाउड” पर निर्भर रहने के बजाय हाइब्रिड मॉडल पर जा रहे हैं—कुछ ट्रेनिंग/फाइन-ट्यूनिंग निजी डेटा सेंटर में, इन्फरेंस एज के पास। इसका नतीजा:

• फाइबर बैकबोन पर 400G/800G जैसी हाई-स्पीड ऑप्टिक्स की मांग बढ़ती है
• लो-लेटेंसी रूटिंग, टाइम-सेंसिटिव ट्रैफिक और कंजेशन कंट्रोल की ज़रूरत बढ़ती है
• 5G में MEC/एज कंप्यूटिंग का बिज़नेस केस मजबूत होता है

दिसंबर 2025 के हिसाब से एक व्यावहारिक बात: अगर आप 2026 में AI-समर्थित सेवाएँ (जैसे रिटेल वीडियो एनालिटिक्स, इंडस्ट्रियल विज़न, हॉस्पिटल मॉनिटरिंग) बेच रहे हैं, तो ग्राहक का सवाल AI मॉडल से पहले आएगा—“लेटेंसी कितनी रहेगी?” और “SLA क्या होगा?”। AI यहाँ नेटवर्क को ‘ऑप्शनल’ नहीं रहने देता।

2) “AI RAN” की हाइप बनाम वास्तविकता: पहले ROI, फिर पोस्टर

सीधा जवाब: AI RAN अभी भी कई ऑपरेटरों के लिए प्रयोग-क्षेत्र है, मास-डिप्लॉयमेंट नहीं। कारण तकनीक से ज़्यादा ऑपरेशंस और इकोनॉमिक्स हैं।

AI को RAN में घुसाने के लिए आपको तीन चीज़ें साथ में चाहिए:

1. डेटा पाइपलाइन और गवर्नेंस: RAN डेटा, ट्रैफिक डेटा, फॉल्ट/परफॉर्मेंस मैट्रिक्स—सब एक भाषा में आएँ
2. क्लोज़्ड-लूप ऑटोमेशन: AI सिर्फ़ सुझाव न दे, लागू भी हो—और सुरक्षित तरीके से रोल-बैक हो
3. स्पष्ट KPI/ROI: ऊर्जा बचत (%), कॉल ड्रॉप में कमी, स्पेक्ट्रम एफिशिएंसी, OPEX में बचत

मेरी राय में “AI RAN” तब तेज़ी से अपनाया जाएगा जब इसे ऑपरेटर तीन ठोस यूज़-केस में बांधेंगे:

• Energy optimization: साइट-लेवल स्लीप/वेेक साइकल, रेडियो पैरामीटर ट्यूनिंग
• Mobility/coverage optimization: हैंडओवर फेल्योर घटाना, भीड़ में QoE स्थिर रखना
• Self-healing: अलार्म स्टॉर्म के बीच प्राथमिकता तय कर ऑटो-रिकवरी

5G नेटवर्क ऑटोमेशन की दिशा भी यही है: कम चमकदार डेमो, ज़्यादा स्थिर KPI.

3) AI के लिए नेटवर्क: डेटा सेंटर फैब्रिक, हाई-स्पीड ऑप्टिक्स और एज AI

सीधा जवाब: AI वर्कलोड्स ने नेटवर्किंग को तीन परतों में बाँट दिया है—AI बैकएंड नेटवर्क, एज AI नेटवर्क, और टेल्को एक्सेस/ट्रांसपोर्ट नेटवर्क—और तीनों को साथ में सोचना होगा।

3.1 AI Backend (Scale-out/Scale-up) नेटवर्क: GPU को “एक मशीन” बनाना

AI ट्रेनिंग में असली खेल GPU-टू-GPU कम्युनिकेशन का है। इसलिए डेटा सेंटर के अंदर/बीच खास फैब्रिक्स उभर रहे हैं:

• InfiniBand: हाई-बैंडविड्थ, लो-लेटेंसी; ट्रेनिंग क्लस्टर्स में लंबे समय से मजबूत
• Optimized Ethernet: खुले स्टैंडर्ड्स के साथ “लॉसलेस/लो-लेटेंसी” फैब्रिक की तरफ़ तेज़ी
• High-speed optics: 400Gbps, 800Gbps और आगे 1.6Tbps की दिशा

टेल्को/एंटरप्राइज के लिए सीख: अगर आप AI-इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑफरिंग बना रहे हैं, तो “बैंडविड्थ” अकेला KPI नहीं है—लेटेंसी, जिटर, पैकेट लॉस और पावर भी बराबर मायने रखते हैं।

3.2 Edge AI Networking: इन्फरेंस को यूज़र के पास लाना

एज AI का मतलब है—फैसला वहीं हो जहाँ समय कम है: फैक्ट्री, अस्पताल, सड़क। उदाहरण:

• स्मार्ट हॉस्पिटल: ICU अलर्टिंग, इमेज प्री-स्क्रीनिंग, रीयल-टाइम मॉनिटरिंग
• मैन्युफैक्चरिंग: मशीन विज़न क्वालिटी चेक, रोबोट सेफ्टी जोन
• ऑटोमोटिव/लॉजिस्टिक्स: फ्लीट ऑप्टिमाइज़ेशन, विज़न-आधारित चेतावनी

यहाँ 5G + MEC + फाइबर का कॉम्बो सबसे व्यावहारिक है। अगर नेटवर्क 20–30ms से नीचे स्थिर नहीं रहता, तो AI का “रीयल-टाइम” फायदा आधा रह जाता है।

3.3 ऑपरेटर के लिए नया रेवेन्यू: “कनेक्टिविटी + कंप्यूट” पैकेज

IMT-2030 की दिशा में एक स्पष्ट संकेत है: ऑपरेटर सिर्फ़ डेटा प्लान नहीं बेचेंगे। वे बेचेंगे:

• SLA-आधारित एज कंप्यूटिंग
• AI मॉडल होस्टिंग/इन्फरेंस
• इंडस्ट्री-विशिष्ट “नेटवर्क + AI” समाधान

यहीं से लीड जनरेशन का साफ़ रास्ता खुलता है—आपका ऑफर “SIM और बैंडविड्थ” नहीं, “लेटेंसी-गारंटी के साथ AI इन्फरेंस” हो सकता है।

4) IMT-2030/6G में “Native AI” का मतलब: AI ऐड-ऑन नहीं, आर्किटेक्चर

सीधा जवाब: Native AI का मतलब है नेटवर्क की रेडियो, कोर, ऑपरेशंस और सर्विस लेयर—हर जगह AI को मूल क्षमता की तरह डिजाइन करना। 5G में AI अक्सर “ऊपर से जोड़ा गया ऑप्टिमाइज़र” लगता है; IMT-2030 में AI “ऑपरेटिंग सिस्टम” की तरह होगा।

Native AI के कुछ सीधे-समझ आने वाले स्तंभ:

• Ubiquitous intelligence: क्लाउड से एज तक हर जगह मॉडल चल सकें
• Autonomous operations: नेटवर्क खुद मॉनिटर करे, खुद ट्यून करे, खुद रिकवर करे
• AI-as-a-Service (AIaaS): नेटवर्क AI compute/model execution सेवा के रूप में दे
• Data-driven automation: रीयल-टाइम डेटा से भविष्यवाणी और निर्णय
• Seamless user experience: संदर्भ-आधारित, AI-ड्रिवन इंटरैक्शन

यह “फ्यूचरिस्टिक” लग सकता है, पर इसका सीधा असर 2026–2028 में दिखेगा: जो ऑपरेटर/एंटरप्राइज आज डेटा, ऑटोमेशन और ऑब्ज़र्वेबिलिटी नहीं बनाते, वे 6G-रेडी नहीं होंगे—चाहे रेडियो अपग्रेड कर लें।

5) AI-नेटिव एयर इंटरफेस और RAN: PHY/MAC तक AI का उतरना

सीधा जवाब: IMT-2030 में AI/ML को PHY/MAC के कई फंक्शन्स में इस्तेमाल करने की उम्मीद है—ताकि रेडियो बदलते चैनल और ट्रैफिक के साथ रीयल-टाइम में खुद को ढाल सके।

यहाँ चर्चा आम तौर पर इन बिंदुओं पर होती है:

• Channel estimation और symbol detection/decoding में ML-आधारित मॉडल
• Beam management और इंटरफेरेंस हैंडलिंग के लिए डेटा-ड्रिवन कंट्रोल
• CSI feedback और लिंक कंट्रोल का ज़्यादा अनुकूली तरीका

RAN स्तर पर लक्ष्य है: सरल आर्किटेक्चर, लेकिन ज़्यादा बुद्धिमान संचालन—जहाँ gNBs, एज नोड्स और डिवाइसेज़ के बीच distributed learning हो सके।

मेरी राय: इस दिशा में सबसे बड़ा जोखिम “मॉडल के फैसले को समझना” है। इसलिए 5G-एरा में ही ऑपरेटरों को explainability, guardrails, और safe automation की प्रैक्टिस शुरू करनी चाहिए—वरना AI-नेटिव RAN के साथ ऑपरेशनल रिस्क बढ़ेगा।

एक लाइन में: AI-नेटिव नेटवर्क का मतलब ऑटोमेशन है, लेकिन ऑटोमेशन का मतलब ऑटोपायलट नहीं—उस पर नियम और निगरानी दोनों चाहिए।

6) डिजिटल ट्विन, फेडरेटेड लर्निंग और ISAC: 6G के “प्रैक्टिकल” बिल्डिंग ब्लॉक्स

सीधा जवाब: IMT-2030 के कई फीचर्स का बिज़नेस मूल्य तब बनेगा जब उन्हें ऑपरेटर एंटरप्राइज यूज़-केस में पैकेज करेंगे। तीन बिल्डिंग ब्लॉक्स खास हैं।

6.1 डिजिटल ट्विन (Network Digital Twin)

नेटवर्क का वर्चुअल प्रतिरूप बनाकर बदलाव पहले सिमुलेट करना—रोलआउट से पहले रिस्क घटता है। बड़े नेटवर्क में यह:

• आउटेज रिस्क कम करता है
• परफॉर्मेंस ट्यूनिंग तेज़ करता है
• कैपेक्स/ओपेक्स फैसलों को डेटा-समर्थ बनाता है

6.2 फेडरेटेड लर्निंग (डेटा प्राइवेसी के साथ ट्रेनिंग)

जहाँ संवेदनशील डेटा डिवाइस/लोकल साइट पर रहकर मॉडल ट्रेन होता है, केंद्रीय सर्वर पर सिर्फ़ अपडेट जाते हैं। हेल्थकेयर, BFSI और स्मार्ट सिटी में यह बहुत काम का है।

6.3 ISAC (Integrated Sensing and Communication)

6G में नेटवर्क “सिर्फ़ कनेक्ट” नहीं करेगा, sense भी करेगा—पोज़िशनिंग, मोशन, पर्यावरण संकेत। AI इन संकेतों को जोड़कर संदर्भ बनाता है। स्मार्ट सिटी ट्रैफिक मैनेजमेंट या इंडस्ट्रियल सेफ्टी में यह सीधे उपयोगी है।

7) 2026 के लिए एक व्यावहारिक प्लान: ऑपरेटर/एंटरप्राइज क्या करें?

सीधा जवाब: 6G का इंतज़ार मत कीजिए—5G नेटवर्क ऑटोमेशन + फाइबर/एज अपग्रेड से ही AI-रेडी रोडमैप बनता है।

मैंने जो काम करते देखा है, वह यह है:

1. ऑब्ज़र्वेबिलिटी पहले: RAN/कोर/ट्रांसपोर्ट/एज—एक साझा KPI डैशबोर्ड (लेटेंसी, जिटर, पैकेट लॉस, ऊर्जा)
2. 2–3 क्लोज़्ड-लूप यूज़-केस चुनें: ऊर्जा बचत, सेल-आउटेज ऑटो-रिकवरी, भीड़ में QoE स्थिरता
3. एज साइट्स को “प्रोडक्ट” बनाएं: एंटरप्राइज के लिए packaged MEC (SLA + सिक्योरिटी + बिलिंग)
4. डेटा गवर्नेंस और मॉडल गार्डरेल्स: कौन-सा डेटा, कितने समय, किस उपयोग के लिए—और AI निर्णय सीमा
5. AI ट्रैफिक के लिए फाइबर/ऑप्टिक्स रोडमैप: 400G/800G क्लास पर योजना, खासकर डेटा सेंटर इंटरकनेक्ट

दिसंबर 2025 की टाईमिंग में एक और बात: बजट साइकल्स और नई डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन फंडिंग 2026 की Q1–Q2 में उठती है। “नेटवर्क + AI” प्रस्तावों के लिए यह सही समय है—खासतौर पर हेल्थकेयर, मैन्युफैक्चरिंग और स्मार्ट इन्फ्रास्ट्रक्चर में।

आगे की दिशा: AI-नेटिव नेटवर्क किसके लिए जीत बनाएगा?

AI-नेटिव IMT-2030 का वादा एकदम साफ़ है: नेटवर्क अपने-आप बेहतर चले, और नेटवर्क खुद AI सेवाएँ दे सके। लेकिन जो ऑपरेटर/एंटरप्राइज इसे केवल “जॉब कट” के एंगल से देखते रहेंगे, वे नए रेवेन्यू को दूसरों के हाथ में जाने देंगे—क्लाउड, सिस्टम इंटीग्रेटर्स, या इंडस्ट्रियल प्लेटफॉर्म्स।

अगर आप “दूरसंचार और 5G में AI” सीरीज़ के पाठक हैं, तो मेरा सुझाव सीधा है: अपने अगले 90 दिनों में एक ऐसा पायलट चुनिए जो नेटवर्क ऑटोमेशन को मापने योग्य KPI से जोड़ता हो (ऊर्जा, आउटेज समय, SLA), और उसे एज कंप्यूटिंग के साथ पैकेज करने की तैयारी कीजिए। 6G आने पर तकनीक बदल जाएगी—पर जो संगठन “डेटा + ऑटोमेशन + ऑपरेशनल डिसिप्लिन” सीख चुका होगा, वही सबसे तेज़ आगे बढ़ेगा।

और एक सवाल जो आपकी अगली रणनीति तय कर सकता है: आपका नेटवर्क 2026 में सिर्फ़ कनेक्टिविटी देगा, या AI इन्फरेंस के लिए भरोसेमंद प्लेटफॉर्म भी बनेगा?