सबसी केबल्स: AI और 5G की असली रीढ़ कैसे बन रहीं

AI पर चलने वाला इंटरनेट जितना “क्लाउड” लगता है, उतना ही “केबल” भी है। एक कम-चर्चित तथ्य: अंतरराष्ट्रीय डेटा ट्रैफिक का 95%+ हिस्सा समुद्र के नीचे बिछी फाइबर-ऑप्टिक सबसी केबल्स से गुजरता है। और 2024 तक रिपोर्टेड तौर पर 600+ सबमरीन केबल सिस्टम (532 ऑपरेशनल + 77 प्लान्ड/अन्य स्टेज) का इकोसिस्टम बन चुका था। AI मॉडल ट्रेनिंग, मल्टी-क्लाउड, वीडियो, गेमिंग और अब 5G/एज AI—ये सब मिलकर इस “समुद्री बैकबोन” पर दबाव भी बढ़ा रहे हैं और इसे फिर से डिज़ाइन करने की वजह भी बन रहे हैं।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “दूरसंचार और 5G में AI” का हिस्सा है—और मैं एक साफ स्टैंड लेना चाहता हूँ: अगर टेल्को अपने नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन में AI ला भी दें, लेकिन बैकहॉल/इंटरनेशनल कनेक्टिविटी की resilience और capacity नहीं सुधरी, तो AI-आधारित ट्रैफिक एनालिटिक्स आधा-अधूरा रह जाएगा। 5G की असली परीक्षा रेडियो टॉवर पर नहीं, अक्सर वहां होती है जहां डेटा समुद्र पार करता है।

AI-ड्रिवन ट्रैफिक के लिए सबसी केबल्स क्यों निर्णायक हैं?

सीधा जवाब: AI और 5G का ट्रैफिक पैटर्न “बर्स्टी”, “क्लाउड-हेवी” और “ग्लोबल-सिंक्रनाइज़्ड” है—इसलिए सबसी केबल capacity + low latency + route diversity आज की टेलिकॉम रणनीति का केंद्र बन रही है।

5G के साथ यूज़र का अनुभव अक्सर स्थानीय नेटवर्क से तय होता दिखता है, पर ऐप्स/सेवाएँ जिन क्लाउड रीजन में बैठी हैं, उनके बीच डेटा का आदान-प्रदान अंतरराष्ट्रीय स्तर पर होता है। उदाहरण के तौर पर:

• AI inference (जैसे रियल-टाइम ट्रांसलेशन, कस्टमर सपोर्ट बॉट, फ्रॉड डिटेक्शन) कई बार क्लाउड/हाइपरस्केल पर रन होता है—जिसका ट्रैफिक इंटर-रीजन चलता है।
• AI training और डेटा सिंक में बड़े-बड़े डेटा सेट रीजन से रीजन जाते हैं, जिससे east-west traffic बढ़ता है।
• वीडियो/कंटेंट के साथ 5G यूज़ बढ़ने पर CDN भले मदद करे, पर “origin-to-cache” और “cache refresh” में अंतरराष्ट्रीय पाइप फिर भी चाहिए।

यहां सबसी केबल्स “बस इंटरनेट का हिस्सा” नहीं, बल्कि टेल्को के QoE (Quality of Experience) की hidden dependency बन जाती हैं।

5G नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन में इसका मतलब क्या निकलता है?

टेल्को AI का उपयोग ट्रैफिक प्रेडिक्शन, रूटिंग, कंजेशन कंट्रोल, और SLA मैनेजमेंट में करते हैं। लेकिन AI को सही फैसले लेने के लिए दो चीज़ें चाहिए:

1. नेटवर्क की रियल क्षमता और विविध रूट्स (diverse paths)
2. फेल्यर के समय तेज़ reroute और स्पष्ट टेलीमेट्री

जब सबसी केबल्स पर capacity “टाइट” होती है या route diversity कमजोर होती है, तब AI मॉडल “मैक्सिमाइज़” नहीं कर पाता—वह बस “डैमेज कंट्रोल” करता रह जाता है।

हाई-ग्रोथ के साथ हाई-कॉम्प्लेक्सिटी: 2025 की नई वास्तविकता

सीधा जवाब: सबसी इंडस्ट्री का अगला चरण सिर्फ ज्यादा केबल बिछाने का नहीं है; यह री-इंजीनियरिंग, री-रेगुलेशन और जियोपॉलिटिकल रिस्क मैनेजमेंट का दौर है।

AI और हाइपरस्केल क्लाउड विस्तार ने मांग बढ़ाई, लेकिन 2024–2025 के माहौल में एक और ड्राइवर तेजी से ऊपर आया: भू-राजनीतिक जोखिम और इंफ्रास्ट्रक्चर सुरक्षा। समुद्र के नीचे केबल कट होना नई बात नहीं, पर आज असर कई गुना है क्योंकि:

• क्लाउड-से-क्लाउड ट्रैफिक बड़ा हो चुका है
• वित्तीय लेनदेन, कंटेंट डिलीवरी, और एंटरप्राइज़ VPN/SD-WAN सब उसी बैकबोन पर हैं
• AI-आधारित सेवाएँ latency spikes के प्रति ज्यादा संवेदनशील हैं

“Resilience” का मतलब अब क्या है?

पुराने समय में resilience अक्सर “एक बैकअप लिंक” तक सीमित थी। अब resilience का मतलब है:

• Geographic route diversity: एक ही रीजन/कॉरिडोर पर बहुत ज्यादा निर्भरता नहीं
• Fast restoration: फॉल्ट डिटेक्शन + reroute + capacity rebalancing मिनटों में
• Operational visibility: end-to-end टेलीमेट्री, ताकि यह पता हो कि bottleneck कहाँ है

एक याद रखने वाली लाइन: “AI नेटवर्क को तेज़ नहीं बनाता; वह नेटवर्क की सच्चाई को जल्दी दिखा देता है।”

टेल्को के लिए यह सच्चाई महत्वपूर्ण है क्योंकि 5G में user expectation बहुत तेज़ है—कॉल ड्रॉप से ज्यादा नुकसान “ऐप के अटकने” से होता है।

सबसी + AI + क्लाउड: टेल्को के लिए नई ऑपरेटिंग मॉडल

सीधा जवाब: हाइपरस्केल क्लाउड और AI ट्रैफिक ने टेल्को को “कैपेसिटी प्लानिंग” से आगे बढ़ाकर ट्रैफिक इंजीनियरिंग + ऑटोमेशन + पार्टनर-कोऑर्डिनेशन के मॉडल में धकेला है।

टेल्को पहले mostly north-south (यूज़र से इंटरनेट) सोचते थे। अब world east-west है: क्लाउड रीजन, SaaS, डेटा लेक, AI प्लेटफॉर्म—ये आपस में बात करते हैं। इसका असर:

1) Capacity planning अब static exercise नहीं

त्योहारों के आसपास (दिसंबर में खासकर), OTT स्ट्रीमिंग, ई-कॉमर्स, गेमिंग और यात्रा-संबंधी ऐप्स के चलते ट्रैफिक पैटर्न बदलता है। AI/ML आधारित forecasting मदद करता है, लेकिन forecasting तभी काम आएगी जब:

• सबसी capacity headroom हो
• peering/transit समझौते व्यवहार में लचीले हों
• demand spike के लिए “burst capacity” या rerouting policies हों

2) AI-driven traffic management को “क्रॉस-डोमेन” बनाना पड़ेगा

RAN (Radio), Metro, Core, और International—अलग-अलग टीमों में साइलो रहने पर AI अधूरा रहता है। बेहतर तरीका:

• End-to-end observability (KPI/KQI एक साथ)
• Intent-based policies: “वीडियो को X latency, एंटरप्राइज़ को Y jitter”
• Closed-loop automation: anomaly detect → root cause hint → safe remediation

यहां सबसी केबल्स का डेटा (latency, packet loss, fault events) AI मॉडल के लिए फीचर बनता है।

3) Edge AI vs Cloud AI: सबसी का रोल दोनों में है

• Edge AI latency घटाता है, लेकिन मॉडल अपडेट, लॉगिंग, और डेटा सिंक के लिए बैकबोन चाहिए।
• Cloud AI scalable है, पर international latency/capacity पर निर्भर है।

स्मार्ट टेल्को अक्सर hybrid approach लेते हैं: यूज़र-क्रिटिकल inference edge पर, और भारी training/aggregation क्लाउड पर।

टेल्को लीडर्स के लिए व्यावहारिक चेकलिस्ट (Leads के लिए उपयोगी)

सीधा जवाब: 5G में AI का ROI बढ़ाने के लिए टेल्को को सबसी कनेक्टिविटी को “रणनीतिक asset” की तरह मैनेज करना होगा—सिर्फ खरीद (procurement) की तरह नहीं।

नीचे एक practical checklist है जो मैं किसी भी CTO/Network Director के साथ बैठकर शुरू करूँगा:

1) Route diversity audit (90 दिनों में)

• क्या आपके top-5 इंटरनेशनल डेस्टिनेशन एक ही केबल कॉरिडोर पर निर्भर हैं?
• क्या आपके पास कम से कम 2 भौगोलिक रूप से अलग रास्ते हैं?
• क्या landing station/terrestrial backhaul भी diversified है, या सिर्फ “समुद्र के नीचे” ही विविधता है?

2) AI-ready telemetry (60–120 दिनों में)

• क्या international links की latency/loss/jitter telemetry रियल-टाइम में मिलती है?
• क्या यह डेटा RAN/Core KPI के साथ correlate हो सकता है?
• क्या alarms “actionable” हैं या सिर्फ noise?

3) Traffic engineering playbooks (30–60 दिनों में)

• peak season (दिसंबर–जनवरी) के लिए predefined reroute policies
• एंटरप्राइज़ vs कंज़्यूमर ट्रैफिक का SLA-aware prioritization
• failover drills: quarter में 1 बार simulated cable fault scenario

4) Sustainability lens (ongoing)

सबसी सिस्टम्स लंबी अवधि की पूंजीगत संपत्ति हैं। sustainability सिर्फ “ग्रीन” शब्द नहीं—यह ऑपरेशनल दक्षता है:

• बेहतर utilization से अतिरिक्त capacity खरीदने की जरूरत कम
• सही caching/peering रणनीति से अनावश्यक अंतरराष्ट्रीय ट्रैफिक घटता है
• AI-based energy optimization से नेटवर्क का power footprint नियंत्रित रहता है

सीधी बात: “सबसी पर हर अनावश्यक GB, आपके नेटवर्क बजट और कार्बन बजट—दोनों को खाता है।”

People Also Ask: 5G और AI के संदर्भ में सबसी केबल्स पर आम सवाल

क्या सैटेलाइट इंटरनेट सबसी केबल्स की जगह ले सकता है?

कमर्शियल रियलिटी यह है कि बहुत बड़े स्केल की capacity और स्थिर latency के लिए सबसी फाइबर आज भी सबसे प्रभावी माध्यम है। सैटेलाइट खासकर remote coverage/backup के लिए उपयोगी है, लेकिन ग्लोबल AI-ट्रैफिक का bulk कैरियर निकट भविष्य में भी सबसी ही रहेगा।

केबल कट हो जाए तो यूज़र को क्या दिखता है?

सीधे-सीधे “इंटरनेट बंद” हमेशा नहीं होता। अधिक बार लक्षण होते हैं: वीडियो buffering, VPN instability, गेमिंग ping spikes, और क्लाउड ऐप्स का sluggish होना—यानी 5G होने के बावजूद अनुभव गिरता है।

टेल्को AI का फायदा कहाँ सबसे जल्दी मिलेगा?

मेरे अनुभव में quickest wins:

• anomaly detection + root cause assistance
• traffic forecasting for peak events
• automated rerouting with guardrails (safe automation)

और यह सब तभी स्थिर रहता है जब international backbone resilient हो।

आगे क्या: “AI नेटवर्क” की नींव समुद्र के नीचे तय हो रही है

AI और 5G की बातें अक्सर टॉवर, स्पेक्ट्रम और स्मार्ट ऐप्स पर टिक जाती हैं। लेकिन नेटवर्क की असली कसौटी—capacity, resilience और operational clarity—सबसी केबल्स पर आकर बैठ जाती है। 2025 में जो टेल्को इस पर समय रहते काम करेंगे, वे सिर्फ outages से नहीं बचेंगे; वे AI-आधारित नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन से वास्तविक ROI निकालेंगे।

अगर आप AI-driven traffic analysis, network optimization, या 5G QoE सुधार पर काम कर रहे हैं, तो शुरुआत एक सरल कदम से करें: अपने इंटरनेशनल रूट्स, टेलीमेट्री और failover ड्रिल्स का honest assessment। उसके बाद ही AI “मैजिक” जैसा लगेगा—वरना वह बस आपको वही बताएगा जो यूज़र पहले से महसूस कर रहे हैं।

आपकी टीम में किस हिस्से पर सबसे ज्यादा friction है—route diversity, telemetry, या cross-domain automation?