🤖 Cosa cambia
- Samsung è l’unico vendor selezionato sia da KT sia da SK Telecom nei progetti AI-RAN del programma coreano Hyper AI Network.
- Le reti private 5G SA controlleranno robot di saldatura, pattugliamento autonomo e analisi video direttamente nell’ambiente industriale.
- Huawei rivendica intanto l’ottavo primato consecutivo nella valutazione GlobalData sul 5G RAN, con 5G-A e AI sempre più integrati.
La corsa verso il 6G sta iniziando prima che il 5G abbia completato il proprio ciclo industriale, e il passaggio non riguarda soltanto frequenze più alte o maggiore throughput. Samsung porta l’intelligenza artificiale direttamente dentro le reti radio di KT e SK Telecom per pilotare robot industriali, elaborare video e automatizzare l’infrastruttura, mentre Huawei rivendica contemporaneamente la propria leadership nel mercato 5G RAN e spinge l’integrazione tra 5G-Advanced e AI. La competizione delle telecomunicazioni si sposta così dalla semplice connettività alla capacità della rete di elaborare informazioni e prendere decisioni vicino al luogo in cui vengono prodotti i dati.
Cosa leggere
Samsung entra nei cantieri e negli impianti con AI-RAN e 5G privato
La fonte ufficiale Samsung conferma la firma di contratti con KT e SK Telecom nell’ambito dell’iniziativa Hyper AI Network del ministero coreano della Scienza e dell’ICT. Samsung è l’unico produttore selezionato per entrambi i progetti: sole global vendor per KT e main vendor per SK Telecom. Le sperimentazioni inizieranno a ottobre e utilizzeranno reti private 5G Standalone all’interno di ambienti industriali reali. L’obiettivo non è aumentare semplicemente la velocità della rete, ma verificare come l’AI-RAN possa sostenere physical AI, robot autonomi e operazioni industriali con latenze prevedibili e processing locale.
La strategia prosegue il percorso già seguito da Samsung con AMD e Nvidia verso reti AI-native e fabbriche sempre più autonome. La differenza è che ora l’AI-RAN esce dalla validazione di laboratorio ed entra in siti industriali con casi d’uso operativi.
Leggi anche: Nvidia e Samsung stanno portando software AI direttamente nella futura rete 6G
Un robot di saldatura mostra perché edge AI e rete stanno convergendo
Nel cantiere navale HD Hyundai Samho di Yeongam, KT testerà robot quadrupedi per saldatura e verniciatura insieme a sistemi autonomi destinati alle infrastrutture telecom. Samsung fornirà Network in a Server, piattaforma che riunisce vRAN, AI Core e applicazioni AI su un server edge locale. La scelta architetturale è significativa. Un robot che salda all’interno di un cantiere non può dipendere da una richiesta inviata a un data center distante centinaia di chilometri e da una risposta soggetta a congestione imprevedibile. Perception, inferenza e controllo devono avvenire vicino al punto operativo, con la rete che garantisce latenza e throughput abbastanza stabili da mantenere il ciclo di controllo.
NIS utilizza server commerciali basati su AMD EPYC 8004, Wind River Cloud Platform e un’architettura che può aggiungere GPU quando il sito richiede maggiore capacità. Telecomunicazione e infrastruttura AI iniziano quindi a condividere gli stessi server. È il modello già visibile nell’evoluzione della Physical AI e dei robot capaci di eseguire azioni nel mondo reale: più autonomia viene affidata alle macchine, più rete, compute e sicurezza devono essere trattati come un unico sistema.
SK Telecom porta la stessa architettura negli impianti petrolchimici
Il secondo progetto verrà implementato presso SK Incheon Petrochem, dove SK Telecom testerà robot autonomi di pattugliamento e monitoraggio basato su CCTV. I robot invieranno video ad alta definizione durante il movimento affinché sistemi AI possano individuare condizioni potenzialmente pericolose. Qui il problema diventa ancora più evidente. In un impianto petrolchimico la perdita di pacchetti, una latenza irregolare o un’interruzione del servizio non rappresentano semplicemente un degrado dell’esperienza utente. Possono ridurre la capacità di monitoraggio di un ambiente industriale critico. Samsung utilizza l’esperimento per validare AI-RAN come infrastruttura alla base della futura AI-native 6G, spostando progressivamente funzioni di anomaly detection, ottimizzazione del throughput ed efficienza energetica dentro la stessa rete radio.
Huawei difende il vantaggio sul 5G mentre la competizione cambia metrica
Nello stesso giorno Huawei ha comunicato di essere stata classificata da GlobalData come unico “Leader” nel rapporto 2026 sul panorama competitivo del 5G RAN, mantenendo per l’ottava valutazione consecutiva la posizione più alta. La valutazione riguarda AAU, RRU, mmWave, BBU e funzionalità software avanzate, compresa l’efficienza energetica. Trattandosi di un risultato comunicato direttamente dal vendor sulla base di un report di una società di analisi, non equivale a una misura assoluta della quota di mercato o della superiorità tecnica in ogni deployment. È però significativo perché mostra la continuità industriale di Huawei nel settore radio nonostante anni di restrizioni occidentali.
Huawei collega espressamente quel risultato alla crescente integrazione tra 5G-A e AI. L’azienda non sta quindi difendendo soltanto un portafoglio di antenne e baseband, ma una rete che deve progressivamente dialogare con agenti, cloud ed elaborazione distribuita. La traiettoria è coerente con lo stack AI enterprise di Huawei che unisce agenti, reti e processi nello stesso sistema e con Peerium, progettato per aggregare fino a un milione di NPU.
Il 6G nascerà come infrastruttura AI prima ancora di essere una nuova radio
La parte interessante dello scontro Samsung-Huawei è quindi che i due annunci partono da posizioni differenti ma convergono sulla stessa trasformazione. Samsung utilizza AI-RAN per portare robot e applicazioni industriali dentro una rete privata; Huawei utilizza la propria posizione nel RAN per spingere 5G-Advanced verso automazione e network intelligence.
La rete mobile del prossimo ciclo non dovrà soltanto trasferire pacchetti. Dovrà decidere come distribuire il compute, quali workload elaborare all’edge, come allocare capacità ai sistemi autonomi e come reagire ai cambiamenti della rete senza attendere un intervento umano.
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Per anni la leadership nelle reti mobili è stata misurata attraverso spettro, densità delle celle, efficienza radio e numero di deployment. Queste metriche restano centrali, ma l’AI introduce una nuova variabile: quanta capacità decisionale può essere collocata direttamente nella rete. Samsung prova a dimostrarlo in cantieri navali e impianti petrolchimici, dove l’infrastruttura deve servire macchine autonome e non soltanto smartphone. Huawei dispone invece di una base 5G e 5G-A estremamente ampia sulla quale innestare funzionalità intelligenti. La corsa verso il 6G comincia quindi prima delle nuove frequenze: inizia nel momento in cui rete radio, edge compute e modello AI smettono di essere tre infrastrutture separate.
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