Previsão de Tráfego de IA da Nokia Pressiona a Capacidade de Upload até 2035

A Nokia publicou em 4 de novembro uma previsão segundo a qual a IA responderá por 44% do tráfego global de rede até 2035. A previsão de tráfego de IA da Nokia coloca o tráfego mensal total próximo de 3.789 exabytes, sendo que um exabyte equivale a um bilhão de gigabytes. Seu principal alerta diz respeito a redes projetadas principalmente para entregar downloads: máquinas e softwares automatizados exigirão mais capacidade na direção oposta.

Isso cria um conflito de planejamento entre padrões conhecidos de tráfego de consumidores e aplicações que enviam informações continuamente para processamento. As operadoras precisam decidir onde a capacidade adicional de upload justifica investimento, enquanto compradores empresariais precisam de evidências de que a conectividade suportará as cargas de trabalho pretendidas.

Cisco e Ericsson também identificaram mudanças nos requisitos de tráfego de IA, embora suas previsões meçam coisas diferentes. Em conjunto, esses relatórios tornam mais clara uma questão prática: quais premissas de rede precisam ser atualizadas antes da expansão da implantação de IA e quais alegações de investimento ainda exigem comprovação?

O Que a Previsão de Tráfego de IA da Nokia Realmente Mede

A perspectiva de tráfego de rede da Nokia projeta que o tráfego mensal quase quadruplicará em relação ao nível de 2026 até 2035. A empresa constrói sua estimativa a partir do uso de aplicações, dispositivos conectados e fluxos de trabalho automatizados, além de pesquisas externas, revisão de especialistas e trabalho de laboratório.

O número principal descreve um futuro modelado, e não uma medição do tráfego que já flui pelas redes.

Essa distinção importa porque um ponto final preciso pode parecer mais certo do que as premissas de adoção subjacentes. Decisões de investimento em rede exigem uma gama de padrões plausíveis de demanda, especialmente quando a previsão abrange aplicações, dispositivos e modelos de negócio em transformação.

O escopo do relatório também merece atenção. A Nokia separa o tráfego diretamente associado a aplicações de IA da atividade adicional de consumidores influenciada por recomendações de IA. Seu total inclui tráfego de acesso e trocas de fluxos de trabalho de IA na nuvem, enquanto exclui diversas outras categorias de atividade de rede.

Tráfego de acesso significa dados trocados entre usuários ou dispositivos e a rede à qual se conectam. O tráfego de fluxos de trabalho na nuvem abrange as trocas entre serviços envolvidos na conclusão de uma solicitação de IA. Essas categorias descrevem atividades relacionadas em locais diferentes, portanto os leitores devem examinar seus limites antes de comparar previsões.

Por exemplo, as definições de tráfego excluem atividades que permanecem em dispositivos ou instalações. Elas também excluem comunicações dentro de plataformas de computação de IA e certas transferências associadas a treinamento, replicação e backups.

Consequentemente, o número principal não deve se transformar na alegação de que a Nokia contou cada byte movido em todas as redes de computadores. Ele descreve o universo de previsão definido pela empresa. Trata-se de uma estrutura útil para planejamento, desde que os leitores preservem a definição ao repetir suas conclusões.

O mesmo cuidado se aplica à participação projetada da IA. O tráfego associado a um assistente na nuvem, uma decisão de visualização orientada por recomendações e uma máquina industrial pode surgir por mecanismos distintos. Combiná-los ajuda a estimar a demanda geral, mas não torna seus requisitos operacionais intercambiáveis.

Um consumidor assistindo a mais vídeos precisa de uma experiência de serviço diferente da de uma máquina aguardando uma instrução. Seus tráfegos podem contribuir para um total comum, ao mesmo tempo em que criam diferentes padrões de congestionamento, consequências de falhas e prioridades de investimento.

Para as operadoras, portanto, o ponto de partida útil é a composição da demanda. Um agregado maior estabelece a escala, mas o comportamento das aplicações ajuda a determinar qual segmento da rede exige atenção.

Para compradores empresariais, a distinção evita um erro igualmente comum: traduzir diretamente uma previsão global em um requisito individual de conectividade. As necessidades de uma empresa dependem de suas aplicações, locais de operação, políticas de dados e tolerância a interrupções.

O anúncio muda a conversa sobre planejamento ao colocar essas questões ao lado do número sobre capacidade. Sua utilidade depende de as organizações conseguirem conectar a previsão ampla a condições observáveis em suas próprias redes.

Operadoras Enfrentam Demanda de Upload Junto ao Crescimento da Banda Larga Residencial

A pressão imediata recai sobre as organizações responsáveis pelas redes de acesso, onde os dispositivos se conectam pela primeira vez a serviços mais amplos. Elas precisam atender os clientes existentes enquanto se preparam para aplicações cujos padrões de tráfego continuam incertos.

Mais demanda não identifica a atualização correta até que as operadoras saibam onde, quando e em qual direção o tráfego surge.

As projeções de tráfego de IA da Nokia identificam a IA agêntica, software que executa tarefas em múltiplas etapas, como uma categoria de crescimento particularmente rápido. A empresa projeta que seu tráfego alcance 160 vezes o nível de 2026 até 2035.

A IA física, sistemas que percebem e atuam no mundo físico, deve alcançar 105 vezes seu nível inicial. A Nokia espera que mais de 90% do tráfego dessa categoria se origine no uplink, ou seja, na conexão que transporta informações para fora dos dispositivos.

Essas são previsões a partir de bases pequenas. Sua relevância operacional está nos tipos de demanda que representam, e não apenas nos multiplicadores.

Uma rede que transporta informações de sensores para processamento remoto enfrenta um problema de capacidade diferente daquele de uma rede que entrega entretenimento a uma tela. Capacidade adicional de download não resolve automaticamente uma restrição de upload.

A localização complica ainda mais a decisão. A demanda concentrada em torno de instalações industriais pode exigir uma resposta diferente da demanda distribuída por áreas residenciais. As operadoras precisam distinguir o crescimento disseminado da pressão concentrada em clientes ou áreas de serviço específicas.

O acesso fixo sem fio, ou FWA, acrescenta outra variável de planejamento ao fornecer banda larga a um local fixo por meio de infraestrutura celular. A Nokia espera que ele gere mais de um terço do tráfego celular de consumidores até 2035.

Essa previsão não deve ser interpretada como uma estimativa de adoção de IA. O crescimento da banda larga residencial pode aumentar a demanda celular independentemente de agentes autônomos ou máquinas conectadas. A sobreposição importa porque múltiplos serviços podem depender de infraestrutura compartilhada.

A perspectiva de FWA da Ericsson oferece uma comparação separada. Sua previsão de junho de 2026 coloca o FWA em 36% do tráfego de dados das redes móveis globais até 2031.

As datas e as categorias diferem dos números da Nokia, portanto as estimativas não devem ser tratadas como medições equivalentes. Ainda assim, elas mostram por que a banda larga residencial pertence à mesma discussão de investimento que as cargas de trabalho emergentes de IA.

Uma operadora que avalia capacidade deve considerar sua combinação real de serviços. A demanda residencial, a conectividade empresarial e o tráfego de máquinas podem criar requisitos diferentes mesmo quando compartilham equipamentos de rede.

A questão comercial decorre diretamente disso. As operadoras precisam de clientes dispostos a pagar pelas características de serviço que solicitam, enquanto os compradores precisam de compromissos claros sobre desempenho. Uma promessa ampla de prontidão para IA deixa detalhes demais sem especificação.

A aquisição empresarial deve, portanto, distinguir capacidade disponível de desempenho confiável da aplicação. Uma conexão pode parecer adequada em uma demonstração isolada, mas ainda deixar sem resposta questões sobre congestionamento, interrupção e recuperação.

A previsão de tráfego de IA da Nokia dá às operadoras um motivo para rever essas premissas. Ela não estabelece que toda rede precise da mesma arquitetura nem que toda atualização proposta tenha um caso de negócio imediato.

A pressão prática é tornar as decisões de investimento mais específicas. As operadoras precisam conectar a demanda esperada aos gargalos reais, e os clientes precisam explicar quais resultados de aplicação justificam compromissos mais robustos de conectividade.

Agentes Mudam a Relação Entre Tarefas e Tráfego

O mecanismo por trás da crescente demanda de agentes é simples: a instrução de um usuário pode desencadear trocas que ele nunca vê. A resposta visível oferece uma imagem incompleta da atividade de rede necessária para produzi-la.

Para fluxos de trabalho automatizados, a unidade relevante de demanda é a tarefa concluída e suas trocas de suporte.

Considere um assistente de pesquisa ilustrativo que compara documentos e prepara um briefing. Ele pode recuperar material de origem, solicitar análise de um modelo, examinar outra fonte e revisar sua resposta. O briefing final pode ser curto, mesmo quando o processo de suporte envolve uma troca substancial de informações.

Este exemplo descreve um possível fluxo de trabalho, e não uma implantação medida. Sua relevância está na separação entre a quantidade exibida a um usuário e a atividade por trás desse resultado.

A inferência, o processo de executar um modelo treinado para produzir uma saída, passa a integrar essa cadeia. Onde a inferência é executada determina quais conexões transportam solicitações, informações de suporte e respostas.

A pesquisa de rede para IA da Cisco oferece evidências desse mecanismo. Seus testes constataram que agentes poderiam gerar até 450% mais tráfego total por tarefa do que a execução conduzida por humanos.

Esse resultado justifica atenção aos fluxos de trabalho automatizados, mas “até” limita o que os leitores podem concluir. Não se trata de um multiplicador universal para todo assistente, aplicação ou organização. O desenho e a implementação da tarefa continuam sendo centrais.

A comparação também mostra por que o uso de tokens por si só não pode resolver o planejamento de rede. Tokens são unidades de texto ou outro conteúdo processado por um modelo. Eles descrevem a atividade do modelo, enquanto um fluxo de trabalho também pode recuperar arquivos, trocar resultados de ferramentas ou transferir mídia de suporte.

Uma equipe de aplicação precisa, portanto, de visibilidade sobre o caminho completo. Caso contrário, corre o risco de atribuir atrasos ao modelo quando outro serviço ou conexão merece investigação.

O contexto, a informação fornecida para orientar a resposta de um modelo, cria outra escolha de design. Mais material de suporte pode ajudar uma tarefa, mas transferências desnecessárias podem acrescentar trabalho sem melhorar o resultado.

Para trabalhadores do conhecimento, isso conecta o planejamento de infraestrutura à organização da informação. Uma base de conhecimento de IA bem mantida pode apoiar decisões mais claras sobre o que um assistente deve recuperar.

Essa conexão não estabelece que qualquer ferramenta específica de conhecimento reduza o tráfego de rede. Ela destaca uma questão no nível da aplicação: quais informações precisam se mover e quais materiais são irrelevantes para a tarefa?

Os desenvolvedores enfrentam o mesmo problema ao avaliar novas tentativas e solicitações repetidas. Um fluxo de trabalho que solicita repetidamente informações semelhantes merece investigação antes que seu tráfego seja tratado como demanda inevitável.

O lado físico apresenta um problema relacionado, mas distinto. Uma máquina pode gerar informações porque seu entorno continua mudando, e não porque uma pessoa envia outra solicitação.

Aqui, um design de aplicação útil deve determinar o que exige análise remota e o que pode ser tratado localmente. Enviar menos informação só é benéfico quando a aplicação continua a cumprir os seus requisitos operacionais.

Nenhuma das categorias sustenta a alegação simples de que a automação sempre desperdiça largura de banda. Intercâmbios adicionais podem acompanhar trabalho valioso. A questão de planeamento é se o tráfego resultante é necessário, bem compreendido e suportado por conectividade adequada.

É por isso que o crescimento projetado merece atenção para além dos departamentos de telecomunicações. As decisões de produto determinam o comportamento dos fluxos de trabalho, e esse comportamento determina a procura que as redes terão, em última análise, de suportar.

Processamento Mais Próximo dos Utilizadores Tem um Caso de Negócio Condicional

A Nokia espera que algum processamento de IA se torne mais distribuído. A computação de borda significa processar mais perto dos utilizadores ou dispositivos, enquanto as instalações de rede metropolitanas oferecem outra localização possível entre as ligações de acesso e os serviços de cloud distantes.

A empresa projeta que a infraestrutura de borda e metropolitana atenderá 36% do tráfego nativo de IA até 2035. Também espera que a maior parte do tráfego de IA permaneça na cloud central.

A decisão de investimento diz respeito ao local a que cada carga de trabalho pertence, com desempenho, complexidade operacional e requisitos de dados a moldarem a resposta.

Esta é uma escolha arquitetural, não um calendário universal de migração. Aproximar uma carga de trabalho altera onde os recursos computacionais precisam de ser instalados, mantidos, protegidos e atualizados.

Para uma empresa, a proximidade pode parecer atraente antes de o requisito da aplicação estar claro. Uma instalação local oferece pouco valor se o atraso relevante surgir noutro ponto do fluxo de trabalho.

A Cisco oferece uma comparação cética útil. A sua investigação afirma que o processamento do modelo domina atualmente o atraso de inferência de ponta a ponta nas cargas de trabalho que analisa. A empresa argumenta que o atraso de rede, por si só, ainda não justifica mudanças arquiteturais amplas rumo à inferência de borda.

Essa conclusão não invalida a projeção de longo prazo da Nokia. As empresas abordam horizontes temporais e questões diferentes. A observação da Cisco diz respeito ao desempenho atual, enquanto a Nokia modela como as futuras aplicações e escolhas de implementação se desenvolvem.

A comparação desafia, contudo, um atalho do marketing de infraestrutura. Uma aplicação que envolve IA não exige automaticamente computação próxima, e computação próxima não melhora automaticamente o resultado com que os utilizadores se preocupam.

Um comprador precisa identificar o requisito real. A aplicação está à espera da transferência de informação, do processamento remoto, de outro sistema empresarial ou de aprovação humana? Cada resposta aponta para uma intervenção diferente.

A soberania de dados, ou os requisitos que regulam onde os dados são armazenados ou processados, também pode moldar a localização. Tais requisitos merecem tratamento separado do desempenho, porque uma restrição de conformidade pode aplicar-se mesmo quando um serviço distante apresenta desempenho adequado.

A resiliência operacional acrescenta outra consideração. Uma aplicação distribuída exige decisões explícitas sobre o que acontece quando um local perde acesso aos serviços de suporte. A proximidade geográfica, por si só, não responde a essa questão.

Para os desenvolvedores, uma arquitetura sensata começa pelas dependências da aplicação. Aproximar a inferência enquanto ferramentas essenciais permanecem noutros locais pode preservar grande parte da dependência original de ligações remotas.

Os compradores empresariais também devem analisar quem opera cada componente. A responsabilidade por atualizações, monitorização, controlo de acesso e resposta a incidentes deve permanecer clara quando uma aplicação abrange múltiplas localizações.

Estas considerações tornam a previsão mais útil quando tratada como um problema de distribuição. Diferentes cargas de trabalho podem justificar diferentes localizações, e a mesma organização pode operar várias abordagens.

Os serviços de cloud central continuam relevantes onde os recursos partilhados e as operações centralizadas se adequam à aplicação. O processamento próximo merece consideração onde um requisito demonstrado o sustente.

O caso de negócio mais forte liga a localização a um resultado mensurável. Uma implementação deve mostrar por que motivo o local escolhido melhora o desempenho, cumpre um requisito de dados ou apoia uma operação fiável.

Sem essa ligação, uma organização corre o risco de comprar um rótulo arquitetural. A mudança de longo prazo que a Nokia antecipa dependerá de decisões práticas de implementação cujo valor possa ser demonstrado ao nível da aplicação.

As Premissas da Previsão Importam Mais do que a Sua Precisão

Previsões de longo prazo ajudam as organizações a preparar-se, mas a sua aparente precisão numérica pode ocultar incerteza. A adoção, o design das aplicações, o processamento local e a economia dos serviços afetam todos o percurso entre uma categoria emergente e um total global.

A interpretação mais sólida da previsão da Nokia preserva as suas premissas e evita transformar a procura projetada em gastos garantidos com equipamentos.

Comece pelos multiplicadores de crescimento. Uma categoria pequena pode crescer rapidamente, enquanto a sua contribuição final continua dependente da adoção. O multiplicador, por si só, não mostra quais utilizadores chegam, o que fazem ou por onde o seu tráfego circula.

As escolhas de implementação também importam. Um fluxo de trabalho executado principalmente num dispositivo tem implicações de rede diferentes das de um serviço comparável que depende de intercâmbios remotos. Uma previsão precisa fazer premissas sobre como essas escolhas evoluem.

A eficiência introduz outra incerteza. Os desenvolvedores podem alterar a quantidade de informação que uma aplicação envia para uma determinada tarefa. Também podem ampliar o que a aplicação tenta fazer, criando procura adicional apesar das melhorias nas operações individuais.

O equilíbrio resultante é uma questão empírica. Não pode ser resolvido assumindo que a eficiência elimina o crescimento ou que cada melhoria produz necessariamente mais tráfego.

A classificação cria um desafio separado. A definição da Nokia inclui tráfego incremental de consumidores influenciado por recomendações de IA. Estimar esse incremento exige um juízo contrafactual sobre a atividade que, de outro modo, teria ocorrido.

Por isso, os leitores devem distinguir as categorias que podem ser observadas diretamente das categorias que exigem modelação comportamental. Ambas podem informar o planeamento, mas oferecem tipos de evidência diferentes.

As comparações entre fornecedores exigem disciplina semelhante. A Cisco projeta que a inferência de IA representará um quarto do tráfego de rede até 2035. Esse número não deve ser apresentado como uma contradição direta da participação mais ampla de tráfego impulsionado por IA da Nokia.

O tráfego de inferência e o tráfego impulsionado por IA descrevem âmbitos diferentes. Uma comparação significativa alinharia as aplicações incluídas, os limites da rede e os métodos de contagem antes de interpretar a diferença.

Os incentivos comerciais também merecem reconhecimento. Nokia, Cisco e Ericsson vendem infraestrutura que beneficia do investimento em redes. A sua investigação pode conter evidência valiosa enquanto serve objetivos empresariais.

Isso não justifica descartar as suas conclusões. Justifica pedir métodos transparentes, medições em campo e resultados de clientes juntamente com as projeções dos fornecedores.

A evidência disponível também não estabelece um colapso generalizado na prontidão das redes. A pressão pode ser desigual, com restrições a surgir em localizações ou aplicações específicas, em vez de em toda a parte simultaneamente.

Um total global não pode identificar essas localizações por si só. Os operadores precisam de evidência local antes de traduzir uma trajetória mundial em decisões individuais de construção ou aquisição.

Para compradores empresariais, o risco prático opera nos dois sentidos. Subestimar a conectividade pode deixar uma aplicação incapaz de cumprir as expectativas. Sobreestimar os seus requisitos pode comprometer recursos antes de a procura ou o valor operacional estarem claros.

A previsão de tráfego de IA da Nokia é mais útil como um cenário estruturado de planeamento. Identifica premissas que merecem ser testadas, deixando espaço para que o comportamento das aplicações e as escolhas de implementação mudem.

Essa abordagem mantém a notícia em proporção. O relatório reforça o argumento para medir as cargas de trabalho de IA, enquanto o momento e a escala de investimentos específicos permanecem decisões que exigem evidência mais próxima.

Três Sinais a Acompanhar Até ao Início de 2027

Os próximos meses não validarão uma previsão que termina em 2035. Podem fornecer evidência sobre se os seus mecanismos subjacentes estão a surgir em redes comerciais e implementações empresariais.

A observação de curto prazo deve concentrar-se no comportamento medido do tráfego, na adoção pelos clientes e na economia de implementação, por essa ordem.

O primeiro sinal é a divulgação por operadores da procura de upload em implementações de IA identificáveis. Evidência útil ligaria os padrões de tráfego a aplicações específicas e distinguiria esses padrões do crescimento normal da banda larga.

Medições que mostrem restrições persistentes de upload reforçariam o argumento de que as premissas de planeamento existentes precisam de ser ajustadas. Relatórios de capacidade disponível adequada sustentariam uma resposta de investimento mais seletiva.

O contexto importa tanto quanto o resultado. Os leitores devem procurar o contexto da implementação, o período de medição, o comportamento da aplicação e as condições da rede. Um indicador de desempenho isolado oferece orientação limitada sem esses detalhes.

O segundo sinal é o uso comercial sustentado de agentes e máquinas conectadas. Os testes podem revelar requisitos técnicos, mas a operação recorrente fornece evidência mais forte sobre se esses requisitos se traduzem em procura duradoura.

As divulgações mais informativas descreveriam utilização ativa, tarefas concluídas, locais de operação e expansão de clientes. Anúncios que apenas acrescentam terminologia de IA oferecem menos ajuda para avaliar previsões de tráfego.

A continuação da implementação sustentaria a tese de procura da Nokia. A adoção lenta, os fluxos de trabalho abandonados ou as aplicações que realizam mais trabalho localmente enfraqueceriam premissas dependentes da expansão de intercâmbios remotos.

O terceiro sinal é a evidência que sustenta a localização do processamento. Clientes e fornecedores devem explicar por que uma determinada carga de trabalho pertence a uma cloud central, instalação metropolitana, local próximo ou dispositivo.

Resultados comparativos que mostrem um benefício para a aplicação reforçariam o argumento a favor do processamento distribuído. Resultados dominados pela execução do modelo ou por outras dependências remotas sustentariam uma resposta arquitetural mais cautelosa.

A economia operacional deve acompanhar o desempenho nessas comparações. Uma implementação tecnicamente bem-sucedida ainda precisa de um arranjo sustentável para manter equipamentos, software, segurança e suporte de serviço.

Os investidores devem evitar tratar a procura geral por IA como prova dos resultados futuros de um fornecedor específico. Os operadores devem ligar os planos de expansão às condições reais da rede. Os compradores empresariais devem exigir compromissos ligados aos resultados das aplicações.

Nos próximos meses, leia a previsão de tráfego de IA da Nokia juntamente com evidências das redes e aplicações das quais depende. Peça aos fornecedores que expliquem por onde os dados circulam, que ligação limita o desempenho e o que muda sob utilização sustentada. Mantenha essas premissas nos seus registos de implementação e compare-as com o comportamento observado à medida que a adoção cresce. Para as equipas de conhecimento, isso significa documentar as escolhas de recuperação e processamento juntamente com a qualidade do modelo. Para os operadores, significa separar o crescimento da banda larga doméstica das cargas de trabalho emergentes das máquinas. Antes de expandir uma implementação de IA, a sua equipa consegue identificar o tráfego que ela cria e o requisito de serviço que esse tráfego deve satisfazer?