Al Mobile World Congress 2026 prende forma una strategia industriale chiara: portare l’intelligenza artificiale dai modelli general purpose alle infrastrutture critiche, dai PC aziendali fino alle reti 5G e alle prime architetture 6G. Protagonisti di questa evoluzione sono AMD, GSMA e Linux Foundation, con iniziative che convergono su un punto: costruire piattaforme AI-native aperte, interoperabili e pronte per ambienti regolati.
AMD Ryzen AI 400: Copilot+ anche sul desktop e nelle workstation professionali
AMD amplia il proprio portafoglio Ryzen AI con il lancio delle serie Ryzen AI 400 e Ryzen AI PRO 400 per desktop, oltre all’estensione dell’offerta mobile verso le workstation professionali. Si tratta dei primi processori desktop progettati per supportare le esperienze Microsoft Copilot+ PC, portando l’accelerazione AI direttamente on-device.
Le nuove CPU combinano core “Zen 5”, grafica RDNA 3.5 e una NPU XDNA 2 capace di offrire fino a 50 TOPS di potenza di calcolo AI. L’obiettivo è consentire l’esecuzione locale di assistenti AI, strumenti di produttività e modelli linguistici di grandi dimensioni, mantenendo dati sensibili sul dispositivo e riducendo la dipendenza dal cloud.
“Il desktop si sta evolvendo da semplice strumento a vero assistente intelligente che lavora al tuo fianco”, ha dichiarato Jack Huynh, senior vice president e general manager del Computing and Graphics Group di AMD. “Con i Ryzen AI 400 Series – i primi al mondo progettati per abilitare le nuove esperienze Copilot+ su desktop – offriamo un’accelerazione AI potente che consente ai nostri partner di costruire sistemi capaci di permettere a imprese e consumatori di fare e creare di più.”
I sistemi desktop AM5 basati su Ryzen AI 400 saranno disponibili dal secondo trimestre 2026 attraverso OEM come HP e Lenovo. Sul fronte mobile, la serie Ryzen AI PRO 400 estende l’accelerazione AI a notebook enterprise e workstation mobili, con NPU fino a 60 TOPS e prestazioni multithread fino al 30% superiori rispetto a soluzioni concorrenti nella stessa fascia, secondo i dati dichiarati.
Il tutto è integrato nella piattaforma AMD PRO, che rafforza sicurezza, gestibilità e resilienza per flotte PC distribuite, con funzionalità di gestione remota avanzata pensate per ambienti enterprise complessi.
Open Telco AI: la GSMA punta su modelli aperti per reti di livello carrier
Se sul fronte PC l’AI si sposta verso l’edge, nelle telecomunicazioni il problema è opposto: i modelli general purpose non comprendono la complessità delle reti. Per questo GSMA ha lanciato Open Telco AI, un’iniziativa globale per sviluppare modelli AI di livello telco attraverso collaborazione aperta tra operatori, vendor, sviluppatori e mondo accademico.
Secondo i dati presentati, solo il 16% delle implementazioni GenAI nel settore telecom è oggi applicato alle operazioni di rete, segno di un gap prestazionale significativo rispetto ai requisiti reali.
“I modelli AI attuali non raggiungono ancora i livelli di complessità, precisione e affidabilità richiesti dall’industria delle telecomunicazioni. In parole semplici, l’AI non parla ancora il linguaggio telco”, ha affermato Louis Powell, Director of AI Initiatives di GSMA. “Definire benchmark chiari e collaborare su dataset, modelli e sistemi agentici è essenziale. Open Telco AI fornisce una base condivisa per colmare questo divario.”
Tra i sostenitori fondatori figurano AT&T e AMD. AT&T rilascerà una famiglia di modelli telco open weight, hardware- e cloud-agnostic, addestrati su dati pubblici. AMD metterà a disposizione capacità di calcolo GPU per training, fine-tuning e inferenza, anche tramite il partner cloud TensorWave.
“Le reti telco sono tra gli ambienti più esigenti e regolati per l’AI e passare da demo promettenti a prestazioni di livello carrier richiede una base aperta per dati, workload e capacità di calcolo”, ha dichiarato Philip Guido, executive vice president e chief commercial officer di AMD.
L’iniziativa include modelli specializzati, dataset curati, benchmark dedicati e una community attiva con challenge come l’AI Telco Troubleshooting Challenge, con oltre 1.000 iscritti.
OCUDU Ecosystem Foundation: open source e AI-RAN per 5G e 6G
Sul fronte infrastrutturale, la Linux Foundation ha annunciato la nascita della OCUDU Ecosystem Foundation, hub di collaborazione aperta dedicato allo sviluppo di software open source per Centralized Unit (CU) e Distributed Unit (DU) nell’ambito Open RAN.
L’obiettivo è costruire una piattaforma di riferimento per reti software-defined, includendo algoritmi e soluzioni basate su AI per 5G e prime implementazioni 6G. L’iniziativa riunisce operatori, vendor, provider cloud e istituzioni accademiche in un modello pubblico-privato sotto governance neutrale.
“Allineando gli sforzi globali sotto la Linux Foundation, stiamo costruendo una piattaforma open source aperta, affidabile e sicura per alimentare il prossimo decennio di innovazione wireless”, ha dichiarato Arpit Joshipura, general manager Networking, Edge and IoT della Linux Foundation.
Tra i membri fondatori figurano AMD, AT&T, Ericsson, Nokia, NVIDIA, SoftBank e Verizon, insieme a numerose università e centri di ricerca. Il progetto OCUDU nasce da un investimento iniziale del National Spectrum Consortium e del FutureG Office, con lo sviluppo iniziale affidato a DeepSig e Software Radio Systems.
“La chiave per guidare l’innovazione nel wireless è sfruttare un ecosistema ampio di esperti in networking, software radio e tecnologie AI emergenti”, ha sottolineato Joe Kochan, CEO del National Spectrum Consortium.
Dall’AI sul PC all’AI nelle reti: una filiera che si chiude
Le tre iniziative presentate a Barcellona delineano una traiettoria coerente. L’AI non è più solo una funzionalità software, ma un layer infrastrutturale che richiede silicio dedicato, modelli specializzati e governance aperta.
Dai Ryzen AI 400 di AMD che portano Copilot+ direttamente sul desktop, ai modelli telco-grade di Open Telco AI, fino alla piattaforma open source OCUDU per AI-RAN, l’industria sta costruendo una catena integrata che va dall’edge al core di rete.
Il messaggio è chiaro: per sostenere 5G evoluto e 6G AI-native, l’intelligenza artificiale deve essere progettata fin dall’origine per ambienti regolati, mission-critical e ad alta complessità. E deve esserlo in modo aperto.
