Red Hat al MWC 2026: attenzione all'IA nelle reti, si rischia il ritorno dei silos

Il Mobile World Congress 2026 di Barcellona ha confermato una tendenza ormai evidente: il confine tra reti di telecomunicazione e infrastruttura per l'intelligenza artificiale si sta dissolvendo. Se fino a un paio d'anni fa il dibattito era ancora centrato sulla maturazione del 5G e sulla transizione da non-standalone a standalone, oggi la conversazione si è spostata su un piano diverso. L'IA non è più soltanto un carico di lavoro che transita sulla rete: è diventata parte integrante del suo funzionamento, dalla gestione dello spettro radio fino all'automazione delle operazioni.

In questo scenario, Red Hat si presenta al MWC con un posizionamento chiaro: essere la piattaforma orizzontale su cui convergono applicazioni tradizionali, carichi di lavoro cloud-native e modelli di IA. Ne abbiamo parlato con Chris Wright, Chief Technology Officer e Senior Vice President of Global Engineering di Red Hat, in un incontro a Barcellona che ha toccato i temi centrali di questa edizione: il ruolo dell'IA nelle reti, il rischio di nuovi silos tecnologici e la traiettoria verso il 6G.

Tre livelli di integrazione tra IA e rete

Wright distingue tre livelli nel rapporto tra IA e reti telco, una griglia utile per capire dove si concentrano gli investimenti e cosa cambia concretamente per chi gestisce l'infrastruttura.

Il primo livello è l'IA dentro la rete. Si parla di AI-RAN, di ottimizzazioni algoritmiche per il beamforming, di accoppiamento MIMO massivo: tecniche che sfruttano acceleratori hardware e approcci basati su modelli per migliorare l'efficienza spettrale. "Le frequenze nello spettro di rete sono molto costose, quindi risultare efficienti comporta dei benefici diretti (per gli operatori, ndr) dal punto di vista economico", osserva Wright, sottolineando come questo primo livello abbia un impatto diretto e misurabile sul conto economico. Red Hat ha mostrato al MWC una soluzione AI-RAN sviluppata con SoftBank come esempio concreto di questa integrazione.

Il secondo livello è l'IA a fianco della rete, nel ruolo di sistema operativo per la gestione autonoma. È il territorio degli agenti SRE (Site Reliability Engineering), della telemetria in tempo reale, della remediation automatizzata. Tutta l'intelligenza necessaria per passare dall'automazione tradizionale basata su regole predefinite a un modello in cui la rete si auto-gestisce, con i dati di osservabilità che alimentano agenti capaci di intervenire in modo autonomo, riducendo i tempi di risposta e la necessità di intervento umano.

Il terzo livello è l'IA come carico di lavoro che gira sulla rete. Qui il discorso si allarga: inferenza distribuita ad alta efficienza, GPU-as-a-service, modelli e agenti offerti come servizio dagli operatori telco che vogliono ampliare il proprio perimetro di business. Wright vede in questo un'opportunità concreta per i service provider di costruire nuove fonti di ricavo, a patto di disporre della piattaforma giusta per farlo.

Il rischio dei nuovi silos

C'è però un paradosso che emerge con chiarezza dal confronto con Wright e che riflette una tensione più ampia osservata al MWC. I grandi vendor di apparati, da Ericsson a Nokia, stanno costruendo piattaforme proprietarie per la gestione autonoma delle reti. L'obiettivo è legittimo, la velocità di esecuzione è una priorità, ma il risultato rischia di ricreare quei silos verticali che il mondo IT enterprise ha impiegato anni a smantellare.

Wright riconosce la tensione. "La velocità di arrivo sul mercato vince sempre nella prima fase", ammette, ma evidenzia il problema di fondo: se ogni applicazione di rete porta con sé il proprio cluster infrastrutturale, le proprie GPU e i propri modelli, l'operatore si ritrova con una piattaforma orizzontale affiancata da una costellazione di moduli verticali specializzati, ciascuno con le proprie esigenze operative. È l'opposto della semplificazione promessa dal cloud-native.

La risposta di Red Hat è nella capacità di OpenShift di ospitare sulla stessa piattaforma carichi di lavoro diversi: macchine virtuali tradizionali, container e modelli di IA. "Portiamo questa capacità nella discussione con i partner", spiega Wright, indicando un approccio basato sul dialogo con i vendor di apparati piuttosto che sulla contrapposizione. L'idea è offrire un layer comune che eviti la proliferazione di piattaforme specifiche per ogni funzione di IA, senza rallentare l'innovazione.

Verso il 6G: un'evoluzione, non una rivoluzione

Il tema del 6G ha dominato diverse sessioni del MWC 2026, con la standardizzazione 3GPP prevista per il 2029-2030. Wright offre una lettura pragmatica della transizione: il passaggio dal 4G al 5G è stato disruptive, ha richiesto una riscrittura architetturale profonda con il passaggio dalle appliance fisiche virtualizzate ai microservizi cloud-native. I vendor applicativi hanno investito enormi risorse di ingegneria per ristrutturare le applicazioni, e l'esperienza operativa, soprattutto nelle fasi iniziali, è stata complessa.

Il 6G, secondo Wright, non dovrebbe ripetere quello schema. "Abbiamo posto una base migliore, che possiamo semplicemente sfruttare", sostiene. I principi cloud-native sono già consolidati, gli strumenti di automazione e lifecycle management sono maturati attraverso le lezioni apprese con il 5G. Le novità architetturali del 6G, come una maggiore distribuzione delle funzioni di rete tra core ed edge, si innestano su fondamenta già esistenti.

C'è un elemento di incertezza che Wright non nasconde: il ruolo dell'IA come driver del 6G introduce variabili difficili da prevedere. La velocità con cui si sta passando dal machine learning all'IA generativa, dagli assistenti agli agenti autonomi, fino all'IA fisica, rende complesso pianificare con precisione i carichi di rete futuri. L'uplink, ad esempio, sta diventando molto più rilevante rispetto al passato, e le reti attuali non sono strutturate per gestire i flussi di dati che i nuovi paradigmi di IA richiedono.

Un aspetto interessante è la possibilità, che Wright trova plausibile, che il confine tra 5G Advanced e 6G sia meno netto rispetto alle transizioni precedenti. I principi cloud-native favoriscono un'evoluzione continua piuttosto che un salto discreto, anche se l'ecosistema nel suo complesso dovrà trovare un equilibrio tra questa logica evolutiva e la necessità di standard definiti.

I segnali dal campo

Che la direzione sia questa lo confermano due annunci portati da Red Hat al MWC. Telenor ha scelto OpenShift AI come base per una AI Factory sovrana, un'infrastruttura multi-tenant per addestramento e inferenza di modelli di IA ospitata in data center norvegesi alimentati da energia rinnovabile, pensata per rispondere ai requisiti europei di residenza dei dati. Telefónica Brasil ha invece completato la migrazione del proprio ambiente IT di produzione dalla virtualizzazione legacy a OpenShift, con risultati netti: tempo di scaling da 24 ore a 10 minuti, consumo di CPU ridotto del 55%, tempi di risposta per le interazioni con i clienti migliorati fino al 61%.

L'immagine complessiva che emerge da Barcellona è quella di un settore telco che sta vivendo una trasformazione profonda ma meno traumatica rispetto alla fase iniziale del 5G. La sfida non è più convincere gli operatori ad adottare architetture cloud-native, ma evitare che l'urgenza di integrare l'IA ricrei frammentazione là dove si era faticosamente costruita convergenza. Red Hat scommette sul fatto che una piattaforma orizzontale capace di unificare workload tradizionali, containerizzati e di IA sia la risposta giusta. I risultati di Telenor e Telefónica Brasil suggeriscono che la direzione è quella corretta; la scala a cui questo modello potrà replicarsi dipenderà dalla capacità dell'ecosistema di resistere alla tentazione dei silos.