Il nuovo report di Ookla rivela che le reti 5G non sono ancora pronte per i carichi di lavoro generati dall'intelligenza artificiale: limiti evidenti emergono soprattutto nell'upload e nella latenza sotto carico, ridefinendo i parametri di valutazione delle infrastrutture mobili.
L'arrivo dell'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui vengono valutate le reti mobili ad alte prestazioni. Secondo l'ultimo report di Ookla, le metriche tradizionali come la velocità di download di picco non bastano più a descrivere l'effettiva capacità delle reti 5G di gestire i nuovi carichi di lavoro generati dall'AI. Oggi, la reattività, la capacità di upload e la qualità del collegamento verso il cloud sono diventati parametri fondamentali per determinare se una rete è davvero pronta per le applicazioni AI.
Nuovi parametri per il benchmarking delle reti 5G
Il report di Ookla, basato su dati Speedtest Intelligence raccolti nel 2025 in 22 mercati e 86 operatori a livello globale, analizza la predisposizione delle reti 5G ai carichi di lavoro AI. I risultati mostrano che la velocità di download non è più un indicatore affidabile: mercati come Singapore, Emirati Arabi Uniti, Malesia, Finlandia e Australia eccellono nella latenza, parametro cruciale per l'AI, mentre l'India, pur essendo nona per download, non raggiunge la soglia di latenza ottimale. La capacità di upload, la latenza sotto carico e il percorso verso il cloud seguono logiche diverse rispetto al passato, e il divario si amplia con l'adozione di casi d'uso più complessi come la voce conversazionale e l'AI multimodale.
L'upload: il vero tallone d'Achille del 5G per l'AI
Il limite più marcato riguarda la capacità di upload, che nella maggior parte dei mercati è addirittura in calo rispetto al 2023. Le reti 5G sono state progettate per un consumo di dati prevalentemente in download, ma l'AI ribalta questo paradigma: nei carichi di lavoro AI, la ripartizione uplink-downlink si avvicina al 50/50. Tuttavia, gli operatori dedicano ancora solo il 10% circa del throughput all'upload. Indonesia e Germania rappresentano due casi opposti: la prima guida per quota di upload ma registra un calo, la seconda è l'unico mercato in crescita grazie a scelte tecnologiche mirate. Gli Stati Uniti, invece, restano in fondo alla classifica sia per velocità che per allocazione di banda in upload.
Latenza sotto carico e percorso verso il cloud: nuove sfide
La latenza delle reti 5G resta stabile a riposo, ma peggiora sensibilmente sotto carico, con rapporti di degradazione che variano notevolmente tra i mercati: dal 3,7x del Regno Unito all'11,4x della Thailandia. Singapore, pur avendo la latenza di base più bassa, mostra una delle peggiori degradazioni sotto carico. Un altro vincolo cruciale è il percorso verso il cloud: in Asia Pacifica, la scelta del provider cloud può incidere fino a 96,6 ms sulla latenza, mentre in Europa le differenze sono minime. Il Brasile si distingue per una latenza cloud elevata e stabile, dovuta a infrastrutture concentrate e peering limitato. La costanza della tempistica nel percorso verso il cloud è ormai determinante per le applicazioni AI in tempo reale.
Il 5G oggi e le prospettive future
Il report di Ookla conclude che le reti 5G sono sufficienti per i carichi AI attuali, ma non ancora pronte per le esigenze future, soprattutto per applicazioni di realtà aumentata e AI multimodale che richiedono latenze inferiori ai 10 ms, obiettivo oggi fuori portata per tutti i mercati. La necessità di infrastrutture cloud ultra-performanti e di una revisione delle strategie di allocazione della banda in upload emerge come prioritaria per sostenere la crescita dell'AI. Un tema che si collega anche alle sfide di capacità e autonomia tecnologica già evidenziate da studi come il Cloud & AI Study sull'impatto del deficit di potenza in Europa.
