Rohde & Schwarz e il China Mobile Research Institute hanno presentato a MWC Shanghai 2026 una soluzione di test pensata per misurare in modo quantitativo l’esperienza utente delle applicazioni di AI generativa. Il sistema si basa sul tester di segnalazione CMX500 5G one-box e punta a valutare come le applicazioni basate su modelli linguistici rispondano quando cambiano le condizioni della rete mobile.
Il dato centrale è che la soluzione consente, per la prima volta nel perimetro descritto dai due partner, una misurazione quantitativa dell’esperienza finale sotto condizioni di rete differenti. La crescita dei servizi di AI generativa su dispositivi connessi, dagli smartphone agli occhiali AI fino ai robot, sta spostando l’attenzione dal solo funzionamento del modello alla qualità percepita dall’utente: tempi di risposta, fluidità dell’inferenza e stabilità in scenari radio non ideali.
L’AI generativa utilizza large language model per produrre contenuti richiesti dagli utenti, come testo, immagini e video. Con l’evoluzione degli LLM, della capacità di calcolo e delle applicazioni collegate, il testing resta però un punto aperto: le metriche mature e i framework standardizzati per valutare l’esperienza utente non sono ancora consolidati. Organizzazioni come 3GPP e GTI stanno conducendo attività di ricerca su questi temi, in un contesto in cui la rete diventa parte integrante della qualità del servizio AI.
Nel testbed mostrato a Shanghai, il modello linguistico viene distribuito lato server o in cloud, mentre il CMX500 stabilisce una connessione radio con un terminale smart su cui gira un’applicazione di test lato client. La piattaforma può configurare parametri di rete, modelli di attenuazione del canale, latenza, jitter, compromissioni RF e altre variabili, simulando ambienti wireless che vanno dalla copertura ideale alle condizioni di bordo cella con segnale debole.
Il funzionamento è costruito attorno all’interazione reale con l’applicazione: l’utente inserisce prompt dal terminale e riceve le risposte di inferenza dal modello. Da qui vengono misurati indicatori come Time to First Token e Tokens Per Second, due parametri utili per capire quanto rapidamente un sistema inizia a rispondere e con quale ritmo produce l’output. I dati raccolti vengono poi analizzati tramite software su PC host, che genera grafici per confrontare le prestazioni in scenari di rete diversi.
Per le imprese che sviluppano applicazioni AI su device connessi, un approccio di questo tipo può diventare uno strumento operativo di ottimizzazione. Misurare le differenze tra copertura forte, latenza elevata o condizioni radio degradate permette di adattare il design dell’applicazione e di fornire indicazioni utili anche alla pianificazione della rete. Il tema riguarda in particolare i servizi in cui la risposta dell’AI deve apparire immediata e continua, non solo corretta dal punto di vista del contenuto generato.
La piattaforma CMX500 supporta architetture SA e NSA, copre le gamme di frequenza da FR1 a FR3 fino a 18 GHz e integra un server IMS. Le sue funzionalità includono test di conformità RF, validazione di protocollo, acustica VoNR e carrier aggregation, caratteristiche che la collocano nel lavoro di ricerca e sviluppo su 5G-Advanced e 6G.
La traiettoria indicata dai due partner guarda a reti mobili che vadano oltre la connettività, sfruttando capacità di calcolo native della rete per erogare servizi intelligenti a bassa latenza. In questa prospettiva, Rohde & Schwarz e China Mobile Research Institute prevedono di ampliare metriche di test e scenari applicativi, con l’obiettivo di sostenere validazione, standardizzazione ed evoluzione delle tecnologie AI abilitate dal 6G.