Netcracker sieht Physical AI nicht mehr nur bei digitalen Assistenten, sondern bei autonomen Robotern, intelligenten Maschinen und Spatial-Computing-Systemen. Im Gespräch auf der DTW Ignite 2026 verwies das Unternehmen auf sein Catalyst-Projekt als Beispiel für Edge-basierte KI-Workloads in Physical-AI-Anwendungen mit Echtzeitanspruch.
John Byrne, Director of Market Strategy bei Netcracker, sagte, öffentliche Prognosen sähen den globalen Markt für Physical AI und Edge AI von rund 7,9 Milliarden Dollar im Jahr 2026 auf mehr als 110 Milliarden Dollar bis Mitte der 2030er Jahre wachsen. Er sagte zudem, CSPs, die beim Thema nur auf Konnektivität setzen, riskierten, ins Abseits zu geraten.
Was Netcracker mit seinem Catalyst-Projekt zeigen wollte
Das Catalyst-Projekt von Netcracker heißt Robotic Dog: AI at the Edge, Sustainable Revenue at Scale. Es zeigte, wie eine sehbehinderte Person sicher durch Innen- und Außenbereiche geführt wird – mit Echtzeit-Sensorik, Hindernisvermeidung, Sprachinteraktion, Routenplanung und Edge-gestützter Wahrnehmung.
Dasselbe Projekt zeigte, wie rechenintensive Aufgaben wie die Fusion von Echtzeit-Wahrnehmungsdaten, kontinuierliche Umweltkartierung und komplexe KI-Inferenz von den physischen Geräten auf verteilte, von CSPs kontrollierte Edge-Knoten ausgelagert werden. Byrne sagte, dieses Setup unterstütze dynamische AI-as-a-Service-Modelle statt statischer Datentarife.
Netcrackers Monetarisierungs-Stack
Byrne sagte, Betreiber könnten Robotik-OEMs und Enterprise-Flottenmanager für gehostete Foundation Models, Echtzeit-Kontextverständnis und garantierte Closed-Loop-Ausführung mit niedriger Latenz zur Kasse bitten. CSPs könnten zudem das Management des KI-Lebenszyklus, kontextuelle Datenfusion, Policy-Orchestrierung und garantierte Service Level Agreements für sicherheitskritische Inferenz bereitstellen.
Netcrackers Open Management Platform liefert die BSS/OSS-Struktur, um Multi-Vendor-Umgebungen für Physical AI zu verwalten, zu orchestrieren und zu monetarisieren. Byrne sagte, CSPs könnten TM Forum Open Digital Architecture und Zero-Touch Partnering einsetzen, um die Nutzung mehrerer Parteien nachzuverfolgen und Transaktionen in Echtzeit abzurechnen.
Signal für CSPs, die Geschäftsmodelle für Physical AI prüfen
Die Abrechnungseinheit ist in diesem Modell nicht nur Bandbreite. Byrne sagte, token-aware charging könne Input- und Output-Token, GPU-Zyklen und Kontext-Inferenzaufrufe am Edge messen und monetarisieren.
Für Betreiber, die sich auf Edge Compute und Physical AI ausrichten, deutet dieses Modell auf ein Geschäftsmodell rund um gehostete Workloads, Zusicherungen und Partnerabrechnung statt nur Konnektivität hin. Die von Byrne genannten Zahlen zeigen zudem, warum Anbieter die Debatte jetzt besetzen wollen, auch wenn der Markt noch am Anfang steht.