Технологическая компания Broadcom объявила о выпуске аппаратно-программного комплекса, который включает точку доступа и коммутатор, поддерживающие стандарт беспроводной связи следующего поколения Wi-Fi 8. Это решение позиционируется как первое в индустрии, созданное специально для корпоративных сетей, которые готовы к внедрению технологий искусственного интеллекта.
Разработка новой платформы стала продолжением работы Broadcom над технологиями Wi-Fi 8. Первые радиочипы для этого стандарта компания анонсировала в октябре 2025 года. Тогда они также были названы первыми подобными продуктами, поступившими на рынок. Представленная система построена по принципу единой архитектуры. Этот подход означает тесную интеграцию аппаратных компонентов точки доступа и коммутатора с системным программным обеспечением. Цель такой интеграции состоит в устранении традиционного разделения между беспроводными и проводными сегментами сети. Подобная консолидация позволяет централизованно управлять сетевыми ресурсами, данными и вычислительными задачами ИИ.
Новый стандарт Wi-Fi 8, известный также как IEEE 802.11bn, обещает значительные улучшения по сравнению с текущим Wi-Fi 7. Ожидается, что он обеспечит многократное увеличение скорости передачи данных, которое может достигать 100 Гбит/с. Также стандарт должен предложить чрезвычайно низкую задержку и повышенную эффективность работы в перегруженных радиоэфире условиях. Эти характеристики имеют критическое значение для новых прикладных задач. К ним относятся индустриальный метавселенная, расширенная и дополненная реальность, высококачественные телеконференции с голографическими эффектами, а также распределенные вычисления для искусственного интеллекта. В таких сценариях сетевая инфраструктура должна обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени без потерь.
Ключевым элементом представленной платформы является чип BCM49438. Этот ускоритель обработки данных выполняет функции центрального вычислительного узла внутри точки доступа. Его архитектура позволяет переносить часть задач искусственного интеллекта из облачных дата-центров непосредственно на периферию сети. Подобный подход, известный как периферийные или граничные вычисления, сокращает время отклика системы и уменьшает объем данных, которые необходимо передавать по глобальной сети. Чип может заниматься предварительной обработкой видеопотоков для систем аналитики, запускать алгоритмы кибербезопасности для обнаружения аномалий в локальном трафике или оптимизировать распределение ресурсов между подключенными устройствами.
