面對AI-RAN，愛立信“左右逢源”

C114訊 3月26日消息（艾斯）伴隨MWC26落幕，一場關于電信網絡未來控制權的博弈，正在悄然展開。

英偉達創始人黃仁勛將電信業視為AI（人工智能）的下一個主戰場，今年本作為移動通信產業盛會的MWC也將AI置于所有議題核心。現在，不會再有人質疑，AI正在驅動電信業進行根本性的變革，電信運營商將從以往連接服務的提供者轉變成為智能服務的核心使能者。

在無線接入網（RAN）這一關鍵領域，AI-RAN已不再是PPT上的概念——從技術驗證成果到企業合作公告，AI-RAN成為本屆巴塞展無可爭議的的行業焦點之一。

然而，在通往AI原生網絡（AI-Native Network）的道路上，全球主流設備商的戰略分野日益清晰：部分廠商堅持極致硬件主義的“黑盒”路線，追求專用場景的性能最大化；另一部分如諾基亞，則選擇深度綁定英偉達，押注GPU作為AI-RAN的核心算力載體。

相比之下，愛立信選擇了一條更為靈活務實的“左右逢源”路線：既不排斥英偉達等外部通用算力平臺，也不放棄自研芯片的自主權，而是通過軟件的可移植性，實現硬件選擇的多元化。

深度拆解：愛立信AI-RAN戰略的雙軌架構

MWC26開展前夕，愛立信重磅發布了一套全新的AI-ready無線設備、天線及AI-RAN軟件解決方案，其中包括十款AI-ready無線設備（如高功率FDD Massive MIMO AIR3286、集成TDD/FDD的AIR3211），五款高性能天線產品，以及一系列AI賦能的RAN軟件（支持AI管理波束成形、AI賦能室外定位、即時覆蓋預測等）。

在這當中，愛立信在硬件層面的核心創新在于其自研Ericsson Silicon芯片中集成了可編程神經網絡加速器（NNA）。這一設計將AI推理能力直接下沉到AAU/RRU的射頻端，讓射頻單元自身就能完成實時AI處理，數據無需來回傳輸。

C114了解到，愛立信在自有多核架構的芯片中引入了神經網絡加速器。引入該加速器后，推理算力實現十倍提升，能大幅增強通信網絡的推理能力。這款神經網絡加速器是其可編程網絡的核心組成，在多核架構中為AI和機器學習（ML）的各類需求完成了相應的優化。實際上，從5G、5G-A到面向未來6G，愛立信都一直在考慮如何融入AI-RAN，該公司也是“AI-RAN聯盟”的創始成員之一。

這意味著愛立信重新定義了專用芯片的價值。雖然NNA并非通用AI芯片，但它專門針對無線通信的AI負載進行優化，AI模型尺寸小，推理延遲低，能效比非常突出。以前波束成形（Beamforming）只是物理層功能，現在愛立信發現，只要加個NNA，這塊芯片就能被重新用于AI推理。

當然，這種創新建立在愛立信幾十年來對于電信級芯片的持續研發投入與能力積累之上，也是其在行業長期立足的核心競爭力源泉之一。

如果說硬件是愛立信的“盾”，那軟件就是它的“矛”。

簡單來說，愛立信希望通過其“可移植的RAN軟件”（Portable RAN Software）戰略——通過硬件抽象層（HALs）和標準化接口（如BBDev）將其RAN軟件與任何特定的芯片供應商解耦，實現“硬件平臺無關”的全面軟件兼容性。

愛立信稱，該公司在L2及以上層面已實現軟硬件解耦，其RAN軟件戰略使移動運營商能夠在商業通用（COTS）硬件和采用愛立信硅芯科技的專用硬件上運行相同的RAN軟件。當在COTS硬件上運行時，該軟件可以將部分算力密集型的功能運行在加速器上。

這一策略在MWC26期間已經有了一些實際驗證。

其中，愛立信與T-Mobile合作，基于英偉達AI基礎設施，借助NVIDIA Aerial CUDA成功完成了Cloud RAN軟件的演示，此次測試驗證了愛立信Cloud RAN軟件的可移植性。此外，愛立信宣布與英特爾合作推進AI原生6G，利用Xeon處理器運行高層應用。相關新聞稿寫到，雙方的協作將推動新一代高性能、高能效計算架構加速發展，這一架構既服務于網絡中的AI，也能支撐專為AI設計的智能網絡。

愛立信網絡業務領域、網絡戰略與產品管理負責人M?rten Lerner表示：“Cloud RAN軟件的設計初衷就是可移植。通過在多種硬件平臺上運行相同的RAN軟件堆棧，我們重申了為移動運營商提供真正靈活性的承諾，同時確保高性能不受影響。”

同時值得注意的是，愛立信與諾基亞在MWC26宣布圍繞自智網絡發展深化合作，并相互成為對方生態系統成員。雙方稱，這一協同合作對于將AI與自動化技術引入移動網絡至關重要，有助于重塑部署、優化及運維工作流程，助力全球運營商實現并超越L4自智性。

戰略合理性：愛立信為何選擇“左右逢源”

在C114看來，愛立信的“左右逢源”策略，實際上是基于對電信行業痛點的深刻洞察，這背后有三大底層邏輯作為支撐：

其一，將選擇權交給運營商，對客戶負責。

愛立信為全球180多個國家和地區的電信運營商提供服務，其網絡基礎設施承載著全球數十億用戶的通信連接，這種對未來底層技術支撐的顛覆性改變，其生態影響力是難以估量的。

技術變化周期正在加速，但在當下判定哪類平臺會成為主流還為時過早。與此同時，運營商的訴求也愈發多元化：他們希望在不同場景下選擇最適合的硬件平臺，而不是被迫接受單一供應商的方案。

面對不同場景下如何滿足不同需求，愛立信把選擇權交給了運營商，其可移植RAN軟件戰略正是對多元化需求的回應，這也是對客戶負責的一種表現。

T-Mobile首席網絡官Ankur Kapoor談及與愛立信可移植AI RAN軟件的合作就表示：“在T-Mobile，每項網絡決策都以客戶為中心，確保我們的投資為信賴我們連接服務的用戶帶來最佳性能、可靠性和價值。跨計算平臺的可移植性增強了我們的靈活性和韌性，使我們能夠為每個應用場景部署最合適的技術。”

其二，控制總擁有成本（TCO），即刻享受AI紅利。

愛立信策略的核心經濟意義就在于，在不增加過多TCO的前提下，讓運營商即刻享受到AI紅利，這才是落地的關鍵。

GPU的能力無可否認，但截至目前，它仍是為數據中心訓練的“怪獸”，功耗高、成本高。把它塞進遍布街頭的基站，僅論電費成本本身，可能就將是“天價”。

無論如何，TCO是永遠的指揮棒。愛立信的策略允許運營商在不盲目投資昂貴GPU的前提下，利用現有專用芯片搭載NNA，以更具性價比的方式實現立竿見影的網絡性能提升。

全球RAN市場一直在萎縮——從2022年的約450億美元降至近兩年約350億美元。這使得TCO論點更具說服力，因為運營商希望用更少的錢做更多的事。

其三，對沖技術不確定性，保持“期權”價值。

從過往發展經驗，尤其是Open RAN發展經驗教訓來看，供應商鎖定是一個真實存在的風險。

2025年，英特爾差點出售其網絡和邊緣部門（NEX），導致Open RAN定制芯片供應出現不穩定。這無疑給行業敲響了一個警鐘。愛立信與產業其他利益相關方一樣，自然也承受著這種焦慮。一些頭部運營商明確表示：我們需要選擇權，而不是第二個“英特爾依賴癥”或“英偉達依賴癥”。

尤其眼下正值6G標準制定的關鍵窗口期，對于技術路線的選擇各方仍在博弈之中，技術終局未定。谷歌的TPU、AWS 基于Arm的芯片甚至量子計算都可能成為新變量。

因此，愛立信的策略本質上是購買了一份“技術期權”：無論未來何種架構勝出，其軟件都能無縫遷移。這種靈活性避免了因押錯技術路線而導致的巨大轉身成本。

結語：

可以確定的是，AI-RAN的多元化發展格局已經形成。

在AI重塑網絡本質的臨界點上，愛立信選擇了一條既保持技術自主又擁抱開放生態的中間道路。這條道路能否通向成功，將取決于未來幾年AI-RAN技術的實際演進軌跡，以及運營商對成本、性能和靈活性的綜合權衡。

一定程度上，這要看英偉達正在“畫的餅”能夠兌現多少。英偉達正致力于構建龐大的AI-RAN開發者生態，繼對諾基亞的投資之后，近期英偉達宣布對Lumentum和Coherent進行投資，進一步證明了黃仁勛對電信業的進軍絕非“玩票”。接下來，如果大量創新應用只在CUDA上誕生，那么生態位卡位將存在挑戰。另一方面，隨著AI模型復雜度的指數級上升，專用小加速器是否仍能應對自如，也是未知的變數。

如開篇所言，這不僅僅是一次技術路線的選擇，更是一場關于電信網絡未來控制權的博弈。2026年，一個關鍵的時間窗口已開啟，下一步將如何演進，我們拭目以待。