AI-RAN，英偉達的一場“陽謀”

C114訊 4月2日專稿（艾斯）英偉達雖未單獨亮相MWC26，但其身影卻遍及場內外各個角落。

這場通信產業盛會將人工智能（AI）置于了前所未有的地位，AI-RAN不僅成為本屆巴塞展最熱話題方向之一，更是被解讀為“電信產業鏈權力重構的分水嶺時刻”。

MWC26傳遞出一個明確的信息：AI-RAN已從單純的演示階段邁向了概念驗證（PoC）與初步部署階段。并且更為關鍵的是，AI-RAN并非一種單一的技術，而是一場復雜的利益博弈。

黃仁勛的算盤：從AI-RAN到AI Grid的降維打擊

根據不完全統計，英偉達參與了MWC26期間超過90個演示，可謂搶盡風頭。如果說MWC24是AI-RAN概念的萌芽，今年則是英偉達將其戰略升維至“AI Grid”的重要時刻。

英偉達在3月召開的GTC大會上提出了“AI Grid”愿景，其核心思想是利用電信運營商、云服務提供商等現有的廣泛網絡覆蓋，將AI計算能力（特別是推理能力）部署在更靠近最終用戶和設備的地方，從而支持AI原生應用的大規模、低延遲擴展。

圖：英偉達AI Grid參考架構及生態系統。

顯然，英偉達并不滿足于僅在數據中心稱王，其目標是將觸角延伸至電信網絡的每一個邊緣節點。

從2024年“AI-RAN聯盟”的成立，到2025年斥資10億美元投資諾基亞，英偉達的路徑十分清晰：將無線接入網（RAN）從單純的連接管道，改造成分布式的AI推理工廠。

英偉達將AI-RAN與AI-Grid定位為構建6G網絡及各類新型服務的核心基石。其中，AI-RAN是AI Grid的核心組件之一，充當邊緣網絡和計算層，將RAN操作與AI處理相結合。AI Grid作為一個賦能平臺，則提供分布式云和編排層，使AI-RAN能夠高效擴展。它創造了一個軟件定義的環境，讓包括AI-RAN功能在內的多種AI工作負載可以共存，并共享GPU基礎設施，而不會影響網絡服務質量。

盡管AI-RAN并未像預期的那樣出現爆發式增長，“英偉達如今大力推動AI Grid這一更為宏大的系統級方案，其深層動因或許在于試圖倒逼電信運營商采取實質性行動，從而在這場AI超級周期中搶占先機、確立自身的一席之地。”市場研究公司ABI Research高級研究總監Dimitris Mavrakis在接受C114采訪時指出。

他表示，通信網絡架構正經歷一場向“以計算為中心”的范式轉型，在這一轉型過程中，RAN最終將被深度整合進更為廣泛的分布式云基礎設施之中，從而使其架構模式與超大規模基礎設施服務提供商（Hyperscalers）所采用的架構模式日益趨同。

在美國運營商T-Mobile與英偉達近期的AI-RAN合作演示中，英偉達提供的AI-RAN產品組合包括英偉達ARC-Pro——基于英偉達RTX PRO 4500 Blackwell服務器構建——用于蜂窩站點，以及英偉達RTX PRO 6000 Blackwell服務器，用于更高容量的移動交換局。此次合作展示了下一代AI-RAN基礎設施如何將無線網絡轉為分布式高性能邊緣AI計算平臺。

日本運營商軟銀則在MWC26發布了電信AI云平臺（Telco AI Cloud），該架構同時支持AI模型訓練與推理，通過將GPU部署在更靠近用戶的位置，滿足低時延類應用需求。此外，軟銀還宣布開源Aitras編排器，讓RAN廠商與運營商更便捷地實現AI-RAN編排，加速商用部署，并通過開源協作擴大生態。

不過，另一家市場研究公司Omdia移動基礎設施研究負責人Remy Pascal告訴C114，“基于英偉達的RAN平臺尚未做好規?；渴饻蕚?/strong>，目前大多數運營商仍將其視為下一代網絡的選項，首個商用部署解決方案預計將在2027年上市?！?/p>

Remy Pascal分析道，MWC26顯示出，不管采用何種方式方法，推動AI-for-RAN——也即在RAN（基帶、射頻和管理層）中運行AI，以提高RAN的性能和效率，并實現一些RAN操作的自動化——已經基本達成基本共識，幾乎所有人都認為這值得去做。

“爭議最大的方面是 AI-and-RAN，以及RAN軟件功能和AI是否應該在同一個計算平臺上運行，以及這個平臺是否應該是基于GPU的平臺。各種演示證明，AI和RAN工作負載可以在共享基礎設施上共存，無論是在GPU上還是在CPU上?！彼劦?，不同的平臺都能夠支持AI-and-RAN，但這并不意味著所有平臺在性能、容量、效率、功耗、總擁有成本（TCO）等方面都是對等的。

演進路徑多元化：設備供應商們的戰略分野

面對英偉達的強勢進攻，全球主流設備商并未完全照單全收，而是在結合自身優勢與應對未來技術演進不確定性之間，選擇了差異化的戰略路徑。MWC2026清晰凸顯出三條技術路線：

·完全綁定派（諾基亞）： 諾基亞選擇了“All-in”英偉達的路線，計劃將基帶軟件移植到CUDA架構上，試圖利用GPU的通用計算能力來處理物理層（Layer 1）等復雜任務。2025年，諾基亞獲得了英偉達10億美元投資，這一選擇非常順理成章。諾基亞在MWC26宣布已與美國、歐洲、亞洲多家運營商驗證GPU加速RAN的潛力，驗證了平臺的可擴展性與效率，并宣布其首個AI-RAN商用解決方案將于2027年推出。

其中，諾基亞與軟銀進行了聯合展示：利用軟銀Aitras編排器識別出的AI-RAN空閑算力，可運行第三方AI任務。這說明，AI與RAN負載可在運營商現網環境中共用GPU基礎設施同時運行，為分布式AI智能鋪平道路。

·左右逢源派（愛立信）： 愛立信采取了一種務實的對沖策略，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。在最新發布的硬件產品中，愛立信在其自研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。

同時，愛立信希望通過其“可移植的RAN軟件”實現“硬件平臺無關”的全面軟件兼容性——愛立信表示已在Layer 2及以上層面實現軟硬件解耦。MWC26上，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。

·自主可控派（華為/中興）：MWC26上，華為提出了“AI-Centric Network”戰略，試圖從業務、網絡、網元三個維度重構運營商價值。華為在MWC26上發布的RAN Agent，正是這一戰略在無線領域的關鍵落地。該公司表示，RAN Agent不僅能助力AN L4進入單域網絡自治階段，更能通過A2A-T意圖接口與上層業務智能體協同，精準調度基站資源，匹配多樣化場景需求。事實上，華為很早就已提出“Intelligent RAN”，遠早于AI-RAN這一概念的誕生。

中興通訊則在MWC26上發布了AIR MAX解決方案，聚焦能量效率、人力效率、投資效率的最大化。中興通訊高級副總裁張萬春指出，AI Native不等于GPU架構。中興通訊AI原生基礎設施的構建原則是異構計算（ASIC AI + xPU），該供應商認為通信業務的結構化特點決定了部分任務傳統算法更高效。同時，通信AI模型必須深度優化，通過將AI深度嵌入無線設備，其基于AI DPD等算法將能耗降低35%-40%。

這種差異化選擇的根源之一在于，受地緣政治影響，中國廠商無法自由使用英偉達高端GPU。但通過深耕自研專用芯片，并持續優化通信專用AI大模型，中國市場在TM Forum的自智網絡AN L4認證方面一直處于全球領先地位。這證明了即使不依賴單一GPU生態，同樣可以實現高階自智網絡和AI原生特性。

當我們問及這種分化的路徑選擇將會是一種暫時過渡狀態，還是長期趨勢時，Dimitris Mavrakis告訴C114，西方廠商很可能會逐漸向英偉達方案靠攏，但在涉及先進射頻技術（尤其是部署高階MIMO技術）時，仍需要一些定制芯片。并且，由于能耗是6G的主要制約因素，ASIC在密集場景中擁有結構性優勢，長期來看，異構架構（GPU+ASIC）可能是更可行的方案。

“我們預期的最大里程碑節點，是諾基亞將其基帶軟件成功移植到CUDA架構上，并推出基于GPU的硬件單元，與其現有的Reefshark系列產品并行運作?！边@位分析師認為，一旦諾基亞能夠證明基帶軟件的實現能在CUDA中達到與定制芯片一樣的效率，那么屆時更多西方廠商將會跟進，GPU在蜂窩網絡中可能將會開始創造遠超我們今日所能預見的更大價值。

Remy Pascal則表示，“預計未來不同的廠商、不同的策略和不同的計算平臺將會共存。我們不認為單一平臺會一統整個市場。”他指出，并非只有愛立信一家廠商采取對沖策略，不少公司都在進行觀望。“其他廠商（包括中國廠商）也在使用AI模型作為傳統算法的替代方案，用于信道估算和鏈路自適應等復雜的RAN任務。廠商是務實的。他們會在有明顯回報的地方使用AI，而在AI優勢不明確的領域繼續使用傳統方法。”

那么，這些不同的底層技術路徑會否導致未來6G出現嚴重的互操作性危機呢？對此，兩位分析師都表達了否定觀點，他們共同強調，3GPP專注于定義框架和接口，并在其框架內提供足夠的靈活性，以適應不同的RAN實現方式，同時保持全球標準和互操作性。

運營商困局：重塑商業模式還是陷入更深的鎖定？

繼生成式AI、AI Agent之后，OpenClaw所催生的“Token”熱議，一時間成為互聯網最新關注焦點。

從技術本質來看，Token是AI模型處理各類信息的基本單元，是算力的最小計量單位。AI的每一項核心動作，都以Token為核心計量尺度。

而英偉達的AI-RAN愿景之一就在于幫助電信運營商應抓住“Token經濟”這樣的新機遇。英偉達提出的“Token提供商”概念極具誘惑力——即運營商利用其邊緣網絡為AI大模型提供推理服務（Token生成），從而從單純的管道商轉型為AI算力服務商。

Dimitris Mavrakis強調，AI-RAN與過往的Cloud RAN、vRAN、Open RAN有著本質區別。“英特爾憑借x86和FlexRAN技術，曾一度主導了Cloud RAN和vRAN市場。英特爾的目標是提升網絡運營效率并降低成本，相比之下，英偉達AI-RAN的定位并非僅作為一種‘降本工具’，而是旨在幫助運營商優化業務運營，并借此開辟新的服務營收增長點?！?/p>

新加坡工程院院士Tony Quek教授在近期一場論壇上指出，隨著未來通信的交互主體從“人”轉變為“機器人”或“平臺”，交互的信息將不再是簡單的數據，而是“智慧”。并且，未來的“智慧”將非常易于從模型中獲取，運營商可以通過將這些“智慧”進行Token化來實現增值。這不僅是技術的變革，更是商業模式的重塑。

注：該圖片由AI生成。

目前，國內電信運營商聚焦這一技術熱點已有新布局。例如，在中國電信2025年年度業績說明會上，中國電信總經理劉桂清表示，在智能時代，要打造智能經濟新形態，必須加快從“流量經營”向“Token經營”的轉型升級，Token服務將是中國電信今后的經營主線。

“電信運營商可以重新調整其商業定位，將自身重塑為Token提供商，尤其是在機器人技術或物理AI等對低延遲有著極高要求的應用場景中，這相較于傳統的移動寬帶業務在商業回報方面或許將更為豐厚?！盌imitris Mavrakis亦向我們提出。

然而，一方面是Token經濟帶來的重塑商業模式的巨大誘惑；另一方面，電信運營商卻無法忽略AI-RAN可能帶來更深層次的新型“鎖定”。

長期以來，電信運營商的運營模式始終伴隨著某種形式的“廠商鎖定”（Vendor Lock-in）效應。這種鎖定關系最初存在于設備商之間（以此降低設備或網絡故障的風險），之后轉移到了英特爾身上，而在未來，這種鎖定關系極有可能將轉移至英偉達。

“鎖定關系已逐漸從基礎設施供應商轉移到芯片供應商手中，但如果愛立信和諾基亞將其軟件平臺移植到CUDA架構上，那么英偉達所形成的廠商鎖定效應將遠比其他任何公司都要強勁。”Dimitris Mavrakis分析道。不過，他認為，鑒于電信網絡所具備的“運營商級”特性，它或許并不適合完全套用開放市場的運作模式。向英偉達AI-RAN方案的轉型可能會將競爭重心轉移至軟件層面。

在這位資深行業分析師看來，這意味著運營商在底層服務器方面或許擁有了更多選擇余地，但卻依然會被“鎖定”在英偉達的生態體系之中。對于電信運營商來說，其最重要的戰略轉變可能在于如何牢牢掌控網絡架構中的上層部分（即業務編排、數據管理及服務開放），而非僅僅致力于實現硬件供應商的多元化。

不過，Remy Pascal則對AI-RAN時代的供應商鎖定關系持“樂觀態度”。他表示，“大多數運營商希望推行多供應商策略以避免鎖定。這種策略在傳統的專用RAN中是可能的，在通用計算上的RAN當中也是可能的。運營商在選擇供應商時總是存在鎖定的風險，但我不認為一家供應商的風險比另一家更高，或者說現在的風險比過去更高。”

與此同時，所有技術爭論最終都要回歸到財務報表。需要看到的是，電信運營商面臨著嚴峻的財務現實。與豪擲千金的Hyperscalers相比，電信運營商的資本支出能力相形見絀。Hyperscalers可以為了未來的AI霸權不計成本地投入，而運營商必須精打細算每一筆TCO，面對AI-RAN亦是如此。

Dimitris Mavrakis認為，AI-RAN在短期內可能無法降低運營支出（OPEX），甚至很可能會導致OPEX有所增加。

而面對“新王”英偉達的挑戰，曾經的芯片霸主企業英特爾在算力架構轉型中并未放棄。英特爾執行副總裁兼數據中心事業部（DCG）總經理Kevork Kechichian近日指出，應拒絕CPU與GPU的二元對立。英特爾主張為不同AI工作負載匹配合適算力，使其能夠在性能、效率、成本和部署便捷性之間達到平衡。

英特爾表示，其至強6 SoC通過集成AMX與vRAN Boost，將AI推理集成至vRAN軟件棧，無需額外GPU即可完成多數推理任務。英特爾已與沃達豐、樂天移動、SK電訊、NTT DOCOMO等多家運營商展開相關合作，驗證了低TCO、高利舊、易運維優勢。

Remy Pascal則表示，不能一概而論認為采用GPU將推高網絡成本?！罢J為GPU本質上比其他類型的芯片更昂貴、更耗電，這是一種過于簡化的看法。在評估GPU時，運營商必須考慮每比特的成本和功耗、利用率以及芯片的更廣泛能力等指標。”他指出，運營商應該從全局考慮，并進行自己的計算，以確保收益大于相關成本。這包括考慮運營效率、可擴展性和生命周期價值等多重因素。

【結語】

當前正值3GPP定義6G標準的關鍵窗口期。在通往6G的道路上，GPU的通用性與ASIC的能效性、英偉達的生態霸權與運營商的獨立訴求，將長期處于一種動態的平衡與博弈之中。

在這場博弈中，運營商既是最大的金主，也是最焦慮的群體——他們渴望通過AI-RAN轉型為Token提供商來打破營收天花板，卻又時刻警惕著不要淪為芯片巨頭的電力供應商。

正如Tony Quek教授所言，未來的6G通信主權不僅關乎頻譜資源的掌控，更體現在智能架構信創生態的構建上。全球不斷加劇的地緣政治風險，正使得不同區域必須考量建立自主可控的產業體系。

盡管投資能力不及Hyperscalers，但在AI時代，電信運營商將會是隱形的關鍵基礎設施提供商。RAN是連接物理世界與數字世界的最后一公里，對于國家安全至關重要。電信運營商需要利用其遍布全國的邊緣節點，為國家AI戰略提供底層算力支持。因此，未來的AI-RAN發展很可能將不再是純粹的市場選擇，而是商業利益與國家戰略的混合體。