2026年5月12日，爱立信与T-Mobile宣布在全球首次将AI原生调度器（AI-native Scheduler）推入大规模商用试验阶段，在不改硬件、不加频谱的条件下，仅靠软件层AI算法即实现最高15%的性能提升和近10%的频谱效率增益。与此同时，诺基亚在MWC 2026推出Doksuri系列AI-RAN基站射频单元，三星完成多小区vRAN+GPU联合测试，高通发布Agentic RAN管理服务——AI-RAN正从概念验证快速过渡到商用部署。本文梳理2026年上半年AI-RAN芯片与设备商的关键产品发布、运营商实测数据及产业链竞争格局。
2026年5月12日，爱立信与T-Mobile US联合宣布，在T-Mobile现网5G Advanced网络上完成全球首次大规模AI-RAN商用试验。此次试验的核心是爱立信AI原生调度器（AI-native Scheduler with Link Adaptation），该软件模块运行在T-Mobile现有的商用基站硬件上，无需更换任何射频单元或基带处理单元。
据爱立信官方新闻稿及多家行业媒体报道，试验关键数据如下：
| 指标 | 提升幅度 | 备注 |
|---|---|---|
| 整体网络性能 | 最高15% | 在不增加硬件/频谱条件下 |
| 频谱效率 | 近10% | 通过AI优化链路自适应 |
| 用户吞吐量 | 可测提升 | 特别在小区边缘场景 |
| 能耗效率 | 改善 | AI调度减少无效发射 |
这一组数据之所以引起行业震动，在于它证明了AI-RAN的第一波商用价值不需要GPU硬件——纯软件层的AI调度优化即可带来两位数的性能增益。这对运营商的投资决策具有重大意义：在不增加资本支出的前提下，通过软件升级获得性能提升，投资回报率极为可观。
爱立信的AI-RAN策略采用的是"渐进式"路线：
T-Mobile技术总裁John Saw在声明中表示："通过将智能嵌入RAN软件，我们可以实时交付性能增益，这比等待下一代硬件要快得多。"
在MWC 2026上，诺基亚发布了全新的Doksuri系列AirScale射频单元，这是其AI-RAN战略的硬件基石。Doksuri的设计理念是在射频单元层面为AI处理预留计算资源，同时兼容诺基亚的GPU加速RAN处理架构。
Doksuri系列的关键特性包括：
诺基亚与Nvidia的AI-RAN合作在2026年进入了实质性测试阶段：
诺基亚的路线与爱立信形成鲜明对比——诺基亚选择全面拥抱GPU，其新一代AI-RAN基站将所有L1/L2处理运行在Nvidia GPU上。这一路线性能上限更高，但成本和功耗也更高，需要运营商做出更大投资。
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Nokia AI-RAN Architecture │
├─────────────────────────────────────────┤
│ AI Applications Layer │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Edge AI │ │ Network │ │
│ │ Inference│ │ Analytics│ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │
│ RAN Processing Layer (on GPU) │
│ ┌────┴──────────────┴────┐ │
│ │ Nvidia GH200 / RTX PRO │ │
│ │ L1 + L2 + AI Scheduler │ │
│ └───────────┬────────────┘ │
│ │ │
│ Radio Layer │
│ ┌───────────┴────────────┐ │
│ │ Doksuri Radios │ │
│ │ (Massive MIMO/AI-BF) │ │
│ └────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘
三星在MWC 2026期间宣布，在其研发中心完成了多小区vRAN与Nvidia AI加速计算的联合测试。这是AI-RAN领域首次在多小区环境下验证vRAN软件与GPU硬件的协同工作。
测试环境位于三星韩国研发中心，模拟了真实的城区网络场景，包含多个相邻小区和移动用户设备。关键验证点包括：
三星的这次测试证明了AI-RAN不仅适用于单小区场景，还能在多小区干扰环境中发挥作用。这对于运营商从实验室走向商用部署至关重要——真实的无线网络永远是多小区干扰受限的。
三星还与SoftBank签署了谅解备忘录（MoU），双方将在7GHz频段（6G候选频段）的AI-RAN技术上开展合作，瞄准下一代网络。
高通在2025年10月发布了AI200和AI250两款机架级AI推理加速器，并于2026年开始商业化交付。虽然这两款芯片主要面向数据中心推理市场，但高通明确表示将把AI推理能力延伸到RAN领域。
| 参数 | AI200 | AI250 |
|---|---|---|
| 制程 | 4nm | 3nm |
| 内存容量 | 256GB | 512GB |
| 目标场景 | 中等规模推理 | 大规模推理 |
| 商用时间 | 2026年 | 2027年 |
| 功耗 | ~700W/卡 | ~1000W/卡 |
在MWC 2026上，高通发布了Agentic RAN Management Service（智能体化RAN管理服务），这是一套基于AI Agent的RAN自动化运维平台：
高通CEO Cristiano Amon在MWC 2026的主题演讲中将6G重新定义为"AI原生基础设施"，而非简单的高速网络。这一战略定位意味着高通将把其手机芯片中的AI能力（Hexagon DSP、AI Engine）向上延伸到网络基础设施领域。
软银是AI-RAN商用部署最激进的运营商。其AITRAS（AI-RAN融合解决方案）基于Nvidia Aerial平台，实现了AI推理和RAN处理在同一GPU基础设施上的共存。
AITRAS的核心理念是"一机两用"——同一台搭载Nvidia GPU的服务器同时运行5G RAN工作负载和边缘AI推理应用。RAN处理占用GPU计算资源的约60%，剩余40%可用于AI推理服务，从而为运营商创造新的收入来源。
图表 1
软银在MWC 2026上发布了Telco AI Cloud愿景，其核心是将电信网络基础设施从"提供连接"转变为"提供算力+连接+AI服务"。具体来说：
| 维度 | 爱立信路线 | 诺基亚路线 | 三星路线 | 高通路线 |
|---|---|---|---|---|
| AI-RAN策略 | 渐进式（先软件后硬件） | 激进式（全面GPU化） | vRAN+GPU混合 | 推理芯片+软件平台 |
| 核心硬件 | 自有基带SoC | Nvidia GPU+Doksuri | vRAN on Nvidia | AI200/AI250 |
| 商用进度 | 已进入大规模试验 | 功能测试完成 | 多小区验证完成 | 芯片交付中 |
| 合作运营商 | T-Mobile | T-Mobile/Indosat/软银 | 软银 | 多家（平台模式） |
| 投资门槛 | 低（软件升级） | 高（GPU基站） | 中 | 中 |
| 性能上限 | 中 | 高 | 高 | 高 |
图表 2
AI-RAN领域最大的争议在于：基站是否真的需要GPU？
支持方（诺基亚/Nvidia阵营）认为： - GPU的并行计算能力可以实现更复杂的AI模型推理（如实时信道估计、干扰预测） - GPU的通用性允许运营商在同一硬件上同时运行RAN和AI应用，提升资源利用率 - 这是通往6G AI原生网络的必由之路
反对方（爱立信/部分运营商）认为： - 现有基带SoC的通用处理器（ARM/向量单元）已足以运行大部分AI调度算法 - GPU的功耗和成本对基站部署是不小的负担（一台GPU基站的功耗可能是传统基站的3-5倍） - 爱立信的实测数据证明，纯软件AI优化已能带来15%的性能提升——这足以满足当前运营商需求 - 专用AI推理芯片（如高通AI200）可能比通用GPU更适合基站场景
根据行业分析，当前AI-RAN方案的成本/功耗对比大致如下：
| 方案 | 相对成本 | 相对功耗 | AI推理能力 |
|---|---|---|---|
| 传统基带SoC+软件AI | 基准（1x） | 基准（1x） | 中 |
| 基带SoC+专用AI加速器 | 1.3-1.5x | 1.2-1.4x | 中高 |
| GPU基站（如Nvidia GH200） | 2.5-4x | 2-3x | 高 |
| 数据中心级AI推理卡 | 3-5x | 3-5x | 最高 |
对于大多数运营商而言，爱立信的渐进式路线更具现实可行性——先用软件AI获取低成本增益，等AI芯片成本和功耗进一步下降后再引入硬件加速。
AI-RAN联盟在2026年2月宣布成员数已达132家，但联盟内部存在明显的利益分歧：
AI-RAN的兴起正在重塑通信芯片格局：
AI-RAN正在改变设备商的竞争维度。传统上，设备商竞争的是射频性能和成本；现在，AI算法能力正在成为新的竞争维度。这意味着：
AI-RAN的2026年商用突破标志着通信行业正式进入"AI定义网络"的时代。但行业仍需回答几个关键问题：
2026年下半年的看点将集中在：更多运营商的AI-RAN试验结果公布、第一批GPU基站的实地部署数据、以及AI-RAN联盟与3GPP的标准化协调进展。
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