## 概述 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。 --- ## 一、爱立信×T-Mobile：AI-RAN商用试验首出实测数据 ### 1.1 事件背景 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。 ### 1.2 实测数据 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。 ### 1.3 技术路径 爱立信的AI-RAN策略采用的是"渐进式"路线： - **第一阶段（2025-2026）**：AI原生调度器、AI驱动的Massive MIMO优化、AI节能——纯软件层，运行在现有基带芯片的通用处理器上 - **第二阶段（2027-2028）**：引入专用AI推理加速器，将更多物理层处理卸载到AI芯片 - **第三阶段（2029-2030）**：全面AI原生RAN，面向6G 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。" --- ## 二、诺基亚×Nvidia：GPU进基站的激进路线 ### 2.1 Doksuri射频单元发布 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： - 支持更高阶的MIMO配置（64T64R及以上） - 集成AI推理加速接口，可外接Nvidia GPU计算模块 - 功耗优化设计，相比前代产品降低约20% - 支持软件定义的射频参数调整（AI驱动的波束赋形优化） ### 2.2 与Nvidia的深度绑定 诺基亚与Nvidia的AI-RAN合作在2026年进入了实质性测试阶段： - **T-Mobile AI-RAN创新中心**：完成基于Nvidia GPU加速的RAN空口（over-the-air）功能测试 - **Indosat（印尼）**：完成AI和RAN工作负载在Nvidia GH200 Grace Hopper平台上的功能验证 - **SoftBank（日本）**：完成GPU加速RAN功能测试，为AITRAS商用铺路 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。 ### 2.3 诺基亚AI-RAN架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 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、三星×Nvidia：vRAN多小区联合测试 ### 3.1 测试概况 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： - vRAN软件在Nvidia加速计算平台上的L1/L2处理性能 - 多小区间的AI协同调度（干扰协调、负载均衡） - AI驱动的波束赋形在多小区环境下的表现 - GPU资源在RAN处理和AI推理之间的动态分配 ### 3.2 意义 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。 --- ## 四、高通：从手机芯片到RAN AI基础设施 ### 4.1 AI200/AI250数据中心推理芯片 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 | ### 4.2 Agentic RAN管理服务 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： - **自主故障检测与修复**：AI Agent持续监控RAN性能指标，自动定位故障并执行修复动作 - **智能参数优化**：基于强化学习的参数自调优，覆盖功率控制、切换参数、调度策略 - **预测性维护**：通过分析射频指标趋势，提前预测硬件故障 - **多厂商编排**：支持异构RAN设备的统一管理 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。 --- ## 五、软银AITRAS：AI-RAN商用的先行者 ### 5.1 AITRAS平台 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。 ### 5.2 商用进展时间线  > *图表 1* ### 5.3 商业模式创新 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： - 软银计划将AITRAS部署在基站机房，利用GPU的空闲算力为周边企业提供AI推理服务 - 已与三菱重工完成边缘AI应用的现场验证，在AITRAS平台上运行工业AI检测 - 在Nvidia圣克拉拉总部部署了AITRAS节点，作为全球首个运营商AI-RAN海外部署 --- ## 六、产业链竞争格局 ### 6.1 四大阵营对比 | 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 | ### 6.2 关键芯片供应商生态  > *图表 2* --- ## 七、争议与挑战 ### 7.1 "GPU进基站"的争议 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 ### 7.2 成本与功耗的现实约束 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。 ### 7.3 AI-RAN联盟的生态博弈 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： - **Nvidia阵营**（诺基亚、三星、软银）：推动GPU为核心的AI-RAN架构，目的是将GPU从数据中心延伸到电信网络 - **爱立信阵营**：更倾向于自研基带SoC+软件AI，对GPU持保留态度 - **高通阵营**：希望用专用AI推理芯片替代通用GPU，定位为"AI-RAN的性价比之选" - **运营商**：关心的是ROI，而非哪种芯片方案更先进 --- ## 八、行业影响分析 ### 8.1 对芯片产业的影响 AI-RAN的兴起正在重塑通信芯片格局： - **Nvidia**正在从"AI训练GPU供应商"向"电信基础设施芯片供应商"扩张，AI-RAN是其进入万亿美元电信设备市场的敲门砖 - **高通**试图将其移动端AI能力延伸到网络侧，AI200/AI250是其"从手机到基站"战略的关键产品 - **爱立信/诺基亚自研基带SoC**的价值正在被重新评估——如果AI-RAN最终走向GPU化，传统基带芯片厂商将面临巨大压力 - **英特尔**在AI-RAN领域相对沉默，其vRAN路线（基于Xeon+FPGA）与GPU路线存在本质差异 ### 8.2 对运营商的影响 - **短期（2026-2027）**：爱立信式的软件AI-RAN方案将率先普及，运营商可通过软件升级获取10-15%的性能增益，几乎零资本支出 - **中期（2028-2029）**：随着AI推理芯片成本下降，专用加速器将在热点区域基站部署 - **长期（2030+）**：6G时代，AI-RAN将成为标配，但具体架构（GPU vs 专用AI芯片 vs 软件AI）尚无定论 ### 8.3 对设备商格局的影响 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： - 拥有AI研发能力的设备商（爱立信、诺基亚）将获得先发优势 - 新进入者（如三星）通过AI-RAN可能实现弯道超车 - Open RAN厂商（如Mavenir、Parallel Wireless）如果无法在AI能力上跟进，将面临更大竞争压力 --- ## 九、展望 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： 1. **GPU基站的功耗问题如何解决？** 当前方案对大多数基站部署场景不现实 2. **AI-RAN的商业回报如何量化？** 15%的性能提升能转化为多少收入增长？ 3. **标准化进程如何推进？** O-RAN联盟与AI-RAN联盟的关系如何协调？ 4. **安全与可靠性**：AI模型的决策是否可信？如何防止AI调度器引入新的故障模式？ 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。 --- ## 参考来源 1. [Ericsson: T-Mobile 5G Advanced network achieves world first with Ericsson AI RAN innovation](https://www.ericsson.com/en/press-releases/6/2026/t-mobile-ericsson-ai-ran) — 爱立信官方新闻稿，2026年5月12日 2. [Fierce Network: T-Mobile fetes AI RAN innovation with Ericsson](https://www.fierce-network.com/wireless/t-mobile-feats-ai-ran-innovation-ericson) — 行业媒体对实测数据的独立报道 3. [Nokia: Accelerates AI-RAN momentum with new partnerships (MWC 2026)](https://www.nokia.com/newsroom/nokia-accelerates-ai-ran-momentum-with-new-partnerships-driving-path-to-ai-native-6g-mwc26/) — 诺基亚AI-RAN合作进展 4. [Samsung: Takes the next stride toward AI-native software-driven networks with NVIDIA](https://www.samsung.com/global/business/networks/insights/press-release/0303-samsung-takes-the-next-stride-toward-ai-native-software-driven-networks-with-nvidia/) — 三星多小区vRAN+GPU测试 5. [NVIDIA Blog: AI-RAN Goes Live and Unlocks a New AI Opportunity for Telcos](https://developer.nvidia.com/blog/ai-ran-goes-live-and-unlocks-a-new-ai-opportunity-for-telcos/) — Nvidia AI-RAN商用进展 6. [Qualcomm: Launches Agentic RAN Management Service (MWC 2026)](https://www.qualcomm.com/news/releases/2026/03/qualcomm-launches-agentic-ran-management-service-and-ai-enhancem) — 高通RAN AI产品发布 7. [AI-RAN Alliance: Reaches Major Milestone, 132 Members](https://www.businesswire.com/news/home/20260226771236/en/AI-RAN-Alliance-Reaches-Major-Milestone-Showcasing-Breakthrough-Momentum-for-AI-Native-Networks) — AI-RAN联盟里程碑 8. [SoftBank: Announces Telco AI Cloud Vision (MWC 2026)](https://mwc.vporoom.com/2026-03-02-SoftBank-Corp-Announces-Telco-AI-Cloud-Vision-to-Build-Social-Infrastructure-for-the-AI-Era,-Leveraging-Its-Telecommunications-Foundation) — 软银Telco AI Cloud战略 9. [SDxCentral: GPU进基站？AI-RAN的真争议](https://www.36kr.com/p/3713731737874567) — 36氪对AI-RAN争议的深度分析 --- > 本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵**爱卫生**（微信ID: gprshome201101）维护，聚焦5G/6G核心网、3GPP标准解读、通信前沿技术深度分析。 > 出版作品有《5G核心网原理与实践》《IMS原理与实践》等4本通信专业书籍。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。 > [!tip] 51学通信知识星球 > **星主：爱卫生**（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 > **星球定位**：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 > **当前规模**：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 > **加入福利**：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 > **AI 加持**：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。