2026年MWC巴塞罗那成为RAN芯片路线分道扬镳的历史性节点。爱立信、华为、中兴坚定押注自研ASIC定制芯片，诺基亚和三星则全面拥抱NVIDIA GPU和Intel/AMD商用处理器。两条路线的目标一致——将AI推理能力嵌入基站，但实现路径截然不同：定制芯片追求极致能效，通用GPU赌上灵活性。这场路线之争不仅决定设备商未来十年的技术走向，更将重塑全球万亿电信基础设施的芯片供应格局。
2026年3月的MWC巴塞罗那，RAN芯片策略的分歧不再是暗流涌动，而是变成了一场公开的路线之争。
650 Group分析师Chris DePuy在展后评论中明确指出："MWC 2026彻底揭示了AI-RAN策略的分裂——Nokia和Samsung押注商用芯片（CPUs和/或GPUs），而Ericsson、Huawei和ZTE继续依赖专用ASIC。"
这一分裂的核心问题并不复杂：当基站需要同时处理5G无线信号和AI推理任务时，应该用哪种芯片？ 但答案却牵动了整个通信产业链的神经。
这不仅是技术选择，更是商业模式和企业基因的根本分歧。
graph TB
subgraph "商用芯片阵营 Merchant Silicon"
NOKIA["🇫🇮 Nokia<br/>全NVIDIA GPU路线"]
SAMSUNG["🇰🇷 Samsung<br/>多CPU商用路线"]
end
subgraph "定制芯片阵营 Custom ASIC"
ERICSSON["🇸🇪 Ericsson<br/>自研Silicon+神经加速器"]
HUAWEI["🇨🇳 Huawei<br/>天罡ASIC+昇腾NPU"]
ZTE["🇨🇳 ZTE<br/>ASIC AI+xPU异构"]
end
NOKIA -->|NVIDIA Grace Hopper GPU| AI_RAN["AI-RAN<br/>目标"]
SAMSUNG -->|Intel Xeon 6 / AMD EPYC| AI_RAN
ERICSSON -->|Ericsson Silicon| AI_RAN
HUAWEI -->|Tiange ASIC + Ascend NPU| AI_RAN
ZTE -->|自研ASIC AI引擎| AI_RAN
AI_RAN --> EDGE_AI["边缘AI推理<br/>基站智能化<br/>AI原生网络"]
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诺基亚的AI-RAN赌注之大，在通信行业史上前所未有。2025年底，NVIDIA宣布向诺基亚投资10亿美元，将NVIDIA GPU驱动的AI-RAN产品纳入诺基亚RAN产品组合，从2027年开始商用部署（2026年启动试验）。
Dell'Oro Group分析师Stefan Pongratz评论道："虽然RAN计算——占300亿美元以上RAN市场不到一半——相对于NVIDIA超过4万亿美元的市值微不足道，但当放在NVIDIA更广泛的电信野心和1650亿美元年收入的背景下，潜在上升空间变得更加有意义。"
技术路线方面，诺基亚的anyRAN已在NVIDIA Grace Hopper服务器上运行，MWC 2026期间展示了在T-Mobile（美国）、Indosat（印尼）、SoftBank（日本）三地的空中试验，证明同一台服务器可同时处理5G流量和AI任务。
在2026年3月的GTC大会上，NVIDIA创始人黄仁勋亲自站台："电信行业规模与世界IT产业相当——约2万亿美元。你到处都能看到基站；它们是全球基础设施之一。那座基站——过去只做一件事——将成为AI基础设施平台。"
诺基亚将基站定位为"分布式AI工厂"：在话务高峰期全力运行RAN工作负载，在闲时将GPU算力出租给边缘AI推理服务。这一模式如果成功，将彻底改变运营商的商业模式——基站不再只是成本中心，而是AI算力的收入来源。
T-Mobile US正在西雅图实验室测试NVIDIA边缘AI GPU服务器与诺基亚RAN软件的联合运行，目标覆盖城市、公用事业和工业场景。2026年启动商用试验，2027年全面部署。
三星的路径与诺基亚不同——它没有选择"一棵树吊死"，而是执行多CPU商用策略，避免单一供应商锁定。
2026年3月3日，三星与Vodafone在MWC联合宣布：成功完成欧洲首个基于Intel Xeon 6 SoC的vRAN通话。这一里程碑在Dell服务器和Wind River云平台上实现，支持2G/4G/5G和AI工作负载在同一高性能服务器上运行。
这一成就的意义在于：Vodafone可以管理更少的系统和硬件，性能达到或超过传统RAN基带方案，同时降低成本和能耗，为AI能力的全面引入提供灵活基础。2026年将启动商用部署。
但三星的布局远不止Intel。其路线图清晰展示了三步走战略： - 当前：Intel Xeon 6 SoC（已验证） - 近期：AMD EPYC规模扩展 - 远期：NVIDIA Grace CPU集成
三星还在评估NVIDIA GPU用于未来AI加速，包括AI MIMO波束赋形。这种多供应商策略使三星能够灵活应对运营商的不同需求，避免技术路线锁定带来的风险。
爱立信在MWC 2026前发布了多达10款AI-ready无线电台，覆盖Massive MIMO和远端配置，全部搭载集成神经加速器的Ericsson Silicon芯片。
爱立信网络战略与产品管理负责人Mårten Lerner明确表态："随着AI改变流量模式并提高消费者期望，网络必须在最需要的时间和地点提供精确性能。我们正在迈出最后一步，在我们的领先Massive MIMO产品组合中引入神经加速器，实现全系列产品的AI赋能。"
核心硬件参数令人印象深刻：
| 产品型号 | 关键规格 | 定位 |
|---|---|---|
| AIR 3267 | 600MHz瞬时带宽，仅13kg | 轻量化TDD Massive MIMO |
| AIR 6492 | 480W输出功率，256天线振子 | 高功率TDD Massive MIMO |
| AIR 3286 / AIR 3211 | 高功率FDD Massive MIMO | FDD频段升级 |
| Radio 4891 / Radio 4458 | 8接收远端电台 | 上行增强 |
| Radio 4488 / Radio 4464 | 三频合一 | 网络整合与RAN共享 |
软件层面同样重磅。爱立信新增AI管理波束赋形、AI户外定位和即时覆盖预测模型。更关键的是，低延迟优先调度器和低延迟移动性功能号称可将响应速度提升高达7倍，支持有界延迟和可靠上行——这正是多模态AI和AR应用的核心需求。
爱立信的Many-Core Architecture集成了可编程矩阵核心，支持在边缘运行AI和机器学习工作负载。公司坚持认为，与Cloud RAN中仅使用Intel处理器不同，核心RAN计算必须保持在自研ASIC上，才能实现最优的能效和TCO。
华为在MWC 2026的发布堪称"全家桶"级别，从芯片到系统全面升级。
基带方面，全新UBBBi系列采用Chiplet（芯粒）集成、超异构并行架构和近存计算技术，宣称容量与能效较前代提升100%。在计算复杂度增加20倍的条件下，小区边缘用户体验提升100%，平均体验提高40%。
射频方面，华为发布全球首款256通道U6GHz有源天线单元（AAU），集成超大规模天线阵列（ELAA）和新型滤波器技术，在5G-A网络中实现下行万兆、上行千兆速率。同步推出的三频合一超宽带MetaAAU和8通道8接收RRU，采用蓝宝石功放设计降低功耗。
AI能力方面，华为发布业界首个无线网络智能体（RAN Agent），基于通信大模型与无线数字孪生系统（RDTS），实现跨场景分钟级感知-分析-决策闭环，通过A2A-T接口对接运营商系统。
更值得注意的时间线：华为已发布全球首款6G基带芯片"天罡X3"，支持300GHz太赫兹频段通信，实现100Gbps峰值速率，计划2026年量产。同时，华为明确提出U6GHz部署时间表——2026年发布全场景解决方案，2028年全面支持运营商完成U6GHz规模网络部署。
中兴在MWC 2026推出AIR MAX解决方案，基于ASIC AI + xPU异构架构，构建三层能力体系，推动技术架构、生产效率和商业模式三重升级。
AIR MAX号称可实现35-40%的能耗降低和更高的频谱效率，面向L4级自治网络。其10模块AI能力体系系统性地升级了移动网络的AI原生基础设施层，通过深度AI集成开辟新的价值创造路径。
| 维度 | 商用芯片阵营（Nokia/Samsung） | 定制芯片阵营（Ericsson/Huawei/ZTE） |
|---|---|---|
| 芯片类型 | NVIDIA GPU / Intel Xeon / AMD EPYC | 自研ASIC + 专用加速器 |
| 核心优势 | 灵活性、生态丰富、GPU算力可复用 | 能效极致、IP深度嵌入、TCO优化 |
| AI推理能力 | GPU原生支持大规模AI推理 | 嵌入式神经加速器，轻量化推理 |
| 商用时间 | Nokia 2027商用；Samsung 2026部署 | 已在现有产品中逐步集成 |
| 供应商依赖 | Nokia依赖NVIDIA；Samsung多供应商 | 全自研，无外部依赖 |
| 闲时算力变现 | 可出租GPU算力产生收入 | 不支持算力出租 |
| 开发生态 | CUDA生态、云原生工具链 | 专有工具链、高度定制化 |
| 能耗 | GPU功耗较高 | ASIC能效领先30-50% |
这场路线之争对运营商意味着什么？
选择商用芯片路线的运营商看到的未来是：RAN工作负载可以运行在共享或第三方基础设施上，GPU/CPU算力在非高峰时段可以出租给AI推理服务。NVIDIA描绘的愿景是将每个基站变成"AI工厂节点"，运营商从连接提供商转变为算力提供商。但代价是更高的初始功耗和对GPU供应商的深度依赖。
选择定制芯片路线的运营商则押注经过五代验证的专用设备。他们在能效和总拥有成本方面获得确定性，AI能力逐步嵌入现有网络架构，不需要大规模基础设施重构。风险在于，如果边缘AI推理市场爆发，他们可能错失算力变现的窗口。
这场分裂的影响远不止设备商本身：
Dell'Oro的数据显示，2026年第一季度全球RAN市场收入排名未变，但AI-RAN已经开始影响竞争动态。诺基亚押注NVIDIA的举动被分析为"扭转RAN收入份额下滑趋势"的战略举措。
关键时间节点：
timeline
title AI-RAN芯片路线关键时间线
section 2025
Q4 : NVIDIA投资Nokia 10亿美元
Q4 : Samsung启动vRAN Intel验证
section 2026 Q1
MWC 2月 : Ericsson发布10款AI-ready电台
MWC 3月 : Nokia展示T-Mobile/Indosat/SoftBank试验
MWC 3月 : Samsung-Vodafone欧洲首个vRAN通话
MWC 3月 : 华为发布U6GHz全系列产品
MWC 3月 : ZTE发布AIR MAX
GTC 3月 : 黄仁勋宣布万亿AI基础设施愿景
section 2026
H2 : Samsung-Vodafone商用部署
全年 : Nokia AI-RAN商用试验启动
全年 : 华为U6GHz全场景方案发布
全年 : Ericsson AI-ready电台开始交付
section 2027
H1 : Nokia全面部署NVIDIA AI-RAN
H2 : Samsung评估NVIDIA Grace CPU
section 2028
全年 : 华为U6GHz规模网络部署
section 2029+
展望 : 6G商用化启动
这场芯片路线之争的最终走向取决于几个关键变量：
第一，边缘AI推理市场的实际规模。 如果企业AI推理需求确实向边缘迁移，运营商能够将基站GPU算力变现，商用芯片路线将获得巨大优势。如果边缘AI市场增长不及预期，GPU投入的ROI将面临质疑。
第二，GPU能效进步速度。 当前GPU在绝对算力上领先，但功耗是软肋。如果NVIDIA下一代芯片能在能效上大幅改善，ASIC的能效优势将被缩小。反之，如果ASIC继续拉开能效差距，运营商在大规模部署中的电费账单将决定选择。
第三，6G标准化的走向。 6G预计2029年前后启动商用，标准化工作正在进行中。如果6G标准偏向AI原生设计，需要更多AI计算能力，GPU路线可能在6G时代获得优势。如果6G仍以传统信号处理为主，ASIC路线的积累优势将延续。
第四，地缘政治因素。 华为在中国市场的绝对优势地位短期内不会改变，其自研ASIC路线在中国运营商中无悬念。真正的竞争在于欧洲、中东、东南亚等开放市场，Nokia和Ericsson的路线之争将直接影响数十亿美元的设备合同归属。
RAN芯片路线的分裂是通信行业从"连接时代"向"智能时代"转型过程中最核心的战略分歧。这不是一个关于"谁的技术更好"的问题——两条路线都有明确的技术合理性和商业逻辑。商用芯片路线赌的是AI将改变电信基础设施的根本角色，从信号转发器变成AI计算平台；定制芯片路线赌的是通信网络的核心价值始终在于可靠、高效、低成本的无线连接。
未来三到五年，运营商的实际选择将给出答案。而无论哪条路线胜出，AI-RAN已成为不可逆转的结构性转变——从基于规则的优化和静态参数调优，向闭环数据驱动的实时自适应控制系统演进。这场变革的深度，远不止芯片之争。
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。