首页 › 6g › AI-RAN芯片路线大分裂:五大厂商三足鼎立

AI-RAN芯片路线大分裂:五大厂商三足鼎立

2026年2月至3月,全球通信设备行业经历了史上最剧烈的一次技术路线分化。在MWC巴塞罗那2026前后,爱立信、诺基亚、华为、中兴、三星五大RAN设备商密集发布AI-RAN新品,却在底层芯片架构上走向了截然不同的三条道路:自研ASIC派、Nvidia GPU派和混合派。这场分化的深层影响,将重新定义未来十年全球移动基础设施的产业链格局。

概述

2026年2月18日,爱立信率先发布10款搭载自研神经网络加速器的AI就绪无线电台设备;两周后,诺基亚在MWC 2026上宣布与Nvidia深化10亿美元合作,推出基于GPU的ARC-Pro AI-RAN平台,并联合T-Mobile启动外场试验;同期,华为发布全球首款256通道U6GHz AAU和Agentic MBB解决方案,走全自研路线;中兴推出AIR MAX方案和U6G频段2048天线阵子6G原型机;三星则展示基于Nvidia Grace CPU和L4 GPU的AI原生vRAN。Dell'Oro Group预测,AI-RAN市场到2029年将达到100亿美元规模,约占整个RAN市场的三分之一。五大厂商在芯片路线上的战略抉择,将决定谁能主导这个千亿级市场。

一、自研ASIC阵营:爱立信与华为的"芯片主权"

爱立信:十年自研硅的AI进化

2026年2月18日,爱立信在MWC 2026开幕前发布了一套完整的AI就绪RAN产品组合,涵盖无线电、天线和AI RAN软件三大领域。这是爱立信自2019年推出Ericsson Silicon以来最大规模的一次产品迭代。

硬件层面,爱立信此次发布的10款AI就绪无线电台设备覆盖Massive MIMO和远程无线电两大类。核心升级在于新一代Ericsson Silicon芯片集成了专用神经网络加速器(Neural Network Accelerator),可在Massive MIMO无线电中直接进行AI推理运算,无需外接GPU或AI服务器。这意味着AI能力被嵌入到基带处理的底层——从波束赋形、信道估计到干扰抑制,每一个信号处理环节都可以由AI模型实时优化。

新产品线中的代表性产品包括: - 高功率三频段电台Radio 4488和Radio 4464:面向网络整合场景,支持多频段合一部署,大幅减少铁塔上的设备数量 - 新一代Massive MIMO AIR系列:在原有AIR 6476(64T、400W输出功率、600MHz瞬时带宽)的基础上进一步集成AI推理能力

爱立信的策略核心是不依赖任何外部AI芯片供应商。650 Group分析师在MWC 2026现场评论称,爱立信选择在自研ASIC上嵌入AI加速器,而非引入Nvidia GPU,这使其在功耗控制、成本优化和供应链自主性方面拥有更大话语权。对于运营商而言,无需为基站额外配置GPU服务器,OPEX(运营支出)的增长更为可控。

华为:全栈自研的256T突破

华为在MWC 2026期间由公司副总裁、无线网络产品线总裁方向发布了Agentic MBB(智能体移动宽带)系列解决方案,将AI能力从网络优化延伸到业务层和用户体验层。

最引人注目的是全球首款256通道U6GHz(6425-7125 MHz)AAU设备。该产品集成超过1000个天线阵子,采用超大规模天线阵列(ELAA)和新型滤波器技术,在5G-A网络中可实现下行万兆(10Gbps)、上行千兆(1Gbps)速率。单小区即可承载十万兆级别的整网容量,直接对标4K直播、XR沉浸式体验等大带宽应用场景。

华为同时还发布了: - 新一代基带方案:能效与容量均提升100%(双翻倍) - GigaGreen Plus系列产品线:覆盖宏站、小站及微波的U6GHz全场景矩阵 - 无线网络智能体(RAN Agent):将AI智能体引入网络运维和优化闭环 - Agentic Core(智能体核心网)解决方案:通过网元智能、网络智能、业务智能三大引擎协同,应对AI时代流量激增

华为在芯片层面同样走全自研路线。海思半导体为华为基站提供基带芯片和射频前端芯片,在AI-RAN时代继续沿用这一模式。256T AAU的核心信号处理芯片即为海思设计,集成了专用的AI推理单元。

自研ASIC派的战略逻辑

爱立信和华为选择自研ASIC,背后有共同的考量:

  1. 功耗效率:专用AI加速器的能效比远超通用GPU,在基站严格的功耗预算下至关重要
  2. 供应链安全:避免对美国芯片供应商(尤其是Nvidia)的依赖,在地缘政治不确定性下尤为重要
  3. 深度优化:自研芯片可以针对RAN信号处理的特定算法进行深度优化,通用GPU的冗余算力在基站场景中反而成为负担
  4. 成本控制:虽然前期研发投入巨大,但量产后的ASIC单芯片成本远低于Nvidia GPU

二、Nvidia GPU阵营:诺基亚与三星的"拥抱生态"

诺基亚:10亿美元豪赌GPU-RAN

诺基亚的AI-RAN之路最为激进。2025年10月,诺基亚宣布将全部RAN软件移植到Nvidia GPU上运行,与Nvidia建立战略合作伙伴关系。Nvidia随即宣布向诺基亚投资10亿美元(以每股6.01美元的价格入股),用于加速AI-RAN创新和5G向6G的过渡。

在MWC 2026上,诺基亚发布了最新进展:

诺基亚的战略是将AirScale基带全面演进为GPU驱动的AI-RAN计算平台。核心逻辑是:基站不再只是信号处理器,而是同时运行RAN工作负载和AI工作负载的通用计算平台。Nvidia提供的CUDA生态系统使运营商可以在同一硬件上同时运行网络功能和AI应用(如物理AI、计算机视觉),从而实现"算力复用"——网络空闲时,GPU算力可用于边缘AI推理,为运营商创造新的收入来源。

Nvidia首席执行官黄仁勋在GTC 2026上将AI-RAN定位为其万亿美元AI基础设施蓝图的关键一环。对Nvidia而言,电信基站是仅次于数据中心的第二大GPU部署场景。

三星:AI原生vRAN的验证

三星在MWC 2026上完成了多小区AI原生vRAN测试,集成Nvidia Grace CPU和L4 GPU。测试验证了软件驱动的网络架构在多小区环境下的可行性,标志着三星从传统基站硬件供应商向云原生网络解决方案提供商的转型。

三星的AI-RAN策略与诺基亚类似,都基于Nvidia计算平台,但三星更强调虚拟化RAN(vRAN)路线。三星的vRAN软件栈已在多个运营商网络中商用,AI-RAN是其vRAN战略的自然延伸。

GPU派的战略逻辑

诺基亚和三星选择Nvidia GPU路线,同样有明确的商业逻辑:

  1. 生态优势:Nvidia的CUDA平台拥有全球最大的AI开发者社区,运营商可以更容易地引入第三方AI应用
  2. 算力复用:GPU在不运行RAN工作负载时可用于边缘AI推理,帮助运营商开辟新收入来源
  3. 快速迭代:利用Nvidia的AI软件栈(如Sionna、AI Aerial),可以更快地开发和部署新的AI模型
  4. 美国市场友好:Nvidia作为美国公司,其技术路线在美国及其盟国市场中具有政治正确性优势

三、混合派:中兴的"连接+算力"双轨

中兴通讯在MWC 2026上发布了AIR MAX解决方案,以最大化能量效率、人力效率、投资效率为核心,打造面向AI时代的移动网络最优解。同时,中兴还展出了多个重磅产品:

中兴的独特之处在于走"连接+算力"双轨路线——既不完全依赖自研ASIC(中兴的芯片能力不如华为和爱立信),也不完全押注Nvidia GPU,而是在不同产品层级采用不同的AI策略:在基带层使用自研或合作芯片,在平台层引入通用AI加速器。

四、市场格局与产业影响

AI-RAN市场规模

Dell'Oro Group 2025年7月发布的AI RAN Advanced Research Report显示:

指标 数据
AI-RAN市场规模(2029年预测) 100亿美元
占RAN市场比重(2029年) 约1/3
前5大RAN供应商市场份额 约95%
主要商用部署时间 2026-2027年
### 对上下游产业链的影响

芯片层面,AI-RAN路线分化直接重塑了半导体供应链。自研ASIC路线利好台积电、三星晶圆代工等Foundry厂商——爱立信和华为的AI芯片都将通过先进制程代工实现。GPU路线则直接推升Nvidia在电信领域的营收。650 Group在MWC 2026现场分析指出,RAN芯片市场正从传统的FPGA/DSP双雄格局,演变为ASIC vs GPU的二元竞争。

运营商层面,芯片路线的选择直接影响TCO(总拥有成本)。自研ASIC路线的初始设备价格可能略高(研发成本分摊),但长期OPEX更低;GPU路线的初始门槛较低(标准化硬件),但持续的电费和GPU许可费用可能更高。运营商需要根据自身的能源成本、AI业务规划和地缘政治环境做出选择。

地缘政治层面,华为的自研ASIC路线在中国市场形成天然壁垒——中国运营商几乎不可能选择Nvidia GPU路线的设备。而在美国及"五眼联盟"国家,Nokia和Samsung的Nvidia GPU路线则获得政策背书。欧洲和东南亚市场将成为三派争夺的主战场。

五、运营商部署进展

截至2026年5月,AI-RAN已从概念走向实际部署:

六、关键挑战与风险

技术挑战

  1. 功耗与散热:GPU在基站环境中的功耗远超传统DSP/ASIC,散热设计成为关键瓶颈。诺基亚的解决方案是采用Nvidia的低功耗GPU变体,但性能与功耗的平衡仍需外场验证
  2. AI模型泛化:不同运营商的网络环境差异巨大,AI模型能否在不同场景下保持一致的优化效果,是AI-RAN商用化的核心挑战
  3. 实时性保证:RAN信号处理对时延要求极高(微秒级),AI推理能否在不影响实时性的前提下完成,仍需大规模验证

商业风险

  1. 投资回报周期:AI-RAN的初期投资显著高于传统RAN,运营商需要明确的商业模型来证明ROI
  2. 技术锁定:GPU路线意味着对Nvidia的深度绑定,这可能影响运营商在供应商选择上的灵活性
  3. 标准碎片化:不同芯片路线可能导致AI-RAN接口和API的碎片化,增加多供应商组网的复杂度

七、未来展望

AI-RAN的芯片路线分化将持续3-5年。到2028-2029年6G标准冻结时,市场将给出最终答案——自研ASIC的深度优化优势能否抵消Nvidia GPU的生态开放优势?或者市场将长期维持三足鼎立的格局?

可以确定的是,AI-RAN不再是一个营销概念。五大设备商在MWC 2026上的集中发布,标志着移动基础设施正式进入AI原生时代。对于运营商而言,选择哪条芯片路线,不仅是技术决策,更是未来十年网络演进方向的战略选择。

graph TB
    subgraph "自研ASIC派"
        ER[爱立信<br/>Ericsson Silicon<br/>+NN加速器]
        HW[华为<br/>海思芯片<br/>+AI推理单元]
    end
    subgraph "Nvidia GPU派"
        NK[诺基亚<br/>ARC-Pro平台<br/>全GPU-RAN]
        SM[三星<br/>Grace CPU+L4 GPU<br/>AI原生vRAN]
    end
    subgraph "混合派"
        ZT[中兴<br/>AIR MAX<br/>连接+算力双轨]
    end

    ER --> |功耗最优| OP[运营商选择]
    HW --> |性能极致| OP
    NK --> |生态最开放| OP
    SM --> |云原生友好| OP
    ZT --> |灵活性高| OP

    OP --> EU[欧洲市场: 三派竞争]
    OP --> CN[中国市场: 自研为主]
    OP --> US[美国市场: GPU主导]
    OP --> SEA[东南亚: 三派竞争]

    style ER fill:#0078D4,color:#fff
    style HW fill:#CF0A2C,color:#fff
    style NK fill:#124191,color:#fff
    style SM fill:#1428A0,color:#fff
    style ZT fill:#0067B9,color:#fff

参考来源

  1. Ericsson launches AI-ready radios, antennas, and AI RAN software — 爱立信官方发布AI就绪RAN产品组合
  2. Ericsson Charts Its Own Path to AI-RAN - No Nvidia Required — 爱立信自研ASIC路线分析
  3. Nokia accelerates AI-RAN momentum with new partnerships — 诺基亚MWC 2026 AI-RAN进展
  4. Ericsson and Nokia are diverging like never before on AI-RAN — Light Reading深度对比分析
  5. MWC 2026: The RAN Chip Wars - Merchant vs ASIC Strategies — 650 Group芯片战略分析
  6. 华为发布新一代基带方案:256T U6GHz AAU全球首发 — IT之家华为新品报道
  7. 中兴通讯发布AIR MAX解决方案 — 中兴官方AIR MAX发布
  8. NVIDIA and Nokia Launch AI-RAN Platform for 6G — Nvidia与诺基亚AI-RAN平台详情
  9. AI RAN to Top $10 Billion by 2029, Dell'Oro Group — Dell'Oro AI-RAN市场预测
  10. Samsung Takes the Next Stride Toward AI-Native Networks — 三星AI原生vRAN发布

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。

51学通信知识星球海报-扫码加入