2026年MWC巴塞罗那成为AI-RAN（人工智能无线接入网）商业化的历史性分水岭。NVIDIA向诺基亚注资10亿美元构建GPU驱动的AI-RAN生态，爱立信则发布基于自研芯片的AI就绪射频产品明确拒绝GPU路线，华为则发布全球首个无线网络智能体RAN Agent并已在中国移动40万基站上实现规模化部署。三大技术路线——GPU通用算力派、自研专用芯片派、通信大模型智能体派——在2026年上半年全面进入外场验证与商业部署阶段，标志着无线接入网从"硬件驱动"向"AI+软件驱动"的根本性转型。Omdia预测2030年全球AI-RAN市场规模将超2000亿美元，而全球传统RAN市场已从2022年的约450亿美元萎缩至约350亿美元，这一增一减的背后，是整个通信设备产业格局的深度重构。
2025年10月，NVIDIA宣布向诺基亚注资10亿美元，成为其第二大股东。这笔投资的核心目标是：将诺基亚的全部RAN软件产品线迁移至NVIDIA GPU平台运行。具体而言，诺基亚将在其anyRAN产品组合中全面引入NVIDIA的商用级AI-RAN产品，基于NVIDIA ARC-Pro（Aerial RAN Computer Pro）平台实现从5G-A到6G的软件平滑升级，无需更换硬件基础设施。
在MWC 2026上，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋公开表示："AI正在重新定义计算，驱动人类历史上最大规模的基础设施建设——电信是下一个战场。"NVIDIA联合十余家全球电信和科技巨头——包括BT Group、Deutsche Telekom、Ericsson、Nokia、SK Telecom、SoftBank、T-Mobile US、Cisco和Booz Allen——承诺在开放、安全、AI原生的软件定义平台上构建6G网络。
NVIDIA在MWC 2026上展示了多项突破性的外场实测结果：
T-Mobile US 在NVIDIA平台上结合诺基亚CUDA加速RAN软件，实现了AI与RAN的并发处理。在3.7GHz频段上，系统同时支撑视频流、生成式AI应用和AI驱动的实时字幕生成，标志着AI-RAN首次在美国运营商网络上实现多业务并发。
软银（SoftBank） 依托NVIDIA平台完成了业内首个16层大规模MIMO全软件定义5G网络试验。AITRAS——软银的融合AI-RAN解决方案——计划于2026财年启动正式商用部署。软银还于2026年5月宣布在日本推出AI数据中心GPU云服务，运行于NVIDIA GB200系统之上。
印度尼西亚IOH（Indosat Ooredoo Hutchison） 在MWC现场展示了东南亚首个AI驱动的5G通话，并完成了5G网络远程控制机器狗的实时应用演示，从概念验证进入预商用外场验证阶段。
SynaXG 在单台NVIDIA GH200服务器上实现了4G、5G Sub-6GHz和毫米波（FR2）频段与AI代理工作负载的并发运行，达到36 Gbps吞吐量和低于10毫秒延迟，这是全球首次在FR2毫米波频段上实现AI-RAN部署。
AI-RAN联盟自2024年成立以来，成员数量已突破130家。在MWC 2026上，联盟展示了33项AI驱动创新演示，其中26项基于NVIDIA AI Aerial和软件定义架构。联盟发布了首个互操作性框架v1.0，为多厂商AI-RAN集成提供了标准化方案。
硬件生态也在快速扩容：QCT推出商用现货AI-RAN产品，Supermicro扩展对NVIDIA AI-RAN全产品线的支持，WNC推出支持5G-A和6G用例的AI优化射频单元。NVIDIA还开源了Aerial CUDA加速RAN库并加入OCUDU生态系统，推动AI-RAN技术的开放化。
NVIDIA在MWC 2026上还发布了面向电信网络运维的Agentic AI工具套件：
爱立信在MWC 2026前于伦敦举办的预发布会上，明确展示了与NVIDIA-诺基亚路线截然不同的AI-RAN战略：全部AI-RAN产品均基于爱立信自研的专用芯片运行，不需要NVIDIA GPU。
这一选择背后有三大核心考量：
| 维度 | NVIDIA GPU路线（诺基亚） | 自研芯片路线（爱立信） |
|---|---|---|
| 总拥有成本（TCO） | GPU硬件成本高，需额外部署 | 复用现有基站芯片，增量成本低 |
| 能耗 | GPU功耗大，基站环境受限 | 专用ASIC针对RAN场景优化能效 |
| 供应商依赖 | 高度绑定NVIDIA生态 | 软件可跨Intel/AMD/Arm/NVIDIA平台迁移 |
爱立信移动网络业务负责人Fredrik Jejdling指出，传统RAN市场从2022年的约450亿美元萎缩至约350亿美元，在这种收缩环境中，向运营商推销昂贵的GPU基础设施并不现实。爱立信发现，其Massive MIMO射频中已有的波束赋形芯片通过增加神经网络加速器即可用于AI推理，无需外挂GPU。
爱立信在MWC 2026上发布了三大产品系列：
AI就绪射频设备：十款新一代射频产品，包括新型Massive MIMO和远端射频单元。内置Ericsson Silicon，集成神经网络加速器——基于Many-Core架构的可编程矩阵核心，专为AI和机器学习工作负载优化。
先进天线：五款新型交错式和无源天线，采用三重网设计以改善载波聚合和频谱效率，增强上行性能并简化站点设计。
AI驱动RAN软件：包括AI管理波束赋形、AI驱动户外定位、基于AI模型的即时覆盖预测、时延优先调度器，以及可实现高达七倍响应速度提升的低时延移动性管理。
爱立信承诺通过硬件抽象层（HAL）和标准化接口（如BBDev）实现RAN软件与底层芯片的解耦，目标是实现"一个软件版本"可部署在多个硬件平台。然而，RAN软件的底层——特别是Layer 1（物理层）——与底层硬件高度耦合，真正的多厂商芯片支持仍进展缓慢。爱立信自己的云RAN产品目前仅商业支持Intel处理器，AMD、Arm和NVIDIA仍处于"原型支持"阶段。
华为在MWC 2026上采取了与NVIDIA和爱立信都不同的第三条路线——不围绕底层芯片路线选边，而是直接在软件和AI模型层面构建智能体架构。
华为公司副总裁、无线网络产品线总裁方向发布了"Agentic MBB"系列解决方案，核心是无线网络智能体（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。RAN Agent通过A2A-T接口与运营商系统对接，协同自适应空口基站设备（Adaptive Air）完成网络资源的智能调度。
最引人注目的是，华为与中国移动联合宣布：全球首个无线网络智能体已实现规模化部署，覆盖40万基站。这是目前AI-RAN领域最大规模的商用部署，远超其他厂商的试验和试点规模。
华为还发布了GigaGreen Plus系列射频产品，包括全球首款256通道U6GHz AAU，宣称在5G-A网络中可实现下行万兆、上行千兆，能效与容量均实现100%提升。
华为路线的独特之处在于：它不要求运营商更换底层芯片平台或引入新的GPU硬件，而是通过纯软件升级和AI模型部署实现网络智能化。这对于已大规模部署华为设备的中国及海外运营商而言，迁移成本最低、部署速度最快。
韩国三大运营商（SK Telecom、KT、LG U+）均在加速推进"AI基站"建设。SK Telecom作为AI-RAN联盟成员，参与了多项互操作性测试。据Thelec报道，韩国运营商计划采用软件定义方式部署AI基站，而非从单一厂商采购集成RAN硬件。
| 运营商/合作伙伴 | 平台 | 关键成果 | 阶段 |
|---|---|---|---|
| T-Mobile US | NVIDIA ARC-Pro + 诺基亚CUDA RAN | 3.7GHz频段AI与RAN并发，视频流+生成式AI同时运行 | 商用试点 |
| 软银 | NVIDIA AITRAS | 全球首个16层MIMO全软件定义5G网络 | 2026财年商用部署 |
| IOH（印尼） | NVIDIA平台 | 东南亚首个AI驱动5G通话+机器狗远程控制 | 预商用验证 |
| SynaXG | NVIDIA GH200单服务器 | 36Gbps吞吐量，<10ms延迟，首例FR2毫米波AI-RAN | 技术验证 |
| Telstra | AI驱动网络运维 | 年节省1.22亿澳元（约7900万美元）OPEX | 商用部署 |
| 中国移动 | 华为RAN Agent | 40万基站智能化，分钟级闭环 | 规模商用 |
| NTT DOCOMO | AI-RAN平台 | 参与AI-RAN联盟多项互操作演示 | 技术验证 |
graph TD
A[AI-RAN三大技术路线 2026] --> B[GPU通用算力派<br/>NVIDIA + 诺基亚]
A --> C[自研专用芯片派<br/>爱立信]
A --> D[通信大模型智能体派<br/>华为]
B --> B1[ARC-Pro平台]
B --> B2[CUDA加速RAN]
B --> B3[AI-RAN联盟130+成员]
B1 --> B4[T-Mobile商用试点]
B2 --> B5[软银AITRAS 2026商用]
B3 --> B6[33项MWC演示]
C --> C1[Ericsson Silicon]
C --> C2[神经网络加速器]
C --> C3[AI就绪射频设备×10]
C1 --> C4[自研ASIC低功耗]
C2 --> C5[复用波束赋形芯片]
C3 --> C6[无需GPU基础设施]
D --> D1[RAN Agent智能体]
D --> D2[通信大模型]
D --> D3[RDTS数字孪生]
D1 --> D4[中国移动40万基站]
D2 --> D5[分钟级闭环决策]
D3 --> D6[纯软件升级部署]
B --> E[目标：6G AI原生网络]
C --> E
D --> E
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style C fill:#0078d4,color:#fff
style D fill:#cf0a2c,color:#fff
style E fill:#1a1a2e,color:#fff
AI-RAN的商业化正在重塑传统RAN设备商的竞争维度。过去二十年，华为、爱立信、诺基亚三大设备商的竞争核心是射频性能、基带处理能力和成本。AI-RAN引入了新的竞争维度——AI算力、软件定义能力和生态整合能力。
诺基亚选择"绑定NVIDIA"的策略风险与机遇并存。机遇在于NVIDIA的AI生态和资本实力可加速其AI-RAN产品落地；风险在于对单一芯片供应商的深度依赖可能削弱其长期议价能力。爱立信的"芯片独立性"策略在成本和灵活性上有优势，但面临AI算力上限的约束——专用ASIC在处理复杂AI模型时可能不如GPU灵活。华为则凭借中国市场的庞大规模率先实现规模化部署，但受地缘政治因素影响，其海外拓展空间受限。
AI-RAN为运营商带来三重价值：降低OPEX（Telstra年省1.22亿澳元为证）、提升网络性能（AI驱动的波束赋形和节能模式）、创造新收入来源（边缘AI推理服务）。
然而，NVIDIA《电信AI现状报告》显示77%的受访者认为AI原生无线网络部署速度将远超传统6G周期，这意味着运营商需要在技术路线选择上更快做出决策。选择GPU路线的运营商需要承担更高的初始部署成本和功耗；选择自研芯片路线的运营商则面临AI能力上限的风险。
NVIDIA进军RAN市场是芯片产业格局变化的标志性事件。传统上，RAN芯片由爱立信（自研ASIC）、Intel（x86用于vRAN）、高通（小基站）等厂商主导。NVIDIA GPU的介入意味着数据中心级别的AI算力正在向基站边缘迁移，这可能催生新的芯片需求。
同时，Arm架构在RAN领域的渗透加速——NVIDIA的Grace CPU、AWS的Graviton、高通的Centriq均基于Arm。650 Group分析指出，MWC 2026上"商用硅 vs ASIC"的芯片路线之争已成为RAN行业最核心的辩论。
| 指标 | 数值 | 来源 |
|---|---|---|
| 全球传统RAN市场规模（2025） | ~350亿美元 | Dell'Oro Group |
| AI-RAN预测市场规模（2030） | >2000亿美元 | Omdia |
| 增加AI预算的运营商比例 | 89% | TM Forum/Analysys Mason |
| 2027年AI辅助NOC运营比例（预测） | 60% | 爱立信移动报告 |
| AI-RAN观察到的OPEX降低范围 | 15-30% | 多家运营商报告 |
| AI节能模式节电范围 | 10-20% | 诺基亚/爱立信外场数据 |
| MTTR（平均修复时间）降低 | 40-60% | 沃达丰/德国电信试点 |
短期（2026下半年）：软银AITRAS正式启动商用部署，T-Mobile US扩大AI-RAN试点范围，诺基亚基于ARC-Pro的首批商用产品面市。爱立信AI就绪射频设备开始批量交付。华为RAN Agent在中国以外市场（如中东、非洲、东南亚）的推广进展值得关注。
中期（2027年）：AI-RAN联盟发布互操作性框架v2.0，推动多厂商AI-RAN集成标准化。6G研发中AI原生架构的定位进一步明确。运营商开始在采购招标中明确要求AI-RAN能力。
关键不确定性：NVIDIA GPU在基站环境中的长期可靠性和功耗表现；爱立信自研芯片的AI算力能否跟上快速演进的AI模型需求；AI-RAN标准化进程中不同阵营的博弈结果。
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。