摘要：2026年2月25日，在世界移动通信大会（MWC 2026）开幕前夕，爱立信一口气发布十款"AI就绪（AI-ready）"无线设备、新一代天线及配套的AI RAN软件方案。其核心卖点不是更宽的频谱，而是把自研的Ericsson Silicon（爱立信硅芯）中嵌入的神经网络加速器下沉到Massive MIMO射频单元——让基站本身具备AI推理能力。仅三个月后（2026年5月22日），爱立信与T-Mobile宣布完成全球首次大规模AI原生调度器现网商用试验：不改硬件、不加频谱，仅靠射频端的AI调度就把5G-A网络频谱效率提升约10%。这一系列动作传递出爱立信清晰的产业信号——做AI-RAN，不一定要靠英伟达（Nvidia）的GPU。
过去两年，"AI-RAN"几乎是英伟达的同义词。英伟达以Aerial软件栈+GPU算力为核心，联合软银、T-Mobile等运营商，试图把无线接入网改造成一个"既能传数据、又能跑AI推理"的算力平台。这一叙事的高潮出现在2025年底至2026年初，英伟达宣布加码AI-RAN基带，喊出"每座基站都是一台AI服务器"的口号。
但2026年2月底的巴塞罗那，爱立信给出了另一条路线：与其在基站旁边挂一台GPU，不如把AI推理能力直接做进射频芯片本身。
爱立信此次发布的十款AI就绪无线设备，最大的技术特征是搭载了神经网络加速器（neural network accelerator）。根据爱立信官方资料，这些加速器本质上是集成在Ericsson Silicon中的可编程矩阵核心（programmable matrix cores），专门用于在Massive MIMO无线设备内部完成AI推理运算。
这条路线的逻辑很直接：
爱立信的潜台词是：移动网络对时延和功耗的要求，决定了AI推理必须发生在离天线最近的地方，而不是远端的GPU集群里。这正是它敢于公开宣称"做AI-RAN不需要英伟达"的底气。
需要强调的是，这一判断不只是PPT上的战略口号，而是有现网数据支撑的工程结论——这也是本文接下来重点拆解的部分。
要理解爱立信这次的发布，必须回到它低调布局多年的自研芯片战略。Ericsson Silicon是爱立信为移动网络定制的片上系统（SoC）系列，涵盖基带、射频、前传等多个环节。与高通、联发科面向消费终端的通用 modem 不同，Ericsson Silicon是"为基站而生"的专用芯片，这也是爱立信能在AI-RAN之争中独走一脉的根本原因。
以下是爱立信AI就绪产品组合中几款代表性产品及关键参数：
| 产品/方案 | 频段/形态 | 关键特性 | 能效表现 | 商用进展 |
|---|---|---|---|---|
| AIR 3255 | 4.5 GHz Massive MIMO | 天线一体化无线设备，爱立信称其为"迄今最可持续的Massive MIMO无线设备" | 业内领先的单位功耗吞吐量 | 2026年1月在NTT DOCOMO 5G网络正式商用 |
| AIR 3266 | Massive MIMO | 搭载最新Ericsson Silicon，32通道收发器 | 能耗降低多达30%，隐含碳足迹减少多达50% | 2025年发布，2026年规模出货 |
| RAN Compute（Intel 4） | 基带处理器 | 基于Intel 4制程的新一代RAN Compute处理器 | 容量提升约4倍，能效提升约2倍 | 2025年11月发布 |
| 新一代Radio 4490 | 双频远端射频单元 | 双频段旗舰RRU | 较上代能耗降低约25% | 已规模部署 |
| MWC 2026新十款AI就绪套件 | 覆盖多频段/多场景 | 内置神经网络加速器（可编程矩阵核心），AI推理下沉射频端 | 以专用ASIC实现低功耗AI | 2026年Q2起逐步商用 |
从这张表可以看出爱立信产品迭代的清晰主线：持续压低单位比特的能耗，并把AI能力从"外挂"变成"内置"。 AIR 3266减少30%能耗、50%隐含碳足迹的数据尤其值得注意——在运营商OPEX中，电费占比长期高达20%—30%，能效每提升一个百分点都是真金白银。
而本次MWC 2026的十款AI就绪无线设备，是在上述硬件基础上的"AI升级"。其核心创新是把可编程矩阵核心直接放进射频侧SoC，使得Massive MIMO设备在做波束赋形、信道估计、链路自适应等实时信号处理时，可以同时调用AI模型进行优化——而不是把数据回传到基带或云端再处理。
这种"算力下沉"带来的好处是双重的：
如果说MWC的发布是"宣言"，那么2026年5月22日爱立信与T-Mobile联合宣布的消息，就是"答卷"。这是本文认为最具商业价值的实证案例。
爱立信与T-Mobile宣布，已将具备链路自适应功能的AI原生调度器（AI native scheduler）投入到5G-A现网，开展大规模商用试验。这次试验有四个关键限定词，每一个都极具杀伤力：
试验结果显示，该AI原生调度器使频谱效率提升约10%。这是一个被反复验证的硬指标：在不投入一分钱硬件和频谱的前提下，仅靠射频端的AI调度，就榨出了额外一成的网络容量。
T-Mobile无线接入网（RAN）工程与新兴技术高级副总裁Grant Castle的表态耐人寻味："继2025年成为美国首家在全国范围内部署5G-A的运营商后，我们持续突破RAN技术创新边界。我们与爱立信合作开发的具备链路自适应功能的AI原生调度器技术，充分展示了实时、AI驱动优化如何在提升频谱效率的同时……"
这段话的商业含义是：运营商终于找到了一条"不靠砸钱建站、而靠软件和芯片升级"就能扩容的路径。对饱受资本开支压力的全球运营商而言，这几乎是最理想的剧本——CAPEX增速放缓，但网络能力仍在提升。
值得对比的是，这种"软硬一体、AI下沉"的模式，与英伟达主推的"基站挂GPU、统一算力池"模式形成了直接竞争。爱立信用T-Mobile的现网数据证明了：对移动网络这种对时延和功耗极度敏感的场景，专用ASIC + 实时调度的工程效率，可能高于通用GPU的事后优化。
爱立信这波操作的深层意义，是重塑了AI-RAN的硅片竞争格局。我们可以把当前的AI-RAN算力路线划分为三大阵营：
graph TD
A[AI-RAN 算力三大路线] --> B[自研专用ASIC阵营<br/>爱立信 Ericsson Silicon]
A --> C[通用GPU+软件栈阵营<br/>英伟达 Aerial + GPU]
A --> D[开放架构/vRAN阵营<br/>三星/Mavenir/英特尔]
B --> B1[AI推理下沉射频端<br/>微秒级时延、低功耗]
B --> B2[实证: T-Mobile 频谱效率+10%]
C --> C1[GPU算力池化<br/>灵活但功耗高]
C --> C2[主张: 基站即AI服务器]
D --> D1[通用x86+FPGA/ASIC<br/>开放解耦]
D --> D2[英特尔制程合作: 爱立信下一代芯片]
B2 -.软硬一体验证.-> E[运营商变现AI流量]
C2 -.需大量GPU投资.-> E
D2 -.供应链协同.-> B
这张格局图揭示了几个关键判断：
第一，爱立信在"专用 vs 通用"之争中押注专用。 移动网络的本质是"实时、海量、低功耗"的信号处理，这与GPU擅长的"并行、高吞吐、可容忍较高功耗"的训练/推理负载并不完全契合。爱立信坚持自研ASIC，本质是用"为通信场景量身定制"换取能效与时延优势。
第二，爱立信与英伟达并非完全对立，而是错位竞争。 爱立信的AI落在射频和实时调度这一层；英伟达的AI落在基带算力池化与RAN即服务这一层。两者的边界正在模糊，但目前各自的护城河清晰：爱立信赢在"贴近天线的实时性"，英伟达赢在"算力规模与生态"。
第三，英特尔是关键的"摇摆力量"。 爱立信虽自研射频ASIC，但其新一代RAN Compute处理器基于Intel 4制程，并在MWC 2026期间宣布与英特尔深化合作，共同推进AI原生6G。英特尔CEO陈立武公开表态，强调基于英特尔先进工艺打造的爱立信下一代芯片、搭载英特尔至强处理器的Cloud RAN方案，将持续为全球运营商赋能。这意味着：在制程和通用算力上，爱立信需要英特尔；在AI实时推理上，爱立信坚持自研。 三方关系微妙而务实。
对上下游产业链的影响可以分四层来看：
为帮助读者把握整个事件的演进脉络，下表梳理了爱立信从"自研硅芯"到"AI下沉射频"的关键节点：
| 时间 | 事件 | 战略意义 |
|---|---|---|
| 2022年2月 | 发布含Radio 4490的7款RAN新品，主打能效（能耗降低25%） | 确立"能效优先"产品主线 |
| 2025年2月 | 发布AIR 3266等新品+RAN Connect开放式前传，能耗降30%、碳足迹减50% | 把自研Ericsson Silicon与可持续性绑定 |
| 2025年11月 | 发布基于Intel 4制程的新一代RAN Compute处理器（容量4倍、能效2倍） | 为AI推理备足基带算力底座 |
| 2026年1月 | AIR 3255（4.5GHz Massive MIMO）在NTT DOCOMO商用 | 首个头部运营商规模采用新一代可持续Massive MIMO |
| 2026年2月25日 | MWC 2026前夕发布十款AI就绪无线设备+神经加速器+AI RAN软件 | 正式亮出"AI下沉射频、不靠英伟达"的路线 |
| 2026年3月2—6日 | MWC 2026期间宣布与英特尔深化合作，推进AI原生6G | 锁定制程与通用算力供应链 |
| 2026年5月22日 | 与T-Mobile完成全球首次AI原生调度器5G-A现网大规模商用试验，频谱效率+约10% | 用现网数据为自研ASIC路线"盖章" |
这条时间线清晰地呈现了爱立信的打法节奏：先用能效和可持续性稳住硬件基本盘，再用自研硅芯把AI能力做进去，最后用头部运营商的现网数据完成商业验证。 不是一次性发布，而是层层递进的体系化布局。
爱立信反复强调的一个商业命题是：帮助CSP（通信服务提供商）从AI设备流量中获利。 这句话背后是整个行业对5G商业模式的焦虑——5G建网投入巨大，但ARPU（每用户平均收入）增长乏力，"流量涨、收入不涨"的剪刀差持续扩大。
爱立信给出的解法可以概括为"连接即差异"（differentiated connectivity）：
这套逻辑的关键，在于爱立信用ASIC证明了"加AI不等于加功耗"。如果AI-RAN必须靠堆GPU实现，运营商的OPEX会不降反升，商业模式难以闭环；而爱立信的专用芯片路线，让"AI赋能网络"具备了正的ROI（投资回报率）。
当然，爱立信这条路线并非没有隐忧：
爱立信在MWC 2026的发布与T-Mobile的现网验证，本质上是在争夺AI-RAN的"硅片定义权"。英伟达试图用GPU把基站变成AI服务器，爱立信则用自研ASIC把AI变成基站的一部分。前者代表"算力中心化"的思路，后者代表"算力边缘化、专用化"的思路。
从工程效率和运营商诉求看，爱立信的"AI下沉射频"路线在实时性、功耗、ROI三个维度上都具有说服力，T-Mobile的10%频谱效率提升是强有力的证据。但这场战争的终局未必是"非此即彼"——更可能的是通用GPU负责非实时的AI训练与编排，专用ASIC负责实时的射频侧推理，两条路线在RAN架构中分层共存。
无论终局如何，有一点已经清晰：未来基站的竞争力，越来越取决于它"芯"里装了多少AI。 这场没有硝烟的硅片之争，正在重塑全球通信设备产业链的格局——而爱立信，已经抢先一步把答案写进了射频端的硅晶圆里。
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。