2026年6月11日，爱立信（Ericsson）正式商用发布 "AI in RAN" 软件订阅方案，明确以自研的 Ericsson Silicon（含可编程神经网络加速器）作为无线侧AI推理的硬件基座，而不依赖英伟达GPU。这是继2026年2月MWC前夕发布10款"AI就绪"无线设备组合之后，爱立信对其AI-RAN路线的又一次明确定锚。在英伟达斥资10亿美元入股诺基亚、GPU路线声势日隆的行业背景下，爱立信选择了"自研定制硅+软件订阅"的独立路径，与诺基亚—英伟达GPU阵营、三星的英特尔/AMD双线方案形成三足分立格局。首批AI in RAN功能已于2026年第二季度交付，在全球15个以上部署和试验中验证出最高20%下行增益与最高5倍定位精度。
理解爱立信这次"自研硅定锚"的意义，必须回到2025年第四季度那场震动行业的资本动作。
2025年10月28日，英伟达（NVIDIA）与诺基亚（Nokia）宣布达成战略合作，英伟达以每股6.01美元、合计10亿美元的战略投资入股诺基亚。这不是一笔普通的财务投资——其核心条款是：诺基亚将把基于英伟达技术的商用级AI-RAN产品纳入自身RAN产品组合，使诺基亚的无线网络能够运行在英伟达的加速计算平台上。
诺基亚CEO Justin Hotard 当时明确表示，双方将在T-Mobile的网络中首次部署AI-RAN，并称此举"有望确保美国重夺通信领导力"。英伟达CEO黄仁勋则将其定义为"AI数据中心进入每个人的口袋"。一句话，诺基亚选择了拥抱英伟达GPU生态的AI-RAN路线。
这一动作直接把一个问题摆到了行业老大爱立信面前：当二号选手诺基亚带着英伟达的算力军火入局，AI-RAN的推理硬件到底该用什么——是跟风英伟达的GPU，还是坚持自研？
这是一个关乎未来十年设备商竞争格局的芯片路线抉择。爱立信的回答，在2026年2月的巴塞罗那给出了第一份答卷，并在6月用"AI in RAN"软件完成了闭环。
2026年2月17日（MWC 2026开幕前夕），爱立信发布了一套完整的"AI就绪"RAN产品组合，核心不是某一款单一设备，而是一颗芯片——Ericsson Silicon。
值得注意的是爱立信在官方新闻稿中的措辞：新组合包含"AI就绪无线设备与内含神经网络加速器的Ericsson Silicon，用以提升Massive MIMO无线中的AI推理能力"。这些神经网络加速器被定义为可编程矩阵核（programmable matrix cores）——也就是说，爱立信没有选择在基站里塞入英伟达通用GPU，而是在自家自研SoC内部集成了专用的AI推理加速单元。
围绕这颗自研硅，爱立信同时发布了10款下一代无线设备，构成完整的硬件底座：
| 产品类别 | 代表型号 | 关键特征 |
|---|---|---|
| 高功率FDD Massive MIMO | AIR 3286、AIR 3211 | 强化上行，面向AI/AR用例 |
| 8接收远程无线 | Radio 4891、Radio 4458 | 上行能力扩展，支撑多用户AI终端 |
| TDD Massive MIMO | 新一代型号 | 最高600MHz瞬时带宽、256天线阵元 |
| 高功率三频无线 | 新一代型号 | 面向网络整合与RAN共享 |
这套硬件的卖点在于：AI推理被前移到无线侧（靠近天线/基带）执行，而非回传到中心化的GPU资源池。这带来两个直接收益——一是超低时延（后续6月软件明确做到微秒级推理），二是不新增独立硬件投资（AI能力内嵌于已有的radio与基带之中）。
业界对此路线的判断非常直白。IEEE旗下ComSoc的技术博客以"Ericsson goes with custom silicon (rather than Nvidia GPUs) for AI RAN"（爱立信用定制硅而非英伟达GPU做AI-RAN）为题进行了分析；5G Store的解读标题更为锋利——"Ericsson Charts Its Own Path to AI-RAN - No Nvidia Required"（爱立信为AI-RAN另辟蹊径——无需英伟达）。
一句话，爱立信用硬件发布向行业亮明了态度：AI-RAN的推理底座，我自研。
如果说2月的硬件发布是"亮剑"，那么6月11日的"AI in RAN"软件发布则是"出鞘"——爱立信用一套软件订阅，把自研硅的AI能力正式变成可商用的产品。
爱立信网络战略与产品管理负责人 Mårten Lerner 在发布中定调："爱立信正重新定义移动网络的可能性……借助AI in RAN软件，我们正朝着AI原生网络迈出重要一步，与我们在2月发布的AI就绪无线设备形成呼应。"
这套方案最值得关注的商业设计是：它是一款软件订阅产品，运营商无需额外采购硬件即可获得AI能力。其技术底座正是前述的Ericsson Silicon——"该方案使用Ericsson Silicon在无线侧进行节能的AI推理，并依托最新一代RAN Compute技术"。RCR Wireless的报道进一步点明，这些AI模型被设计运行在基带和无线内部的受限边缘硬件上。
更重要的是，爱立信一并公布了已验证的性能数据（基于全球15个以上的部署与试验）：
| 性能指标 | 增益幅度 |
|---|---|
| 下行吞吐量 | 最高 +20% |
| 频谱效率 | 最高 +10% |
| 可承载高流量用户数 | 最高 2倍 |
| 覆盖预测准确率 | 90%–95% |
| 用户定位精度 | 最高 5倍提升 |
功能层面，首批AI in RAN能力（2026年Q2交付）包括：AI原生调度器（链路自适应）、AI驱动的宏定位、AI波束管理、AI多层协调、性能管理事件模式文件，以及面向AI in RAN的增强可观测性等。
兼容性上，AI in RAN同时支持专用硬件（purpose-built）与Cloud RAN两种部署形态，并可跨Ericsson 5G Advanced网络运行；Cloud RAN的可移植性还允许AI能力运行在合作伙伴平台上。
运营商侧的背书同样关键。日本软银（SoftBank Corp.）高级副总裁兼CNO Teruyuki Oya 公开表示，该软件将帮助把AI创新转化为实际运营价值。爱立信印度董事总经理 Nitin Bansal 则强调，运营商在AI时代需要"高性能、安全且高效"的网络，AI in RAN正是为此而生。
爱立信这一连串动作的真正价值，要放到整个AI-RAN芯片路线的横向对比中才能看清。当下主流设备商在AI-RAN推理硬件上的选择，已经清晰地分化为三条路线：
路线一：爱立信——自研定制硅（Ericsson Silicon） 坚持将AI推理能力内嵌于自研SoC（含神经网络加速器/可编程矩阵核），以"硬件内嵌+软件订阅"的方式交付，强调低时延、低功耗、零额外硬件投资。代表动作：2026年2月10款AI就绪无线、6月AI in RAN软件。
路线二：诺基亚——英伟达GPU生态 以2025年10月英伟达10亿美元战略投资为标志，将商用级AI-RAN产品纳入产品线，依托英伟达Aerial CUDA加速RAN库（已开源并加入Linux基金会）与GPU算力。代表动作：T-Mobile首次部署。
路线三：三星——英特尔+AMD双线 走vRAN通用处理器路线，同时引入英特尔与AMD的计算平台承载AI-RAN负载，以多供应商通用硅换取灵活性。
graph TD
A[AI-RAN 推理硬件路线之争] --> B[路线一: 自研定制硅]
A --> C[路线二: 英伟达GPU生态]
A --> D[路线三: 英特尔/AMD通用硅]
B --> B1[爱立信 Ericsson Silicon]
B1 --> B2[含神经网络加速器<br/>可编程矩阵核]
B1 --> B3[硬件内嵌 + AI in RAN 软件订阅]
B1 --> B4[优势: 低时延/低功耗/零额外硬件]
C --> C1[诺基亚 + 英伟达]
C1 --> C2[10亿美元战略投资 2025.10]
C1 --> C3[Aerial CUDA加速库/开源]
C1 --> C4[部署: T-Mobile]
D --> D1[三星 vRAN]
D1 --> D2[英特尔 + AMD 双线]
D1 --> D3[多供应商通用硅/灵活性]
这三条路线的本质差异在于AI推理算力的"位置"与"归属"：爱立信把算力牢牢锁在自研硅里，诺基亚把算力外包给英伟达GPU，三星则分散给x86通用阵营。这不是单纯的技术偏好，而是设备商对利润分配权、生态主导权、供应链自主权的争夺。
爱立信这一决策的涟漪效应，将沿着产业链向上、向下、向侧三个方向传导。
对上游——芯片代工与IP授权格局。 Ericsson Silicon的持续迭代意味着爱立信将继续锁定先进制程的代工产能，并对神经网络加速器所需的IP（如矩阵运算单元、AI编译器工具链）保持自研投入。这与诺基亚路线形成鲜明反差：诺基亚把算力需求转嫁给英伟达（最终流向台积电为英伟达代工），而爱立信的算力需求则留在自家芯片设计里。对代工厂和EDA/IP供应商而言，爱立信是稳定的自研大客户，这一身份在AI-RAN时代反而被强化。
对中游——设备商竞争的"成本曲线"分化。 自研硅的短期成本高（研发摊销重），但一旦规模放量，边际成本极低，且能把AI能力作为软件订阅持续变现——这正是6月"AI in RAN"软件订阅模式的商业逻辑所在。相比之下，采用英伟达GPU的诺基亚需要持续向英伟达支付算力溢价，长期BOM成本存在刚性。爱立信的赌注是：当AI-RAN规模铺开时，自研硅的单位推理成本将低于外购GPU。这一点在下行增益20%、用户承载翻倍的数据支撑下，会逐步转化为对运营商的TCO吸引力。
对下游——运营商采购的"路线绑定"焦虑。 运营商此刻面临一个微妙的抉择：选爱立信，意味着把AI能力绑死在爱立信的硅与软件生态内（虽无额外硬件，但软件订阅形成长期依赖）；选诺基亚—英伟达，意味着引入GPU生态的开放性，但也接受英伟达的算力定价权。这也是为什么软银等运营商在公开表态中谨慎措辞——它们既想要AI增益，又不愿过早被某一芯片阵营锁定。爱立信"软件订阅、不增硬件"的包装，某种程度上正是为了降低运营商的路线绑定心理门槛。
对英伟达生态——"渗透速率"的现实检验。 21ic电子网等分析指出，短期英伟达难以颠覆华为、爱立信等头部企业的市场地位，但将在AI-RAN蓝海中逐步占据主导。爱立信这次明确"no Nvidia required"，等于用行业第一的身体力行告诉市场：通用GPU并非AI-RAN的唯一解。这会放缓英伟达在传统RAN市场的渗透速率，迫使其将重心转向那些从零起步、更愿意采用GPU参考设计的"绿地"运营商。
| 时间 | 事件 | 主体与关键参数 |
|---|---|---|
| 2025.10.28 | 英伟达10亿美元战略投资诺基亚 | 每股6.01美元；商用级AI-RAN纳入诺基亚组合；瞄准T-Mobile首部署 |
| 2026.02.17 | 爱立信发布AI就绪RAN产品组合 | 10款新无线；Ericsson Silicon含神经网络加速器；TDD MM最高600MHz带宽/256阵元 |
| 2026.02 | 业界解读爱立信路线 | "custom silicon rather than Nvidia GPUs"；"No Nvidia Required" |
| 2026.Q2 | AI in RAN首批功能交付 | 软件订阅；无需额外硬件；微秒级推理 |
| 2026.06.11 | AI in RAN正式商用发布 | 下行+20%、频谱效率+10%、用户2x、定位5x；15+部署试验；软银背书 |
爱立信2026年这一连串动作的内核，远远超出"发布了几款新产品"的范畴。它本质上是全球第一大移动设备商对AI-RAN时代芯片路线的公开投票：在英伟达GPU声势最盛、诺基亚带着10亿美元入局的关键节点，爱立信用Ericsson Silicon的神经网络加速器和"AI in RAN"软件订阅，为行业留下了第三种可能——自研定制硅 + 软件订阅变现。
这条路线的底气来自三层：一是Ericsson Silicon多年积累的自研设计能力；二是"硬件内嵌、零额外投资"对运营商的低门槛吸引力；三是已验证的性能数据（20%下行、5倍定位精度）。其挑战同样清晰：自研硅的迭代速度能否追上AI模型演进的节奏，软件订阅模式能否被运营商广泛接受，以及Cloud RAN伙伴平台上AI能力的真实可移植性。
无论结局如何，2026年6月已经确立了一个事实：AI-RAN的推理底座，不是英伟达GPU的独角戏。爱立信的自研硅、诺基亚的GPU、三星的通用硅，三足分立的格局，将共同定义未来五年无线网络"智能化"的成本曲线与权力分配。对运营商而言，真正需要回答的问题已经从"要不要AI-RAN"变成了"把AI推理算力放在谁的硅里"——这个选择，比任何一次基站集采都更深远。
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。
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