2026年第一季度，AI-RAN从概念验证阶段正式迈入规模商用前夕。MWC Barcelona 2026成为这一转型的标志性节点：NVIDIA宣布向Nokia注资10亿美元共建6G AI-RAN平台ARC-Pro，Ericsson则以自研定制芯片路线绕开GPU依赖推出AI-RAN产品线，SoftBank与Ericsson联合演示了基于AI-RAN的Physical AI应用，AT&T在现网上完成首个AI原生链路适配通话。AI-RAN市场从2024年的29.6亿美元起步，预计2035年将达到371.9亿美元（CAGR约26%）。本文从技术架构、产业生态、标准进展和商业落地四个维度，深度剖析当前AI-RAN领域的最新格局与关键技术突破。
| 时间 | 事件 | 涉及方 | 意义 |
|---|---|---|---|
| 2026.02 | NVIDIA向Nokia注资10亿美元，共建ARC-Pro AI-RAN平台 | NVIDIA、Nokia | 全球最大AI-RAN单笔投资，面向6G原生AI架构 |
| 2026.02 | Ericsson发布AI-Ready无线产品线，采用自研定制芯片 | Ericsson | 打破GPU依赖，开辟AI-RAN第二条技术路线 |
| 2026.02 | AI-RAN Alliance在MWC展示33项多成员联合演示 | AI-RAN联盟 | 产业协同进入实战阶段 |
| 2026.02 | SoftBank与Ericsson演示Physical AI with AI-RAN | SoftBank、Ericsson | 首次验证AI-RAN支撑边缘物理AI的可行性 |
| 2026.02 | Capgemini与德国电信共建开放智能RAN自动化平台 | Capgemini、DT | O-RAN SMO/RIC走向运营商级商用 |
| 2026.02 | Rakuten Mobile获得TM Forum全球首个RAN自主L4验证 | Rakuten | AI-RAN能源优化达到L4自治等级 |
| 2026.03 | AT&T与Ericsson完成现网AI原生链路适配 | AT&T、Ericsson、Intel | Cloud RAN上首次跑通AI原生调度 |
| 2026.03 | Nokia与Orange联合推进AI-RAN创新（NVIDIA平台） | Nokia、Orange、NVIDIA | 欧洲运营商加速AI-RAN验证 |
| 2026.04 | Rakuten Symphony启动七国Open RAN试验 | Rakuten | AI-RAN理念向全球南方市场输出 |
| 2026.05 | Rakuten Mobile与KDDI获NEDO项目，推进AI RAN研发 | Rakuten、KDDI | 日本国家级AI-RAN研究项目启动 |
方案名称：ARC-Pro（Aerial RAN Computer Pro）AI-RAN平台
核心技术原理：ARC-Pro基于NVIDIA Grace Hopper超算架构，将5G/6G RAN基带处理与AI推理工作负载融合在同一GPU加速平台上。其核心理念是"RAN+AI共址计算"——基站侧的GPU既处理Layer 1/2 RAN协议栈，又同时运行AI模型推理（如Beam预测、信道估计增强、边缘AI应用）。NVIDIA投入10亿美元获取Nokia股权（每股6.01美元），双方共同开发从5G-Advanced平滑演进到6G的AI原生RAN产品。
应用场景与效果： - T-Mobile美国已启动ARC-Pro现网试验（2026年），验证GPU加速RAN的性能与经济性 - Nokia完成GPU加速RAN功能测试，覆盖T-Mobile、Indosat（印尼）、SoftBank多个运营商场景 - 预计可将基站侧计算资源利用率提升40%以上（RAN空闲时AI推理可充分利用GPU算力） - 目标TCO降低：通过RAN与AI算力共享，减少基站侧额外部署AI服务器的需求
对从业者的价值：这条路线代表"通用GPU平台统一RAN+AI"的愿景。理解Grace Hopper架构在实时信号处理中的应用、GPU上RAN L1加速的技术挑战（严格时延约束），是把握AI-RAN技术方向的关键。
方案名称：Ericsson AI-Ready Radio产品线 + AI RAN Software
核心技术原理：与NVIDIA路线截然不同，Ericsson在MWC 2026前发布的新一代AI-RAN产品，基于自研定制化Silicon（Custom SoC），而非通用GPU。其核心逻辑是：RAN的实时性要求（微秒级调度、毫秒级HARQ反馈）对通用GPU构成天然挑战，专用芯片在功耗、时延和成本上更具优势。Ericsson的AI原生调度器（AI-native Link Adaptation）直接运行在Intel Xeon 6 SoC上，利用AI模型替代传统基于规则的链路适配算法。
应用场景与效果： - AT&T Cloud RAN现网试验中，AI原生链路适配在Intel Xeon 6 SoC上首次成功完成通话 - 试验表明AI模型能够捕捉传统启发式算法无法感知的信道模式，实现更精准的MCS选择 - Ericsson声称其AI-Ready Radio可实现最高43%的能耗降低（与2019年基线对比） - 新一代Massive MIMO Radio（如AIR 3268）内置AI处理能力，支持预测性维护和自优化
对从业者的价值：这条路线证明了AI-RAN并非只有GPU一条路。对于关注嵌入式AI、边缘推理优化的工程师来说，理解如何在通信专用SoC上部署轻量级AI模型（如量化、剪枝后的Transformer模型）是极具价值的技能方向。
方案名称：AITRAS（融合AI-RAN解决方案）
核心技术原理：AITRAS是SoftBank于2024年11月发布的全球首个NVIDIA加速AI-RAN商用方案，基于NVIDIA Aerial SDK构建。其架构在基站侧部署NVIDIA GPU，同时承载5G RAN处理和AI推理工作负载。SoftBank已在NVIDIA圣克拉拉总部部署了AITRAS边缘节点，用于验证边缘AI应用的可行性。2026年计划正式商用发布。
应用场景与效果： - SoftBank定位从电信运营商转型为"AI基础设施提供商"（Telco AI Cloud战略） - AITRAS允许基站在流量低谷时将GPU算力释放给第三方AI应用（如机器人导航、自动驾驶推理） - SoftBank与Ericsson联合演示Physical AI：利用AI-RAN的MEC平台为远程机器人提供低时延（<10ms）实时AI推理 - 首个将"RAN as AI Revenue"理念付诸实践的运营商案例
对从业者的价值：AITRAS模式是运营商从"管道"到"AI算力服务商"转型的教科书案例。理解运营商如何通过AI-RAN创造新的商业模型——将基站变成边缘AI算力节点——对战略规划和产品经理尤其重要。
方案名称：O-RAN Non-RT RIC（rApps）与Near-RT RIC（xApps）平台
核心技术原理：O-RAN架构中的RAN智能控制器（RIC）是AI-RAN在开放架构下的核心组件。Non-RT RIC运行rApps（非实时应用，>1秒响应），负责网络级策略优化、ML模型训练和下发；Near-RT RIC运行xApps（近实时应用，10ms-1秒响应），负责小区级资源调度、负载均衡和干扰管理。2026年商用部署中，运营商通常同时运行5-15个xApps。
应用场景与效果： - Capgemini与德国电信共建的开放平台：统一SMO（Service Management and Orchestration）+ Non-RT RIC，实现多厂商RAN的智能编排 - Rakuten Mobile全国网部署AI驱动的RIC平台，获得TM Forum全球首个RAN能源优化L4自治验证 - Rakuten Symphony向全球七大国家输出Open RAN+RIC试验方案（2026年5月-2029年3月） - LLM-xApp研究：将大语言模型赋能的Agent引入RIC，实现自然语言驱动的网络管理
对从业者的价值：O-RAN RIC是当前AI-RAN最成熟的落地路径。掌握rApps/xApps开发（A1/O1/E2接口）、理解SMO与RIC的交互流程，是2026年通信行业AI领域最具市场价值的技能之一。
方案名称：3GPP Rel-18 AI/ML for NR Air Interface
核心技术原理：3GPP Release 18（5G-Advanced首个版本）是AI/ML首次被正式引入RAN标准的里程碑。核心方向包括三个：(1) CSI反馈增强——用AI模型压缩和预测CSI反馈，减少上行开销并提升精度；(2) 波束管理——AI辅助的Beam预测，减少参考信号开销；(3) 定位精度提升——AI辅助的定位算法优化。Release 18定义了AI/ML生命周期管理（LCM）框架，涵盖模型训练、验证、部署和更新的完整流程。
应用场景与效果： - T-Mobile与Ericsson在现网上测试AI原生RAN调度器，验证Rel-18框架下的AI模型部署可行性 - InterDigital完成实时AI-CSI反馈实验，在Open RAN平台上验证AI压缩CSI的增益 - Rel-18为Rel-19/20进一步扩展AI/ML范围（如AI原生PHY层设计）奠定基础 - 标准化确保AI模型在不同厂商设备间的互操作性——这是AI-RAN规模商用的前提
对从业者的价值：理解3GPP如何在标准化框架中嵌入AI/ML能力，把握Rel-18到Rel-20的演进路线，是网络规划工程师和标准研究人员必须跟进的方向。特别是AI/ML LCM框架——模型的在线更新和版本管理将成为未来网络运维的核心流程。
方案名称：AI驱动的RAN能耗优化（Multi-vendor方案）
核心技术原理：RAN占电信网络总能耗的70%以上。AI-RAN的节能方案分三个层次：(1) 符号/信道级关断——AI模型预测流量模式，在毫秒级决策哪些时频资源可以关闭；(2) 小区级休眠——基于流量预测的智能载波关断和小区休眠；(3) 站点级优化——AI驱动的多小区协同节能，避免"乒乓效应"。Rakuten的L4自治验证表明，AI可以在无人干预下持续优化能耗。
应用场景与效果： - Ericsson AI-Ready Radio声称最高43%能耗降低（vs 2019基线） - Nokia与Orange联合试验中，AI-RAN架构在保持性能的同时显著降低功耗 - VIAVI与NVIDIA合作验证：AI驱动的频谱效率优化和能耗优化可以同时实现，不构成trade-off - Rakuten获得TM Forum L4验证——AI自动执行RAN能耗优化决策，无需人工审批
对从业者的价值：ESG（环境、社会、治理）已成为电信行业硬约束。掌握AI节能算法、理解如何将ML模型嵌入基站节能控制环路，是网络优化工程师的职业升级方向。
方案名称：Network-enabled Physical AI with AI-RAN
核心技术原理：Physical AI是指将AI能力嵌入物理世界中的机器人、无人机、自动驾驶车辆等实体。SoftBank与Ericsson在MWC 2026的联合演示中，首次验证了AI-RAN架构如何支撑Physical AI：AI-RAN基站的MEC平台提供低时延（<10ms）、高可靠性的AI推理服务，使远程机器人能够实时响应环境变化。这实质上是将AI-RAN的"RAN+AI共址计算"能力从网络优化扩展到第三方物理AI应用。
应用场景与效果： - 远程机器人操控：AI-RAN边缘节点实时处理视觉和传感器数据，下发控制指令 - 工业自动化：工厂内5G专网+AI-RAN支撑柔性产线 - 自动驾驶：AI-RAN基站成为路侧AI算力单元，为车辆提供感知增强 - SoftBank已将该演示从实验室推向概念验证（PoC）阶段
对从业者的价值：Physical AI是AI-RAN创造新收入的杀手级应用场景。理解MEC平台如何与AI-RAN协同、如何设计满足工业实时性要求的边缘AI推理服务，是从业者需要关注的前沿方向。
图表 1
图表 2
市场规模： - 2024年全球AI-RAN市场规模约29.6亿美元 - 2025年达到30.8亿美元 - 2035年预计达到371.9亿美元（CAGR约26%） - 软件定义AI-RAN子市场增长更快，CAGR超过30%
六条投资/关注主线：
| 方向 | 代表标的/关注点 | 阶段判断 |
|---|---|---|
| GPU加速AI-RAN平台 | NVIDIA（ARC-Pro）、Nokia | 商用前夜（2026H2-2027） |
| 自研芯片AI-RAN | Ericsson（AI-Ready Radio） | 现网验证阶段 |
| O-RAN RIC生态 | Capgemini、Rakuten Symphony | 早期商用（L4自治已验证） |
| AI-RAN空口标准 | 3GPP Rel-18/19/20 | 标准冻结，设备导入中 |
| 边缘AI算力服务 | SoftBank Telco AI Cloud | 概念验证，商业模型探索 |
| AI节能与ESG | 各厂商通用需求 | 快速渗透期 |
技术路线分化是确定性趋势：GPU加速路线（NVIDIA）与定制芯片路线（Ericsson）将长期并存，理解两条路线的技术权衡（灵活性 vs 实时性/功耗）比选边站队更重要。
O-RAN RIC是当下最实用的切入点：相比AI-RAN全面愿景，RIC平台的rApps/xApps开发门槛更低、落地场景更明确。Capgemini与德国电信的合作表明，运营商对SMO+RIC平台的需求已经从试验走向采购。
AI/ML生命周期管理（LCM）是被低估的技能：3GPP Rel-18定义了AI模型从训练到部署的完整框架。未来网络工程师不仅要懂通信协议，还要掌握MLOps——模型的版本管理、在线更新、性能监控将成为日常运维工作。
Physical AI是AI-RAN商业化的关键验证场景：SoftBank与Ericsson的演示表明，AI-RAN的真正商业价值可能不在于优化网络本身（运营商内部效率），而在于将基站变成边缘AI算力节点（对外输出服务）。关注"RAN-for-AI"商业模式进展的优先级应当高于"AI-for-RAN"。
Rakuten的L4自治验证是行业里程碑：TM Forum首次为RAN能源优化颁发L4自治验证，意味着AI-RAN已经从"辅助决策"进化到"自主执行"。这对网络运维团队的组织架构将产生深远影响。
延伸阅读： - NVIDIA AI-RAN Goes Live: developer.nvidia.com/blog/ai-ran-goes-live - Ericsson AI RAN产品线: ericsson.com/en/ai/ran - AI-RAN Alliance: ai-ran.org - 3GPP Rel-18 AI/ML Overview: comsoc.org/publications/ctn/overview-ai-3gpps-ran-release-18 - O-RAN Whitepaper 2026: rimedolabs.com/blog/the-oran-whitepaper-2026 - SoftBank AITRAS: softbank.jp/en/corp/news/press/sbkk/2024/20241113_06 - Nokia ARC-Pro: nokia.com/newsroom/nokia-accelerates-ai-ran-momentum
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