概述

2026年上半年，AI-RAN（人工智能无线接入网）从概念验证全面进入商用部署阶段。以MWC 2026巴塞罗那为分水岭，全球通信设备商和运营商围绕AI-RAN形成了六大技术阵营：NVIDIA-Nokia GPU派、Ericsson自研芯片派、Samsung-SoftBank联盟派、Keysight-MediaTek测试验证派、中国ZTE务实演进派、以及SK Telecom运营商驱动派。AI-RAN联盟成员突破132家，全球AI-RAN市场规模已达30亿美元并预计以28.5%的年复合增长率在2035年达到370亿美元。T-Mobile与Ericsson在2026年5月完成全球首个AI原生调度器大规模商用试验，实现15%性能提升，标志着AI-RAN正式从实验室走向现网。

行业动态一览（2026年2月-5月）

深度分析

一、NVIDIA-Nokia联盟：10亿美元押注GPU原生AI-RAN

技术方案：NVIDIA与Nokia于2026年2月宣布战略合作，NVIDIA投资10亿美元（每股6.01美元）用于共建6G AI-RAN平台。核心产品为Aerial RAN Computer Pro（ARC-Pro），这是一款面向基站侧的GPU加速计算平台。Nokia的新一代anyRAN基站将全面采用NVIDIA CUDA架构，所有基带处理均在GPU上运行，实现通信计算与AI推理的完全融合。

核心技术原理：ARC-Pro基于NVIDIA的Grace Hopper超级芯片架构，将RAN基带处理（L1/L2/L3）全部卸载到GPU上执行。通过CUDA-X微服务架构，同一GPU可同时处理5G NR物理层运算和AI推理任务（如信道估计、干扰预测、负载均衡优化）。这种"通信+AI"共载模式消除了传统基站中通信处理板卡与AI加速卡之间的数据搬运开销。

应用场景与效果：T-Mobile已计划在2026年下半年启动ARC-Pro基站的现网试验。在实验室环境下，GPU原生AI-RAN可实现： - 动态频谱共享效率提升20-30% - 基站能耗在低负载时段降低40%（通过AI预测性休眠） - 网络切片资源分配延迟从秒级降至毫秒级

对从业者的价值：这条路线代表了AI-RAN的"激进变革派"——用通用GPU完全替代传统DSP/ASIC基带处理。对于设备商工程师，这意味着需要从传统的FPGA/DSP开发转向CUDA并行编程和AI模型部署；对于运营商网优工程师，需要理解GPU资源调度与无线资源调度的联合优化逻辑。

二、Ericsson自研芯片路线：不依赖GPU的AI-RAN

技术方案：Ericsson在MWC 2026前发布了完整的AI-RAN产品线，包括10款AI就绪无线电台（涵盖Massive MIMO、宏站、小站）、新型天线系统和AI RAN软件套件。最关键的是，Ericsson选择了自研定制化Silicon路线而非NVIDIA GPU——其AI-RAN处理能力内嵌于自研的SoC芯片中，通过专用AI加速器（Neural Processing Unit）执行推理任务。

核心技术原理：Ericsson的方案在传统基带SoC中集成了神经网络加速器（NNA），可执行卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）推理。AI RAN软件层提供三类功能： - AI原生调度器（AI-Native Scheduler）：用深度强化学习替代传统启发式调度算法，实时优化PRB分配、MCS选择和MIMO预编码 - AI链路自适应（AI Link Adaptation）：基于信道状态信息（CSI）的神经网络预测，替代传统的外环链路自适应（OLLA） - AI节能（AI Energy Saving）：通过流量模式识别实现符号级、通道级和载波级的多粒度节能

应用场景与效果：2026年5月12日，T-Mobile与Ericsson宣布在现网5G Advanced网络中完成AI原生调度器的大规模商用试验，结果显示上行吞吐量提升15%，下行用户面延迟降低12%。这是全球首个在商用网络中运行的AI-RAN调度器，覆盖T-Mobile的美国全国网络。

对从业者的价值：Ericsson路线的"温和演进"策略值得深入研究——不需要更换现有基站硬件，通过软件升级和逐步换装AI就绪无线电台即可获得AI增益。这对现网演进投资保护意义重大，也是大多数运营商更可能选择的路径。

三、Samsung-SoftBank联盟：LTM大模型赋能AI-RAN

技术方案：Samsung与SoftBank于2025年10月签署谅解备忘录，聚焦四大方向：6G技术研发、AI for RAN（用AI优化RAN）、AI and RAN（在RAN上运行AI工作负载）、以及大电信模型（Large Telecom Model, LTM）。合作目标是在7GHz频段开展6G试验，并验证AI-RAN的端到端能力。

核心技术原理：SoftBank提出的LTM概念最具前瞻性——构建一个专用于电信领域的大语言/多模态模型，能够理解网络拓扑、流量模式、故障特征等电信专有知识，并生成网络优化策略。与通用LLM不同，LTM需要： - 在数TB级别的电信数据（KPI日志、告警数据、配置参数）上预训练 - 融合3GPP协议知识图谱进行增强 - 支持多模态输入（时序KPI数据 + 网络拓扑图 + 告警文本）

应用场景与效果：在SoftBank的日本现网试验中，AI-RAN联合优化可实现： - 异构网络中小区间干扰协调（ICIC）效率提升25% - 基于流量预测的动态载波开关，节能15-20% - 手终端体验吞吐量（QoE）提升10-15%

对从业者的价值：LTM代表了AI-RAN的"大模型派"思路——不局限于局部优化（如调度器或功控），而是用大模型实现端到端的网络自治。这对于关注6G AI原生空口标准化的工程师尤为重要，3GPP Rel-19/20正在讨论将AI/ML作为空口物理层（PHY）的原生组件。

四、Keysight-MediaTek：AI-RAN测试验证突破

技术方案：Keysight与MediaTek在MWC 2026上展示了AI驱动的上行优化和模型生命周期管理（MLCM）工作原型。这是业界首个解决AI-RAN模型部署后"如何持续管理"难题的端到端方案。

核心技术原理：该原型解决了AI-RAN中的两个关键问题：

1. AI驱动上行优化：传统上行功控（TPC）和上行调度依赖固定参数表，MediaTek的方案用在线学习模型实时调整终端发射功率和基站调度权重，根据信道条件动态适配。这在小区边缘场景下尤为有效。

2. 模型生命周期管理（MLCM）：AI模型在基站部署后会面临"模型漂移"问题——训练时的数据分布与实际部署环境不匹配。Keysight的方案提供了一套完整的ML工作流：数据采集 → 模型训练 → 验证 → 部署 → 监控 → 重训练，形成闭环。关键创新是支持3GPP定义的AI/ML模型信令框架，允许终端和网络协商AI模型的版本和参数。

应用场景与效果：原型演示显示： - 上行边缘用户吞吐量提升20-35% - AI模型从训练到部署的全流程可追溯 - 支持模型热更新，无需基站重启

对从业者的价值：这是目前最被低估但实际最重要的方向。许多工程师关注AI-RAN的性能增益，但忽略了"AI模型如何在现网持续可靠运行"这个运维难题。Keysight-MediaTek的方案直接回应了3GPP Rel-18/19中AI/ML模型管理的标准化需求，为AI-RAN的规模化部署扫清了障碍。

五、ZTE AIR RAN：中国厂商的务实演进路线

技术方案：中兴通讯在MWC 2026上发布了AIR RAN白皮书和AIREngine智能节能方案。核心理念是"让AI像空气一样无处不在"（AI as Invisible as Air），强调在现有RAN基础设施上通过最小化改造实现AI能力引入。

核心技术原理：ZTE的AIR RAN采用"双层智能架构"： - 近实时层：基于基站内置的NodeEngine计算引擎，执行毫秒级AI推理（如信道估计增强、调度优化） - 非实时层：基于云端AI训练平台，执行分钟/小时级AI分析（如网络规划优化、故障预测）

关键创新是AIREngine——一张可插入现有基站的加速卡，即可将传统基站升级为AI原生基站。AIREngine支持4xTurbo增益： - Performance Turbo：通过AI信道估计和预测，提升频谱效率 - Energy Turbo：通过AI流量预测实现精细化节能，基站能耗降低20% - O&M Turbo：通过AI异常检测减少人工巡检 - Revenue Turbo：通过AI感知业务类型，实现差异化SLA保障

应用场景与效果：ZTE已与巴基斯坦Zong合作部署AI FDD Massive MIMO，并在多个现网中验证AIREngine节能效果： - 基站整站能耗降低20-25% - 单用户峰值速率提升15% - 重大故障预测准确率达92%

对从业者的价值：ZTE的路线对中国通信从业者最友好——不要求运营商进行大规模设备更换，通过插入一张AIREngine卡和软件升级即可获得AI增益。这种"渐进式AI化"思路在投资受限的市场环境中更具可行性。

六、SK Telecom：运营商主导的AI-RAN验证

技术方案：SK Telecom于2026年2月26日宣布成功开发AI-RAN下一代基站技术，并在现网完成验证。这是全球运营商中最早完成AI-RAN端到端现网演示的案例之一。

核心技术原理：SKT的AI-RAN方案聚焦于三个层面： - AI for RAN：用AI优化无线资源管理（调度、功控、切换参数） - AI and RAN：在基站计算资源上同时运行通信处理和AI推理工作负载 - AI on RAN：利用基站侧AI能力为终端用户提供边缘AI服务（如实时翻译、AR渲染）

SKT还开发了AI-RAN资源管理系统，能够动态分配基站侧的CPU/GPU资源在通信处理和AI推理之间的比例，实现"双负载"的智能调度。

应用场景与效果：在MWC 2026现场演示中： - AI-RAN基站同时处理5G通信和边缘AI推理，通信性能零损失 - 基站侧AI推理延迟低于10ms，满足实时应用需求 - 支持根据时段和业务需求动态调整AI/通信资源分配比

对从业者的价值：SKT的验证证明了一个关键论点：AI-RAN的"双负载"模式（通信+AI推理共存）在现网是可行的，通信性能不会因AI推理而受损。这为运营商开辟了新的收入模式——不仅卖连接，还卖边缘AI算力。

AI-RAN技术架构全景图

图表 1

图表 2

投资与关注建议

对设备商工程师

1. AI/ML技能转型刻不容缓：无论GPU路线还是自研SoC路线，未来3-5年基站软件开发将从传统C/C++ DSP编程转向PyTorch模型训练 + ONNX推理部署。建议重点学习3GPP TR 37.817（AI/ML for NR Air Interface）和TR 37.816（AI/ML for NG-RAN）中的标准化框架。
2. 关注3GPP Rel-19的AI/ML物理层标准：Rel-19正在定义AI/ML在物理层（CSI压缩、波束管理、定位）的标准化接口，这将决定未来AI-RAN设备的互操作性要求。

对运营商网优工程师

1. 从"参数调优"转向"模型运维"：AI-RAN部署后，网优工程师的核心工作将从调整无线参数（PCI、邻区、切换门限）转向管理AI模型（训练数据质量、模型版本、漂移检测）。
2. 重点关注T-Mobile-Ericsson的商用试验数据：这是全球首个大规模AI-RAN商用案例，其15%性能增益的实际达成条件和运维经验对国内运营商具有直接参考价值。

对投资者

1. AI-RAN市场确定性高：全球市场规模2025年为30亿美元，预计2035年达370亿美元（CAGR 28.5%）。确定性来自：5G-Advanced标准（Rel-18/19）已将AI/ML纳入必选特性，6G标准将AI作为原生设计。
2. 短期关注测试测量环节：Keysight-MediaTek的AI-RAN测试验证方案属于"卖铲子"的生意——在AI-RAN大规模部署前，所有设备商和运营商都需要先通过测试验证。测试测量市场的增长将先于AI-RAN设备市场。
3. 关注自研SoC vs GPU路线之争：Ericsson自研芯片和NVIDIA GPU两种路线的胜负将在2027-2028年见分晓。如果Ericsson路线被更多运营商采纳（因投资保护），传统芯片设计公司将受益；如果NVIDIA路线胜出，GPU供应链和CUDA生态公司将直接受益。

延伸阅读

• 3GPP TR 37.817: Study on Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) for NR Air Interface
• 3GPP TR 37.816: Study on Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) for NG-RAN
• AI-RAN Alliance官方白皮书（ai-ran.org）
• ZTE AIR RAN白皮书（MWC 2026发布）
• Nature Collections: Artificial Intelligence-Native Radio Access Networks

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