2026年是AI-RAN（人工智能赋能无线接入网）从概念验证迈向规模商用的关键转折年。AI-RAN联盟成员已突破132家，MWC 2026成为行业分水岭——Nokia押注NVIDIA GPU全栈方案获10亿美元战略投资，Ericsson选择自研芯片走独立路线，SoftBank的AITRAS方案计划年内投入商用网络，T-Mobile与Ericsson在5G Advanced现网上实现AI原生调度器首次大规模部署，华为推出Agentic MBB重新定义智能网络范式，中兴AIR RAN以"务实路线"获得Omdia认可。全球AI-RAN市场规模2025年约30亿美元，预计以28.5%的复合年增长率在2035年达到370亿美元。本文深度拆解六大技术路线、核心架构与产业格局。
| 时间 | 事件 | 意义 |
|---|---|---|
| 2026年5月12日 | T-Mobile与Ericsson在5G Advanced现网完成AI原生调度器大规模商用验证，吞吐量提升近10%，部分场景提升15% | 全球首次AI-RAN商用现网规模部署 |
| 2026年4月 | Nokia与Orange联合NVIDIA启动AI-RAN协同创新，聚焦网络性能、能效和边缘AI | 欧洲运营商AI-RAN布局加速 |
| 2026年4月 | Ericsson发布"AI in RAN: The inference tsunami is here"技术博客，阐述AI推理在RAN中的规模化部署路径 | AI推理从云端下沉到基站已成趋势 |
| 2026年3月 MWC | AI-RAN联盟宣布成员突破132家，展示33个创新Demo，发布三项行业规范 | 产业生态进入快速扩展期 |
| 2026年3月 MWC | NVIDIA联合全球电信运营商承诺在开放安全的AI原生平台上构建6G | 6G与AI-RAN深度融合路线确立 |
| 2026年3月 MWC | MSI展示基于NVIDIA AI Aerial的可扩展AI-vRAN方案，支持动态GPU分配 | 硬件厂商加速AI-RAN平台化 |
| 2026年3月 MWC | Keysight、Samsung、NVIDIA联合发布端到端AI-RAN验证工作流 | 测试认证体系开始成型 |
| 2026年3月 MWC | 华为发布Agentic MBB、5G-A MBH架构和Agentic通信网络三大方案 | 中国厂商提出智能网络新范式 |
| 2026年3月 | 三星与Ericsson、Intel分别展示AI-RAN/vRAN里程碑 | 芯片多元化路线并行推进 |
| 2026年2月 | SoftBank与Ericsson实现AITRAS编排器与EIAP互通 | 日本运营商AI-RAN商用前最后拼图 |
| 2026年2月 | Ericsson发布AI-ready无线产品组合，集成AI波束赋形和AI定位 | 传统设备商全面拥抱AI-RAN |
| 2025年10月 | NVIDIA对Nokia投资10亿美元推进AI-RAN，T-Mobile计划2026年Q4试验 | GPU路线获最大单笔投资 |
技术方案：Ericsson选择了与NVIDIA GPU路线截然不同的方案——基于自研定制化ASIC芯片，将AI/ML能力直接嵌入基站处理器。其核心产品是AI-native Scheduler with Link Adaptation（AI原生调度器与链路自适应），利用深度学习模型替代传统基于规则的调度算法，实时优化无线资源分配。
核心技术原理：传统RAN调度器依赖预先设定的规则和阈值进行链路自适应，例如MCS（调制编码方案）选择、MIMO层数配置等。Ericsson的AI调度器通过实时采集CSI（信道状态信息）、终端能力、业务QoS需求等多维特征，使用训练好的神经网络模型在毫秒级时间尺度上做出调度决策。模型在基站本地推理，无需回传到云端，满足RAN对时延的严苛要求。
应用效果：2026年5月，T-Mobile与Ericsson在美国多个市场的5G Advanced现网完成了该方案的大规模验证。结果显示，网络整体频谱效率提升近10%，在特定高负载场景下吞吐量增益达15%。这标志着AI-RAN首次从实验室Demo走向商用现网规模部署。Ericsson计划在2026年Q3将AI原生调度器正式商用。
对读者的价值：Ericsson的路线证明了AI-RAN不一定非要依赖昂贵的GPU。对于现有Ericsson设备用户（全球大量运营商），通过软件升级即可获得AI增益，部署门槛和成本远低于GPU方案。这为运营商提供了一条"渐进式"AI-RAN演进路径。
技术方案：Nokia选择全面押注NVIDIA GPU平台，在其anyRAN架构基础上，推出基于NVIDIA GPU的AI-RAN基站。该方案将所有RAN层（L1/L2/L3）的处理全部在GPU上运行，同时GPU还可并行执行AI推理和边缘计算任务。
核心技术原理：Nokia的AI-RAN基站采用NVIDIA的GH200 Grace Hopper超级芯片或新一代RAN专用GPU。关键创新在于统一计算架构——同一个GPU既处理5G RAN的物理层基带信号（如LDPC编解码、FFT/IFFT），又运行AI模型（如波束预测、流量预测），还能承载边缘AI应用（如视频分析、LLM推理）。这种"一石三鸟"的架构是GPU路线的核心卖点。
应用场景与进展： - T-Mobile：计划2026年Q4启动Nokia AI-RAN基站外场试验，2027年推出商用系统。T-Mobile已在AI-RAN创新中心完成早期验证。 - Orange：2026年4月启动与Nokia、NVIDIA的三方协同创新，聚焦AI-RAN在能效优化、网络性能提升和边缘AI推理三大场景的评估。 - Elisa（芬兰）：参与Nokia AI-RAN早期商用部署。
对读者的价值：NVIDIA的10亿美元投资赋予AI-RAN前所未有的产业可信度。但GPU路线的BOM成本和功耗仍存疑，尤其对发展中国家运营商而言。Nokia预计2027年才能商用，时间上落后于Ericsson。然而，GPU路线的长期优势在于可编程性和多功能性——基站不只是一个信号转发器，而是边缘AI计算平台。
技术方案：SoftBank于2024年底启动AITRAS（AI-RAN融合解决方案）的开发，基于NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片，将电信级RAN与AI计算能力融合在同一平台上。AITRAS的核心理念是"基站即AI基础设施"。
核心技术原理：AITRAS架构将基站GPU资源分为三个功能域： 1. RAN处理域：运行5G RAN协议栈，支持Massive MIMO（已验证16层MU-MIMO） 2. AI推理域：运行RAN优化模型（波束赋形、功控、调度） 3. 边缘AI应用域：运行第三方AI应用，面向垂直行业提供边缘算力
关键突破在于SoftBank于2025年10月实现的"纯软件Massive MIMO"——在GPU上通过纯软件实现全部基带信号处理，无需专用硬件加速器。这打破了"基站必须用专用芯片"的传统认知。
商用计划：SoftBank计划从2026年起将AI-RAN架构引入商用网络。2026年2月，SoftBank与Ericsson实现AITRAS编排器与Ericsson Intelligent Automation Platform（EIAP）的互通，标志着跨厂商AI-RAN编排的关键里程碑。此外，SoftBank已在NVIDIA圣塔克拉拉总部部署AITRAS边缘AI-RAN解决方案，验证了国际部署可行性。2026年3月，SoftBank与三菱重工合作，将AI-RAN网络架构用于工业场景。
对读者的价值：SoftBank的AITRAS是运营商自研AI-RAN的全球标杆。其"纯软件Massive MIMO"证明GPU方案的技术可行性，而AITRAS编排器与Ericsson EIAP的互通则展示了多厂商AI-RAN生态的可能性。对国内运营商而言，SoftBank的实践提供了从概念到落地的完整参考。
技术方案：在MWC 2026上，华为发布Agentic MBB（Agent化移动宽带），提出从"AI辅助网络"到"Agent驱动网络"的范式跃迁。其核心是构建面向服务的、自驱动的智能网络，使网络能够自主感知、决策和执行。
核心技术原理：Agentic MBB的架构包含三层智能： 1. 服务智能层：基于多Agent协作，实现端到端服务体验管理。每个Agent负责特定领域（覆盖、容量、体验、能效），通过Agent间协作实现全局优化。 2. 网络智能层：将AI嵌入RAN的每个环节，包括AI波束赋形、AI功控、AI调度、AI移动性管理等。华为的"服务智能"理念强调从KPI优化转向用户体验优化。 3. 基础设施智能层：5G-A MBH（移动回传）架构提供智能传输基础，支持Agentic网络对回传带宽和时延的动态调度。
华为还发布了Agentic通信网络概念，提出三大核心能力：自主网络运营、智能服务编排和Agent间协同。中国移动河南公司已与华为联合建设"无线智能RAN园区"，验证了多Agent协作的无线网络智能化方案。
对读者的价值：华为的Agentic MBB将AI-RAN的概念提升到"Agent化网络"的高度。与西方厂商聚焦单点AI优化不同，华为强调系统级智能——多个AI Agent协同工作，实现网络的全局自主优化。这对理解6G时代"AI原生网络"的终极形态具有重要参考价值。同时，华为与运营商联合建设的智能RAN园区，为AI-RAN的商用化提供了中国经验。
技术方案：中兴通讯提出AIR RAN（AI-Reshaped RAN），采用"双脑智能"架构——在现有RAN基础设施上叠加AI能力，而非推倒重来。Omdia的分析报告认为，中兴的路线"务实且经济"。
核心技术原理：AIR RAN的"双脑"指： 1. RAN脑：传统RAN协议栈，负责基带处理和协议功能，保持稳定性 2. AI脑：AI推理引擎，负责智能优化（调度、波束管理、节能、故障预测）
两个"脑"通过标准化接口交互，AI脑可以逐步"接管"RAN脑中的优化功能。这种架构允许运营商在不更换现有设备的情况下，通过增加AI板卡或软件升级获得AI能力。中兴宣称AIR RAN实现了"4xTurbo"增益——在频谱效率、能效、运维效率和用户体验四个维度实现显著提升。
产业进展：中兴与全球多家运营商开展AIR RAN合作。Dell'Oro Group的数据显示，华为和中兴已累计出货超过60万块AI使能板卡/插件，证明渐进式AI-RAN路线在商业上的可行性。
对读者的价值：对于预算有限、无法承受"换血式"网络改造的运营商，中兴的AIR RAN提供了一条切实可行的AI-RAN演进路径。其核心思想——"不换设备，加AI脑"——与大多数运营商的实际需求高度契合。Omdia专门发布报告认可这一路线，说明行业正在接受"AI-RAN不等于GPU基站"的多元观点。
技术方案：AI-RAN的规模化部署离不开标准化。当前有两条并行的标准化轨道：
O-RAN路线：O-RAN联盟的RAN智能控制器（RIC）架构，通过rApp（非实时优化应用）和xApp（近实时优化应用）将AI/ML模型插入RAN控制平面。2026年，全球主要运营商已进入O-RAN的规模试验阶段，SMO（服务管理和编排）和Non-RT RIC成为部署热点。O-RAN的白皮书2026版重点关注RAN自动化与rApp框架。
3GPP路线：3GPP在Release 18中首次引入AI/ML for NR空口标准，涵盖CSI压缩、波束管理两大用例。Release 19正在扩展AI/ML的标准化范围，包括QoE优化、网络节能、移动性管理增强和定位优化。3GPP还启动了AI/ML管理框架的标准化工作（TR 128.908），为AI模型的训练、推理和生命周期管理制定统一规范。
关键进展： - Release 18（5G-Advanced第一阶段）的AI/ML标准已冻结，进入产品化阶段 - Release 19正在推进中，预计覆盖更多AI/ML用例 - Release 20将作为6G的第一个标准版本，AI-native设计将贯穿其中 - IEEE ICC 2026设置了"AI for 6G"行业论坛，讨论AGI、具身AI等新业务模式
对读者的价值：标准化是AI-RAN从"厂家特有方案"走向"互联互通产业"的关键。3GPP的AI/ML标准将确保不同厂商的AI-RAN设备能够互操作，而O-RAN的RIC架构则为运营商提供了灵活引入AI应用的平台。对于通信从业者而言，掌握3GPP Release 18/19中的AI/ML规范和O-RAN RIC/xApp/rApp框架，是抓住AI-RAN产业机遇的必备技能。
图表 1
图表 2
根据Precedence Research和MarketsandMarkets等机构数据：
Dell'Oro Group数据显示： - 全球RAN市场在2026年预计保持平稳 - 但AI-RAN相关投资在整体RAN中的占比快速提升 - 华为和中兴已累计出货超过60万块AI使能板卡
路线选择不必"一刀切"：Ericsson的软件升级路线适合预算有限的存量网络，Nokia-GPU路线适合有边缘AI战略的运营商，中兴的双脑方案适合渐进式改造。三种路线可以共存。
关注AI-RAN的"边缘算力变现"：GPU基站的核心商业逻辑不只是"RAN做得更好"，而是"基站同时是边缘AI服务器"。运营商应评估本地AI推理服务的市场机会。
标准化进度决定采购节奏：3GPP Release 18已冻结的AI/ML用例（CSI压缩、波束管理）可优先部署，Release 19扩展用例可观望。
芯片路线分化加速：MWC 2026明确呈现GPU vs ASIC两条路线。短期内Ericsson的ASIC路线更具成本优势，但长期GPU的可编程性和多功能性将胜出。
AI-RAN测试认证成为新赛道：Keysight与Samsung、NVIDIA联合发布的端到端AI-RAN验证工作流，标志着测试设备商正在构建新的竞争壁垒。
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