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全球AI-RAN商用部署五强实战拆解：从实验室到现网的跨越

2026年MWC巴塞罗那成为AI-RAN的"分水岭时刻"——5家运营商/设备商组合展示了从实验室走向商业现网的真实部署成果。本文深度拆解SoftBank AITRAS、Nokia ARC-Pro、Ericsson定制芯片AI-RAN、Samsung-NVIDIA vRAN、Rakuten AI RIC五大商用案例，含性能数据、架构对比与商业逻辑分析。

一、为什么2026年是AI-RAN商用元年

AI-RAN（Artificial Intelligence Radio Access Network）的概念并不新——将AI计算与RAN基带处理共置在同一硬件平台上。但直到2026年，这一概念才真正从学术论文和PPT走向了运营商的现网测试和商业部署。

核心驱动力来自三方面：

第一，GPU成本曲线终于越过经济性拐点。 NVIDIA Grace Blackwell架构的能效比较上代提升3倍以上，使得在基站侧部署GPU加速的RAN处理不再是成本噩梦。SoftBank的测算显示，AITRAS方案的总拥有成本（TCO）已降至与传统专用基带芯片可比的水平。

第二，虚拟化RAN（vRAN）生态成熟度达标。 Samsung、Nokia、Ericsson三大设备商的vRAN软件栈在2025年均通过了运营商级稳定性验证，为AI-RAN的软件定义架构铺平了道路。

第三，运营商AI推理需求爆发。 边缘AI推理（如计算机视觉、LLM推理）需要大量边缘算力，而基站恰好是分布最广的边缘节点。AI-RAN让运营商在空闲GPU算力上运行AI推理工作负载，开辟全新的"算力即服务"收入来源。

NVIDIA 2026年"State of AI in Telecommunications"调查报告的数据印证了这一趋势：全球已有34%的运营商正在部署或试点AI-RAN，另有41%计划在12个月内启动试点。

二、五大商用部署案例深度拆解

案例1：SoftBank AITRAS——全球首个AI-RAN商用产品

背景与动机： 日本SoftBank是AI-RAN概念最激进的推动者。作为AI-RAN Alliance的创始成员，SoftBank在2024年11月正式发布AITRAS产品，2025年完成现网验证，计划2026年内实现商用部署。

技术架构： AITRAS基于NVIDIA Grace CPU + GPU加速平台，核心创新在于"AI与RAN工作负载动态编排"——当RAN业务负载低时（如凌晨时段），空闲GPU算力自动切换为AI推理服务，实现硬件资源利用率最大化。

flowchart TB
    subgraph AITRAS["AITRAS融合计算平台"]
        GPU["NVIDIA Grace GPU"]
        CPU["Grace CPU"]
        Orchestrator["工作负载编排器"]
    end

    subgraph RAN["RAN工作负载"]
        L1["L1物理层处理"]
        L2["L2 MAC/RLC"]
        RIC["RAN智能控制器"]
    end

    subgraph AI["AI推理工作负载"]
        CV["计算机视觉推理"]
        LLM_S["小型LLM推理"]
        GenAI["生成式AI服务"]
    end

    Orchestrator --> GPU
    GPU --> L1
    GPU --> CV
    CPU --> L2
    CPU --> RIC
    Orchestrator -->|"动态调度"| AI
    Orchestrator -->|"优先保障"| RAN

    RAN -->|"用户面数据"| UE["终端用户"]
    AI -->|"API服务"| App["第三方应用"]

    style AITRAS fill:#1a1a2e,stroke:#e94560,color:#fff
    style RAN fill:#16213e,stroke:#0f3460,color:#fff
    style AI fill:#0f3460,stroke:#533483,color:#fff

关键性能数据：

指标 传统专用基带 AITRAS AI-RAN 提升幅度
上行速率 基准 基准+30% +30%
GPU资源利用率（忙时） N/A 85%（RAN专用） —
GPU资源利用率（闲时） N/A 60% RAN + 25% AI 资源复用
功耗（闲时AI推理启用） 基准 基准×1.15 +15%
新增AI推理收入潜力 0 预估$500/站/月 全新收入

商业进展： 2026年3月MWC期间，SoftBank宣布与Red Hat合作优化AITRAS的容器化部署，并与Ericsson实现AITRAS编排器与Ericsson Intelligent Automation Platform（EIAP）的互通。这意味着AITRAS不再是一个封闭系统，而是可以与现有运营商自动化平台集成的开放架构。

SoftBank的"Telco AI Cloud"愿景更加宏大——将大规模GPU数据中心（用于训练）与边缘AI-RAN（用于推理）组合，构建面向AI时代的全社会基础设施。

实战评价： SoftBank是目前AI-RAN商业化走得最远的运营商。AITRAS从概念到产品仅用不到18个月，执行力惊人。但挑战在于：日本国内市场规模有限，SoftBank需要将AITRAS推向全球其他运营商才能实现商业回报。目前SoftBank已宣布2026年起向全球推广AITRAS方案。

案例2：Nokia ARC-Pro + NVIDIA——10亿美元押注AI-RAN

背景与动机： 2025年底，NVIDIA宣布向Nokia投资10亿美元，用于加速AI-RAN创新和从5G到6G的转型。这是电信设备行业有史以来最大规模的AI专项投资。Nokia随之推出ARC-Pro（AI-RAN Computing Platform）产品线。

技术架构： Nokia的策略是"All-in GPU"——将所有RAN处理完全运行在NVIDIA GPU上，而非仅在AI加速环节使用GPU。Nokia将把其RAN软件栈完整移植到Nidia的GPU加速计算平台。

关键部署进展：

  1. T-Mobile美国： 在T-Mobile的AI-RAN Innovation Center完成了GPU加速RAN功能测试。T-Mobile还试点了NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition AI基础设施，在AI-RAN Ready架构上演示了Physical AI应用。T-Mobile的CEO明确表示将把AI-RAN作为网络演进的核心方向。

  2. Indosat（印度尼西亚）： 在MWC 2026上，Indosat与Nokia、NVIDIA联合演示了东南亚首个AI驱动5G呼叫。Indosat此前已在泗水建立了印尼首个AI-RAN研究中心，成为东南亚AI-RAN的先锋运营商。Indosat成为全球第三个、东南亚第一个部署AI-RAN的运营商。

  3. SoftBank日本： Nokia与SoftBank完成了GPU加速RAN功能测试，验证了ARC-Pro在SoftBank现网环境中的可行性。

关键性能指标：

维度 Nokia ARC-Pro 传统RAN方案
计算架构 NVIDIA GPU全加速 专用ASIC/DSP
RAN软件可移植性 跨GPU平台 锁定专用芯片
AI推理并行能力 原生支持 外挂服务器
6G演进路径 原生AI-Native 需整体替换
商业就绪时间 2026下半年试点 已商用

实战评价： Nokia选择了"全面拥抱NVIDIA"的激进路线，与Ericsson形成鲜明对比。10亿美元的投资保证了Nokia在AI-RAN领域的资源充足，但也带来了对NVIDIA的技术依赖风险。Nokia的赌注是：AI-RAN将是6G的基本范式，先发优势将决定6G时代的市场格局。T-Mobile和Indosat的试点结果初步验证了这一方向。

案例3：Ericsson定制芯片AI-RAN——拒绝GPU依赖的独立路线

背景与动机： 与Nokia的全面GPU化不同，Ericsson在MWC 2026前发布了基于自研定制芯片的AI-RAN产品线，明确表示"不需要NVIDIA GPU也能实现AI-RAN"。

产品组合： Ericsson的AI-RAN产品包含三大板块： - AI-ready Radio： 内置AI加速器的新一代Massive MIMO无线电设备 - AI RAN Software： 支持AI原生功能的RAN软件栈 - Cloud RAN on Multi-Platform： 云化RAN软件支持跨平台部署（包括NVIDIA平台和Intel Xeon平台）

关键部署案例：

  1. AT&T： 完成了业界首个在Intel Xeon 6 SoC上运行的AI原生RAN呼叫。测试在AT&T的频率 band上进行，验证了AI驱动的链路自适应（Link Adaptation）功能——AI模型动态调整调制编码方案（MCS），应对信号质量变化。这标志着Ericsson Cloud RAN软件的跨平台可移植性得到验证。

  2. T-Mobile： 成功在NVIDIA AI基础设施上演示Ericsson Cloud RAN软件的运行，证明了"portable software"理念——同一套RAN软件可以在不同硬件平台上运行。

技术对比：

维度 Ericsson方案 Nokia方案
AI加速硬件 自研定制芯片 NVIDIA GPU
GPU依赖度 低（可选） 高（必需）
RAN软件架构 Cloud RAN跨平台 GPU原生移植
供应商锁定风险 低 中-高
AI推理性能 足够（专用优化） 强（通用GPU）
生态开放度 高 中
商业成熟度 现网验证中 试点阶段

实战评价： Ericsson的策略是"稳健实用主义"——利用自研芯片在成本和功耗上的优势，同时保持Cloud RAN软件的平台无关性。AT&T和T-Mobile两个不同平台上的成功验证，为运营商提供了"不被GPU厂商锁定"的选择。但Ericsson的挑战在于：定制芯片的AI算力上限能否跟上6G时代AI-Native的需求爆发？这是Ericsson路线的最大不确定性。

案例4：Samsung-NVIDIA多小区vRAN——从实验室走向商用

背景与动机： Samsung是vRAN领域的隐形冠军，其vRAN软件已在全球多个运营商网络中商用。2026年MWC期间，Samsung宣布与NVIDIA合作完成多小区vRAN测试——这是AI-RAN从单小区概念验证走向商用部署的关键一步。

测试详情： 测试在Samsung研发中心进行，将Samsung的vRAN软件与NVIDIA加速计算平台集成，在真实网络环境下评估多小区场景的性能。测试涵盖FR1（Sub-6GHz）和FR2（mmWave）两个频段。

SynaXG的第三方验证： 值得特别关注的是，新加坡AI-RAN创业公司SynaXG在MWC 2026上展示了基于NVIDIA AI Aerial平台的全软件定义AI-RAN基准测试结果：

测试维度 SynaXG结果 传统基带基准
FR1下行吞吐量 达标（运营商级） 基准
FR2下行吞吐量 达标（运营商级） 基准
AI与RAN工作负载切换 无缝编排 N/A
软件定义程度 100%全软件 部分硬件
延迟 满足5G URLLC要求 基准

SynaXG的结果证实了一个关键结论：纯软件定义的AI-RAN可以达到运营商级性能标准，无需专用基带芯片。这为vRAN厂商（包括Samsung）提供了强有力的市场信心。

与Keysight的端到端验证： Samsung还与Keysight合作展示了AI-RAN端到端验证工作流——从芯片级到系统级、从实验室到外场的完整测试链路。这表明Samsung正在构建完整的AI-RAN商用化工具链，而非仅停留在概念验证阶段。

实战评价： Samsung的策略是"务实渐进"——先以vRAN为基础平台，再逐步叠加AI-RAN能力。其多小区测试的成功，标志着AI-RAN从"实验室内单小区PoC"进入了"多小区商用验证"阶段。LITEON、MSI等ODM厂商展示的基于NVIDIA AI Aerial的硬件平台，也预示着AI-RAN硬件供应链正在成型。

案例5：Rakuten Mobile AI RIC——全球首个商用级AI RAN智能控制器

背景与动机： Rakuten Mobile是日本最年轻的移动运营商，以全Open RAN架构著称。2025年5月，Rakuten Mobile与Rakuten Symphony联合部署了全球首个面向全国Open RAN网络的AI驱动RIC（RAN Intelligent Controller）平台。

技术架构： Rakuten的AI RIC运行在O-RAN架构的非实时RIC（non-RT RIC）层，通过A1接口向Near-RT RIC下发AI策略。核心AI功能包括：

关键成果数据：

指标 部署AI RIC前 部署AI RIC后 改善幅度
RAN能耗 基准 降低15-20% -15%~-20%
网络自治等级 TM Forum L2 TM Forum L4 提升2级
人工干预频率 基准 减少60%+ -60%
部署方式 逐站配置 全国集中部署 规模化
覆盖范围 N/A 全国4G/5G O-RAN 全网

最引人注目的成果是TM Forum认证的Level 4自治等级。 这意味着Rakuten Mobile的RAN能耗优化已经达到"高度自治"——系统能够自主监控、分析、决策和执行，仅在异常情况下需要人工介入。这是全球运营商网络中首个经过第三方权威认证的Level 4自治案例。

部署策略： 该项目始于2023年，经历了从单站验证→集群验证→区域部署→全国部署四个阶段，历时约2年。Rakuten Symphony计划将该AI RIC平台作为产品向全球其他Open RAN运营商出售。

实战评价： Rakuten的AI RIC是目前AI-RAN领域商业化程度最高的案例。它不走"GPU加速RAN处理"的技术路线，而是通过AI增强RAN管理智能（O-RAN RIC），同样实现了AI-RAN的核心价值。TM Forum Level 4认证赋予了这一成果行业公信力。Rakuten的全国Open RAN架构天然适合AI RIC的部署——这是传统RAN架构运营商难以复制的优势。

三、五强方案横向对比分析

技术路线对比

graph LR
    subgraph AI_RAN_Routes["AI-RAN三大技术路线"]
        Route1["路线A: GPU加速RAN处理"]
        Route2["路线B: 定制芯片AI-RAN"]
        Route3["路线C: AI增强RAN管理"]
    end

    Route1 --> Nokia["Nokia ARC-Pro<br/>全GPU化"]
    Route1 --> SoftBank["SoftBank AITRAS<br/>AI+RAN融合编排"]
    Route1 --> Samsung["Samsung vRAN<br/>多小区NVIDIA集成"]

    Route2 --> Ericsson["Ericsson定制芯片<br/>AI-ready Radio"]

    Route3 --> Rakuten["Rakuten AI RIC<br/>O-RAN智能化"]

    style AI_RAN_Routes fill:#0d1b2a,stroke:#1b263b,color:#fff
    style Nokia fill:#415a77,stroke:#778da9,color:#fff
    style SoftBank fill:#415a77,stroke:#778da9,color:#fff
    style Samsung fill:#415a77,stroke:#778da9,color:#fff
    style Ericsson fill:#2d6a4f,stroke:#52b788,color:#fff
    style Rakuten fill:#6b21a8,stroke:#a855f7,color:#fff

五强综合评估矩阵

评估维度 SoftBank AITRAS Nokia ARC-Pro Ericsson AI-RAN Samsung-NVIDIA Rakuten AI RIC
商业成熟度 ★★★☆ ★★☆☆ ★★★★ ★★★☆ ★★★★★
技术创新性 ★★★★★ ★★★★ ★★★☆ ★★★★ ★★★☆
规模部署可行性 ★★★☆ ★★★☆ ★★★★ ★★★★ ★★★★
供应商独立性 ★★☆☆ ★★☆☆ ★★★★★ ★★☆☆ ★★★★
新收入来源潜力 ★★★★★ ★★★★ ★★★☆ ★★★★ ★★☆☆
6G演进适配度 ★★★★ ★★★★★ ★★★☆ ★★★★ ★★★☆
成本竞争力 ★★★☆ ★★☆☆ ★★★★ ★★★☆ ★★★★

核心结论：

四、AI-RAN商业化的关键挑战

尽管AI-RAN在2026年取得了显著进展，但全面商用仍面临四大挑战：

挑战一：TCO经济性尚未完全验证。 SoftBank宣称AITRAS的TCO与传统方案可比，但这是基于日本市场的高AI推理需求假设。在AI推理需求较低的市场（如发展中国家），AI-RAN的GPU硬件溢价可能难以通过AI推理收入回收。

挑战二：GPU供应链集中风险。 除Ericsson外，其余四强方案均深度依赖NVIDIA GPU。NVIDIA的GPU产能优先供给云厂商（AWS、Azure、Google Cloud），电信行业能否获得稳定供应仍是未知数。

挑战三：运营商组织能力缺口。 AI-RAN要求运维团队同时掌握RAN技术和AI/ML运维（MLOps），这对传统电信工程师是巨大的技能转型挑战。Rakuten之所以领先，部分原因在于其"科技公司"基因而非"传统电信"基因。

挑战四：标准化与互操作性。 AI-RAN Alliance正在推动相关标准，但O-RAN ALLIANCE与AI-RAN Alliance之间的标准协调仍需时日。在标准成熟之前，运营商面临供应商锁定风险。

五、对运营商的实战建议

短期（2026-2027）： 优先评估AI RIC方案（类似Rakuten路线），因为它可以叠加在现有RAN架构上，不需要更换基带硬件。Open RAN运营商尤其适合。

中期（2027-2028）： 关注SoftBank AITRAS和Samsung-NVIDIA方案的商用化进展，特别是AI推理收入模式的实际验证结果。如果AI推理收入模式被证实可行，将改变RAN基础设施的投资回报模型。

长期（2028-2030）： 密切跟踪6G标准中AI-Native RAN的定义。Nokia和Ericsson的AI-RAN路线之争，将在6G标准制定过程中见分晓。建议运营商在5G-Advanced阶段保持Cloud RAN的跨平台灵活性，为6G AI-Native RAN预留演进空间。

参考来源

  1. SoftBank Announces AITRAS Converged AI-RAN Solution — SoftBank官方AITRAS产品页面，含技术架构和商业规划
  2. NVIDIA and Nokia to Pioneer the AI Platform for 6G — NVIDIA官方新闻稿，10亿美元投资和ARC-Pro平台详情
  3. Ericsson Launches AI-Ready Radios, Antennas and AI RAN Software — Ericsson MWC 2026产品发布，含定制芯片AI-RAN产品线
  4. Rakuten Mobile Deploys AI-Powered RIC Platform — Rakuten官方新闻稿，全国AI RIC部署和Level 4自治认证
  5. SynaXG Proves Fully Software-Defined AI-RAN on NVIDIA AI Aerial — SynaXG MWC 2026基准测试结果，验证运营商级全软件AI-RAN可行性

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。

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