AI-RAN深度解读：技术逻辑与产业博弈

最近两年，AI-RAN在网上引发了大量讨论。

有人觉得，AI-RAN是大势所趋，预示着通信架构的未来走向。

也有人觉得，AI-RAN只是个营销概念，是部分厂商的自嗨，注定失败。

那么，AI-RAN到底是什么？它的技术逻辑何在？它能否颠覆整个通信产业？

█AI-RAN的本质

AI-RAN，全称人工智能无线接入网。也可理解为"AI赋能的无线接入网"。

无线接入网，实质上就是基站。移动网络由核心网、承载网和无线接入网构成，而RAN是用户设备接入运营商网络的首个环节。

RAN涵盖宏基站、微基站等形态。4G时期，RAN由天线、射频单元、基带单元及连接线路构成。

5G时代，架构演进。天线与射频单元融合为AAU（有源天线单元），基带单元功能拆分为CU（集中单元）和DU（分布单元），分别处理非实时与实时任务。

无论如何，基站类似于家用Wi-Fi路由器。天线射频负责信号收发，基带单元负责信号处理，如调制解调、编解码、信道估计、资源调度等。

有计算需求，就需要芯片支持。

过去，RAN设备由通信厂商提供专用设备，采用专用ASIC芯片和封闭固件。（RAN任务固定，专用芯片非常契合。）

21世纪以来，在运营商推动下，网络走向开放化和白盒化——软硬件解耦，通用服务器和芯片也能用于通信设备。

核心网以路由交换为主，易于云化，催生了NFV（网络功能虚拟化）。

RAN跟进难度大——基带处理对时延、算力和实时性要求苛刻，不像核心网那样容易改造。

4G时期，运营商已在RAN领域有所尝试。

中国移动主导推出C-RAN（集中化RAN），将多个BBU集中到机房形成基带池，统一处理后再分发至各射频单元。

此后，业界又推出O-RAN、vRAN、xRAN及知名的Open RAN（开放无线接入网）。

Open RAN核心特征是模块化架构和标准化接口，实现跨厂商设备互通。基带软件脱离专用芯片，可在通用x86/ARM平台运行。

Open RAN的"开放"名义上是生态开放，但通用芯片核心技术被美国企业掌控，背后主导者显而易见。

前几年火爆的小基站热潮，就是众多中小企业基于美国公司的开放方案，自主研发小基站进入通信市场。

但传统ASIC专用芯片是为RAN量身定制的高效能引擎，具有高密度、低功耗、稳定时延的优势。而x86/ARM通用芯片能耗高、效率低、时延波动大。因此，包括日本乐天移动在内的Open RAN运营商在商用中遇到瓶颈，处境艰难。

Open RAN是北美IT势力对通信产业主导权的战略挑战，但目前看来威胁有限。（更早的WiMAX也类似，最终失败。）

如今，新的挑战者出现——英伟达及其AI-RAN，又是美国企业。

逻辑计算主要有四类芯片：CPU、GPU、FPGA和ASIC。CPU对应Open RAN阵营，ASIC代表传统通信设备商，FPGA灵活性高但多用于验证，剩下的就是GPU。

英伟达力推AI-RAN，意在将GPU植入基站，成为主处理芯片。

█AI-RAN的价值与影响

将GPU引入基站，体现了英伟达的宏大野心。

首先，最基础层面，用GPU进行基带处理能开拓电信行业的巨大市场。全球电信设备采购额超千亿美元，英伟达对此觊觎已久。

其次，除基带处理外，英伟达还希望在基站上运行AI模型。借助GPU和AI算法，基站可完成信道智能预测、干扰动态识别、波束自动优化等复杂任务，大幅提升性能并扩展功能。

第三，也是最关键的一点。英伟达希望借"基站+AI"撬动庞大的边缘AI算力市场。

换句话说，AI-RAN不仅是"把GPU塞进基站"，而是要将基站升级为"具备5G/6G能力的AI边缘服务器"——既处理无线信号，又执行面向用户和行业的实时AI推理。

当前社会对算力需求旺盛，随着AI应用普及，需求持续增长。

算力通常分为"云-边-端"三层。

云即智算中心，算力最强但距离远、时延高。

端即终端设备，算力最弱但能效比高、响应快、隐私性好。

边即边缘节点，如基站、路由器、网关等。基站正是边缘层最接近用户的算力枢纽——既不像云端那么远，也不像终端那么弱，恰好处于云与端的"黄金时延区"。

AI-RAN联盟将技术研究划分为三大方向：AI for RAN、AI and RAN、AI on RAN。

AI for RAN（AI赋能网络）：利用AI提升RAN性能、运营效率与资源利用率。

AI and RAN（AI与RAN协同）：在同一设备上同时运行通信和AI功能，整合算力资源，发挥协同效应。

AI on RAN（RAN反哺AI）：通过RAN优化连接、数据开放与可编程能力，提升AI应用性能与部署灵活性。这是最富想象力的方向，将基站升级为"通感算智"边缘节点，推动AI落地。

三大方向既独立又互补，共同构成AI-RAN完整技术体系。

█AI-RAN的产业动态

2024年2月，在巴塞罗那MWC上，英伟达联合软银、爱立信、诺基亚、微软等11家创始成员成立AI-RAN联盟。

联盟成立后成员迅速扩充，很快汇聚超百家运营商与设备商。

2024年11月，英伟达与软银宣布试运行全球首个可同时处理AI和5G业务的AI-RAN网络。

2025年，英伟达斥资10亿美元入股诺基亚，成为其大股东之一，强化6G RAN及AI-RAN合作。

作为核心推动者，英伟达持续构建全栈AI-RAN方案。2025年推出Aerial RAN Computer Pro（ARC-Pro）及AI Aerial软件平台，集成GB200、BlueField-3、Spectrum-X网络及CUDA-X库，具备电信级能力。

此后，英伟达又联合伙伴推出"全美AI-RAN技术栈"，可在GPU内部或GPU间动态分配计算资源，为运营商提供vRAN部署、AI应用、6G研发等场景支持。

2026年3月，英伟达在GTC大会上提出"AI Grid"愿景，核心是利用运营商、云商的广泛网络覆盖，将AI计算能力（特别是推理能力）部署在更靠近用户的位置，支撑AI原生应用普及。

按英伟达规划，AI-RAN是AI Grid的核心组件，充当边缘网络与计算层，AI Grid则提供分布式云与编排层。

面对英伟达的强势进攻，通信业形成两大阵营。

第一类，全面拥抱。

以软银、AT&T为代表的运营商选择全面采用AI-RAN架构，看重网络智能化带来的运维降本（预计降低OPEX 30%以上）、新业务孵化能力（如实时视频分析、工业定位）及6G时代"通感算智"融合的先发优势。

设备商方面，以诺基亚为代表，毕竟英伟达已是其大股东，深度绑定。

诺基亚推出anyRAN软件，可与英伟达GPU AI RAN平台集成。2026年3月，诺基亚宣布与T-Mobile US、印尼电信、软银等运营商完成基于英伟达GPU加速平台的AI-RAN功能测试。

第二类，自主探索。

从AI发展趋势看，无人怀疑其对通信架构的颠覆潜力。但认同AI-RAN不等于认同英伟达GPU。多数设备商和运营商不愿被英伟达深度绑定，希望探索自主可控的AI-RAN路径。

例如爱立信，一方面将RAN软件移植到英伟达AI平台测试（与T-Mobile合作），另一方面在自研Ericsson Silicon芯片中集成可编程神经网络加速器（NNA），将AI推理能力下沉到射频端。

华为和中兴作为中国厂商，更不可能将AI-RAN主导权交给英伟达。今年MWC上，华为提出"AI-Centric Network"，中兴提出"AIR MAX"，均在探索各自的"AI+通信"技术路线。

运营商对AI-RAN可谓又爱又怕。

爱，因AI-RAN确实诱人——通过软硬解耦与算力复用，可显著缩短部署周期、降低运维成本；借助开放接口、实时数据流与低时延边缘算力，基站可从"哑管道"升级为可编程、可运营的智能服务节点，摆脱管道化困境。

怕，则源于技术主权焦虑——一旦基带处理与AI推理深度耦合于GPU，RAN架构控制权可能向英伟达生态倾斜，无异于"才脱虎口，又入狼窝"。

运营商纷纷宣称要从"流量运营"转向"Token运营"，从通信商转型为算力提供商。AI-RAN与此目标高度契合，但"厂商深度绑定"是其最大顾虑。

AI-RAN成本投入巨大，包括建设成本（CAPEX，算卡、设备、机房改造昂贵）和运营成本（OPEX，电费高昂）。

运营商选择必须谨慎。在AI-RAN路线未充分验证、成本收益未算清前，相信多数运营商（尤其大运营商）不会明确投入。

业界渐成共识——AI-RAN很可能是通信网络演进方向，但算力选型极可能是"ASIC+GPU+CPU"的多元异构架构。说白了，就是运营商按需混搭，实现性能、效率、成本、生态的最佳平衡。

除算力选型外，AI-RAN还面临商业模式、标准化、生态建设等多重挑战。

商业模式，核心是如何计量、计费、运营边缘AI算力，如何将其转化为可售服务。英伟达或其他设备商在商业模式中扮演何种角色，是沿用智算中心模式还是创新模式。

标准化，指AI-RAN缺乏统一的数据语义、模型接口与服务编排规范。通信标准历来由3GPP主导，而AI-RAN由AI-RAN联盟引领，两者如何协调、谁主沉浮，背后牵扯巨大利益。

生态建设，目前因算力选型和技术路线未定而进展缓慢——芯片商、终端商、设备商、运营商、模型商各自为政、心存疑虑，不知该支持谁、是否该投入。

█总结

总体而言，AI-RAN确实是通信业最看好的技术方向，很可能是新一轮网络革命的核心。

但它目前仍充满不确定性，探索尚处初期。现在预判成败为时尚早。

不妨给AI-RAN更多时间，让企业拿出真正商业方案，在真实场景中验证技术可行性、打磨商业模式、构建生态体系。

6G标准研究已全面启动，AI-RAN在6G中将扮演何种角色，能否开启真正的AI原生网络时代？时间将给出答案。