芯片巨头，角逐小市场

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多年来，虚拟或云无线接入网 (RAN) 概念的主要问题之一在于英特尔作为通用芯片的唯一供应商。这与相关的开放式 RAN 运动及其最初倡导的供应商多元化理念背道而驰。虽然其他公司也生产中央处理器 (CPU)，但没有一家公司能像英特尔那样在 RAN 技术上投入如此巨资。像 Orange 这样的运营商一再呼吁硬件和软件“完全解耦”，并实现“在任何类型的硬件上运行任何类型的软件”。然而，即使是从英特尔转向使用相同 x86 架构的 CPU 竞争对手 AMD，也显得困难重重。最近 AI-RAN 的出现更是雪上加霜。

根据英伟达的定义，AI-RAN 将用其图形处理器 (GPU) 取代传统 RAN 的定制芯片和虚拟 RAN 的中央处理器 (CPU)。其部分原因是希望通过人工智能和机器学习来提高频谱效率——英伟达坚称，旧硬件平台无法实现如此显著的频谱效率提升。然而，对于电信行业而言，不利之处在于，英伟达目前在 GPU 领域的统治地位甚至超过了英特尔在 CPU 领域的统治地位。

人工智能替代方案即将问世吗？近来，谷歌内部研发的一款名为张量处理单元 (TPU) 的芯片引起了广泛关注。TPU 的首批版本可以追溯到 2015 年，当时用于谷歌的非人工智能工作负载。此后，谷歌开始在数据中心部署 TPU，为谷歌云平台 (GCP) 的客户托管人工智能工作负载。但如今人们对 TPU 的浓厚兴趣源于两项后续进展。

据报道，谷歌一直在向其他公司出售其TPU（线程处理单元），作为英伟达GPU的低成本替代方案。根据《经济学人》的一篇新报道，伯恩斯坦公司的研究人员估计，谷歌TPU的成本仅为同等计算能力的英伟达GPU的二分之一到十分之一。《经济学人》根据伯恩斯坦公司的数据制作的图表显示，英伟达最贵的GPU R200平均售价接近6万美元，而谷歌最贵的TPU v7售价远低于1.5万美元。

另一项进展是谷歌近期推出的 Gemini 3，这是其大型语言模型 (LLM) 系列的最新成员。据《经济学人》报道，Gemini 3 在众多基准测试中表现优于 OpenAI 等竞争对手。虽然人们普遍认为 LLM 的开发需要 GPU，但 Gemini 3 显然完全是在谷歌的 TPU 上训练的。

科技行业的注意力自然都被有关英伟达大客户Meta公司可能收购TPU的报道所吸引。去年10月，LLM（层级管理）开发商Anthropic也宣布将购买至多100万个TPU，并扩大谷歌技术的应用范围，这笔交易“价值数百亿美元”。Light Reading就基于TPU的AI-RAN（人工智能快速访问网络）方案联系谷歌时，谷歌未作回应。但这方案是否可行呢？

鉴于无线接入网（RAN）市场规模相对较小，谷歌不太可能将其列为优先事项。据Light Reading的姊妹公司Omdia的数据显示，去年全球RAN产品市场总销售额约为350亿美元，仅为谷歌母公司Alphabet同期销售额的十分之一。

但这并未阻止英伟达斥资10亿美元向诺基亚进军无线接入网（RAN）领域。然而，谷歌迄今为止的电信网络重点一直放在5G核心网中那些更容易在数据中心部署的部分。谷歌电信业务负责人安杰洛·利伯图奇（Angelo Libertucci）在6月份的TM Forum DTW-Ignite大会上被问及云RAN时，表示兴趣寥寥。“到目前为止，还没有人真正把我们推入这个领域，”他说。

对于爱立信、诺基亚和三星等大型无线接入网（RAN）软件开发商而言，TPU 只会增加他们本已面临的芯片复杂性。如果将软件从英特尔移植到 AMD 平台都存在一些挑战，那么将已部署的软件重新适配到 TPU 平台无疑会更加困难。

开发者们已经将英伟达的统一计算设备架构（CUDA）平台视为x86指令集的通用替代品，用于处理各种人工智能工作负载。爱立信、诺基亚和三星都对CUDA有着不同程度的了解，而英伟达最近推出了Aerial，这是一个基于CUDA的RAN计算框架，类似于英特尔在虚拟RAN早期推广的FlexRAN软件。相比之下，谷歌的TPU缺乏类似的开发者生态系统。也很难想象TPU会被销售用于部署在非基于GCP的RAN站点或数据中心。

因此，谷歌采取的任何 RAN 战略仍然很可能涉及使用英特尔、AMD 或 Arm 授权厂商的 CPU，这些 CPU 采用的是与 x86 架构不同的架构。今年 3 月，其竞争对手AWS 发布了一款基于 Arm 架构的全新 Graviton CPU，旨在处理 RAN 工作负载。如果开发人员能够减少需要独立硬件加速器支持的 RAN 功能数量，那么在不同的 CPU 平台之间迁移软件将会更加容易。

但这仍然使英伟达在基于GPU的AI-RAN领域保持垄断地位。诺基亚乐观地认为，未来为英伟达CUDA平台和GPU编写的RAN软件无需进行重大改造即可部署到其他GPU上。AMD已经取得了一些进展，似乎是最有可能的选择。但AMD在RAN领域的努力主要集中在将其CPU打造为英特尔的可靠替代品上。

与此同时，包括沃达丰和加拿大电信公司Telus在内的电信运营商的技术专家似乎并不认为GPU是AI-RAN的必要组成部分。同样，爱立信和三星也并未改变其基于英特尔的虚拟RAN战略，但两家公司在近期发布的RAN相关更新中都强调了人工智能的重要性。例如，在本周发布的一篇博客文章中，三星在同一段落中谈到了其虚拟RAN战略和名为CognitiV的基于人工智能的网络运营套件。

英伟达在无线接入网（RAN）领域面临的首要挑战是，如何说服电信运营商相信GPU相比其他芯片平台具有更具性价比的优势。但英伟达为拓展虚拟RAN选择范围、使其超越英特尔所做的努力表明，无论单一供应商看起来多么可靠，业界都不愿依赖它。在RAN领域，如同在其他领域一样，英伟达的市场支配力或许正是其最大的弱点。

https://www.lightreading.com/5g/nvidia-won-t-expect-an-ai-ran-challenge-from-google

（来 源 ：编译自lightreading ）

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