面对AI-RAN，爱立信“左右逢源”

C114讯 3月26日消息（艾斯）伴随MWC26落幕，一场关于电信网络未来控制权的博弈，正在悄然展开。

英伟达创始人黄仁勋将电信业视为AI（人工智能）的下一个主战场，今年本作为移动通信产业盛会的MWC也将AI置于所有议题核心。现在，不会再有人质疑，AI正在驱动电信业进行根本性的变革，电信运营商将从以往连接服务的提供者转变成为智能服务的核心使能者。

在无线接入网（RAN）这一关键领域，AI-RAN已不再是PPT上的概念——从技术验证成果到企业合作公告，AI-RAN成为本届巴塞展无可争议的的行业焦点之一。

然而，在通往AI原生网络（AI-Native Network）的道路上，全球主流设备商的战略分野日益清晰：部分厂商坚持极致硬件主义的“黑盒”路线，追求专用场景的性能最大化；另一部分如诺基亚，则选择深度绑定英伟达，押注GPU作为AI-RAN的核心算力载体。

相比之下，爱立信选择了一条更为灵活务实的“左右逢源”路线：既不排斥英伟达等外部通用算力平台，也不放弃自研芯片的自主权，而是通过软件的可移植性，实现硬件选择的多元化。

深度拆解：爱立信AI-RAN战略的双轨架构

MWC26开展前夕，爱立信重磅发布了一套全新的AI-ready无线设备、天线及AI-RAN软件解决方案，其中包括十款AI-ready无线设备（如高功率FDD Massive MIMO AIR3286、集成TDD/FDD的AIR3211），五款高性能天线产品，以及一系列AI赋能的RAN软件（支持AI管理波束成形、AI赋能室外定位、即时覆盖预测等）。

在这当中，爱立信在硬件层面的核心创新在于其自研Ericsson Silicon芯片中集成了可编程神经网络加速器（NNA）。这一设计将AI推理能力直接下沉到AAU/RRU的射频端，让射频单元自身就能完成实时AI处理，数据无需来回传输。

C114了解到，爱立信在自有多核架构的芯片中引入了神经网络加速器。引入该加速器后，推理算力实现十倍提升，能大幅增强通信网络的推理能力。这款神经网络加速器是其可编程网络的核心组成，在多核架构中为AI和机器学习（ML）的各类需求完成了相应的优化。实际上，从5G、5G-A到面向未来6G，爱立信都一直在考虑如何融入AI-RAN，该公司也是“AI-RAN联盟”的创始成员之一。

这意味着爱立信重新定义了专用芯片的价值。虽然NNA并非通用AI芯片，但它专门针对无线通信的AI负载进行优化，AI模型尺寸小，推理延迟低，能效比非常突出。以前波束成形（Beamforming）只是物理层功能，现在爱立信发现，只要加个NNA，这块芯片就能被重新用于AI推理。

当然，这种创新建立在爱立信几十年来对于电信级芯片的持续研发投入与能力积累之上，也是其在行业长期立足的核心竞争力源泉之一。

如果说硬件是爱立信的“盾”，那软件就是它的“矛”。

简单来说，爱立信希望通过其“可移植的RAN软件”（Portable RAN Software）战略——通过硬件抽象层（HALs）和标准化接口（如BBDev）将其RAN软件与任何特定的芯片供应商解耦，实现“硬件平台无关”的全面软件兼容性。

爱立信称，该公司在L2及以上层面已实现软硬件解耦，其RAN软件战略使移动运营商能够在商业通用（COTS）硬件和采用爱立信硅芯科技的专用硬件上运行相同的RAN软件。当在COTS硬件上运行时，该软件可以将部分算力密集型的功能运行在加速器上。

这一策略在MWC26期间已经有了一些实际验证。

其中，爱立信与T-Mobile合作，基于英伟达AI基础设施，借助NVIDIA Aerial CUDA成功完成了Cloud RAN软件的演示，此次测试验证了爱立信Cloud RAN软件的可移植性。此外，爱立信宣布与英特尔合作推进AI原生6G，利用Xeon处理器运行高层应用。相关新闻稿写到，双方的协作将推动新一代高性能、高能效计算架构加速发展，这一架构既服务于网络中的AI，也能支撑专为AI设计的智能网络。

爱立信网络业务领域、网络战略与产品管理负责人Mårten Lerner表示：“Cloud RAN软件的设计初衷就是可移植。通过在多种硬件平台上运行相同的RAN软件堆栈，我们重申了为移动运营商提供真正灵活性的承诺，同时确保高性能不受影响。”

同时值得注意的是，爱立信与诺基亚在MWC26宣布围绕自智网络发展深化合作，并相互成为对方生态系统成员。双方称，这一协同合作对于将AI与自动化技术引入移动网络至关重要，有助于重塑部署、优化及运维工作流程，助力全球运营商实现并超越L4自智性。

战略合理性：爱立信为何选择“左右逢源”

在C114看来，爱立信的“左右逢源”策略，实际上是基于对电信行业痛点的深刻洞察，这背后有三大底层逻辑作为支撑：

其一，将选择权交给运营商，对客户负责。

爱立信为全球180多个国家和地区的电信运营商提供服务，其网络基础设施承载着全球数十亿用户的通信连接，这种对未来底层技术支撑的颠覆性改变，其生态影响力是难以估量的。

技术变化周期正在加速，但在当下判定哪类平台会成为主流还为时过早。与此同时，运营商的诉求也愈发多元化：他们希望在不同场景下选择最适合的硬件平台，而不是被迫接受单一供应商的方案。

面对不同场景下如何满足不同需求，爱立信把选择权交给了运营商，其可移植RAN软件战略正是对多元化需求的回应，这也是对客户负责的一种表现。

T-Mobile首席网络官Ankur Kapoor谈及与爱立信可移植AI RAN软件的合作就表示：“在T-Mobile，每项网络决策都以客户为中心，确保我们的投资为信赖我们连接服务的用户带来最佳性能、可靠性和价值。跨计算平台的可移植性增强了我们的灵活性和韧性，使我们能够为每个应用场景部署最合适的技术。”

其二，控制总拥有成本（TCO），即刻享受AI红利。

爱立信策略的核心经济意义就在于，在不增加过多TCO的前提下，让运营商即刻享受到AI红利，这才是落地的关键。

GPU的能力无可否认，但截至目前，它仍是为数据中心训练的“怪兽”，功耗高、成本高。把它塞进遍布街头的基站，仅论电费成本本身，可能就将是“天价”。

无论如何，TCO是永远的指挥棒。爱立信的策略允许运营商在不盲目投资昂贵GPU的前提下，利用现有专用芯片搭载NNA，以更具性价比的方式实现立竿见影的网络性能提升。

全球RAN市场一直在萎缩——从2022年的约450亿美元降至近两年约350亿美元。这使得TCO论点更具说服力，因为运营商希望用更少的钱做更多的事。

其三，对冲技术不确定性，保持“期权”价值。

从过往发展经验，尤其是Open RAN发展经验教训来看，供应商锁定是一个真实存在的风险。

2025年，英特尔差点出售其网络和边缘部门（NEX），导致Open RAN定制芯片供应出现不稳定。这无疑给行业敲响了一个警钟。爱立信与产业其他利益相关方一样，自然也承受着这种焦虑。一些头部运营商明确表示：我们需要选择权，而不是第二个“英特尔依赖症”或“英伟达依赖症”。

尤其眼下正值6G标准制定的关键窗口期，对于技术路线的选择各方仍在博弈之中，技术终局未定。谷歌的TPU、AWS 基于Arm的芯片甚至量子计算都可能成为新变量。

因此，爱立信的策略本质上是购买了一份“技术期权”：无论未来何种架构胜出，其软件都能无缝迁移。这种灵活性避免了因押错技术路线而导致的巨大转身成本。

结语：

可以确定的是，AI-RAN的多元化发展格局已经形成。

在AI重塑网络本质的临界点上，爱立信选择了一条既保持技术自主又拥抱开放生态的中间道路。这条道路能否通向成功，将取决于未来几年AI-RAN技术的实际演进轨迹，以及运营商对成本、性能和灵活性的综合权衡。

一定程度上，这要看英伟达正在“画的饼”能够兑现多少。英伟达正致力于构建庞大的AI-RAN开发者生态，继对诺基亚的投资之后，近期英伟达宣布对Lumentum和Coherent进行投资，进一步证明了黄仁勋对电信业的进军绝非“玩票”。接下来，如果大量创新应用只在CUDA上诞生，那么生态位卡位将存在挑战。另一方面，随着AI模型复杂度的指数级上升，专用小加速器是否仍能应对自如，也是未知的变数。

如开篇所言，这不仅仅是一次技术路线的选择，更是一场关于电信网络未来控制权的博弈。2026年，一个关键的时间窗口已开启，下一步将如何演进，我们拭目以待。