英伟达AI-RAN方案重大进展!

英伟达AI-RAN的“前世今生”

早在2023年，NVIDIA和日本软银提出创新性的AI-RAN概念，旨在将人工智能（AI）技术深度融合到无线接入网络（RAN）中，实现网络的智能化和自动化。

在2024年，NVIDIA已经提出了其AI-RAN解决方案，Aerial，一套用于设计、仿真和运营无线网络的加速计算平台、软件和服务解决方案，有关服务器即Aerial RAN Computer（简称 ARC）。

这一解决方案主要是面向集中式（Centeralized） RAN，搭载英伟达Grace Hopper 及其后继 Blackwell GPU：高端、大算力、面向云端数据中心集中式部署。

然而，至今的电信市场对此反响似乎并不高，就比如乐天移动拒绝Nvidia AI-RAN：日本电信巨头的独立之路。

也许是为了应对之前的市场低迷反应，近期英伟达提出了最新的ARC‑Compact 解决方案，试图将业务重心从大型数据中心下沉至基站现场。

而在去年英伟达的C-RAN构想中，用户只需在数据中心附近安装强大的ARC，就能支撑成百上千个基站。

同时，NVIDIA联合部分联盟商大力宣称“AI‑RAN”的愿景，提出其GPU既可以负责AI的推理也可以支持Layer 1内联加速，将CPU留给轻量级任务。

AI概念淡化与算力诉求落差ARC‑Compact首先要将自身轻量化——仅配备基于Arm架构的Grace CPU＋一颗L4 Tensor Core GPU，体积更小、成本更低，明确针对分布式RAN（D‑RAN）场景直接部署在基站机房。

NVIDIA在官方博客中称其“成本效益高、能耗低”，可支持“低时延AI任务和RAN加速”。

但业界有观点认为，其“简配版”中L4的算力仅能应付视频处理与简单推理，根本无力承担大型语言模型训练或重度AI推理。

NVIDIA此前热炒“AI‑RAN”，提出既用GPU负责AI推理也可以支持Layer 1加速。而如今的ARC‑Compact在“AI”标签上却并不突出，重点更多放在“RAN加速”和“低时延应用”上。

业内人士指出，真正需要GPU算力的并非大多数基站场景，更多依赖于FPGA/ASIC的前向纠错（FEC）等高密度计算。

ARC‑Compact 虽保留 L4 Tensor Core，却可能成了多余的“配角”，难以打动运营商的“买单”意愿。

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CUDA生态推广受阻：三大供应商的“CPU阵营”

当前全球三大（中国以外）RAN设备商——爱立信、三星与诺基亚——对NVIDIA的CUDA计算框架态度冷淡。

爱立信、三星偏好“lookaside”式虚拟RAN：为了硬件中立，绝大多数软件仍跑在CPU上，仅将FEC等最重度任务交给硬件加速；

爱立信在测试中已将原写给Intel x86的RAN代码，几乎无改动地移植到Arm架构的Grace CPU上，“未来即便要用GPU，也只限于FEC”；

三星也在Grace环境验证后，直接否认“内联加速”必要性，称“随着CPU性能提升，无需GPU也能满足需求”。

诺基亚则走“inline”内联路线，却选择了Marvell的L1加速器，而非NVIDIA GPU，并坦诚基于GPU重写代码的成本巨大。

诺基亚并非反对NVIDIA技术，但是更愿意在未来等运营商把RAN中的GPU作为主流AI推理需求时，再大动干戈的实现GPU加速。

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边缘AI复兴：概念热度低于现实需求

NVIDIA希望凭借ARC‑Compact重振“边缘计算”市场，让运营商在众多基站分散点位提供AI推理服务，以此抢占低时延赛道。

然而，Omdia调查显示，只有17%受访者认为未来通信运营商的AI推理会落在基站或枢纽站点，6%看好中心局端，而最多人（43%）仍选择终端设备。

电信边缘既无法与超大云商的规模经济抗衡，也未能形成足够差异化的业务场景，令ARC‑Compact的市场空间受限。

更糟糕的是，超大云商对边缘部署的兴趣也在下降——无论是与运营商的合作，还是自身PaaS化战略，都未能给边缘AI注入持续动力。

面对需求乏力，运营商更多将AI推理和大规模训练集中在超大数据中心，而非分散部署在基站。

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CPU升维与GPU阵地的隐忧

NVIDIA CEO黄仁勋曾多次批评RAN中服务器CPU“跟不上ASIC的工作负载”，力推GPU加速。

然而，随着Arm与x86 CPU架构持续升级，芯片性能大幅提升，不仅能胜任原本靠ASIC和GPU做的部分Layer 1、网络功能，甚至可以承担部分AI推理。

Omdia高级分析师Kerem Arsal指出：“(RAN场景中)AI处理的重点会从GPU向更强的CPU转移，模型也越来越小，终端或基站用CPU即可完成关键AI任务。”

换言之，NVIDIA一方面贬低CPU，一方面又不得不面对其性能进步对GPU市场的蚕食。

ARC‑Compact的出现，虽是防守策略，却也凸显了GPU在RAN市场的边缘地位：

当CPU足够强大时，运营商将更倾向于少换硬件、少改代码，继续在CPU平台上做迭代。

你会看好英伟达的AI-RAN方案吗？