2026年3月2日至5日，西班牙巴塞罗那的Fira Gran Via举办了通信设备相关展会“MWC 26”。近年来，MWC逐渐强化其作为通信设备展会的本质，聚焦5G核心网（存储5G通信用户信息的设备）和RAN（无线接入网）的软件定义化（SDN）等技术。

今年MWC的热点话题是“AI-RAN”。由两年前成立的行业组织“AI-RAN Alliance”推动的集成AI功能的RAN，随着AI的普及而备受关注。

AI-RAN的背景：基于O-RAN等软件实现的vRAN

AI-RAN作为新兴趋势，其定义尚不明确。RAN是通信运营商网络的一部分，例如5G网络中，靠近手机端的是无线基站（RU），而RU与5G核心网之间的网络部分即为RAN。

RAN细分为CU（中央单元）和DU（分布式单元），CU连接5G核心网，DU负责信号调制解调和通信控制。传统4G及以前，RAN主要由专用硬件构成，类似用户家中的无线路由器硬件。

而5G及部分4G实现了SDN化，即将专用硬件+固件替换为软件+通用处理器，类似将专用硬件无线路由器替换成PC+软件。专用硬件采购和维护成本高昂，运营商负担较重。通过结合Intel Xeon等廉价通用处理器与实现RAN功能的软件，形成了成本更低的vRAN。

制定vRAN规范的是O-RAN Alliance，与3GPP等无线通信标准组织协作，通信运营商多基于O-RAN规范构建vRAN，这就是5G及部分4G RAN实现SDN化的历程。

AI-RAN的核心思想是将vRAN进行AI化。

AI-RAN的三大用例定义

AI-RAN尚无统一定义，基本上只要vRAN具备AI执行功能即可称为AI-RAN，存在“谁说了算”的现象。

AI-RAN Alliance作为推广组织，不制定vRAN标准，标准由3GPP和O-RAN Alliance制定。该联盟定义了三种用例：

  • AI-on-RAN：在RAN上直接运行AI应用。
  • AI-for-RAN：利用AI实现RAN功能。
  • AI-and-RAN：运营商将实现RAN功能的硬件（如GPU）作为云服务出租。

AI-on-RAN利用RAN靠近用户端的优势实现低延迟应用。例如，MWC上软银展示了基于AI-RAN的机器人演示，通过将AI处理放在AI-RAN端，降低机器人本体成本。

AI-for-RAN则是用GPU替代传统CPU和L2包处理加速器，如NVIDIA的Aerial方案，GPU处理L2包，省去加速器。

AI-and-RAN则是运营商将RAN硬件资源共享给其他用户，开展云服务业务，灵活应对负载波动。

Intel强调vRAN以CPU为主，反对“CPU vs GPU”的对立

AI-RAN是否必须使用GPU成为争论焦点。AI-RAN Alliance创始成员包括NVIDIA，GPU使用被视为理所当然，但联盟并未限定处理器类型，CPU和AI加速器同样被认可。Arm和高通等也为联盟执行成员，高通在MWC展出相关演示。

未加入联盟但在vRAN和5G核心处理器市场领先的是Intel。Intel展台展示了全球运营商采用Xeon处理器的案例，包括日本的NTT DOCOMO、KDDI和乐天移动。

Intel在MWC首日发布博客，强调“网络中的AI不是‘CPU对GPU’，而是根据工作负载选择合适计算资源”。

Intel认为，RAN和5G核心不仅要求性能，还需电力效率。运营商网络负载存在明显峰谷，夜间负载低时需降低功耗，GPU在低负载时电力效率较差，而Intel基于E核设计的CPU在低功耗状态表现优异，这也是Xeon被广泛采用的原因之一。

Intel与乐天交响乐（乐天子公司，全球销售vRAN解决方案）及戴尔科技合作，展示了基于Xeon 6 SoC的虚拟DU（vDU）方案，软件实现DU功能，支持通过软件升级实现5G到6G的无缝过渡。

Intel计划今年中旬推出72核Xeon 6 SoC升级版，2026年上半年推出代号“Xeon 6+”的新品，已被NTT DOCOMO等运营商采用。

NVIDIA展望6G，强调GPU在AI-RAN的优势

NVIDIA未参加MWC，但在美国加州圣何塞举办的GTC 2026年会上，NVIDIA电信产品高级副总裁Kanika Atari介绍了AI-RAN的三大用例，认为关键是AI-on-RAN，即边缘计算场景。

她举例美国T-Mobile利用AI-RAN连接摄像头分析交通拥堵，AT&T和COMCAST也有相关合作。GPU进入RAN使得边缘应用可复用其他AI应用，提升灵活性。

NVIDIA优势在于CUDA中间件实现GPU虚拟化，支持从单个到数十万个GPU的弹性计算，及针对行业的CUDA-X开发库，简化应用开发，这些优势适用于AI-RAN。

NVIDIA与日本软银合作开发AITRAS项目，在九州建设GPU数据中心，进行大规模Massive MIMO的实证，推动商用化。

6G时代AI-RAN的未来尚未定论

目前CPU和GPU各有优缺点，Xeon基于CPU的vRAN在全球运营商中领先，NVIDIA凭借GPU AI处理能力紧随其后。

6G标准尚在制定中，普遍认为AI将是关键。未来标准将决定GPU的市场机会。

此外，专注AI推理的Groq LPU等产品出现，表明边缘AI推理可能不完全依赖GPU。边缘场景重视低延迟，GPU更注重吞吐量，AI推理加速器如Groq LPU、Samba Nova RDU等也具备潜力，Intel CPU+AI推理加速器可能成为主流。

因此，6G时代AI-RAN的最终赢家尚未明朗。