英伟达不会为固定接入网络打造AI-RAN的对应方案，但仍可能产生影响。

柏林Tempodrom场馆似乎很适合英伟达最近一届GPU技术大会（GTC）的举办——这家全球市值最高的公司在此宣讲其芯片。距离会场仅一公里处矗立着查理检查站，这是柏林墙最著名的过境点。1989年，在席卷该地区的政治地震中，它被砸得粉碎。英伟达对电信等行业正产生同样剧烈的冲击。

其图形处理器（GTC中的GPU）技术最初为游戏设计，却意外地非常适合训练AI大语言模型。GPU能够进行大规模并行处理——同时执行大量计算——这使其比主要由英特尔制造的旧式中央处理器（CPU）更具优势。这引发了数据中心投资的转变，令本已陷入困境的英特尔雪上加霜，其2026年上半年净亏损从去年同期的39亿美元飙升至151亿美元。而英伟达自然是一飞冲天。

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英伟达对电信行业的GPU攻势，可能对5G及即将到来的6G网络所用定制芯片的制造商造成类似的颠覆。通过向诺基亚投资10亿美元（此举提振了股价），它说服这家芬兰厂商停止为无线接入网络（RAN）开发定制芯片，转而设计在GPU上运行的软件。英伟达的芯片将装入负责RAN计算的基带单元。但它也着眼于将GPU装入无线单元。

何止于此？遍布城市的固定网络承载着更高流量的互联网数据。在许多国家，Wi-Fi的普及意味着即便是移动设备也严重依赖光纤。相比基站站点，机柜和中心局更适合改造为小型AI数据中心。而且与RAN一样，任何固定宽带网络的计算需求都依赖芯片。

颤抖的Quillion

英伟达也牢牢扎根于中国以外全球最大的固定接入网络（FAN）产品开发商。诺基亚除了在其移动基础设施（MI）业务集团生产RAN产品外，还供应众多电信运营商用于提供光纤宽带业务的无源光网络系统。在其光线路终端（OLT）——即光纤链路电信运营商端的设备——中，诺基亚的Quillion芯片组发挥着相当于RAN中定制芯片的作用。

在经历此前的增长后，诺基亚的宽带业务也举步维艰。在诺基亚MI和网络基础设施（NI）集团旗下的六个业务部门中，固定网络是最近第三季度表现最差的。营收同比下降22%，至3.86亿欧元（4.32亿美元）。该公司表示OLT业务保持稳定，这意味着客户侧光网络终端（ONT）的销售出现下滑。尽管诺基亚现在的优先事项是利润更高的OLT业务，但固定网络部门的整体下滑正在挤压NI的利润率。

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但一项完全照搬 AI-RAN 策略的 AI-FAN 举措似乎并不可行。无论诺基亚可能怎么想——它对此事未作任何公开表态——英伟达实际上已有所保留，坚称固定接入与移动接入"根本不同"。

"无线 RAN 的计算需求非常高，[并且]涉及高度并行、计算密集的信号处理（MIMO [多输入多输出]、波束成形、信道估计、干扰消除），这使其天然适合 GPU（图形处理器） 加速，"英伟达的一位发言人通过电子邮件表示。"固定接入主要涉及确定性功能，如成帧、复用、FEC [前向纠错]和分组调度，这些功能在专用芯片中已经高度优化。"

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尽管如此，爱立信无疑会将同样的论点应用于 RAN，坚称其定制芯片已针对所有必要任务进行了高度优化，包括物理（PHY）层（通常称为第 1 层）中的任务——这是要求最高的一类功能。有趣的是，其 GPU 试验的重点仅在于用 GPU 支持 FEC（被英伟达称为"确定性"功能）以及非 RAN 工作负载。在此虚拟 RAN 场景中，所有其他功能都将在 CPU 上运行。

诺基亚和行业组织也并非没有探索过在固定网络中使用通用处理器而非定制芯片。诺基亚固定网络业务营销与创新副总裁 Stefaan Vanhastel 去年表示，多年前，作为其所谓的开放宽带计划的一部分，宽带论坛标准组织曾尝试将部分 OLT 功能放入虚拟化软件层。他解释说，由于从定制设备转向通用硬件，并在云端托管实时功能太过困难，该计划并未取得太大进展。

固定网络或许才是关键

当然，当时的"通用"指的是英特尔的 CPU。最近，英伟达 CEO 黄仁勋用这个标签来描述可部署于从游戏到 AI 再到 RAN 计算等多种不同任务的 GPU。但在英伟达看来，用 GPU 运行固定网络功能并不合理。

"AI-RAN 的优势在于将信号处理和 AI 工作负载整合到一个通用的可编程加速计算平台上，"该公司发言人说。"在固定接入中，鉴于现有实现方式的效率，加速底层传输功能的增量价值并不那么有吸引力。"

Disruptive Analysis 创始人 Dean Bubley 对此深表认同。他告诉 Light Reading，FAN 似乎远不如 RAN 复杂。例如，固定线路中没有与波束成形等效的技术——波束成形是一种巧妙的技术，可将移动信号直接导向用户设备，而不是更浪费地覆盖整个区域。

这并不意味着英伟达认为 RAN 之外没有电信机会。在保留专用芯片的同时，该公司仍然相信其技术在固定线路环境中具有吸引力。"GPU 加速的 AI 可以通过智能带宽分配、流量预测、网络优化和自主运营带来可观的价值，"其发言人说。"DPU 在虚拟化宽带网关、安全和可编程网络方面也带来了机遇。"

鉴于 Vanhastel 此前的言论，这一更新很有意思。虚拟化宽带网关有望用运行在通用现成服务器上的软件取代部分 OLT 功能。与此同时，英伟达提到的 DPU 指的是数据处理单元，这是一种处理特定网络、存储和安全功能的芯片。英伟达以 BlueField 品牌提供这些产品，它们已与其基于 Arm 架构的 CPU 和 GPU 一起，构成其 AI-RAN 产品的一部分。

"机会不一定是在固定网络中复制 AI-RAN（PHY 加速），而是将 AI 和加速计算引入（通信栈中更高层的）能够创造最大差异化和经济价值的领域，"英伟达发言人说。

在柏林GTC之后，该公司发布的以电信为重点的新闻稿，核心内容是将网络转变为“分布式智能平台”。一家如今季度营收接近1000亿美元的公司，为何会对一个年产品销售额仅350亿美元、其中来自芯片的收入只占一小部分的RAN市场感兴趣，这仍然让许多专家感到困惑。对Nvidia来说，更大的机会显然在于将成千上万的电信设施转变为AI数据中心。但移动站点并不是一个可能的选择。答案或许在固网中。

关于作者

Light Reading国际编辑

Iain Morris于2015年初加入Light Reading担任新闻编辑——我们指的是，就在最开始的时候。当Iain开始收集新年前夜英国移动网络拥塞统计数据时，他的朋友和家人还在唱《友谊地久天长》。在壮大Light Reading驻英国编辑团队（他常驻伦敦，位于泰晤士河以南）之前，Iain是一位成功的自由撰稿人和编辑，过去15年一直报道电信行业。他的作品曾出现在《经济学人》（有品位！）和《观察家报》等出版物上，此外还发表于多种行业和商业期刊。他此前是经济学人智库的首席电信分析师，再之前曾在《电信》杂志担任专题编辑。Iain的电信职业生涯始于在咨询和市场研究公司Analysys（现为Analysys Mason）担任编辑。

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原文来源：Light Reading

原创地址：https://www.lightreading.com/fttx/nvidia-has-no-plans-for-a-gpu-attack-on-custom-silicon-in-fiber