儘管在營銷上對 Nvidia 表現得非常忠誠，諾基亞卻一直在與其老芯片合作夥 Marvell Technology 潛移默化地推進 AI-RAN。

關注 AI 無線接入網（AI-RAN）的人會注意到，諾基亞近幾周一直在展示一些電信試點客戶，而 Nvidia 則像「直升機家長」一樣在背後盤旋。在 Nvidia 向諾基亞投資了10億美元後，這家大型芯片製造商及其圖形處理器（GPU）已經成為諾基亞 RAN 战略的核心。諾基亞正在設計未來的5G和6G產品，讓其能夠運行在這些 GPU 上，而非今天網路中使用的定製芯片上。

在這些合作公告之後，英國三大移動運營商之一のVirgin Media O2（VMO2）似乎只是順帶被提及。到那時，Nvidia似乎已經像忙碌的監護人一樣悄然退場。VMO2關於AI-RAN試驗的官方聲明中奇怪地沒有提到Nvidia，而Nvidia在柏林舉行的近期GTC（GPU Technology Conference，GPU技術大會）之後發布的電信AI活動名單中，也沒有提到VMO2。

儘管如此，之前的所有跡象都表明，位於倫敦帕丁頓（Paddington）的試驗站點使用的は、運行諾基亞AI-RAN軟體的Nvidia GPU。但諾基亞後來告知Light Reading，事實並非如此。遠非使用Nvidia這種著名芯片，這個高容量的站點繼續依賴較舊的定制芯片來處理新的AI-RAN功能。（在新的細節出現後，Light Reading撤回了最初關於帕丁頓試驗的報導。）

VMO2 的聲明中沒有提到 Nvidia，這本應該是一個線索。諾基亞幾乎從來不會在涉及 AI-RAN 的聲明中不點名這家芯片製造商。就在差不多同一時間，競爭對手英國電信 BT 宣布其與諾基亞的 AI-RAN 實驗時，Nvidia 就出現在標題中。諾基亞不僅在 AI-RAN 的總結中沒有提到 VMO2，對於 AI-RAN 所使用的定製芯片以及供應商身份也保持沉默。

不過，這家供應商其實是 Marvell Technology，而 Nvidia 正通過他們的合作伙伴關係尷尬地將其擠出市場。如今，諾基亞在它的 RAN 產品中，對資源消耗極大的 Layer 軟件，完全依賴於 Marvell 的定製芯片。 Light Reading 獲悉， VMO2 的 AI-RAN 實驗具體使用了諾基亞內部代號為 ABIP 的 Marvell Layer 芯片。

“ABI”這一縮寫中的“ABI”代表“Airscale Baseband Indoor”，而“P”似乎只是用來區分與更早一代產品的字母。ABIP可能還會存在很多年，但根據目前的戰略，它將是諾基亞計劃開發的最後一款定製芯片。它的繼任者ABIG則基於Nvidia技術，其中的“G”指的是GPU。

對於諾基亞來說，潛在的尷尬之處在於：AI-RAN 在現有的定製芯片和 GPU 上都能實現。自從諾基亞與 Nvidia 合作以來，AI-RAN 几乎就等同於使用 Nvidia 芯片和 CUDA 軟件技術。如果現有已部署的定製芯片看起來也能帶來同樣的好處，說服客戶採用 GPU 可能會更加困難。

但若在 GPU 尚未大規模部署之前，就讓 ABIP 這樣閒置至報廢，也不甚明智。競爭對手愛立信表示，它已在約6萬座商業部署的基站中，引入了在其定製芯片上的鏈路自適應這一標準 RAN 算法的 AI 後續方案。該公司稱，此舉將頻譜效率提高了約10%。如果諾基亞無法在已安裝的芯片上提供有競爭力的軟件產品，就有可能失去市場份額。

這並不一定否定了轉向 GPU 的理由。諾基亞認為，一旦客戶部署了 ABIG，就能從多年來的 AI-RAN 軟件升級中受益，持續提升頻譜效率；而定制芯片則需要更頻繁地更換。在之前市場份額下滑，以及 Marvell 似乎也擔心其在萎縮的 RAN 行業中的投資回報之後，諾基亞可選的芯片方案可能並不多。

問題在於，如果事實證明定製芯片在 AI-RAN 上仍然具有競爭力，運營商可能就會不愿意花錢購買 GPU。而 VMO2 的試驗似乎正顯示出這一點。

在英國最繁忙的地區之一，這項試驗聚焦於天線與帕丁頓地區客戶手機之間的無線條件。「我們與他們合作的重點，是運用 AI 更好地估計信道品質，」 VMO2 移動接入工程總監 Rob Joyce 在最近的一場新聞簡報會上說。

傳統算法依據的是關於這些無線條件的一組預設參數。AI 則像一個早熟的學徒一樣，在實際操作中學習，並能快速適應實時因素。「你會根據你所看到的情況進行優化，它則會在所處環境中自我訓練，」Joyce 解釋說。「因此，基站會將自己的算法調校到那個環境中。」

VMO2 在帕丁頓看到的結果是頻譜效率提升了20％，這意味著該站點無需額外容量或頻譜就能承載更多數據。20％的數字，也與諾基亞最近表示其通過 GPU 實現的 AI-RAN 所能達到的頻譜效率提升一致。

Joyce 也承認，愛立信的 AI-RAN 產品同樣具有競爭力。愛立信堅持使用定製芯片，其首席執行官 Per Narvinger 之前曾表示，與 Nvidia 的「原生實現」會造成鎖定效應。「你不需要 GPU 也能做到這一點，」 Joyce 在新聞簡報会上強調。「公平地說，我認為愛立信的芯片也非常好。」

如果有人對 AI-RAN 在 Marvell 芯片上的實現不感到意外，那一定是諾基亞移動網絡業務集團的前總裁 Tommi Uitto。“幾年前就有人聰明地將某些 AI 和 ML [機器學習] 功能嵌入到了芯片裏，只是我們還沒有使用它，”他在 2025 年初對 Light Reading 說。“為了僅僅提升網絡性能而使用相當昂貴的 GPU 来實現 AI-RAN，可能在技術經濟上並不合理，”他當時說。

或許關鍵問題在於，定製芯片的正常迭代節奏，能否跟得上 GPU 平臺未來軟體改進的步伐，而 GPU 平臺則不必像定製芯片那樣頻繁更換。去年夏天，諾基亞在談到那20%的頻譜效率提升時認為，明年有望達到50%，到2028年則可翻倍。

但諮詢公司 Chetan Sharma Consulting 發布的一份、由諾基亞背書的白皮書則比較保守，甚至提出了各種疑慮。該諮詢公司負責人 Chetan Sharma 寫道：「一個已經透過傳統處理方式接觸到理論頻譜效率上限的網站，與一個因干擾、信道估計誤差或調度不佳而遠低於理論上限的網站相比，AI 驅動改進的空間更小。」

AI-RAN 的各種實驗室測試和現場試驗都沒有說明，頻譜效率的提升究竟是以什麼基線為參照。專家認為，RAN 算法有點像斯特拉迪瓦里的小提琴——經過數十年的塑造和打磨，幾乎已經難以再進步了。讓AI去製造一把比這位意大利制琴大師更好的樂器，似乎不太可能成功。

無論如何，在AI-RAN上試用ABIP，會讓VMO2看起來更不可能大規模部署GPU。過去兩年裏，該公司已在移動網絡升級上花費約14億英鎊（19億美元），在英國南部安裝了諾基亞的新無線設備，在北部則使用愛立信設備。今年年初宣布的7億英鎊（9.4億美元）投資計劃中，並不包括GPU RAN的部署，Joyce向Light Reading證實了這一點。

他对基于 GPU 的集中式 RAN 也持怀疑态度。該方案會將基帶資源集中到其他網絡設施中，只在鐵塔上保留無線設備。「如果你有高容量的光纖，就可以把 GPU 移到一個集中的位置，」他說，這樣就能控制多個站點。「這很有好處，因為你可以在不同技術之間協調調度，並进一步提升效果。」

Joyce 担心的是這些站點所需的光纖。帕丁頓站點接入的是10Gbit/s的光纖，足以滿足當地的需求。若要將基帶集中化，VMO2 就必須通過一種稱為 CPRI（common public radio interface，通用公共無線接口）或其升級版 eCPRI 的技術，將該設施重新連接到無線站點。「每條鏈路都是25Gbit/s，」Joyce 說。「你最終可能需要運行三條 CPRI 連接，也就是到鐵塔需要75Gbit/s，而不是10Gbit/s。」

幾乎可以肯定，這意味著要麼增加光纖，要么支付更高的傳輸費用，這也解釋了對於投資集中式RAN的保留意見。“我的觀點仍然是不變的，我認為分散式RAN才是前進的方向；在這種情況下，如果你想實現這一點，就必須在站點上增加額外的基帶GPU資源，”他說。

對於諾基亞而言，風險在於客戶會繼續抵制需要部署新硬件的升級，無論成本如何。諾基亞定製芯片產品上可用的AI-RAN功能，可能會進一步削弱客戶升級的動力。但反過來，如果今天的定製芯片無法容納GPU已經支持的新兴AI功能，愛立信也將面臨風險。如今已在多年使用的硬件上受益於鏈路自適應改進的客戶，可能會發現，為了更先進的AI，他們需要比預期更早地更換設備。

運營商對兩家廠商技術路線圖的擔憂，可能會成為另一家廠商擴大市場份額的機會。但由於 RAN 市場上的供應商如此之少，運營商又迫切需要這兩家北歐公司都能取得成功。

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