没有GPU硬件加持，爱立信链路技术让性能高出15%

在通信产业波谲云诡的利益天平上，任何脱离财务常识与资本底色的宏大叙事，都会在季度财报的冷酷审计面前现出原形。

过去两年间，英伟达联合诺基亚、T-Mobile高调力推的AI-RAN（智能无线接入网）概念，本质上是一场精密的通信标准“定义权争夺战”。硅谷新贵试图将动辄数万美元、高功耗的GPU算力卡嵌入基站机房，将全球数百万个基站原地变成分布式算力网，美其名曰用大算力重构通信底层。

然而，在产业的另一端，一场关于资本回报率（ROIC）的静默反击已经打响。爱立信在北美及全球现网中推行其AI原生链路自适应技术，通过纯软件算法压榨爱立信自研的专用芯片（ASIC）的剩余算力。根据商用测试结果显示，爱立信的方案在未部署任何GPU的前提下，网络频谱效率拉升了10%，下行吞吐量同步提高15%。

"We have the capability to run link adaptation, which gives us an AI-powered feature capability to increase spectrum efficiency by 10% to 15%," he said. "As you know, spectrum is a very valuable resource." Bell Canada was first to test the link adaptation feature in April 2025.

这场技术路线的分裂，外表看是“软硬件方案之争”，底层则是电信传统老钱与硅谷算力新贵关于供应链控制权、网络标准定义、行业话语权以及每一分单比特成本（Cost per Bit）的生死肉搏。

有人说：移动网络的底层，是一场关于物理学局限与财务折旧的囚徒困境。

在这场困境中，爱立信的链路自适应技术扮演着无线通信“调度员”的角色。它的核心任务，是根据终端与基站之间每毫秒都在发生剧烈变化的信道质量，实时决定用多大的功率、什么样的编码调制方式去发送数据包，信道好时，用高阶调制全力冲刺；信道差时，退回低阶调制确保不丢包。

AT&T and T-Mobile test AI in RAN with Ericsson's AI-native link adaptation feature for better spectrum efficiency and performance, all without GPUs.

在传统网络中，这个调度依赖的是刻板的映射表，由于环境干扰的瞬时波动极其诡异，传统算法为了稳妥，不得不留出大量的“安全裕度”。

但是频谱不是无限的，它是运营商在拍卖场上用数十亿真金白银买下的最核心无形资产。这里面藏着通信行业里一个利益攸关的“公地悲剧”：运营商辛辛苦苦建好了覆盖全国的基站，结果在微观的时间刻度上，有超过三分之一的无线能量和频谱资源，因为算法的过于保守和防止拥塞而白白流失了。

这就好比你在寸土寸金的陆家嘴买了一栋写字楼，结果因为物业管理水平太差，导致每天有三分之一的会议室处于闲置状态，而你还要为这些闲置空间支付高昂的电费和管理费。

说到这里，有的通信专家感叹软件能改变世界，却改变不了基础物理学，但爱立信的解法，是在物理学设定的铁律边界内，用一套被称为“内联纯软件注入（Inline-Software）”的工程美学，重构了这一过程。爱立信的工程师们用他们的智慧，将一个经过极限调优和量化训练的轻量化神经网络模型，直接嵌入到了无线接入网的底层软件栈中。

"We have AI built into the radios, within the antennas and on the baseband software ... The AI-native scheduler with link adaptation is one such feature we're able to bake within our RAN stack," said Akhil Gokul, Ericsson's head of technology for Americas.

这个AI的能力被死死钉在微观的毫秒级时间窗口内，唯一的任务就是：根据前序历史数据，实时预测下一周期无线信道的信噪比波动。

由于预测精度达到了闭环，基站不再需要像过去那样为了防范未知风险而故意“藏私”。算法能够极其精准地卡在信道崩溃的临界点上，在这条昂贵赛道的空隙里极限“插空塞车”，把原本属于物理损耗的隐形成本，直接变成了财报里的净利润。这其实不是发明了什么新路，而是用微秒级的算法提高频谱的利用率，把原本注定要被烧掉的无形资产，进行了一次极限的资产证券化。

更具工程意义的是这套AI的算力载体。爱立信在底层推行了彻底的硬件无关性设计，通过极致的代码优化，这个内置的神经网络模型在运行时所需的浮点运算量，被压缩到了传统GPU大模型的百万分之一。它不需要任何专用硬件加速卡，仅仅依靠通用x86平台或者基站原本用于处理基础通信协议的基带芯片（Ericsson Silicon）的剩余算力，就能在满足极低时延的同时完美消化。

这种“用算法换算力”的纯软件进化，直接诱发了两位欧洲传统通信巨头在全球市场上的利益裂变。

在通信行业的技术演进方面，路线分歧往往会演变成首席技术官（CTO）与首席财务官（CFO）之间的预算战争。CTO们往往是硅谷技术的拥趸，做着算力重构网络的极客梦；但掌握着签字权的CFO每天早上睁开眼，看到的都是账本上冰冷的负债与利息。

相比于爱立信，Nokia通过引入英伟达投资捆绑上NVIDIA的战车，在英伟达构建的宏大叙事中，未来的5G Advanced乃至6G基站，应当装备基于Blackwell架构的专用加速卡（如NVIDIA ARC-Pro）。这种方案的算力上限极高，能够通过暴力计算处理超大规模天线矩阵中的复杂点云，在长远的物理AI、智慧城市、自动驾驶等大算力边缘租赁场景中，它具备更广阔的盈利想象空间。

英伟达的AI-RAN算盘非常精明：它根本不在乎基站省下的那点电费，它是想把全球数百万个基站，原地变成一张庞大的分布式算力网，把运营商的机房变成硅谷算力出租屋的二房东。

作为执掌这家百年巨头长达数年的老将，爱立信CEO鲍毅康（Börje Ekholm）高瞻远瞩引领爱立信在自研ASIC芯片，他们对华尔街的拷问并不陌生。在全球移动通信基建市场整体承压（全球RAN市场从高点的450亿美元缩水至约350亿美元）的宏观背景下，在分析师会议上，这位瑞典人并没有像黄仁勋那样描绘星辰大海，而是将战略锚点死死钉在运营商资本开支（CAPEX）已经到极限的商业现实上。

如果爱立信选择顺从，把基站外壳拆开，向硅谷的GPU奉上主板的钥匙，短期内无疑能讲出一个迎合资本市场的性感故事。但爱立信太清楚这意味着什么了。通信传统设备商的尊严，是建立在对网络物理层资产的绝对控制权之上的，一旦基站成了GPU的附庸，设备商就会从规则的制定者，降格为替硅谷组装机柜的硬件组装厂。因此，爱立信在底层产品上极力推行自研芯片架构。

这种办公室里的预算肉搏，在电信行业是有血淋淋的前车之鉴的。当年跨国巨头阿尔卡特-朗讯的倒下，很大程度上就是因为在技术演进的十字路口上，踩中了高功耗、高成本的硬件陷阱，最后在季度财报的重压下被华尔街无情抛弃。电信行业的钱，是一分钱一分钱抠出来的辛苦钱，谁要是拿它去赌虚无缥缈的未来算力租赁，谁就得先做好被资本市场扫地出门的准备。

相比之下，爱立信的方案在部署成本上展现出了务实的底牌。由于其AI模型直接运行在基带协议栈内部，避免了数据在通用处理器与外挂加速卡之间来回传输所产生的总线时延，而最核心的杀手锏，依然是直接送到了CFO心坎里的财务公式：零新增硬件成本，零新增功耗。爱立信直接绕过了昂贵的硬件审批，让运营商那些已经躺在折旧表里快要报废的旧铁塔，只要远程刷个系统，就能凭空多出15%的运力。在通信业，这不叫技术创新，这叫“刷系统捡钱”。

Ericsson's scheduler with link adaption is part of RAN software and uses "a neural network" AI model to decide transmission rates for users based on changing radio conditions in real time. It essentially does "faster, more intelligent decision making" in the RAN than traditional rule-based techniques, which results in better performance even when the radio environment is poor. The RAN software feature was among the "AI-ready" products Ericsson unveiled earlier this year that use AI to improve spectral efficiency, channel estimation and beamforming and realize other performance gains.

然而，这种技术路径的分裂，在巨头之间并没有演变成非黑即白的非此即彼，而是一场更为复杂的利益卡位战。

这种技术路线上的一进一退，在商业战场上立刻兑现成了血淋淋的份额生死线。

此前，爱立信从北美电信巨头AT&T手中，斩获了一笔价值140亿美元的世纪Open RAN大单。这笔订单的落地，直接导致诺基亚在北美的市场份额遭受重创。

这笔世纪大单的签约过程，背后是严密的资产负债表博弈。美国前几年天价5G频谱拍卖，化作每年高昂的利息躺在运营商的财务报表里。面对AT&T内部被债务压得变形的资产负债表，爱立信掏出了“硬件平滑升级与软硬件重构”的杀手锏，大规模置换诺基亚的存量硬件。根据AT&T公布的长期规划，未来几年内其全网70%的流量将通过开放式架构运行。

技术选型的背后，从来不是实验室里的浪漫情怀，而是红了眼的利润肉搏。这也逼得痛失北美核心基本盘的诺基亚，不得不走向更激进的防守反击。

诺基亚选择与英伟达深度绑定，将自家的anyRAN软件与英伟达基于Blackwell架构的Aerial RAN Computer（ARC-Pro）平台深度整合，试图将基站直接升级为高算力的边缘AI网格。在这场博弈中，诺基亚通过出让部分底层主权，换取了硅谷资本与算力技术的巨额弹药，寄希望于在即将到来的6G网络范式重构中实现技术路线的弯道超车。

面对诺基亚与英伟达的步步紧逼，爱立信的真实策略也并非表面上的“顽固死守”，他们在坚定推进自研硅片自由（Ericsson Silicon）、发布“无显卡AI”RAN软件的同时，爱立信同样是AI-RAN联盟的11家创始成员之一，并与T-Mobile联合展示了其Cloud RAN软件在英伟达加速计算平台上的可移植性。

Writing on LinkedIn, Grant Castle, senior vice president of RAN engineering & emerging technologies at T-Mobile, said, "The deeper we go on our AI-RAN journey, the more I see AI delivering real, tangible wins for our customers." AT&T's VP of RAN technology Rob Soni said the carrier is trialing the link adaptation feature not only on purpose-built hardware but also on cloud RAN. At Mobile World Congress, the carrier demonstrated it on a cloud RAN stack running on Intel's Xeon 6 system on chip (SoC).

这才是产业博弈的真实底色：没有谁在为了情怀捍卫传统，大家都在为下一阶段的“超额利润”和“规则定义权”做多手准备。

全球科技行业在过去几年间，实质上经历了一场极其痛苦的“算力话语权”角逐。英伟达凭借在高端GPU领域的绝对垄断地位，将整个产业的剩余价值源源不断地抽向硅谷。当这股算力海啸涌向电信行业时，欧美运营商和老牌设备商敏锐地发现自己面临着丧失网络架构主导权的危险。

如果移动网络全面走向依赖外挂GPU的硬件化演进，意味着全球电信供应链的命脉，将在极短时间内从传统通信工业，彻底转移到硅谷的芯片设计商。这种供应链集中度的骤然抬升，包含着不可承受的断供风险与合规成本。爱立信的纯软件AI与软硬件无关性设计，在客观上为整个电信工业撑起了一片供应链的缓冲区。它用行动向硅谷宣告：在大模型领域你们是庄家，但移动网络的规矩，依然由通信老钱来定。

这一缓冲区，同样为欧美政府举国力推、但近年来因技术争议陷入泥潭的开放式无线接入网（Open RAN）运动，注入了一剂关键的强心针。Open RAN的核心诉求是通过软硬件解耦，引入白牌服务器商来打破传统巨头的垄断。但其在实际落地中最大的致命伤，就是通用服务器运行传统通信协议时，能效比和频谱效率远远拼不过专用硬件。

而爱立信基于硬件无关设计的AI原生软件，可以完美适配Open RAN的通用服务器架构。它给这条推进艰难的供应链提供了一个务实锚点：不需要激进地改造硬件，只靠纯软件层的AI优化，白牌服务器也能跑出顶级专用设备的频谱效率。这让那些原本在硬件性能上被传统巨头卡脖子的白牌厂商，终于拿到了一张留在主桌上的入场券。

当然，通信史从来不是非黑即白的。欧美设备商和英伟达在北美战场关于“代码、芯片与利润率”的贴身肉搏，同样是一面折射全球产业现实的冷酷镜子。在这场由于算力海啸引起的内耗之外，大洋此岸的中国通信巨头们，正在用另一种完全不同的技术方案走向闭环。

中国巨头很早就看穿了硬件外挂的逻辑黑洞，他们既没有盲目去交硅谷的“显卡税”，也没有像欧洲设备商那样仅仅满足于在旧铁塔上打软件补丁，而是选择在芯片设计阶段就将软硬件协同优化（Co-design）做到极致，把算力单元直接集成进专用集成电路（ASIC）中。

在商业竞争中，这被称作规模经济（Economies of Scale）的铁律。Greater China市场拥有全球最庞大的单一超大规模通信市场，建成了全球超六成的5G基站。这种庞大的基建分摊基数，意味着国内巨头能够将自研高集成度芯片的研发成本（NRE）平摊到极其稀薄的程度，从而把单比特的设备成本和功耗压到欧美同行难以企及的水平。

但大洋此岸的破局者们同样不是轻松躺赢。国内巨头之所以死死咬住ASIC和软硬件协同不放，是因为在供应链受到外部强约束的极端生存压力下，整个生态被迫把每一颗本土硅片的微观效能压榨到了物理极限。

这种在硅片底层的结构性融合，让国内基站在处理无线链路自适应时，不仅拥有比通用平台更高的固有能效比，还能在完全不增加现网外部功耗的前提下，原生支持更大规模的天线矩阵算力需求。

当欧美设备商和运营商还在为站点的电费账单和折旧表争吵不休，陷入“到底是改硬件还是更新软件”的零和博弈时，此岸已经通过超大规模的现网运行，完成了从微观物理层到宏观调度层的算法闭环。

长期以来，Greater China市场的通信基建以规模大、覆盖广、功耗承受力强著称，但在宏观电网负荷与通信业务“单比特收益”不断摊薄的硬约束下，如何提高存量无形资产的效率，也成了一道绕不开的财务必答题。

我们究竟是要跟着硅谷的节奏去卷那些永远填不满的算力黑洞，把大量的资本性支出（CAPEX）变成给芯片巨头的利润进贡，还是重新回到物理层的铁律里，去抠出每一分钱的谱效？欧美老钱和新贵的博弈，未尝不是给狂热的算力资本，提前写好的一封劝降书。这场关于网络主权与算力效率的战争，究竟谁能掌握最终的定价权？

在硅谷由开发者和大模型构筑的重力面前，通信巨头们用技术省下的利润空间，将决定他们在下一阶段的博弈中握有多少筹码。这就像当年蒸汽机战胜风帆一样，即便风帆将每一根缆绳的摩擦力都优化到了极致，也终究挡不住滚滚而来的机械重力。在这场最终的方案重构到来之前，没有人会拱手让出主权。真正的赢家，永远是那些既能在底层代码里抠出每一分谱效，又能在全球供应链中算透每一张财务账本的冷酷理性者。

参考资料：

1. AT&T, T-Mobile show AI in RAN with Ericsson sans GPUs

https://www.lightreading.com/ai-machine-learning/at-t-t-mobile-show-ai-in-ran-with-ericsson-sans-gpus

#科技工业巨头 #Ericsson #AI #Nokia

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