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NVIDIA、Nokia与大型运营商将移动网络变为分布式人工智能平台:企业将迎来哪些变化

2026年10月21日,NVIDIA在柏林GTC大会上与Nokia以及T-Mobile、Deutsche Telekom、Orange、Elisa和BT等运营商共同宣布,将开始利用其网络不仅传输通话和数据,还在靠近用户的地方运行人工智能。T-Mobile完成了NVIDIA所称的首个基于AI无线电的商用网络通话。

19 80 TIC Cloud 团队··3 分钟阅读
NVIDIA、Nokia与大型运营商将移动网络变为分布式人工智能平台:企业将迎来哪些变化

NVIDIA、Nokia和运营商宣布了什么

根据NVIDIA发布(也通过GlobeNewswire发布)的公告,多家运营商正在其数据中心、城域站点乃至基站本身部署NVIDIA加速计算,以便在更靠近使用者——个人、企业和机器——的地方运行AI模型。最受关注的发布包括:

NVIDIA还发布了两款新的ARC服务器配置,将由Dell、Quanta Cloud Technology和Supermicro制造,并表示已有近20家运营商宣布与Nokia开展此类合作。NVIDIA创始人兼首席执行官Jensen Huang这样总结:网络当初是为承载世界的对话而建,如今也将承载世界的智能。

什么是AI-RAN,为什么要把AI放到网络边缘

RAN(无线接入网)是移动网络中把您的手机与天线连接起来的部分。过去它运行在只做这一件事的专用设备上。AI-RAN的思路是让同样配备图形处理器的机器既能处理无线信号,又能同时运行人工智能应用。

Orange Business的案例说明了它的用途。据Telecom Reseller和The Fast Mode报道,Orange将中央云中的NVIDIA Blackwell服务器与区域接入点(PoP)中的ARC设备结合使用。在一个模拟森林火灾的演示中,AI在说另一种语言的来电者与应急接线员之间进行双向翻译,同时转写通话并生成摘要。如果某个站点宕机或拥塞,请求会被转到另一个站点。Orange在欧洲约有50个接入点,计划到2030年增至75个。

追求的优势有三点:更低的响应延迟、面对故障或流量高峰时的韧性,以及对数据处理地点的控制。后者对不希望客户语音离开本国或可信环境的银行、保险公司和公共机构至关重要。

仍停留在承诺阶段的内容

对这次发布需要冷静看待。TelecomTV提醒,大部分成果来自实验室测试、短期试验或2027年的计划,而«全球首个»之类的说法是NVIDIA自己的定性,并非独立验证。该媒体还指出,NVIDIA是Nokia的投资方。

Telecom Reseller还指出,Orange尚未公布能证明真实环境下响应时间或韧性的结果;分布式计算本身并不能保证合规;在众多站点运营服务器会带来设备、能源和制冷成本。没有任何来源公布延迟数据。而且公告中的运营商名单里没有拉美运营商,因此这项技术在该地区将首先以试点形式出现。

对哥伦比亚和拉丁美洲企业意味着什么

尽管部署发生在欧洲和美国,但方向很明确,对已经或计划在通信中使用AI的企业都有影响:

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资料来源

  1. NVIDIA Newsroom: NVIDIA, Nokia and Leading Telecom Operators Turn Networks Into Distributed Intelligence Platforms
  2. GlobeNewswire: NVIDIA, Nokia and Leading Telecom Operators Turn Networks Into Distributed Intelligence Platforms
  3. TelecomTV: Nvidia boasts greater AI-RAN and AI factory traction with telcos
  4. Telecom Reseller: How Telecom Operators Are Moving AI Infrastructure to the Network Edge
  5. The Fast Mode: Orange Business, NVIDIA advance distributed AI inference for real-time voice AI
为您答疑解惑

常见问题

什么是AI-RAN?

这是一种构建无线接入网(即移动网络中连接手机与天线的部分)的方式,基于配备图形处理器的服务器,既能处理无线信号,又能同时运行人工智能应用。

哥伦比亚已经可以使用AI-RAN了吗?

这项计划中没有拉美运营商的公告。NVIDIA和Nokia宣布的商用部署主要计划于2027年在欧洲和美国进行。

为什么在靠近用户的地方运行AI很重要?

因为这样可以缩短响应时间,在某个站点故障时继续运行,并更好地控制数据在哪里处理。在翻译或接听电话的智能体等实时语音应用中,这些因素至关重要。

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