這個小市場，正在吸引巨頭加入

本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）綜合

AI-RAN將用其GPU取代傳統RAN的定制芯片和虛擬RAN的CPU。

多年來，虛擬或云無線接入網(RAN)概念的主要問題之一一直是英特爾作為通用芯片唯一供應商的角色。這與相關的開放RAN運動及其最初倡導的供應商多樣性相沖突。雖然其他公司也制造CPU，但沒有一家能匹配英特爾在RAN技術上的投入。Orange等運營商一再呼吁硬件和軟件的“完全解耦”，以及“在任何類型的硬件上運行任何類型的軟件”的能力。然而，即使是從英特爾轉移到使用相同x86架構的CPU競爭對手AMD看來也很困難。AI-RAN的近期出現正使這一切變得更糟。

正如英偉達所定義的，AI-RAN將用其GPU取代傳統RAN的定制芯片和虛擬RAN的CPU。其理由部分在于通過AI和機器學習提高頻譜效率——英偉達堅稱這是舊硬件平臺無法同等程度做到的。對于電信行業來說，缺點是英偉達目前在GPU領域的主導地位看起來甚至超過了英特爾在CPU領域的地位。

AI替代方案是否即將出現？最近幾天，關于谷歌內部開發的一種名為TPU的芯片傳言四起。這些TPU的最初版本可以追溯到2015年，當時用于谷歌的非AI工作負載。自那時起，它們已在谷歌數據中心推出，為谷歌云平臺的客戶托管AI工作負載。但今天的興趣激增源于隨后的兩個發展。

張量優勢

首先是據報道谷歌一直在向其他公司出售其TPU，作為英偉達GPU的低成本替代品。據報告，伯恩斯坦的研究人員估計，在具有相同計算能力的情況下，谷歌TPU的成本僅為英偉達GPU的二分之一到十分之一。英偉達最昂貴的GPU R200平均成本近60000美元。谷歌最昂貴的TPU v7售價遠低于15000美元。

另一個發展是谷歌最近推出了Gemini 3，這是其大型語言模型(LLM)家族的最新成員。據報道，它在眾多基準測試中表現優于OpenAI等競爭對手。雖然傳統觀點認為開發LLM需要GPU，但Gemini 3顯然完全是在谷歌的TPU上訓練的。

科技行業的注意力自然被有關向英偉達大客戶Meta出售TPU的談判報道所吸引。10月，LLM開發商Anthropic也表示將購買多達100萬個TPU，并在一項“價值數百億美元”的交易中擴大對谷歌技術的使用。當Light Reading與其接觸時，谷歌對其基于TPU的AI-RAN宣傳只字未提。但這可行嗎？

芯片復雜度

鑒于市場規模相對較小，RAN不太可能成為谷歌的優先事項。根據Light Reading的姐妹公司Omdia的數據，去年全球RAN產品市場總銷售額約為350億美元，僅為谷歌母公司Alphabet同期收入的十分之一。

這并沒有阻止英偉達向RAN領域投入10億美元投資諾基亞。但谷歌的電信網絡重點迄今為止一直在更容易托管在數據中心設施中的5G核心網部分。負責谷歌電信活動的Angelo Libertucci在6月的TM Forum DTW-Ignite活動上被問及云RAN時表現出興趣寥寥。“到目前為止，真的還沒人把我們推向那個領域，”他說。

對于愛立信、諾基亞和三星等大型RAN軟件開發商來說，TPU只會增加它們已經面臨的芯片復雜性。如果將軟件從英特爾移植到AMD仍面臨一些挑戰，那么將已經部署的軟件改寫以適應TPU無疑會困難得多。

開發人員已經將英偉達的CUDA平臺視為AI工作負載世界中x86指令集的通用繼承者。愛立信、諾基亞和三星都對CUDA有不同程度的熟悉，而英偉達最近一直在展示Aerial，這是一個基于CUDA的RAN計算框架，模仿了英特爾在虛擬RAN早期推廣的FlexRAN軟件。相比之下，谷歌的TPU缺乏同樣的開發者生態系統。也很難想象TPU會被出售用于部署在RAN站點或非基于GCP的數據中心。

因此，谷歌追求的任何RAN戰略仍可能涉及使用來自英特爾、AMD或Arm（擁有x86的替代架構）被許可方的CPU。3月，競爭對手超大規模企業AWS推出了一款旨在處理RAN工作負載的新型基于Arm的Graviton CPU。如果開發人員能夠限制需要獨立硬件加速器支持的RAN功能數量，在不同CPU平臺之間移動軟件應該會更容易。

但這仍然讓英偉達擁有基于GPU的AI-RAN壟斷地位。諾基亞樂觀地認為，為英偉達CUDA平臺和GPU編寫的RAN軟件未來將可部署在競爭對手的GPU上，而無需進行重大修改。已經針對英偉達取得一些進展的AMD似乎是最可能的選擇。但AMD在RAN方面的努力都投入到了確立其CPU作為英特爾可靠替代品的地位上。

與此同時，包括沃達豐加拿大Telus在內的電信公司的技術專家聽起來并不確信GPU是AI-RAN必不可少的要素。同樣，愛立信和三星也沒有偏離其基于英特爾的虛擬RAN戰略，但兩者都在最近關于RAN的更新中突出了AI。例如，在本周發布的一篇博客中，三星在同一段落中談到了其虛擬RAN戰略和品牌為CognitiV的基于AI的網絡運營套件。

英偉達在RAN面臨的頭號挑戰一直是試圖說服電信公司，GPU能提供比其他芯片平臺更具可負擔性的優勢。但將虛擬RAN選擇范圍擴大到英特爾之外的努力證明，該行業不想依賴單一供應商，無論它看起來多么安全。在RAN領域，就像在其他地方一樣，英偉達的市場力量可能恰恰是其最大的弱點。

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