AI芯片霸主英伟达在其总部建了一张5G专网

近日，美国联邦通讯委员会（FCC）批准芯片巨头英伟达在其加利福尼亚州的总部建立一个私有、独立部属（SA）的 5G无线网络，搭建了这一私有网络，英伟达就可以和其合作的开放无线接入网（Open RAN）厂商一起测试相关产品。

众所周知，英伟达在人工智能领域已经占据关键地位，而对于通信行业，不但借助其人工智能的能力，协助通信业厂商推进网络、运营等工作，而且在部分领域亲自下场，成为推动传统通信行业创新发展的一股重要力量。

英伟达总部5G专网部署情况

根据FCC的批准文件，英伟达在其总部部署的5G网络运行在3.7GHz-3.8GHz频谱上，是典型的中频频段，美国多家运营商也在中频频段部署5G网络。

英伟达在给FCC提交的申请文件中提出：“我们希望向FCC申请3.7GHz-3.8GHz频谱许可，来建设英伟达园区的网络，我们通过增加远程升级（OTA）功能来扩展我们的5G SA端到端系统。这一网络是一张室内、私有部署的网络，主要用于测试英伟达5G解决方案和Open Ran设备的互操作性，例如Open Ran的射频单元，该系统将包括5G核心网络、5G gNB、5G射频单元和5G SA功能设备（例如智能手机）等”。网络的覆盖范围大约为400多米。

英伟达对外宣称，这一测试集中在该公司先前发布的Aerial平台，侧重于分解Aerial平台与其他供应商产品的互操作。同时，测试将使用机器学习来研究接收器算法，以及对可能的6G技术的研究。

英伟达作为目前科技界最热门的厂商之一，其在电信领域的动作都可能成为热门话题。本次英伟达通过部署5G SA私有网络，与其他机构部署网络发展自身应用不同，英伟达重点进行产品测试，而这一测试的对象是Open Ran相关产品。目前Open Ran的发展已远远落后于其支持者早期设定的目标，英伟达这一测试，推动无线专网与Open Ran设备互操作，以及英伟达一系列基于AI的产品，可能为无线专网未来打开一个新的空间。

将AI带进的通信业

英伟达在通信业的布局，更多发挥自身在人工智能方面的优势，主要包括：

一是通过人工智能推动无线接入网的性能提升与创新。在英伟达开来，无线接入网是全球运营商蜂窝网络的动脉，为超过50亿用户提供服务。英伟达的Aerial平台和英伟达加速计算为现场5G无线接入网络提供更好的性能，并通过在同一硬件上支持生成式AI和5G以及为未来提供开创性的6G研究工具来获得出色的总体拥有成本 (TCO) 和投资回报率 (ROI)。

二是利用生成式人工智能助力电信运营。由于目前电信网络运营变得越来越复杂，会产生大量有价值的数据。通过利用生成式人工智能，从这些数据中提取及时、可行的见解，电信公司可以优化网络运营、提升客户体验并发掘新的收入来源。

三是在可信的电信基础设施上构建、开发和部署自主人工智能基础设施。电信运营商完全有能力通过加速计算基础设施扩展其数据中心，为自主人工智能模型和智能制造提供支持。这种新型数据中心称为“AI 工厂”，可助力地方政府、企业和初创公司构建、开发和部署生成式人工智能应用程序，从而增强安全性和性能，并针对当地语言和文化标准进行微调。

在今年的世界移动通信大会（MWC）上，一个引人注目的新联盟——AI-RAN联盟正式宣告成立。英伟达正是这一联盟的发起成员，旨在将人工智能与无线通信技术结合，共同推动6G技术的研发、标准化和商用化进程。

AI-RAN联盟的目标是利用人工智能的力量优化无线接入网络，希望能够开发出更加智能、高效和灵活的无线通信解决方案，以满足未来6G网络对高速度、低延迟和大规模连接的需求。该联盟不仅关注技术研发，还致力于制定相应的技术要求和规范，以确保6G网络的标准化和商用化进程能够顺利进行。

紧接着，今年3月，英伟达发布了6G研究云平台，为研究人员提供了一整套全面的工具，以推进 人工智能应用在无线接入网络技术。根据英伟达所述，该平台使企业能够加快开发6G技术，从而将数万亿台设备与云基础设施连接起来，为建立一个以自动驾驶汽车、智能空间以及各种扩展现实和沉浸式教育体验与协作机器人为依托的超级智能世界奠定基础。

英伟达6G研究云平台由以下三个部分组成：

适用于6G的 NVIDIA Aerial Omniverse 数字孪生：一个参考应用和开发者示例，可实现从单塔到城市规模的完整 6G 系统的物理精确模拟。它整合了软件定义 RAN 和用户设备模拟器以及逼真的地形和物体属性。借助 Omniverse Aerial数字孪生，研究人员将能够根据特定地点的数据模拟并构建基站算法，并通过实时训练模型来提高传输效率。

NVIDIA Aerial CUDA 加速的无线接入网络：一个软件定义的全RAN协议堆栈，为研究人员实时自定义、编程和测试 6G 网络带来极大的灵活性。

NVIDIA Sionna神经无线电框架：该框架可与PyTorch 和 TensorFlow等主流框架无缝集成，利用NVIDIA GPU生成、获取海量数据并训练AI和机器学习模型。该框架还包含NVIDIA Sionna，这一领先的链路级研究工具适用于基于 AI/ML 的无线模拟。

Open Ran和专网的机遇

目前，行业出现几个趋势有利于英伟达和其他来自IT而不是传统电信背景的公司。首先是虚拟化，即在标准计算芯片上运行网络功能的能力，而不是在专用硬件上运行；另一个是开放无线接入网（Open Ran），将出现多家供应商。

根据外媒报道，英伟达虽然不直接制造Open Ran设备，但它正在开发可以安装在运营商的中央和分布式单元中的芯片和软件，这些单元是承载网络功能。在虚拟化接入网中，电信运营公司将在通用中央处理器和专用芯片的组合上运行软件。

过去一年，Open Ran市场收入经历了两位数的下滑，与数年前以颠覆者姿态出现并信心满满形成明显反差，多家Open Ran的“领头羊”也经历了高管辞职、大幅裁员的过程，传统运营商在大规模投资Open RAN方面也不是很积极。但是，业界对这一领域仍然保有较高预期，一些重磅机构还是不断入局。本次英伟达启动5G专网部署并开展测试，可以说是对Open Ran生态形成重要贡献，对于Open Ran在专网应用中提供一个示范。

同时，专网作为未来各行业数字化转型的重要形态，得到行业用户的青睐，并吸引大量非传统电信设备供应商的入局，包括如西门子这样的制造企业，亚马逊、谷歌等互联网企业以及IT领域企业。市场研究机构ABI Research此前发布的一份报告显示，到2036年全球5G专网支出将超过5G公网，即超过2000亿美元的支出规模。在这一大蛋糕面前，各类厂商纷纷入局就不足为奇。