英伟达和诺基亚宣布建立战略合作伙伴关系,将英伟达人工智能驱动的无线接入网(RAN)产品整合到诺基亚的RAN产品组合中,使通信服务提供商能够在英伟达平台上部署AI原生的5G Advanced和6G网络。
此次合作旨在推动无线通信在性能和效率方面的创新,确保消费者在设备上使用生成式AI、智能体AI和物理AI应用时能获得"无缝"的网络体验。两家公司表示,通过合作,他们正在为电信提供商奠定战略基础设施,并大规模部署分布式边缘AI推理,开启高增长的新领域。
AI流量增长的爆炸性趋势
两家公司指出,AI流量正在爆炸式增长。ChatGPT每周有8亿活跃用户,其中近一半通过移动设备访问,月度移动应用下载量超过4000万次。
通过AI-RAN系统,诺基亚和英伟达相信移动运营商可以提升性能和效率,同时为未来的生成式AI和智能体AI应用及体验增强网络性能。运营商将能够在同一基础设施上引入6G的AI服务,为汽车、机器人、无人机以及增强现实和虚拟现实眼镜等数十亿新连接提供支持,这些设备需要边缘的连接、计算和感知能力。
巨大的市场机遇
此次合作还旨在抢占AI-RAN市场,这在RAN市场中代表着重大机遇。分析公司Omdia预测,到2030年这一市场累计价值将超过2000亿美元。
因此,该协议将看到英伟达推出Aerial RAN Computer Pro(ARC-Pro),这是一个6G就绪的加速计算平台,结合了连接、计算和感知能力,使电信公司能够通过软件升级从5G Advanced迁移到6G。诺基亚将加速其5G和6G RAN软件在英伟达Cuda平台上的可用性,并通过在新AI-RAN服务核心嵌入英伟达ARC-Pro来扩展其RAN产品组合。
重大投资与行业合作
此次合作还将看到英伟达向诺基亚投资10亿美元,两家公司表示这标志着AI原生无线时代的开始,为支持边缘AI驱动的消费者体验和企业服务提供基础,同时为6G应用如集成感知和通信做好准备。T-Mobile美国也将与诺基亚和英伟达合作,作为6G创新和开发过程的一部分,推动和测试AI-RAN技术。
试验预计将于2026年开始,重点对客户的性能和效率提升进行实地验证。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋在评论这项协议时,将电信描述为关键的国家基础设施,是美国经济和安全的"数字神经系统"。
他说:"基于英伟达Cuda和AI构建的AI-RAN将彻底改变电信行业,这是一个世代性的平台转变,将使美国重新获得在这一重要基础设施技术方面的全球领导地位。我们与诺基亚以及美国电信生态系统一起,正在点燃这场革命,为运营商提供建设智能、自适应网络的能力,这些网络将定义下一代全球连接。"
诺基亚总裁兼CEO Justin Hotard表示:"电信的下一次飞跃不仅仅是从5G到6G,而是网络的根本性重新设计,以提供AI驱动的连接,能够处理从数据中心一直到边缘的智能。"
他说:"我们与英伟达的合作以及他们对诺基亚的投资,将加速AI-RAN创新,将AI数据中心放入每个人的口袋。我们很自豪能与英伟达、戴尔科技和T-Mobile美国一起推动这一行业转型;我们在T-Mobile网络中的首次AI-RAN部署将确保美国在AI所需的先进连接方面保持领先。"
Q&A
Q1:英伟达和诺基亚的AI-RAN合作主要解决什么问题?
A:主要解决AI流量爆炸式增长带来的网络挑战。随着ChatGPT等AI应用用户激增(每周8亿活跃用户,近一半通过移动设备访问),传统网络难以满足生成式AI、智能体AI等应用的性能需求。AI-RAN系统能够提升网络性能和效率,为未来AI应用提供无缝体验。
Q2:ARC-Pro平台有什么特殊功能?
A:ARC-Pro是英伟达推出的6G就绪加速计算平台,结合了连接、计算和感知三大核心能力。它最大的特点是支持软件升级方式从5G Advanced平滑过渡到6G,无需更换硬件基础设施,为汽车、机器人、无人机、AR/VR设备等提供边缘计算支持。
Q3:这次合作对6G网络发展有什么意义?
A:这标志着AI原生无线时代的开始,为6G网络奠定了AI驱动的基础架构。通过10亿美元投资和技术整合,将加速6G创新,支持集成感知和通信等6G核心应用。预计2026年开始试验,将帮助美国在先进连接技术方面重新获得全球领导地位。
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。