爱立信联合T-Mobile完成AI-RAN测试

不知道大家有没有琢磨过一件细思极恐的怪事。这几年手机一年比一年强，基站越建越密，频谱资源也一直在扩容，可只要走进地铁站、大型商圈，人一多网速该卡还是卡。很多人下意识吐槽运营商偷工减料，实际上大家都误会了。

不是带宽不够，是过去十年，整个通信行业全都走进了死胡同。

市面上绝大多数基站，本质上就是一台死板的自动化机器。信号乱、干扰多、人流杂，无线环境每时每刻都在变，可基站只会照着写死的规则机械干活。这就好比十字路口堵得水泄不通，车流瞬息万变，交警还死守固定时间表放行，拥堵自然无解。

想要解决这个问题，最简单粗暴的办法就是上AI。

道理所有厂商都懂，爱立信、华为、诺基亚、三星，四家行业巨头砸钱砸人力，全部扎堆研发AI基站，但有意思的地方就在这里，明明大家起步时间差不多，技术各有优劣，偏偏最先在现网跑通大规模商用、拿出硬数据的，是大众印象里最沉闷、最保守、最不爱炒作的北欧企业爱立信。

2026年5月，T-Mobile放出一组实打实的现网测试数据，没有实验室恒温恒湿的理想条件，没有刻意清空周边用户制造虚假流畅，测试地点就是洛杉矶、纽约、新泽西、盐湖城这些普通人正常生活的城市。

最终结果直白粗暴。

不新增一处基站，不增加一寸频谱资源，仅靠软件算法迭代，频谱效率提升9.8%，下行吞吐量最高拉升15%，更关键的是，这次大规模实测的数据，和之前小规模试点几乎一模一样，误差不到1%。

外行看不懂这串数字的分量，内行一眼就明白这有多恐怖。通信行业发展到现在，早就摸到香农定理的物理天花板，常规优化能提升3%到5%，就足够企业拿去大肆宣传。在不改硬件的前提下，稳定拿到接近10%的增益，放在全球通信行业，都是实打实的硬突破。

这次测试最大的价值，从来不是网速变快了一点，而是赤裸裸扒开了行业遮羞布，把两种AI技术路线的差距摆在了明面上。

现在市面上绝大多数AI基站，说白了都是外挂式装修。

基站先自己完成基础工作，事后再由外置AI系统复盘修正，就像快递驿站堆了一地包裹，管理员忙完一天，晚上才复盘哪里摆放不合理。看上去智能化拉满，本质还是滞后补救，瞬息万变的无线信道，根本等不起慢吞吞的事后优化。

爱立信做的事情，刚好反着来。

它把AI直接焊进了基站最底层的基带硬件里，信号接收、测算、资源分配同步完成，没有中转，没有延迟。如果说传统算法是死板站岗的交警，外挂AI是事后复盘的资料员，那爱立信这套方案，就是能预判车流、秒级调整通行规则的智能交管。

很多人疑惑，同样做AI，为什么四家公司走出了四条完全不一样的路？

答案藏在芯片里。算法可以抄、可以改、可以优化，硬件底层逻辑，谁都没办法糊弄。

爱立信没有跟风行业热潮去堆通用高端GPU芯片，反其道而行之，自研了一款纯粹为通信而生的ASIC芯片Ericsson Silicon。这款芯片采用Intel 4等效三纳米工艺，搭配自家EMCA多核架构和NNA神经网络加速器，从设计之初就没想过要万能。

我直白说一句很多人不爱听的实话，算力真的不能代表一切。

据网上数据，诺基亚绑定的英伟达GPU，算力能冲到1978 TOPS，华为昇腾NPU能做到640 TOPS，反观爱立信这款旗舰芯片，算力只有128 TOPS。单看纸面参数，爱立信被另外两家碾压，差距甚至达到十几倍。

放在以前，我也会下意识觉得爱立信的AI技术不行。我曾经固执认为，电子产品算力越高、参数越漂亮，实力就越强，直到我跟一个做基站运维的朋友深聊过一次，我才明白自己有多外行。

基站不是机房服务器，常年裸露在室外，冬天零下四十度，夏天八十五度高温，风吹雨淋还要抗震动。英伟达GPU算力强悍，单块功耗动辄两百瓦以上，塞进基站里不是升级，是灾难。散热扛不住，电费付不起，体积放不下，再强的算力都是空谈。

爱立信看得非常通透，于是做了一个极度克制、甚至看起来有点保守的取舍。

它砍掉所有无关冗余算力，只保留无线通信必需的轻量化AI模型，模型参数死死控制在一千万以内。极致精简换来的回报极其夸张，内置AI加速器功耗不足5瓦，微秒级推理速度，普通人眨眼的一瞬间，芯片已经完成上百次信号调度判断。

除此之外，爱立信还做了一个反行业常识的布局。

绝大多数厂商习惯把算力集中在机房基带单元，原始信号长途传输之后再统一计算，白白损耗带宽还增加时延。爱立信直接把AI算力下沉到射频端，天线收到信号的瞬间，就地完成分析、判断、优化，能不走的线路一概不走，能不损耗的资源一概不浪费。

别觉得这些改动微不足道，商用市场从来只看真金白银。

T-Mobile作为美国顶级运营商，精明到近乎苛刻，从来不给科技噱头买单。这家企业挨个测试过四家厂商的AI-RAN方案，最后敲定爱立信，原因简单粗暴：省钱、稳定、能规模化。

T-Mobile公开的实测账单很能说明问题。爱立信ASIC方案五年综合使用成本，比英伟达GPU方案低56%，比常规NPU方案低41%，而且在高楼密集、信号杂乱的城区，只有爱立信能稳定守住10%以上的性能增益，其他方案要么功耗超标没法大面积部署，要么换个复杂场景性能直接崩盘。

如今全球四家头部厂商，四条技术路线，没有谁绝对正确，也没有谁彻底落后，每一条路都是企业基于自身处境做出的生存选择。

• 爱立信走的是务实求生路线。放弃花哨算力，死磕底层实时优化，低功耗、高稳定、低成本，完美契合欧美运营商运维成本高、不敢随意改动基站的现状。缺点也一目了然，通用性太差，跑不了超大AI模型。
• 华为走的是全能突围路线。自研昇腾NPU算力拉满，既能优化网络，又能承载大模型运算，自主可控属性拉满，适配国内算力融合的发展节奏。唯一短板，就是功耗偏高，底层微秒级实时调度能力先天不足。
• 诺基亚押注的是前沿试验路线。死死绑定英伟达GPU生态，算力天花板行业第一，可编程性拉满，适合实验室不断试错研发。但高功耗、高成本、高时延的硬伤改不掉，短期根本没有大规模商用的可能性。
• 三星选择的是稳妥保命路线。不改动底层硬件，在现有设备上叠加简易AI算法，改造成本极低，部署毫无门槛。对应的代价就是AI能力薄弱，只能做表层优化，没有任何底层突破。

很多人总喜欢争论哪家技术最强，这种讨论本身没有意义。

商业市场不是擂台赛，不需要绝对强弱，只需要适配。欧美运营商基站密度极高，运维成本压不住，优先追求稳定省钱；国内运营商侧重算力整合、自主可控，偏爱全能方案；中小运营商只求低成本升级，能够用就好。

透过这次T-Mobile和爱立信的合作测试，我们能看清整个通信行业正在发生的隐秘变革。

2026年注定是AI基站的分水岭，漫天飞舞的概念炒作彻底落幕，行业正式进入商用落地阶段。所有人终于明白，无线通信拼的从来不是谁算力堆得高，而是谁能耗更低、谁延迟更短、谁稳定性更强，盲目堆砌高端芯片，除了制造行业泡沫，没有任何实际价值。

行业路线也在悄然两极分化。底层毫秒、微秒级的实时信号优化，专用ASIC芯片会成为绝对主流；上层数据分析、运维推演，保留通用GPU作为补充。专用芯片搭配通用算力，会是未来十年行业最稳妥的标准答案。

算力下沉更是不可逆的大势。

所有硬件行业的规律都一模一样，从集中式计算走向分布式就近计算。AI从最开始的外挂辅助，到机房集成，再到如今爱立信实现的射频端原生嵌入，未来每一座基站都会变成独立智能节点，不用依赖中心调度，自己就能完成感知、优化、修复。

外人总觉得基站优化是鸡毛蒜皮的小事，只有行业从业者清楚，高端技术的成熟，全部藏在枯燥细碎的打磨里。

我们流畅刷视频、稳定打游戏、清晰通电话，背后是工程师对着微秒级的数据反复调试，是无数次取舍、迭代、优化。

无线通信这个行业从来没有完美的技术路线，每家企业都在利弊之间反复权衡。有人追求极致强悍，有人追求包罗万象，有人追求低成本生存，唯独爱立信选择了最克制、最枯燥、最难被大众看见的精细化打磨。

可往往就是这种不张扬、不炒作、不盲目跟风的企业，最容易在漫长的行业迭代里站稳脚跟。科技行业永远在对抗无序的熵增，繁华热闹的算力内卷是熵，安静克制的精准优化是熵减。

说实话，我以前一直觉得爱立信太过于低调，很多人会觉得三毛厂太过于死板、沉闷、没有锐气，甚至觉得它早晚要被激进玩家甩开。后来我才慢慢看懂，基站这行，压根不需要花里胡哨的演技。

真正的输赢，从来不是看谁参数好看、谁嗓门更大、谁的口号更炸裂，而是人流量爆满的时候，谁不卡顿；常年运行的时候，谁更省电；复杂环境里，谁不掉链子。堆算力谁都会，懂得舍弃才是真本事。这世上长久活下来的，从来不是跑得最快的那一个，而是最稳、最克制、最耐得住寂寞的那一个。

参考资料：

1、T-Mobile 5G Advanced network achieves world first with Ericsson AI RAN innovation

2、Ericsson AI RAN

https://www.ericsson.com/en/ai/ran

全文完，感谢阅读，如果喜欢请三连。