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      6G前夜:AI-RAN沒有“原罪”,GPU也不是“唯一解”

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      C114訊 4月28日消息(岳明)站在6G前夜,AI-RAN正成為全球運營商的重要方向。

      2024年初,英偉達在MWC上推動成立“AI-RAN聯盟”,截至目前,該聯盟成員數已超150家,生態系統影響力不斷擴大。尤其值得注意的是,2025年,英偉達向諾基亞戰略投資10億美元,以期從傳統電信設備供應商作為切入口,對AI-RAN解決方案打造產生根本性影響。

      但AI-RAN絕對不僅僅是海外巨頭們的游戲。迪恩通信CEO馮晨遠在接受C114采訪時表示,在AI-RAN時代,RAN不再只是傳輸比特流的管道,而正在演進為具備實時理解、推理與決策能力的智能中樞。這家在去年成立的創業公司,正在從底層架構開始,構建的一個面向未來的全新底座,通過從硬件生態到軟件體系的全棧式自主創新,“讓大模型真正走進 RAN,讓 AI 與通信深度融合。”

      AI-RAN:電信業的算力時代“入場券”

      當前通信行業正站在一個關鍵的十字路口,運營商傳統的“管道式”發展模式也已走到盡頭。無論是國內還是全球,運營商流量增長帶來的收入增長已經接近天花板,而5G在服務千行百業個性化需求還存在局限,而這也正是6G的價值所在。

      正如中國工程院院士鄔賀銓所言,6G標準指標正在回歸現實。6G不再單純強調通信本身能力,而是將通信、感知、計算、智能等多維能力集成到一個系統中,網絡將更加彈性,甚至可重構。而這個可重構系統的核心就在于RAN。但過去無線接入網普遍采用專用硬件加專用軟件的模式,在特定場景下具備性能和效能優勢;但靈活性差、迭代升級周期長,特別是面向具有差異化碎片化需求的To B場景,其綜合成本更高。


      圖為行業資深專家、中山大學教授陳翔(左)與迪恩通信CEO馮晨遠接受C114采訪

      行業資深專家、中山大學教授陳翔以具身智能和智能體通信為例指出,“具身智能機器人在實際的遙操下,它的內容形態,以及對于通信和網絡的需求,將與傳統通信完全不同。”在他看來,網絡將從以連接為中心,轉變為以算力為中心。馮晨遠則認為,在面向6G演進的新周期里,算力與通信基礎設施的邊界將逐步消融,AI-RAN是包括運營商在內的通信行業,用底層控制力換取算力時代的“入場券”。

      業內知名專家Tony Quek教授也表達過類似的觀點,他認為,隨著未來通信的交互主體從“人”轉變為“機器人”或“平臺”,交互的信息將不再是簡單的數據,而是“智慧”。“未來的智慧將非常易于從模型中獲取,運營商可以通過將這些智慧進行Token化來實現增值。這不僅是技術的變革,更是商業模式的重塑。”Tony Quek教授這一觀點,恰恰印證了近期部分電信運營商提出的“用AI token經營重塑業務”理念的可行性。

      AI-RAN:不是又一張功耗更高的GPU卡

      可以說,通信網絡架構正經歷一場向“以計算為中心”的范式轉型,在這一轉型過程中,RAN最終將被深度整合進更為廣泛的分布式云基礎設施之中。各種演示也證明,AI和RAN工作負載可以在共享基礎設施上共存。

      但如何實現AI-RAN,產業界的分歧還是比較明顯的。目前來看,形成了三種明顯不同的技術路徑。其一是英偉達+諾基亞的組合,將基帶軟件移植到CUDA架構上。其二是愛立信,希望通過軟件的可移植性,實現硬件選擇的多元化。其三是部分國內廠商,倡導采用ASIC+xPU的異構計算,實現工程技術的極致優化。其中,GPGPU+CUDA的聲量最大,甚至在一定程度上成為了AI-RAN的代名詞。


      對此,馮晨遠指出,GPU功耗高、成本高,難以支撐大規模邊緣部署;ASIC雖然效率突出,卻難以跟上算法快速迭代的節奏。更重要的是,隨著MoE成為主流趨勢,大模型的瓶頸已從單純的算力不足,轉向Memory Wall——內存容量與調度效率,成為制約邊緣智能落地的核心挑戰。

      “市場真正需要的,不是又一張功耗更高的GPU卡,而是一個能夠隨算法持續演進、兼顧功耗與成本、可規模化部署,并覆蓋不同模型規模演進路徑的統一算力平臺。”馮晨遠表示。因此,迪恩通信的判斷非常明確:算力架構必須重構。“我們沒有繼續參與算力堆疊的競賽,而是從底層出發思考一個更本質的問題——如何讓大模型真正適配無線接入網?”迪恩通信給出的答案是Memory Glue架構,一種基于FPGA的可重構大模型加速平臺,通過更靈活的異構算力調度能力,結合大容量內存與高帶寬設計,使大模型能夠在邊緣側實現近實時推理,并圍繞電信業務需求進行了模型結構級優化。

      目前,迪恩通信推出的FPGA平臺已經跑通了120b的大模型,用FPGA實現了完全等量的GPU算力效率。陳翔將之稱之為國產化AI-RAN的2.0版本。“在迪恩通信AI-RAN 1.0版本中,我們證明了國產化GPU的可用性;在2.0版本中,我們證明了不依賴于GPU這種算力形態是可行的。”在陳翔看來,FPGA不僅在特定場景下具備更高的能效比,而且其極大靈活性給了AI-RAN“變形金剛”的可能性,可以更好的匹配垂直行業的需求。

      AI-RAN:開放沒有原罪,6G生態需要“百花齊放”

      可能與很多中小型網絡設備廠商不同,迪恩通信的研發重點是在底層算力平臺以及大模型,而不是單純的物理硬件。

      在陳翔看來,這非常容易理解,因為專用硬件+專用軟件“黑盒交付”的方式,在面向6G和AI-RAN時代已經行不通了,原來的路徑依賴是不行的。“AI不再是外掛能力,而會成為無線網絡的內生能力。我們一定要重視軟件棧,只有擁有了底層的軟件定義能力,才能真正實現AI與網絡的深度融合。”

      作為一名20年的行業老兵,陳翔指出,我國擁有強大的制造業和生產能力,是不是只輸出固有的硬件基站的形態就夠了呢?“我們應該更多的去考慮,怎么樣依托一個更新的生態輸出更多的價值。除了大廠之外,我們應該有成千上萬個創新企業,面向千行百業的個性化需求進行匹配。”

      對于通信行業而言,開放是沒有原罪的。“AI-RAN是通信人走向AI大算力、大模型時代的入場券,我們應該考慮如何把大模型、算力卡、基站形態、軟件協議棧耦合的更好,我們應該主動去擁抱時代。”正如Tony Quek之前的話,“這不僅僅是技術的替代,而是需要將產業鏈、軟硬件廠商、運營商、高校以及科研院所緊密聯合在一起,共同構建一個能夠適應國內產業背景的全新架構。”

      用國產化、定制化的AI-RAN,從底層架構開始,重構6G未來,這正是迪恩通信的使命!

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