在 2026 年世界移动通信大会 (MWC 2026) 上，三星将人工智能更贴近实际电信基础设施，展示了人工智能如何在云原生网络堆栈中与无线电功能一起运行。
在巴塞罗那世界移动通信大会（MWC）上，三星电子展示了基于其虚拟化无线接入网（vRAN）平台的AI原生、软件驱动型网络架构。三星将其vRAN软件与NVIDIA的加速计算技术相结合，将三星的云原生RAN堆栈与NVIDIA的Grace CPU和L4 GPU平台融合在一起。
此次演示的重点在于展示人工智能工作负载如何在模拟真实网络环境的多小区测试环境中运行。据三星称，该设置旨在支持基于人工智能的信号处理和波束成形，同时在共享基础设施上运行核心无线电功能。
这并非商业推广公告，而是对人工智能和无线电功能如何在软件定义网络架构中共存的技术验证。
从专用硬件到云原生无线接入网
传统无线接入网依赖于部署在基站的紧密集成硬件系统。虚拟化无线接入网将许多此类功能转移到可在商用服务器上运行的软件中。在云原生模型中，这些功能可以容器化，并使用类似于企业云环境中使用的编排平台进行管理。
三星表示，其测试将vRAN软件与NVIDIA的加速计算平台相结合，采用多小区配置。该系统使用NVIDIA的Grace CPU和L4 GPU来支持RAN协议栈内的AI驱动处理任务。
NVIDIA 将 AI-RAN 架构描述为一种在共享基础设施上运行 AI 和无线电工作负载的方法，而不是将它们分布在不同的硬件系统上。正如供应商资料中所述，其目标是提高基础设施效率并减少计算资源的重复利用。
在 MWC 之前，行业报道也强调了 AI-RAN 是今年活动的核心主题之一，这反映出运营商对将 AI 直接嵌入网络层有着更广泛的兴趣。
吞吐量和频谱效率压力
移动运营商面临着在不增加频谱资源的情况下提升网络容量的持续压力。基于人工智能的波束成形和信号优化技术正被探索用于改善现有频谱利用率。
在MWC世界移动通信大会上，三星在其测试装置中演示了AI-MIMO波束成形技术。据该公司称，该技术旨在通过根据实时情况动态调整信号模式，从而提高频谱效率和整体吞吐量。
演示过程中并未公布任何商业性能基准。重点在于技术可行性，展示了人工智能驱动的无线电优化可以在虚拟化的软件定义无线接入网（SD-RAN）框架内运行。
这对云战略意味着什么？
对于云架构师和企业基础设施团队而言，其影响远不止电信领域。
首先，人工智能工作负载正开始与运营工作负载融合。在许多企业中，人工智能仍然在独立的环境中运行，用于分析或实验。AI-RAN 模型预示着未来机器学习模型将直接嵌入到实时生产系统中。
其次，GPU加速计算的应用范围正在超越集中式数据中心。NVIDIA围绕AI-RAN的定位凸显了加速计算平台不仅可以用于模型训练，还可以用于分布式站点的实时运维功能。
第三，电信基础设施正朝着云架构原则发展。虚拟化、容器化和共享计算池正逐渐成为网络设计的一部分。运营分布式环境的大型企业，例如零售连锁店、物流网络或制造工厂，可能会在其自身的边缘战略中发现类似的模式。
演示与部署
区分技术验证和商业部署至关重要。MWC 的展示活动在受控测试环境下验证了集成性和可行性，但并未证实大规模运营商部署的可能性。
尽管如此，发展方向已经很明确。运营商正在探索如何通过人工智能使网络更加软件定义、更具适应性。供应商正在将无线基础设施与云计算模式相结合。加速计算正在向网络边缘推进。
其意义在于结构层面而非推广层面：电信网络的设计越来越注重云原生原则，人工智能也开始融入关键基础设施的控制层。
AI-RAN架构能否大规模投入生产，取决于其性能、成本和运行稳定性。今年MWC的演示表明，技术基础正在不断进步，云、人工智能和电信基础设施的融合正从概念阶段走向受控验证阶段。
