GPU 進基站？AI-RAN 爭議

🔑 增強重點摘要

• •NVIDIA 與 VIAVI、Capgemini、Nokia 等合作開發 AI-RAN 平台，展示 GPU 加速的數位孿生與 5G 鬼前導碼挑戰解決方案，提升網路效能與能源效率。[1][2][3]
• •Nokia 在 MWC 2026 完成 GPU 加速 AI-RAN 功能測試，並與 Indosat 等客戶驗證共享 NVIDIA Grace Hopper 伺服器的 AI 與 RAN 工作負載可擴展性。[3]
• •Capgemini-NVIDIA AI-RAN 使用 Grace Hopper 平台整合 5G CU/DU、CUDA 加速 RAN 及 LLM/LVM AI 代理，支援城市移動與風力發電等應用。[2]
• •AI-RAN 允許運營商將 RAN 閒置 GPU 容量貨幣化，提供外部 AI 運算服務，開拓新營收來源。[3]

🛠️ 技術深入

• •NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin (AODT) 結合 VIAVI TeraVM AI RSG，使用光線追蹤技術在 AWS 上產生雲端規模真實 RAN 模擬。[1]
• •Capgemini 5G CU/DU 建置於 NVIDIA Grace Hopper 平台，Grace CPU 與 Hopper GPU 經 NVLink C2C 互聯，加速 5G Layer1 及 AI 代理執行 LLM/LVM。[2]
• •Nokia 與 QCT QuantaEdge EGN77C-2U 使用 NVIDIA RTX PRO Blackwell GPU、Grace CPU 及高性能網路，提供緊湊邊緣 GPU 加速 RAN 處理，支援 Cloud RAN 至 6G 轉型。[3]
• •深層學習模型解決 5G 鬼前導碼問題，區分真實使用者設備存取與幻影訊號，維持 L1 時序嚴格性，提升網路容量。[1]

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

⏳ 時間線