Nvidia提前部署6G中的AI
本週，有報導詳細介紹了Nvidia與包括T-Mobile、MITRE、Cisco、ODC和Booz Allen Hamilton在內的產業聯盟之間的重大合作。 他們的目標？ 利用Nvidia的AI Aerial平台，開發專為6G設計的AI原生網路堆疊。 此計畫建立在Nvidia先前於2024年GTC大會上發布的6G研究雲端平台之上。
6G商業部署的時程仍然遙遠。 目前的預測要到2028年才會標準化，3GPP的Release 21預計將正式確定規範。 鑑於這個漫長的時間表，Nvidia的積極參與引出了一個關鍵問題：在6G中早期推動AI整合的戰略理由是什麼？
戰略理由：塑造6G標準
產業分析師認為，Nvidia的先發制人舉動是為了影響6G基礎的一項精心策劃的努力。 透過積極參與開發過程，Nvidia旨在將其技術，特別是其圖形處理器(GPU)，嵌入到即將到來的標準的核心架構中。
正如Mobile Experts的分析師Joe Madden簡潔地說：「Nvidia正試圖走在曲線的前面，將他們的技術插入6G標準中。 這就是遊戲的玩法。」
Recon Analytics的分析師Daryl Schoolar進一步闡述：「Nvidia目前與T-Mobile、Cisco和其他公司所做的是努力更好地了解如何使AI成為6G標準的原生部分。 回答諸如它具體需要做什麼，以及如何使其成為標準的一部分等問題。 透過回答這些問題，Nvidia及其AI RAN合作夥伴希望影響這些標準的內容。」
其根本動機是引導6G基礎設施的發展朝向優先考慮Nvidia以AI為中心的GPU的模式。 這與目前營運商主要依賴x86晶片和客製化ASIC的情況形成對比。 Nvidia設想未來其GPU將成為6G網路的基石。
AvidThink的首席分析師Roy Chua強調了Nvidia的雄心，即促進典範轉移：「Nvidia希望他們能夠在研究社群中獲得關注，以及一些生態系統的支持，甚至可能是一些非現有業者（不一定是小型新創公司，可能是具有行動核心但沒有行動RAN資產的網路供應商，例如Cisco或其他公司）押注於利用GPU而不是傳統ASIC路線的下一個S曲線。」
缺少主要RAN供應商：故意的策略？
一個值得注意的觀察結果是，Nvidia最新的6G合作中缺少主要的RAN（無線電接取網路）供應商。 然而，這並不意味著完全缺乏與這些關鍵參與者的互動。 正如Chua指出的那樣，Nvidia已經與Ericsson和Nokia建立了合作夥伴關係。
與AI RAN相關的成本、複雜性和功耗方面的挑戰是巨大的。 可能需要6G技術的完全成熟才能有效地克服這些障礙。 Intel的CTO最近承認，目前狀態下的AI RAN並沒有提出令人信服的成本效益主張。
不斷演變的戰場：AI原生6G的競爭願景
重要的是要認識到，Nvidia的方法並不是實現AI原生無線網路的唯一途徑。 情況正在不斷發展，並且正在出現替代願景。
Madden指出：「Nvidia在RAN社群中幾乎沒有得到營運商和供應商的支持，因此他們特定的AI硬體實作方式不太可能被認為是6G的基礎。」
未來幾年對於塑造AI在6G中的整合軌跡至關重要。 像Nvidia、Intel、Qualcomm等主要參與者無疑將為AI原生無線網路的討論和發展做出重大貢獻。 這些實體之間的競爭與合作將最終決定6G的最終形式。
擴展Nvidia 6G策略的影響
Nvidia對6G的積極態度具有深遠的影響，不僅限於直接的技術規範。 讓我們更深入地探討其中一些關鍵方面：
1. 重新定義AI在無線網路中的角色：
Nvidia的願景超越了在現有網路架構中逐步應用AI。 相反，它的目標是從根本上重新設計網路，以AI為核心。 這種「AI原生」方法設想了一個本質上智慧的網路，能夠自我優化、動態資源分配和主動解決問題。
2. 挑戰傳統硬體的主導地位：
透過倡導GPU作為6G的首選硬體，Nvidia直接挑戰了x86晶片和客製化ASIC的既定主導地位。 這可能會導致電信產業的硬體格局發生重大轉變，可能擾亂現有的供應鏈和供應商關係。
3. 促進創新和新市場進入者：
Nvidia與非現有業者（例如沒有現有RAN資產的網路供應商）合作的策略為新進入者打開了大門並促進了創新。 這可能會導致顛覆性技術和商業模式的出現，挑戰電信市場的現狀。
4. 加速6G的開發和部署：
Nvidia早期參與6G標準化進程可以加速整體開發時間表。 透過積極參與研發，Nvidia可以幫助及早識別和解決潛在挑戰，從而可能縮短6G技術的上市時間。
5. 增強網路效能和功能的潛力：
與前幾代相比，AI原生6G網路有望顯著提高效能和功能。 這包括：
- 更高的資料速率和頻寬： AI可以優化訊號處理和資源分配，實現更快、更有效率的資料傳輸。
- 更低的延遲： AI驅動的預測功能可以最大限度地減少延遲並提高回應速度，這對於擴增實境和自動駕駛等應用至關重要。
- 提高網路可靠性和彈性： AI可以主動檢測和減輕網路問題，確保更高的穩定性和正常運行時間。
- 增強的安全性： AI可用於即時識別和回應安全威脅，保護網路免受惡意攻擊。
- 更高的能源效率： AI可以優化整個網路的功耗，降低能源成本和環境影響。
6. 應對AI RAN的挑戰：
雖然AI RAN的潛在優勢是巨大的，但仍然存在重大挑戰。 Nvidia與產業夥伴的合作旨在正面解決這些挑戰，重點關注：
- 成本優化： 降低實施AI驅動的RAN解決方案的成本對於廣泛採用至關重要。
- 降低複雜性： 簡化AI RAN的部署和管理對於營運效率至關重要。
- 功耗管理： 最大限度地減少AI RAN的能源足跡對於永續性和成本效益至關重要。
7. 塑造無線連接的未來：
Nvidia的6G賭注不僅僅是技術； 這是關於塑造無線連接的未來。 透過積極參與6G標準的定義，Nvidia正在將自己定位為在無線網路及其支援的無數應用程式的演進中發揮核心作用。
邁向6G的旅程是一場馬拉松，而不是短跑。 Nvidia早期積極推動將AI整合到6G的核心，證明了這項技術的變革潛力。 未來幾年將見證激烈的競爭、合作和創新，因為整個產業都在共同努力定義和實現AI原生6G未來的願景。 最終結果將對我們如何連接、溝通以及與周圍世界互動產生深遠的影響。 賭注很高，Nvidia顯然將賭注押在一個AI不僅僅是附加元件，而是無線通訊的基礎的未來。