英伟达在GTC柏林宣布，全球多家领先电信运营商正把现有网络改造为分布式智能平台，在集中式数据中心、城域站点和基站侧加入英伟达加速计算，让模型与应用更靠近使用它们的人、企业和机器。这一动作的核心，是把运营商手中的土地、电力、光纤和频谱资源，转化为AI推理与智能体服务的分布式基础设施。

最受关注的进展来自美国：T-Mobile与英伟达、诺基亚合作，在华盛顿州贝尔维尤的现网中完成了全球首个AI-RAN通话。这意味着加速计算不再只停留在核心数据中心，而是进入无线接入网本身。欧洲方面，德国电信正在推进面向工业的物理AI，Orange则为企业与应急响应团队推出新的语音智能服务。Elisa完成了欧洲首个AI-RAN现场试验，在单一加速计算平台上同时跑语音、移动数据和视觉AI，并承载于5G网络；BT正在英国筹备AI-RAN现网试验。诺基亚将其anyRAN软件运行在英伟达Aerial RAN Computer（ARC）上，用于BT、德国电信、Elisa和Orange的试验。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋把这一转变概括为：电信网络过去承载全球的对话，今后也将承载全球的智能。他表示，领先运营商正把土地、电力和连接性变成分布式AI基础设施，让智能更贴近使用它的行业、人和机器人；与诺基亚的合作把加速计算延伸进无线网络本身，为AI原生5G打基础。

从架构上看，英伟达把智能分为土地与电力及外壳、芯片、基础设施、模型、应用五个层次。运营商在第一层已拥有主权级基础设施——数据中心、区域站点和基站，具备电力、光纤和频谱。叠加英伟达加速计算、开放模型和应用后，运营商实际上是在自己的网络里搭建完整的智能栈。在分布式站点，基于AI-RAN架构的统一融合平台可以服务开放模型、驱动机器人、语音和智能体应用，并运行智能5G软件。

欧洲运营商的动作更具体。德国电信计划扩展其英伟达驱动的工业AI云，托管包括Nemotron和Soofi在内的开放模型，并服务Agile Robots等机器人公司；在分布式站点，德国电信正与诺基亚、英伟达试点AI-RAN，并演示用NVIDIA ARC在设备与网络边缘之间运行推理。GTC柏林与Agile Robots的联合演示展示了分工：机器人本体负责实时感知与动作，分布式边缘的模型支持跨机器人的微调与协调，集中式基础设施则承担更大规模的训练负载。

Orange在其Live Intelligence可信AI平台上以托管服务方式提供包括Nemotron在内的开放模型，面向企业推出高级服务；在分布式站点，Orange部署NVIDIA ARC用于语音智能应用，利用Nemotron Speech演示帮助应急和现场团队以低延迟、高可靠方式实时多语言翻译。Elisa已在分布式网络位置部署NVIDIA ARC，运行企业助手类语音智能应用，并用开放模型构建边缘应用。英伟达称，欧洲、中东和非洲（EMEA）地区有九家运营商正在建设或扩展英伟达驱动的AI基础设施。

AI-RAN的意义在于把加速计算引入无线接入网，使RAN本身成为与高级服务共用平台的智能工作负载，运营商 thus 能在相同频谱上承载更多服务，并从靠近用户的站点响应需求。全球已有近20家电信运营商公开宣布采用诺基亚anyRAN软件与英伟达ARC的AI-RAN合作。英伟达同时推出MGX 2U和MGX 4U两种ARC配置，面向高密度、高容量的智能与无线工作负载，通常部署在集中式RAN站点；配置搭载NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU，提供x86与英伟达Vera CPU选项。戴尔科技、广达云科技和超微将提供ARC就绪服务器。

在运维层面，开放模型与智能体正被用于推进完全自治的网络运营。英伟达Nemotron开放模型和Agent Toolkit软件已集成进多家合作伙伴的商业软件。诺基亚把Nemotron集成进其Autonomous Networks Suite，并用Agent Toolkit构建和部署可信智能体，管理固定、无线、核心和传输网络；思科微调Nemotron并集成进Crosswork AI，在其Crosswork网络自动化软件上形成统一的智能体层，管理IP与光传输网络，同时用Agent Toolkit帮助运营商安全运行智能体。TCS正与运营商合作微调Nemotron并用Agent Toolkit构建专用智能体，用于验证无线站点建设、检测诊断并自动修复网络问题，以及提供多语言语音体验。BT采用Nemotron构建智能体，检查现场安装照片、发现问题并减少重复上门。NTT DATA则在其NextGenOSS平台上扩展微调后的Nemotron模型与Agent Toolkit。

整体来看，这一轮合作把英伟达的算力版图从云端向网络边缘推进，运营商由此获得在本地提供低延迟AI服务的能力，设备商与服务器厂商则围绕AI-RAN形成新的软硬件组合。对产业链而言，关键变量在于运营商能否把分散的站点资源转化为可运营、可计费的智能服务，以及AI-RAN从试验走向规模部署的节奏。