AWS质疑英伟达AI-RAN方案 称云服务更具优势

  ICC讯  在哥本哈根举行的数字化转型世界大会上，AWS电信与边缘云业务首席技术官Ishwar Parulkar对英伟达力推的AI-RAN方案提出尖锐批评。这位高管向Light Reading表示："行业低估了实现该方案可用性所需的投入，部署GPU并出售算力只是表象，真正需要的是云计算已构建的完整技术栈和工具链。"

  英伟达近两年向电信运营商推销的AI-RAN方案包含双重商业逻辑：一方面运营商可通过出租GPU算力获得AI推理服务收入，另一方面剩余算力可用于无线接入网（RAN）处理。目前全球仅日本软银开展试点，多数运营商持观望态度。英伟达电信业务负责人Ronnie Vasishta辩称，运营商遍布全国的边缘节点在低时延和主权云方面具有超大规模数据中心无法比拟的优势。

  Parulkar对此提出系统性质疑。AWS官网显示其已在全球37个区域建设数据中心，并规划新增13个区域，同时部署43个本地接入区和Wavelength边缘计算节点。"我们既有靠近大都会的本地化数据中心，也能通过Outposts服务器实现客户现场部署。"针对欧洲主权云需求，AWS两年前已推出独立于美国基础设施的欧洲专属云服务。

  在5G核心网领域，AWS与德国电信子公司Telefónica Germany的合作颇具代表性。初期在法兰克福AWS基础设施部署用户面功能（UPF）遭遇容量瓶颈后，双方改为在运营商机房部署定制化Outposts服务器。这些搭载自研Graviton3处理器的设备目前正与Orange、Du等运营商开展云化RAN测试，但最耗资源的物理层处理仍依赖Marvell Technology的专用芯片。

  Parulkar透露Outposts服务器同时支持"内联"和"旁路"两种云RAN加速方案，但承认采用爱立信、三星偏好的旁路模式将大幅增加Graviton3负载。这两家设备商正评估将原基于英特尔x86架构的虚拟RAN代码迁移至Arm平台，但在前向纠错（FEC）加速器选择上仍面临英伟达GPU或AMD可编程芯片的抉择。

  "AI革命正迫使运营商重新审视云战略，"Parulkar强调，"训练AI模型最经济的方式是租赁而非购买GPU，因为持续训练并非运营商主业。"这番表态直指英伟达AI-RAN方案的商业软肋，也揭示了电信业在AI时代基础设施投资的核心矛盾。