佳贤通信董事长任恩贤：英伟达要靠算力基站实现端侧物理AI
英伟达 正在猛攻AI-RAN基站。
过去一年多的时间， 英伟达 朝着 通信 领域连续出手：推出Aerial RAN Computer，把GPU加速计算、无线 通信 和AI推理放进同一套基础设施；向 诺基亚 投资10亿美元，与其共同推进AI-RAN；又联合 诺基亚 和T-Mobile，完成了全球首次商用网络AI-RAN通话。
10月21日， 英伟达 宣布，全球主要 电信运营商 ，正将英伟达加速计算技术扩展至 通信 网络，以提供更贴近用户和企业的服务、改善无线通信体验并实现网络运维自动化。
“未来 电信运营商 都将提供AI算力，电信基站有望发展为分布式AI网络”，英伟达CEO黄仁勋说，AI的下一波发展将进入物理世界，通信网络也将成为物理AI的重要基础设施。
英伟达和 诺基亚 在宣布合作时引用Omdia的预测称，到2030年，全球RAN市场累计规模将超过2000亿美元。
前段时间，英伟达将把目光投向中国，寻找AI-RAN基站合作伙伴。在这场产业动作里，一家此前并不为大众熟知的中国 通信设备 企业——佳贤通信，进入了外界视野。
佳贤从通信直放站做起，后来进入4G、5G小基站市场，如今正在尝试把AI算力装进基站。今年8月，老牌通信上市公司 通宇通讯 更是宣布拟以3亿元取得佳贤通信约25%的股权。
10月22日，佳贤通信发布了三类AI-RAN产品，分别面向基站侧、一体化设备和终端边缘智能，并计划在2027年进入试验网阶段，2028年至2029年推进规模化试验。
佳贤通信董事长任恩贤预计，2030年前后， AI应用 可能集中爆发，小型化、定制化的AI-RAN基站甚至可能“一站难求”。到2030年，公司净利润可以达到5亿至10亿元。
全球通信产业为什么要猛攻AI-RAN基站？英伟达想从通信网络中获得什么？又将为相关产业链带来什么变化？
界面新闻试图从佳贤通信董事长任恩贤的判断中和这家公司的进展，理解这场物理AI时代下的 通信技术 和产业变革。
以下是界面新闻对佳贤通信董事长任恩贤的独家专访，略作编辑。
关于 AI-RAN和物理AI
界面新闻： 什么是AI-RAN？
任恩贤： AI-RAN是2024年的时候，3GPP提出的AI和通信结合的理念。
AI-RAN早期响应的是AI要改变全世界、要把所有行业重做一遍的理念。最开始研究的目的是基站本身智能化，让基站首先自己智能起来。
因为基站除了软硬件技术很重要，网络优化和服务也非常重要。当时希望用AI来降低人工网络优化服务的工作，让基站能够自主进行网络优化。
第一阶段，AI赋能通信产品，AI for RAN。随着AI不断快速发展，包括通用大模型、世界模型不断迭代升级，包括具身智能 机器人 不断发展，AI进入第二阶段广泛应用以后，现有基站通信网络的技术已经很难支持这些 AI应用 。
第二阶段，把AI能力嵌入基站里面，让AI原生赋能各种 AI应用 ，RAN FOR AI 。特别是需要超低时延、需要大带宽，同时还需要各种推理的应用，我们就把这些AI应用的大脑模型内置在基站边端侧。
AI-RAN基站可以直接赋能各种端侧AI应用，同时基站也用AI能力区分各种无线端侧业务，提供不同的业务赋能，把通信、感知、计算都融合到6G基站技术里面。
界面新闻： AI-RAN是不是在原来的基站里面再插入一张GPU卡？
任恩贤： 不是。
我们研究的AI-RAN基站，不是简单理解为在现有基站里面加一张GPU卡。传统4G、5G基站之前的架构是CPU+ASIC加速器，来产生4G、5G基站的基带，做成基站。
现在是用一张通用GPU，把之前物理层协议栈、基站基带的功能加载到GPU上。同时，基站的AI数据业务和网络业务，也有一部分在GPU里面运行。
现在的AI卡本身也会产生基带的一部分功能，同时还要做原生模型推理和服务。其实是基站和现有的GPU融合在一起。
界面新闻： 它和传统基站有什么不一样？
任恩贤： 基站带了算力以后，每一个基站实际上都可以看成一个分布式的小型算力中心。
它具有数据分发、 数据安全 ，以及本地数据流和外部数据流分流等业务。除了基站本身的系统，还会有数据网关、安全网关和小型核心网，它是一个 综合 体。
在局部区域，基站可以看成一个局域网。各个局域网通过光纤互联，形成一个大网。它可以就地处理、就近处理业务，不需要再把数据回传到中心核心网络。
简单来说，它就像一个小型 数据中心 。
界面新闻： 现在手机上的大模型，调用的是云端、 数据中心 里的算力。那为什么还要加入AI-RAN？
任恩贤： 如果我们单纯是娱乐聊天，或者提供情绪价值，运营商或者互联网公司的算力中心，提供的算力基本上是够的。
但是现在AI时代最重要的，是全世界都在做的具身智能。
比如一个 机器人 要从对方手中拿走一个瓶子，对方递出瓶子的速度和它接住瓶子的时间，如果不能按照超低时延的方式严格控制，瓶子可能就会掉到地上。真正动起来、产生行为的AI应用，没有AI-RAN网络来保障，实际上是无法完成的。
如果只是做短视频、AI影视、AI短剧、情感聊天或者数学攻关，云中心的算力可能就可以了。但如果要做具身智能，做实实在在的 机器人 运动行为控制，那么附近必须有一个AI-RAN网络来进行保障。
界面新闻： 比如 机器人 要去捡垃圾或者拿水瓶，它怎么通过 端侧 基站和 机器人 联合工作？
任恩贤： 首先， 机器人 通过视觉看到这个物品，然后把视觉呈现出来的数据传输到基站边端侧。
它的大脑模型根据传来的数据进行推理，判断这是一个 塑料 垃圾，同时评估拿这个 塑料 垃圾需要多大的力、需要用什么方式去拿。然后，它把推理结果告诉机器人：你应该用什么方式、用多大的力量把这包垃圾拿走。
界面新闻： 那为什么不传输到 数据中心 去算？
任恩贤： 如果传输到后台数据中心、云端去算，延时时间就会非常大，这个就很有问题。