英伟达GTC 2025重磅发布：10亿美元投资诺基亚，共创AI-RAN与6G未来

在2025年的GTC大会上，英伟达首席执行官黄仁勋揭晓了一项震撼业界的投资计划：向诺基亚注资10亿美元。诺基亚作为昔日塞班手机时代的领军者，如今将与英伟达携手，共同迈向6G新时代。

黄仁勋在主题演讲中指出，电信网络正经历从传统架构向AI原生系统的深刻变革，英伟达的资本注入将加速这一转型进程。双方通过股权投资方式，联合打造面向6G网络的AI平台，将人工智能能力深度集成到传统无线接入网（RAN）中。

具体投资细节为，英伟达以每股6.01美元的价格认购诺基亚约1.66亿股新增股份，交易完成后，英伟达将持有诺基亚约2.9%的股权。

合作消息公布瞬间，诺基亚股价飙升21%，创下自2013年以来的最大单日涨幅。

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AI-RAN究竟是什么？

RAN即无线接入网，而AI-RAN是一种将人工智能计算能力直接嵌入无线基站的新型网络架构。传统RAN系统主要负责基站与移动设备之间的数据传输，AI-RAN则在此基础上融合了边缘计算与智能处理功能。

这使得基站能够运用AI算法优化频谱利用与能源效率，提升整体网络性能，同时可利用闲置的RAN资源托管边缘AI服务，为电信运营商开辟新的收入渠道。

运营商能够直接在基站侧运行AI应用，无需将所有数据回传至中心化数据中心，显著减轻了网络负载压力。

黄仁勋举例说明，近50%的ChatGPT用户通过移动设备访问，且ChatGPT月移动下载量突破4000万次。在生成式AI与智能体应用爆发的时代，传统RAN系统已难以应对移动网络的新需求。

AI-RAN通过边缘侧分布式AI推理能力，让下一代AI应用（如智能体、聊天机器人）响应更迅捷。同时，该架构也为6G时代的集成传感与通信应用奠定基础。

黄仁勋援引分析师机构Omdia的预测，预计到2030年，RAN市场累计规模将超2000亿美元，其中AI-RAN细分领域增长最为迅猛。

诺基亚总裁兼CEO贾斯汀·霍塔德在联合声明中表示，此次合作将“把AI数据中心装入每个人的口袋”，实现从5G到6G的根本性重构。

他特别强调，诺基亚正与英伟达、戴尔、T-Mobile等多元企业协作。T-Mobile作为首批合作伙伴，计划从2026年启动AI-RAN技术实地测试，重点验证性能与能效提升。贾斯汀称，该测试将为6G创新提供关键数据，助力运营商构建适应AI需求的智能网络。

基于AI-RAN架构，英伟达发布了新品Aerial RAN Computer Pro（ARC-Pro），这是一个面向6G的加速计算平台。其核心硬件整合了英伟达的两种处理器：Grace CPU与Blackwell GPU。

该平台依托NVIDIA CUDA运行，RAN软件可无缝嵌入CUDA技术栈。因此，它不仅能处理传统无线接入网功能，还可同步运行主流AI应用。这正是英伟达实现AI-RAN中“AI”内核的关键路径。

凭借CUDA的长期积淀，该平台最大优势在于高度可编程性。此外，黄仁勋宣布将Aerial软件框架开源，预计2025年12月起在GitHub以Apache 2.0许可证发布。

ARC-Pro与前代ARC的主要差异在于部署位置与应用场景。前代ARC主要用于集中式云RAN，而ARC-Pro可直接部署于基站现场，实现边缘计算能力真正落地。

英伟达电信业务负责人罗尼·瓦希塔表示，以往RAN与AI需两套独立硬件实现，但ARC-Pro能根据网络需求动态分配计算资源，既可优先处理无线接入任务，也可在空闲时段运行AI推理工作负载。

ARC-Pro还集成英伟达AI Aerial平台，这是一个完整软件栈，包含CUDA加速的RAN软件、Aerial Omniverse数字孪生工具及全新Aerial Framework。Aerial Framework能将Python代码转换为高性能CUDA代码，在ARC-Pro上运行。平台同时支持AI驱动的神经网络模型，用于高级信道估计。

黄仁勋强调，电信网络是经济与安全的数字神经系统。与诺基亚及电信生态的合作将点燃这场革命，助力运营商构建智能自适应网络，定义下一代全球连接范式。

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纵观2025年，英伟达的投资布局可谓大手笔频出。

9月22日，英伟达与OpenAI达成战略合作，计划逐步向OpenAI投资1000亿美元，以加速其基础设施扩建。

黄仁勋透露，OpenAI很早便寻求英伟达投资，但当时公司资金有限。他风趣表示，当初“太穷”，本应倾尽所有资金支持。

黄仁勋认为，AI推理需求的增长不是百倍或千倍，而是十亿倍量级。此次合作不仅涉及硬件，还包括软件优化，确保OpenAI高效利用英伟达系统。

这可能源于黄仁勋获悉OpenAI与AMD合作后，担忧OpenAI弃用CUDA。一旦全球顶尖AI大模型放弃CUDA，其他厂商效仿或成趋势。

黄仁勋在BG2播客中预测，OpenAI有望成为下一家万亿美元市值企业，其增速将刷新行业纪录。他驳斥AI泡沫论，指出全球每年AI基础设施资本支出将达5万亿美元。

正因这笔投资，OpenAI于10月29日宣布完成资本重组。公司拆分为两部分：非营利基金会与营利性实体。

非营利基金会将在法律上控股营利性部分，且须兼顾公共利益，但仍可灵活融资或收购。基金会将持有营利性公司26%股份，并拥有一份认股权证。若公司持续成长，基金会可获得额外股份。

除OpenAI外，英伟达2025年还投资了马斯克的xAI。该公司本轮融资规模提升至200亿美元，其中约75亿美元通过股权募集，最多125亿美元通过特殊目的实体（SPV）债权募集。

该SPV运作模式为：以募集资金购入英伟达高性能处理器，随后出租给xAI使用。

这些处理器将用于xAI的Colossus 2项目。Colossus初代是xAI位于田纳西州孟菲斯的超级计算数据中心，已部署10万个英伟达H100 GPU，成为全球最大AI训练集群之一。Colossus 2计划将GPU数量扩展至数十万甚至更多。

9月18日，英伟达还宣布向英特尔投资50亿美元，并建立深度战略合作。英伟达将以每股23.28美元认购英特尔新发普通股，总投资额50亿美元，交易后英伟达将持有英特尔约4%股份，成为其重要战略投资者。

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当然，本届GTC上黄仁勋的分享远不止于此。

例如，英伟达推出了多个开源AI模型家族，涵盖数字AI的Nemotron、物理AI的Cosmos、机器人的Isaac GR00T及生物医学AI的Clara。

同时，黄仁勋发布了DRIVE AGX Hyperion 10自动驾驶开发平台。这是一个面向L4级自动驾驶的平台，集成英伟达计算芯片与完整传感器套件，包括激光雷达、摄像头与雷达。

英伟达还推出Halos认证计划，这是行业首个用于评估与认证物理AI安全性的体系，专为自动驾驶车辆与机器人技术设计。

Halos认证计划核心是Halos AI系统，这是首个获ANSI认证委员会认可的实验室。ANSI作为美国国家标准协会，其认证具备高度权威性与公信力。

该系统任务是通过英伟达物理AI，检测自动驾驶系统是否符合标准。AUMOVIO、Bosch、Nuro与Wayve等公司成为Halos AI系统检验实验室的首批成员。

为推进L4级自动驾驶，英伟达发布了一个采集自25国的多模态自动驾驶数据集，包含1700小时的摄像头、雷达与激光雷达数据。

黄仁勋表示，该数据集价值在于其多样性与规模，覆盖不同道路条件、交通规则与驾驶文化，为训练更通用的自动驾驶系统奠定基础。

然而黄仁勋的愿景更为宏大。

他在GTC上宣布了一系列与美国政府实验室及领先企业的合作，旨在构建美国AI基础设施。黄仁勋称，我们正处AI工业革命黎明，这将定义各行业与国家未来。

合作重头戏是与美国能源部的协作。英伟达正助能源部建设两个超级计算中心，分别位于阿贡国家实验室与洛斯阿拉莫斯国家实验室。

阿贡实验室将获得名为Solstice的超级计算机，配备10万个英伟达Blackwell GPU。10万个GPU意味什么？这将是能源部史上最大的AI超算。另有一套名为Equinox的系统，配备1万个Blackwell GPU，预计2026年投用。两系统合计提供2200 exaflops的AI计算性能。

阿贡实验室主任保罗·科恩斯表示，这些系统将重新定义性能、可扩展性与科学潜力。其应用范围从材料科学到气候建模，从量子计算到核武器模拟，均需此级别算力。

除政府实验室外，英伟达在弗吉尼亚州建设AI工厂研究中心。该中心特殊之处在于，它不仅是数据中心，更是试验场。英伟达将在此测试名为Omniverse DSX的蓝图，用于构建千兆瓦级AI工厂。

普通数据中心功耗约几十兆瓦，而千兆瓦相当于中等规模核电站发电量。

Omniverse DSX蓝图核心是让AI工厂成为自学习系统。AI代理持续监控电力、冷却与工作负载，自动调整参数提升效率。例如，电网高负荷时，系统可自动降耗或切换至储能电池供电。

这种智能管理对千兆瓦级设施至关重要，因电费与冷却成本堪称天文数字。

这一愿景宏大，黄仁勋坦言需三年实现。AI-RAN测试2026年启动，基于DRIVE AGX Hyperion 10的自动驾驶汽车2027年上路，能源部超算亦定于2027年投用。

英伟达凭借CUDA这一杀手锏，掌控AI计算事实标准。从训练到推理，从数据中心到边缘设备，从自动驾驶到生物医学，英伟达GPU无处不在。此次GTC宣布的投资与合作，进一步巩固了其领导地位。