英偉達投資諾基亞10億美元！6G時代的標準戰拉開帷幕！

這個AI加上6G的技術，其實中美相對同步，我做過中國團隊的相關項目，但目前我國資本市場對于6G技術方向還有爭議，一是應用場景、二是高昂的組網和設備更換投入的費用、三來是目前大小基站市場基本被華為和中興統一，新技術出來撐過市場期的機會較小。

諾基亞是MBA經典商業轉型案例，其快速的從一家世界級消費電子企業轉型為云存儲、云計算領域享譽全球的電信基礎設施服務商，不僅一改過去幾乎要破產的窘境，更成為了國內很多人眼中，外資就業企業中低調、不卷、不裁員、高福利、無年齡限制的寶藏公司典范！

而英偉達以 10 億美元入股諾基亞并建立戰略合作伙伴關系，是其在人工智能與通信技術融合領域的關鍵布局，畢竟其現在的業務高度依賴于幾個云服務商和AI企業，如果能直接介入其生態的底層應用端，對于其市場和技術的進步都大有裨益。

因此，這一舉措不僅標志著英偉達首次系統性切入電信基礎設施市場，更折射出其通過資本與技術雙輪驅動，構建覆蓋云端、邊緣與終端的全棧 AI 生態的野心。

一、西方"沒有趕上"5G，但希望掌握6G

英偉達與諾基亞的合作聚焦AI-RAN（人工智能無線接入網）與6G技術，雙方將聯合開發基于英偉達 GPU/DPU 的加速計算平臺，并將諾基亞的 5G/6G 軟件棧遷移至該平臺(諾基亞號稱歐洲專利大王，其在通訊行業的專利布局，為其帶來了一系列龐大而持續的標準紅利)。

這種技術，將通過 AI 優化波束成形、資源分配等核心通信算法，預計可提升頻譜效率 30% 以上，同時降低基站能耗 15%-20%。

PS：我這里插一句，5G/6G通信我相對熟悉，不同于現在5G的MIMO，未來6G將使用大量的智能RIS技術，行話叫無線智能超表面，有點類似相控陣，其波束會自動跟蹤終端，但需要AI技術對其優化，目前美國的龍頭企業是微軟的Pivotal HBF）

這一技術突破將徹底改變傳統基站的 “啞管道” 屬性，使其成為具備實時數據處理能力的邊緣智能節點。

而恰好，諾基亞擁有全球第二大通信設備市場份額及 7,000 項 5G 必要專利，而英偉達通過參與 3GPP Release 19 及 O-RAN 聯盟的 6G 研究，可以推動 AI 原生空中接口等關鍵技術納入國際標準。

當下，雙方合作開發的 AI-RAN 解決方案已被納入 T-Mobile US 的 6G 測試計劃，預計 2026 年啟動商用驗證。若這一技術成為行業主流，英偉達將通過 CUDA 生態掌控 6G 網絡的底層算力標準，復制其在 AI 計算領域的統治地位。

并且，借道基站網絡，構建全球邊緣計算矩陣全球現有數百萬個基站構成天然的邊緣計算節點，英偉達計劃將其 GPU 算力下沉至基站端，實現云 - 邊 - 端協同的實時計算架構。

例如，通過在基站部署 Arc Aerial RAN Computer，可支持自動駕駛車輛的路側感知數據處理、工業物聯網設備的毫秒級控制指令響應等場景。這一布局將使英偉達在 2030 年預計達 3,600 億美元的邊緣計算市場中占據先發優勢。

不過，英偉達需在 2026 年前完成 Arc Aerial RAN Computer 的商用驗證，否則可能錯失 6G 部署窗口期。

此外，電信網絡對可靠性要求極高（需達到 99.999% 的可用性），而 AI 計算的高功耗與實時性需求可能與基站的嚴苛環境產生沖突，最關鍵的是，誰來建設基礎生態，指望政府顯然不夠，而6G還有種空天通信的方案，也許和星鏈一起也是條路。

我們再來看看，英偉達這幾年投資了些些啥：

首先是上游芯片協同：以 50 億美元入股英特爾，聯合開發定制化 CPU+GPU 方案，解決 x86 架構與 GPU 之間的通信瓶頸。

其次是下游應用綁定：向 OpenAI 投資 1,000 億美元，鎖定 400 萬 - 500 萬顆 GPU 訂單，同時通過共建 10GW AI 數據中心，將大模型訓練與英偉達硬件深度綁定。

接著是跨領域技術融合：與富士康合作建設 AI 工廠，利用數字孿生技術優化生產流程；與 Uber 聯合開發自動駕駛網絡，將 DRIVE Hyperion 平臺接入全球交通數據生態。

上面這些是縱向投資，我們再來看橫向擴張市場的邊界，英偉達似乎正從單一的 GPU 供應商向全棧 AI 解決方案提供商轉型：

我們看到，在電信領域：通過入股諾基亞，切入 3 萬億美元的通信設備市場，預計到 2026 年 Blackwell/Rubin 芯片在該領域的收入將超 500 億美元。

在量子計算方向上：推出 NVQLink 技術連接 GPU 與量子處理器，與 17 家量子計算公司合作開發混合計算系統，搶占量子 - 經典協同計算的先機。

最后則是機器人與自動駕駛方面：發布 Isaac Sim 機器人模擬平臺，并與 Figure 等初創公司合作，推動人形機器人的 AI 算法落地。

因此，如果英偉達，完成了所有的橫向縱向布局，那么其在應對競爭壓力方面，就構建了堅實的防御性壁壘：

比如，未來其在拉美和東南亞市場，面對華為的集群挑戰時：由于華為昇騰芯片通過 “超節點 + 集群” 技術實現的算力突破，而英偉達通過與諾基亞合作，則是構建分布式邊緣算力網絡，這種就會形成差異化競爭優勢。

而面對AMD 的生態反攻時，即使AMD 已經與 OpenAI 達成 6GW 算力協議，并通過云廠商綁定試圖打破英偉達壟斷，但英偉達依然可以通過投資英特爾和諾基亞鞏固硬件生態的統治地位。

從報表看，2025 年英偉達對外投資總額已超 1,160 億美元，占其現金流的 40% 以上。若 Blackwell/Rubin 芯片未能按計劃出貨（原定于 2026 年量產），或 AI-RAN 市場滲透率不及預期，可能導致其負債率攀升至危險水平。

而且，英偉達在 AI 芯片市場的份額已超 80%，其通過投資綁定 OpenAI、英特爾等關鍵合作伙伴的行為，隨時可能引發歐美監管機構的反壟斷調查，一旦其因為壟斷被拆解，英偉達恐得不償失，如果其通過投資分散市占和產品，也是種機會！

所以，英偉達的頻繁投資本質上是算力霸權的全球爭奪戰。通過入股諾基亞，其將 AI 算力的觸角延伸至通信網絡的神經末梢；通過綁定 OpenAI 和英特爾，其鞏固了從芯片到應用的垂直生態。若這一系列布局成功，英偉達將不僅是 AI 時代的 “賣水人”，更將成為定義下一代數字基礎設施標準的 “規則制定者”