NVIDIA、software-defined AI-RANの現場展開を加速 5G検証と6G基盤を同時提示

発表のポイント

NVIDIAは2026年3月1日、software-defined AI-RANが研究段階から現場運用へ進んでいるとする発表を行った。Mobile World Congress（3月2-5日、Barcelona）直前のタイミングで、Nokiaを含むパートナー連携、事業者での検証進捗、性能指標をまとめて示している。

主張の中核は、AI処理とRAN処理を別系統で運用する従来構成から、GPUベースの共通基盤で同時実行するアーキテクチャへ移行することだ。NVIDIAはこの流れをAI-native 6Gの前提条件として位置づける。

事業者検証と数値データ

T-Mobile U.S.はNokiaのCUDA-accelerated RAN softwareを使い、3.7GHz帯のover-the-air環境でAIとRANの同時処理を実証した。SoftBankはAITRASのlive field trialで16-layer massive MIMOを報告。Indosat Ooredoo Hutchison(IOH)はsoftware-defined 5Gのpre-commercial検証へ進み、MWCでAI-powered 5G callを示した。

性能面ではSynaXGの結果が具体的だ。NVIDIA AI Aerialを用い、4G/5G（FR1・FR2）とagentic AI workloadを単一のNVIDIA GH200サーバーで同時処理し、20 component carriersを有効化。NVIDIAによれば36 Gbpsのthroughputと10 milliseconds未満のlatencyを達成した。

エコシステム拡大と6G文脈

NVIDIAは、今年のMWCにおけるAI-RAN Allianceデモ33件のうち26件がNVIDIA AI Aerialベースだと説明する。さらにQCT、Supermicro、WNC、Eridan、LITEONなどがARCプラットフォーム対応を拡張しており、量産可能な構成への移行が進んでいるとする。

市場見通しとしてはState of AI in Telecom調査を引用し、回答者の77%がAI-native無線アーキテクチャの導入速度加速を見込むとした。あわせて、NVIDIA Aerial CUDA-accelerated RAN librariesのopen source化と、Linux FoundationのOCUDU参加も発表している。

なぜ重要か

この動きは、通信分野でAIの役割が運用補助からネットワーク設計の中核へ移ることを示す。事業者にとっては、RAN品質保証を維持しながらAI workloadを共存させ、GPU資源を収益化する運用能力が競争力になる。6G本格導入前にsoftware-defined運用モデルを現場で証明できるかどうかが、次世代ネットワークの実装速度を左右する局面に入った。

出典: NVIDIA Blog