HELSINKI / LONDON (IT BOLTWISE) – Nokia und NVIDIA haben eine KI-native Funkzugangsplattform vorgestellt, die Funk- und KI-Workloads auf handelsüblichen GPUs bündeln soll. Erste Tests nennen eine Steigerung der spektralen Effizienz um mehr als 20 Prozent. Bis 2027 peilt Nokia insgesamt 50 Prozent Effizienzverbesserung an, außerdem soll die Kapazität bis 2028 deutlich wachsen. Für Netzbetreiber wird damit ein neuer Architekturpfad sichtbar, der auch 6G-Vorbereitungen beschleunigen könnte.
Nokia und NVIDIA gehen mit einer neuartigen AI-RAN-Plattform in die kommerzielle Phase und setzen dabei auf einen Architekturwechsel, der in Mobilfunk-Netzen spürbar sein dürfte: Statt Funkfunktionen ausschließlich auf spezialisierten Hardware-Bausteinen zu verlagern, sollen handelsübliche GPUs sowohl die Funkverarbeitung als auch KI-Aufgaben übernehmen. Der Anspruch ist nicht nur „mehr KI“, sondern ein effizienteres Gesamtsystem. In ersten Tests wird eine Steigerung der spektralen Effizienz um mehr als 20 Prozent genannt. Damit wird die Grundlage gelegt, dass Netzbetreiber ihre künftigen 6G-Anforderungen mit weniger architekturspezifischem Aufwand abdecken können.
Technisch kombiniert die Plattform Nokias anyRAN-Software mit NVIDIAs Aerial-Plattform. Der wesentliche Unterschied zu klassischen Ansätzen liegt in der Hardware-Wahl: Nokia plant ausdrücklich den Weg über „Merchant Silicon“, also nicht über kundenspezifische Funkchips. Für Betreiber bedeutet das mehr Standardisierung in der Recheninfrastruktur und damit potenziell kürzere Beschaffungszyklen sowie eine bessere Planbarkeit für Skalierung und Betrieb. Der Hintergrund ist der zunehmende Datenhunger: Nokia argumentiert, dass 6G-Netze eine neue Hardware-Generation brauchen, die mit heutigen Speziallösungen nicht mehr wirtschaftlich abbildbar sei.
Die KPI-Seite ist entsprechend ambitioniert. Nokia skizziert einen Fahrplan mit einer Effizienzverbesserung um 50 Prozent bis 2027 und einer Verdopplung der Kapazität bis 2028. Wenn man die genannte Zielrichtung ernst nimmt, wäre das ein Effizienzgewinn von über 100 Prozent im Sinne des erwarteten Gesamtnutzens über mehrere Kenngrößen hinweg. Gleichzeitig betont Nokia, dass der Stromverbrauch auf vergleichbarem Niveau bleiben soll und die Systeme nicht teurer werden müssten als heutige Lösungen. Der Markt dürfte solche Aussagen vor allem dann positiv bewerten, wenn sich die Ergebnisse in unterschiedlichen Netzprofilen reproduzieren lassen – etwa bei Lastspitzen, bei Zellüberlagerung oder in Szenarien mit dynamischer Funkplanung.
Auf der Wettbewerbsseite verweist die Meldung direkt auf eine zweite Entwicklungslinie: Ericsson verfolgt mit KI-in-RAN offenbar einen anderen technischen Weg und setzt auf anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs). Ericsson nennt bereits mehr als 15 Live-Einsätze eigener KI-in-RAN-Lösungen. Das zeigt, wie unterschiedlich sich der Zielkonflikt zwischen Leistung, Latenz, Stückkosten und Time-to-Market lösen lässt. Nokia versucht, über COTS-Server und GPU-Standardisierung eine breitere Hardware-Basis zu erreichen, während Ericsson den Hebel stärker in Richtung optimierter, silikon-naher Beschleunigung verschiebt. Für Entscheider wird damit die zentrale Frage lauten, welche Architektur im Betrieb insgesamt günstiger und schneller weiterzuentwickeln ist.
In der Marktperspektive ist der Rollout-Charakter ebenfalls ein Signal. Laut der Präsentation wird die Plattform künftig als Software-Abonnement angeboten; mehrere große Netzbetreiber seien bereits eingestiegen, darunter T-Mobile US, Deutsche Telekom, Orange, Vodafone, BT, SoftBank sowie NTT DOCOMO. In Südkorea soll zudem SK Telecom einen der ersten kommerziellen AI-RAN-Piloten leiten; der Fokus liegt auf industriellen Anwendungen in petrochemischen Anlagen und Fabriken über die nächsten zwei Jahre. Diese Pilotwahl wirkt wie ein strategischer Testlauf: Industrie-Use-Cases liefern oft klare Metriken für Verfügbarkeit, Latenz und deterministisches Verhalten – und zwingen gleichzeitig zu einem besonders sauberen Zusammenspiel von Funk- und Datenplattformen.
Auch finanziell hat die Kooperation für Nokia bereits Spuren hinterlassen. NVIDIA hatte im Oktober 2025 eine Milliarde Euro in Nokia investiert, seitdem geht es für die Aktie nach Angaben aus dem Umfeld der Meldung stark nach oben; für das erste Halbjahr 2026 wird ein Kursplus von rund 90 Prozent genannt. Parallel setzen Marktanalysten wie die Dell’Oro Group den Rahmen: Für die Jahre 2026 bis 2030 wird ein kumulierter Umsatz von über 35 Milliarden Euro für AI-RAN-Technologie prognostiziert. Allerdings kommt auch eine Bremse: Die Technologie könne zwar Effizienz und neue KI-gestützte Dienste ermöglichen, werde den Gesamtmarkt für Funkzugangsnetze aber nicht wesentlich vergrößern. Genau hier liegt der unternehmerische Kern: Die Entscheidung für AI-RAN ist häufig eine „Share-of-Value“-Frage innerhalb bestehender Netzbudgets.
Für die Implementierung stellt Nokia drei Wege ins Netz in Aussicht: erstens ein AirScale-Plug-in als Einschubkarte für bestehende Nokia-Basisstationen, zweitens ein eigenständiger AI-RAN-Knoten als dediziertes Gerät für Hochleistungs-KI und Funkverarbeitung, und drittens eine cloud-native COTS-Lösung mit softwarebasierten Systemen auf handelsüblichen Servern. Der praktische Effekt: Betreiber können schrittweise modernisieren, statt komplette Funkstandorte neu zu bauen. In der Zukunft wird außerdem relevant sein, wie sich diese drei Pfade technisch und organisatorisch in bestehende OSS/BSS- sowie Monitoring-Stacks integrieren lassen. Gleichzeitig sollten IT- und Security-Teams frühzeitig die Datenflüsse betrachten, denn KI-Workloads erweitern die Angriffsflächen und erhöhen die Anforderungen an Logging, Rollenmodellierung und Durchgängigkeit der Security-Controls.
Gerade mit Blick auf regulatorische Pflichten kommt zusätzlich Bewegung in die Planungsprozesse. Der EU AI Act etabliert je nach Risiko-Klasse unterschiedliche Anforderungen an Governance, Transparenz und Risikomanagement; Netzbetreiber und Industriebetreiber müssen prüfen, welche Komponenten als Hochrisiko-Systeme eingestuft werden und wie Nachweise dokumentiert werden. Für ein KI-in-RAN-Setup heißt das typischerweise: Modell- und Datenlebenszyklus, Betriebsparameter, Protokollierung sowie Maßnahmen gegen Drift und unbeabsichtigtes Verhalten müssen in Prozesse und Verträge überführt werden. Nokia adressiert in der Meldung zwar primär die Hardware-/Effizienzseite, doch der Markterfolg hängt in der Praxis auch davon ab, wie schnell sich Compliance in der Betriebsrealität umsetzen lässt.
Der Zeitplan bleibt dabei klar: Pilotprojekte sollen Ende 2026 abgeschlossen sein, die vollständige kommerzielle Verfügbarkeit ist für 2027 geplant. Bis dahin wird entscheidend sein, wie gut sich die versprochenen Effizienzzuwächse in verschiedenen Funkumgebungen validieren lassen und wie stabil die Software in Release-Zyklen arbeitet. Für Entwickler und Systemintegratoren entsteht eine neue Chance, weil GPU-basierte COTS-Umgebungen in vielen Unternehmen ohnehin schon Standard sind; dadurch können KI-Workloads näher an bestehende Plattformen rücken. Das nächste Kapitel wird weniger „ob KI ins Netz kommt“ sein, sondern wie schnell sich eine moderne RAN-Software- und Governance-Schicht operationalisieren lässt – inklusive Security und regulatorischer Nachweisführung.
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