Nokia の AI-RAN プラットフォーム：NVIDIA を基盤とした無線の復活
ノキアは NVIDIA のハードウェアと CUDA ソフトウェアを活用した業界初と称する AI-RAN プラットフォームを発表し、既存スペクトルの容量を大幅に増強する新たな無線アーキテクチャへの転換を図っている。
キーポイント
NVIDIA との戦略的提携による新プラットフォーム
ノキアは NVIDIA の Aerial システムと CUDA ソフトウェアを基盤とした AI-RAN プラットフォームを発表し、独自チップ開発から脱却してソフトウェア中心のアプローチへ転換している。
劇的なスペクトル効率向上の目標
すでに 20% の改善実績があり、2027 年に 50%、2028 年には 100%（既存スペクトルの容量倍増）を目指す数値目標を掲げているが、一部は未達成の予測値である。
柔軟な導入オプションとビジネスモデル
ハードウェア刷新ではなくソフトウェアサブスクリプションで提供され、既存サイトへの GPU 増設カード、専用 AI-RAN ノード、クラウドサーバー構築の 3 つの選択肢から選べる。
競合他社との「業界初」主張の相違
ノキアは「業界初」と主張しているが、エリクソンも同様に AI イン・RAN ソフトウェアを商用展開しており、この主張には議論の余地がある。
Ericssonとの「初」の定義の違い
Ericsson は既存ハードウェア上で動作するAI機能を提供し先行しているが、NokiaはGPUアクセラレーションを前提とした異なるアーキテクチャで「業界初」を主張しており、両者の戦略的アプローチが対照的である。
NVIDIA依存とオープン性の二面性
Nokia はOpen RAN準拠を謳う一方で、性能向上の核心となるスペクトル効率の改善はNVIDIAスタックに依存しており、代替手段が存在しないため実質的なベンダーロックインとなっている。
商業化までの時間差と戦略の評価
Nokia のプラットフォームはまだ商用化されておらず、効率数値の実現は2年後となるが、半導体競争から撤退しサブスクリプションモデルへ移行する点は合理的な復権戦略として評価できる。
重要な引用
marking one of the most significant shifts in radio network architecture in decades
operators could roughly double the capacity of existing spectrum
Nokia shares have re-rated sharply through 2026 on the strength of its AI and cloud momentum
Both statements can hold at once, which is exactly why the framing deserves scrutiny rather than a straight repeat.
For Nokia, this is a comeback in motion, not one already won, and its trajectory now runs, for better or worse, through NVIDIA.
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、通信インフラ業界における AI の役割をハードウェア最適化からソフトウェア定義型アーキテクチャへと根本的に転換させる重要な転換点を示しています。ノキアと NVIDIA の提携は、従来の独自チップ開発モデルの限界を克服し、クラウドネイティブな AI 処理を無線アクセスネットワークに組み込む新たな標準を確立する可能性があります。ただし、競合他社との技術的優位性の明確化や、発表された数値目標の実現可能性が今後の課題となります。
編集コメント
通信インフラ業界における AI の実装が、単なる実験段階から商用競争の核心へと移行したことを示す重要なニュースです。特に「ハードウェア刷新ではなくソフトウェアで容量を倍増させる」というパラダイムシフトは、キャリアのコスト構造に革命的な変化をもたらす可能性があります。
ノキアは7月15日、業界初となるAI-RANプラットフォームの登場を発表しました。この発表には検証する価値があります。同社は、自社のanyRANソフトウェアとNVIDIAのAerialシステムを基盤に構築された本プラットフォームにより、通信事業者がすでに保有しているスペクトラムからより多くの容量を引き出せるようになると主張しています。また、今回の発売は数十年ぶりに無線アーキテクチャにおいて最も重要な転換点の一つとして位置づけられています。
技術的な訴求内容はシンプルです。ノキアによれば、本プラットフォームはすでに20%以上のスペクトル効率の向上を示しており、2027年までに50%、2028年には100%超の達成を目標としています。同社の予測では、2028年になれば既存のスペクトラム容量が約2倍になるとのことです。ただし、後者の数値は現時点での目標であり、結果ではありません。ノキア自身のタイムラインによると、パイロット運用は今年末に開始され、商用提供は2027年からとなります。
通信事業者はハードウェアを刷新するのではなく、ソフトウェアサブスクリプションとしてこの機能を導入できます。導入方法は3つのオプションから選べます。既存のAirScaleサイト用のGPU搭載プラグインカード、スタンドアロンのAI-RANノード、そしてパートナー経由で提供されるクラウドサーバー構築です。
We are launching the industry's first commercial AI-native #AIRAN platform built on @NVIDIA accelerated computing, marking one of the most significant shifts in radio network architecture in decades and providing operators with a practical path to AI Native Networks.
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— Nokia (@nokia) July 15, 2026
ノキアの最弱事業の復活
この発表を単なる製品のリリースと捉えるだけでは、なぜこれがノキアにとって重要なのかを見落としてしまう。無線通信事業は、2025 年に最高経営責任者（CEO）に就任したジャスティン・ホタード氏にとって最大の課題だった。ノキアの 11 月に行われた資本市場説明会で、ホタード氏は投資家に対し、モバイル事業が期待されるリターンを生んでいないと指摘し、コスト削減をさらに進めるとともに、同事業を新たな「モバイルインフラ」セグメントに統合すると発表した。
この再建計画の中心にあるのが、2025 年 10 月に発表された NVIDIA とのパートナーシップだ。チップメーカーである NVIDIA が約 3% の株式を取得するために 10 億ドルを投資したこの提携により、ノキアは独自のカスタムチップの開発に依存するのではなく、NVIDIA のシリコンと CUDA ソフトウェアを基盤として構築できる。これによって、高コストな社内研究開発（R&D）の一部を削減し、そのリソースをソフトウェア開発へ振り向けることが可能になる。ホタード氏はこれを、「従来のハードウェア中心のモデルからの脱却」と表現している。
市場はこのストーリーに好意的に応えた。ノキアの株価は 2026 年を通じて AI とクラウド事業の成長勢いを背景に大幅な評価直しを遂げ、AI-RAN の発表は第 2 四半期の決算発表の数日前に行われた。オムディア（Omdia）のアナリスト、レミ・パスカル氏もノキアの公式発表で言及しているが、同社は AI-RAN が 2030 年までに累積で 2,000 億ドル以上の市場機会を生むと予測している。この方向性は確実なものだ。残された疑問は、その大きな市場のどの程度をノキアが主導権として獲得できるかということだ。
果たしてノキアの AI-RAN プラットフォームは本当に世界初なのか？
ここで「業界初」というラベルには注意が必要です。6 月、エリクソンは商用 AI-in-RAN ソフトウェアのサブスクリプション販売を開始しました。同社は、このソリューションが 15 以上の実運用環境で、下りスループットを最大 20%向上させ、スペクトル効率を最大 10%改善できると主張しています。さらに重要なのは、オペレーターが既存の基地局用半導体上で動作し、GPU を必要としない点です。市場への参入という点では、エリクソンはすでに先行しています。
一方、ノキアの「業界初」の主張は、より狭い定義に基づいています。それは、既存ハードウェアに AI 機能を追加するのではなく、GPU で加速された AI-RAN プラットフォームという、異なるアーキテクチャを指します。両者の主張が同時に成立し得ることは事実ですが、だからこそ、単純な繰り返しではなく、この表現の背景にある意図を検証する必要があります。
しかし、その違いは単なるタイミングの問題を超えています。
ノキアは自社の無線ロードマップを NVIDIA と結びつけており、パルラビ・マハジャン最高技術責任者（CTO）も、レイヤー 1 のソフトウェアの一部は基盤となるハードウェアに依存せざるを得ないと認めています。これに対しエリクソンは意図的に逆の道を選び、その依存関係を避けるために AI 機能を半導体から独立させています。
ノキアは広範なエコシステムでマールベル製の汎用半導体を使用し、プラットフォームが Open RAN に準拠していると説明しています。しかし、同社が訴求している性能向上、つまりスペクトル効率の改善効果は、現状では NVIDIA のスタックを経由して初めて実現可能であり、同等の代替手段はまだ存在しません。メッセージングにおける「オープン性」と、エンジニアリングにおける「NVIDIA 依存」は、このローンチという一枚の硬貨の表裏なのです。
この戦略自体が間違っているわけではありません。半導体開発の競争を、業界をリードする AI チップ供給企業に委ねることは、自らの力では解決が難しかった課題に対する妥当な回答です。また、サブスクリプションモデルを採用することで、ハードウェアのサイクルでは得られなかった継続的な収益を生み出す仕組みとなりました。
しかし、このプラットフォームはまだ商用化されておらず、目玉となる効率性に関する数値の実現までにはあと 2 年を要します。さらに、少なくとも一つの主要な競合他社は、異なるアプローチで先に市場に参入しています。ノキアにとってこれは、すでに勝利が確定した comeback ではなく、進行中の巻き返しです。その行方は、好むと好まざるとにかかわらず、NVIDIA を通じて決まっていくことになります。
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本記事「Nokia's AI-RAN platform: a radio comeback that runs on NVIDIA」は、元々 AI News に掲載されたものです。
原文を表示
Nokia’s AI-RAN platform arrived on July 15 with a claim worth examining: that it is the industry’s first. The vendor says the platform, built on its anyRAN software and NVIDIA’s Aerial system, will let operators pull far more capacity from the spectrum they already own, and it has framed the launch as one of the most significant shifts in radio architecture in decades.
The technical pitch is straightforward. Nokia says the platform has already shown more than 20% spectral efficiency gains, and it is targeting 50% by 2027 and more than 100% by 2028, the point at which, on its own projection, operators could roughly double the capacity of existing spectrum. Those last two figures are targets, not results, and Nokia’s own timeline puts pilots at the end of this year and commercial availability in 2027.
Operators would buy the capability through a software subscription rather than a hardware refresh, choosing from three deployment options: a GPU-powered plug-in card for existing AirScale sites, a standalone AI-RAN node, and a cloud-server build delivered through partners.
We are launching the industry’s first commercial AI-native #AIRAN platform built on @NVIDIA accelerated computing, marking one of the most significant shifts in radio network architecture in decades and providing operators with a practical path to AI Native Networks.
Read more:… pic.twitter.com/3ThlGwz7bc
— Nokia (@nokia) July 15, 2026
A comeback for Nokia’s weakest business
To read the launch only as a product story is to miss why it matters to Nokia. Radio has been chief executive Justin Hotard’s hardest problem since he took over in 2025. At Nokia’s November capital markets day, he told investors the mobile business had not delivered acceptable returns, and he folded it into a new Mobile Infrastructure segment alongside further cost cuts.
The NVIDIA partnership, announced in October 2025 with a $1 billion investment from the chipmaker for roughly a 3% stake, sits at the centre of that repair job. By building on NVIDIA’s silicon and CUDA software rather than its own custom chips, Nokia can cut a slice of costly in-house R&D and redirect it toward software, the shift Hotard has described as moving away from a legacy hardware model.
Investors have rewarded the story. Nokia shares have re-rated sharply through 2026 on the strength of its AI and cloud momentum, and the AI-RAN launch landed days before its second-quarter results. Omdia, whose analyst Rémy Pascal is quoted in Nokia’s own announcement, has put the cumulative AI-RAN opportunity above $200 billion by 2030. The direction of travel is real. The open question is how much of it Nokia can claim as a lead.
Is the Nokia AI-RAN platform really the first?
Here, the “industry’s first” label needs care. In June, Ericsson began selling a commercial AI-in-RAN software subscription that it says delivers up to 20% higher downlink throughput and up to 10% better spectral efficiency across more than 15 live deployments, and, crucially, it runs on operators’ existing baseband silicon, with no GPU required. On availability, Ericsson is already in the market.
Nokia’s claim to a first rests on a narrower definition: a GPU-accelerated AI-RAN platform, a different architecture from AI features layered onto existing hardware. Both statements can hold at once, which is exactly why the framing deserves scrutiny rather than a straight repeat.
The divergence, though, runs deeper than timing.
Nokia has tied its radio roadmap to NVIDIA, and its chief technology officer, Pallavi Mahajan, has acknowledged that at least some of the Layer 1 software is bound to the underlying hardware. Ericsson has taken the opposite route by design, keeping its AI features silicon-independent to avoid that dependency.
Nokia points to merchant silicon from Marvell in its wider ecosystem and describes the platform as Open RAN-compliant, but the performance case it is selling, those spectral efficiency gains, currently runs through NVIDIA’s stack, for which no equivalent alternative exists today. The openness in the messaging and the NVIDIA dependency in the engineering are both features of the same launch.
None of this makes the strategy wrong. Outsourcing the silicon race to the industry’s dominant AI-chip supplier is a defensible answer to a business Nokia had struggled to fix on its own, and the subscription model gives radio the recurring revenue its hardware cycles never did.
But the platform is not yet commercial, its headline efficiency numbers are still two years out, and at least one major rival reached the market first by a different road. For Nokia, this is a comeback in motion, not one already won, and its trajectory now runs, for better or worse, through NVIDIA.
See also: AI-Native networks are no longer a 6G promise–MWC 2026 just proved it
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