Zamiast skupiać się na pojedynczych komponentach sieciowych, laboratorium ma na celu walidację kompletnych architektur centrów danych AI. Projekty te łączą przełączniki, routing, sieci optyczne, platformy obliczeniowe, technologie pamięci masowej i narzędzia testowe w w pełni zintegrowane stosy infrastrukturalne.

Główny nacisk położono na systemy sieciowe zdolne do obsługi:

• Wielkoskalowych, rozproszonych klastrów treningowych AI
• Komunikacji GPU o wysokiej przepustowości
• Obciążeń wnioskowania (inferencji) o ultraniskim opóźnieniu
• Masywnego ruchu typu wschód-zachód wewnątrz centrów danych AI

Wewnątrz laboratorium inżynierowie testują nowe protokoły, technologie przełączania i podejścia architektoniczne w realistycznych warunkach obciążenia AI. Celem jest wczesne wykrywanie wąskich gardeł i optymalizacja interakcji między warstwą obliczeniową, pamięciową i sieciową przed wdrożeniem.

Budowa „zwalidowanych projektów" dla infrastruktury AI

Jednym z kluczowych rezultatów pracy laboratorium jest zestaw Nokia Validated Designs (NVD) – przetestowanych wcześniej architektonicznych blueprintów dla środowisk sieciowych AI.

Projekty te mają uprościć wdrożenia dla hyperscalerów, przedsiębiorstw i dostawców usług chmurowych. Zamiast samodzielnie składać komponenty infrastruktury, organizacje mogą wdrażać referencyjne architektury, które zostały już zintegrowane i zweryfikowane w rzeczywistych scenariuszach.

Takie podejście pomaga:

• Zmniejszyć ryzyko wdrożeniowe
• Przyspieszyć uruchamianie infrastruktury AI
• Zapewnić interoperacyjność między komponentami sprzętowymi i programowymi

W praktyce laboratorium funkcjonuje jako poligon doświadczalny, gdzie partnerzy mogą podłączyć swoje technologie do platform sieciowych Nokii i sprawdzić, jak działają w skali AI.

Dlaczego AI napędza nowy wyścig zbrojeń w sieciach

Uruchomienie laboratorium odzwierciedla szerszy trend branżowy: centra danych AI stają się jednym z najszybciej rosnących rynków dla infrastruktury sieciowej.

Trenowanie dużych modeli wymaga tysięcy GPU połączonych niezwykle szybkimi strukturami sieciowymi. Jeśli przepustowość sieci lub opóźnienie staną się wąskim gardłem, ogólna wydajność treningu drastycznie spada. W rezultacie dostawcy usług chmurowych inwestują ogromne środki w systemy przełączania o wysokiej przepustowości i sieci optyczne.

Nokia pozycjonuje swoje technologie przełączania danych, routingu IP i sieci optycznych jako kluczowe komponenty tych środowisk AI.

Jak laboratorium wpisuje się w zwrot Nokii w stronę AI

Laboratorium w Sunnyvale odgrywa również strategiczną rolę w szerszej transformacji Nokii z tradycyjnego dostawcy sprzętu telekomunikacyjnego w dostawcę infrastruktury AI i chmury.

Wyniki finansowe pokazują, że ten zwrot już trwa. W pierwszym kwartale 2026 roku:

• Sprzedaż netto od klientów AI i chmury wzrosła o 49% rok do roku.
• Przychody Network Infrastructure wzrosły, wsparte silnym popytem na sprzęt sieci optycznych wykorzystywany w centrach danych AI.
• Firma zarejestrowała około 1 miliarda euro zamówień od klientów AI i chmury w ciągu kwartału.

Ten wzrost odzwierciedla rosnący popyt ze strony hyperscalerów budujących nowe obiekty AI na całym świecie.

Rola Nvidii i ekosystemu AI

Wejście Nokii na rynek infrastruktury AI jest również wzmocnione przez strategiczne partnerstwo z Nvidią. W 2025 roku Nvidia ogłosiła inwestycję o wartości 1 miliarda dolarów w Nokię, nabywając około 2,9% udziałów i podejmując współpracę w zakresie sieci AI oraz technologii bezprzewodowych nowej generacji.

Firmy badają możliwości integracji technologii sieciowych Nokii z platformami obliczeniowymi AI i architekturami infrastruktury Nvidii.

Choć laboratorium w Sunnyvale nie jest bezpośrednio finansowane przez Nvidię, służy temu samemu strategicznemu celowi: budowie sieciowego kręgosłupa niezbędnego dla wielkoskalowych systemów AI.

Od dostawcy sprzętu telekomunikacyjnego do gracza w infrastrukturę AI

Dla inwestorów i analityków inicjatywy takie jak AI Networking Innovation Lab sygnalizują większe przepozycjonowanie firmy.

Historycznie znana ze sprzętu telekomunikacyjnego i sieci komórkowych, Nokia coraz częściej celuje w infrastrukturę centrów danych napędzaną AI, w tym przełączanie, transport optyczny i struktury sieciowe o wysokiej przepustowości.

Ta zmiana pomogła zmienić postrzeganie firmy na rynku. Silny popyt związany z AI i partnerstwa w całym ekosystemie sprawiły, że wielu analityków postrzega Nokię mniej jako tradycyjnego dostawcę telekomunikacyjnego, a bardziej jako uczestnika szybko rozwijającego się rynku infrastruktury AI.

Dlaczego to laboratorium ma znaczenie

AI Networking Innovation Lab w Sunnyvale to w istocie fabryka prototypów sieci, które będą zasilać erę AI.

Łącząc dostawców sprzętu, dostawców infrastruktury i specjalistów od testowania w jednym środowisku walidacyjnym, Nokia chce skrócić drogę od eksperymentalnej technologii do wdrażalnych architektur centrów danych AI.

Jeśli obciążenia AI będą nadal rosnąć zgodnie z oczekiwaniami, wydajność sieci łączących GPU, pamięć masową i centra danych może stać się równie ważna jak same układy scalone – i to właśnie tę warstwę Nokia stara się zdominować.

Zamiast skupiać się na pojedynczych komponentach sieciowych, laboratorium ma na celu walidację kompletnych architektur centrów danych AI. Projekty te łączą przełączniki, routing, sieci optyczne, platformy obliczeniowe, technologie pamięci masowej i narzędzia testowe w w pełni zintegrowane stosy infrastrukturalne.

Główny nacisk położono na systemy sieciowe zdolne do obsługi:

• Wielkoskalowych, rozproszonych klastrów treningowych AI
• Komunikacji GPU o wysokiej przepustowości
• Obciążeń wnioskowania (inferencji) o ultraniskim opóźnieniu
• Masywnego ruchu typu wschód-zachód wewnątrz centrów danych AI

Wewnątrz laboratorium inżynierowie testują nowe protokoły, technologie przełączania i podejścia architektoniczne w realistycznych warunkach obciążenia AI. Celem jest wczesne wykrywanie wąskich gardeł i optymalizacja interakcji między warstwą obliczeniową, pamięciową i sieciową przed wdrożeniem.

Budowa „zwalidowanych projektów" dla infrastruktury AI

Jednym z kluczowych rezultatów pracy laboratorium jest zestaw Nokia Validated Designs (NVD) – przetestowanych wcześniej architektonicznych blueprintów dla środowisk sieciowych AI.

Projekty te mają uprościć wdrożenia dla hyperscalerów, przedsiębiorstw i dostawców usług chmurowych. Zamiast samodzielnie składać komponenty infrastruktury, organizacje mogą wdrażać referencyjne architektury, które zostały już zintegrowane i zweryfikowane w rzeczywistych scenariuszach.

Takie podejście pomaga:

• Zmniejszyć ryzyko wdrożeniowe
• Przyspieszyć uruchamianie infrastruktury AI
• Zapewnić interoperacyjność między komponentami sprzętowymi i programowymi

W praktyce laboratorium funkcjonuje jako poligon doświadczalny, gdzie partnerzy mogą podłączyć swoje technologie do platform sieciowych Nokii i sprawdzić, jak działają w skali AI.

Dlaczego AI napędza nowy wyścig zbrojeń w sieciach

Uruchomienie laboratorium odzwierciedla szerszy trend branżowy: centra danych AI stają się jednym z najszybciej rosnących rynków dla infrastruktury sieciowej.

Trenowanie dużych modeli wymaga tysięcy GPU połączonych niezwykle szybkimi strukturami sieciowymi. Jeśli przepustowość sieci lub opóźnienie staną się wąskim gardłem, ogólna wydajność treningu drastycznie spada. W rezultacie dostawcy usług chmurowych inwestują ogromne środki w systemy przełączania o wysokiej przepustowości i sieci optyczne.

Nokia pozycjonuje swoje technologie przełączania danych, routingu IP i sieci optycznych jako kluczowe komponenty tych środowisk AI.

Jak laboratorium wpisuje się w zwrot Nokii w stronę AI

Laboratorium w Sunnyvale odgrywa również strategiczną rolę w szerszej transformacji Nokii z tradycyjnego dostawcy sprzętu telekomunikacyjnego w dostawcę infrastruktury AI i chmury.

Wyniki finansowe pokazują, że ten zwrot już trwa. W pierwszym kwartale 2026 roku:

• Sprzedaż netto od klientów AI i chmury wzrosła o 49% rok do roku.
• Przychody Network Infrastructure wzrosły, wsparte silnym popytem na sprzęt sieci optycznych wykorzystywany w centrach danych AI.
• Firma zarejestrowała około 1 miliarda euro zamówień od klientów AI i chmury w ciągu kwartału.

Ten wzrost odzwierciedla rosnący popyt ze strony hyperscalerów budujących nowe obiekty AI na całym świecie.

Rola Nvidii i ekosystemu AI

Wejście Nokii na rynek infrastruktury AI jest również wzmocnione przez strategiczne partnerstwo z Nvidią. W 2025 roku Nvidia ogłosiła inwestycję o wartości 1 miliarda dolarów w Nokię, nabywając około 2,9% udziałów i podejmując współpracę w zakresie sieci AI oraz technologii bezprzewodowych nowej generacji.

Firmy badają możliwości integracji technologii sieciowych Nokii z platformami obliczeniowymi AI i architekturami infrastruktury Nvidii.

Choć laboratorium w Sunnyvale nie jest bezpośrednio finansowane przez Nvidię, służy temu samemu strategicznemu celowi: budowie sieciowego kręgosłupa niezbędnego dla wielkoskalowych systemów AI.

Od dostawcy sprzętu telekomunikacyjnego do gracza w infrastrukturę AI

Dla inwestorów i analityków inicjatywy takie jak AI Networking Innovation Lab sygnalizują większe przepozycjonowanie firmy.

Historycznie znana ze sprzętu telekomunikacyjnego i sieci komórkowych, Nokia coraz częściej celuje w infrastrukturę centrów danych napędzaną AI, w tym przełączanie, transport optyczny i struktury sieciowe o wysokiej przepustowości.

Ta zmiana pomogła zmienić postrzeganie firmy na rynku. Silny popyt związany z AI i partnerstwa w całym ekosystemie sprawiły, że wielu analityków postrzega Nokię mniej jako tradycyjnego dostawcę telekomunikacyjnego, a bardziej jako uczestnika szybko rozwijającego się rynku infrastruktury AI.

Dlaczego to laboratorium ma znaczenie

AI Networking Innovation Lab w Sunnyvale to w istocie fabryka prototypów sieci, które będą zasilać erę AI.

Łącząc dostawców sprzętu, dostawców infrastruktury i specjalistów od testowania w jednym środowisku walidacyjnym, Nokia chce skrócić drogę od eksperymentalnej technologii do wdrażalnych architektur centrów danych AI.

Jeśli obciążenia AI będą nadal rosnąć zgodnie z oczekiwaniami, wydajność sieci łączących GPU, pamięć masową i centra danych może stać się równie ważna jak same układy scalone – i to właśnie tę warstwę Nokia stara się zdominować.