Entre os parceiros estão companhias como AMD, Lenovo, Supermicro, WEKA, Keysight, Everpure e Nscale, que colaboram na integração de diferentes camadas da infraestrutura.

A proposta não é testar apenas equipamentos isolados. O laboratório busca validar arquiteturas completas de data center para IA, combinando:

• switching e roteamento
• redes ópticas de alta capacidade
• servidores e plataformas de computação
• sistemas de armazenamento
• ferramentas de teste e monitoramento

Tudo isso é testado sob cargas de trabalho de IA realistas, permitindo identificar gargalos e otimizar a comunicação entre GPUs, armazenamento e rede antes que essas soluções cheguem aos data centers de produção.

Essas tecnologias precisam suportar cenários exigentes, como:

• treinamento distribuído de grandes modelos de IA
• comunicação de altíssima largura de banda entre GPUs
• inferência de baixa latência
• grandes fluxos de tráfego interno (east‑west) dentro do data center

O objetivo: criar arquiteturas prontas para implantação

Um dos principais resultados esperados do laboratório são os chamados Nokia Validated Designs (NVDs) — arquiteturas de referência já testadas e validadas para ambientes de IA.

Na prática, esses modelos funcionam como “plantas prontas” de infraestrutura para empresas que desejam construir data centers voltados para IA.

Isso traz algumas vantagens importantes:

• reduz o risco de implantação
• acelera a construção de infraestrutura
• garante interoperabilidade entre hardware e software

Em vez de montar cada componente separadamente, provedores de nuvem, empresas e hyperscalers podem adotar arquiteturas que já foram integradas e testadas em condições reais.

Por que a IA está mudando o mercado de redes

A criação do laboratório reflete uma mudança estrutural no setor: data centers de IA estão se tornando um dos mercados mais importantes para infraestrutura de rede.

Treinar modelos de grande escala exige milhares de GPUs conectadas por redes de altíssimo desempenho. Se a rede não acompanhar a velocidade do processamento, todo o sistema perde eficiência.

Por isso, provedores de nuvem estão investindo fortemente em tecnologias como switching de alta capacidade e interconexões ópticas para conectar servidores, chips e data centers inteiros.

A Nokia aposta justamente nessas camadas — switching, roteamento IP e redes ópticas — como pilares da infraestrutura de IA.

Como o laboratório se encaixa na estratégia da Nokia

O laboratório também representa um passo importante na transformação da empresa. Historicamente conhecida por equipamentos de telecomunicações, a Nokia busca se posicionar cada vez mais como fornecedora de infraestrutura para IA e cloud.

Os números mostram que essa mudança já começou:

• As vendas para clientes de IA e cloud cresceram 49% em relação ao ano anterior no primeiro trimestre de 2026.
• A divisão de Network Infrastructure também avançou, impulsionada pela forte demanda por redes ópticas usadas em data centers de IA.
• A empresa registrou cerca de €1 bilhão em pedidos vindos de clientes de IA e cloud no período.

Grande parte dessa demanda vem de hyperscalers — as gigantes globais de nuvem que operam enormes complexos de data centers ao redor do mundo.

A ligação com a Nvidia

Outro fator que fortalece essa estratégia é a parceria com a Nvidia. Em 2025, a fabricante de chips anunciou um investimento de US$1 bilhão na Nokia, adquirindo cerca de 2,9% da empresa.

As duas companhias trabalham juntas para explorar integrações entre:

• plataformas de computação de IA da Nvidia
• tecnologias de rede e data center da Nokia

Embora o laboratório de Sunnyvale não seja financiado diretamente pela Nvidia, ele reforça o mesmo objetivo estratégico: criar a infraestrutura de rede necessária para suportar a próxima geração de sistemas de IA em larga escala.

De fornecedora de telecom a empresa de infraestrutura de IA

Para analistas e investidores, iniciativas como o AI Networking Innovation Lab mostram uma mudança mais ampla na identidade da empresa.

A Nokia, tradicionalmente associada ao setor de telecomunicações, passou a mirar um mercado em rápida expansão: infraestrutura de data centers voltada para inteligência artificial — incluindo redes ópticas, switching de alto desempenho e interconexões de alta capacidade.

Esse reposicionamento já começa a mudar a percepção do mercado. O aumento da demanda por infraestrutura de IA e novas parcerias estratégicas têm levado analistas a enxergar a Nokia menos como uma empresa de telecom tradicional e mais como um player emergente na infraestrutura que sustenta a economia da IA.

Por que esse laboratório pode ser decisivo

O AI Networking Innovation Lab funciona, essencialmente, como um campo de testes para as redes que vão sustentar a era da IA.

Ao reunir fornecedores de hardware, empresas de infraestrutura e especialistas em testes no mesmo ambiente, a Nokia tenta encurtar o caminho entre pesquisa e implementação real em data centers.

Se o crescimento da inteligência artificial continuar no ritmo atual, as redes que conectam GPUs, servidores e armazenamento podem se tornar tão importantes quanto os próprios chips — e é justamente nesse ponto que a Nokia quer liderar.

Entre os parceiros estão companhias como AMD, Lenovo, Supermicro, WEKA, Keysight, Everpure e Nscale, que colaboram na integração de diferentes camadas da infraestrutura.

A proposta não é testar apenas equipamentos isolados. O laboratório busca validar arquiteturas completas de data center para IA, combinando:

• switching e roteamento
• redes ópticas de alta capacidade
• servidores e plataformas de computação
• sistemas de armazenamento
• ferramentas de teste e monitoramento

Tudo isso é testado sob cargas de trabalho de IA realistas, permitindo identificar gargalos e otimizar a comunicação entre GPUs, armazenamento e rede antes que essas soluções cheguem aos data centers de produção.

Essas tecnologias precisam suportar cenários exigentes, como:

• treinamento distribuído de grandes modelos de IA
• comunicação de altíssima largura de banda entre GPUs
• inferência de baixa latência
• grandes fluxos de tráfego interno (east‑west) dentro do data center

O objetivo: criar arquiteturas prontas para implantação

Um dos principais resultados esperados do laboratório são os chamados Nokia Validated Designs (NVDs) — arquiteturas de referência já testadas e validadas para ambientes de IA.

Na prática, esses modelos funcionam como “plantas prontas” de infraestrutura para empresas que desejam construir data centers voltados para IA.

Isso traz algumas vantagens importantes:

• reduz o risco de implantação
• acelera a construção de infraestrutura
• garante interoperabilidade entre hardware e software

Em vez de montar cada componente separadamente, provedores de nuvem, empresas e hyperscalers podem adotar arquiteturas que já foram integradas e testadas em condições reais.

Por que a IA está mudando o mercado de redes

A criação do laboratório reflete uma mudança estrutural no setor: data centers de IA estão se tornando um dos mercados mais importantes para infraestrutura de rede.

Treinar modelos de grande escala exige milhares de GPUs conectadas por redes de altíssimo desempenho. Se a rede não acompanhar a velocidade do processamento, todo o sistema perde eficiência.

Por isso, provedores de nuvem estão investindo fortemente em tecnologias como switching de alta capacidade e interconexões ópticas para conectar servidores, chips e data centers inteiros.

A Nokia aposta justamente nessas camadas — switching, roteamento IP e redes ópticas — como pilares da infraestrutura de IA.

Como o laboratório se encaixa na estratégia da Nokia

O laboratório também representa um passo importante na transformação da empresa. Historicamente conhecida por equipamentos de telecomunicações, a Nokia busca se posicionar cada vez mais como fornecedora de infraestrutura para IA e cloud.

Os números mostram que essa mudança já começou:

• As vendas para clientes de IA e cloud cresceram 49% em relação ao ano anterior no primeiro trimestre de 2026.
• A divisão de Network Infrastructure também avançou, impulsionada pela forte demanda por redes ópticas usadas em data centers de IA.
• A empresa registrou cerca de €1 bilhão em pedidos vindos de clientes de IA e cloud no período.

Grande parte dessa demanda vem de hyperscalers — as gigantes globais de nuvem que operam enormes complexos de data centers ao redor do mundo.

A ligação com a Nvidia

Outro fator que fortalece essa estratégia é a parceria com a Nvidia. Em 2025, a fabricante de chips anunciou um investimento de US$1 bilhão na Nokia, adquirindo cerca de 2,9% da empresa.

As duas companhias trabalham juntas para explorar integrações entre:

• plataformas de computação de IA da Nvidia
• tecnologias de rede e data center da Nokia

Embora o laboratório de Sunnyvale não seja financiado diretamente pela Nvidia, ele reforça o mesmo objetivo estratégico: criar a infraestrutura de rede necessária para suportar a próxima geração de sistemas de IA em larga escala.

De fornecedora de telecom a empresa de infraestrutura de IA

Para analistas e investidores, iniciativas como o AI Networking Innovation Lab mostram uma mudança mais ampla na identidade da empresa.

A Nokia, tradicionalmente associada ao setor de telecomunicações, passou a mirar um mercado em rápida expansão: infraestrutura de data centers voltada para inteligência artificial — incluindo redes ópticas, switching de alto desempenho e interconexões de alta capacidade.

Esse reposicionamento já começa a mudar a percepção do mercado. O aumento da demanda por infraestrutura de IA e novas parcerias estratégicas têm levado analistas a enxergar a Nokia menos como uma empresa de telecom tradicional e mais como um player emergente na infraestrutura que sustenta a economia da IA.

Por que esse laboratório pode ser decisivo

O AI Networking Innovation Lab funciona, essencialmente, como um campo de testes para as redes que vão sustentar a era da IA.

Ao reunir fornecedores de hardware, empresas de infraestrutura e especialistas em testes no mesmo ambiente, a Nokia tenta encurtar o caminho entre pesquisa e implementação real em data centers.

Se o crescimento da inteligência artificial continuar no ritmo atual, as redes que conectam GPUs, servidores e armazenamento podem se tornar tão importantes quanto os próprios chips — e é justamente nesse ponto que a Nokia quer liderar.