重點應用場景包括:
這種模式能帶來幾個實際好處:
換句話說,Sunnyvale 的實驗室就像一個 AI 網路架構的「試驗工廠」:各家廠商可以把技術帶進來與 Nokia 的網路設備整合,先在實驗環境跑到極限,再推向實際部署。
這項計畫的背景,是整個產業正在進入 AI 資料中心建設熱潮。
訓練大型模型通常需要數千顆 GPU 透過高速網路連接成一個巨大的計算叢集。如果網路延遲或頻寬不足,就會拖慢整體訓練速度,讓昂貴的 GPU 資源無法發揮最大效能。
因此,大型雲端服務商(也常被稱為 hyperscalers,例如大型雲端平台業者)正在大幅增加對高速交換器與光網路設備的投資。
Nokia 希望在這個市場中提供關鍵技術,包括:
Nokia 的 AI 佈局也與 Nvidia 的合作密切相關。2025 年,Nvidia 宣布向 Nokia 投資 10 億美元,取得約 2.9% 的持股,並在 AI 網路與下一代無線技術領域展開合作。
雖然 Sunnyvale 的實驗室並非 Nvidia 直接出資,但兩者的戰略方向一致:建立支撐超大型 AI 系統運作的網路基礎。
這個實驗室也反映出 Nokia 正在進行的一場重要轉型。
過去 Nokia 主要被視為電信設備供應商,但現在公司正把重心放在 AI 驅動的資料中心基礎設施。
財務數據顯示這個趨勢已經開始顯現。2026 年第一季:
隨著全球大型 AI 資料中心快速擴張,這類需求正持續增加。
Sunnyvale 的 AI Networking Innovation Lab 可以被視為 AI 時代網路架構的研發中心。
透過將硬體廠商、雲端基礎設施供應商與測試公司集中在同一個驗證環境中,Nokia 希望縮短從新技術概念到實際部署的距離。
如果 AI 模型與運算規模持續成長,未來決定 AI 系統效率的,不只會是晶片本身,還包括連接 GPU、儲存與資料中心之間的網路。
而這正是 Nokia 想要掌握的關鍵層。
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