La ambición detrás de los 1,000 millones de dólares de Jen-Hsun Huang a Nokia: quiere ganar 200,000 millones.

Jensen Huang anunció en el GTC 2025 que NVIDIA invertirá 1.000 millones de dólares en Nokia para desarrollar conjuntamente la tecnología AI-RAN, con el objetivo de alcanzar el mercado de RAN de 200.000 millones de dólares. (Sinopsis: Huida invirtió 1.000 millones de dólares en Nokia para convertirse en el mayor accionista) Nokia saltó un 21%, ¿qué piensa Huang Jenxun detrás de esto? (Antecedentes: ¿Nokia lanzará teléfonos Web3? Solicite una patente de cifrado de activos digitales, optimista sobre el desarrollo de blockchain Huang Jenxun puso una ola de grandes movimientos en el GTC 2025. En GTC 2025, Jensen Huang dio a conocer una fuerte noticia, Nvidia invertirá $ 1 mil millones en Nokia. Sí, es Nokia, la compañía de teléfonos móviles Symbian que fue popular en todo el país hace 20 años. Huang dijo en su discurso que las redes de telecomunicaciones se encuentran en medio de un cambio importante de las arquitecturas tradicionales a los sistemas nativos de IA, y la inversión de Nvidia acelerará este proceso. Por lo tanto, NVIDIA invirtió en la creación de una plataforma de IA para redes 6G con Nokia para potenciar la IA en las redes RAN tradicionales. La forma específica de inversión es la suscripción de Nvidia de alrededor de 166 millones de nuevas acciones de Nokia a un precio de 6,01 dólares por acción, lo que le dará a Nvidia alrededor del 2,9% de Nokia. En el momento de anunciar la asociación, las acciones de Nokia subieron un 21%, la mayor ganancia desde 2013. ¿Qué es AI-RAN? La RAN es la red de acceso de radio, y la AI-RAN es una nueva arquitectura de red que incorpora la potencia informática de la IA directamente en la estación base inalámbrica. Mientras que los sistemas RAN tradicionales son los principales responsables de la transferencia de datos entre las estaciones base y los dispositivos móviles, AI-RAN añade capacidades de computación periférica y procesamiento inteligente. Permita que las estaciones base apliquen algoritmos de IA para optimizar la utilización del espectro y la eficiencia energética, mejorando el rendimiento general de la red, al tiempo que aprovecha los activos RAN inactivos para alojar servicios de IA perimetrales que crean nuevas fuentes de ingresos para los operadores. Los operadores pueden ejecutar aplicaciones de IA directamente in situ en la estación base sin tener que enviar todos los datos al centro de datos central para su procesamiento, lo que reduce en gran medida la carga de la red. Huang dio un ejemplo, casi el 50% de los usuarios de ChatGPT son accedidos a través de dispositivos móviles, no solo eso, ChatGPT tiene más de 40 millones de descargas móviles mensuales, en la era del crecimiento explosivo de las aplicaciones de IA, los sistemas RAN tradicionales no pueden hacer frente a la IA generativa y las redes móviles dirigidas por agentes. AI-RAN proporciona capacidades de inferencia de IA distribuidas en el perímetro para que las aplicaciones de IA posteriores, como agentes y chatbots, respondan más rápido. Al mismo tiempo, AI-RAN también está preparada para aplicaciones integradas de detección y comunicación en la era 6G. Huang citó a la firma de análisis Omdia, que espera que el mercado de RAN acumule más de 200.000 millones de dólares para 2030, con el segmento AI-RAN como el de más rápido crecimiento. Justin Hotard, presidente y CEO de Nokia, dijo en un comunicado conjunto que la asociación pondrá los centros de datos de IA en los bolsillos de todos y permitirá un rediseño fundamental de 5G a 6G. En particular, mencionó que Nokia está trabajando con tres tipos diferentes de empresas: Nvidia, Dell y T-Mobile. Como uno de los primeros socios, T-Mobile realizará pruebas de campo de la tecnología AI-RAN a partir de 2026, con un enfoque en validar las mejoras de rendimiento y eficiencia. Justin dijo que la prueba proporcionará información valiosa para la innovación de 6G, ayudando a los operadores a construir redes inteligentes que se adapten a las necesidades de la IA. Basado en AI-RAN, NVIDIA lanzó un nuevo producto llamado Aerial RAN Computer Pro (ARC-Pro), que es una plataforma de computación acelerada preparada para 6G. Su configuración de hardware principal contiene las dos GPU de NVIDIA: CPU Grace y GPU Blackwell. La plataforma se ejecuta a través de NVIDIA CUDA, y el software RAN se puede integrar directamente en la pila de tecnología CUDA. Como resultado, puede manejar no solo las funciones tradicionales de la red de acceso de radio, sino también ejecutar aplicaciones de IA convencionales al mismo tiempo. Este es también el enfoque central de NVIDIA para implementar las dos letras de IA en AI-RAN. Dada la larga historia de CUDA, la mayor fortaleza de la plataforma es la programabilidad. No solo eso, Huang también anunció que el marco de software Aerial será de código abierto, que se espera que se publique en GitHub bajo la licencia Apache 2.0 a partir de diciembre de 2025. La principal diferencia entre ARC-Pro y su predecesor, ARC, es dónde se despliega y cuándo se utiliza. Mientras que la generación anterior de ARC se utilizaba principalmente para la implementación centralizada de RAN en la nube, ARC-Pro se puede implementar directamente en el sitio de la estación base, lo que hace que las capacidades de computación periférica sean realmente aterrizadas. Ronnie Wahita, jefe del negocio de telecomunicaciones de NVIDIA, dijo que en el pasado, RAN e IA requerían dos conjuntos diferentes de hardware para implementarse, pero ARC-Pro puede asignar dinámicamente recursos informáticos en función de las necesidades de la red, ya sea priorizando las funciones de acceso inalámbrico o ejecutando tareas de inferencia de IA durante las horas de inactividad. ARC-Pro también integra la plataforma NVIDIA AI Aerial , una pila de software completa que incluye software RAN acelerado por CUDA, herramientas de gemelos digitales Aerial Omniverse y el nuevo Aerial Framework. Aerial Framework convierte el código Python en código CUDA de alto rendimiento que se ejecuta en la plataforma ARC-Pro. Además, la plataforma admite modelos de redes neuronales impulsados por IA para la estimación avanzada de canales. Huang dijo que las telecomunicaciones son el sistema nervioso digital para la economía y la seguridad. La asociación con Nokia y el ecosistema de telecomunicaciones encenderá esta revolución, ayudando a los operadores a construir redes inteligentes y adaptables que definan la próxima generación de conectividad global. De cara a 2025, Nvidia ha invertido mucho dinero. El 22 de septiembre, Nvidia y OpenAI llegaron a un acuerdo, y Nvidia planea invertir gradualmente 100.000 millones de dólares en OpenAI, lo que acelerará la construcción de su infraestructura. Huang dijo que OpenAI buscó inversión de Nvidia hace mucho tiempo, pero la compañía tenía fondos limitados en ese momento. Dijo con humor que era demasiado pobre en ese momento y que debería haberles dado todo el dinero. Huang cree que el crecimiento de la inferencia de IA no es 100 o 1000 veces, sino 1.000 millones de veces. Y la colaboración no se limita al hardware, sino que también incluye optimizaciones de software para garantizar que OpenAI pueda utilizar de manera eficiente los sistemas de NVIDIA. Esto puede deberse a que le preocupaba que OpenAI abandonara CUDA después de enterarse de la colaboración entre OpenAI y AMD. Una vez que el modelo grande basado en IA más grande del mundo no use CUDA, es razonable que otros proveedores de modelos grandes sigan OpenAI. En el podcast BG2, Huang predice que es probable que OpenAI se convierta en la próxima empresa de un billón de dólares por capitalización de mercado, creciendo a un récord de la industria. Rechazó la teoría de la burbuja de la IA, señalando que el mundo gasta una cantidad anual de dinero en infraestructura de IA.