这是 Nokia AI 战略全景系列的第一篇。三篇分别覆盖战略定调、AI-RAN 技术路线、以及光通信和贝尔实验室构成的底层资产。先看财报。
Q2 财报里真正重要的东西
Nokia 2026 年 Q2 净销售 €4,815M，同比增长 8%（报告汇率）或 9%（固定汇率），可比经营利润率 9.0%，提升 70 个基点。两位数增长没有，但利润在改善，基本盘没塌。
结构比总量更有意思。
AI & Cloud 客户净销售同比 +105%。这不是基数效应——Nokia 从 Q1 2026 开始把 AI & Cloud 列为独立 KPI，Q2 订单量 €2.8B，管理层预计其中约一半将在未来 12 个月内转化为收入。
Network Infrastructure 同比 +12%（固定汇率），驱动力是 Optical Networks（+20%，Q2 单季 €868M）和 IP Networks（+16%）。这两块恰好是 AI 数据中心的通信骨架：光网络负责 GPU 集群之间的海量数据传输，IP 路由负责流量调度。
再看地域。美洲地区 Network Infrastructure 净销售 +25%，对比欧洲 +4%、亚太 -5%。这个落差很说明问题——北美 hyperscaler 的 AI 基础设施投资正在落地为具体订单，而 Nokia 是主要受益方。
概括 Q2：传统电信业务持平，AI 业务翻倍，利润率还在改善。三件事同时发生，不是巧合。
为什么 Nokia 选了一个做超算的人当 CEO
Justin Hotard，1974 年生，美国籍，伊利诺伊大学电气工程本科，MIT Sloan MBA。来 Nokia 之前的履历和人选逻辑值得拆开看。
他在 HPE 担任高性能计算、AI 与实验室总裁期间，交付了美国能源部第一台百亿亿次超算（Frontier）——全球首次突破 exascale 计算门槛。2024 年 2 月跳槽 Intel 任数据中心与 AI 事业部总经理，负责 Intel 最核心也最挣扎的业务线。
2025 年 2 月 10 日 Nokia 官宣 Hotard 为 CEO，4 月 1 日正式上任。
这是一次意图明确的任命。Hotard 不是电信背景，他的整个职业生涯在超算和数据中心领域。Nokia 选他，不是为了在运营商市场守住份额，而是要把公司带进 hyperscaler 和 AI 基础设施的增量市场。
Hotard 上任后第一个大动作是 2025 年 11 月资本市场日，发布五大战略优先：加速 AI & Cloud 增长、以 AI-native 网络与 6G 引领移动连接、与客户和合作伙伴共同创新、聚焦资本到可差异化的领域、解锁可持续回报。2026 年 1 月 1 日，Nokia 正式重组为两大部门——Network Infrastructure（装入光网络、IP 路由、数据中心交换）和 Mobile Infrastructure（无线接入网、移动核心网）。2028 年可比经营利润目标定在 €2.7–3.2B。
从换人到换组织架构，不到 9 个月。
三件事，互相咬合
Hotard 的战略需要落地载体。过去两年有三件事构成了这个底座。
Infinera 收购。 2025 年 2 月 28 日交割，对价约 $2.4B。Infinera 是 San Jose 的光网络公司，核心能力在相干光学、DSP 芯片和集成光子学——光传输系统里技术壁垒最高的那层。收购带来的不是产品线补齐，而是垂直整合（从光器件到模块到系统）、北美 hyperscaler 客户基础（Infinera 已深度嵌入北美云厂商供应链）、以及"在岸制造"的政策合规资质。Nokia 承诺 2027 年实现超 €200M 净可比经营利润协同、EPS 增厚超 10%。
NVIDIA 战略投资。 2025 年 10 月 28 日，NVIDIA 以 $6.01/股投资 $1B（持股约 2.9%），同时将 Aerial RAN Computer Pro（ARC-Pro）开放给 Nokia 共同打造商用 AI-RAN 平台。Nokia 股价当天涨约 22%。NVIDIA 的动机：运营商 RAN 市场按 Omdia 预测累计超 $200B（到 2030），而 GPU 在这个市场里一直没有实质突破。Nokia 的动机：把 CUDA 算力嵌入基站，让基站从无线信号处理单元变成分布式 AI 推理节点。Dell 提供服务器，T-Mobile 参与试点——整条链已经到位。
Google WAN 大单。 2026 年 OFC 期间披露，Nokia 拿下 Google $2B 广域网项目，并已用 7220 IXR 平台在至少一家 hyperscaler 获得数据中心交换中标。$2B 对 Nokia 年报不是天文数字，但 Google WAN 不是谁都能接——这验证了 Nokia 已经从"可选供应商"进入了 hyperscaler 的系统级合作伙伴短名单。
三件事的关联：Infinera 解决了底层光芯片和北美供应链，NVIDIA 解决了 AI 算力进基站的技术路径，Google 用真金白银验证了市场认可。可以各自成立，但合在一起效力更大。
卖掉 1.4% 的营收，花掉 €800M
Nokia 加速做减法。Fixed Wireless Access CPE 和 Enterprise Campus Edge 两块业务划入终止运营（discontinued operations），全年重组费上调到 €800M。中国合资公司启动全资整合，预计 2 年内完成 €350–400M 整合费用。
这两块被砍掉的业务合计只占集团销售的约 1.4%。CPE 是低毛利硬件红海，园区边缘网络是 Cisco、Aruba、Juniper 的存量市场——Nokia 在这两个领域既无规模优势也无技术护城河。砍掉它们，不是衰退，是清理低效资产。
€800M 重组费在短期压制利润，但这是在为 2027–2028 年的利润率扩张腾出资本和管理带宽。
Nokia 在 AI 产业链里的真实位置
Nokia 不做基础大模型，不卖 GPU，不运营云平台。按"AI 公司"的狭义定义，它一个都不占。但这不重要——Nokia 要占的位置不是"做 AI"，而是"让 AI 能跑起来"。
Hotard 在达沃斯的表述是："AI 超周期连接的不是人，而是数据中心、网络、机器与物理世界之间的智能。"
拆开来看，Nokia 在 AI 产业链里有三个角色。
AI 数据中心互联。 AI 训练和推理产生的数据需要在 GPU 集群之间高速流动，这靠光传输和 IP 路由完成。Nokia 的 Optical Networks 和 IP Networks 正踩在这个需求上，Infinera 收购让它在光芯片层具备了多数网络设备商没有的垂直整合能力。
让基站变成 AI 推理节点。 AI-RAN 的实质是：把 GPU 和 CUDA 软件栈嵌入基站，5G 无线电处理只是其中一项工作负载，闲置算力可以用于边缘 AI 推理。一旦 RAN 设备从专用硬件变成通用计算平台，商业模式就不再是"卖基站"，而是"卖算力订阅"。
用 AI 重构网络运维。 包括 AVA 自动化运维平台、Agentic AI 技术、Network as Code 战略——让大模型和 AI Agent 能够直接调用网络能力，而不是通过传统的命令行或网管接口。
Nokia 不造 AI，但所有 AI 工作负载都需要数据移动，而数据移动就是网络。
这篇文章讲清楚了 Nokia 的战略转向和它在这个故事里的定位。下一篇聚焦 AI-RAN——NVIDIA GPU 怎么装进基站、9 家运营商为什么愿意跟、以及 Ericsson 和 Samsung 各自在做什么。
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本文为 Nokia AI 战略系列第一篇。文中判断为作者观点，不构成投资建议。
