섹션별 상세
T-Mobile U.S., SoftBank, IOH 등 글로벌 통신사들이 NVIDIA 플랫폼을 사용하여 실제 야외 환경에서 AI-RAN 상용화 단계를 입증했다. T-Mobile은 Nokia의 CUDA 가속 RAN 소프트웨어를 통해 5G 통신과 생성형 AI 워크로드를 단일 플랫폼에서 동시에 처리하는 데 성공했다.
SynaXG는 NVIDIA GH200 서버 한 대에서 4G, 5G(Sub-6 및 mmWave)와 에이전트 AI 워크로드를 동시에 실행하는 세계 최초의 사례를 선보였다. 이를 통해 36 Gbps의 데이터 처리량과 10ms 미만의 초저지연 성능을 달성하며 캐리어 등급의 신뢰성을 확인했다.
MWC 2025에서 공개될 33개의 AI-RAN Alliance 데모 중 26개가 NVIDIA AI Aerial 플랫폼을 기반으로 구축되었다. DeepSig의 AI 기반 무선 인터페이스 기술은 신경망 학습을 통해 신호 인코딩을 최적화하여 기존 대비 최대 2배의 데이터 처리량을 기록했다.
zTouch Networks는 NVIDIA Multi-Instance GPU(MIG) 기술을 활용하여 통신 워크로드와 AI 워크로드 간에 GPU 자원을 안전하게 공유하는 오케스트레이션 청사진을 제시했다. 이는 통신사가 유휴 GPU 자원을 활용해 새로운 수익을 창출하면서도 네트워크 품질(QoS)을 유지할 수 있게 한다.
NVIDIA는 Linux Foundation의 OCUDU 에코시스템에 합류하고 Aerial CUDA 가속 라이브러리를 오픈 소스로 공개하며 개방형 6G 생태계 구축을 주도하고 있다. 업계 설문 조사에 따르면 통신 전문가의 77%가 AI-native 무선 네트워크의 조기 도입을 예상하고 있다.
용어 해설
- 인공지능 무선 접속 망(AI-RAN)
- — 무선 통신 인프라에 AI를 직접 통합하여 네트워크 성능을 최적화하고, 동일한 하드웨어에서 AI 애플리케이션을 동시에 실행하는 차세대 네트워크 아키텍처이다. 소프트웨어 정의 방식을 통해 통신 자원과 컴퓨팅 자원을 유연하게 관리하며 6G 시대를 위한 핵심 기술로 평가받는다.
- 대규모 다중 입출력(Massive MIMO)
- — 수십 개 이상의 안테나 소자를 사용하여 데이터 전송 효율과 용량을 획기적으로 높이는 기술이다. AI-RAN 환경에서는 소프트웨어 정의 방식으로 제어되어 복잡한 신호 환경에서도 최적의 빔포밍을 구현하고 스펙트럼 효율을 극대화한다.
- 분산 추론(Split Inferencing)
- — AI 모델의 연산 과정을 단말기, 에지 서버, 클라우드에 나누어 배치하여 실행하는 기법이다. 지연 시간에 민감한 작업은 에지에서 처리하고 복잡한 연산은 클라우드에서 수행함으로써 로봇이나 자율주행차의 실시간 반응 속도를 보장한다.
- 멀티 인스턴스 GPU(MIG)
- — 하나의 물리적 GPU를 최대 7개의 독립적인 인스턴스로 분할하여 각각 고유한 메모리와 연산 자원을 할당하는 기술이다. AI-RAN에서 통신 워크로드(RAN)와 일반 AI 워크로드가 서로 간섭 없이 자원을 공유할 수 있게 하여 인프라 활용도를 높인다.
- 소프트웨어 정의 네트워크(Software-Defined Network)
- — 하드웨어 장비의 제어 기능을 소프트웨어로 분리하여 중앙에서 관리하고 프로그래밍할 수 있는 네트워크 방식이다. 전용 하드웨어 없이 범용 서버와 GPU 가속기를 통해 네트워크 기능을 구현하므로 유연한 업데이트와 비용 절감이 가능하다.
기술
- NVIDIA AI Aerial
- NVIDIA GH200
- NVIDIA Grace CPU
- CUDA
- Nokia AirScale
- NVIDIA Jetson Orin
활용 사례
- AI 기반 비디오 캡셔닝 서비스
- 자율주행 셔틀 및 로봇 제어
- 실시간 AI 무선 신호 최적화
- 멀티 테넌트 GPU 공유 서비스
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원문 발행 2026. 03. 01.수집 2026. 03. 01.출처 타입 RSS
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