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핵심 요약
기존의 하드웨어 중심 무선 네트워크가 소프트웨어 정의 기반의 AI-native 구조로 빠르게 전환되고 있다. NVIDIA는 Nokia 및 T-Mobile, SoftBank 등 글로벌 통신사들과 협력하여 NVIDIA AI Aerial 플랫폼 기반의 AI-RAN 기술을 실제 야외 환경에서 성공적으로 시연했다. 이 기술은 5G 성능을 최적화할 뿐만 아니라 에지 AI 애플리케이션을 위한 컴퓨팅 자원을 공유함으로써 통신사의 새로운 수익 모델을 제시한다. 이번 성과는 개방형 및 보안성이 강화된 AI-native 6G 시스템 구축을 위한 핵심 이정표가 될 것으로 전망된다.
배경
5G/6G 무선 접속 망(RAN) 아키텍처에 대한 기본 이해, GPU 가속 컴퓨팅 및 소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 개념, 에지 컴퓨팅 및 분산 AI 추론에 대한 지식
대상 독자
통신 네트워크 아키텍트, 에지 AI 솔루션 개발자, 6G 연구원 및 인프라 운영 전문가
의미 / 영향
AI-RAN은 통신 네트워크를 단순한 연결 통로에서 거대한 분산 AI 컴퓨팅 플랫폼으로 진화시킵니다. 이는 통신사가 6G 시대에 단순 망 제공자를 넘어 AI 서비스 공급자로 거듭날 수 있는 기술적 토대를 제공하며, 전 세계적인 AI 인프라 확산을 가속화할 것입니다.
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.
실무 Takeaway
- NVIDIA GH200과 같은 가속 컴퓨팅 플랫폼을 도입하면 단일 서버에서 통신 네트워크와 에이전트 AI 서비스를 통합 운영하여 인프라 효율성을 극대화할 수 있다.
- MIG(Multi-Instance GPU) 기술을 활용해 RAN의 품질을 보장하면서도 남는 GPU 자원을 AI 추론 서비스에 할당함으로써 통신사의 수익 구조를 다변화할 수 있다.
- AI-native 무선 인터페이스를 적용하면 신경망 기반의 신호 처리를 통해 추가 주파수 확보 없이도 기존 스펙트럼에서 데이터 처리량을 최대 2배까지 향상시킬 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 01.수집 2026. 03. 01.출처 타입 RSS
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