AI-RAN: 라디오 네트워크에 소프트웨어 속도 혁신을 도입하다

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TL;DR

모바일 트래픽이 AI 모델과 에이전트로 인해 더 버스트하고 지연·지터에 민감해지면서 RAN에는 소프트웨어 속도의 적응성이 필요해졌다. Nokia의 AI-RAN은 Hardware Abstraction Layer와 GPU 기반의 프로그래머블 서브스트레이트를 결합해 모델의 실험·배포·철회를 하드웨어 세대와 분리하고 결정적 타이밍 안에서 학습된 모델을 안전하게 주입할 수 있게 했다. 현장 시험에서 RKHS 기반 채널 추정으로 스펙트럼 효율이 5–10% 개선되고 학습 기반 채널 추정으로 사용자 처리량이 최대 25% 개선되는 등 실측 이득이 보고되었다. 이 플랫폼은 3GPP·O-RAN 정렬과 텔코용 가드레일을 유지하면서 오픈소스 레퍼런스와 상용 RAN 스택의 전환 경로를 제공해 엣지 추론과 ISAC 같은 새로운 서비스로 확장될 수 있다.

빠른 이해

새로운 점

RAN을 하드웨어 세대와 분리된 소프트웨어 속도의 프로그래머블 플랫폼으로 전환해 학습 모델을 실시간 제어 루프에 주입하는 접근

핵심 메커니즘

무선 측정과 컨텍스트를 수집한 입력을 GPU 가속의 프로그래머블 서브스트레이트에서 병렬로 평가하고 학습·추론된 후보 결정을 실시간 실행 루프의 제어 신호로 출력하여 라디오 제어를 개선한다

핵심 수치

RKHS 기반 채널 추정 스펙트럼 효율 개선: 5–10%- 도전적 전파 환경에서 보고된 수치
학습 기반 채널 추정 사용자 처리량 개선: 최대 25%- 현장 시험에서 관찰된 중첩 효과
최적화된 MU-MIMO 페어링 개선: 최대 11%- 현장 시험 결과
보조 셀 선택 개선: 최대 12%- 현장 시험 결과

섹션별 상세

AI가 라디오 트래픽과 요구를 변화시킨 배경

AI 모델과 에이전트 기반 애플리케이션이 모바일 트래픽의 양뿐만 아니라 업링크 패턴과 버스트 특성을 변화시켜 전통적 사람 중심 트래픽과 다른 부하 특성을 만들고 있다. 이러한 변화는 지연, 지터, 결정성 요구를 가진 물리적 AI 워크로드까지 포함하면서 RAN의 제어 루프와 타이밍 제약을 더욱 엄격하게 만들었다. 결과적으로 단순히 더 강한 하드웨어나 휴리스틱 개선만으로는 대응할 수 없으며 RAN 자체가 지속적으로 학습하고 업데이트되는 능력을 갖춰야 한다.

하드웨어와 소프트웨어의 분리와 HAL의 역할

Nokia는 혁신 주기를 하드웨어 교체 주기와 분리하기 위해 Hardware Abstraction Layer를 도입해 소프트웨어와 알고리즘이 하드웨어 세부 구현으로부터 독립적으로 발전할 수 있도록 했다. HAL은 서로 다른 가속기와 아키텍처 위에서 동일한 실행 기반을 제공하여 모델 실험, 배포, 롤백, 재학습이 소프트웨어 속도로 이루어지게 만든다. 이 접근은 하드웨어가 제공하는 계산 능력은 유지하되 알고리즘과 정책이 더 빠르게 진화하는 환경을 허용한다.

프로그래머블 플랫폼으로서의 RAN 실행 도메인과 학습 도메인 분리

AI-RAN은 마이크로초 단위의 결정적 타이밍에서 동작하는 실행 도메인과 모델의 학습·검증·배포를 담당하는 학습 도메인을 명확히 분리해 두 도메인이 상호 보완적으로 작동하도록 설계했다. 실행 도메인에서는 스케줄링·링크 적응·간섭 관리 같은 실시간 결정이 이루어지고 학습 도메인에서는 모델의 라이프사이클 관리가 수행되어 운영 안정성을 해치지 않는다. 이런 분리는 실시간성 요구를 유지하면서도 모델을 소프트웨어 속도로 개선하고 검증할 수 있는 기반을 제공한다.

주입 모델과 관찰 가능성 중심의 신뢰 구축

과거에는 알고리즘을 플랫폼에 융합해 성능을 최적화했으나 그 방식은 진화 속도를 제한하는 경직성을 만들었다. AI-RAN은 융합이 아니라 주입 모델을 채택하여 모델의 도입·검증·교체·철회를 플랫폼 세대와 분리된 흐름으로 가능하게 했고 입력·출력·운영 영향에 대한 경계가 명확한 거버넌스 인터페이스를 유지한다. 이로 인해 운영자는 점진적으로 지능을 투입하면서 관찰 가능성·보안·제어를 확보할 수 있다.

에코시스템 연계와 GPU 가속 서브스트레이트

Nokia는 AI 에코시스템과의 정렬을 위해 GPU 기반의 병렬 연산 서브스트레이트를 도입하고 NVIDIA와의 협업을 통해 ARC-Pro 기반 플랫폼과 텔코 요구를 충족하는 런타임과 커널 라이브러리를 통합하고 있다. 이 서브스트레이트는 채널 추정, beamforming, MIMO 검출 같은 벡터·행렬 연산을 대규모 병렬로 처리할 수 있어 엄격한 타이밍 내에서 더 많은 후보 결정을 평가하게 만든다. 또한 오픈소스 Layer-1 레퍼런스 환경과 Nokia의 상용 RAN 스택이 동일 서브스트레이트 위에서 공존하여 연구자와 상업 네트워크 사이의 기술 이전 경로를 제공한다.

실증 수치와 중첩 이득 사례

현장 시험에서 RKHS 기반 채널 추정은 도전적 전파 환경에서 스펙트럼 효율을 5에서 10% 향상시키는 것으로 보고되었고, 학습 기반 채널 추정 도입 시 사용자 처리량이 최대 25% 개선된 사례가 관찰되었다. 또한 최적화된 다중 사용자 MIMO 페어링으로 최대 11% 성능 개선이, 보조 셀 선택에서 최대 12% 개선이 나타났다는 실망이 아닌 실측 결과가 제시되었다. 이러한 수치들은 서브스트레이트의 병렬성, 모델의 실시간 평가, 그리고 소프트웨어 주도 배포가 결합되어 복합적으로 이득을 만들어낸다는 것을 시사한다.

근거

RKHS 기반 채널 추정은 도전적 전파 환경에서 스펙트럼 효율을 5–10% 개선했다. — 섹션 'Layers of gain'에서 RKHS 성능 수치 언급
현장 시험에서 학습 기반 채널 추정은 사용자 처리량을 최대 25%까지 개선한 사례가 보고되었다. — 섹션 'Layers of gain'의 실증 수치 문단

텔코용 가드레일과 운영적 제약

AI-RAN 설계는 연산 성능을 확장하면서도 통신사업자의 전력 소모, 열관리, 총소유비용과 같은 운영 제약을 존중하도록 구성되었으며 3GPP 및 O-RAN의 개방 인터페이스 원칙과도 정렬되어 있다. AI 프레임워크는 텔코급 실시간 커널과 제어 메커니즘으로 확장되어 예측 가능한 결정 지연과 안전 경계를 유지하도록 설계되었다. 이로 인해 새로운 알고리즘과 모델이 네트워크에 진입하더라도 운용 안정성은 보존된다.

배치 전략, 확장성, 향후 전망

Nokia는 AI-RAN을 ARC-Pro 기반의 GPU 가속 인프라와 AirScale 등 기존 포트폴리오에 통합해 COTS와 맞춤형 배치를 모두 지원하며 2025년 10월 출범, 2026년 상용 시험, 2027년 상용 출시 목표를 제시하고 있다. AI-RAN은 단일 알고리즘보다는 스케줄링, 신호처리, 제어, 엣지 추론 등 여러 층의 개선이 중첩되어 장기적 스펙트럼·에너지 효율 이득을 만들어낼 것으로 예상된다. 또한 RAN을 센싱 플랫폼으로 확장하는 ISAC와 엣지에서의 추론 호스팅은 네트워크 서비스화 및 수익화의 새로운 경로를 열어줄 가능성이 있다.

근거

Nokia는 AI-RAN을 2025년 10월에 출범시키고 2026년에 상용 시험에 진입하여 2027년 상용 출시를 목표로 하고 있다. — 문서 말미의 출시 일정 및 로드맵 문단

용어 해설

Hardware Abstraction Layer: — 하드웨어 추상화 계층은 서로 다른 가속기와 컴퓨트 아키텍처를 동일한 소프트웨어 인터페이스로 통합하는 계층이며, AI 모델과 최적화 로직이 하드웨어 세부 구현과 독립적으로 연속적으로 배포되고 업데이트되도록 만든다.
Programmable Substrate: — 프로그래머블 서브스트레이트는 실시간 라디오 제어 루프 내에서 병렬 연산과 학습·추론 작업을 동시에 실행할 수 있도록 GPU 등 가속기를 통해 소프트웨어 수준으로 확장된 계산 기반을 뜻하며, 더 많은 후보 결정을 시간 제약 안에 평가할 수 있게 한다.
RKHS-based Channel Estimation: — RKHS 기반 채널 추정은 재생커널 힐베르트 공간을 활용해 채널 응답을 비선형·고차원 함수 공간에서 모델링하는 기법으로서 극한 환경에서 스펙트럼 효율을 개선하는 데 유리하며 GPU 병렬 처리로 실시간 적용이 가능해진다.
ISAC: — ISAC는 통신 인프라가 단순한 데이터 전송을 넘어 RF 신호로 환경을 감지하는 기능을 수행하도록 결합한 개념으로서 인간 존재 탐지, 드론 추적, 기상 추정 같은 센싱 서비스를 RAN 인프라에서 직접 제공할 수 있게 한다.
Telco Guardrails: — 통신사업자용 운영 가드레일은 전력, 열관리, TCO, 3GPP 및 O-RAN 호환성 같은 텔코 운영 제약을 의미하며 AI 모델과 서브스트레이트를 RAN에 투입할 때 성능과 안정성, 보안 경계들을 유지하는 역할을 한다.

언급된 리소스

문서원문 링크