Nokia

Physical AI는 실시간 제어를 위해 대용량 저지연 업링크 비디오를 요구하며 일관된 20ms 수준의 지연을 확보하려면 평균 대비 3~4배 용량 예약이 필요해 네트워크 설계와 과금 모델의 전환을 촉발한다.

이 글은 800G ZR 플러거블, 멀티레일 ILA, Hollow-core fiber 등 광학 기술을 통해 데이터센터 간 XPU 클러스터를 수백~수천 킬로미터로 확장하는 'scale-across' 네트워킹 요구와 적용 방안을 정리한다.

Nokia의 AI-RAN은 HAL과 GPU 가속 프로그래머블 서브스트레이트를 통해 학습된 모델을 실시간 RAN 제어 루프에 안전하게 주입하여 현장 시험에서 최대 25% 사용자 처리량 향상 등 소프트웨어 기반 성능 개선을 목표로 한다.