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[IT뉴스]통신 3사의 'AI-RAN' 뭐길래…기지국 노리는 엔비디아 셈법 [IT백과]

온카뱅크관리자

2026-06-30 06:07:30

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 [디지털데일리 정혜승기자] 인공지능(AI) 경쟁의 무대가 데이터센터를 넘어 이동통신 기지국으로 확장되고 있다. 국내 이동통신 3사는 최근 'AI-RAN(AI 기반 무선접속망)'을 미래 핵심 기술로 내세우며 관련 기술 확보에 속도를 내고 있다.
 AI-RAN은 단순히 통신망 운영에 AI를 접목하는 수준을 넘어선다. 기지국 자체를 AI 연산 인프라로 바꿔 통신 서비스와 AI 서비스를 동시에 제공하는 차세대 네트워크 구조다.
 업계에서는 AI-RAN을 6세대 이동통신(6G) 시대 핵심 인프라로 꼽는다. AI 서비스 확산으로 폭증하는 연산 수요를 처리하는 동시에 통신 품질과 네트워크 운영 효율까지 높일 수 있기 때문이다.
 기존 무선접속망(RAN)은 스마트폰과 기지국 사이에서 무선 신호를 주고받는 역할에 집중했다. AI 연산이 필요할 경우 데이터는 중앙 데이터센터나 클라우드로 이동해 처리됐다.
 하지만 AI 서비스가 늘어나면서 이 같은 구조는 한계를 드러내고 있다. 데이터 이동 거리가 길어질수록 지연시간이 늘어나고 네트워크 부담도 커지기 때문이다.
 AI-RAN은 기지국에 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 연산 장비를 탑재해 통신 신호 처리와 AI 추론을 동시에 수행하도록 설계됐다. 데이터를 먼 데이터센터로 보내지 않고 네트워크 가장자리(엣지)에서 즉시 처리하는 이른바 '엣지 AI' 개념이 적용된 것이다.
 예를 들어 자율주행 차량이나 스마트공장, 산업용 로봇처럼 수 밀리초(ms) 단위 응답이 필요한 서비스는 중앙 클라우드보다 가까운 기지국에서 AI 추론을 수행하는 편이 훨씬 효율적이다.
 AI는 동시에 네트워크 트래픽을 실시간 분석해 자원을 자동 배분하고 혼잡을 예측하는 등 무선망 운영 효율도 높일 수 있다.
 조대근 법무법인 광장 전문위원은 "AI-RAN은 기지국을 단순한 통신 장비가 아니라 AI 추론까지 수행하는 엣지 AI 인프라로 진화시키는 기술"이라며 "중앙 클라우드까지 가지 않고 기지국에서 연산하기 때문에 지연시간을 줄일 수 있고, AI가 트래픽을 스스로 학습해 네트워크 운영 효율도 높일 수 있다"고 설명했다.
 ◆ 같은 AI-RAN, 다른 접근법 내놓은 통신 3사
 국내 이동통신 3사는 같은 AI-RAN을 이야기하지만 접근 방식은 조금씩 다르다.
 SK텔레콤은 AI-RAN의 기반 기술 확보와 글로벌 표준화에 집중하고 있다. SK텔레콤은 일본 NTT도코모와 공동 백서를 발간하고 AI-RAN 구현을 위한 핵심 기술 요건을 제시했다.
 양사는 하드웨어와 소프트웨어 분리, 리소스 풀링, AI·통신 자원을 통합 관리하는 오케스트레이션 기술을 AI-RAN 구현의 핵심 요소로 꼽았다.
 특히 GPU와 CPU 등 다양한 연산 자원을 통합 관리하면서 통신 서비스와 AI 서비스를 동시에 제공하는 구조를 AI-RAN의 최종 형태로 제시했다. SK텔레콤은 올해 MWC에서 관련 개념검증(PoC)도 공개하며 기술 구현 가능성을 입증했다.
 KT는 AI를 활용한 네트워크 품질 개선에 초점을 맞추고 있다.
 삼성전자와 함께 AI-RAN 기반 사용자 맞춤형 네트워크 최적화 기술을 상용망에서 검증한 KT는 AI가 사용자별 이동 패턴과 무선 환경을 학습해 개별 단말에 최적의 네트워크 설정을 자동 적용하는 기술을 선보였다.
 기존처럼 하나의 기지국에 연결된 모든 이용자에게 동일한 설정을 적용하는 방식에서 벗어나 AI가 사용자별 통신 환경을 실시간 분석하는 것이 핵심이다.
 실증 결과 통신장애를 반복적으로 겪던 이용자의 연결 끊김은 크게 줄었고 일반 이용자의 통신 품질 역시 함께 개선된 것으로 나타났다.
 LG유플러스는 AI-RAN의 기반이 되는 네트워크 구조 구축에 집중하고 있다.
 노키아와 실제 상용망에서 클라우드랜(Cloud RAN) 기술 검증을 마친 데 이어 오픈랜(Open RAN) 기술 고도화에도 나서고 있다.
 클라우드랜은 기지국 기능을 중앙 서버에서 가상화해 운영하는 기술이며, 오픈랜은 특정 장비 제조사 의존도를 낮춰 네트워크를 보다 유연하게 구축할 수 있도록 하는 구조다.
 LG유플러스는 이러한 가상화 기반 위에 AI를 접목해 사람이 직접 제어하지 않아도 AI가 스스로 네트워크를 최적화하는 자율 네트워크를 구현한다는 전략이다.
 ◆ 기지국까지 GPU 심는다…엔비디아가 AI-RAN에 꽂힌 이유
 AI-RAN은 GPU 시장 확대를 노리는 엔비디아의 전략과도 맞닿아 있다.
 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 올해 GTC에서 "이동통신 기지국을 AI 인프라 플랫폼으로 전환하겠다"며 노키아와 T모바일 등과 AI-RAN 플랫폼 구축 계획을 공개했다.
 엔비디아는 기존 데이터센터 중심의 AI 연산 구조가 전국 단위 기지국으로 분산되는 '엣지 AI' 시대로 진화할 것으로 보고 있다.
 AI-RAN에서는 기지국이 통신 신호 처리에 그치지 않고 AI 추론까지 수행한다. 엔비디아는 이를 위해 기지국에도 GPU가 대거 탑재될 것으로 기대하고 있다.
 엔비디아는 통신 인프라 시장이 장기적으로 약 1조달러(약 1500조원) 규모의 잠재 GPU 수요를 창출할 수 있을 것으로 전망하고 있다.
 통신사는 지연시간을 줄이고 새로운 AI 서비스를 제공할 수 있는 인프라를 확보하려 하고, 엔비디아는 데이터센터를 넘어 기지국까지 GPU 생태계를 확대할 수 있다는 점에서 이해관계가 맞아떨어지는 셈이다.
 다만 상용화까지는 넘어야 할 산도 적지 않다.
 기지국마다 GPU 등 AI 연산 장비를 구축해야 하는 만큼 투자 비용이 막대하다. 여기에 AI-RAN을 통해 얼마나 새로운 수익을 창출할 수 있을지 역시 아직은 불확실하다.
 조 위원은 "AI-RAN이 6G 시대에 필요한 방향인 것은 분명하지만 통신사 입장에서는 투자 대비 수익성을 어떻게 확보할 것인지가 가장 큰 과제"라며 "자율주행과 스마트팩토리 등 AI 서비스 확산 속도에 따라 AI-RAN 투자 시점과 규모 역시 달라질 것"이라고 말했다.
 AI-RAN의 성패는 결국 기술 자체보다 이를 통해 어떤 수익 모델을 만들어낼 수 있느냐에 달려 있다는 평가가 나온다.
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