🤖 AI-RAN, 통신 네트워크의 미래를 여는 열쇠

5G 시대가 상용화된 지 불과 몇 년이 지났을 뿐이지만, 글로벌 통신 산업은 벌써 다음 단계를 준비하고 있습니다. 그리고 그 중심에는 바로 **AI-RAN(인공지능 기반 무선 접속망)**이라는 개념이 자리 잡고 있습니다.

 

AI-RAN은 단순한 기능 추가가 아니라, 통신 네트워크의 근본적인 역할과 구조를 재정의하는 시도입니다. AI 기술의 눈부신 발전과 함께, 기존 RAN이 갖고 있던 한계 – 예를 들면 고정된 아키텍처, 저효율적인 자원 운용, 느린 장애 대응 – 등을 뛰어넘기 위한 해답으로 떠오른 것이죠.

 

이번 블로그에서는 AI-RAN의 정의와 철학, 글로벌 통신사들의 전략, 기술 인프라의 변화, 현실적 제약과 도전 과제, 그리고 MWC를 통한 실증 사례와 향후 6G 시대의 전망까지 AI-RAN을 둘러싼 주요 이슈들을 폭넓게 짚어봅니다.

AI-RAN이 단지 기술의 진보를 의미하는 것이 아니라, 통신산업 전체의 패러다임 전환임을 함께 살펴보시기 바랍니다.

 

 

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🧠 AI-RAN이란 무엇인가요?

AI-RAN은 단순한 기술이 아니라 네트워크와 AI의 융합적 패러다임입니다. AI-RAN은 크게 세 가지 축으로 나뉩니다:

1. AI for RAN – AI 기술로 RAN(무선 접속망)을 최적화하는 접근
2. AI and RAN – AI와 RAN을 같은 컴퓨팅 인프라에서 동시 운용
3. AI on RAN – RAN을 통해 AI 서비스 성능을 향상시키는 방식

AI-RAN은 6G 시대를 대비한 AI 네이티브 인프라의 필수 구성요소로 부상하고 있습니다. 특히 GPU 기반 서버를 활용해 AI 워크로드와 RAN 처리를 동시에 수행할 수 있는 유연한 플랫폼으로 주목받고 있죠.

 

AI-RAN은 단순히 인공지능을 네트워크에 ‘추가’하는 것이 아닙니다. 그것은 통신 인프라의 근본적인 진화이자, 차세대 네트워크 설계 철학의 전환을 의미합니다. AI-RAN의 핵심은 **무선 접속망(RAN: Radio Access Network)**에 인공지능(AI)을 내재화하거나 활용하거나, 심지어 AI 자체의 인프라로 RAN을 사용하는 다양한 접근을 포함합니다.

 

AI-RAN은 다음의 세 가지 주요 방향성으로 구성됩니다:

① AI for RAN: 네트워크 운영의 ‘지능화’

가장 널리 받아들여지는 접근으로, 기존 RAN 인프라에 AI 기술을 접목해 트래픽 최적화, 에너지 절감, 장애 예측, 자동화 운용 등을 가능하게 합니다. 예를 들어, 노키아의 MantaRay AutoPilot은 AI를 통해 RAN을 자동으로 운영하며, 네트워크 상황에 따라 실시간으로 최적의 결정을 내립니다.

② AI and RAN: RAN과 AI를 함께 돌리는 컴퓨팅 융합

이 모델은 RAN과 AI 워크로드를 같은 GPU 기반 서버에서 병렬로 실행하는 구조입니다. 예컨대, GPU를 통해 vRAN(가상 RAN)을 처리하면서 동시에 고객사나 산업용 AI 서비스를 구동할 수 있습니다. 이를 통해 통신사는 AI-as-a-Service라는 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있지만, 경제성과 리스크에 대한 회의적인 시각도 존재합니다.

③ AI on RAN: RAN이 AI의 기반이 된다?

이 개념은 RAN 인프라가 AI 서비스를 위한 ‘실시간 저지연 컴퓨팅 파이프라인’ 역할을 한다는 아이디어입니다. 예컨대, 메타버스, XR, 스마트카 등 초저지연이 요구되는 AI 서비스가 보편화되면, 이러한 워크로드를 에지에서 바로 처리할 수 있는 RAN 구조가 필요해집니다. 이 경우 RAN은 더 이상 단순한 접속 경로가 아니라 AI 경험의 질을 결정짓는 핵심 인프라가 되는 것이죠.

 

AI-RAN은 결국 기술 그 자체라기보다는 AI 시대에 걸맞은 네트워크 설계 방식의 패러다임입니다. 어떤 통신사에게는 새로운 수익 기회를 열어주는 ‘비즈니스 모델’, 또 다른 이들에게는 네트워크 효율 향상을 위한 ‘기술 혁신’, 그리고 일부에게는 다가오는 6G 시대를 위한 사전 준비로 받아들여지고 있습니다.

 

AI-RAN은 질문을 던집니다.

“AI는 네트워크를 어떻게 바꿀 것인가?”
“그리고 네트워크는 AI를 어떻게 더 강력하게 만들 수 있을까?”

 

이 질문에 대한 답을 찾는 여정이, 바로 AI-RAN의 시작입니다.

 

 

 

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🌐 글로벌 통신사들의 대응: 소프트뱅크와 T-모바일의 선도 전략

**소프트뱅크(SoftBank)**는 AI-RAN을 중심으로 네트워크 전면 재구축을 선언했습니다. 자체 개발한 AITRAS 플랫폼은 NVIDIA Grace Hopper GPU 서버를 기반으로 vRAN과 AI를 통합하고, AI 기반 채널 보정 및 빔포밍, MU-MIMO 최적화까지 실현하고 있습니다. 이를 통해 업링크 성능 20% 향상, MAC 레이어 효율 9% 개선 등의 성과를 냈습니다.

 

**T-모바일(T-Mobile US)**은 AI-RAN Innovation Center를 통해 에릭슨, 노키아, NVIDIA와 협력하고 있으며, 향후 6G를 위한 인프라로써 AI-RAN을 준비하고 있습니다. CEO 마이클 시버트는 “AI가 요구하는 지연 시간, 처리능력을 고려하면 네트워크 자체가 AI 인프라가 되어야 한다”고 강조했습니다.

 

글로벌 이동통신사들은 AI-RAN의 잠재력을 인식하고 서로 다른 방식으로 전략적 대응에 나서고 있습니다. 그 중에서도 가장 앞선 두 주자는 일본의 **소프트뱅크(SoftBank)**와 미국의 **T-모바일(T-Mobile US)**입니다.

🚀 소프트뱅크: AI-RAN으로 네트워크를 전면 재구축하다

소프트뱅크는 AI-RAN을 단순한 기술이 아니라 차세대 통신 생태계의 중심축으로 보고 있습니다. CEO 미야카와 준이치는 "더 나은 통신을 위해 전체 네트워크를 AI-RAN 기반으로 재구축하겠다"고 공식 선언했으며, 실제로 자체 AI-RAN 플랫폼인 AITRAS를 개발해 상용화 단계에 진입하고 있습니다.

 

AITRAS는 NVIDIA Grace Hopper GPU 서버 위에 AI와 vRAN을 통합 운영하는 구조입니다. 이 시스템은 AI 기반 트래픽 수요 예측, 자원 최적 배분, 업링크 채널 보정(20% 성능 향상), MU-MIMO 최적화(9% 효율 증가), 빔포밍 자동화, 그리고 에너지 효율 극대화까지 다양한 혁신을 이끌고 있습니다. 또한 Fujitsu, Nokia, Red Hat 등과의 협업을 통해 L1~L3까지 AI화된 RAN 소프트웨어를 공동 개발 중입니다.

 

소프트뱅크는 “이것이 통신사가 에지 인프라를 수익화할 수 있는 마지막 기회”라며, GPU 유휴자원을 제3자에게 서비스하는 AI-as-a-Service 모델까지 준비 중입니다.

🌟 T-모바일: 6G를 위한 AI-RAN 혁신 거점 구축

T-모바일은 기술 구현보다는 전략적 비전 수립과 장기적인 생태계 구축에 집중하고 있습니다. 워싱턴주 벨뷰에 AI-RAN Innovation Center를 설립하고, Nokia, Ericsson, NVIDIA와 함께 6G를 겨냥한 공동 연구를 수행 중입니다.

 

CEO 마이클 시버트는 “AI가 요구하는 초저지연 처리 능력을 제공하려면, RAN 자체가 AI 인프라로 작동해야 한다”고 밝히며, AI-RAN을 통해 네트워크를 다목적 컴퓨팅 플랫폼으로 전환하겠다는 강한 의지를 보였습니다.

 

T-모바일은 가상화된 RAN(vRAN)을 클라우드에 올려 유휴 컴퓨팅 자원을 AI 워크로드에 활용하는 아키텍처를 실험 중입니다. 이는 AI 처리를 에지에 가깝게 위치시켜 지연 시간을 줄이고, 동시에 자원을 수익화하는 새로운 모델을 가능케 합니다.

T-모바일의 전략은 분명합니다.

“지금의 네트워크가 아닌, 미래의 AI 네트워크를 위한 투자를 시작하겠다.”

 

 

 

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🛠️ 인프라 진화: AI-RAN을 위한 새로운 아키텍처

AI-RAN은 단순히 AI를 네트워크에 더하는 것이 아닙니다. GPU 기반 고성능 서버, 에지 컴퓨팅, 스토리지 아키텍처, 그리고 네트워크 슬라이싱을 통한 서비스 분리를 요구합니다.

• NVIDIA는 AI-RAN을 위한 전용 하드웨어 플랫폼 ARC-Compact를 공개했습니다. 기존 ASIC 대비 유연성이 크고, AI와 RAN을 동시에 운용할 수 있습니다.
• Pure Storage는 AI 워크로드를 위해 고성능 스토리지 인프라를 제공하며, 데이터 지연과 병목 현상을 줄이는 데 집중하고 있습니다.
• Keysight, VIAVI, Rohde & Schwarz는 AI-RAN을 위한 테스트 및 검증 환경 구축을 선도하며, AI 기반 무선 인터페이스, 디지털 트윈 시뮬레이션 등을 통해 기술 성숙도를 높이고 있습니다.

AI-RAN이 실현되기 위해서는 단지 GPU 몇 개를 서버에 꽂는 수준을 넘어서는 본질적인 네트워크 아키텍처의 재설계가 필요합니다. 즉, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크를 아우르는 완전한 인프라 혁신이 요구되는 것이죠.

🔧 RAN을 데이터센터처럼: 다목적 컴퓨팅 플랫폼화

기존의 RAN은 주로 특정 기능만 수행하는 전용 하드웨어 기반 구조였지만, AI-RAN은 이를 범용 GPU/CPU 기반의 가상화된 플랫폼으로 전환합니다. 이때 가장 핵심이 되는 기술 요소는 다음과 같습니다:

• GPU 서버와 AI 옵스툴 통합: NVIDIA의 ARC-Compact와 AI Aerial 플랫폼은 AI와 RAN 기능을 단일 하드웨어에서 동시에 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
• 스마트NIC, DOCA 등 AI 최적화 네트워크 가속기를 활용하여 데이터 경로를 단축하고, 지연 시간과 에너지 소모를 줄이는 고성능 인터페이스를 구성합니다.
• Pure Storage와 같은 고성능 스토리지 솔루션을 도입해, AI 워크로드가 요구하는 저지연·고대역폭 데이터 접근을 실현합니다.

🧠 AI 기반 네트워크 운영과 슬라이싱

AI-RAN은 단순히 데이터 처리 효율을 높이는 것을 넘어, 네트워크 자체가 상황을 판단하고 스스로 작동할 수 있는 자율 운영체제로 진화합니다. 예를 들어:

• AI 기반 슬라이싱: 사용자 및 애플리케이션 특성에 따라 맞춤형 QoS와 대역폭을 제공합니다.
• AI 오케스트레이션: 유휴 리소스를 자동으로 AI 워크로드에 배분하거나, 필요 시 RAN 자원을 줄이는 등 실시간 운영 자율화가 가능해집니다.

📉 현실적 과제: ROI와 경제성

하지만 모든 혁신에는 댓가가 따릅니다. GPU 기반 서버는 여전히 비쌉니다. Verizon, KDDI와 같은 일부 통신사들은 “AI-RAN이 지금 당장 도입할 정도의 ROI(투자수익률)를 보장하지 못한다”고 지적합니다. 기존 x86 기반 RAN이 워낙 효율적으로 최적화되어 있어서, 비용 대비 성능 개선이 불확실하다는 것이 그 이유입니다.

 

결국 AI-RAN의 상용화는 기술의 가능성과 경제적 현실 사이의 균형점을 찾는 과정이 될 것입니다.

 

 

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💬 AI-RAN Alliance의 전략과 철학

AI-RAN Alliance는 2024년 설립 이후 빠르게 성장하여 현재 100여 개 이상의 회원사를 보유하고 있습니다. SKT, LGU+, KT, Verizon, Indosat 등 글로벌 통신사들이 합류했고, NVIDIA와 함께 기술 데모 및 표준화를 이끄는 중입니다.

 

Alliance는 세 가지 워킹 그룹 외에도 Data for AI, Testing Methodology에 대한 포커스 그룹을 구성하여, 실용적인 아키텍처 청사진과 테스트베드 구축에 주력하고 있습니다. 표준화보다는 현실적 구현과 생태계 확산에 방점을 두고 있다는 점이 특징입니다.

 

AI-RAN이 단순히 기술적인 진보에 머무르지 않고, 산업 전체의 혁신을 이끌어가기 위해선 ‘공동의 기준’과 ‘협업 생태계’가 필수입니다. 이를 위해 2024년 결성된 AI-RAN Alliance는 통신사, 장비 제조사, 클라우드 기업, 칩셋 벤더, 스타트업, 학계까지 아우르는 개방형 이니셔티브로 빠르게 성장하고 있습니다.

 

2025년 현재, AI-RAN Alliance는 100여 개 이상의 기업 및 기관이 참여하고 있으며, 주요 활동은 다음과 같은 철학과 전략에 기반하고 있습니다:

🔁 세 가지 축으로 AI-RAN을 정의하다

Alliance는 AI-RAN을 다음 세 가지 차원으로 나누어 정의하고 있습니다:

1. AI for RAN: 기존 무선망에 AI를 활용해 자율 운영, 트래픽 예측, 에너지 최적화를 구현
2. AI and RAN: RAN과 AI 워크로드를 동일한 컴퓨팅 인프라에서 병렬로 실행
3. AI on RAN: RAN 인프라 자체가 AI 서비스를 위한 인프라가 되는 구조

이러한 구조적 정의는 업계가 어떤 관점에서 AI-RAN을 바라볼지 기준을 제공하며, 실제 기술 개발의 방향성과 투자를 가늠하는 중요한 프레임이 됩니다.

🧭 “우리는 표준화가 아니라 실전 구현을 돕는다”

Alliance는 3GPP나 O-RAN과 달리, 표준을 정하는 조직이 아닌, 실용적 참조 아키텍처와 테스트베드를 제공하는 조직입니다. 실제로 다음과 같은 실천 중심 활동을 수행 중입니다:

• 참조 아키텍처 개발 및 배포 툴킷 제공
• AI-RAN 전용 테스트랩 운영: 미국, 싱가포르, 유럽 등지에 AI-RAN Labs 구축
• Data for AI 워킹그룹: AI 훈련용 고품질 데이터 생성을 위한 가이드라인 제정
• Testing & Methodology 그룹: 상호 운용성과 AI 검증 프레임워크 개발
• MWC 2025에서 10개의 실제 AI-RAN 기술 데모 시연

Alliance 의장인 **최진성(SoftBank 전무)**은 “AI-RAN은 더 이상 파워포인트로 설명하는 개념이 아니다. 지금 이 순간에도 현실화되고 있다”고 강조했습니다. 그는 이를 **“무겁고 느린 장비 중심 모델에서 벗어나, 소프트웨어 중심, 다목적 지능형 인프라로의 전환”**이라고 표현합니다.

 

 

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📉 현실적 장벽: 비용과 경제성에 대한 의문

Verizon의 CTO 야고 테노리오는 “GPU 기반의 RAN은 흥미롭지만 현실적으로는 비용 대비 효율이 의문스럽다”며 신중한 입장을 밝혔습니다. 기존 x86 기반 시스템이 충분히 최적화돼 있어 굳이 GPU로 이동할 필요성을 느끼지 못한다는 것이죠. 이처럼 CAPEX(초기 투자비용), 소프트웨어 이식성, ROI에 대한 검증이 아직 부족하다는 지적도 많습니다.

 

ABI Research 또한 “NVIDIA의 ARC-Compact는 기술적으로는 매력적이지만, 재무적으로는 시기상조”라고 평가했습니다. AI 인프라가 GPU 중심으로 고정되면 새로운 벤더 락인 문제가 생길 수 있다는 우려도 존재합니다.

 

AI-RAN이 이론적으로는 매우 매력적인 비전이지만, 현실적인 장벽도 적지 않습니다. 특히 통신사들의 **투자 부담(CAPEX)**과 운영 수익성(ROI) 문제가 그 핵심입니다.

💰 “GPU가 비싸다… 정말 필요한가?”

• **Verizon의 CTO 야고 테노리오(Yago Tenorio)**는 “GPU로 RAN을 구현하는 건 흥미롭지만 실용적이지 않다”고 선을 그었습니다.
  • 기존 x86 기반 베이스밴드는 이미 매우 고도화된 최적화 상태이며,
  • GPU 기반 아키텍처로 이식하는 데 드는 소프트웨어 전환 비용이 만만치 않다는 것이 그 이유입니다.
• KDDI(일본)의 CTO 요시무라 역시 “GPU 기반 RAN은 기술적으로 가능하지만, 경제적으로 당장 시도할 상황은 아니다”라고 말하며 가격 하락과 성숙도 향상을 기다리겠다는 입장을 밝혔습니다.

🧮 “이론은 좋아도, 돈이 안 된다면?”

AI-RAN은 자원을 효율적으로 사용해 남는 컴퓨팅 파워로 타사 AI 워크로드를 처리하고 수익화할 수 있다고 주장합니다. 그러나 이에 대해선 다음과 같은 비판이 따릅니다:

• **NVIDIA 기반 플랫폼은 결국 또 다른 형태의 ‘벤더 락인’(vendor lock-in)**이 될 수 있음
• 수익 모델이 아직 명확하지 않음: GPU-as-a-Service라는 아이디어는 흥미롭지만, 실제로 고객을 유치하고 과금하는 모델은 아직 미완성
• 전력 소모, 공간, 냉각 문제: GPU는 많은 전력과 냉각 장치가 필요해 실제 현장 배치에 부담이 큼

🔍 ABI Research의 냉철한 분석

ABI는 “NVIDIA의 AI-RAN 플랫폼은 기술적으로는 인상적이지만, 재무적으로는 시기상조”라고 평가했습니다. 예를 들어, ARC-Compact 플랫폼은 성능 면에서는 괜찮지만, 기존 베이스밴드보다 TCO(Total Cost of Ownership)에서 크게 앞서지 못한다는 분석도 있습니다.

 

또한 “GPU 하나로 모든 걸 해결하려는 전략은 위험하다”고 지적하며, 경제성 검증 없이 네트워크 전면 교체는 어렵다고 진단합니다.

 

 

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🧪 AI-RAN 실증과 MWC 데모 사례

2024년 MWC와 2025년 AI-RAN Alliance 시연에서는 10가지 이상의 데모가 공개됐습니다. 주요 사례는 다음과 같습니다:

• 📡 AI 기반 업링크 채널 보정: SoftBank, NVIDIA, Fujitsu 공동 데모 – 20~40% 성능 개선
• 📶 AI 기반 빔포밍/슬라이싱 최적화: SUTD, Yonsei, VIAVI
• 🧠 AI 네이티브 수신기(Neural Receiver): Samsung, VIAVI – 기존 알고리즘 대비 스펙트럼 효율 향상
• 👁️‍🗨️ RAN 기반 컴퓨터 비전 응용: YOLO + vRAN 통합 데모
• 📦 남는 RAN 리소스를 활용한 AI 워크로드 처리: MEC와 유사한 구조로 클라우드 오케스트레이션과 통합

AI-RAN은 이제 이론이나 컨셉 단계에 머물러 있지 않습니다. **2024년 MWC(모바일 월드 콩그레스)**와 2025년 AI-RAN Alliance 공식 데모에서는 실제로 구동 가능한 수준의 기술들이 선보였고, 이는 업계 전반의 관심을 증폭시키기에 충분했습니다.

🧪 주요 실증 사례 하이라이트

1. AI 기반 업링크 채널 보정 (SoftBank + NVIDIA + Fujitsu)
   • 도시 환경에서 다중 경로(multipath) 간섭과 도플러 효과 등으로 왜곡된 신호 채널을 AI가 자동으로 보정
   • 최대 40%까지 업링크 처리 성능 향상을 입증
   • 기존 RSRP 기반 핸드오버 방식의 한계를 AI가 극복함
2. AI 기반 PUSCH 채널 추정 (Samsung + Keysight + NVIDIA)
   • NVIDIA Grace Hopper GPU 서버 기반의 AI 알고리즘으로 물리 채널 예측 성능을 높여
   • 30% 이상 향상된 업링크 처리율을 확보
3. 신경망 기반 수신기(Neural Receiver) 테스트 (VIAVI + Samsung + NVIDIA)
   • 기존의 채널 추정, 등화, 심볼 디매핑 등의 신호 처리 단계를 하나의 AI 모델로 대체
   • 저전력 신호 상황에서 더 높은 정확도와 처리 효율을 보장
4. AI-on-RAN: 영상 인식 애플리케이션과 vRAN 통합 (Supermicro + Radisys + NVIDIA)
   • YOLO 기반의 비전 AI를 vRAN과 동일한 GPU 서버에서 처리
   • 실시간 객체 인식이 가능한 AI-MEC(Multi-access Edge Compute) 구조를 시연
5. RAN 리소스를 활용한 AI 워크로드 할당 (Supermicro + Aarna Networks)
   • 유휴 GPU 리소스를 클라우드 오케스트레이터가 탐지하고 AI 작업을 할당
   • RAN이 컴퓨팅 플랫폼으로 작동할 수 있음을 입증

🧠 총 10개 데모로 증명된 현실성

AI-RAN Alliance는 2025년 MWC에서 10개의 실증 사례를 선보이며 “우리는 단지 개념이 아닌, 작동 가능한 기술을 가지고 있다”는 점을 명확히 했습니다. 이는 산업 내 회의적인 시선을 반전시키고, AI-RAN의 기술적 신뢰성과 상용화 가능성을 크게 끌어올리는 계기가 되었습니다.

 

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🔮 향후 전망: 6G 시대의 핵심 열쇠가 될 수 있을까?

AI-RAN은 6G 시대의 AI 네이티브 네트워크를 위한 필수 요소로 자리매김하고 있습니다. 그러나 GPU 기반 아키텍처가 실제로 얼마나 효율적이고 수익을 창출할 수 있을지에 대한 질문은 아직 미해결입니다.

• 일부는 AI-RAN을 RAN의 진화로, 또 다른 이들은 GPU 판매를 위한 과도한 포장으로 보고 있습니다.
• AI for RAN은 현재 운영 효율을 높이는 데 집중, AI and/on RAN은 장기적 수익 모델로 가능성이 있지만 실현까지는 시간이 필요합니다.

AI-RAN은 단지 5G의 고도화에 머무르지 않고, 6G 시대의 AI 네이티브 네트워크 구현에 있어 결정적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 특히 다음과 같은 측면에서 핵심적인 기반 기술로 부상하고 있습니다.

🌌 6G 시대의 네트워크, AI 없이 불가능하다

6G의 핵심 키워드는 다음과 같습니다:

• AI-native air interface: 무선 인터페이스 단계부터 AI가 직접 개입해 신호를 해석하고 최적화함
• 초저지연/초정밀 응답성: XR, 디지털 트윈, 휴먼-디지털 인터페이스 등을 실현하기 위해선 AI의 실시간 추론 기능이 필수
• 유비쿼터스 컴퓨팅: 단말기에서 에지, 코어, 클라우드까지 AI 연산이 분산·협력적으로 이뤄져야 함

이러한 요구사항을 충족시키기 위해서는 AI-RAN이 제공하는 유연한 아키텍처와 인프라 구조가 반드시 필요합니다.

🔄 기존 RAN 구조는 한계에 도달했다

기존 RAN은 하드웨어 중심, ASIC 기반, 고정 기능 위주로 구성되어 있어 급변하는 트래픽 패턴과 AI 워크로드에 적응하기 어렵습니다. 반면, AI-RAN은 다음과 같은 특징을 지닙니다:

• 소프트웨어 정의: 기능을 소프트웨어로 유연하게 업데이트
• 프로그래머블/다목적: AI 연산, 슬라이싱, 트래픽 예측 등 다양한 기능을 통합
• 자동화/자율화 기반: 사람이 개입하지 않고도 RAN이 스스로 최적화

즉, AI-RAN은 6G 시대의 ‘기능성 + 민첩성 + 수익성’을 동시에 만족시킬 수 있는 진화형 네트워크 인프라입니다.

💡 주요 기업들의 장기 전략

• 노키아, 삼성, 소프트뱅크는 이미 6G를 염두에 둔 AI-RAN 전략을 본격화
• NVIDIA는 CUDA 기반 AI Aerial 스택을 통해 AI-RAN이 곧 자사 GPU 수요 기반이 될 것으로 판단
• VIAVI, Rohde & Schwarz 등은 AI-RAN 검증·테스트 솔루션을 선제적으로 제공
• DeepSig 등 스타트업은 AI 네이티브 물리 계층 구현으로 기존 방식보다 스펙트럼 효율 최대 70% 향상을 시연

⚠️ 그러나 남아있는 과제도 있다

• 비용 구조: GPU 및 고성능 서버의 CAPEX 부담
• 비즈니스 모델: AI-as-a-Service 또는 AI-MEC의 수익화 가능성 미확정
• 표준화/상호운용성: 3GPP 및 O-RAN과의 연계 필요

 

결론적으로, AI-RAN은 단지 하나의 기술 옵션이 아니라, 6G 시대를 여는 필수 인프라적 사고방식의 변화입니다.
AI가 네트워크의 심장으로 들어오는 시대,
AI-RAN은 단순한 접속망이 아닌 지능형 컴퓨팅 플랫폼으로서의 RAN의 미래를 상징합니다. 🌐🚀

 

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🧭 마무리: AI-RAN은 기술이 아닌 생태계의 싸움이다

AI-RAN은 단지 새로운 기술 도입이 아니라 통신사, 벤더, 클라우드, 반도체, 스토리지 기업들이 함께 만들어가는 복합적 생태계 전략입니다. 아직 경제성과 ROI에 대한 검증은 부족하지만, 6G와 AI 융합의 흐름 속에서 그 가능성과 잠재력은 점차 현실이 되고 있습니다.

 

지금은 단기적인 투자 타이밍이라기보다는, 기술 성숙도와 상용화 로드맵을 준비하고 있는 탐색기 단계입니다. 그러나 확실한 것은, 미래의 통신 네트워크는 단순한 '무선'이 아닌 AI와 함께 진화하는 지능형 플랫폼이 될 것이라는 점입니다.

 

 

AI-RAN은 현재 통신 산업이 마주한 가장 도전적인 동시에 가장 매혹적인 변화입니다. AI 기술을 네트워크의 심장부인 RAN에 접목함으로써, 우리는 단순한 속도 향상을 넘어 지능형, 자율형, 수익형 네트워크로의 도약을 가능하게 합니다.

 

이번 블로그를 통해 다음과 같은 핵심 메시지를 정리할 수 있습니다:

• AI-RAN은 세 가지 차원(AI for/on/and RAN)에서 네트워크 진화를 가능케 하는 프레임워크입니다.
• 소프트뱅크, T-모바일 등은 AI-RAN을 6G 대비 인프라로 인식하고 공격적으로 투자 중입니다.
• NVIDIA, Pure Storage, Keysight 등 생태계 파트너들도 아키텍처 혁신과 검증 도구를 통해 기반을 다지고 있습니다.
• 하지만, 높은 GPU 비용, 경제성 부족, 벤더 락인 문제, 상용화된 수익 모델 부재 등 현실적인 제약 역시 분명합니다.

그럼에도 불구하고, AI-RAN은 단기적 ROI보다 장기적인 경쟁력 확보와 기술 주도권을 위한 전략적 투자라는 점에서 주목할 가치가 충분합니다.

 

특히 6G가 AI-Native 네트워크로 설계되고 있다는 점을 고려하면, 지금 AI-RAN을 실험하고 있는 기업들이 미래 통신 산업에서 우위를 점할 가능성이 매우 높습니다.

결국, AI-RAN은 단순한 기술이 아니라 "미래형 통신사업자의 정체성"을 결정짓는 전략적 분기점입니다.
통신은 더 이상 데이터만 전송하지 않습니다.
이제는 데이터를 해석하고, 예측하고, 스스로 최적화하는 네트워크,
바로 그 중심에 AI-RAN이 있습니다.

 

앞으로 펼쳐질 6G 시대, 당신의 네트워크는 과연 얼마나 똑똑해질 준비가 되어 있나요?

 

 

https://ai-ran.org/mwc-2025/

MWC 2025 - AI-RAN Alliance