엔비디아·소프트뱅크가 눈독 들인다는 ‘AI-RAN’ 뭐길래

[테크월드뉴스=양승갑 기자] 인공지능(AI) 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자 엔비디아가 올해 세계 최대 이동통신 전시회 ‘MWC 2024’에서 소개할 ‘AI-RAN’의 활용 가치에 대해 강조했다. AI-RAN은 AI를 활용한 RAN 성능 개선을 목표로 한다. 이번 발표는 지난 22일 ‘온라인 미디어 프리브리핑’을 통해 진행됐으며 ‘AI-RAN 얼라이언스(Alliance)’ 협력사 소프트뱅크 류지 와키카와(Ryuji Wakikawa) 첨단기술 연구소장이 설명했다.

▶ 변화하는 통신 환경…AI-RAN으로 성능 개선

쉽게 말해 AI-RAN은 효율적인 자원 제어를 목적으로 기지국에 AI를 연계하는 것을 말한다.

류지 연구소장에 따르면 통신 사업 비즈니스 모델의 경제성과 함께 5G 통신망 구축을 위해 설비투자는 증가하는 추세지만 가입자당평균매출(ARPU)은 감소하는 추세다. 또한 5G를 활용한 서비스 및 품질 향상도 정체됐다. 반면 신사업으로 불리는 AI 인프라 및 애플리케이션 시장은 매출이 빠르게 증가하고 있으며 전망도 긍정적이다.

특히 소프트뱅크가 발간한 AI-RAN 보고서를 보자면 현재 대부분 네트워크는 기지국마다 전파의 영역을 조정하는 방식이다. 다만 이 방식은 기지국마다 주파수·전력 이용 상황에 차이가 있기 때문에 트래픽에 따른 자원 할당이 어렵다.

하지만 AI-RAN을 활용한다면 AI에 의한 실시간 제어가 가능해진다. 이를 통해 기지국은 자율적으로 협력, 영역을 최적화할 수 있다. 궁극적으로 무선 자원의 효율화가 이루어진다.

이에 따라 사업자들도 통신 사업에 AI를 결합하려는 시도를 높이고 있는 가운데 류지 연구소장은 RAN 성능 개선을 위한 ▲동일한 인프라를 공유하는 AI와 RAN(AI-and-RAN) ▲RAN으로 활성화된 AI 애플리케이션(AI-on-RAN) ▲RAN의 향상을 위한 AI(AI-for-RAN) 등 세 가지 관점을 공유했다.

▶ 인프라 공유 AI-and-RAN, 자산 활용도 증가

AI-and-RAN은 AI와 RAN을 소프트웨어 기반 애플리케이션으로 통합해 컴퓨팅 용량을 공유한다는 개념이다. RAN 같은 무선 접속망은 매번 트래픽을 100% 사용하는 것이 아니다. 따라서 통신과 애플리케이션 사이 트래픽 비효율성이 발생하는데 이를 AI와 결합할 경우 자산 활용도를 높일 수 있다는 것이 핵심이다.

류지 연구소장은 시간대별 트래픽을 예시로 들며 설명했다. 가령 일본 같은 경우 스마트폰을 사용하는 고객이 많아지는 오후 9시에 트래픽이 가장 증가하고 스마트폰 사용자가 감소하는 새벽 2시에 트래픽이 급격하게 줄어든다. 이처럼 무선 사용량은 시간대별 수요와 공급이 달라지는 데 할당되는 실제 자원은 그렇지 않다.

그렇기 때문에 네트워크의 일부 데이터센터를 에지와 같은 환경에 배치하고 ‘AI 인퍼런스(Inference)’를 통해 지연 시간을 낮추고 SLA를 보장한다면 사용하지 않은 자원을 다른 용도로 사용해 궁극적으로 더 나은 수익 창출이 가능하다는 것이 그의 의견이다.

▶ AI-on-RAN, 새로운 5G 서비스 기대

류지 연구소장은 AI-and-RAN이 본격화된다면 5G 서비스에서 새 먹거리 장이 열릴 것으로 내다본다. 그렇기 때문에 AI-on-RAN이 가능해진다. AI-on-RAN은 RAN 등 AI 추론으로 활성화된 AI 애플리케이션을 의미한다.

이른바 5G를 위한 ‘킬러 애플리케이션’이 생긴다는 분석이다. 낮은 지연 시간, 높은 대역폭, 높은 보안, 분산 컴퓨팅 등으로 더 많은 사용자를 수용할 수 있으며 더 많은 데이터 송수신도 지원된다. 구체적으로 ▲로봇과의 실시간 상호 작용 ▲자율 로봇 의사 결정 ▲수술 지원 ▲중요 정보가 포함된 LLM RAG 등이 기대된다.

류지 연구소장은 “많은 고객이 5G를 사용하고 있지만 아직 5G를 위한 킬러 애플리케이션이 없다”며 “여기서 AI 추론이 큰 역할을 하는 좋은 기회가 있을 것으로 생각한다”고 말했다.

▶ RAN 성능 향상 위한 AI 기술, AI-for-RAN

그렇지만 이를 구현하기 위해서는 실제 무선 용량과 효율성을 개선해야 한다. 이 과정에서 기존 기지국을 더 많은 트래픽도 수용할 수 있게 변화시켜야 한다. 이에 따라 류지 연구소장은 RAN 성능 향상을 위한 AI, AI-for-RAN’을 강조했다. 류지 연구소장에 따르면 AI-for-RAN은 ‘개별 셀(Individual Cell)’와 ‘셀 간 조정(Inter-Cell Coordination)‘ 등 형태로 구성된다.

예컨대 무선 기지국은 아날로그 신호를 라디오 데이터와 같은 디지털로 변환하는 역할을 수행한다. 만약 초고해상도 사진의 셀 사이를 보간 작업할 때 무선 신호가 끊어진다면 수정이 필요하다. 이 경우 AI를 통해 개별 셀의 무선 성능과 용량을 개선할 수 있다는 설명이다. 신호 처리뿐만 아니라 L3, MAC, SMO 등 계층에서의 성능도 향상할 수 있다.

▶ AI-RAN 생태계 위한 ‘AI-RAN 얼라이언스’

“오늘날 AI 애플리케이션이 정말 정교하게 출시되고 있다. 매출은 빠르게 증가하고 있으며 시장 규모는 통신 사업보다 훨씬 더 커질 것이다. 사업자들도 연결성만 강조하던 비즈니스를 AI와 연결성 영역으로 전환하고 있다. 이것이 AI-RAN 얼라이언스의 출발점이다.”

류지 연구소장은 이처럼 말하며 AI-RAN 얼라이언스의 필요성에 대해서도 피력했다.

AI-RAN 얼라이언스는 엔비디아, 소프트뱅크, ARM, AWS, 소프트웨어 기업 딥시그, 에릭슨, 노키아, 미국 노스이스턴대, 삼성, 독일 T모바일 등이 참여한 단체로 AI-RAN 개념을 구체화해 새로운 수익 기회를 모색하고 궁극적으로 AI-RAN 생태계를 다루는 것이 목표다.

이들은 구체적으로 ▲AI-RAN 사용 사례에 대한 조사 수행 ▲R&D에 유용한 데이터 공유 및 축적 ▲통신 사업의 과제를 해결하기 위한 사례 탐색 ▲AI-RAN 얼라이언스 랩에서 시뮬레이션 및 검증 테스트 ▲연구 논문, 가이드라인, 권장 사항 등 출판 ▲미국 표준개발조직(SDOs)과 연락하고 표준화를 위한 권장사항 제공 등 활동을 진행한다.

류지 연구소장은 “AI가 우리의 비즈니스와 기술을 어떻게 변화시키고 미래 AI 인프라를 위해 연결성을 강화할 것인지에 대해 정의할 것”이라고 말했다.