“인공지능(AI)은 이미 네트워크와 결합하고 있습니다. 모뎀칩에 신경망처리장치(NPU)가 탑재되고, 에지컴퓨팅 설비에도 그래픽처리장치(GPU)가 탑재되고 있습니다. AI는 궁극적으로 무선접속망(RAN) 효율을 높이고 혁신 비즈니스 창출을 가속화시킬 것입니다.”
최진성 AI-RAN 얼라이언스(이하 얼라이언스) 의장은 AI-RAN이 디지털 산업에 거대한 변혁을 가져올 것이라고 자신했다.
최 의장은 옛 금성반도체에서 경력을 시작해 LG전자, SK텔레콤 최고기술책임자(CTO), 독일 도이치텔레콤 연구·기술 혁신 수석부사장을 거쳐 일본 소프트뱅크 수석펠로우를 역임하고 있다. 지난해 8월 AI-RAN 얼라이언스 의장에 선임됐다. AI와 반도체, 모바일 분야에서 세계적으로 인정받는 전문가다.
AI-RAN에 대해 그는 “AI가 접목된 RAN, 기존 무선네트워크에 AI기술을 다양한 용도로 활용하려는 기술 흐름”이라며 “이를 위해 얼라이언스는 AI for RAN, AI on RAN(RAN for AI), AI and RAN이라는 3개 워킹그룹을 구성해 활동하고 있다”고 소개했다.
AI for RAN에 대해 최 의장은 “RAN의 진화를 위해 다양한 뉴럴(신경망) 네트워크 등 AI를 RAN의 다양한 구성요소에 접목시켜 나가는 활동”이라며 “AI가 네트워크 성능 개선과 비용효율화를 가능케 한다”고 말했다.
또다른 워킹그룹인 AI on RAN(RAN for AI)은 AI 서비스를 최적화 한 후 전송하는 네트워크 기술 개발에 초점을 둔다. 그는 “무어의 법칙이 벽에 부딪힌 후 반도체산업이 패키징기술로 프로토콜로 연결하며 용량과 성능을 확장해 나갔듯이, 네트워크 기술은 AI 컴퓨팅 발전에 크게 기여할 수 있다”며 “AI 서비스·애플리케이션 활성화를 위해 최적화된 네트워크 운영기술을 활용하고 접목해 나가게 될 것”이라고 말했다.
AI and RAN은 혁신서비스 창출과 관계깊은 주제다. 모바일에지컴퓨팅(MEC)과 소형언어모델(sLLM) 급의 생성형AI가 하나의 플랫폼에 융합되는 형태로 작동하도록 기술을 개발한다. 최 의장은 “AI-RAN은 자동차가 촬영한 영상을 근접한 기지국에 초저지연 성능을 활용해 전송하고 AI가 분석하는 형태의 서비스를 가능케 한다”며 “산업 공간에서는 자동화 로봇의 AI 연산을 근접한 클라우드공간에서 효과적으로 처리하는 방식으로 비용절감에도 유리하다”고 예를 들었다.
최 의장은 “이동통신사에게 AI for RAN은 비용을 효율화하고, AI on RAN(RAN for AI)는 고객경험을 개선해 시장점유율을 늘리는데 기여하며, AI and RAN은 새로운 비즈니스 시장을 개척하게 해줄 것”이라고 자신했다. 그는 “이미 NPU와 GPU 등 AI 인프라가 네트워크 곳곳에 탑재되고 있으며, 실시간 통역으로 일본에서 회의하고 업무를 보는데 지장이 없을 정도로 AI는 생활속에 다가왔다”며 “얼라이언스는 공동연구, 백서 발간 등을 통해 AI-RAN 산업발전에 기여하고 있다”고 덧붙였다.
얼라이언스는 지난해 2월 MWC24에서 엔비디아, 소프트뱅크, 삼성전자 등이 주도해 창설됐다. 최 의장은 “AI-RAN에 대한 세계시장의 관심 속에 기업·연구기관의 자발적인 가입이 증가하며 70여개 회원사를 확보했다”며 “이제 곧 1주년이 되면 글로벌 회원사가 100개를 돌파하게 될 것”이라고 전망했다.
박지성 기자 jisung@etnews.com
