통신도, AI도...또 한발짝 앞선 화웨이 기술력

[바르셀로나(스페인)=박수형 기자] 화웨이가 한발 앞선 기술력을 거듭 과시했다. MWC26을 물들이는 AI와 6G, AI 네트워크에 대해 다른 기업들이 청사진을 제시하면, 화웨이는 현재 갖춰진 기술 수준에서 내재화해 관람객의 이목을 집중시켰다. 누군가 미래 비전을 이야기할 때 연구개발(R&D)에 집중한 화웨이는 현실로 만들어냈다는 설명이다. 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26 주인공은 화웨이다. MWC 전시장 입구부터 꾸려진 초대형 부스로 눈길을 끄는 게 아니라, 그 넓은 공간을 해마다 발전시켜 진보한 기술로 가득 채웠기 때문이다. 일부 국가의 견제에도 기술력 발전은 막을 수 없다는 점을 오히려 과시하는 것처럼 보인다. 5G 네트워크에서도 AI 트래픽 대응 화웨이는 5G-A 네트워크 도입을 강조했다. 5G 상용화 이후부터 매년 강조하던 이야기다. 달라진 점이라면 최근 들어 뜨겁게 논의되는 AI 시대의 네트워크에서도 5G-A가 경쟁력을 가진다는 이야기가 더해진 것이다. 현재 무선 네트워크는 다운로드 중심으로 발전해왔다. 흔히 영화 한 편을 몇 초에 내려받냐를 따지면서 발전 속도를 논했다. 반면 AI 보편화 시대에는 각각의 에이전트가 클라우드로 전송하는 데이터의 양이 많아지고 횟수도 많아진다. 온디바이스AI가 발전하더라도 수천, 수만으로 늘어나는 AI 에이전트를 간과할 수 없는 상황이다. 화웨이는 AI 발전에 따른 업링크를 통한 데이터 트래픽이 100배나 늘어날 것으로 전망했다. 그러면서 멀리 6G 상용화까지 기다릴 필요 없이 5G-A 도입만으로도 해결할 수 있다고 강조했다. 스위스 통신사 선라이즈를 예로 들며 5G-A 도입을 통해 다운링크와 업링크 모두 90% 개선을 이뤄냈다고 설명했다. 기존 5G 서비스에 더해 라이브스트리밍이나 혼잡한 경기장 대상으로 프리미엄 서비스를 내놓을 여유도 만들어 네트워크의 가치를 높이고 통신사업의 수익성도 되살린 사례다. 3개 주파수 대역을 하나의 안테나 장비로 지원할 수 있는 트리플밴드 AAU를 소개하면서 새로운 주파수를 사용하게 되더라도 추가 투자가 필요하지 않다고 했다. 안테나 장비가 차지하는 상면도 줄이고 전력 비용 등을 고려해 운영비용도 줄일 수 있다. 12킬로그램에 불과한 안테나 장비는 32TRx로 구현, 신규 망투자에서 설치 비용도 줄일 수 있다. AI를 위한 네트워크 고도화를 미래 비전처럼 이야기하지 않고, 당장 대응할 수 있다는 뜻이다. 트리플밴드 AAU의 경우 화웨이는 이미 2만대 이상 출하했다고 밝혔다. 즉, 5G-A 도입을 주저하면 네트워크 고도화 수준에 따라 AI 격차가 벌어질 수 있다는 경고를 전한 셈이다. 6G 논의도 빠지지 않았다. 화웨이는 U6GHz(upper 6GHz, 6.425~7.125GHz) 주파수 대응 풀라인업을 완성하면서 이를 전면에 내세웠다. 256TRx 기반으로 AAU 장비 한 대에 1500개 이상의 안테나를 배열했다. 저대역 주파수보다 파장이 짧은 대역이지만 안테나 기술로 더 넓은 커버리지와 전송속도를 지원한다. 해외 사업자와 이미 검증도 완료한 장비다. 시제품에 그치지 않고 내년이면 이 장비에 대응할 CPE 기기 출시도 앞두고 있다. 6G를 먼 이야기로 하지 않고 5G-A 단계에서 대응할 수 있는 기술로 다룬 것이다. 엔비디아도 성큼 따라잡은 AI 기술 집념 화웨이의 기술력은 네트워크 솔루션에 그치지 않았다. 통신장비를 넘어 에너지 관리나 자동차 플랫폼으로도 확장하는 듯하더니 어느새 AI 컴퓨팅 솔루션을 소개하면서 관련 기술의 1인자로 꼽히는 엔비디아와 직접 비교하기 시작했다. 전시 부스 한 가운데를 차지한 수퍼포드(SuperPoD) 기반 컴퓨팅 솔루션을 두고 화웨이 관계자는 엔비디아의 GPU와 비교하며 아직은 부족한 점과 충분히 극복하고 넘어설 수 있는 부분을 나눠서 얘기했다. 화웨이는 MWC26을 통해 아틀라스950 수퍼포드를 공개했는데 대규모의 학습과 추론이 가능한 점이 특징이다. 그간 어센드 플랫폼을 통해 AI 컴퓨팅의 가능성을 열었는데 화웨이는 클러스터 기술을 통해 NPU를 통해 GPU를 앞설 수 있는 점을 찾았다. 아틀라스950은 NPU를 8192개까지 묶을 수 있다. 여러 개의 프로세스 유닛을 묶는 데 그치지 않고 메모리 반도체까지 하나의 컴퓨팅으로 이뤄질 수 있게 한 점이 화웨이의 기술력이 돋보이는 부분이다. 화웨이는 이를 유니파이드버스라고 설명했다. 즉, 각각의 프로토콜 사용에 따라 버스스피드의 차이에 따른 컴퓨팅 병목 현상에 대한 한계를 없앤 것이다. 엔비디아의 기술 선도도 NV링크를 중심으로 이뤄졌는데, 화웨이는 유니파이드버스로 맞불을 놓고 이제는 뛰어넘을 준비에 나선 것이다. 화웨이에 따르면 엔비디아보다 AI 컴퓨팅에 먼저 몰두했다. 2012년에 본격적인 AI 연구개발이 이뤄졌는데 GPU의 활용 방식을 달리 가져가면서 격차가 벌어지게 됐다고 한다. 당장은 엔비디아의 H200과 비교해 10% 가량 뒤처진다는 점은 인정했다. 동일 성능에서 전력 사용량도 화웨이가 많은 편이다. 그럼에도 단일 컴퓨팅 구성에서 차이를 보일 뿐, 클러스터를 통해 더 나은 컴퓨팅이 가능하다는 점을 강조했다. 엔비디아가 AI 제왕처럼 군림한 시대에 화웨이가 맞불을 놓은 것이다.