피지컬AI 강국?...AI 기지국 인프라부터 갖춰야
생성형AI가 촉발시킨 글로벌 AI 경쟁은 AI에이전트를 넘어 피지컬AI로 향하고 있다. AI 3대 강국을 외치는 한국이 독자 모델 확보와 컴퓨팅 인프라 구축에 여념이 없으나 AI가 실제로 작동하는 'AI고속도로' 위에서 실제 도로 역할을 하는 네트워크 진화는 뒤처졌다. AI고속도로 국정과제 주요 내용을 살펴보면 AI컴퓨팅인프라 확충과 데이터 구축 및 개방, 국가AI위원회 역할 강화와 함께 초지능 네트워크 구축이 제시됐으나 5G 진화에도 속도를 내지 못한 점이 전체 AI 발전 생태계에서 아쉬운 점으로 꼽힌다. 정부가 LTE를 비롯한 주파수 재할당 방침을 밝히면서 5G SA 의무 구축을 조건으로 내걸었고 최근 과학기술관계장관회의에 '하이퍼 AI네트워크 전략'이 의결됐는데, AI시대의 네트워크 성능을 비롯해 구조혁신이 더 이상 미룰 수 없다는 고민이 엿보인다. 정영길 과학기술정보통신부 네트워크정책과장은 “과거 초고속 정보통신망 구축과 CDMA 상용화, BcN 사업을 거쳐 세계 최고 품질의 5G 통신망을 확보했지만 AI의 급격한 발전으로 네트워크 수요는 증가하고 선제적인 네트워크 인프라 전 요소의 고도화가 긴요하다”고 말했다. 이어, “현재 인간 중심의 통신 네트워크와 달리 AI가 (네트워크의) 새로운 이용 주체로 등장하면서 데이터 전송 속도나 처리시간 등 기존과는 차원이 다른 성능을 요구받고 있다”고 강조했다. 이동통신 기지국에 올라탄 AI 컴퓨팅 이동통신 기지국에 AI 컴퓨팅 기능을 더한 AI-RAN은 올해 통신업계에서 화두로 부상한 기술이다. 이를테면 세계 최대 통신장비 회사인 화웨이가 AI-네이티브 RAN을 선보였고, 지난해 주요 빅테크들이 결성한 AI-RAN 얼라이언스는 세를 불리기 있다. 엔비디아는 인수합병 규모의 투자로 노키아와 협력을 시작했고, 삼성전자와 소프트뱅크는 공동 연구에 나섰다. 또 엔비디아는 지난 APEC 당시 한국을 찾아 통신 3사, 삼성전자 등과 맞손을 잡았다. AI-RAN는 쉽게 말하면 기지국에 엔비디아 GPU를 얹어 전파 신호를 주고받는 일과 AI 컴퓨팅을 동시에 처리하는 방식이다. 기지국은 안테나와 전파 신호를 디지털로 처리하는 장치로 이뤄지는데, 고도화된 컴퓨팅 인프라로 통신을 연결하는 중간 역할을 넘어 기지국 단계에서 AI 연산도 맡겠다는 뜻이다. 5G 상용화 초기에 많이 논의된 모바일엣지컴퓨팅(MEC)이 엣지AI로 바뀐 셈이다. 이같은 초지능 기지국은 피지컬AI 발전에 따라 더는 피할 수 없는 과제가 됐다. 단순 센싱 수준의 데이터만 처리하는 물리 객체도 있지만, 휴머노이드나 자율주행과 같은 피지컬AI 단계에서는 수많은 데이터가 오가야 한다. 물리 객체마다 AI 컴퓨팅 인프라를 갖추기에는 전력이나 비용 문제에 곧장 한계에 도달할 수 있는데 원활한 통신이 이뤄지면 추론을 비롯한 컴퓨팅은 기지국 단위에서 해결하고 개별 객체는 데이터를 수집하고 전송한 뒤 반응만 하면 된다. 정보통신기획평가원(IITP)의 최성호 PM은 “휴머노이드가 실제 서비스를 제공하기 위해 컴퓨팅을 갖는 점은 전력의 문제가 있다”며 “사람처럼 보고 듣고 연산하고 작동하는데 200ms 내에 이뤄져야 하는데, 이는 엣지AI 인프라의 도움 없이는 불가능하다”고 평가했다. 온디바이스AI 환경에서는 추론 성능이 제한적이고, 대규모 집중 컴퓨팅이 이뤄지는 클라우드까지 데이터가 오가기에는 피지컬AI에서 요구하는 지연시간을 맞추기 어렵다는 설명이다. 아울러 휴머노이드 외에 앞으로 등장할 피지컬AI의 많은 비즈니스모델이 이와 비슷한 상황에 놓이게 될 전망이다. 제조산업 현장부터 교통, 물류, 교육, 의료 등의 다양한 도메인에서 AI 서비스가 발굴되더라도 결국 AI-RAN 여부에 따라 서비스 제공 범위가 결정될 수 있다. 정부는 2030년까지 500곳의 AI-RAN 거점 구축 계획을 세웠다. 먼저 통신 집중국사 200곳에 AI 컴퓨팅 방식으로 전환하고 산업단지 100곳, 공항 항만 철도 100곳, 교육 의료 100곳으로 확산시킨다는 전략이다. AI시대 네트워크 고도화...통신을 위한 AI AI시대로 접어들면서 무선 기지국 외에 유선망과 국제망에 대한 변화도 필요해졌다. 당장 국가 통신망의 기본 뿌리로 불리는 백본망 용량을 늘리는 것이 급한 과제로 꼽힌다. 현재 국내 무선백본망의 용량은 초당 37.6 테라비트(Tb)를 처리할 수 있는 수준인데 IITP 6G사업단이 AI 사용량 증가에 따른 백본망 용량은 오는 2029년에 한계에 봉착할 수 있다. 2030년에는 현재 용량 대비 약 4배 수준으로 확대해야 할 필요성이 제기됐다. 정부는 이에 따라 2027년 70Tbps, 2030년 160Tbps 수준의 용량 증설을 목표로 세웠다. 누구나 가정 내에서 AI 서비스를 원활하게 이용할 수 있도록 실수요가 존재하는 가구와 건물의 광전환율도 끌어올린다는 방침이다. 현재 가입자망 구간에서 광케이블 기반의 초고속인터넷망 구축 비율은 91% 수준인데 이를 2030년까지 98% 수준으로 끌어올린다는 방침이다. 외국과의 데이터 이동도 늘어나는 점을 고려해 해저케이블 용량도 120Tbps 급에서 220Tbps 급으로 용량을 확대한다. 해저케이블이 국내 육지로 닿는 육양국도 분산시켜 어느 한 곳이 끊기더라도 다른 곳에서 데이터 전송이 이뤄질 수 있도록 안정성도 높인다. 네트워크를 AI를 위한 도구로만 쓰지 않고, AI를 통해 통신 성능도 발전시킨다. 예컨대 실시간으로 기지국의 성능을 최적화해 에너지 소모를 30% 이상 절감시킨다는 복안이다.
