“빠른 망에서 한 단계 도약” 피지컬 AI 위한 ‘AI 네트워크’ 뜬다

빠른 망 이후 단계의 도약 대상으로 피지컬 AI용 'AI 네트워크'가 부상하는 가운데, 11일 서울시 강남구에서 '코리아 리얼-월드 AI 네트워크 2026(KRAIN 2026)'가 개최됐다. 이번 행사는 AI 네트워크 기반 피지컬 AI 실증 현황을 확인하는 자리로 마련됐다.

KRAIN 2026은 AI 네트워크 연구개발(R&D)·실증 현황을 공유하고, 피지컬 AI 구현용 네트워크 인프라 요구 기술을 공유하기 위해 열렸다. 이를 통해 AI 네트워크의 연구개발과 실증 상황을 모아 보여주고, 피지컬 AI 구현에 필요한 네트워크 기술 요구를 함께 공유하는 장이 마련됐다.

이번 행사는 과학기술정보통신부가 주최했다. 주관은 AI네트워크얼라이언스(AINA), 피지컬AI얼라이언스, 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI)이 맡았다.

행사에서는 피지컬 AI와 AI 네트워크를 연결하는 실증·인프라 논의의 장이 마련됐으며, '코리아 리얼-월드 AI 네트워크 2026(KRAIN 2026)' 관계자들은 기념사진을 촬영했다.

사파이어스트림테크놀로지 부스에 전시된 로봇이 마이클 잭슨 춤을 시연했다. 해당 로봇 모델은 부스터 로보틱스 K1(Booster Robotics K1)이며, 퀄컴 드래곤윙 QCS8550 칩을 탑재했다. 사진은 성원영 기자가 촬영했다.

업계 전문가들은 AI 네트워크를 피지컬 AI 구현의 핵심 인프라로 규정하고 있다. 전 세계적으로 AI 전환(AX)이 확산하는 가운데, AI가 공장 등 산업 현장에서 성능을 발휘하고 유의미한 결과를 도출하기 위해서는 네트워크망과 운영 체계가 필요하다는 인식이다.

이 같은 흐름 속에 삼성전자도 행사에 참여했다. 삼성전자는 네트워크 전환 방향과 관련해 코어부터 트랜스포트까지 소프트웨어 중심의 구조가 중요하다는 관점을 제시했다.

삼성전자는 AI 최적화 네트워크 구조가 소프트웨어 기반으로 네트워크 전 구간을 연결하고 제어하는 형태가 될 것으로 전망했다. 이는 삼성전자 네트워크 전환 방향이 코어부터 트랜스포트까지 'SW 중심'이라는 소제목 요지와 맞닿아 있다.

이동우 삼성전자 네트워크사업부 그룹장은 기존 네트워크가 코어·트랜스포트·베이스밴드 등 요소별 하드웨어·소프트웨어 조합으로 분리 구축돼 왔다고 설명했다. 이어 AI 최적화 네트워크는 소프트웨어 기반 유니버설 플랫폼(Universal platform) 형태가 적합하다는 입장을 밝혔다.

유니버설 플랫폼은 네트워크 기능을 특정 하드웨어 조합에 고정하지 않는 개념이다. 이를 구현하는 방식은 소프트웨어(가상화) 기반의 공통 토대를 구축하는 것이다. 유니버설 플랫폼의 구현 범위는 엔드투엔드다.

이 그룹장은 코어·무선접속망(RAN)·트랜스포트 영역까지 가상화한다고 설명했다. 또 궁극적 목표는 엔드투엔드(end-to-end) 소프트웨어 정의 네트워크를 구현하는 것이라고 밝혔다.

SK텔레콤은 AI 네트워크를 'AI for 네트워크'와 '네트워크 for AI'의 2분류로 나눴다. 'AI for 네트워크'는 AI를 네트워크 운영에 적용하는 것을 뜻한다.

'AI for 네트워크'의 목적은 효율성과 생산성을 제고하는 데 있다. 이 방식의 핵심은 자율 운영 네트워크(오토노머스 네트워크)다. 반면 '네트워크 for AI'는 AI용 네트워크 장비의 진화 방향을 의미한다.

그래픽처리장치(GPU) 등 AI 연산용 하드웨어와 인프라가 탑재되면서 네트워크의 역할은 단순한 연결을 넘어 AI 인프라 기능까지 포괄하는 방향으로 확대됐다. 나민수 SK텔레콤 부장은 온프레미스 AI 인프라와 하이퍼스케일러 AI 인프라를 묶어 'AI-RAN'으로 지칭한다고 설명했다.

통신사 관점의 핵심 과제는 AI-RAN을 통한 매출 창출이다. 통신사들은 AI-RAN에서 수익화 가능성을 중시하는 흐름을 보이고 있다.

이 같은 흐름의 사례로 SK텔레콤은 '하이퍼 AI 네트워크 기반 조성' 실증 사업에 참여한다. SK텔레콤은 이 사업에서 컨소시엄 주관사를 맡았고, 에릭슨·삼성·노키아·HFR 등 4개 인프라 밴더와 협력한다.

협력 방식은 각 밴더별 하드웨어 구성을 차별화하는 형태다. 이를 통해 최적 KPI(성과지표)를 도출하는 것이 목표다.

KT는 로봇·자율주행·스마트팩토리 센싱용 네트워크가 단순 고속 무선망이 아니라고 본다. KT는 변동성이 큰 AI 워크로드는 안정성 중심의 구축이 필요하다고 설명했다. KT는 커넥트·컨트롤·컴퓨트를 강조하며, 커넥트(연결)는 품질 형성, 컨트롤(제어)은 자동 대응 체계 구축, 컴퓨트(연산)는 실제 AI 추론 수행을 뜻한다고 설명했다. KT는 이 3요소를 통합 운영 플랫폼으로 묶어 AI 워크로드 안정성을 확보한다는 구상이다.

KT가 하이퍼 AI 네트워크 기반 조성 실증 사업에 참여하며 컨소시엄 주관사 역할을 맡아 사업장별로 검증 대상을 나눠 추진한다. HD현대삼호 조선소에서는 AI 용접‧도장 로봇을 검증할 계획이며, KT 통신국사에서는 AI 자산 점검 로봇과 시설 점검 로봇을 검증할 계획이다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 성원영 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241560

참고자료

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