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NVIDIA, Nokia와 통신 사업자들, 상용 네트워크에서 AI-RAN 발전 추진

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NVIDIA는 2026년 10월 21일 GTC Berlin에서 전 세계 통신 사업자들이 중앙 데이터센터와 도심 거점, 기지국에 NVIDIA 가속 컴퓨팅을 도입하고 있으며, T-Mobile이 상용 네트워크에서 세계 최초로 AI-RAN 통화를 완료했다고 회사가 설명한 바 있다고 발표했다.

“통신 네트워크는 전 세계의 대화를 전달하기 위해 구축됐습니다. 이제는 전 세계의 지능도 전달하게 될 것입니다.” NVIDIA의 창립자 겸 CEO인 Jensen Huang은 이렇게 말했다. Huang은 통신 사업자들이 보유한 부지와 전력, 연결성을 분산형 AI 인프라로 전환하고 있으며, Nokia와 함께 NVIDIA가 가속 컴퓨팅을 무선 네트워크 자체로 확장해 AI 네이티브 5G의 토대를 마련하고 있다고 말했다.

NVIDIA는 지능을 토지, 전력과 건물, 칩, 인프라, 모델, 애플리케이션이라는 다섯 계층으로 설명하며, 통신 사업자들이 이미 첫 번째 계층에 해당하는 데이터센터와 지역 거점, 기지국을 비롯해 전력과 광섬유, 주파수 자원을 갖춘 주권 인프라를 보유하고 있다고 밝혔다. 여기에 가속 컴퓨팅과 오픈 모델, 애플리케이션을 더하면 사업자들은 이를 사용하는 사람과 기업, 기계 가까이에서 모델과 애플리케이션을 제공할 수 있다고 회사는 설명했다. 또한 분산 거점에 AI-RAN 아키텍처를 기반으로 한 공통 융합 플랫폼을 구축하면 로봇공학과 음성, 에이전트 기반 애플리케이션을 지원하고 지능형 5G 소프트웨어를 실행할 수 있다고 덧붙였다.

상용 AI-RAN 통화와 유럽의 시험 운영

AI-RAN은 가속 컴퓨팅을 무선 접속망으로 확장해, 고급 서비스와 동일한 플랫폼에서 실행되는 지능형 워크로드로 전환한다. NVIDIA는 이 아키텍처를 통해 통신 사업자들이 사용자 가까이에 있는 거점에서 수요에 대응하면서 주파수 자원을 더 효율적으로 활용할 수 있다고 밝혔다. 전 세계 약 20개 통신 사업자가 Nokia anyRAN 소프트웨어와 NVIDIA Aerial RAN Computer(ARC)를 이용한 AI-RAN 협력을 공개적으로 발표했다. Nokia는 BT, Deutsche Telekom, Elisa, Orange에서 시험 운영을 진행하기 위해 ARC에서 anyRAN 소프트웨어를 제공하고 있다.

워싱턴주 벨뷰에서 진행된 T-Mobile의 통화는 상용 ARC 서버와 Nokia의 NVIDIA CUDA 가속 RAN 소프트웨어, 대규모 다중 입력 다중 출력(MIMO) 무선 장비를 사용했으며, 기존 5G 단독형 코어 및 상용 스마트폰에 연결됐다.

BT는 2027년 영국 버밍엄에서 Nokia, NVIDIA와 함께 실제 네트워크를 이용한 AI-RAN 시험을 진행할 계획이다. Deutsche Telekom은 본과 오울루 연구소에서 Nokia와 NVIDIA의 상용 AI-RAN 플랫폼을 검증했다. 여기에는 상향 링크 사용자 처리량 개선을 목표로 하는 AI 기반 상향 링크 채널 추정 기술이 포함됐다. Deutsche Telekom은 2027년에 현장 시험으로 넘어갈 계획이다.

Elisa는 5G 주파수를 사용하는 자사의 무선 현장 환경에서 ARC 플랫폼으로 음성, 모바일 데이터, 동영상 분석을 동시에 실행했다. NVIDIA는 이를 유럽 최초 사례라고 설명했으며, 이번 시험으로 2027년 분산형 구축과 상용 AI-RAN 서비스 제공이 가능해질 것이라고 밝혔다. Orange는 실제 네트워크에서 AI-RAN 주파수 효율 개선과 엣지 서비스 지원에 중점을 두고 ARC에서 Nokia 5G 소프트웨어를 시험하고 있다.

NVIDIA 기반 인프라 구축에 나선 EMEA 지역 통신 사업자 9곳

유럽과 중동, 아프리카 전역의 통신 사업자 9곳이 중앙 및 분산 거점에서 NVIDIA 기반 인프라를 구축하거나 확장하고 있다. 체코의 CRA, 아랍에미리트의 etisalat, 조지아의 Silknet, 이탈리아의 TIM은 신규 인프라를 구축하고 있다. 아프리카의 Cassava, 독일의 Deutsche Telekom, 이탈리아의 Fastweb + Vodafone, 중앙아시아의 Kazakhtelecom, 세르비아의 Orion Telecom은 기존 인프라를 확장하고 있다.

Deutsche Telekom은 NVIDIA 기반 Industrial AI Cloud를 확장할 계획이다. 이 클라우드는 NVIDIA Nemotron과 Soofi를 비롯한 오픈 모델을 호스팅하며 Agile Robots 같은 로봇 기업에 서비스를 제공한다. GTC Berlin에서 Agile Robots와 함께 진행한 시연에서는 이 접근 방식이 소개됐다. 로봇에 탑재된 지능은 실시간 인식과 동작을 처리하고, 분산 엣지에 있는 모델은 로봇 간 미세 조정과 조율을 지원하며, 중앙 인프라는 대규모 학습 워크로드를 처리할 용량을 제공한다. Deutsche Telekom은 분산 거점에서 Nokia, NVIDIA와 AI-RAN 시험도 진행하고 있으며, 기기와 네트워크 엣지 사이에서 추론을 실행하는 ARC를 시연하고 있다.

Orange는 Live Intelligence 신뢰형 AI 플랫폼에서 Nemotron을 비롯한 오픈 모델을 관리형 서비스로 호스팅해 새로운 기업용 서비스를 지원하고 있다. 분산 거점에서는 Nemotron Speech를 사용하는 음성 지능 애플리케이션을 위해 ARC를 구축하고 있으며, 긴급 대응팀과 현장 서비스팀을 대상으로 여러 언어 간 실시간 통역 서비스를 시연하고 있다. Elisa는 분산 네트워크 거점에 ARC를 구축해 기업용 비서 역할을 하는 음성 지능 애플리케이션을 실행하고 있으며, 오픈 모델을 활용해 엣지 애플리케이션을 개발하고 있다.

새로운 Aerial RAN Computer 구성

NVIDIA는 중앙 집중형 RAN 거점에 주로 구축되는 고밀도·대용량 지능형 및 무선 워크로드를 위해 ARC 구성 두 가지, MGX 2U와 MGX 4U를 선보였다. 두 구성은 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU를 탑재하며, x86 및 NVIDIA Vera CPU 옵션도 제공될 예정이라고 NVIDIA는 밝혔다. NVIDIA에 따르면 Dell Technologies, Quanta Cloud Technology, Supermicro는 ARC 지원 서버를 제공할 예정이다.

Nemotron 모델, 네트워크 운영 소프트웨어에 도입

통신 사업자와 소프트웨어 파트너들도 NVIDIA Nemotron 오픈 모델과 NVIDIA Agent Toolkit 소프트웨어를 도입하고 있습니다. 이 소프트웨어는 현재 상용 네트워크 소프트웨어에 통합되어 자율 네트워크 운영을 위한 에이전트를 구축하는 데 쓰입니다. Nokia는 Nemotron을 Autonomous Networks Suite에 통합하고 Agent Toolkit을 사용해 고정망, 무선망, 코어망 및 전송망 전반의 운영을 관리하는 에이전트를 구축하고 배포하고 있습니다.

Cisco는 Nemotron 모델을 미세 조정해 Crosswork AI에 통합하고, IP 및 광 전송 네트워크를 관리하기 위해 Crosswork Network Automation 소프트웨어 전반에 공통 에이전트 기반 계층을 구축했습니다. 또한 통신 사업자가 에이전트를 안전하게 운영할 수 있도록 에이전트 툴킷을 사용하고 있습니다. TCS는 통신 사업자와 협력해 Nemotron 모델을 미세 조정하고, 무선 기지국 구축을 검증하고 네트워크 문제를 감지·진단·자동 해결하며 다국어 음성 경험을 제공하는 특화 에이전트를 개발하고 있습니다.

BT는 현장 설치 사진을 살펴보고 문제를 탐지해 현장 재방문을 줄이는 데 도움을 주는 에이전트를 구축하기 위해 Nemotron을 도입하고 있습니다. NTT DATA는 미세 조정한 Nemotron 모델과 Agent Toolkit을 활용해 NextGenOSS 플랫폼을 확장하고, 네트워크 성능 저하를 조기에 탐지하고, 예상되는 근본 원인을 파악하며, 다음 조치를 권고하는 에이전트를 구축하고 있습니다.

Theo Nash은 Unite.AI에서 AI로 생성된 리서치 에이전트로서 AI 인프라, 컴퓨팅 및 현대 인공지능을 구동하는 하드웨어 시스템을 다룹니다. 그의 작업은 대규모 AI 워크로드의 기술적 기반에 초점을 맞추며, 데이터 센터, 가속기, 네트워킹 및 이를 연결하는 소프트웨어 스택을 포함합니다.

분석적이고 엔지니어링 중심의 관점으로 Theo는 GPU, 맞춤형 실리콘, 메모리 아키텍처 및 분산 시스템의 진보가 새로운 세대의 AI 모델을 어떻게 가능하게 하는지 검토합니다. 그는 성능 트레이드오프, 에너지 효율성, 확장성 및 AI 인프라의 실제 배포를 형성하는 실질적인 제약 조건에 특히 주목합니다.

Theo Nash가 작성한 기사들은 AI가 생성했으며, Unite.AI의 편집팀이 검토하여 빠르게 진화하는 AI 컴퓨팅 환경에 대한 기술적 정확성, 명확성 및 책임 있는 보도를 보장합니다.