손장우 (Harrison Jangwoo Son)     넷매니아즈 | (주)엔앰씨컨설팅그룹 대표이사     [email protected]

로봇 중심 AI에서 네트워크 분산형 AI로 (AI 추론 오프로딩)

Physical AI의 발전으로 로봇은 주변 환경을 인식하고, 상황을 판단하며, 복잡한 물리적 작업을 자율적으로 수행하는 방향으로 진화하고 있다.

이러한 지능을 구현하기 위해서는 대규모 AI 모델과 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하다.

그러나 모든 AI 연산을 로봇 내부에서 처리하려면 고성능 GPU를 탑재해야 하므로 하드웨어 비용, 전력 소비, 발열 및 무게가 증가하고 배터리 사용 시간이 줄어드는 문제가 발생한다. 로봇의 더 많은 전력 소모는 더 무거운 배터리, 더 짧은 작동 시간, 더 높은 단가를 의미한다.

이러한 한계를 해결하기 위한 접근 방식 중 하나가 AI 추론 오프로딩(AI Inference Offloading)이다.

이는 로봇 내부에서 수행하던 로봇 동작 계획과 예측같은 고연산량 AI 추론 작업을 외부 컴퓨팅 인프라로 이전하는 방식이다.

로봇은 자체 컴퓨팅 자원에만 의존하지 않고, 이통사가 운영하는 이통망 Edge(AI-RAN)에 배치된 강력한 GPU를 활용하여 보다 복잡한 AI 모델을 실행할 수 있다.

이 경우, 로봇과 이통망 Edge간에 비디오 전달(업스트림)과 로봇 제어 명령(다운스트림)을 나르기 위해 저지연, 대용량의 무선 연결이 관건이며 5G 연결이 필수적이다.

이러한 접근 방식의 가능성을 보여준 사례가 2026년 NVIDIA GTC Berlin에서 소개된 Deutsche Telekom, Nokia, NVIDIA, Agile Robots의 협력이다[NVIDIA] [Agile Robots]. 이들은 Franka Research 3 로봇(듀얼암 로봇, 아래 그림)을 이용하여 서버 조립 작업 중 하나인 냉각팬 삽입 작업을 시연했다.

이 과정에서 로봇의 AI 연산을 로봇 내부 컴퓨팅 자원과 이통망 Edge GPU에 분산하는 방식을 선보였다.

이번 시연은 이통사의 역할이 기존의 데이터 전송 및 5G 연결 서비스 제공을 넘어, 산업용 로봇의 AI 추론을 지원하는 분산형 AI 컴퓨팅 인프라 제공자로 확장될 가능성을 보여준다는 점에서 의미가 있다.

Agile Robots, AI-RAN for Robotics: On-Device vs. Edge-Assisted Computing with Dream Ahead, 2026.10.23

AI Inference Offloading이 로봇이 자체 지능을 잃는다는 것은 아니다. AI 기능이 로봇 내부를 포함해 여러 장소에 걸쳐 분산된다. NVIDIA와 Agile Robots이 베를린 GTC 행사에서 선보인 데모는 로봇 AI를 3 가지 계층으로 나누고 있다. 핵심은 무엇이 어디서 도는가다. 반사 동작은 로봇에 남는다. 안전 기능과 모션 제어는 네트워크를 기다리지 않고 즉시 반응한다. 동작 계획과 예측처럼 무거운 연산은 이통망 Edge의 GPU로 가고, 모델 학습은 대형 AI 팩토리(Central Cloud)에서 계속된다.

로봇 AI 오프로딩의 효과

로봇 배터리 사용시간 연장: 고성능 GPU는 상당한 전력을 소비한다. AI 추론을 이통망 Edge로 이전하면 로봇 내부의 컴퓨팅 하드웨어 요구사항을 낮추고, 로봇 배터리 전력을 로봇의 이동 및 실제 작업에 더 많이 사용할 수 있다. 이번 4개 기업의 PoC와 별도의 연구지만, Microsoft Research가 2026년 9월에 발표한 Offloaded Inference for Real World Physical AI Robotics에 실린 실험 결과를 살펴보자. Microsoft의 Stretch-3 실험에서는 해당 구성에서 AI 추론 오프로딩을 통해 로봇 배터리 사용 시간이 100% 이상 증가했다고 보고했다. 

AI 처리 성능 향상: 역시 Micriosoft Research에 따르면 상대적으로 성능이 낮은 로봇 내장 GPU를 사용할 경우, NVIDIA A100 데이터 센터 GPU와 비교하여 동작 계획 워크로드의 처리시간이 최대 383% 더 길어질 수 있다고 보고했다. 또한 제한된 온보드 컴퓨팅 환경에서 VLA(Vision-Language-Action) 모델의 정확도가 약 50% 정도 저하될 수 있다고 보고하고 있다. 따라서 고성능 GPU가 배치된 이통망 Edge로 AI 추론 연산을 오프로딩하면 로봇이 보다 복잡한 AI 모델을 활용할 수 있게 된다. 

로봇 하드웨어 비용 절감: 오프로딩을 적용하면 모든 로봇에 고가의 GPU를 탑재하지 않아도 된다. 개별 로봇이 고성능 GPU를 장착하는 대신, 여러 로봇이 이통망 Edge에 배치된 GPU 자원을 5G망을 통해 공유하여 사용하는 것이다. 이렇게 하면 로봇의 하드웨어 비용을 절감시킬 수 있고, 또한 향후 AI 모델을 업그레이드할 경우에 각각의 로봇의 하드웨어를 교체하지 않고 이통망 Edge에서 AI 모델을 업그레이드할 수 있게 된다.