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

 

2026년 10월 21일, Nokia는 T-Mobile, NVIDIA와 함께 미국 워싱턴주 벨뷰(Bellevue)의 상용 5G망에서 세계 최초의 AI-RAN을 통한 음성 통화를 성공적으로 수행했다고 발표했다. 이번 통화는 T-Mobile의 실제 운영중인 공중망상에서 수행됐으며, 노키아의 Massive MIMO RU와 5G anyRAN 소프트웨어, NVIDIA Aerial RAN Computer(ARC) 기반 서버 인프라를 사용했다.

 

AI-RAN 서버(노키아 5G anyRAN 소프트웨어 기지국)가 T-Mobile의 상용 5G 코어망과 상용 UE (사용자 폰)에 연결됐다. 이번 성과는 AI-RAN 기술이 통제된 연구실 환경을 벗어나 이통사의 실제 상용망 인프라에 도입되는 단계로 진입했음을 보여준다.

 

다만 이번 발표는 통화 성공에 관한 것으로, AI-RAN의 처리량·주파수 효율·전력 소비 등에서 구체적인 성능 개선 수치가 확인된 것은 아니다. Light Reading의 관련 보도에서도 이번 통화에 대한 세부 성능 수치가 공개되지 않았다고 설명했다.

 

상용 5G 네트워크에서 AI-RAN 통화 구현

 

이번에 T-Mobile, Nokia, NVIDIA가 실현한 AI-RAN 상용망 구성은 다음과 같다. 

 

• Radio (RU): Nokia Massive MIMO Radio

• RAN Software (vCU, vDU): NVIDIA CUDA-accelerated Nokia 5G anyRAN 소프트웨어

• Compute Platform: NVIDIA Aerial RAN Computer(ARC) 기반 서버

• 5G Core: T-Mobile의 기존 상용망의 5G Standalone(SA) 코어

• User Equipment: 상용 스마트폰 등 사용자 단말

• Test Environment: 미국 워싱턴주 벨뷰의 상용 기지국 및 실제 운영망

노키아에 따르면 이번 통화는 상용 5G 코어 및 상용 단말과 연결된 실제 네트워크에서 수행됐다. 이는 AI-RAN의 기술적 가능성을 연구실에서 검증하는 단계와 실제 이동통신 망에서 시스템을 통합하고 운용하는 단계 사이의 중요한 진전이다. 

 

다만 이번 발표에서 공개된 정보만으로는 AI-RAN 시스템의 구체적인 GPU 구성, 무선 처리 기능별 자원 배분, 지연시간, 전력 소비 및 기존 RAN 대비 성능 차이를 판단하기 어렵다.

 

NVIDIA GPU 가속 기반 RAN으로의 전환

 

노키아와 NVIDIA는 AI-RAN을 상용 네트워크에 도입하기 위한 협력을 추진해 왔다. 양사는 2025년 상용급 AI-RAN 제품 개발을 위한 협력 계획을 발표했으며, T-Mobile은 AI-RAN 기술을 6G 개발 과정에 통합하기 위한 협력에 참여했다. 

 

이번 구현에서는 NVIDIA Aerial RAN Computer를 기반으로 노키아의 RAN 소프트웨어를 실행했다. 이를 통해 GPU 가속 컴퓨팅을 이용한 RAN 구현을 실제 상용 네트워크 환경에서 검증했다.

 

기존의 전통적인 RAN은 통신 프로토콜 처리와 무선 신호 처리에 특화된 하드웨어 (ASIC 등의 전용 칩)을 사용해 왔다. 반면 AI-RAN은 가속 컴퓨팅과 소프트웨어 기반 RAN을 활용해 무선 네트워크 기능과 AI 워크로드를 통합하는 방향을 지향한다. 이번 통화 성공은 GPU 가속 기반 소프트웨어 정의 RAN이 실제 상용 네트워크에서 작동할 수 있음을 보여주는 사례다.

 

이러한 구조가 발전하면 통신사업자는 하나의 컴퓨팅 플랫폼에서 RAN 기능을 실행하면서 AI 기반 무선 성능 최적화와 엣지 AI 서비스 등으로 활용 범위를 확장할 수 있다. 다만 RAN과 AI 워크로드의 동시 실행, 자원 공유 및 성능 간섭 제어는 별도의 검증이 필요한 기술적 과제다.

 

다음 단계: AI 추론 워크로드와 RAN의 공존 검증

 

노키아는 이번 성과를 기반으로 후속 현장 시험을 추진할 계획이다. 향후 시험에서는 추가 주파수 대역을 검토하고, RAN 기능과 AI 추론 워크로드를 동일한 가속 컴퓨팅 플랫폼에서 함께 실행할 수 있는지를 평가할 예정이다. 

 

이는 AI-RAN의 상용화 과정에서 중요한 단계다. 실제 통신 네트워크에서는 무선 자원의 실시간 처리 요구사항을 충족하는 동시에 AI 워크로드의 컴퓨팅 자원을 관리해야 하기 때문이다.

 

향후 검증에서는 다음과 같은 항목이 중요할 것으로 보인다.

• RAN과 AI 워크로드를 동시에 실행할 때의 무선 성능 및 처리량

• 실시간 무선 처리에 필요한 지연시간과 결정성

• GPU·CPU 자원 배분 및 워크로드 간 간섭 제어

• 시스템 전력 소비와 운영 비용

• 기존 RAN 인프라와의 통합 및 상용망 운용 안정성

이번 발표는 이러한 항목이 모두 검증됐다는 의미가 아니라, 상용 네트워크에서 후속 검증을 진행할 수 있는 기반이 마련됐다는 의미로 해석할 수 있다.

 

AI-RAN 생태계 확장

 

T-Mobile, 노키아, NVIDIA의 협력은 AI-RAN을 실제 이통망에 적용하려는 업계 움직임의 일부다.

 

NVIDIA는 2026년 10월 21일 GTC Berlin에서 글로벌 통신사업자들이 중앙 데이터센터, 메트로 거점 및 기지국에 NVIDIA 가속 컴퓨팅 인프라를 확대하고 있다고 발표했다. 노키아의 anyRAN 소프트웨어와 NVIDIA Aerial RAN Computer를 활용하는 협력에는 미국의 T-Mobile, 독일의 DT(Deutsche Telekom), 프랑스의 Orange, 핀란드의 Elisa 등 여러 통신사업자가 참여하고 있다. 

 

같은 시기 노키아와 도이치텔레콤은 AI 기반 상향링크 채널 추정에 대한 실험실 검증 결과도 공개했다. 해당 시험에서는 초기 측정에서 상향링크 처리량이 일반적으로 10~15% 개선됐으며, 실제 환경에서의 성능을 확인하기 위한 현장 시험이 다음 단계로 제시됐다. 

 

이는 AI-RAN이 하나의 단일 기술이 아니라, AI를 활용한 무선 성능 개선과 GPU 가속 기반 RAN 구현, 분산형 AI 서비스 인프라 구축 등 여러 기술적 접근을 포괄하고 있음을 보여준다.

 

마치며

 

T-Mobile, Nokia, NVIDIA의 이번 성과는 AI-RAN이 연구실 검증에서 실제 상용망 시험으로 진입한 중요한 이정표다. 상용 기지국과 5G 코어, 사용자 단말을 연결한 상태에서 GPU 가속 기반 RAN으로 통화를 완료했다는 점에서 기술적 의미가 있다.

 

향후 AI-RAN의 상용 가치를 판단하려면 통화 성공 자체를 넘어 무선 성능 개선, AI 추론 워크로드와 RAN의 공존, 전력 및 비용 효율, 대규모 네트워크 운용 안정성에 대한 검증이 필요하다. 이러한 후속 시험 결과가 AI-RAN의 상용 확산 속도와 통신사업자의 투자 판단에 중요한 기준이 될 것으로 보인다.