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"통신망이 곧 컴퓨터다"…엔비디아 손잡은 SKT, 효율 택한 KT·LGU+와 '다른 길' [경제일보] 대한민국 이동통신 3사가 2030년 상용화 예정인 6세대 이동통신(6G)의 기술 패권 확보를 위해 'AI 네트워크' 구축 경쟁에 뛰어들었다. 5G(5세대 이동통신)가 단순히 '빠른 속도'에 천착했다면 6G는 통신망 자체가 인공지능(AI)과 결합해 스스로 생각하고 연산하는 '지능형 신경망'으로 진화하는 것이 핵심이다. SK텔레콤, KT, LG유플러스는 내달 2일 스페인 바르셀로나에서 개막하는 'MWC 2026'을 앞두고 각기 다른 AI 네트워크 전략을 구체화했다. 이는 단순한 기술 과시를 넘어 5G 시대에 겪었던 '수익성 정체'를 극복하고 망 이용료 외의 새로운 비즈니스 모델(BM)을 발굴하려는 생존 전략으로 풀이된다. 가장 공격적인 행보를 보이는 곳은 SK텔레콤이다. SK텔레콤은 기지국(RAN) 장비에 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)를 탑재해 통신과 AI 연산을 동시에 처리하는 'AI-RAN' 기술을 상용망에서 실증하는 데 성공했다. 이 방식의 핵심은 '기지국의 유휴 자원화'다. 통신 트래픽이 적은 밤 시간대나 유휴 시간에 기지국에 탑재된 GPU를 가동해 AI 학습이나 추론 작업을 수행하고 이를 기업 고객에게 빌려주는 'GPUaaS(GPU as a Service)' 사업이 가능하다. 이는 젠슨 황 엔비디아 CEO가 주도하는 'AI-RAN 얼라이언스'의 핵심 비전과 궤를 같이한다. SK텔레콤은 통신망을 단순한 파이프가 아닌 전국에 깔린 거대한 '분산형 AI 컴퓨터'로 만들겠다는 야심을 드러냈다. 반면 KT와 LG유플러스는 현실적인 '효율성'에 방점을 찍었다. KT는 'AICT(AI+ICT)' 기조 아래 기지국 직접 연산보다는 AI 데이터센터(AIDC)와 클라우드 역량 강화에 집중하는 '분산형' 전략을 택했다. 기지국에 고가 장비를 설치하는 비용 부담을 줄이고 자사가 보유한 국내 최대 규모의 유선망과 IDC(인터넷데이터센터) 인프라를 활용해 대규모 연산을 중앙에서 처리하는 방식이다. 이는 안정적이지만 자율주행 등 초저지연(Ultra-Low Latency)이 필수적인 서비스에서는 SK텔레콤 방식보다 불리할 수 있다는 지적도 나온다. LG유플러스는 '오픈랜(Open RAN)'을 통한 '경량화' 전략을 구사한다. 특정 장비 제조사에 종속되지 않는 소프트웨어 중심의 네트워크를 구축하고 AI는 트래픽 예측이나 장애 자동 복구 등 운영 효율화에 우선 적용한다. 이는 당장의 대규모 투자보다는 내실을 다지며 6G 표준화 추이를 지켜보겠다는 신중론으로 해석된다. 통신 3사가 이토록 AI 네트워크에 공을 들이는 배경에는 5G 상용화의 교훈이 깔려 있다. 막대한 망 투자비를 쏟아부었지만 킬러 콘텐츠 부재와 B2B(기업간거래) 모델 실패로 수익성 악화를 겪었기 때문이다. 6G 시대에는 통신망 자체가 '컴퓨팅 파워'를 제공하는 서비스 플랫폼이 되지 않으면 살아남을 수 없다는 위기감이 작용했다. 관건은 '전력'과 '표준'이다. AI 기능을 기지국에 탑재할 경우 전력 소모량이 급증하는 문제를 해결해야 하며 아직 초기 단계인 AI-RAN 기술이 3GPP(국제이동통신표준화협력기구) 등 글로벌 표준으로 채택되어야만 주도권을 쥘 수 있다. 업계 관계자는 "2026년은 통신사가 '덤 파이프(Dumb Pipe·단순 망 제공자)'에서 'AI 서비스 프로바이더'로 체질을 바꾸는 분기점이 될 것"이라며 "MWC 2026에서 공개될 각 사의 기술력이 글로벌 시장에서 어떤 평가를 받느냐에 따라 6G 주도권의 향방이 갈릴 전망"이라고 분석했다.2026-02-27 17:38:09
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![[위기의 한국 AI 반도체 ①] 가성비만으론 못 이긴다… 그록 품은 엔비디아](https://image.ajunews.com//content/image/2026/01/20/20260120160433984020.jpg)
"가성비만으론 못 이긴다"… 그록 품은 엔비디아 [이코노믹데일리] 엔비디아의 29조원 ‘크리스마스 쇼크’는 단순한 기업 인수를 넘어 글로벌 AI 반도체 질서의 변곡점을 알리는 사건이었다. 지난해 12월 24일 전 세계 반도체 업계는 산타클로스의 선물 대신 ‘AI 황제’ 젠슨 황이 보낸 경고장을 받아들었다. 엔비디아가 미국 AI 추론 칩 스타트업 그록을 약 200억달러, 우리 돈 29조원에 달하는 금액으로 사실상 흡수했다는 소식이었다. 이는 2019년 멜라녹스 인수에 투입된 70억달러를 훌쩍 뛰어넘는 엔비디아 역사상 최대 규모의 베팅이다. 동시에 그동안 “타도 엔비디아”를 외치며 AI 추론 시장의 틈새를 노려온 전 세계 후발 주자들에게는 사실상의 사형 선고에 가까운 메시지로 받아들여졌다. 본지는 엔비디아의 그록 인수가 던지는 전략적 함의와 그 여파로 생존의 기로에 선 한국 AI 반도체 산업의 현주소를 짚어본다. 이번 딜의 본질은 ‘규모’보다 ‘방식’에 있다. 엔비디아는 그록을 자회사로 편입하는 전통적 인수합병 대신 핵심 지식재산권에 대한 비독점 라이선스를 확보하고 창업자 조나단 로스를 포함한 엔지니어링 조직을 통째로 흡수하는 이른바 ‘인재·기술 흡수형 인수’ 방식을 택했다. 미국 연방거래위원회와 각국 규제 당국의 반독점 감시망을 피해 가면서도 실질적인 기술 내재화는 완성하는 고도의 계산이었다. 업계에서는 엔비디아가 자신의 마지막 약점으로 지적돼 온 ‘추론 비용’과 ‘지연 시간 문제’를 자본력으로 단숨에 제거해 버렸다는 평가가 지배적이다. 그동안 AI 반도체 시장은 학습과 추론으로 양분돼 있었다. 엔비디아 GPU는 학습 영역에서 독보적이었지만 실제 서비스를 담당하는 추론 단계에서는 전력 소모와 비용 부담이 크다는 한계를 안고 있었다. 특히 실시간 응답이 중요한 대규모 언어모델 서비스에서는 GPU 구조상 병목 현상이 발생해 속도 저하 문제가 반복적으로 제기돼 왔다. 이 틈을 파고든 것이 바로 그록이었다. 구글의 텐서 처리 장치를 설계했던 조나단 로스가 창업한 그록은 GPU와는 전혀 다른 해법을 제시했다. 그록의 언어 처리 장치는 고대역폭 메모리를 과감히 배제하고 초고속 정적 메모리를 대량으로 집적하는 구조를 채택했다. 용량은 작지만 처리 속도가 압도적으로 빠른 이 메모리를 기반으로 칩 간 연결을 소프트웨어로 최적화해 속도 한계를 돌파했다. 그 결과 그록은 엔비디아 GPU 대비 최대 10배 빠른 추론 속도와 10분의 1 수준의 에너지 효율을 구현하며 ‘실시간 AI’ 시대의 가능성을 열었다. 엔비디아는 바로 이 기술을 손에 넣었다. 젠슨 황 최고경영자는 그록의 저지연 프로세서 기술을 자사의 AI 팩토리 아키텍처에 통합하겠다고 공식화했다. 이는 향후 엔비디아의 차세대 칩이 학습은 물론 초저지연 추론 시장까지 사실상 독식하겠다는 선언으로 해석된다. 강력한 소프트웨어 생태계인 쿠다 위에 그록의 속도 기술이 결합될 경우 고객사들이 호환성 위험을 감수하며 다른 신경망 처리 장치를 선택할 유인은 급격히 줄어들 수밖에 없다. 이른바 ‘엔비디아 생태계 밖은 지옥’이라는 말이 과장이 아니라는 인식이 업계 전반에 퍼지고 있다. 이 충격파는 곧바로 한국 AI 반도체 산업으로 전이됐다. 그동안 국내 신경망 처리 장치 기업들은 엔비디아 대비 가격 경쟁력과 전력 효율을 앞세워 틈새를 공략해 왔다. 그러나 엔비디아가 추론 성능과 가격 경쟁력까지 동시에 확보할 경우 ‘가성비’만으로는 생존을 장담하기 어려운 국면이 열렸다는 위기감이 고조되고 있다. 이것이 한국 AI 반도체 산업이 직면한 냉혹한 현실이다.2026-01-20 16:07:37
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