초고해상도 영상 기반 AI 애플리케이션과 증강현실 서비스가 본격 등장하면서, 5G 네트워크의 업링크 용량 한계에 대한 우려가 커지고 있다. 특히 도시 지역에서의 영상 분석 수요 증가는 통신망 포화 가능성을 시사하고 있다. 그러나 네트워크 측 AI 최적화 기술이 이러한 수요를 상쇄할 수 있다는 분석이 제기됐다. AI는 네트워크를 압박하는 동시에, 그 자체로 용량 증설의 열쇠가 될 수 있다는 점에서 주목된다.

모바일 통신 전문 시장조사기관 모바일엑스퍼츠(Mobile Experts)가 AI와 머신러닝(ML)이 5G 네트워크에 미치는 영향을 다각도로 분석한 보고서를 발표했다. 

해당 보고서는 스마트폰 AI 앱 채택 현황부터 무선접속네트워크(RAN) 최적화 기술, 도시 지역 수요-용량 시뮬레이션에 이르기까지 종합적으로 구성됐다.

고화질 AI·AR 앱, 5G 업링크 수요 급증 초래

스마트폰에서의 AI 애플리케이션 사용 증가가 5G 네트워크에 미치는 영향을 분석한 결과, 현재 단계에서 챗GPT와 같은 텍스트 기반 AI 앱은 5G망에 거의 영향을 미치지 않지만, 향후 고해상도 영상 기반 AI 및 증강현실(AR) 애플리케이션이 본격화될 경우 업링크 데이터 수요가 폭발적으로 증가할 것이다.

높은 프레임레이트와 해상도를 사용하는 AI 영상 애플리케이션은 도시 지역의 5G 네트워크 업링크 용량을 초과할 가능성이 있다. 특히 자동차, 드론, 산업용 디바이스 등에서 AI 영상 분석을 자동화하는 사례가 늘어날수록, 네트워크 과부하 위험이 더욱 커질 수 있다.

AI 기반 RAN 최적화, 실시간·비실시간 방식 모두 용량 증대

두 번째 단계 분석에서는 AI와 ML 기술이 RAN(Radio Access Network)을 최적화해 네트워크 용량을 실질적으로 확대하는 가능성에 주목했다.

채널 상태 예측, 빔 조정, 트래픽 스티어링실시간 AI 모델과 rApps 등 비실시간 AI 모델을 구분해 네트워크 효율 향상 기여도를 상세히 정량화한 결과, 이러한 최적화 기술이 적용될 경우, 기존의 물리적 인프라를 변경하지 않고도 네트워크 처리 용량을 실질적으로 향상시킬 수 있다는 점에서, AI는 5G 인프라 확장의 주요 수단으로 자리 잡고 있다. 

수요-공급 모델링 통해 2030년까지 AI 수요 대응 가능 예측

세 번째 분석 단계에서는 AI 영상 애플리케이션이 창출하는 트래픽 수요(업링크 및 다운링크)를 모델링하고, 동시에 AI 기반 RAN 최적화 기술이 확보할 수 있는 네트워크 용량을 비교 분석했다. 해당 결과는 모바일엑스퍼츠 구독자에게 제공되는 엑셀 시뮬레이션 모델로 제공되며, 각 통신사가 자체 서비스 계획에 맞춰 해상도, 프레임레이트 조건에 따른 네트워크 수용 가능성을 직접 산정할 수 있도록 구성됐다.

소비자용 AI 어시스턴트와 AR 애플리케이션은 분명 5G 네트워크에 상당한 부담을 줄 수 있으나, 네트워크 측의 AI 최적화 기술이 생성하는 용량은 최소한 2030년까지는 이러한 수요를 상회할 수 있을 것으로 예측됐다. 다만, 자율주행차량, 드론, 산업용 자동화 디바이스에서의 AI 영상 분석 수요는 변수로 작용할 수 있으며, 이에 대한 후속 분석은 향후 2년간 별도로 진행될 예정이다.

모바일엑스퍼츠 조 매든(Joe Madden)수석 애널리스트는 “스마트폰에서 온디바이스 AI를 활용하는 애플리케이션이 확산되고 있으며, 이 중 일부는 네트워크 연결이 필수적이다. 영상 입력의 프레임레이트, 해상도, 지속성은 5G 네트워크에 지대한 영향을 줄 것”며 “AI 앱이 5G의 대역폭을 소진할지, 아니면 AI가 오히려 네트워크의 대역폭을 만들어낼지에 대한 궁금증에 대해, 우리는 이제 명확한 해답을 가지고 있다.”라고 말했다.

이번 보고서는 소비자 설문 결과와 스마트폰 AI 애플리케이션 5년 시장 예측, RAN용 AI 최적화 기술 분석, GPU·CPU 기반 도입 비용 분석, AI 기반 RAN 수익 예측, 수요-공급 비교 모델 등을 포함하고 있다. 특히 기술적 깊이와 전국 단위 네트워크 모델링을 결합한 분석 능력은 모바일엑스퍼츠만이 가능한 고유한 역량이라는 평가다.

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