$NOK 에 투자하고 있다면 이 글을 꼭 읽어야 합니다.
로봇공학, 물리적 AI, 엣지 AI에 관심이 있다면 이 글을 꼭 읽어야 합니다.
하지만 그 전에, '북마크'하고 공유해 주세요.
오늘 $NVDA 관련 콜에서:
"미래에는 모든 기지국, 모든 무선 네트워크가 AI 기반 무선 네트워크가 될 것입니다."
방금 이 발언이 의미하는 바에 대한 Substack 글을 게시했습니다..
여기서 읽을 수 있습니다:
https://cruxcapitalgroup.substack.com/p/nvidia-just-told-us-something-important?r=6so16n
하지만 먼저 한 걸음 물러서서 생각해 봅시다...
저는 6주 전에 AI RAN에 대한 글을 썼으며, 지금 그 글을 여기에 모두 공유하고자 합니다.
즐거운 독서 되세요!
AI 인프라하면 우리는 보통 거대한 GPU로 가득 찬 데이터 센터, 수백억 달러를 지출하는 하이퍼스케일러, 캠퍼스 내부와 캠퍼스 간에 더 많은 전력, 더 많은 광섬유, 더 많은 용량을 추가하기 위한 경쟁을 떠올립니다. 그리고 우리 말이 맞습니다! 하지만 이것이 전부는 아닙니다.
AI는 데이터가 생성되고 결정이 빠르게 이루어져야 하는 곳으로 인텔리전스를 끌어당기고 있습니다. 카메라, 로봇, 공장, 연결된 기계, 자율 시스템, 실시간 비디오, 더 넓게는 물리적 세계까지 말이죠. 일단 그렇게 되면 데이터 센터 주변의 네트워크가 더 중요해집니다. 그리고 네트워크가 더 중요해지면 통신 인프라가 잠재적인 컴퓨팅 표면으로 보이기 시작합니다.
제가 최근에 실제로 시간을 투자해 온 것 중 하나는 일반적인 하이퍼스케일러 및 광학 관련 논의의 범위 밖에 있지만, 시간이 지남에 따라 AI 구축에 의미 있는 기여를 할 수 있는 분야입니다. 이는 통신 인프라 내에 위치하며, 무선 계층과 연결되어 있고, AI가 더욱 분산화됨에 따라 점점 더 광범위한 광학, 전송, 컴퓨팅 스토리와 연결됩니다.
이것이 제가 Nokia를 매우 흥미로운 투자 대상이라고 생각하는 이유 중 하나이기도 합니다. 대부분의 분석은 통신, 통신사 예산, 구조조정, 그리고 최근 Infinera 이후의 광학 부문 상승 여력에 초점을 맞추고 있습니다. 하지만 여기에는 또 다른 층위가 형성되고 있으며, 아직 초기 단계이지만 증거는 빠르게 구체화되고 있습니다.
이 글에서 제가 하고자 하는 것은 이것이 실제로 무엇인지, 현재 상업적으로 실현 가능한 것과 아직 구조적인 논의에 머물러 있는 것은 무엇인지, 최근 통신사 테스트가 제 성숙도 곡선에 대한 견해를 어떻게 바꾸었는지, 그리고 광학 및 전송 측면이 단기적으로 무선 측면만큼 중요할 수 있는 이유를 분석하는 것입니다.
제가 말하는 것은 무엇인가요?
RAN(Radio Access Network, 무선 액세스 네트워크)은 휴대폰이나 기기를 광범위한 네트워크에 연결하는 셀룰러 시스템의 일부입니다. 무선 장비, 셀 사이트, 기저대역 기능, 그리고 이러한 무선 연결을 관리하는 소프트웨어가 모두 여기에 포함됩니다. 또한 전 세계에서 가장 물리적으로 분산된 인프라 중 하나이기도 합니다. 통신사들은 이미 도시, 산업 회랑, 교외 지역, 원격지에 전력, 전송, 하드웨어 및 운영 팀이 갖춰진 사이트를 보유하고 있습니다.
AI를 이 인프라에 도입하는 것은 또 다른 중앙 집중식 AI 캠퍼스를 구축하는 것과는 매우 다른 제안입니다. 한 모델은 컴퓨팅을 소수의 거대한 위치에 집중시키는 반면, 다른 모델은 분산된 네트워크를 더욱 스마트하고, 더 적응력 있게, 결국에는 더 수익성 있게 만드는 것을 목표로 합니다. 이러한 차이가 AI-RAN이 하려는 일의 핵심입니다.
세 가지 아이디어
여기서 우리가 이야기하는 것은 실제로 세 가지 부분입니다. 서로 관련되어 있지만 각각 다른 일정과 다른 투자 시사점을 가지고 있습니다.
첫째는 AI for RAN입니다. AI를 사용하여 무선 네트워크 운영 방식을 개선하는 것입니다. 트래픽 최적화, 에너지 관리, 더 나은 스케줄링, 더 빠른 문제 감지, 스펙트럼의 효율적 사용, 더 자율적인 운영 등이 이에 해당합니다. 소프트웨어가 복잡한 무선 네트워크를 수동 작업을 줄여 더 잘 운영되도록 만드는 것입니다. 이러한 네트워크는 비용이 많이 들고 운영 부담이 크며 트래픽 증가로 인해 점점 더 스트레스를 받고 있기 때문에 인센티브는 이미 존재합니다. 이것은 오늘날 이 이야기에서 가장 상업적으로 기반이 잡힌 부분이며, 비용 절감, 성능 향상, 일상적인 수동 개입 감소라는 가치 제안이 명확하기 때문에 운영자들이 정당화하기 가장 쉽습니다.
둘째는 AI and RAN입니다. 무선 워크로드와 AI 워크로드를 별개의 영역으로 취급하는 대신, 이 접근 방식은 이를 동일한 기본 컴퓨팅 플랫폼에 배치합니다. 통신 사이트는 이미 분산된 인프라를 보유하고 있습니다. 이러한 사이트가 무선 기능과 AI 워크로드를 동시에 처리할 수 있다면, 네트워크 인프라 자체가 전략적으로 더 가치 있게 됩니다. 이것이 NVIDIA의 각도가 중요해지는 지점이며, 증거가 축적되기 시작하는 곳입니다. 핵심 아이디어는 동일한 물리적 통신 사이트가 모바일 네트워크 실행과 AI 컴퓨트 실행이라는 두 가지 작업을 동시에 수행하기 시작할 수 있다는 것입니다. 이것은 타워 사이트의 가치에 대한 근본적으로 다른 사고 방식입니다.
셋째는 AI on RAN입니다. 이것은 통신 엣지가 머신 비전, 로봇공학, 산업 자동화, 실시간 비디오 추론, 물리적 AI, 데이터가 발생하는 곳에 더 가까이서 처리함으로써 이점을 얻는 저지연 서비스와 같은 실제 AI 애플리케이션이 실행되는 장소가 되는 경우입니다. 이것이 가장 크게 들리는 버전이며, 아마도 성숙해진다면 가장 큰 규모일 것입니다. 또한 세 가지 중 단기 매출 가시성이 가장 낮습니다. 이것은 통신 네트워크가 통신 인프라처럼 보이기보다는 애플리케이션 플랫폼처럼 보이기 시작하는 경우입니다. 낙관론자들이 기대하는 대로 발전한다면, 운영자들은 동일한 물리적 인프라를 기반으로 근본적으로 확장된 비즈니스 모델인 연결성과 함께 물리적 세계에 가까운 로컬 컴퓨트에 대한 액세스를 판매하게 됩니다.
세 가지 모두 이해할 가치가 있습니다.
Nokia가 이 이야기에 속하는 이유
Nokia는 AI-RAN에 내부에서 접근하고 있습니다. 이미 무선 스택, 운영자 관계, 설치된 인프라 기반을 보유하고 있어 이 분야에 대한 신뢰할 수 있는 경로를 제공합니다. AI-RAN은 기존 벤더 관계, 점진적인 소프트웨어 활성화, 전방 호환 하드웨어, 운영자의 신뢰를 통해 채택되며, Nokia는 이미 이러한 모든 조건 내에 있습니다.
당사자의 입을 통해 직접 들어보겠습니다.
AirScale에 대한 Hotard의 발언은 전체 이야기에서 가장 중요한 대사 중 하나입니다.
"오늘 AirScale 플랫폼을 구매하시면, 해당 플랫폼 출시 시 AI RAN으로 업그레이드가 가능할 것입니다. 따라서 지금 투자 결정을 내리고 명확성을 확보하는 것이 운영자로서 특히 중요하다고 생각합니다."
운영자들은 몇 년 후 완전한 교체가 필요하다면 현재의 무선 플랫폼에 막대한 비용을 지출하는 것을 꺼립니다. Nokia는 전환이 점진적으로 일어날 수 있다고 말하고 있으며, 이는 실험을 더 현실적으로 만들고 배포에 따른 마찰을 낮춥니다. NVIDIA의 Ronnie Vasishta는 더 광범위한 변화를 비슷한 용어로 설명했습니다:
"대규모 하드웨어 중심 업그레이드 주기 대신, 이제 네트워크를 완전히 소프트웨어 중심 시스템으로 구축할 기회가 생겼습니다. 동일한 가속 컴퓨팅 플랫폼에서 AI와 무선 액세스 네트워크를 실행함으로써 네트워크가 비즈니스 요구를 지원하도록 하며, 그 반대가 아니도록 합니다."
Hotard는 또한 이 분야가 현재 상업적으로 어디에 위치해 있는지 설명했습니다:
"AI-RAN은 RAN을 AI에 최적화된 소프트웨어 중심 플랫폼으로 전환시키며, NVIDIA 및 성장하는 파트너 생태계와 함께 우리는 검증 단계에서 상용 배포 단계로 나아가고 있습니다."
Nokia는 이미 이 개념을 시간이 지남에 따라 더욱 상업적으로 지속 가능한 무언가로 전환하기 위해 필요한 설치 위치, 제품 로드맵 및 운영자 대화를 보유하고 있습니다.
이것이 무선 계층을 넘어서는 이유
AI 워크로드가 더욱 분산되고, 통신 사이트가 더 많은 인텔리전스를 전달하게 되며, 네트워크 엣지가 컴퓨팅 표면처럼 작동하기 시작하면 주변 네트워크도 더 중요해집니다. 전송, 라우팅, 광 용량, 그리고 엣지, 클라우드 및 그 사이의 모든 곳에서 더 많은 데이터를 이동시키는 물리적 능력이 모두 이러한 변화에 동참하게 됩니다. AI-RAN은 무선 계층에서 시작되며, 그 주변 아키텍처도 함께 따라옵니다.
OFC에서 Nokia의 David Heard:
"특히 하이퍼스케일러, 네오클라우드 업체, 그리고 이제는 광역 네트워크(WAN)의 서비스 제공업체와 미션 크리티컬 기업들은 계획을 세우고 데이터 센터를 구매하고 시설을 구매하고 있습니다. 그들은 지금 HVAC(냉난방 공조)까지 계획하고 있기 때문에 로드맵을 구매하고 있습니다."
Hotard는 Q4 콜에서 광학 및 IP 구축을 동일한 역학과 연결했습니다:
"이것들은 더 이상 지난 10~15년 동안 구축된 클라우드 컴퓨팅 시스템이 아닙니다. 이것들은 AI 슈퍼컴퓨터이며, AI 슈퍼컴퓨터는 더 높은 대역폭과 더 풍부한 연결성을 필요로 합니다. 그리고 우리는 이제 광학 기술이 그 안으로 들어가 통합되고 네트워킹되는 것을 보고 있습니다."
Nokia의 광학 마케팅 책임자인 Rob Shore는 고객들이 광학 혁신에 대해 생각하는 방식의 변화를 설명했습니다:
"지난 30년 이상 업계에서 우리는 역사적으로 파이버당 용량 극대화에 특화된 엔진 구축에 집중해 왔습니다. 이번 세대는 우리가 진정으로 전환한 첫 번째 세대입니다. 고객들은 더 많은 비용 기반 및 전력 최적화 솔루션을 원합니다."
이것이 Nokia의 광범위한 네트워크 노출이 이 글에 포함되어야 하는 이유에 대한 맥락입니다. 더 분산된 AI 아키텍처는 더 분산된 인텔리전스를 지원할 수 있는 전송 및 광학 인프라를 필요로 합니다. 무선 계층과 네트워크 하부 구조가 함께 발전하고 있습니다.
투자할 만한 가치는 무엇인가?
단기적으로 실현 가능한 것과 장기적인 것을 분리하는 것이 이를 구성하는 가장 깔끔한 방법입니다.
오늘날 이 테마에서 가장 상업적으로 기반이 잡힌 부분은 AI for RAN입니다. 더 스마트한 운영, 더 적은 수동 부담, 더 나은 최적화, 디지털 트윈, 그리고 운영자들이 네트워크를 더 효율적으로 운영할 수 있도록 돕는 소프트웨어입니다. Hotard는 Q4 콜에서 가장 명확한 증거 중 하나를 제시했습니다:
"당사는 분기 동안 에이전틱 AI 솔루션을 포함한 두 가지 신제품을 출시했습니다. 이 솔루션은 이벤트 기반 자동화 관리를 통해 네트워크 다운타임을 96% 감소시킵니다."
경제적 가치는 직접적이며 운영자들은 이를 즉시 정당화할 수 있습니다. 더 나은 네트워크 성능과 더 낮은 운영 복잡성, 그리고 비용 절감으로 이어지는 명확한 경로가 있습니다.
AI and RAN은 그 다음 계층입니다. 공유 인프라, 실제 운영자 테스트, 전방 호환 플랫폼을 통한 점진적인 배포는 모두 이 이야기를 더욱 신뢰할 수 있게 만들고 있습니다. 한 T-Mobile 테스트가 가장 명확한 증거입니다:
"이 시험은 단일 NVIDIA Grace Hopper 200 서버에서 가속화된 AI-RAN 워크로드를 사용하여 동시 AI 및 RAN 처리를 입증했으며, 공유 가속 컴퓨팅 플랫폼에서 고급 무선 액세스 네트워크 기능과 AI 애플리케이션을 결합할 수 있는 능력을 강조했습니다."
Indosat 결과는 또 다른 실제 환경 확인을 추가했습니다:
"이 이정표는 AI와 RAN 워크로드가 실제 운영자 환경에서 공유 GPU 인프라에서 동시에 실행될 수 있음을 증명하며, 5G 네트워크를 더욱 효율적이고 지능적이며 지속 가능하게 만드는 분산 AI 인텔리전스를 위한 길을 열어줍니다."
이것은 완전히 확장된 수익 엔진이라기보다는 여전히 발전하고 있는 분야이지만, 증거는 대부분의 예상보다 빠르게 축적되고 있습니다.
AI on RAN은 통신 엣지가 물리적 AI, 머신 비전, 로봇공학, 산업 자동화 및 저지연 추론을 위한 진정한 애플리케이션 표면이 되는 가장 장기적인 상승 여력입니다. Nokia와 SoftBank는 이미 수익화 논리의 한 버전을 시연했습니다:
"Nokia와 SoftBank는 유휴 AI-RAN 컴퓨팅 용량을 사용하여 타사 AI 작업을 실행하는 방법을 시연했습니다. 이 통합은 RAN을 연결성을 넘어 새로운 AI 서비스와 수익원을 제공할 수 있는 AI 지원 플랫폼으로 전환하는 핵심 단계입니다."
Elisa의 COO Sami Komulainen은 더 긴 아치를 잘 설명했습니다:
"AI-RAN은 종단 간 네트워크 성능 최적화, 서비스 품질 향상, AI 네이티브 6G로의 발전, 그리고 미래의 에이전틱, 로봇, 궁극적으로 물리적 AI를 위한 핵심 인에이블러입니다."
Nokia는 우리에게 실제 증거, 신뢰할 수 있는 기존 설치 기반이라는 교두보, 그리고 아키텍처가 이 방향으로 계속 움직인다면 경제적으로 의미 있는 규모가 될 수 있는 충분한 지원 인프라를 갖춘 테마에 대한 노출을 제공합니다. 단기적인 상승 여력은 광학, IP 및 AI for RAN 소프트웨어에 있습니다. 장기적인 옵션은 통신 인프라가 될 수 있는 잠재력에 있습니다. 이야기가 전개됨에 따라 두 가지 모두 주목할 가치가 있습니다.
제공된 정보는 정보 제공 목적으로만 제공되며, 투자 조언, 권유, 또는 증권 매수/매도 제안을 구성하지 않습니다. 저자는 언급된 증권을 보유하고 있을 수 있습니다. 투자 결정을 내리기 전에 독자 스스로 실사를 수행하고 재정 고문과 상담해야 합니다.
