[최홍석 칼럼] 젠슨 황 내한이 한국 통신사에 던진 질문

"통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있습니다. 사람과 기업, 기기, 기계를 연결하고, 새로운 AI 클라우드의 핵심 기반이 될 것입니다."(젠슨 황)

이달 엔비디아 젠슨 황 CEO의 내한은 단순한 비즈니스 방문이 아니었습니다. SK텔레콤·네이버·현대차·LG를 하루에 종횡무진 누빈 그의 일정은, 한국이 글로벌 AI 인프라 경쟁에서 어떤 포지션을 잡아야 하는지를 압축적으로 보여주는 지도였습니다.

최홍석 E&B 정보통신 기술전략 상무

삼겹살집에서 시작해 로봇 사옥을 거쳐 GW급 AI 클라우드 협약으로 끝난 이 방문의 핵심 키워드는 세 가지, 소버린 AI·네오스케일러·피지컬 AI였습니다.

소버린 AI, '나라 안의 AI'를 만든다는 것

소버린 AI는 '국산 AI'가 아닙니다. 자국의 언어·데이터·법제도가 반영된 AI 모델을, 자국이 통제 가능한 인프라 위에서 학습·추론하는 체계 전체를 의미합니다.

미국 빅테크 클라우드에 데이터를 맡기는 순간 AI의 '두뇌'는 있지만 '주권'은 없는 상황이 됩니다.

네이버는 '각 세종' 데이터센터를 전초기지로, 엔비디아와 GW급 AI 팩토리 공동 구축에 합의했습니다. 내년 상반기 55MW 가동을 시작으로 2028년 200MW, 궁극적으로 GW급 확장이 목표입니다. 한국 기업 최초로 엔비디아 '네모트론 연합'에 합류하며 하이퍼클로바X를 소버린 AI의 글로벌 레퍼런스로 삼겠다는 전략입니다.

SK텔레콤 역시 500B 규모 초거대 모델 'A.X K1'을 소버린 AI 파운데이션 모델로 내세우며, 엔비디아 DSX 플랫폼을 기반으로 GW급 AI 클라우드를 구축합니다. KT는 자체 소버린 AI 모델 라인업과 함께 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2단계 참여를 적극 추진 중입니다.

네오스케일러...기가와트 시대의 연산 거점

기존 하이퍼스케일 데이터센터의 전력 규모가 수십~수백 MW였다면, 네오스케일러는 GW 단위의 연산 집적도를 목표로 합니다. 이것은 단순한 규모 확장이 아닙니다. AI 연산의 성격 자체가 바뀌는 것입니다.

수십만 장의 GPU가 동시에 가동되는 AI 팩토리에서는 네트워크가 단순한 파이프가 아니라 연산 클러스터의 핵심 구성 요소가 됩니다. GPU 간 데이터가 마이크로초 단위로 동기화되어야 하기 때문입니다. 전국 광케이블·기지국·데이터센터 자산을 실제로 운용하는 통신사만이 이 규모의 AI 팩토리를 안정적으로 지원할 네트워크 기반을 갖추고 있습니다.

피지컬 AI...로봇이 망을 필요로 하는 이유

젠슨 황이 현대차 사옥과 로봇 친화형 빌딩인 네이버 사옥을 방문한 이유는 하나입니다. '에이전틱 시스템·로봇·피지컬 AI를 구현하는 데 있어 데이터 확보가 가장 어려운 과제'라는 그의 말처럼, 피지컬 AI에서는 데이터 파이프라인이 핵심입니다.

로봇과 자율기기는 현장에서 수집한 데이터를 AI 팩토리로 올려 모델을 고도화하고, 고도화된 모델을 다시 현장에 배포하는 실시간 순환 구조가 필요합니다. 이 순환의 신경계 역할을 담당하는 것이 바로 통신망입니다.

T-모바일과 노키아는 엔비디아 AI-RAN 인프라를 5G 기지국에 적용해, 무선망이 동시에 분산 AI 연산을 수행하는 구조를 실증했습니다. SK텔레콤도 WIS 2026에서 디지털 트윈 플랫폼과 로봇 트레이닝 플랫폼을 공개하며 피지컬 AI 영역에서의 역할을 선점하고 있습니다.

국내 통신사가 지금 준비해야 할 세 가지

① AI 팩토리를 위한 전용 네트워크 구축

GW급 AI 팩토리는 마이크로초 결정론적 레이턴시·무손실 패브릭·페타비트급 대역폭을 요구합니다. 5월 칼럼에서 다룬 SRv6 기반 단일 패브릭과 RON은 바로 이 AI 팩토리 연결의 기술 기반입니다. Telco가 보유한 광전송 인프라와 IP/MPLS 백본은, 제대로 진화시키면 경쟁자가 쉽게 복제할 수 없는 핵심 자산이 됩니다.

② 엣지-코어 연속성 설계

로봇·자율기기가 쏟아내는 비정형 데이터는 엣지에서 필터링되고, 코어 AI 팩토리에서 학습되며, 다시 엣지로 모델이 배포되는 연속적 흐름을 필요로 합니다. 전국 분산 기지국과 엣지 노드를 실제로 운용하는 통신사만이 이 흐름을 물리적으로 보장할 수 있습니다. 5G 특화망(이음 5G)과 AI-RAN의 결합이 가장 현실적인 출발점입니다.

③ 소버린 데이터 인프라 선점

소버린 AI의 핵심은 '데이터가 어디에 있느냐'입니다. 국가 안보·의료·금융·공공 데이터는 자국 영토 내 처리·보관이 요구됩니다. 통신사는 수십 년간 축적한 통신 데이터의 신뢰 기반 위에서 소버린 AI 인프라의 신뢰 앵커 역할을 할 수 있는 유일한 사업자입니다. LG유플러스의 파주 하이퍼스케일 AI DC 추진도 이 흐름의 일환입니다.

망을 가진 자가 AI 시대의 인프라를 지배한다

소버린 AI는 '우리 땅에서, 우리 데이터로, 우리가 통제하는 AI'를 요구합니다. 네오스케일러는 그 AI를 돌릴 GW급 연산 거점을 요구합니다. 피지컬 AI는 그 연산 결과를 물리 세계에 실시간으로 연결할 신경계를 요구합니다. 이 세 요구를 동시에 충족할 수 있는 사업자는 전국 광케이블·기지국·데이터센터를 실제로 운용하는 통신사입니다.

준비 없이 위상이 저절로 높아지지는 않습니다. AI 팩토리 네트워크 진화, 엣지-코어 연속성 설계, 소버린 데이터 인프라 구축, 이 세 가지 방향으로 지금 실행을 시작하는 통신사만이 다음 AI 시대의 국가 인프라 사업자 자리를 차지할 수 있습니다.