Physical AI 시대를 준비하는 엔비디아-노키아와 반등을 노리는 퀄컴

■ Physical AI 시장과 함께 개화할 Edge AI 시장을 노리는 엔비디아.
AI 시대에 부진했던 퀄컴의 반등 시도

노키아와의 전략적 파트너십을 체결한 엔비디아.
엔비디아와 노키아가 AI 기반 통신 인프라 혁신을 목적으로 하는 전략적 파트너십을 발표.
엔비디아는 노키아에 10억 달러의 현금을 투자해서 노키아 신주 1억 6,639만주를 주당 6.01달러를 확보.
두 회사가 협력하는 분야는 구체적으로 AI-RAN (AI Radio Access Network).
RAN은 기지국과 사용자의 단말기를 무선으로 연결하는 부분.
현재의 RAN은 단순히 음성이나 데이터를 전송하는 역할을 수행하지만, RAN에 AI 기능이 더해진 AI-RAN은 기지국 자체가 AI 컴퓨터 역할을 하면서 네트워크의 엣지 (edge)에서 실시간으로 AI 추론을 수행



Physical AI 시대를 준비하는 엔비디아.
두 회사는 엔비디아의 AI 기술과 노키아의 통신 기술을 결합해서 Physical AI 시대를 준비하려 하는 것.
Physical AI 시대에는 AI 기능이 필요한 엣지 기기 (edge devices)가 많아지는데, AI 연산 과정에서 지연을 최소화하고 때로는 오프라인에서도 실행할 수 있도록 설계되어야 함.
예를 들어, 주행 중에 장애물을 발견한 자율주행차가 어떻게 대응할 지를 판단해야 하는데, 이 판단을 AI 데이터센터에 맡기면 AI 데이터센터로 데이터를 보내고 AI 데이터센터에서 수행한 연산의 결과를 다시 가지고 오는 시간에 장애물에 적절히 반응하지 못하면서 사고가 발생할 수 있음.
그래서 자율주행차는 스스로 연산을 수행해야 하는데, 이렇게 엣지 기기에서 AI 연산을 하는 걸 On-device AI라고 함.
그러나 엣지 기기에서 수행하기에 버거운 연산은 AI 데이터센터로 맡겨야 하는데, 인터넷망 (broadband)과 엣지 기기를 무선으로 연결하는 AI-RAN이 AI 연산을 하고 엣지 기기에 결과를 넘겨주면 시간을 단축시킬 수 있음.
이런 역할을 수행하는 걸 Edge AI라고 하는데, 엣지 기기가 AI 데이터센터에 연산을 요청하면 AI-RAN은 데이터를 전처리해서 AI 데이터센터에 맡길 연산량을 줄이는 최적화 역할을 하기도 함.
Physical AI 시장 초기에는 물리 세계를 학습한 대형행동모델 (LBM, Large Behavior Model)을 훈련시키는 수요, 그리고 물리 세계를 재현하는 그래픽 랜더링, 이렇게 재현한 다양한 물리 세계를 활용한 시뮬레이션 등에 고도의 연산을 수행해야 하므로, AI 데이터센터 수요가 증가할 전망.
그러나 Physical AI 시장이 확장되면서 엣지 기기가 많아지면, On-device AI와 함께 Edge AI 시장이 급속도로 성장할 전망.
엔비디아는 통신 기술을 갖추고 있는 노키아와 협력해서, Physical AI 시대를 준비하는 것