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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 5G의 환상과 실제

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◆ 5G의 숨겨진 미션은 '빅데이터 수집'

언제나, 어디서나 이동하면서도 음성이나 데이터를 주고 받는, 이동 통신을 하고 싶은 것은 인간의 원초적인 기본 욕망에 속한다고 볼 수 있다. 선을 끌고 다니고 싶지 않고, 뛰거나, 날아 다니면서도 통신을 하고 누군가와 연결하고 싶다. 이 꿈을 실현해준 것이 지난 20년간 눈부시게 발전한 무선 이동 통신 기술이다.

      김정호 교수

이같은 무선 이동 통신 기술은 이제 1, 2, 3, 4 세대를 지나 5G로 불리는 5세대를 시대를 맞고 있다. 1세대에서는 아날로그 무선통신이 실현되어 집이나, 사무실, 혹은 다방, 공중전화를 쓰지 않고도 누구나, 언제나, 어디서나 무선 음성 전화 통신이 가능하게 됐다.

아직 초창기라서 전화기의 크기가 벽돌 크기만해서 이른바 ‘벽돌폰’으로도 불리기도 했다. 필자도 회사에서 까만 색깔의 주먹만한 ‘애니콜’ 전화기를 받고 아주 기분이 아주 좋았다. 처음 개통하고는 길에서도 전화하고, 회사에 가서도 전화하고, 버스에서 내려서도 전화했다. 초창기 사용자가 많지 않아 무선전화를 사용하면서 폼을 잡았던 것 같다.

2세대 이동통신이 상용화 되면서 음성 통화뿐만 아니라 문자도 주고 받기 시작했다. 본격적으로 ‘디지털’ 시대가 무선전화기에도 적용되었다. 음성도 디지털 신호로 변환되고, 통신도 디지털 신호로 주고 받았다. 전화기는 더욱 작아지고, 폴더폰이 나오고, 1996년에는 디자인이 강조된 모터롤라(Motorola)의 스타텍 무선전화가 등장하면서 무선전화기가 멋을 부리는 ‘패션’으로 작용하기 시작했다. 이처럼 2세대 이동통신에서 본격적으로 디지털 무선전화기가 도래했다. 3세대가 되면서 스마트폰이 되고, 이를 이용해서 인터넷을 보기 시작했다.

3세대가 되면서 무선전화기와 인터넷이 결합했다. 그렇게 보면 스마트폰은 손에 들고 다니는 컴퓨터가 되었다. 4세대가 되면서 스마트폰으로 동영상을 보기 시작하고, 특히 야구 중계나 드라마를 사람들이 스마트폰으로 보기 시작했다. 스마트폰이 인터넷 소통 창구가 되고, 유튜브의 확산에 기여했다.

이렇게 되면서 지하철을 타면 앞자리에 앉은 승객의 대부분은 스마트폰을 보고 있는 시대가 되고, 스마트폰 중독이 사회현상으로 등장했다. 이렇게 되면서 스마트폰이 데이터 수거 장치가 되고, 이것이 인공지능과 결합하는 4차 산업혁명을 일으키는 촉진제가 되고 있다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 스마트폰 단말기가 ‘빅데이터 수거장치’로 변모했다. 그래서 구글과 애플의 주가가 지난 10년간 꾸준히 오르고 있다.

최근 마침내 5세대 무선 이동통신인, 5G 가 등장하면서 데이터를 크게, 그리고 더 빨리 모으고 싶어한다. 여기에 계속 구글, 애플, 넷플릭스가 주도한다. 더 나아가 실시간으로 데이터를 모으고자 한다. 특히 5G에서는 데이터를 주고 받는 속도가 더욱 증가해서 고화질 영상을 단말기에서 실시간으로 보게 되고, 신호나 데이터의 송수신 지연시간(Latency)이 1 밀리초 (1000 분의 1초) 미만이 되어 거의 실시간으로 데이터를 주고 받을 수 있게 되었다. 그래서 5G 의 핵심을 다른 말로 ‘고화질 빅데이터’와 ‘실시간 서비스”로 압축해서 설명할 수 있다.

다른 말로 표현하면 5G 단말기는 ‘실시간 빅데이터 수거장치’를 목적으로 하고 있다. 여기에 미국과 중국의 경쟁이 숨어 있다. 최근 중국 화웨이 사건도 이러한 연장 선상에 있다고 보면 된다. 누가 실시간 빅데이터를 우선적으로 확보하기 위한 경쟁이다. 이처럼 4차 산업혁명을 위한 빅데이터 확보와 인공지능 서비스를 위해 5G 가 핵심 인프라가 되고 있고, 그래서 세계의 통신회사, 반도체 회사, 단말기 회사가 치열하게 경쟁하고 있다. 4차 산업혁명의 전장이 5G 에서 불붙고 있는 것이다.

1,2,3,4 세대를 넘어 5G 이동통신 기술 진화. [출처=KAIST]

◆ 5G, 성능 높이면 전력 소모증가

이렇게 5G의 패러디임을 ‘실시간 인공지능 서비스’로 본다. 이러기 실현하기 위해서 실시간 빅데이터 전송이 가능한 전자파 주파수이면서 파장이 밀리미터(1000 분의 1 미터) 크기인 밀리미터파 28GHz 로 상승할 수 밖에 없었다. 전통적으로 이 초고주파 대역의 전자파는 군사용 레이더나 인공위성 통신에 사용하는 주파수이다. 탄도 미사일을 검색하고, 격추하는데 사용하는 주파수 대역이다. 그 만큼 비싸고 고급 기술이다. 5G에서 또 다른 군사 기술이 우리 생활 속으로 들어온다는 의미이기도 하다. 그 초고주파 대역이 이제 민간의 이동통신 대역으로 열리기 시작한 것이다.

다음으로 신호 시간 지연을 1 밀리초 미만으로 목표를 정하였다. 그러기 위해서는 전자파 전송 시간, 단말기와 기지국의 데이터 처리 시간이 매우 짧아 져야한다. 데이터가 전화국의 클라우드까지 가지 못하고 근처의 기지국에서 처리해야 한다. 그래서 프로세서, 스위치, 메모리 반도체 반응 속도도 빨라져야 해서 교환기와 데이터 처리 컴퓨터의 성능이 높아져야 한다. 그러다 보면, 전력소모가 증가해서 배터리 사용시간도 줄어들고, 열도 많이 난다. 뿐만 아니라 단말기와 기지국에는 무선통신에 필요한 전자파 회로 반도체와 모뎀 칩이 들어가야 하는데, 28GHz 를 사용하기 때문에 전력 소모가 증가한다. 단말기에서는 배터리 사용 시간이 더욱 줄어든다. 이래 저래 기술이 극단적인 영역까지 간다.

한편 전자파의 주파수가 높아지면 전자파가 공간적으로 잘 퍼지지 않는다. 그래서 전자파 음영지역이 늘어난다. 뿐만 아니라 같은 주파수 대역에서 더 많은 단말기와 연결하기 위해서는 한 개의 기지국 셀(Cell) 내에 공간적으로 전자파를 분할해야 한다. 그 결과 기지국 안테나를 더욱 촘촘히 설치해야 한다. 그래서 기지국을 건물마다, 매 100 미터 마다 설치해야 한다. 매 사무실 마다 설치해야 할 수도 있다. 이에 더해서 원하는 단말기에만 전자파를 쏘아주기 위해 전자파 빔포밍 (Beam Forming) 방법을 쓴다. 전자파 모양이 무대 조명 기구처럼 특정 지역만 보내는 기술이다. 이 역시 군사 기술에서 채용되고 있는 기술이다. 이렇게 전자파 공간 형성을 위해서 안테나가 2차원 배열 구조를 갖게 된다.

이에 더해 소프트웨어 프로그램도 데이터를 실시간으로 처리하게 설계되어야 한다. 특히 5G를 자율주행 자동차 운행에 사용하기 위해서는 실시간이 중요하다. 짧은 시간 내에 판단하고, 위험을 만나는 즉시 제동장치를 가동해야 하기 때문이다. 그리고 실시간 서비스를 위해서 서비스나 데이터 센터를 단말기에 물리적으로 최대한 가까이 설치해야 한다. 마지막으로 500km 속도로 달리는 차나 기차에서도 통신이 가능하도록 했다. 자율주행자동차의 실시간 데이터 통신과 운전제어에 적용하려는 생각으로 기술을 개발했다.

5G 빅데이터 통신과 실시간 서비스를 위해 5G 에서 적용되는 핵심 기술들. [출처= KAIST]

 

◆ 언제 어디서나 연결되려면 천문학적 비용 소요돼 

5G에서는 이처럼 초고주파를 쓰기 때문에 전자파의 직진성이 강하다. 그래서 물체를 만나면 그 뒤의 지역은 전자파가 미약해서 통신을 하기 어렵다. 쉽게 이야기해서 전자파 음영지역이 증가한다. 기지국이 눈에 보이는 지역만 5G 통신이 가능할 수 있다. 건물이 막으면 어렵다. 또한 28GHz 전자파는 물체에서 더욱 흡수가 많이 된다. 그래서 건물을 뚫고 들어가기 어렵다. 물에도 더 흡수된다. 비가 오거나 눈이 오면 더욱 통신 품질 문제가 커 진다. 이를 해결하려면 무한 숫자의 기지국을 설치해야 한다. 이러한 이유로 5G 통신이 어려운 지역은 4G LTE로 바로 바로 변환되어야 한다. 그래서 이러한 시나리오 상에서는 대부분의 지역은 4G 로 통신하고 일부 제한된 지역, 예를 들어 영화관, 운동장, 건물, 사무실 안 등 특정 지역만 5G 통신이 가능할 것으로 본다.

다음으로 기지국 1개가 담당하는 셀의 크기가 100~250 미터 정도이다. 그러니 넓은 공간, 예를 들어 야외, 산, 강 바다에서 5G 서비스를 받는다는 환상을 버려야 한다. 대부분의 서비스는, 대부분의 지역에서 4G로 받을 가능성이 크다. 언제 어디서나 연결되고, 인터넷이 되고, 서비스를 받는다는 이전 이동통신 세대의 환상은 버려야 한다. 만일 기존 세대처럼 언제 어디서나 연결하기 위해서는 천문학적 설치 비용, 개발 비용, 사용료가 들어갈 것이다.

그리고 가입자와 사용자가 늘어나면서 기지국과 전화국을 연결하는 광통신망의 용량도 더 키워야 한다. 그리고 실시간 서비스를 위해서는 컴퓨터 서버를 기지국 안에 설치해야 한다. 곳곳에 거리나 건물 안에 설치되는 기지국 안에 인공지능 서버가 들어가야 할 수고 있다. 이걸 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이라고 하고 마이크로소프트(Microsoft)가 전략적으로 키우는 분야이다. 모든 기지국 안에 작은 데이터 센터를 설치하고, 그 안에 인공지능 서버도 넣어야 진정한 5G 실시간 인공지능 서비스가 가능하게 된다. 자율자동차 안에 설치되어야 하고, 궁극적으로 우리 손안의 스마트폰 안에 들어가야 하는 미래가 오고 있다.

◆ '5G 환상' 깨지면 위기 닥칠 수도

그런데 이러한 비용을 감당할 만한 서비스가 아직 보이지 않는다. 무거운 안경을얼굴에 쓰고 경험하는 가상현실(Virtual Reality)이나 증강현실(AR, Augmented Reality) 서비스가 그 만한 비용을 감당하기 어렵다. 그리고 공장을 자동화 하는데, 꼭 무선을 쓸 필요가 없다, 광통신으로 기기들을 연결할 수 있다. 로봇이나 사물을 5G로 연결하는 것도 배터리 용량과 시간이 줄어 들어 쉽지 않다. 자율주행 자동차를 5G 통신으로 제어하기 위해서는 모든 도로에 100미터 마다 기지국을 설치해야 한다. 고속도로 전체에 5G 기지국을 아마 가로등 수만큼 설치해야 한다.

모두 ‘실시간 인공지능 빅데이터 서비스’를 제공하려 하다 보니 생기는 비용과 기술적 부담이다. 일단 통신회사와 단말기 회사는 5G를 마케팅 수단으로 이용하고, 단말기를 판매하는데 주력하고 있고, 가입자 월 사용료로 투자비를 보충하려 할 것이다.

그러나 곧 사용자가 5G의 환상과 오해를 깨닫게 되면 위기가 온다. 너무 비싸고 품질이 떨어지기 때문이다. 그래서 5G 서비스 모델은 이전 세대와 완전히 다른 모습으로 다가올 것이다. 이러한 이유로 5G가 실제 광범위하게 파급되고 사용되기 위해서는 상당한 시간이 걸릴 것으로 예측한다. 인내가 필요하다.

5G의 가치를 최대한 높일 수 있는 응용 서비스 사례. [출처=KAIST]

 


joungho@kaist.ac.kr

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

 

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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