<aside> 📋 증권사: 키움증권 | 애널리스트: 김학준 (RA 이하곤) | 발간일: 2026-04-28 종목: RFHIC(218410, NR), 쏠리드(050890, NR), 노타(486990, NR), LIG아큐버(073490, NR) Top Pick: 쏠리드(통신장비), 노타(소프트웨어)
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국내 주식시장의 화두는 결국 AI인프라이며, 그 흐름의 중심이 학습에서 추론으로 빠르게 이동하고 있다. 2023년 60%였던 학습 비중은 2026년 15%까지 축소되는 반면 추론은 40%→85%로 확대된다. 동시에 토큰의 차원도 텍스트(56)에서 영상 멀티모달(256)로 확장되며 모델 1회 추론의 FLOPs와 지연시간이 비선형적으로 증가한다. 영상 추론 활용 비중은 2024년 21%에서 2030년 65% 수준까지 늘어날 것으로 추정된다. 결국 영상·실시간 추론이 AI인프라 다음 사이클의 핵심 수요축으로 자리 잡고 있다.
AI에이전트는 사용자 1인당 토큰 발생량을 구글 검색 수준의 수십 배로 끌어올린다. 더 큰 변화는 트래픽의 방향성으로, 기존 다운링크 중심 구조가 영상·센서 데이터를 클라우드로 보내는 업링크 우위 구조로 재편되고 있다. AWS Graviton, MS Cobalt 등 하이퍼스케일러의 ARM 기반 CPU 클러스터 확장은 이러한 인터넷 트래픽 폭증에 대응하기 위한 사전 투자다.
GPU·전력·광통신·실리콘포토닉스 등 기존 AI인프라 테마가 일반 추론 수요에 대응했다면, 다음 단계는 실시간 추론을 위한 인프라다. 자율주행·로봇 등 지연시간이 곧 안전과 직결되는 디바이스가 확대되면서, 사용자에 가장 가까운 곳에서 추론을 처리할 수 있는 새로운 인프라 계층이 필요해진다. 키움증권은 그 해답을 AI-RAN과 O-RAN, 그리고 ARM 기반 CPU·NPU 생태계에서 찾고 있다.
AI-RAN은 단순 신호 전송탑이었던 기지국에 GPU·CPU 컴퓨팅 자원을 직접 탑재해 무선 네트워크와 AI 연산을 동일 인프라에서 동시 수행하는 개념이다. 키움증권은 AI-RAN의 목적을 ① 인프라 공유화(AI and RAN), ② 통신 기능 향상(AI for RAN), ③ 통신 기지국의 초저지연 엣지AI 데이터센터화(AI on RAN) 3가지로 정리한다. 후지사와 실증에서 AI-RAN은 기존 RAN 전용 네트워크의 33% 활용률을 100% 수준으로 끌어올렸으며, 자율주행·공장 모니터링·로봇 제어 시연에서 클라우드 추론 대비 압도적 응답 속도를 보였다.
엔비디아는 AI Aerial 플랫폼을 통해 Blackwell GPU + Grace CPU(NVLink-C2C) 기반 GB200 NVL2 컴퓨팅, BlueField3 DPU, Spectrum-X 네트워킹, 그리고 CUDA 가속 RAN 소프트웨어로 풀스택 생태계를 구축했다. MWC 2026 AI-RAN 얼라이언스 데모 33건 중 26건(79%)이 NVIDIA AI Aerial 위에서 구동되며 압도적 비중을 차지했다. 2025년 10월 노키아에 10억달러(2.9% 지분) 투자를 단행했고, 노키아는 핵심 신호처리 코드를 CUDA(cuPHY)로 재작성하며 차세대 AirScale 포트폴리오가 엔비디아 생태계에 깊이 결속될 전망이다.
소프트뱅크와의 도쿄 600셀 시뮬레이션에서 NVIDIA Aerial RAN Computer-1은 67% AI / 33% RAN 비중에서 CapEx 1달러당 5년간 5달러 수익을 창출하고 ROI 219%를 기록했다. 100% AI전용 모드에서 GB200-NVL2 서버는 초당 2.5만 토큰을 생성하며 시간당 20달러, 월 1.5만달러의 수익을 만든다. 100% RAN 전용 모드에서도 ASIC 대비 40%, x86 vRAN 대비 60% 낮은 전력으로 가격 효율성에서 우위를 보였다. AI-RAN의 경제성은 검증 단계를 넘어섰으며, 향후 칩 사양 향상에 따라 강점은 몇 배 증폭될 것으로 전망된다.
