고성능 그래픽카드를 컴퓨터에 직접 장착하지 않고 와이파이로 연결해 사용할 수 있다면 어떨까요? WiCi One은 Wi-Fi 7을 이용해 RTX 5060 Ti 또는 RTX 5090의 GPU 연산 성능을 여러 기기에 제공하도록 설계된 무선 eGPU 시스템입니다. 노트북에서 고사양 게임을 실행하거나 여러 컴퓨터가 하나의 GPU를 공유해 인공지능 모델과 그래픽 작업을 처리하는 방식이 핵심입니다. 하지만 무선 연결의 대역폭과 지연시간을 고려하면 기존 데스크톱 PC나 원격 스트리밍과 실제로 무엇이 다른지 살펴볼 필요가 있습니다. WiCi One의 작동 원리부터 제조사가 발표한 게임 성능, GPU 공유 기능, 현실적인 활용 가능성과 기술적 한계까지 정리하겠습니다.
WiCi One 무선 eGPU의 개념과 주요 사양
일반적인 외장 그래픽카드인 eGPU는 그래픽카드를 별도 장치에 설치하고 썬더볼트나 OCuLink 같은 고속 연결 규격으로 컴퓨터에 연결하는 방식입니다. 노트북 내부에 고성능 GPU가 없더라도 외부 GPU를 이용해 그래픽 처리 능력을 확장할 수 있습니다. 다만 GPU와 컴퓨터 사이에 물리적인 케이블이 필요하다는 제한이 있습니다.
WiCi One은 이 연결을 무선 네트워크 기반으로 구현하려는 제품입니다. GPU와 냉각 장치뿐 아니라 자체 CPU와 저장장치, 무선 통신 모듈을 갖추고 있어 단순한 그래픽카드 확장 박스보다 독립적인 연산 장치에 가깝습니다. 제조사는 이를 특정 컴퓨터에 고정되지 않고 여러 기기가 접근할 수 있는 공유 GPU 시스템으로 설명하고 있습니다.
2026년 10월 공개된 제품 자료에서는 다음과 같은 구성을 제시하고 있습니다.
| 구분 | RTX 5060 Ti 모델 | RTX 5090 모델 |
|---|---|---|
| GPU | GeForce RTX 5060 Ti | GeForce RTX 5090 |
| 그래픽 메모리 | 16GB GDDR7 | 32GB GDDR7 |
| CPU | Intel Core 3 100U | Intel Core Ultra 7 255H |
| 저장장치 | 1TB NVMe | 4TB NVMe |
| 무선 연결 | Wi-Fi 7 | Wi-Fi 7 |
| 공개된 기본 가격 | 2,599달러 | 9,999달러 |
두 모델 모두 GPU 연산을 네트워크로 제공한다는 기본 개념은 같습니다. 그러나 RTX 5090 모델은 더 큰 그래픽 메모리와 저장공간을 갖추고 있어 대규모 AI 모델이나 높은 연산량이 필요한 작업을 목표로 합니다. 가격은 제조사 공개 자료 기준이며 실제 판매 조건과 배송 비용 등에 따라 달라질 수 있습니다.
여기서 중요한 점은 WiCi One이 GPU를 무선으로 전송하는 것이 아니라 GPU에 필요한 작업을 무선으로 전달하고 처리 결과를 받아오는 시스템이라는 사실입니다. GPU 자체는 별도의 장치 안에서 전력을 공급받고 냉각되며 실제 연산을 수행합니다.
와이파이로 그래픽카드 연산을 전달하는 원리
일반적인 데스크톱 컴퓨터에서는 CPU와 GPU가 PCIe 인터페이스를 통해 데이터를 주고받습니다. 고해상도 그래픽과 복잡한 연산을 처리하려면 대량의 데이터를 빠르게 전달해야 하므로 높은 대역폭과 낮은 지연시간이 중요합니다. 무선 네트워크는 이러한 요구를 충족하기 어렵다는 문제가 있습니다.
WiCi One은 기존 PCIe 통신 내용을 그대로 무선으로 보내는 방식 대신 전송해야 할 데이터와 통신 대기 횟수를 줄이는 소프트웨어 구조를 제시합니다. 자주 사용하는 데이터를 GPU 장치 가까이에 보관하고 연산 명령을 묶어서 전달하는 방법이 대표적입니다.
제조사가 설명하는 핵심 기술은 다음과 같습니다.
- 캐싱: 반복적으로 필요한 데이터를 GPU 장치에 보관해 불필요한 재전송을 줄입니다.
- 명령 일괄 처리: 여러 GPU 요청을 묶어 네트워크 왕복 횟수를 줄이도록 설계합니다.
- 파이프라이닝: 데이터 전송과 연산이 가능한 범위에서 겹쳐 진행되도록 조정합니다.
- 로컬 저장장치 활용: AI 모델의 가중치와 같은 대용량 데이터를 장치 내부 NVMe에 보관합니다.
- 작업 스케줄링: 여러 기기가 GPU 자원을 요청할 때 연산과 메모리 사용을 관리합니다.
이러한 구조는 무선 네트워크에서 발생하는 병목을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 다만 모든 프로그램이 같은 방식으로 최적화되는 것은 아닙니다. GPU와 CPU가 데이터를 빈번하게 교환하는 작업은 명령 전달 횟수를 줄이더라도 네트워크 지연의 영향을 받을 수 있습니다.
원격 데스크톱과 게임 스트리밍 방식의 차이
WiCi One의 개념을 처음 접하면 고성능 데스크톱을 다른 방에 설치하고 원격으로 접속하는 방식과 비슷하게 느껴질 수 있습니다. 실제로 두 방식 모두 사용자의 컴퓨터에서 떨어진 곳에 있는 GPU를 활용한다는 공통점이 있습니다. 하지만 CPU와 게임 실행 환경이 어디에 존재하는지에 따라 구조가 달라집니다.
Steam Remote Play 같은 게임 스트리밍에서는 고성능 호스트 PC가 게임 실행과 그래픽 렌더링을 담당합니다. 사용자는 다른 기기로 화면 영상을 전달받으며 키보드나 마우스 입력을 호스트에 다시 전송합니다. 즉 게임 자체가 원격 컴퓨터에서 실행되는 방식입니다.
반면 WiCi One이 제시하는 가상 GPU 드라이버 방식은 응용 프로그램과 CPU 작업을 사용자의 컴퓨터에 유지하고 GPU 작업을 외부 장치에 위임하는 구조입니다. 제조사는 이를 원격 게임 스트리밍과 구별되는 기능으로 설명합니다.
| 항목 | 게임 스트리밍 | WiCi One 드라이버 방식 |
|---|---|---|
| 게임 실행 환경 | 호스트 PC | 사용자 컴퓨터 |
| 주요 GPU 연산 | 호스트 PC의 GPU | WiCi One의 GPU |
| 네트워크 데이터 | 영상과 사용자 입력 중심 | GPU 요청, 데이터 및 결과 중심 |
| 추가 하드웨어 | 고성능 호스트 PC | 전용 GPU 연산 장치 |
| 주요 기술적 부담 | 영상 인코딩과 전송 지연 | GPU 데이터 전송과 동기화 지연 |
따라서 두 방식을 완전히 동일하다고 보기는 어렵습니다. 그러나 사용자가 최종적으로 경험하는 게임 반응성과 화질이 비슷하다면 별도의 무선 GPU 시스템을 설치해야 할 필요성은 줄어들 수 있습니다. 이미 고성능 데스크톱을 보유하고 있다면 원격 스트리밍이 더 단순한 대안이 될 가능성도 있습니다.
RTX 5090 무선 게임 성능과 벤치마크 해석
WiCi One이 관심을 받는 이유 중 하나는 고사양 게임에서도 높은 프레임을 구현할 수 있다는 제조사의 성능 발표입니다. 공개된 자료에는 사이버펑크 2077과 검은 신화: 오공 같은 GPU 부하가 높은 게임의 결과가 포함되어 있습니다.
제조사가 제시한 4K 해상도 기반 수치는 다음과 같습니다.
| 게임 | RTX 5060 Ti | RTX 5090 |
|---|---|---|
| 사이버펑크 2077 | 약 80FPS | 약 110FPS |
| 검은 신화: 오공 | 약 60FPS | 약 90FPS |
사이버펑크 2077은 4K 울트라 프리셋과 DLSS 4 사용 조건으로 공개됐으며 검은 신화: 오공은 4K 시네마틱 프리셋과 DLSS 4 사용 조건으로 제시됐습니다. 이러한 수치는 원본 해상도로만 렌더링한 결과와 구분해야 합니다. DLSS 설정과 프레임 생성 기능의 사용 여부에 따라 표시되는 FPS와 실제 입력 반응은 달라질 수 있기 때문입니다.
또한 평균 FPS가 높다는 사실만으로 무선 연결의 체감 성능이 충분히 검증됐다고 보기는 어렵습니다. 게임에서는 프레임 생성 시간의 변동과 입력 지연, 순간적인 네트워크 불안정성도 중요한 요소입니다. 특히 마우스 움직임에 즉각적인 반응이 필요한 경쟁 게임에서는 이러한 차이가 더 뚜렷하게 나타날 수 있습니다.
제조사가 공개한 게임 성능은 기술의 가능성을 보여주는 자료이지만, 독립적인 성능 검증과 동일한 조건의 유선 GPU 비교 결과를 대신하지는 않습니다. 실제 판단에는 평균 FPS뿐 아니라 프레임 타임, 입력 지연, 네트워크 환경과 화질 설정을 함께 확인해야 합니다.
여러 컴퓨터가 하나의 GPU를 공유할 수 있을까?
WiCi One에서 게임 성능만큼 주목할 부분은 여러 기기가 GPU 연산 자원에 접근할 수 있다는 점입니다. 일반적인 데스크톱 그래픽카드는 특정 컴퓨터에 설치되어 사용됩니다. 반면 WiCi One은 네트워크에 연결된 여러 기기가 하나의 GPU를 공유하는 환경을 목표로 설계됐습니다.
예를 들어 집에 노트북과 데스크톱이 여러 대 있어도 모든 기기에 고성능 그래픽카드를 설치할 필요 없이 필요한 작업을 공유 GPU에 전달하는 구성을 생각할 수 있습니다. 사무실에서도 각 직원의 컴퓨터는 비교적 가볍게 유지하고 연산이 필요한 순간에 별도의 GPU 장치를 활용하는 방식이 가능합니다.
다만 여기서 말하는 공유는 GPU 성능이 기기마다 복제된다는 뜻이 아닙니다. GPU에는 정해진 연산 처리 능력과 메모리 용량이 있습니다. 동시에 많은 작업이 실행되면 각 작업에 배분할 수 있는 자원이 감소할 수밖에 없습니다.
특히 다음과 같은 상황에서는 성능 경쟁이 발생할 수 있습니다.
- 여러 사용자가 동시에 높은 프레임을 요구하는 게임을 실행하는 경우
- 대규모 AI 모델을 실행하면서 다른 사용자가 3D 렌더링을 시작하는 경우
- 여러 작업의 그래픽 메모리 사용량이 물리적인 VRAM 용량에 가까워지는 경우
- 동일한 무선 연결을 통해 대량의 데이터가 동시에 전달되는 경우
따라서 세 사람이 같은 시간에 게임을 실행할 수 있다는 개념과 세 사람 모두 독립적인 RTX 5090 수준의 성능을 얻는다는 주장은 명확히 구분해야 합니다. 실제 동시 게임 성능은 실행 방식과 프로그램 호환성, GPU 자원 배분 정책에 따라 결정됩니다. 공개된 단일 게임 벤치마크만으로 여러 사용자의 동시 실행 성능을 보장할 수는 없습니다.
로컬 AI와 블렌더 작업에서의 활용 가능성
무선 GPU 공유 기술은 게임보다 AI 개발이나 그래픽 제작 환경에서 다른 형태의 활용 가능성을 보여줍니다. 게임은 지속적으로 화면을 갱신하고 사용자 입력에 반응해야 하지만 일부 AI 추론 작업은 명령을 전달한 뒤 결과를 받아오는 구조로 처리할 수 있기 때문입니다.
예를 들어 코딩 보조 AI를 실행하는 노트북과 음성 비서를 사용하는 스마트 기기가 동일한 로컬 AI 모델에 접근한다고 가정할 수 있습니다. 각 기기에서 동일한 모델을 개별적으로 적재하는 대신 GPU 장치에 모델을 한 번 적재하고 추론 작업을 분배하는 구성을 생각할 수 있습니다.
WiCi One은 이러한 목적을 위해 가상 GPU 드라이버뿐 아니라 SDK와 API 접근 방식도 제시합니다. OpenAI 호환 API 형태의 접근 경로를 통해 기존 AI 응용 프로그램에서 로컬 추론 장치를 호출하는 방식도 목표로 하고 있습니다.
대표적인 활용 시나리오는 다음과 같습니다.
- 코딩 AI 에이전트: 개발용 컴퓨터에서 AI 코딩 작업을 요청하고 외부 GPU에서 모델 추론을 수행하는 환경
- 가정용 AI 비서: 여러 기기가 공통의 로컬 모델을 활용해 음성이나 텍스트 요청을 처리하는 환경
- 블렌더 작업: 비교적 가벼운 컴퓨터에서 모델링과 장면 편집을 진행하고 GPU 연산을 외부 장치에 맡기는 환경
- 영상 제작: 인코딩과 GPU 가속 효과 처리 등 지원되는 작업을 공유 연산 장치에 전달하는 환경
- 이미지 생성: 여러 사용자가 동일한 GPU 장치에서 이미지 생성 모델을 활용하는 환경
이러한 작업에서도 제약은 존재합니다. AI 모델을 처음 불러오는 시간은 모델 크기와 저장장치의 처리 성능에 영향을 받습니다. 장치 내부 저장소에 모델을 보관하면 네트워크를 통한 반복 전송을 줄일 수 있지만, 메모리에 모델을 적재하는 시간까지 사라지는 것은 아닙니다.
3D 렌더링 역시 여러 사람이 동시에 작업을 요청하면 GPU 부하가 집중될 수 있습니다. 한 사람이 GPU를 거의 모두 사용하는 장면을 렌더링하는 동안 다른 사용자의 작업은 느려질 수 있습니다. 따라서 공유 GPU는 최대 성능을 무조건 높이는 기술이라기보다 제한된 연산 자원을 여러 기기가 효율적으로 나누어 사용하는 기술로 이해하는 편이 적절합니다.
Wi-Fi 7 대역폭과 입력 지연의 기술적 한계
WiCi One의 가장 큰 기술적 과제는 GPU가 사용하는 데이터 통신 방식과 무선 네트워크의 특성이 다르다는 점입니다. PCIe나 고속 유선 연결은 안정적인 대역폭과 짧은 통신 지연을 제공하도록 설계되었습니다. 반면 와이파이는 주변 전파 환경과 다른 기기의 통신 상황에 영향을 받습니다.
Wi-Fi 7은 이전 세대보다 높은 전송속도와 다중 링크 활용 기능을 제공하지만, 이론적인 최대 속도를 모든 환경에서 그대로 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 실제 처리량은 안테나 구성과 채널 폭, 거리, 간섭, 연결된 기기의 성능에 따라 달라집니다. 따라서 Wi-Fi 7을 지원한다는 사실만으로 유선 PCIe와 동등한 성능을 보장할 수 없습니다.
WiCi는 무선 연결의 기본 왕복 지연시간을 약 1.5밀리초 수준으로 설명하고 있습니다. 하지만 이 수치는 사용자가 마우스를 움직인 뒤 화면에서 결과를 확인하기까지 걸리는 전체 지연시간과 다릅니다. 실제 입력 지연에는 응용 프로그램 처리와 GPU 연산, 화면 출력 등에 소요되는 시간도 포함됩니다.
네트워크 조건에 따른 성능 차이도 고려해야 합니다.
- 같은 방에서 장애물 없이 연결하면 비교적 안정적인 통신 환경을 구성하기 쉽습니다.
- 벽이나 층을 사이에 두면 신호 품질과 처리량이 달라질 수 있습니다.
- 같은 무선 채널을 사용하는 기기가 많으면 통신 경쟁이 발생할 수 있습니다.
- 대용량 데이터를 자주 교환하는 작업은 전송 대역폭의 영향을 크게 받을 수 있습니다.
- 네트워크 지연이 불규칙하게 변하면 평균 FPS가 높더라도 화면 움직임이 고르지 않게 느껴질 수 있습니다.
이 문제를 줄이기 위해 WiCi는 명령 호출을 최소화하고 반복 데이터를 재사용하는 구조를 제안합니다. 그러나 이러한 최적화가 모든 GPU 작업에서 동일하게 작동하는지는 실제 응용 프로그램을 대상으로 검증해야 합니다.
무선 eGPU와 유선 eGPU 및 데스크톱 PC 비교
WiCi One의 가치를 판단하려면 무선 연결이라는 특징만 볼 것이 아니라 기존에 사용할 수 있는 대안과 비교해야 합니다. 고성능 데스크톱 PC를 원격으로 이용하거나 유선 eGPU를 연결하는 방식도 비슷한 목적을 달성할 수 있기 때문입니다.
| 비교 항목 | WiCi One | 유선 eGPU | 데스크톱 원격 스트리밍 |
|---|---|---|---|
| 연결 방식 | Wi-Fi 7 기반 무선 | 썬더볼트, OCuLink 등 | 유선 또는 무선 네트워크 |
| GPU 위치 | 별도 공유 연산 장치 | 케이블로 연결한 장치 | 원격 호스트 PC 내부 |
| 이동 편의성 | 무선 범위에서 활용 목표 | 케이블 길이에 제약 | 스트리밍 가능한 네트워크 범위 |
| 여러 기기 활용 | 공유 연산 기능 지향 | 일반적으로 연결된 PC 중심 | 원격 접속 및 스트리밍 구성에 따라 다름 |
| 주요 한계 | 무선 지연 및 자원 공유 부담 | 연결 규격과 대역폭 제한 | 호스트 관리와 영상 전송 부담 |
| 장점이 예상되는 환경 | 여러 기기의 공통 AI 및 GPU 작업 | 한 대의 노트북 성능 확장 | 기존 고성능 PC의 원격 활용 |
이미 RTX급 그래픽카드가 장착된 데스크톱을 보유한 사용자라면 원격 스트리밍이 추가 장비 구매 부담을 낮출 수 있습니다. 반면 GPU 연산을 여러 응용 프로그램에서 공동으로 사용해야 하는 환경이라면 WiCi One과 같은 별도의 공유 연산 구조가 의미를 가질 수 있습니다.
또한 물리적 거리가 짧고 케이블 설치가 가능하다면 유선 eGPU가 통신 안정성 측면에서 유리할 수 있습니다. 결국 무선이라는 특징이 중요한지, 연산 자원 공유가 중요한지, 이미 보유한 하드웨어를 활용하는 것이 중요한지에 따라 적합한 방식이 달라집니다.
가격과 사용 환경에 따라 확인해야 할 조건
WiCi One은 고성능 GPU 외에도 자체 컴퓨팅 하드웨어와 저장장치, 무선 통신 기술을 포함하기 때문에 일반적인 그래픽카드 단품과 가격을 직접 비교하기 어렵습니다. 제조사가 공개한 기본 가격은 RTX 5060 Ti 모델이 2,599달러, RTX 5090 모델이 9,999달러입니다. 초기 예약이나 별도 판매 조건에 따라 가격이 다를 수 있으므로 실제 구매 가능 가격은 다시 확인해야 합니다.
이 정도의 비용을 고려하면 단순히 한 대의 노트북에서 게임을 실행하기 위한 장비인지, 여러 기기가 GPU를 공유할 목적인지 구분하는 것이 중요합니다. 특히 GPU 공유 기능을 충분히 활용하지 않는다면 고성능 데스크톱을 별도로 구성하는 대안과 비교할 필요가 있습니다.
실제 도입 가능성을 평가할 때는 다음 조건을 살펴볼 수 있습니다.
- 운영체제 지원: 사용 중인 Windows, macOS, Linux 환경에서 필요한 드라이버 기능이 제공되는지 확인합니다.
- 프로그램 호환성: 게임과 그래픽 소프트웨어가 별도 수정 없이 작동하는지 확인합니다.
- 무선 네트워크: 공유기와 연결 기기가 요구되는 Wi-Fi 기능을 지원하는지 살펴봅니다.
- 동시 접속 성능: 여러 기기가 같은 GPU를 사용할 때 성능이 어떻게 분배되는지 확인합니다.
- AI 모델 활용: 모델 로딩 시간과 실제 추론 처리량, 메모리 사용량을 비교합니다.
- 장시간 안정성: 냉각 성능과 전력 소비, 지속 부하에서의 처리 성능을 검토합니다.
- 서비스 지원: 드라이버 업데이트, 프로그램 호환성 개선, 보증 정책을 확인합니다.
여기에는 보안 측면도 포함됩니다. 로컬 네트워크에서 AI 추론을 수행하면 외부 클라우드로 데이터를 전달하지 않는 구조를 만들 수 있지만, 여러 기기가 공통 GPU 장치에 접근한다면 사용자 권한과 작업별 데이터 격리가 중요해집니다. 로컬에서 처리된다는 이유만으로 모든 보안 문제가 해결되는 것은 아닙니다.
제품의 실제 공급 일정과 독립적인 성능 검증 결과도 확인할 필요가 있습니다. 제조사가 제시하는 설계 목표와 벤치마크가 최종 사용 환경에서 동일하게 재현되는지는 별개의 문제이기 때문입니다.
무선 GPU 공유 기술의 현실성과 발전 방향
WiCi One이 제시하는 핵심 변화는 그래픽카드를 컴퓨터 한 대의 전용 부품이 아니라 가정이나 사무실에서 공유할 수 있는 연산 자원으로 바라본다는 점입니다. 사용자의 기기는 입력과 화면 표시, 일반적인 CPU 작업에 집중하고 높은 연산량이 필요한 작업만 별도 GPU 시스템에 맡기는 구조입니다.
이 개념은 로컬 AI 에이전트와 음성 비서, 3D 제작 환경처럼 여러 기기가 공통 연산 자원을 사용하는 상황에서 활용 가능성이 있습니다. 반면 실시간 반응이 중요한 게임에서는 높은 FPS뿐 아니라 무선 지연과 안정성, 프로그램 호환성까지 검증해야 합니다. 특히 하나의 GPU를 여러 사람이 동시에 사용하는 환경에서는 자원 배분에 따른 성능 저하 가능성을 고려해야 합니다.
무선 GPU가 기존 데스크톱이나 유선 eGPU를 대체할 것이라고 단정하기는 어렵습니다. 이미 원격 스트리밍으로 충분한 사용자는 별도의 무선 GPU가 필요하지 않을 수 있으며, 여러 기기에서 로컬 AI 연산을 공유하려는 사용자는 다른 장점을 발견할 수 있습니다. 중요한 판단 기준은 무선 연결 자체의 새로움보다 기존 방식으로 해결하기 어려운 작업을 얼마나 안정적이고 효율적으로 처리할 수 있는가에 있습니다.
앞으로 무선 통신 기술과 GPU 작업 분배 소프트웨어가 발전하면 고성능 연산 장치를 개인 컴퓨터에서 분리하는 방식은 더욱 다양해질 수 있습니다. 다만 실제 가치에 대한 판단은 제조사의 발표 수치뿐 아니라 독립적인 성능 테스트와 장기간의 사용 안정성, 비용 대비 활용도까지 확인한 뒤 내리는 것이 적절합니다.
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