통신사가 네트워크 운영에 AI를 쓰면 사업 전체 비용은 얼마나 줄어들까. ETRI 연구진의 추정으로는 총소유비용(TCO)이 약 7%, 정확히 7.1% 감소한다. 네트워크 구축·운영비만 놓고 보면 절감률은 약 18%(17.75%)다.[1]
LUCAS AI News 자체 제작
이 분석은 「전자통신동향분석」 10월호에 AI 네트워크 도입 효과를 다룬 논문으로 실렸다. 저자는 송영근 책임연구원, 박정렬 선임연구원이다. 계산에서는 통신사 총비용 가운데 네트워크 구축·운영비 비중을 약 40%로 잡았고, 이 비용이 17.75% 줄면 전체 비용은 7.1% 내려간다.[1]
절감분의 출처
가장 큰 몫은 오픈랜·클라우드랜을 기반으로 RAN과 모바일 코어를 가상화하는 데서 나온다. 네트워크 전체 비용을 10%p 낮추며, 17.75% 중 절반이 넘는다. 이 수치는 해당 장비가 네트워크 비용의 40%이고 그 비용이 25% 줄어든다는 전제로 산정했다.[1]
| 요인 | 절감폭 |
|---|---|
| RAN·모바일 코어 장비 가상화 | 10%p |
| AI 에너지 최적화(트래픽에 맞춘 기지국 전력 조절, 장비 유휴 시간 활용) | 2.25%p |
| AI 자동화: 전송망 장비 비용 | 2%p |
| AI 자동화: 운영인력 비용 | 2%p |
| AI 장애 사전 예측으로 인한 유지보수 부담 경감 | 1.5%p |
전제와 한계
이 추정치는 기존 망이 이미 얼마나 가상화돼 있는지에 따라 달라진다. 연구진이 내놓은 시나리오에서는 무선망 가상화로 얻는 절감률이 25%가 아니라 15%에 그치면 전체 절감률이 7.1%에서 약 5.5%로 낮아진다.[1]
AI 네트워크 전환이 통신사의 투자 부담까지 줄인다는 뜻은 아니다. 고성능 스위치, 엣지 데이터센터, AI 가속기 같은 설비 투자는 오히려 늘어날 수 있다. 연구진은 절감분과 신규 투자를 합산한 순재무 효과를 따로 계산하지 않았다. 실제 경제성은 기존 장비 교체 시기, AI 적용 속도, 투자금을 회수하는 기간에 달려 있다.[1]
AI 네트워크의 두 방향과 시장 전망
연구진은 AI 네트워크를 두 갈래로 구분했다. 'AI for 네트워크'는 장애 예측과 트래픽·에너지 최적화로 운영 효율을 높이는 쪽이다. '네트워크 for AI'는 AI 학습·추론을 받치도록 망 구조를 바꿔 AI 데이터센터와 엣지 설비, 통신망을 이어 붙이는 쪽이다. 시장은 AI-RAN 분야와 AI 자율 네트워크 분야로 나눠 봤다.[1]
AI 네트워크 장비의 글로벌 시장은 2030년 138억 달러, 2037년 956억 달러로 예상된다. 배율로는 약 6.9배, 연평균 성장률은 31.9%다.[1]
| 분야 | 규모 |
|---|---|
| AI-RAN | 66 |
| AI 자율 네트워크(모바일 코어·전송·백본망 포함) | 72 |
| 분야 | 2030년 | 2037년 |
|---|---|---|
| 전송망·백본망 장비 | 58 | 412 |
| 모바일 코어 장비 | 14 | 86 |
| 통신 특화 엣지 인프라 | 100 | 299 |
통신사에 특화된 엣지 인프라는 2030년 100억 달러에서 2037년 299억 달러로 커질 것으로 전망된다. 이 가운데 GPU 서버, DPU, NPU 같은 AI 컴퓨팅 장비가 55%를 점할 것으로 예상된다.[1]