The telecom techco: The role of network cloud, automation and AI

통신사의 80%가 3-5년 내 테크코로 전환 목표

STL 파트너스(STL Partners)의 보고서에 따르면, 세계 통신사의 80%가 향후 3-5년 내에 통신 기술 기업(텔레콤 테크코)으로 전환하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 변화는 정체된 수익, 효율성 향상 필요성, 그리고 자본 시장에서의 관련성 회복이라는 과제에 직면한 통신사들의 전략적 대응이다. 이러한 전환의 핵심에는 클라우드 기반 기술, 자동화, 인공지능(AI)을 통해 구동되는 자율 클라우드 네트워크 플랫폼이 있다. 이 플랫폼은 통신사들이 AI 기반 서비스, 네트워크 API, 네트워크 슬라이싱과 같은 '테크코 스타일'의 수익원을 창출할 수 있게 한다.

하지만 진행 속도는 느린 편이다. 조사 대상 통신사 중 단 28%만이 향후 3년 내에 높은 수준의 네트워크 자율성을 달성할 것으로 예상하고 있으며, 많은 통신사들이 여전히 민첩성과 혁신을 제한하는 비클라우드 네이티브 아키텍처에 의존하고 있다.

AI와 자동화, 통신사의 최우선 투자 분야로 떠올라

STL 파트너스는 네트워크 운영에서 자동화, AI 및 분석(A3)의 재정적 영향이 통신사 수익의 5%에 해당한다고 추정한다. 보고서에 따르면 향후 12-18개월 동안 대부분의 통신사에서 AI/ML과 자동화 구현이 최우선 과제로 떠올랐다.

네트워크 클라우드화와 자동화/AI 사이에는 명확한 상호 의존성이 존재한다. 클라우드화는 데이터 가용성, 프로그래밍 가능성, 분석 능력을 향상시켜 고급 AI 활용 사례의 기반을 마련한다. 반대로 자동화와 AI는 고급 네트워크의 복잡성을 관리하고, 자가 치유 기능과 실시간 오케스트레이션을 가능하게 한다. 이러한 기술은 고급 통신사 비즈니스 모델의 요구를 충족시키기 위해 네트워크 확장에 필수적이다.

통신사, 빠른 가치 창출 위한 AI 활용 사례에 집중해야

진전을 가속화하기 위해 통신사들은 단기-중기에 재정적 이익을 입증할 수 있는 고영향, 빠른 가치 창출 활용 사례에 집중해야 한다. 이를 통해 자율 클라우드 네트워크 플랫폼과 텔레콤 테크코 여정을 계속 발전시키기 위한 투자 정당화가 가능해진다. 이러한 활용 사례의 예로는 알람 모니터링, 예측 유지보수, 서비스 프로비저닝 등이 있다.

네트워크 자동화/AI의 핵심 요인으로 통합 데이터 프레임워크가 중요하다. 이는 다양한 데이터 소스를 표준화하고 연결하는 데 도움을 준다. 통합 데이터 프레임워크를 갖춘 통신사는 네트워크 도메인에서 AI/자동화 배포를 3배 더 많이 달성할 가능성이 있어, 아직 도입하지 않은 48%의 통신사에게 핵심 우선순위가 되어야 한다.

오픈소스 활용, 테크코 전환 가속화 위한 전략적 선택

통신사들은 독점 단일 벤더 솔루션에 의존하여 현대화와 혁신을 저해하는 성숙도 한계에 직면해 있다. 이러한 한계는 벤더 성숙도 제한, 상호운용성 문제로 인한 사일로 형성, 벤더 종속 등이 원인이며, 이는 기업의 민첩성을 제한하고 신기술 도입을 방해한다. 그 잠재력에도 불구하고 26%의 통신사는 아직 어떤 도메인에서도 오픈소스를 도입하지 않았다. 전환을 가속화하기 위해 통신사들은 리눅스 재단(Linux Foundation) 내의 프로젝트 실바(Project Sylva)와 네피오(Nephio)와 같은 오픈소스 커뮤니티에 적극적으로 참여해야 한다.

조사 결과에 따르면 오픈소스를 적극 도입하는 통신사들은 상당한 이점을 얻고 있다. 먼저, 높은 수준의 오픈소스 도입을 보이는 통신사는 오픈소스를 도입하지 않은 통신사에 비해 향후 12개월 내에 고급 클라우드화된 네트워크 아키텍처를 구현할 가능성이 57% 더 높다. 또한, 높은 오픈소스 도입률을 보이는 통신사는 네트워크 도메인에서 라이브 자동화/AI 배포를 할 가능성이 거의 두 배 더 높다.

FAQ

Q: 텔레콤 테크코란 정확히 무엇인가요?

A: 텔레콤 테크코는 통신사가 기존의 통신 서비스 제공자에서 기술 기업의 특성을 갖춘 조직으로 진화한 형태입니다. 이는 클라우드 네이티브 기술, 자동화, AI를 활용해 네트워크를 단순한 연결 파이프에서 유연하고 프로그래밍 가능한 플랫폼으로 변환하는 것을 포함합니다. 이를 통해 AI 기반 서비스, 네트워크 API 등 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다.

Q: 통신사가 AI와 자동화에 투자해야 하는 주요 이유는 무엇인가요?

A: 통신사가 AI와 자동화에 투자해야 하는 주요 이유는 운영 효율성 향상, 네트워크 성능 최적화, 새로운 서비스 개발 및 제공 속도 증가, 고객 경험 향상 등입니다. STL 파트너스에 따르면 네트워크 운영에서 AI와 자동화의 재정적 영향은 통신사 수익의 약 5%에 해당할 정도로 상당합니다.

Q: 통합 데이터 프레임워크가 AI 도입에 왜 중요한가요?

A: 통합 데이터 프레임워크는 사일로화된 데이터셋과 비효율적인 데이터 파이프라인 문제를 해결하여 다양한 데이터 소스를 표준화하고 연결하는 지침을 제공합니다. 이를 통해 네트워크 도메인 전반에 걸쳐 데이터를 원활하게 통합하여 AI 및 자동화 이니셔티브의 일관성, 접근성, 확장성을 보장합니다. 통계에 따르면 통합 데이터 프레임워크를 갖춘 통신사는 AI/자동화 배포 성공률이 약 3배 더 높습니다.

해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.