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[IT뉴스]"AI 네트워크 전환으로 통신사 전체 비용 7% 줄인다"

온카뱅크관리자

2026-10-10 09:07:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> ETRI, NW운영 비용은 17.75% 감소 추정...코어 가상화가 가장 크게 절감 
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 (지디넷코리아=박수형 기자)통신망에 AI를 도입하면 통신사업자의 전체 비용을 약 7% 줄일 수 있다는 분석이 나왔다. 네트워크 구축과 운영에 들어가는 비용은 약 18% 감소할 것으로 추정됐다. 
 한국전자통신연구원(ETRI)이 발간한 '전자통신동향분석' 10월호에 따르면 박정렬 선임연구원과 송영근 책임연구원은 'AI 시대 네트워크 패러다임 전환과 AI 네트워크 도입 효과 분석' 논문에서 AI 네트워크 도입에 따른 통신사업자의 전체 총소유비용(TCO) 절감률을 7.1%로 추정했다.
 연구진은 네트워크 구축과 운영에 들어가는 비용이 통신사업자 전체 비용의 약 40%를 차지한다는 가정을 적용했다. 
 AI 기반 자동화와 장비 가상화 등을 통해 네트워크 비용을 17.75% 줄일 경우 전체 비용에서는 7.1%의 절감 효과가 발생한다는 계산이다.
 이 같은 분석은 AI 네트워크가 단순히 통신 품질을 개선하는 기술을 넘어 통신사의 비용 구조를 바꾸는 수단이 될 수 있음을 보여준다. 
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 사진_클립아트코리아
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 통신망 가상화가 비용 절감 효과 절반 이상 차지
 연구진이 분석한 비용 절감 효과에서 가장 큰 비중을 차지한 것은 무선접속망(RAN)과 모바일 코어 장비 가상화다.
 전체 네트워크 비용에서 무선접속망과 모바일 코어 장비가 차지하는 비중은 40%다. 이 영역에 오픈랜과 클라우드랜 기반 가상화를 적용하면 해당 장비 비용을 25% 줄일 수 있으며, 전체 네트워크 비용을 10%포인트 낮추는 효과가 발생하는 것으로 추정됐다.
 전체 네트워크 비용 절감 효과 17.75% 가운데 절반 이상이 장비 가상화에서 나오는 셈이다. 전용 통신장비에 대한 의존도를 낮추고 범용 서버를 활용해 자원을 통합하는 것이 AI 네트워크 전환의 경제성을 좌우한다는 뜻이다.
 AI 기반 에너지 최적화에 따른 절감 효과는 2.25%p로 분석됐다. 통신 트래픽 변화에 따라 기지국의 전력 사용량을 조절하고 장비의 유휴 시간을 활용해 소비전력을 줄이는 방식이다.
 AI 기반 자동화에 따른 전송망 장비와 운영인력 비용 절감 효과는 각각 2%p로 추산됐다. AI가 장애 발생 가능성을 사전에 파악해 유지보수 부담을 줄이는 효과는 1.5%p로 계산됐다.
 다만 비용 절감 효과는 기존 통신망의 가상화 수준에 따라 달라질 수 있다. 연구진은 무선망 가상화에 따른 비용 절감률이 25%에서 15%로 낮아질 경우 통신사업자 전체 비용 절감률도 7.1%에서 약 5.5%로 떨어진다고 분석했다.
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 <img alt="AI 기반 통신사 네트워크 운영 비용 절감 효과, 자료_ETRI 보고서 재구성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/10/ZDNetKorea/20261010090205067soev.png" data-org-width="640" dmcf-mid="8fSQYmfzj1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/10/ZDNetKorea/20261010090205067soev.png" width="658">
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 AI 기반 통신사 네트워크 운영 비용 절감 효과, 자료_ETRI 보고서 재구성
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  AI 네트워크 장비시장 7년간 약 7배 성장
 AI 네트워크 전환에 따라 통신장비 시장의 성장도 예상된다. 연구진은 세계 AI 네트워크 장비시장이 2030년 138억 달러에서 2037년 956억 달러로 약 6.9배 확대될 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 31.9%다.
 AI 네트워크는 크게 두 방향으로 발전하고 있다. 하나는 AI를 활용해 통신망의 장애를 예측하고 트래픽과 에너지 사용을 최적화하는 'AI for 네트워크'이며, 다른 하나는 AI 학습과 추론을 지원하도록 통신망 구조 자체를 바꾸는 '네트워크 for AI'다.
 'AI for 네트워크'가 기존 통신망의 운영 효율을 높이는 데 초점을 맞춘다면 '네트워크 for AI'는 AI 데이터센터와 엣지 인프라, 통신망을 연결해 AI 서비스가 원활하게 작동하도록 지원하는 개념이다.
 연구진은 AI 네트워크 장비시장을 AI 기반 무선접속망(AI-RAN)과 AI 자율 네트워크 장비로 구분했다. 2030년 시장 규모는 AI-RAN 장비가 66억 달러, 모바일 코어와 전송·백본망을 포함한 AI 자율 네트워크 장비가 72억 달러로 각각 추정됐다.
 특히 전송망과 백본망 장비시장은 2030년 58억 달러에서 2037년 412억 달러로 확대될 것으로 전망됐다. 같은 기간 모바일 코어 장비시장은 14억 달러에서 86억 달러로 성장할 것으로 예상됐다.
 AI 기술의 적용 범위가 기지국을 넘어 코어망과 전송망으로 확대되면서 관련 장비 수요도 증가할 것이라는 분석이다. 연구진은 무선망 중심의 기술 개발뿐 아니라 전송망과 코어망의 지능화에서도 새로운 시장 기회를 찾을 필요가 있다고 봤다.
 통신 특화 엣지 인프라 시장 역시 2030년 100억 달러에서 2037년 299억 달러로 확대될 것으로 추정됐다. 이 가운데 GPU 서버와 DPU, NPU 등 AI 컴퓨팅 장비가 55%를 차지할 것으로 예상됐다.
 AI 네트워크 전환이 통신사의 투자 부담까지 줄인다는 의미는 아니다. 기존 통신장비의 가상화와 운영 자동화는 비용 절감 요인이지만 AI 가속기, 엣지 데이터센터, 고성능 스위치 등에 대한 신규 투자는 늘어날 수 있다.
 연구진은 비용 절감과 신규 투자에 따른 순재무 효과를 별도로 산정하지 않았다고 밝혔다. 실제 경제성은 통신사의 기존 장비 교체 주기와 AI 기술 도입 속도, 투자 회수 기간 등에 따라 달라질 수 있다.
 박수형 기자(psooh@zdnet.co.kr)
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