AI 기지국이 소비자에는 어떤 도움이 될까요
[바르셀로나(스페인)=박수형 기자] 인공지능(AI)이 열풍을 끄는 이유는 다양하지만, 사람의 일을 대신 해준다는 점에 가장 초점이 맞춰져 있다. 궁극적으로 기술의 발전이 인류를 편리하게 한다는 이유에 더해 기술 자체가 하나의 산업으로 여겨지면서 글로벌 자본과 기업의 투자가 집중되고 있다. 통신업계도 다르지 않다. MWC25를 전체적으로 둘러보면 가입자 대상 서비스를 풍요롭게 만드는 AI 에이전트 개발이 한창이라는 점이 확인된다. 또 네트워크 장비에서도 AI RAN이 도입되면서 새로운 변화가 일어날 것이라도 대대적으로 예고됐다. 다만 AI RAN이 누구에게 이익이 될지 살펴보면 네트워크를 구축하고 운영하며 유지보수를 맡는 통신사업자에 집중된 경향이 짙다. AI가 보통 사람들에게 편리함을 제공한다며 얻고 있는 인기와 관심과는 달리 사업자 측면의 이점이 더욱 두드러지는 게 현실이다. 이를 두고 에릭슨의 인지네트워크솔루션 총괄을 맡고 있는 장 크리스토프 라네리 부사장은 “AI RAN은 엔드유저(소비자) 입장에서도 이점이 분명하게 나타난다”고 강조했다. 장 크리스토프 라네리 부사장은 지난 6일(현지시간) MWC25 에릭슨 전시 부스에서 기자와 만나 “소비자 입장에서 AI RAN이 도입되면 실시간으로 네트워크의 장애를 감지하고 품질을 유지하는 안정적인(secure) 서비스 제공 측면에서 도움이 될 것”이라며 “특히 니즈의 서비스 차별화가 AI RAN이 제공할 수 있는 장점이다”고 설명했다. 예컨대 지연 속도(latency)에 따라 게임 품질에 확연한 차이가 두드러지는데 어떤 통신 서비스 이용자가 불편을 겪는 상황이 연출될 수 있다. 기존의 네트워크 구성 방식으로는 어떤 현장(site)에서 최저 지연 속도를 보장하지 못하는 상황이 된다면 결국 네트워크 기술자가 수동으로 처리하게 되는데 이는 시간이 상당히 소요되는 작업이다. 무선 통신을 기반한 게임을 한 번 하는데 이와 같은 작업이 진행된다는 게 사실상 이치에 맞는 일은 아니다. 반면 AI RAN이 적용됐다면 기술자가 상황을 인지하고 수동으로 재설정 작업을 하는 상황을 동적으로 빠르게 진행될 수 있다. AR글래스도 사실상 같은 논리로 쓰임새가 확장될 수 있다. 글래스를 착용한 이용자에게 5G 네트워크에서 트래픽 전송 속도를 효율적으로 제어하지 못하면 그저 값비싸고 무거운 장신구에 불과해진다. 장 크리스토프 라네리 부사장은 “MWC에서 본 한 통신사는 RAN 자동화를 최우선에 두고 다른 통신사는 그들의 수익 창출, 비즈니스 성장과 함께 네트워크 신뢰성, 서비스 품질 등을 이유로 더 높은 수준의 자동화와 효율성을 도입하려고 한다”며 “이는 전적으로 통신사업자가 변화의 필요성을 느끼는 부분이 무엇인지, 그 변화를 위한 가장 효과적인 도구가 AI 포함 여부에 달려 있다는 점이 확인된 것”이라고 설명했다. 즉, 통신사들이 네트워크 운영의 효율성을 위해 AI를 도입하려고 하는데 일반 소비자에게도 서비스 품질과 신뢰성이 보장될 수 있다는 뜻이다. 그는 또 “AI RAN은 주파수와 자원 활용을 최적화해 설비 투자비 효율을 높일 수 있다는 점이 투자 여력을 끌어내는 동력”이라며 “많은 추가 비용과 복잡함 없이 더 많은 네트워크 트래픽을 처리할 수 있게 해 기존 인프라를 더 효율적이며 덜 복잡하고, 자원 집약적으로 운영할 수 있게 한다”고 강조했다. 이어, “또 AI 기반 혁신은 통신사업자가 클라우드, 로봇공학과 같은 새로운 기술을 활용하고, 수익성이 높은 공공 유틸리티, 운송 산업과 같은 분야의 서비스를 향상할 수 있게 한다”고 덧붙였다. AI RAN이 네트워크 운영 효율화에 더해 네트워크 기반 신규 서비스 개발을 도울 수 있을 것이란 뜻이다. 신규 서비스 개발로 통신사업자의 새로운 수익을 만들어내는 것도 AI가 도울 수 있다는 설명이다. 이밖에 AI를 적용하면 네트워크 운영의 에너지 이용이 증가할 것이란 우려에 대해 오히려 개선될 것으로 전망했다. AI 적용 규모가 늘어날수록 에너지 절약이 분명해진다는 점이 이목을 끈다. 장 크리스토프 라네리 부사장은 “AI 애플리케이션의 목적과 규모에 따라 다를 수는 있다”면서도 “AI 기반 기능이 때로는 전력 소비 감소 자체가 목표로 삼을 수도 있다”고 말했다. 이어 “성능을 향상하기 위한 일부 AI 기능은 네트워크 전체 또는 특정 하드웨어의 전력 사용량에 영향을 미칠 수 있다”며 “이 기능은 더 나은 성능을 제공하지만 전력 소비를 증가시킬 수도 있지만, 에너지 효율성 개선하기 위한 AI 기능은 전력 소비 감소로 이어질 것”이라고 내다봤다. 그러면서 “AI 기반 기능을 호스팅하는 서버가 소비하는 전력을 살펴보면, 애플리케이션이 네트워크의 한 요소 또는 하드웨어에 영향을 미치는 데 사용되는 경우, 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 에너지가 절약된 에너지를 초과할 수 있다”면서도 “그러나 이러한 애플리케이션이 전체 네트워크 또는 수백 개의 기지국에서 변화를 유도하면 에너지 절감 효과가 훨씬 더 커질 것”이라고 밝혔다.
