[법과 상식 사이] AI 시대, 망 이용대가 논쟁을 다시 생각할 때
망 이용대가를 둘러싼 논쟁은 오래됐다. 한쪽에서는 대규모 트래픽을 발생시키는 콘텐츠 사업자도 다른 대다수 사업자와 같이 네트워크 비용을 분담해야 한다고 주장하고, 다른 쪽에서는 이러한 부담이 인터넷의 개방성과 혁신을 저해할 수 있다고 우려한다. 비용을 누가 부담할 것인가에 논의가 집중되면서 인터넷이 실제로 어떻게 연결되고 그 비용이 어떻게 발생하는지는 상대적으로 주목받지 못했다. 인터넷은 하나의 사업자가 구축한 단일망이 아니다. 수많은 통신사업자(ISP)의 네트워크와 백본, 인터넷교환센터(IX), 콘텐츠전송네트워크(CDN), 콘텐츠 사업자(CP) 등이 서로 연결돼 하나의 인터넷을 구성한다. 사업자가 다른 사업자의 망을 이용하고 비용을 지급하는 트랜짓(transit)이 있는가 하면 서로 트래픽을 교환하는 피어링(peering)도 있다. 피어링 역시 당사자의 규모와 트래픽, 협상관계 등에 따라 다양한 형태로 이뤄진다. 우리나라에서는 ISP 간 인터넷망 상호접속에 정부가 정한 상호접속기준이 적용되고, 사업자 간 트래픽 교환과 정산에 관한 규칙도 마련돼 있다. 여기서 ISP 간 상호접속료와 CP가 ISP에 지급하는 이른바 '망 이용대가'는 구별할 필요가 있다. 전자는 네트워크 사업자 간 연결과 정산의 문제이고, 후자는 콘텐츠 사업자와 통신사업자 사이의 계약과 비용 부담에 관한 문제다. 다만 인터넷의 연결구조와 비용구조가 서로 영향을 미치는 만큼 완전히 별개의 문제로만 보기도 어렵다. 이 논쟁을 다시 살펴봐야 할 새로운 이유가 생겼다. 인공지능의 확산이다. 지금까지 AI 인프라에 대한 관심은 GPU와 데이터센터 등 연산 자원의 확보에 집중돼 왔다. 그러나 AI의 활용 영역이 확대될수록 연산 능력만으로는 충분하지 않다. 자율주행, 로봇, 스마트팩토리, XR과 같은 서비스에서는 단말에서 생성되는 데이터가 클라우드나 엣지로 전달되고, 그곳에서 이뤄진 분석과 판단이 다시 현장의 기기와 서비스로 이어진다. AI가 실제 환경에서 작동하려면 연산과 데이터가 있는 여러 지점을 빠르고 안정적으로 연결하는 네트워크가 뒷받침돼야 한다. 이에 따라 네트워크에 요구되는 역할도 달라진다. 단순히 더 많은 데이터를 전송하는 것을 넘어 낮은 지연시간과 높은 신뢰성, 안정적인 연결이 중요해진다. AI의 성능이 뛰어나더라도 필요한 데이터와 연산 결과가 필요한 순간에 전달되지 못한다면 실제 서비스의 성능은 제한될 수밖에 없다. AI 인프라를 연산 자원만으로 설명하기 어려운 이유다. 결국 AI 시대의 핵심 인프라는 컴퓨팅만이 아니다. GPU와 데이터센터에 대한 투자만큼 이를 연결하는 초고속·저지연·고신뢰의 차세대 네트워크에 대한 투자도 중요하다. `문제는 이러한 네트워크가 저절로 만들어지는 것이 아니라는 점이다. 새로운 수요에 대응하려면 지속적인 설비 고도화와 투자가 필요하다. 더욱이 AI 시대에는 콘텐츠 사업자와 통신사업자뿐 아니라 클라우드, 데이터센터, 엣지 등 다양한 사업자가 하나의 서비스 생태계에서 연결된다. 네트워크를 둘러싼 비용과 편익의 구조 역시 기존보다 복잡해질 수밖에 없다. 따라서 망 이용대가 논쟁도 기존의 CP와 ISP 사이의 비용 부담 문제에만 머물러서는 안 된다. 단순히 '누가 망 이용대가를 낼 것인가'를 넘어 'AI 시대에 필요한 네트워크를 누가 구축하고 그 비용과 편익을 어떻게 나눌 것인가'를 논의해야 한다. 통신사업자, 국내외 콘텐츠·플랫폼 사업자, 클라우드 사업자, 이용자와 정부 등 여러 이해관계자가 얽혀 있다. 어느 한쪽의 부담만을 전제로 결론을 내리기보다는 네트워크에 대한 충분한 투자 유인을 확보하면서도 혁신과 경쟁, 이용자 후생을 함께 고려하는 논의가 필요하다. 망 이용대가에 하나의 정답이 있다고 보기는 어렵다. 기술과 시장이 빠르게 변하고 있기 때문이다. 중요한 것은 과거의 찬반 구도에 머무르지 않는 것이다. AI가 산업과 일상 전반으로 확산될수록 이를 뒷받침하는 망의 중요성도 함께 커진다. 이제 망 이용대가 논의를 트래픽 비용을 둘러싼 분쟁을 넘어 AI 시대에 필요한 네트워크를 어떻게 지속 가능하게 구축하고 그 비용과 편익을 어떻게 합리적으로 나눌 것인가라는 더 큰 질문 속에서 다시 살펴볼 때다.
