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[IT뉴스]똑똑한 AI도 통신 앞에선 헤맨다…GSMA ‘오픈 텔코 AI’ 승부수

온카뱅크관리자

2026-08-25 09:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 3GPP 표준 RAN 장애 분석서 범용 AI 한계 
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 (지디넷코리아=홍지후 기자)통신사들이 AI를 활용한 네트워크 자동화에 속도를 내고 있지만, 최신 프런티어 AI 모델조차 통신 분야에서는 충분한 성능을 내지 못하는 것으로 나타났다.
 세계이동통신사업자연합회(GSMA)는 이에 따라 통신 특화 오픈 모델 생태계를 구축하는 ‘오픈 텔코 AI’를 앞세워 자율 네트워크 구현과 AI 주권 확보를 지원한다는 계획이다.
 루이스 파월 GSMA AI 기술 담당 디렉터는 “시장에서 가장 큰 모델들도 여전히 통신을 제대로 이해하지 못하고 있다”며 범용 AI 모델의 통신 분야 적용에 한계가 있다고 지적했다.
 GSMA는 지난 2년간 AI 모델을 대상으로 통신 특화 업무 수행 능력을 평가해왔다. 그 결과 프런티어 모델의 전반적인 성능은 빠르게 개선됐지만 3GPP 표준 해석이나 무선접속망(RAN) 장애 분석, 네트워크 문제 해결 등에서는 성능 향상이 상대적으로 더딘 것으로 나타났다.
 실제 통신사의 AI 활용도 고객 서비스와 마케팅, 백엔드 업무 등에 집중돼 있다. 파월 디렉터에 따르면 통신사의 AI 구축 사례 가운데 네트워크에 직접 적용된 비중은 약 16%에 불과하다.
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 세계이동통신사업자연합회(GSMA)가 전 세계 통신사를 향해 인공지능(AI) 사업을 빅테크 기업에 외주화하는 것에 대해 경고했다. 현재 최첨단 AI 모델도 통신 특화 작업과 네트워크 환경을 제대로 이해하고 처리하기엔 역부족이라는 이유에서다. (사진=클립아트코리아)
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 자율 네트워크 가로막는 AI의 ‘통신 이해력’
 GSMA는 이 같은 격차를 해소하지 못하면 통신사들이 추진하는 레벨4·5 수준의 자율 네트워크 구현도 어려울 것으로 보고 있다.
 자율 네트워크를 구현하려면 AI가 네트워크 상태를 스스로 파악하고 장애 원인을 분석해 최적화와 복구까지 수행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 범용적인 언어 능력뿐 아니라 통신 표준과 네트워크 운영에 대한 높은 수준의 전문성과 정확성이 필요하다.
 파월 디렉터는 “모델이 근본적으로 충분히 정확하거나 효율적이지 않다면 레벨4와 레벨5 자율 네트워크에 도달할 수 없다”고 말했다.
 GSMA는 AI 공급망이 일부 하이퍼스케일러와 폐쇄형 프런티어 모델에 집중되는 점도 위험 요인으로 꼽았다. 특정 사업자의 AI에 의존할 경우 보안 문제뿐 아니라 정책 변화로 모델 접근이 제한되는 AI 주권 문제까지 발생할 수 있다는 설명이다.
 오픈 모델은 통신사가 자체 보안 가드레일을 적용할 수 있고 필요에 따라 파인튜닝과 추가 학습도 가능하다. 자체적으로 조정한 모델을 확보하면 외부 사업자의 정책에 따라 갑자기 이용이 제한될 가능성도 줄일 수 있다.
 통신사의 관심도 커지고 있다. 엔비디아 조사에서는 통신사의 89%가 오픈소스 모델과 소프트웨어를 AI 전략의 중요한 요소로 평가했다. 자체 AI 솔루션을 개발하겠다는 통신사 비중은 지난해 37%에서 올해 42%로 늘었고, 별도로 38%는 파트너와 AI 솔루션 공동 개발에 직접 참여할 계획이라고 답했다.
 AT&amp;T·소프트뱅크도 ‘오픈 텔코 AI’ 활용
 GSMA는 통신사의 자체 AI 역량을 끌어올리기 위해 올해 MWC에서 ‘오픈 텔코 AI’ 이니셔티브를 출범시켰다.
 오픈 텔코 AI는 실제 통신 업무를 기반으로 AI 모델의 성능을 평가할 수 있는 벤치마크와 데이터셋, 통신 특화 모델 등을 제공한다. 모델 학습과 파인튜닝에 필요한 GPU 자원 확보도 지원한다.
 AT&amp;T는 이를 활용해 오픈소스 통신 특화 모델 ‘OTel 1.0’과 ‘OTel 2.0’을 개발했다. OTel 2.0에는 GSMA 데이터를 적용해 통신 표준에 대한 이해도를 높였다. 소프트뱅크와 차이나텔레콤도 오픈소스를 기반으로 자체 개발한 모델을 검증하는 데 GSMA 벤치마크를 활용하고 있다.
 AI가 통신 용어를 이해하는 것에서 나아가 실제 네트워크 문제를 해결하려면 양질의 학습 데이터 확보도 필요하다. 화웨이는 네트워크 장애의 세부 정보와 핵심성과지표(KPI), 해결 과정, 정답 데이터 등을 담은 오픈 데이터셋 ‘TeleLogs’를 구축했다. AI가 네트워크 장애의 근본 원인을 분석하도록 학습시키기 위해서다.
 다만 데이터와 전문인력 부족은 여전히 과제로 꼽힌다. GSMA는 미국과 중국을 제외한 아시아태평양과 유럽 일부, 아프리카 등에서는 통신사 내부에서 AI 모델을 직접 개발할 수 있는 연구 인력이 부족하다고 지적했다.
 파월 디렉터는 통신사가 AI를 새로운 수익원으로 만들기 위해서도 자체 역량 확보가 선행돼야 한다고 강조했다.
 그는 “통신사가 스스로 AI를 할 수 없다면 AI로 수익을 창출하기도 매우 어렵다”며 “모델과 솔루션, 도구, 에이전트를 구축하는 역량을 갖춘 뒤 외부에 무엇을 사업화할 수 있을지 살펴봐야 한다”고 말했다.
 홍지후 기자(hoo@zdnet.co.kr)
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