출처: 다음은 McKinsey & Company, 『AI infrastructure: A new growth avenue for telco operators』 (2025년 2월)을 정리하고 이를 통해 한국의 통신사업자들과 정부, 국회 차원에서의 시사점을 도출하였습니다.
- 맥킨지 리포트에서 NPU에 대한 언급은 없지만, 한국은 GPU외에 NPU를 국가적인 역량을 총동원하여 자체개발하고 통신사와 협력하여, 현재 국내에 머물러 있는 통신사 인프라를 AI시대에는 글로벌화하는 방안을 적극 강구해야 할 것입니다.
개요
통신사들이 AI 인프라 구축을 통해 새로운 수익 창출 기회를 모색하고 있다. AI 기술 발전과 데이터센터 수요 증가로 인해 통신사들이 AI 시대의 중심적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 성공을 위해서는 복잡한 시장 상황과 경쟁을 전략적으로 극복해야 할 것이다.
| 성장 경로 | 시장 기회 | 주요 특징 및 전략 |
|---|---|---|
| 데이터센터 간 광섬유 연결 | 최소 300~500억 달러(글로벌 시장 잠재 규모) | 신규 데이터센터 연결 및 기존 광섬유 활용 |
| 고성능 클라우드 접근 및 지능형 네트워크 서비스 | 연 700~800억 달러(클라우드 데이터 전송 비용 시장 기준) | 기업 대상 네트워크 서비스 제공 및 동적 라우팅 |
| 미사용 공간 및 전력 활용 | 국가·지역에 따라 다양 | 기존 자산을 데이터센터로 재활용하여 저위험·저비용 수익 창출 |
| GPU-as-a-Service(GPUaaS) 제공 | 2030년까지 350~700억 달러 | 고성능 GPU 접근 서비스로 초기 투자 위험 있음 |
AI 데이터센터 수요 예측
2030년까지 글로벌 데이터센터 수요는 2023년 대비 3배 이상 증가하여 최소 170기가와트(GW)에 이를 것으로 예상된다.
운영모델 전환의 핵심 사항
- 판매 전략: 전문화된 영업조직 필요, AI 기술에 대한 컨설팅 접근 방식으로 전환
- 파트너십: GPU 제조업체, 데이터센터 제공업체, 시스템 통합자 등과 협력 강화
- 재무 평가: 장기적 시장 수요 예측 및 수익성 평가 중요
- 대외 커뮤니케이션: AI 인프라 전략을 시장에 적극적으로 알리고 리더십 구축 필요
한국을 위한 시사점
통신 3사 전략적 측면
- AI 인프라 분야 진출 시 기존의 광섬유 인프라와 미사용 자산을 우선적으로 활용하여 투자 리스크를 줄일 필요가 있음
- AI 특화 데이터센터 조성 및 국가전략 산업(예: 반도체, 바이오헬스, 자율주행차)과 연계된 특화망 구축을 통해 경쟁력 확보
- GPUaaS 등 초기 비용이 큰 분야는 단계적이고 점진적 투자로 리스크를 관리하며 글로벌 파트너와 협력을 강화할 필요가 있음
- AI 인프라의 글로벌 표준화 과정에 선제적으로 참여하여 국제적 기술 규격 설정에 영향력 확보
정부 정책적 측면
- 데이터센터 건설 및 운영에 대한 허가 절차 간소화 및 전력 공급 등 인프라 지원 확대
- 지역균형발전을 고려한 AI 데이터센터 인프라의 지방 분산 전략 추진
- AI 전문 인력 양성 및 국내 AI 생태계 활성화를 위한 산학연 협력 지원과 연구개발 투자 확대
- AI 인프라 분야에서 스타트업과 중소기업의 진입과 성장을 지원하는 특별 금융 지원 프로그램 도입
국회 입법적 측면
- AI 인프라 구축 및 데이터센터 산업 활성화를 위한 법적 기반 조성 및 규제 혁신 입법 추진
- 데이터센터 전력 효율 향상과 친환경 AI 인프라 구축을 촉진하는 법제도 개선 및 친환경 인증제도 도입
- AI 인프라 데이터 보안과 데이터 활용에 있어서 개인정보 보호 법제의 조화로운 변화
- AI 산업 육성을 위한 예산 지원 확대 및 장기적 정책 안정성 확보
- AI 인프라 정책의 집행 상황에 대한 효과적인 감독 및 평가 체계 마련
- AI 분야 글로벌 기술협력 촉진을 위한 국제협약 비준 및 지원 정책 추진
한국이 글로벌 AI 인프라 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 통신사, 정부, 국회 간의 긴밀한 협력과 신속한 대응이 반드시 요구된다 할 것이다.
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