통신사별 AI 전략 비교 분석 — 네트워크의 미래를 선도하는 5가지 관점

 

1. 네트워크 자동화를 향한 SKT의 AI 내재화 전략

SK텔레콤은 자사의 AI 전략을 ‘AI 내재화’라는 키워드로 정의하며, 인프라 전반에 걸쳐 AI 기술을 중심에 배치하고 있다. 기존에는 수동 기반으로 운영되던 무선망 트래픽 최적화, 기지국 스케줄링, 장애 예측 등의 업무를 AI가 실시간으로 처리함으로써 운영 효율성과 안정성을 극대화하고 있다. 특히 자체 개발한 'TANGO AI 플랫폼'은 OSS(운영 지원 시스템)에 통합되어 수천 개의 기지국 운영 데이터를 실시간 분석하고, 셀 커버리지 조정, 트래픽 핸들링, 리소스 할당 등을 자동으로 수행한다. 여기에 더해 SKT는 AI Infra, Edge AI, GPUaaS 등 인프라 중심의 사업 확장을 통해 'AI Company'로의 정체성을 명확히 하고 있다. 2024년부터는 AI 대시보드 기반의 시각화 분석도 확대되면서, 현장 엔지니어와 데이터 과학자 간의 협업도 한층 강화되고 있다. 이는 단순히 AI를 사용하는 수준이 아니라, AI를 통한 통신 운영의 패러다임 자체를 전환하고자 하는 전략으로 이해할 수 있다.

2. AT&T의 Open RAN 기반 AI 협업 전략

미국의 AT&T는 AI를 통한 네트워크 혁신을 추진하면서도, 개방형 네트워크 아키텍처인 Open RAN을 중심으로 산업 생태계 전반과 협력하는 방식을 선택하고 있다. AT&T는 오픈 네트워크 구조를 기반으로 다양한 벤더의 AI 모델과 자동화 엔진을 유연하게 연동함으로써, 특정 기술에 종속되지 않는 유연한 인프라를 구성하고자 한다. AI는 주로 네트워크 용량 예측, 트래픽 히트맵 생성, 유지보수 비용 절감 등 OPEX 최적화에 초점을 맞추고 있으며, 이를 위해 데이터 모델링 및 AIOps 툴이 대거 도입되었다. AT&T는 또한 Linux Foundation의 ONAP, TIP (Telecom Infra Project) 등의 글로벌 오픈 커뮤니티에 적극적으로 참여하여 AI 연구와 운영 모델을 개방형으로 발전시키고 있다. 이는 장기적으로 보면 AI 생태계 안에서 상호 운용 가능한 글로벌 통신 환경 구축이라는 비전을 담고 있으며, 다른 통신사와 차별화되는 협업 지향의 전략이라 할 수 있다.

3. NTT DOCOMO의 AI 기반 고객 경험 최적화

일본의 NTT DOCOMO는 AI를 네트워크 자동화뿐만 아니라, 고객 경험(CX) 최적화에 초점을 맞추어 활용하고 있다. 사용자의 데이터 소비 패턴, 이동 경로, 디바이스 상태, 통화 품질 등을 실시간으로 수집한 뒤 AI 모델을 통해 사용자의 불편 요소를 사전에 파악하고 해결하는 방식이다. 예를 들어, 지하철이나 대형 이벤트장과 같이 통신 품질 저하가 예상되는 구간에서는 AI가 미리 데이터 분석을 통해 트래픽 분산 전략을 제안하고, 자동으로 백홀 및 코어 네트워크 리소스를 할당하여 품질을 유지한다. 또한 개인화 요금제 추천, 고객 응대 자동화(Chatbot), 이상 통화 탐지 등 다양한 영역에서 AI 기반 서비스를 상용화하고 있으며, AI 기반 셀 커버리지 최적화 기술은 일본 내에서도 높은 품질의 5G 서비스를 구현하는 데 크게 기여하고 있다. NTT DOCOMO의 전략은 AI를 통한 ‘사용자 중심 서비스 차별화’라는 측면에서 특히 두드러진다.

4. Deutsche Telekom의 Edge-AI 통합과 산업 특화 전략

독일의 Deutsche Telekom은 AI를 단순히 통신 인프라 자동화 도구로 사용하는 것이 아니라, 다양한 산업군과의 융합을 통해 새로운 서비스를 창출하는 전략을 구사하고 있다. 특히 Edge Computing과 AI를 결합한 MEC(Multi-access Edge Computing) 플랫폼을 통해 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업에 특화된 AI 솔루션을 제공하고 있으며, 이를 통해 B2B 수익모델을 확대하고 있다. 예를 들어, 스마트 공장에서 AI가 네트워크 트래픽 및 기기 상태를 분석하여 이상 여부를 사전에 감지하고, 이를 통신 인프라 수준에서 대응함으로써 생산 효율성을 높이는 방식이다. Deutsche Telekom은 AI 모델 학습에 필요한 데이터셋을 산업 고객사와 공동으로 축적하고, 이를 기반으로 고도화된 예측 및 제어 모델을 개발한다. 이러한 전략은 통신사가 단순한 연결 서비스 제공자를 넘어, 산업별 디지털 전환의 핵심 파트너로 도약하려는 움직임의 일환으로 해석된다.

5. China Mobile의 AI 슈퍼 컴퓨팅 및 자국 기술 내재화 전략

China Mobile은 세계 최대 규모의 통신사를 기반으로, AI에 있어서도 규모의 경제를 적극 활용하고 있다. 특히 슈퍼 컴퓨팅 자원과 AI 데이터셋을 통합한 'AI 통합 컴퓨팅 센터'를 설립해, 자체적인 AI 플랫폼을 구축하고 다양한 네트워크 자동화 기술을 빠르게 상용화하고 있다. 자국 반도체 및 AI 프레임워크를 활용함으로써 외산 종속도를 낮추려는 전략도 동시에 추진 중이다. China Mobile의 AI는 트래픽 예측, 장애 복구, 네트워크 슬라이싱, 고속 데이터 전송 경로 최적화 등 핵심 통신 기술에 집중되어 있으며, 6G 시대를 대비한 AI 기반 물리계층 제어 실험도 이미 시작된 상태다. 또한 대규모 AI 기반 기지국 최적화 시스템은 하루 수억 건 이상의 트래픽을 실시간으로 분석해 커버리지를 조정하며, 이로 인해 무선 품질과 에너지 효율이 동시에 향상되는 성과를 거두고 있다. China Mobile의 전략은 기술 독립성과 대규모 자원 통합이라는 두 축을 기반으로, 장기적인 글로벌 기술 리더십 확보를 지향한다.

 

6. 결론: 통신사의 AI 전략, 기술을 넘어 문화와 비전의 반영

글로벌 주요 통신사의 AI 전략은 단순한 기술 도입을 넘어, 각 사의 조직 문화, 시장 포지셔닝, 미래 비전이 고스란히 반영되어 있다. SKT는 AI 내재화를 통해 통신 운영 구조를 바꾸고 있으며, AT&T는 오픈 생태계와 협업을 중시하고, NTT DOCOMO는 고객 중심의 AI를 구현하고 있다. Deutsche Telekom은 산업 융합에 초점을 맞추며, China Mobile은 자국 AI 자원의 통합과 기술 독립을 선도하고 있다. AI는 단순한 보조 기술이 아닌, 앞으로 통신 산업의 본질을 재정의하는 핵심 도구가 될 것이며, 그 전략적 활용에 따라 통신사의 미래 경쟁력이 결정될 것이다.