(서울=뉴스1) 신민경 기자 = KT가 인공지능(AI) 데이터센터(DC)의 분산 운영에 대비해 분산된 컴퓨팅 자원을 연결하고 네트워크 용량과 지연시간을 개선해 AI 트래픽을 효율적으로 처리하는 기술을 소개했다.
양세훈 KT 미래네트워크랩 책임연구원은 15일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'KT 클라우드 서밋 2026'에서 '6G 시대 AIDC 네트워크: 네트워크를 위한 AI·AI를 위한 네트워크'를 주제로 발표하고 '올 포토닉 네트워크'(All-Photonic Network) 기술을 소개했다.
올 포토닉 네트워크는 데이터를 목적지까지 전달하는 과정에서 전기신호와 광신호 간 변환을 최소화하는 기술이다.
양 책임연구원은 네트워크에서 스위치나 라우터 등을 거치는 과정에서 광신호를 전기신호로 바꿔 처리한 뒤 다시 광신호로 변환하는 과정이 발생한다고 설명했다. KT는 이러한 변환 과정을 최소화하면 데이터 처리 과정에서 발생하는 지연시간을 줄일 수 있을 것으로 보고 관련 기술을 연구하고 있다.
KT가 이 같은 차세대 네트워크 기술에 주목하는 배경에는 AI 연산 인프라의 구축 방식 변화가 있다.
KT는 AI 모델이 고도화되면서 학습과 추론에 필요한 GPU 등 가속기 자원이 늘고 있다고 설명했다. 동시에 이를 운용하기 위한 전력과 부지, 냉각용수 등 기반 인프라를 확보하는 데 어려움이 커질 수 있다는 게 KT의 진단이다.
KT는 이에 따라 하나의 대규모 데이터센터에 컴퓨팅 자원을 집중하는 방식뿐 아니라 상대적으로 작은 규모의 데이터센터를 여러 지역에 구축할 계획이다. 이에 분산된 데이터센터와 컴퓨팅 자원을 효율적으로 연결할 네트워크가 필요하다는 설명이다.
통신 주체가 사람뿐 아니라 사물이나 AI 에이전트로 확대될 가능성도 네트워크 고도화가 필요한 이유로 제시했다.
기존 통신은 사람이 콘텐츠를 소비하는 경우가 많아 업링크보다 다운링크 트래픽의 비중이 상대적으로 높았다. 반면 사물이나 AI 에이전트 간 통신이 늘어나면 양방향 데이터 전송이 활발해지면서 업링크와 실시간 통신의 중요성도 커질 수 있다는 게 KT의 전망이다.
이에 KT는 6G 시대 네트워크의 역할을 크게 '네트워크를 위한 AI'와 'AI를 위한 네트워크'로 구분하고 있다. 네트워크를 위한 AI는 AI를 활용해 통신사의 네트워크 운영을 자동화하고 성능을 최적화하는 개념이다. AI를 위한 네트워크는 AI 서비스를 지원하기 위해 네트워크의 용량과 지연시간, 데이터 신뢰성 등을 고도화하는 것을 의미한다.
양 책임연구원은 "미래에 나타날 수 있는 다양한 서비스 시나리오를 충족시키기 위해 여러 분야에서 끊임없는 고민을 지속하겠다"고 말했다.
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