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[kt cloud summit 2026] 6G 시대 AI DC Network: AI for NW / NW for AI｜KT AIDC NW TF 양세훈
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AI 핵심 요약
AI 서비스가 사람뿐 아니라 사물과 에이전트 간 통신으로 확장되면 실시간 업링크, 낮은 지연 시간, 데이터 신뢰성에 대한 네트워크 요구가 커진다. 가속기와 전력·부지·냉각 자원의 제약으로 AIDC가 여러 곳에 분산되는 흐름에 맞춰, KT는 가까운 센터에서 일부 연산을 처리하고 AI 트래픽을 전용 경로로 전달하는 방안을 제시했다. 전송 구간의 지연을 줄이기 위해 전기·광 신호 변환을 최소화하는 올포토닉 네트워크(APN)와 데이터센터 내부 광 연결도 연구하고 있으며, KT 클라우드와의 시험에서는 약 20km 구간에 APN을 적용해 네트워크 전송 지연을 약 17% 개선했다고 소개했다. 6G 무선망과 AIDC 유선망은 분리된 영역이 아니라 AI 서비스의 종단부터 처리 인프라까지 함께 설계해야 한다는 점이 핵심이다.
- AI 에이전트 간 통신은 양방향·실시간 트래픽이 늘 수 있으므로 업링크 용량과 종단 간 지연 시간, 데이터 신뢰성을 함께 고려해야 한다.
- 분산 AIDC에서는 가까운 센터가 지연에 민감한 연산을 처리하고, 복잡한 연산이나 학습에 필요한 트래픽만 중앙으로 보내는 구성을 검토할 수 있다.
- AI 트래픽을 일반 트래픽과 분리해 전용 경로로 전달하면 혼잡과 기존 서비스에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 된다.
- 올포토닉 네트워크(APN)는 전송 과정의 전기·광 신호 변환을 줄여 지연 시간과 패킷 손실, 운용 비용을 개선하는 접근이다.
- 데이터센터 내부와 센터 간 네트워크 모두 광 기술을 적용하되, 단기간에는 전기·광 장비의 장점을 결합한 하이브리드 구조가 현실적이다.
소개
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