KREONET

인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전함에 따라 데이터의 통로인 ‘광통신’ 인프라가 AI 경쟁력의 핵심 변수로 급부상하고 있다. 과거 단순한 데이터 전송 수단에 불과했던 네트워크는 이제 AI 모델의 학습 속도와 전력 효율을 좌우하는 ‘지능형 신경망’으로 탈바꿈하는 추세다.

엔비디아의 CEO 젠슨 황은, 지난 3월에 있었던 GTC 2026 기조연설을 통해 “AI 인프라는 거대한 공장(AI Factory)과 같으며, 광통신은 이 공장의 컨베이어 벨트”라고 정의했다. 그는 랙 내부의 짧은 거리는 구리선이 담당하되, 수만 개의 GPU를 하나로 묶는 ‘스케일 아웃(Scale-out)’의 핵심은 반드시 광통신이어야 함을 강조했다. 실제로 엔비디아는 올해 초 Coherent와 Lumentum 등 광학 소자 전문 기업에 40억 달러 규모의 전략적 투자를 단행했다. 이는 GPU 성능만큼이나 광학 연결 기술이 AI 서버의 가치를 결정짓는 시대가 왔음을 시사한다. 특히 전력 소모를 획기적으로 줄이는 CPO(Co-Packaged Optics, 공동 패키징 광학) 기술은 2026년 현재 AI 데이터 센터의 필수 표준으로 자리 잡았다.

AI 팩토리 내에서 이러한 변화와 더불어 글로벌 연구망에서는 AI의 도입이 뚜렷하게 나타나고 있다. 유럽의 연구망인 G&Eae;ANT은 최근 발표한 ‘GN5-2 D1.6 Impact Report’를 통해 네트워크 운영의 패러다임 전환을 선언했다. 이 보고서에 따르면, G&Eae;ANT은 단순히 대역폭을 넓히는 것을 넘어 AI가 스스로 망을 관리하는 AIOps를 전면 도입했다. 이를 통해 장애 복구 시간을 획기적으로 단축했으며, 천문학 및 입자가속기 연구에서 발생하는 페타바이트(PB)급 데이터를 병목 현상 없이 실시간으로 전송하는 성과를 거뒀다. 특히 이번 보고서는 네트워크의 가치를 단순 속도가 아닌 ‘임팩트 문화(Impact Culture)’로 정의하며, 초고속 네트워크가 연구 효율성 증대와 탄소 배출 저감에 기여하는 경제적 가치를 정량적으로 입증해 주목받고 있다. 미국의 Internet2는 지능형 통합 관제 플랫폼인 Insight Console을 운영하고 있으며, 이 플랫폼은 단순한 모니터링 도구를 넘어 AIOps와 클라우드 네이티브 기술이 집약된 네트워크 지휘소로 진화하고 있다.

이러한 추세에 발맞추어 KREONET에서도 AI 기반의 네트워크 자동화 및 지능화 기술을 KREONET에 적용하기 위해 자체적인 KREONET Data Lake 및 AIOps 설계 및 구축을 추진하고 있으며, 미국의 ESnet, 네덜란드의 SURF 등과 AIOps와 관련된 개발 및 테스트 협력을 진행중이다.