AI 티핑 포인트: 2025년 통신 업계 리더가 알아야 할 사항
AI는 한동안 우리 곁에 있을 것입니다. 2023년은 패닉과 놀라움의 해, 2024년은 광범위한 실험의 해였다면 2025년은 통신 기업들이 AI 애플리케이션에 대해 진지하게 생각해보는 한 해가 될 것입니다. 하지만 이는 전혀 단순한 문제가 아닙니다. AI의 개념 증명이 샌드박스에서 프로덕션 단계로 진화하고 있는 가운데, AI에 열광했던 지지자들의 열정이 식어가고 있습니다.
이러한 상황을 헤쳐나갈 수 있는 방법에 대해 필자뿐만 아니라, Snowflake의 CEO인 Sridhar Ramaswamy, Snowflake의 AI 석학 엔지니어인 Yuxiong Xe 및 여타 산업별 전문가들도 진지하게 생각하고 있으며 그러한 고민을 담은 것이 바로 Snowflake AI + 데이터 예측 2025 보고서입니다. 동 보고서에서는 AI 운영부터 리더십 스킬 세트 재작성에 이르기까지 AI로 가속화된 미래가 어떻게 펼쳐질지 (그리고 조직이 기본적인 데이터 전략을 마련하지 못하면 어떻게 될지) 예측하고 있습니다.
2025년에는 생성형 AI와 5G가 주요 우선순위가 될 것입니다. 물리적 인프라, 가상화된 네트워킹 기능에 대한 부담, 클라우드 요구 사항 등 5G 네트워크의 복잡성은 소비자를 위한 네트워크 용량과 가용성 측면에서는 큰 도약을 의미하지만, 공급자에게는 막대한 유지 관리 및 개발 비용 부담으로 작용합니다.
통신 산업 예측 등 보다 자세한 내용을 살펴보려면 Snowflake AI + 데이터 예측 2025 보고서를 다운로드하세요.
예측: AI 및 지리 공간 데이터는 네트워크 플래닝을 혁신시킬 것임
네트워크 최적화를 위한 데이터 분석은 업계의 오랜 과제입니다. 네이티브 언어 모델과 지리 공간 데이터의 통합은 네트워크 계획에 혁신을 가져올 것입니다.
이전에는 너무 복잡했었습니다. 데이터 세트를 실행하여 매우 구체적인 주제나 질문에 대한 결론을 도출하려고 했지만, 올바른 데이터 세트에 대한 평가조차 하지 못했던 것입니다. 생성형 AI를 사용하면 데이터와의 상호 작용을 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다.
이제는 네트워크 운영자가 수익이나 가동 시간 또는 회복탄력성을 극대화하기 위해 어디에 용량을 배치해야 하는지와 같은 핵심적인 질문을 할 수 있습니다.
지리 공간 데이터는 통신 서비스 제공자가 다양한 환경에서의 네트워크 성능을 완전히 이해할 수 있도록 또 다른 인사이트 계층을 추가합니다. 벤더들은 지리 공간 데이터를 통해 특정 지역의 네트워크 변동성을 파악하고 지형, 기상 조건, 건물 밀집도 등 서비스 품질에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석할 수 있습니다. 공급자는 당면한 문제를 해결하는 데 있어 더 많은 정보를 바탕으로 보다 효과적으로 리소스를 할당할 수 있습니다.
통신 서비스 제공자는 이 두 가지 기술을 활용하여 네트워크 인프라의 가상 표현인 디지털 트윈을 구축하고 네트워크 성능과 최적화 기회에 대한 전례 없는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
2025년 통신 서비스 산업 예측의 나머지 내용과 여타 6개 산업 리더의 산업별 인사이트, Snowflake의 AI 책임자인 Baris Gultekin, Snowflake 정보보호최고책임자(CISO) Brad Jones 등과 같은 리더들의 데이터 및 AI 예측 등을 알아보려면, 전체 보고서를 읽어보세요.
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