AI 확산에 한국 데이터센터 연결망 재설계

인공지능 데이터센터 확산으로 한국의 연결망이 고용량·저지연 중심으로 재편되고 있다. 김성준 시에나 코리아 부사장은 시설 사이에서 워크로드를 분산하고 AI 모델의 동기화를 유지하는 한편, 이용자의 질의와 응답을 안정적으로 처리하려면 기존과 다른 네트워크 구조가 필요하다고 진단했다. SK텔레콤은 아시아 AI 인프라 허브를 목표로 최대 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표한 상태다.

메트로 구간에서는 파장과 이더넷 서비스를 각각의 네트워크로 제공하던 방식에서 단일 라우터 기반 인프라로 통합하는 변화가 진행되고 있다. 플렉스이(FlexE)를 활용하면 전용 대역폭과 서비스 격리, 낮은 지연 시간을 유지하면서 공간·전력·운영 부담을 줄일 수 있다. 데이터센터 공간과 전력 제약이 커진 서울에서는 이런 통합 효과가 더욱 중요하다. 원격·지방 데이터센터에는 기존 허브와 연결하는 대용량 백홀과 코히어런트 라우팅이 확장 수단으로 제시됐다.

기업 액세스망도 음성·인터넷·가상사설망 중심의 설계만으로는 AI 워크로드를 충분히 수용하기 어려워졌다. 일부 업무에는 결정론적 라우팅과 초저지연, 무중단 연결, 데이터 주권 요건 준수가 요구된다. 세그먼트 라우팅 플렉시블 알고리즘(Flex-Algo) 같은 IP 트래픽 엔지니어링 기능은 업무와 애플리케이션 조건에 맞춰 트래픽별 경로를 지정할 수 있어 기업 AI 전략의 핵심 요소로 부상하고 있다.

자체 데이터센터와 광케이블망에 투자하는 신흥 클라우드 사업자, 이른바 네오스케일러는 구축 기간과 국내 법적 제약도 함께 고려해야 한다. 전기통신기본법과 전기통신사업법상 광케이블 부설·운영 주체가 국가 기관과 기간통신사업자로 제한돼 다수 조직은 확장 과정에서도 임차망과 외부 시설을 이용해야 한다. 광 기능과 IP 기능을 한 플랫폼에 결합한 코히어런트 라우팅은 기존 광케이블의 활용도와 전송 용량을 높이고 운영을 단순화하는 방안으로 꼽힌다. AI 시대의 경쟁력은 메트로 서비스, 지방 백홀, 기업 접속망을 아우르는 확장성과 적응성 확보에 좌우될 전망이다.