CSP는 AI로 어떻게 수익을 늘릴 수 있을까요? Ciena의 Francisco Sant'Anna 선임 고문이 CSP가 새로운 수익원을 창출하고 수익성을 개선할 수 있는 가능성에 대해 자세히 설명합니다.
AI를 위한 필수 인프라를 구축하고 네트워크 및 서비스 운영에 AI를 활용하는 것이 업계의 화두로 떠오르고 있습니다. AI가 통신 부문을 근본적으로 변화시킬 것이라는 데는 대부분 동의하지만, CSP(통신 서비스 공급자)가 이를 통해 수익을 창출하는 방법에 대해서는 충분히 주목받지 못했습니다. AI는 네트워크의 발전과 운영에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 상황에서 운영 효율성 이상으로 논의를 확장하고 매출 성장도 촉진할 수 있는 방법을 분석하는 것이 중요합니다.
자본 지출을 통제하면서 매출을 늘려야 하는 과제에 직면한 CSP는 새로운 기술 추세의 잠재적 수익성을 면밀히 검토하는 경향이 있습니다. 최근 몇 년 동안 5G에 광범위한 계획과 대규모 투자가 이루어졌지만, 업계는 여전히 5G 도입을 통해 의미 있는 재정적 이익을 창출할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 이로 인해 사업자들은 AI와 같이 빠르게 발전하는 기술의 변곡점을 보다 신중한 시각으로 바라보게 될 수 있습니다. 이러한 상황에서 한 가지 질문이 떠오릅니다. AI가 성장과 수익성을 위한 새로운 길을 제시할까? 그럴 것이라고 믿는 데에는 타당한 이유가 있습니다.
단순한 기술 업그레이드 그 이상의 변화
AI는 새로운 기술 집합 그 이상입니다. 즉 새로운 기반 도구이자 혁신의 촉진제이며 통신 산업의 새로운 시대를 정의하는 비즈니스 혁신의 원동력입니다. CSP의 수익성을 높일 수 있는 잠재력을 고려할 때 업계는 AI로 인한 효율성 개선과 비용 절감에 주목하고 있습니다. AIOps(AI 도구를 사용하여 운영을 혁신하는 것)는 운영 효율성을 크게 향상시키고 CSP가 경쟁력을 유지하는 데 중추적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 자세한 내용은 이 문서 * AI_ops_blog*에서 확인하세요. 그러나 비용 절감과 더불어 새로운 수익원을 창출함으로써 AI 기반의 수익성 향상을 달성할 수도 있습니다.
AI 수익 창출 기회 포착
Ciena는 고객을 포함한 다양한 업계 소스를 활용하여 CSP를 위한 잠재적인 AI 수익 창출 기회를 포착하고 분석했습니다. 수익 확장을 위해 다음과 같은 세 가지 경로를 파악했습니다.
- 기존비즈니스및연결서비스최적화: 리소스 활용성을 극대화하여 새로운 매출을 창출합니다. 급증하는 AI 트래픽 수요를 포착합니다. 서비스 수준을 개선하고 매출 손실을 완화합니다. 예를 들어, AIOps는 고급 선제적 장애 감지를 지원하여 SLA(서비스 수준 계약)를 강화하고 서비스 중단으로 인한 손실을 줄임으로써 CSP의 수익을 향상시킵니다.
- AI 기능으로포트폴리오진화: AI를 활용하여 전례 없는 수준의 개인화 기능을 갖춘 서비스를 설계하고 제공합니다. 프리미엄 사용자 경험을 위해 초과 용량을 동적으로 상향 판매합니다. AI 네트워크 도구를 연결성을 넘어 부가가치 서비스로 전환합니다. 대표적인 예로 GenAI 기반 대화 도구와 자동화된 스크립팅을 기업 네트워크 관리 포털에 통합하여 고객 경험을 개선하고 CSP의 관리형 네트워크 서비스 포트폴리오를 차별화할 수 있습니다.
- 연결성을넘어새로운인접비즈니스를구축하여수익다각화: AI를 사용하여 네트워크 데이터를 비즈니스 인사이트 상품으로 판매합니다. 네트워크 에지 인프라를 활용하여 에지 클라우드 서비스를 구현합니다. 예를 들어 AI 추론이 점점 더 에지로 분산됨에 따라 사업자는 에지 AI IaaS를 제공할 수 있습니다. 광범위한 운용 규모를 활용하여 코어 네트워크 포화를 피하고 최종 사용자에게 최적의 AI 애플리케이션 성능을 제공할 수 있습니다.
그림 1. 수익 증대를 위한 3차원 도식
즉각적인 기회와 장기적인 가능성
우리는 AI를 통한 잠재적인 수익 창출 기회에 대한 종합적인 목록을 만들었으며 가장 유망한 수익 창출 경로를 위에서 설명한 세 가지 경로로 분류했습니다. 아래 그림에서와 같이 각 범주에 속한 솔루션들이 공유하는 공통된 기능을 바탕으로 CSP가 AI 기반 성장 잠재력을 파악하고 탐색할 수 있도록 단순화 모델을 설계했습니다.
그림 2. AI 기반 성장 기회를 안내하는 단순화 모델
AI 수익 창출은 선형적인 경로를 따르지 않을 것입니다. 비즈니스의 다양한 영역에서 AI 역량이 성숙해짐에 따라 새로운 성장 가능성과 활용 사례로 기회가 나무처럼 가지를 뻗어 나갑니다. 일부는 구체적이고 단기적인 기회인 반면, 일부는 상당한 프로세스 및 시스템 변경이 필요한 서비스 향상으로 얻을 수 있는 기회입니다. 이러한 기회는 상업적으로 가능성이 없는 것으로 간주될 수 있지만 획기적인 수익 기회를 창출할 수 있는 아이디어의 촉매제가 될 수 있는 것들도 있습니다.
오늘날 AI 모델의 광범위한 개발과 세부 조정으로 인해 서로 다른 클라우드 간에 대량의 데이터가 이동하고 있습니다. 이러한 상황으로 클라우드 교환 및 DCI(데이터 센터 상호 연결) 서비스에서 다년간의 성장 곡선이 시작될 것으로 예상됩니다. AI 트래픽 급증과 예측하기 어려운 트래픽 흐름을 해결하려면 대역폭 확장을 넘어 서비스 프로비저닝을 자동화하고 IP 라우팅과 광 교환 기능을 더욱 동적이고 효율적으로 만들어야 합니다. Exaswitch 컨소시엄 모델과 MOFN(관리형 광 케이블 네트워크) 솔루션은 이러한 요구 사항을 충족하는 방법의 예입니다. 이들은 AI 애플리케이션에 필요한 주요 네트워크 속성을 지원함으로써 CSP가 초기 단계의 AI 기반 연결 수요에서 차별화하고 수익을 창출할 수 있도록 지원하고 있습니다.
Ciena Adaptive Network로 수익 창출 역량 강화
AI 수익 창출은 CSP 네트워크 인프라와 운영 환경이 이를 지원할 준비가 된 경우에만 가능합니다. 이를 위해 Ciena의Adaptive NetworkTM는 AI 시대에 네트워크 아키텍처를 진화시키고 네트워크 및 서비스 운영을 최적화하기 위한 실용적인 비전을 제시합니다.
Adaptive Network는 프로그래밍 가능 인프라에서 시작되며 이 인프라는 새로운 트래픽 패턴을 처리하고 AI 서비스로 인해 증가하는 용량을 동적으로 확장하고 라우팅할 수 있는 모든 기능을 갖춘 플랫폼이 필요합니다. 소프트웨어 제어 및 자동화 그리고 분석 기능 및 지능성은 AI 수익 창출에 필수적인 Adaptive Network의 다른 두 가지 요소입니다. 이 두 기능에서 얻은 유용한 정보는 기존 서비스를 개선하여 AI 수요를 충족하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 새로운 수익 기회를 창출할 수 있는 기반이 될 것입니다.
그림 3. Ciena의 Adaptive Network 비전
수십 년 동안 Ciena는 새로운 기술 추세를 비즈니스 기회로 전환하기 위해 CSP와 협력하여 새로운 서비스를 개발, 제공 및 수익화 하기 위해 노력해 왔습니다. AI로 인해 네트워크와 운영에 새로운 연결 요구 사항과 파괴적인 혁신이 도입됨에 따라 수익 창출의 기회가 생겨나고 있습니다. 업계는 의심할 여지 없이 AI 기반 수익 창출의 초기 단계에 있지만, 이제 AI의 수익화 잠재력을 실현하기 위한 전략을 개발해야 할 때입니다.
