GNE 2025에서 AI 주도 NaaS가 혁신 선도

AI 모델을 훈련하고 실행하는 것은 종종 분산된 노력입니다. 다양한 컴퓨팅 및 데이터 리소스가 일반적으로 성능을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 전략적으로 배치됩니다. 이러한 분산 모델은 다른 요소들을 연결하는 기본 네트워크 인프라에 새로운 강조점을 두었습니다. 그 AI의 네트워크 측면이 이번 주 텍사스 알링턴에서 열린 GNE 2025 컨퍼런스의 초점이었습니다.

연례 Global NaaS Event(GNE)에서 AI의 영향력은 컨퍼런스 전반에 걸쳐 뚜렷했습니다. 과거에는 컨퍼런스의 주제가 네트워크 서비스(NaaS) 자체였습니다. 지난 몇 년간 컨퍼런스 주최자인 Mplify(구 MEF), 서비스 제공업체, 기술 솔루션 제공업체, 기업 사용자로 구성된 국제 조직은 NaaS 제공이 필요에 따라 안정적으로 주문되고 안전하게 제공될 수 있도록 하는 프레임워크, 수명주기 서비스 오케스트레이션(LSO) API, 인증 개발에 집중했습니다.

참고: 현대 AI에 NaaS가 필요한 이유

AI를 위한 NaaS에 초점

올해 초 Mplify는 AI, 분산 인텔리전스, 네오클라우드와 GPU-as-a-Service 같은 현대적 제공을 지원하기 위한 강력한 네트워크의 필요성을 다루기 위해 그 영역을 확장했습니다.

Mplify CTO Pascal Menezes는 개회사로 AI의 네트워크 측면을 조명했습니다. "네트워크가 결정적으로 중요해집니다. 성능 보장이 있어야 하고 품질과 보안을 제공해야 합니다."라고 Menezes는 말했습니다. "또한 동적이어야 하고, 온디맨드로 유동적이며, 프로그래밍 가능하고 자동화되어야 합니다."

그는 Mplify와 다른 이들이 AI를 위한 NaaS를 지원하기 위해 집중하고 있는 몇 가지 핵심 영역을 지적했습니다.

우선, 그는 AI를 위한 다양한 전송 방식이 점점 더 전략적이 되고 있다고 지적했습니다. AI 워크로드를 지원하기 위한 대역폭에 대한 큰 수요가 있습니다. 업계는 캐리어 이더넷, IP 브로드밴드, 저궤도(LEO) 위성 같은 영역에서 새롭고 더 많은 제공으로 대응하고 있습니다.

그러한 제공이 분산 AI 워크로드를 지원하려면 다양한 전송 기술을 마치 단일 엔티티인 것처럼 주문, 사용, 관리할 방법이 필요합니다. 이를 위해 Mplify는 컨퍼런스에서 GSMA Open Gateway Framework에 합류하여 유선 및 무선 도메인 전반에서 작동하는 통합 네트워크 API를 개발함으로써 AI 연결을 지원한다고 발표했습니다.

특히 Mplify는 LSO API를 활용하여 GSMA Open Gateway Framework의 모바일 네트워크용 CAMARA API를 보완함으로써 무선에서 유선 환경으로의 교차 도메인 통합을 발전시키는 데 도움을 줄 것이라고 밝혔습니다. 이 조합은 원활한 엔드투엔드 연결을 가능하게 하는 데 도움이 될 것입니다.

참고: 네오클라우드란 무엇이며 AI에 왜 필요한가?

AI가 캐리어 이더넷 인증 수요 견인

흥미롭게도 Menezes는 올해 Mplify가 모든 유형의 제공업체로부터 캐리어 이더넷 인증 수요가 급증했음을 보았다고 언급했습니다. 기업 및 서비스 제공업체 고객들이 AI 노력에 대한 전송 및 연결 서비스 RFP에 인증 요구사항을 추가하고 있었기 때문입니다.

이 급증은 꽤 예상치 못한 것이었습니다. 캐리어 이더넷은 20년 넘게 사용되어 왔으며 널리 배포되고 활용됩니다. Mplify는 이전 이름인 MEF 하에서 프레임워크, LSO API, 인증으로 캐리어 이더넷의 성공에 기여했습니다.

새로운 인증 수요를 지원하기 위해 Mplify는 AI 시대를 위한 캐리어 이더넷 인증을 재정의했습니다. 구체적으로 Mplify의 캐리어 이더넷 인증은 이제 기업 및 AI 주도 서비스 모두에 대한 준비성을 검증하는 두 가지 상호 보완적 프로파일, 비즈니스용 캐리어 이더넷과 AI용 캐리어 이더넷을 정의합니다.

왜 새로운 인증이 필요할까요? "AI는 네트워크가 제공해야 하는 것을 재정의하고 있습니다."라고 Mplify의 최고 제품 책임자 Daniel Bar Lev는 말했습니다. "AI용 캐리어 이더넷 인증으로 Mplify는 비즈니스용 캐리어 이더넷의 검증된 기반을 AI 시대로 확장하여 제공업체가 차세대 NaaS와 에이전틱 AI 애플리케이션을 구동하는 결정적 성능, 자동화된 지능형 네트워크를 제공할 수 있도록 합니다."

AI 집약적 실시간 워크로드를 위해 설계된 AI용 캐리어 이더넷 인증은 비즈니스용 캐리어 이더넷 인증을 기반으로 구축되며 분산 환경에서 AI 모델과 주변 장치를 조정하는 데 필요한 신뢰성, 유연성, 효율성을 검증합니다. Mplify에 따르면 주요 사용 사례에는 분산 AI 훈련 및 추론을 위한 데이터센터-간 및 에지-투-데이터센터 연결, AI 주변기기 또는 애플리케이션과 에지 GPU 클러스터 간의 연결이 포함됩니다.

참고: NaaS란 무엇이며 AI에 왜 필요한가?

NaaS, AI, 자동화

AI 모델을 훈련하고 AI 워크로드를 실행하는 것은 순수한 전송 및 연결 역량 이상을 요구합니다. Menezes는 현재 주목을 받고 있거나 가까운 미래에 더 많은 주목이 필요할 추가 영역이 있다고 언급했습니다.

Mplify가 다루는 한 측면은 자동화가 기업과 파트너 간 동서 흐름에서 AI 에이전트와 모델 간 상호작용 자동화로 진화하고 있다는 것입니다. 그는 이것이 견고한 신원 프레임워크, 인증, 권한 부여, 감사 역량을 요구한다고 언급했습니다.

컨퍼런스에서 Mplify Enterprise Leadership Council(ELC)은 LSO API를 통한 기업 연결 및 자동화 가속화라는 제목의 LSO 자동화 선언문을 발표했습니다. 이 선언문은 서비스 제공업체가 Mplify의 표준화된 비즈니스 및 운영 API를 채택할 것을 촉구합니다. 구체적으로 선언문은 서비스 제공업체가 수동 프로세스를 기업 IT 시스템과 제공업체 네트워크를 연결하는 표준화된 기계 판독 가능 API로 대체할 것을 촉구합니다. 이러한 API는 글로벌 네트워크 전반에서 실시간 자동화를 가능하게 합니다.

선언문에서 ELC 그룹은 자동화가 기업 에지에서 제공업체 네트워크와 클라우드까지 전체 공급망에 걸쳐야 오늘날 디지털 비즈니스가 요구하는 민첩성, 확장성, 보장을 제공할 수 있다고 강조했습니다.

미래 이슈

AI는 미래에 비즈니스 및 정부 운영의 다양한 측면에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

따라서 사이버보안은 AI 흐름 보호, AI 애플리케이션 분류, 제로 트러스트 정책 시행, 이상 AI 에이전트 및 모델 스캔 및 격리에 중요합니다. 이는 모두 Mplify가 지원하고 기존 노력을 확장할 영역입니다.

가까운 미래에 전 세계 정부가 더 많은 서비스를 제공하고 더 넓은 범위의 운영을 지원하기 위해 AI로 전환할 것입니다. 이러한 활동은 강화된 보안이 필요합니다. 이를 위해 Menezes는 국가가 자체 AI 인프라와 모델을 구축하는 주권 AI가 주요 트렌드라고 언급했습니다. 오늘과 가까운 미래에 통신 회사와 서비스 제공업체가 이러한 주권 AI 배포를 지원하는 데 필요한 전송, 데이터센터, GPU-as-a-service 역량을 제공하는 중심 역할을 할 것으로 기대됩니다.