지능형 인프라와 AI OpCo의 부상: Mobile World Congress 2026 핵심 인사이트

Mobile World Congress 2026은 한 가지를 분명히 보여주었습니다. 통신 산업은 더 이상 AI가 산업을 재편할지 여부를 논의하지 않습니다. AI가 산업을 재편할 것이라는 점은 이미 분명합니다. 그보다 핵심은 AI의 가치를 실현하는 데 필요한 지능형 인프라를 누가 구축할 것인지, 그리고 이를 통신사급 신뢰를 바탕으로 누가 운영할 것인지입니다.

올해 논의의 중심에는 지능형 인프라와 네트워크 운영에서 지능 운영 체계로 전환하기 위한 핵심 요건이 있습니다. 키노트, 라운드테이블, 스튜디오 세션, 경영진 미팅 전반에서 세 가지 주제가 일관되게 반복되었습니다. 업계는 여전히 5G와 광 인프라 구축 여정을 마무리해야 하며, AI는 기능이 아니라 운영 계층으로 자리 잡고 있고, 사기 방지부터 정책, 주권, 보안에 이르는 신뢰가 통신 전략의 중심으로 이동하고 있습니다. 통신 산업의 다음 물결은 더 많은 데이터를 더 빠르게 전송하는 데 있지 않습니다. 지능을 이동시키고, 거버넌스하며, 운영하는 데 있습니다.

MWC에서 Snowflake가 Intelligent Infrastructure 트랙을 후원한 것은 업계가 어디로 향하고 있는지를 보여주는 동시에, 통신 사업자가 단순 성장만으로는 얻을 수 없는 새로운 수익을 창출하는 인사이트로 데이터를 전환하도록 지원하는 Snowflake의 차별화된 포지셔닝을 보여줍니다. 키노트 분석부터 라운드테이블, 스튜디오 세션, 경영진 미팅에 이르기까지 Snowflake는 자율성을 가능하게 하는 거버넌스가 적용된 데이터 파운데이션을 구축하는 주체로서 AI 네이티브 전환을 둘러싼 통신 산업 논의의 중심에 있었습니다.

AI를 기존 시스템 위에 얹는 기능으로 보는 것이 아니라, 지능은 네트워크 핵심에 내재되는 방향으로 전환되고 있습니다. 네트워크, 고객, 운영, 파트너 생태계의 데이터를 통합하고 거버넌스 기반으로 활용할 수 있게 되면, 예측 최적화, 더 나은 고객 경험, 완전히 새로운 수익원을 실현할 수 있습니다. 여기에는 사기 방지, 위치 기반 인사이트, 프로그래머블 네트워크 기능이 포함됩니다. 요컨대 통신 산업은 단순한 연결성 제공자를 넘어, 신뢰할 수 있고 실제 운영으로 이어지는 지능을 대규모로 제공하는 플랫폼으로 진화할 기회를 맞고 있습니다.

지능이 인프라가 되고 있는 이유

수십 년 동안 통신 사업자의 본업은 데이터를 가능한 한 안정적으로 A지점에서 B지점으로 이동시키는 일이었으며, 메시징과 스트리밍부터 글로벌 상거래에 이르기까지 모든 것을 움직이는 네트워크를 구축하고 유지해 왔습니다. 네트워크를 통해 전송되는 데이터 트래픽은 지속적으로 증가하고 있지만, 수익 성장률은 이에 상응하는 수준으로 확대되지 못하고 있습니다. 이러한 불균형은 전략의 재검토를 강하게 요구하고 있습니다. Mobile World Congress 2026에서의 논의는 통신 산업의 다음 장이 그 데이터를 활용해 지능을 생성하는 데 있다는 점을 분명히 보여주었습니다. 이는 독립형(SA) 5G의 지속적인 구축, 고밀도 광 인프라, 비지상 회복탄력성 구현, 클라우드-네트워크 융합 아키텍처, 그리고 점점 더 분산되는 엣지 환경 위에서 이루어집니다.

에이전틱 AI, 로보틱스, 상시 추론, 더욱 분산된 연결성이 공존하는 세상에서 지능은 점점 더 인프라처럼 작동합니다. 지능을 애플리케이션 계층의 기능으로 보던 관점에서 인프라로 보는 관점으로의 전환은 MWC의 메인 스테이지와 주요 논의 전반에서 분명하게 드러났습니다. 지난 몇 년간 AI는 도입 타당성을 검토하기 위한 실험과 검증의 대상에 머물러 있었습니다. 하지만 올해는 사업자들이 AI를 통신사 수준의 신뢰성으로 운영하려면 무엇이 필요한지, 그리고 현지 규제, 기존 플랫폼 투자, 하이브리드 운영 현실을 존중하면서 이를 어떻게 구현할지를 묻고 있음을 보여주었습니다.

지능형 인프라는 대규모 네트워크를 운영해 본 사람이라면 누구에게나 익숙하게 느껴지는 요구 사항을 갖고 있습니다. 지능형 인프라는 다음을 충족해야 합니다.

• 지연 시간과 결정성 제약을 충족하는 환경에서 실행합니다

• 현지 규제, 데이터 레지던시, 보안, 정책을 준수해야 합니다

• ID, 신뢰, 거버넌스에 기반해야 합니다

• 불필요한 데이터 이동 없이 클라우드, 온프레미스, 엣지 환경 전반에서 작동해야 합니다

• 디바이스, 차량, 센서, 산업 시스템을 포함한 물리 세계와 통합되어야 합니다

이러한 요소가 결합되면 지능 분산은 마치 통신 문제처럼 보입니다. 단, 여기서 전달되는 것은 음성 패킷이나 인터넷 트래픽이 아닙니다. 실제 비즈니스 성과를 만들어내는 것은 결국 의사결정입니다.

이는 AI OpCo 개념을 정의하는 핵심 전환입니다. 연결성 위에 기능을 추가하는 접근이 아니라, 지능을 운영 워크로드로 실행하도록 설계된 네트워크 운영자 모델로서, 거버넌스, 계량 가능성, 신뢰성을 갖춘 형태를 의미합니다. 이는 또한 MWC 전반에서 드러난 더 큰 전환을 반영합니다. 이제 통신사는 단순한 전송 운영자가 아니라 신뢰할 수 있는 환경의 아키텍트가 되어야 한다는 요구를 받고 있습니다.

네트워크 운영에서 네트워크 지능으로

바르셀로나에서 진행된 경영진 논의 전반에서 일관되게 드러난 주제는 반응형 운영에서 예측형, 그리고 점진적으로 진행되고 있는 자율적인 시스템으로의 전환이었습니다.

불필요한 수사를 걷어내고 보면, 지능형 인프라의 본질은 네트워크 운영에서 네트워크 지능으로의 전환입니다. 이는 클라우드, 엣지, 네트워크 아키텍처가 AI를 대규모로 지원할 수 있는 하나의 일관된 패브릭으로 수렴하는 것을 의미합니다. 또한 하이브리드 환경 전반에서 준실시간 분석과 자동화를 오케스트레이션해 네트워크가 반응형 운영에서 예측형으로, 나아가 점점 더 자율적인 의사 결정으로 나아가게 하는 역량을 뜻합니다.

실제로 이를 위해서는 단순히 대시보드를 통합하는 것만으로는 부족합니다. 네트워크, 서비스, 고객, 엔터프라이즈, 생태계 도메인 전반에 걸쳐 통합되고 거버넌스가 적용된 데이터 파운데이션이 필요합니다. 또한 AI 에이전트가 벤더, 시스템, 도메인을 아우르는 통신 컨텍스트를 일관되게 이해할 수 있도록 하는 시맨틱 또는 지식 계층이 필요합니다. 새로운 형태의 벤더 종속을 초래하지 않으면서, 멀티 클라우드와 온프레미스 전반에서 정형 및 비정형 데이터를 포괄하는 아키텍처가 필요합니다. 이번 주 가장 분명한 메시지 중 하나는 데이터 카탈로그, 툴링, 소유권, 액세스 패턴의 파편화가 이제 AI 준비도를 가로막는 주요 제약 중 하나가 되었다는 점이었습니다.

이러한 현대적 역량은 폭넓게 적용되고 있습니다. 그 효과는 운영 KPI에서 나타납니다. 인시던트 해결 시간 단축, 네트워크 회복탄력성 향상, 서비스 품질 개선, 기술자 생산성 향상 및 시장 출시 기간 단축이 그 예입니다. 또한 이는 새로운 수익 경로를 만들어냅니다. 통신 사업자들은 사기 방지와 ID 확인, 위치 검증, 온디맨드 품질 보장, 이동성 인사이트, 네트워크 API, 그리고 산업별 데이터 제품 등 다양한 영역으로 확장을 모색하고 있습니다.

통신 사업자들은 통신 산업 데이터, 문서 및 네트워크 기능을 거버넌스가 적용된 소비 가능한 형태이자 과금 가능한 제품으로 전환하고, 이를 개발자와 기업이 대규모로 채택할 수 있도록 하는 데 따르는 복잡성을 종종 과소평가합니다.

이 메시지는 MWC의 Intelligent Infrastructure 프로그램 전반에서 분명하게 드러났습니다. 오프닝 대담에서는 네트워크가 진정한 ‘오토파일럿’ 단계에 도달하기 위해 선행되어야 할 조건에 대해 논의했습니다. 결론은 많은 사업자가 고된 시행착오를 통해 배우고 있는 바와 일치했습니다. 자율성에는 분명 AI 추가가 포함되지만, 그에 앞서 올바른 데이터, 거버넌스, 아키텍처 기반을 먼저 구축해야 합니다. 순서가 중요합니다. 데이터를 통합하고, 신뢰와 컨텍스트를 확립한 다음, 자동화해야 합니다. 또한 사업자가 에이전트가 무엇을 하고 있는지 이해하고, 엣지 케이스를 안전하게 테스트하며, 자신 있게 확장할 수 있도록 옵저버빌리티와 검증도 필요합니다.

지능형 인프라를 비즈니스 성과로 연결하기

MWC에서는 보다 실질적인 논의가 이루어졌습니다. AI는 성과를 만들어낼 때에만 전략적 의미를 가집니다. 지능형 인프라도 측정 가능한 성과를 만들어낼 때에만 유용합니다.

올해 가장 뚜렷한 변화 중 하나는 사용량 중심 지표에서 벗어나 비즈니스 및 운영 KPI로 이동한 점입니다. 인사이트 도출 시간, 서비스 품질, 롤아웃 속도, 회수된 수익, 인시던트 해결, 자동 조치 비율, 수익화 가능한 채택이 그 예입니다. 다음 세 가지 주제가 통신 업계 리더들과의 주요 논의를 이끌었습니다.

새로운 수익원 창출

통신 사업자들은 ID, 위치, 디바이스 텔레메트리, 품질 지표, 네트워크 성능 데이터, 그리고 동의 기반 고객 상호작용 등 고가치 데이터를 보유하고 있습니다. 

수익화 모델이 기가바이트 기반에서 기능 소비 기반으로 전환됩니다. API 호출, 추론, 데이터 세트 구독, 온디맨드 품질 예약, 정책 검증, 프라이빗 데이터 공유 및 데이터 클린룸 기반 협업이 여기에 포함됩니다. 수익의 중심도 기가바이트에서 프로그래머블 가치 중심으로 이동하고 있습니다.

이는 또한 사업자가 시장 진출을 바라보는 방식 자체를 재정의합니다. 즉, 일회성 통합 수수료 중심에서 벗어나 반복 가능한 도입과 사용을 기반으로 전환되는 흐름이며, 파트너, 개발자, 기업의 마찰을 줄이는 명확한 서비스 수준, 거버넌스 경계, 배포 메커니즘을 필요로 합니다.

운영 효율성 개선

통신 환경은 설계상 복잡합니다. 레거시 OSS 및 BSS 시스템, 파편화된 데이터 도메인, 사일로화된 운영 프로세스, 그리고 온프레미스, 멀티 클라우드, 파트너 환경이 뒤섞여 있기 때문입니다.

네트워크, 서비스, 고객, 엔터프라이즈 도메인 전반에서 데이터를 통합하면 구조적 마찰이 줄어들고 대규모 현대화가 가능해집니다. 이는 의사 결정을 가속화하고, 데이터 생성에서 실행까지의 경로를 단축하며, 배포 패턴을 간소화하고, 복잡성이 모든 전환 이니셔티브에 대한 부담으로 작용하는 환경에서 운영 비용을 절감합니다.

정성적 영향은 종종 정량적 성과만큼이나 강력합니다. 한 Tier 1 통신 사업자 팀은 이를 간단히 이렇게 표현했습니다. “Snowflake는 사용을 시작하게만 하면 그다음부터는 조용합니다. 모든 것이 그냥 작동하니까요.” 

가장 실용적인 접근 방식은 단계적으로 진행되는 경우가 많습니다. 먼저 가장 가치가 높은 정형 데이터를 연결하고, 이후 문서 및 현장 기록과 같은 비정형 컨텍스트를 추가한 다음, 그 위에 에이전트 기반 워크플로우를 계층화합니다. 이것이 AI 네이티브 데이터 엔지니어링이 중요한 이유입니다. 이는 현대화를 여러 분기에 걸친 통합 작업에서 보다 반복 가능하고 확장 가능한 운영 모델로 전환합니다.

운영 단순성이 중요한 이유는 대부분의 통신 팀이 마찰을 당연하게 받아들이는 데 익숙해졌기 때문입니다. 이러한 마찰을 제거하는 것이 비약적 성능 개선을 가능하게 합니다.

지능형 네트워크와 운영 구현

선제적 모니터링, 예측 최적화, 자동화된 복구를 위해서는 통합되고 거버넌스가 적용된 신뢰할 수 있는 네트워크 단일 뷰가 필요합니다.

네트워크가 더 높은 수준의 자율성으로 나아갈수록 아키텍처적 지향점은 더욱 분명해집니다. AI와 에이전트를 위한 반복 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 결정론적 온톨로지 기반의 지식 인프라를 구축해야 합니다. 네트워크는 반응형 인프라에서 지능형 의사 결정 패브릭으로 진화합니다. 텔레메트리는 컨텍스트가 되고 컨텍스트는 의사 결정이 되며 의사 결정은 필요 시 인간의 감독 하에 폐쇄 루프 실행으로 이어집니다.

바로 이 지점에서 MWC의 생태계 발표가 중요합니다. 부수적인 이야기가 아니라 업계가 어디에 투자하고 구축하고 있는지를 보여주는 신호이기 때문입니다. 파트너들은 통신 사업자가 감사 가능성이나 설명 가능성을 저해하지 않으면서 자율성을 확장할 수 있도록, 통신 특화 시맨틱, 정책 제어, 옵저버빌리티, 합성 검증, 거버넌스가 적용된 에이전트 프레임워크를 추가하는 데 기여하고 있습니다. 이것이 중요한 이유는 통신에서 가장 중요한 시나리오가 대개 드물거나 민감하거나 여러 도메인에 걸쳐 분산되어 있기 때문입니다. 이러한 시나리오는 자신 있게 자동화하기 전에 반드시 모델링되고, 검증되고, 거버넌스가 적용되어야 합니다.

EnterpriseWeb의 Snowflake Native App은 사업자가 어떻게 결정론적 동작과 운영 거버넌스를 갖춘 자율 네트워킹 에이전트를 구현할 수 있는지를 보여줍니다. 또한 Snowflake를 표준 기반 통신 온톨로지로 확장해 설명 가능하고 논리적으로 일관된 결과, 감사 가능성, 정책 제어를 지원합니다. Snowflake의 Global Telecom CTO인 Sreedhar Rao는 이렇게 말했습니다. “EnterpriseWeb는 Snowflake에서 통신 사업자 데이터를 운영화하고, 자체 확장,·자체 최적화,·자체 자동 복구 네트워크로 가는 빠른 경로를 제공합니다.”

또한 Snowflake의 거버넌스가 적용된 환경 내에서 생성된 개인정보 보존형 합성 텔레메트리를 활용해 통신 사업자와 공급업체가 자율 네트워크 운영을 검증할 수 있도록, Rockfish Data와의 공동 솔루션을 발표했습니다. 검증은 통신 산업에서 여전히 해결되지 않은 핵심 공백입니다. 가장 중요한 시나리오는 대개 드물거나 불완전하거나, 공유하기에는 지나치게 민감한 경우가 많기 때문입니다. Sreedhar는 이러한 제약과 기회를 다음과 같이 설명했습니다. “하지만 현실적인 검증 데이터에 대한 접근이 제한되면서 혁신이 가로막혀 왔습니다. … Rockfish와 함께 Snowflake의 거버넌스 환경 내에서 고충실도 테스트 데이터를 생성할 수 있도록 지원함으로써, 통신 사업자와 공급업체가 더 빠르게, 그리고 확신을 가지고 실행할 수 있도록 합니다.”

파트너 생태계의 추진력, 스테이지 발표, 그리고 Ericsson, Nokia, Cubic의 리더들과 함께한 임원 라운드테이블 전반에서 공통적으로 확인된 점은 다음과 같습니다. 자율성으로 가는 길은 거버넌스가 적용된 데이터, 시맨틱 컨텍스트, 필요한 경우의 결정론적 추론, 그리고 신뢰를 타협할 수 없는 요소로 만드는 운영 가드레일을 기반으로 합니다.

왜 지금 Snowflake인가

MWC는 전 세계 CSP 경영진, CTO, 데이터 전략 책임자들이 한자리에 모이는 대표적인 포럼으로, 이곳에서의 전략적 논의는 수개월에 걸친 경영진 정렬 과정을 단기간으로 압축합니다.

Snowflake의 참여와 Intelligent Infrastructure 트랙 후원은 이 전환에서 Snowflake가 핵심 기반으로 자리하고 있음을 보여줍니다. Snowflake는 네트워크, 클라우드, 생태계 데이터를 연결하는 제어 영역으로서, 데이터가 존재하는 위치에서 AI를 적용하고, 상호운용 가능한 하이브리드 패턴을 통해 기존 투자를 보호하면서 신뢰할 수 있는 네트워크 데이터를 지능형 인프라로 제품화할 수 있도록 합니다. Snowflake는 통신 사업자가 데이터를 실제 성과로 전환할 수 있도록 지원합니다.

• 네트워크, 클라우드, 엔터프라이즈 및 생태계 도메인 전반에 걸친 통합되고 거버넌스가 적용된 데이터 플레인 구축

• 에이전트가 이해할 수 있는 공유 시맨틱 컨텍스트를 통해 정형 및 비정형 데이터 연결

• 불필요한 데이터 이동 없이 개인정보 보호를 우선하는 협업 및 수익화 지원

• 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에서 강력한 거버넌스와 보안 경계 내에서 AI 지원

• 플랫폼 규모의 데이터 제품, 애플리케이션, API 및 프라이빗 공유를 위한 배포 체계 제공

MWC에서 확인된 핵심은 통신 사업자들이 또 하나의 분절된 AI 레이어를 요구하지 않는다는 점입니다. 이들은 기존 클라우드 커밋먼트, 온프레미스 환경, 데이터 레지던시 요구사항, 그리고 신속한 비즈니스 가치 검증 요구를 모두 충족하는 거버넌스 기반의 상호운용 가능한 아키텍처를 요구하고 있습니다.

플랫폼 비즈니스는 맞춤형 통합에 의존할 수 있으나, 확장은 반복 가능한 패턴, 명확한 계약 구조, 그리고 파트너 및 고객의 마찰을 최소화하는 배포 메커니즘을 통해 달성됩니다.

더 큰 전환: 유틸리티에서 플랫폼으로

아마도 MWC 2026의 가장 중요한 시사점은 통신 산업의 미래가 점점 더 프로그래머블 역량에 의해 정의될 것이라는 점입니다.

AI 시대에 통신 사업자는 비트당 비용 최적화된 연결 파이프로 남을 수도 있고, 지능형 인프라를 운영하는 AI OpCo로 전환할 수도 있습니다. 이 경우 연결성은 역량으로, 네트워크는 데이터 기반 의사 결정을 위한 신뢰 가능한 패브릭으로 진화합니다. 그 미래는 더 소프트웨어 중심으로 움직이고, 표준을 기반으로 하며, 생태계 주도로 전개됩니다. 이는 모든 수익화 경로를 일회성 프로젝트로 다루기보다, 통신 사업자가 API, 데이터 제품, 거버넌스가 적용된 공유 모델을 통해 역량을 외부에 제공하는 데 달려 있습니다.

앞으로 성장은 도입, API 호출, 추론 사용량, 품질 보장, 데이터 공유, 생태계 통합과 같은 지표로 측정될 것입니다. 결국 성공하는 통신 사업자는 유틸리티가 아니라 플랫폼 기업에 가까운 형태로 진화하게 됩니다. 이들은 네트워크에서 생성되는 ‘신뢰 가능한 데이터’를 제품으로 수익화합니다.

앞으로의 방향

업계는 구조적 변곡점에 서 있습니다. 지능형 인프라는 트래픽 증가만으로는 달성할 수 없는 플랫폼 수준의 수익을 창출할 수 있는 핵심 레버입니다.

Snowflake는 전체 통신 스택을 모두 제공하지는 않습니다. 통신 사업자는 여전히 엣지 컴퓨팅, 오케스트레이션, 네트워크 현대화를 지속해야 하며, 독립형 5G 구축을 이어가고, 광 인프라를 강화하며, 비지상 네트워크 복원력을 확보하고, 그 기반이 되는 클라우드 인프라를 구축하며, 보다 분산된 연결성을 관리해야 합니다. AI가 운영 전반에 깊이 확장됨에 따라 보안, 사기 방지, 규제 및 정책 전반에 대한 강력한 거버넌스도 필요합니다. 그러나 통합되고 거버넌스가 적용된 데이터 및 AI 기반이 없다면, 이러한 투자도 수익화 가능한 지능으로 이어지기 어렵습니다.

이제 MWC 2026 이후 통신 업계 리더들이 고민해야 할 것은 AI의 중요성 자체가 아니라, 그 가치를 실현하기 위한 지능형 인프라, 지식 계층, 운영 모델을 실제로 구축하고 있는지 여부입니다. 이를 실현하는 기업은 단순 연결성을 넘어, 안정적이고 지역적으로 실행되며 통신 수준의 신뢰성을 갖춘 지능을 제공하는 AI OpCo로 진화하게 될 것입니다.