점점 더 많은 조직이 AI를 도입하면서 AI 계획과 네트워크 준비 상태 사이의 격차가 확대되고 있다. 브로드컴이 발표한 ‘2026 네트워크 운영 현황’ 보고서에 따르면, 조직의 99%가 클라우드 전략을 보유하고 AI를 도입하고 있지만, AI가 요구하는 대역폭과 낮은 지연 시간을 지원할 수 있다고 판단한 조직은 49%에 그쳤다.

또한 이번 조사에 참여한 IT 전문가 1,350명 중 95%는 특히 퍼블릭 클라우드 환경에서 네트워크 구간에 대한 가시성이 부족하다고 응답했다. 이들 응답자는 ISP로부터 더 많은 정보를 받아야 한다고 응답했다.

브로드컴 네트워크 가시성 담당 최고 기술 에반젤리스트 제레미 로스바흐는 “모두가 어떤 장비든 어떤 프로토콜이든 필요한 인사이트를 모두 확보하고 있다고 생각한다. 하지만 데이터센터 내부에서만 그렇다. 이제 모든 트래픽이 기업 데이터센터를 거쳐 움직이지 않는다. 모두 퍼블릭 네트워크를 사용한다”라고 지적했다. 로스바흐는 “데이터센터 외부까지 가시성을 확장하는 흐름이 빠르게 확산되고 있고, 결국 더 많은 데이터를 수집해야 한다는 의미다. 데이터가 많을수록 네트워크 운영 수준이 높아진다”라고 설명했다.

응답자의 87%는 인터넷과 클라우드 환경이 여러 영역에서 네트워크 사각지대를 만든다고 답했다. 조직의 절반은 퍼블릭 클라우드에 대한 인사이트가 부족하다고 답했고, 44%는 전송망과 피어링 네트워크가 사각지대를 만든다고 응답했다. 43%는 원격근무 환경의 가시성이 부족하다고 답했다. 가시성 문제를 유발하는 다른 영역은 프라이빗 클라우드(39%), ISP 라스트마일(38%), 온프레미스 근무 환경(30%)이었다.

가시성 문제는 ISP와의 관계에도 영향을 미쳤다. 네트워크 운영팀의 5%만이 ISP로부터 필요한 정보를 모두 받고 있다고 답했다. 대부분 응답자는 DNS 문제(50%), 경로 지연(49%), 경로별 과거 성능 데이터(45%), DDoS 공격 위치(45%), 노드 또는 홉 문제(44%), 패킷 손실(43%) 데이터를 요구했다. 가시성이 부족하면 운영 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 응답자는 가시성이 네트워크 전달 문제 분석(56%), 경로 변경 영향 파악(49%), 용량 문제 예측(48%), 사용자 경험 추적(48%)에 필수적이라고 답했다.

로스바흐는 “구글 클라우드가 어떤 AI 이니셔티브의 일부를 호스팅하고 있는데 해당 네트워크를 볼 수 없다면, 민원을 제기한 사용자의 네트워크 경로를 어떻게 진단할 수 있겠는가? 더 이상 그런 블랙홀을 허용할 수 없다”라고 말했다.

가시성 문제는 네트워크 운영에도 영향을 미쳤다. 응답자는 가시성이 전달 문제 분석(56%), 경로 변경 영향 파악(49%), 용량 문제 예측(48%), 사용자 경험 추적(48%)에 필수적이라고 답했다.

AI 도입 계획과 네트워크 준비도 사이의 괴리가 네트워크 운영에 여러 문제를 만들고 있다. 설문 응답자는 AI 성공에 영향을 주는 요인으로 다음을 지목했다.

• 네트워크 혼잡 46%
• 가시성 부족(모니터링, 옵저버빌리티) 39%
• 트래픽 흐름 혼잡 38%
• 지연 시간 37%
• 예측 불가능한 트래픽 증가 34%
• 낮은 용량(대역폭) 32%
• 패킷 손실 26%
• 낮은 신뢰성(가동시간) 24%
• AI에 영향을 주는 네트워크 문제 없음 6%

로스바흐는 “네트워크 운영 관점에서 AI를 도입하는 방법은 마차보다 말이 앞서지 않도록 하는 것이다. 많은 조직이 ‘AI를 도입하자’고 말하지만, 정작 마차에는 바퀴가 세 개뿐이다. 네 번째 바퀴를 먼저 달아야 한다. 그 네 번째 바퀴가 네트워크 옵저버빌리티 역량이다”라고 강조했다.
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