연구개발비만 5500억...이통3사, 'AI B2B' 사업 총력전

입력 2024-11-19 05:00
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SKT, AI인프라 사업에 주력
'AI DC R&D' 클라우드 조직 확대
다음달 첨담설비 테스트베드 개소

KT, AICT 기업 전환 속도
연구개발 담당 등 대규모 조직개편
인공지능 컨텍센터 분야에 힘쏟아

LG유플, AI고도화 속도
AI전략 총괄 'AX기술그룹' 신설
2028년 AI B2B 매출 2조원 목표

SK텔레콤·KT·LG유플러스 이동통신3사가 인공지능(AI) 기업간거래(B2B) 사업에 박차를 가하고 있다. 이미 가입자 포화 상태에 빠진 통신 서비스보단 AI B2B 영역에서 수익을 낸다는 전략이다.

18일 통신 업계에 따르면, 이통3사의 올해 3분기 연구개발(R&D) 비용은 5453억6400만 원으로 집계됐다. 3분기 기준 SK텔레콤의 연구개발비는 2931억9700만 원이다. 이는 지난해 3분기 2676억5900만 원보다 약 9.5% 증가한 수준이다. LG유플러스의 3분기 연구개발비는 지난해 847억9200만 원에서 올해 999억8800만 원으로 약 18% 늘었다. 3사 중 KT만 유일하게 연구개발비가 줄었다. KT의 올해 3분기 연구개발비는 1521만7900만 원으로, 지난해 3분기 1627억700만 원보다 약 6% 감소했다.

특히 이통3사는 AI B2B 역량 강화에 집중하고 있다. SKT는 분기보고서에서 “국내 통신서비스 산업은 사업 지역이 국내로 한정돼 있어 내수산업의 특성이 있다. 이에 따라 국내 통신서비스 사용 인구 및 소득 수준에 따른 통신비 지출 등 내수 기반에 산업이 크게 영향받고 있다”며 “다양한 분야에서 솔루션을 개발·판매해 부가가치를 창출하는 B2B 사업의 중요성이 증대되고 있다”고 보고했다. KT도 분기보고서에서 “음성시장의 성장 한계 및 초고속 인터넷 서비스의 성장세 둔화라는 시대적 패러다임을 극복해 지속적인 성장을 추구하기 위해 다양한 성장 산업을 적극적으로 추진 중”이라고 했다.

SKT는 기존 클라우드 R&D 조직을 ‘AI DC R&D’ 조직으로 키웠다. AI DC R&D 조직 산하에 클라우드 개발팀이 포함됐다. 이 조직은 인공지능 데이터센터(AIDC) 인프라 및 그래픽처리장치 클라우드 서비스(GPUaaS) 등을 전담한다.

이를 기반으로 SKT는 AI 인프라 사업에 박차를 가하고 있다. SKT는 경기도 판교에 엔비디아 최신칩과 SK 하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 등 첨단 AI 반도체와 액체 냉각 솔루션이 결집한 AI DC 테스트베드를 다음 달 개소한다. 또, 서울시 금천구 가산데이터센터를 엔비디아 GPU ‘H100’ 기반 AIDC로 전환해 GPUaaS를 출시한다.

KT는 인공지능·정보통신기술(AICT) 기업으로의 전환을 추진하며 대규모 조직 개편을 단행했다. 이 중 연구개발 담당조직은 네트워크 부문 산하의 네트워크연구소와 기술혁신 부문 산하의 ‘AI2X랩’, ‘AI테크랩’, ‘AI서비스랩’, ‘서비스테크랩’이다.

특히 KT는 전사적으로 인공지능 컨택센터(AICC) 분야에 주력하고 있다. AICC는 고객센터에 AI 상담 어시스트와 AI 보이스봇을 적용해 문의사항을 효율적으로 처리하는 솔루션이다. KT는 구독형 AICC 서비스인 에이센(A’Cen)도 운영하고 있다.

LG유플러스는 최고기술책임자(CTO) 산하 ‘AX 기술그룹’을 신설했다. 기존 최고데이터책임자(CDO) 산하에 있던 연구개발 조직을 통합했다. AX기술그룹은 전사의 AI 및 데이터 전략, 플랫폼 구축, 분석 및 활용을 총괄한다. 그룹 산하엔 데이터엔지니어링랩, 데이터사이언스랩, AI테크랩 등이 있다.

LG유플러스는 2028년 AI B2B 사업 매출 2조 원을 목표로 하고 있다. △인프라 △플랫폼(생성형 AI) △데이터 등 분야에서 매출 확대를 달성하겠다는 전략이다. 3분기 LG유플러스는 클라우드의 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 트래픽 비용을 절감하는 하이브리드 CDN을 개발했다. 온프레미스 CDN을 우선 사용하고, 가용 트래픽을 초과할 경우 클라우드 CDN을 사용하도록 하는 구조다. 이를 통해 LG유플러스는 클라우드 운영 비용을 낮출 것으로 봤다. 또, 모바일 환경 등 멀티 디바이스에서 지원하는 데이터 분석 플랫폼도 개발했다. 데이터를 PC 및 모바일에서 분석하고 공유할 수 있도록 했다.

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