AI 트랜스포메이션의 진짜 병목은 네트워크 인프라

• AI 워크로드가 네트워크 트래픽의 구조적 성질을 변화시켜 기존 통계적 다중화 원칙을 무력화함
• 분산 학습 시 패킷 드롭으로 인한 낙오자 현상 방지를 위해 RoCEv2 기반 무손실 이더넷 또는 인피니밴드 필수
• 추론 트래픽은 웹 대비 흐름 지속 시간이 2배 이상 길고, 컨텍스트 포함 프롬프트로 업스트림 비중이 약 9%에 달함
• 데이터 중력(Data Gravity) 영향으로 테라비트급 DCI와 에지 추론을 위한 지능형 WAN 라우팅 아키텍처로 진화
• 인프라 성능 평가 지표가 단순 대역폭에서 작업 완료 시간(JCT) 최소화로 전환됨

AI 트래픽 특성

• 데이터 인제스트 단계에서 수십~수백 TB 전송 시 10G/40G 회선 즉시 포화
• 추론 단계에서 세션 유지로 방화벽 및 IDS 플로우 테이블 누적 병목 발생
• RAG 적용 시 벡터 DB 조회와 토큰 스트리밍 교차로 인한 지터(Jitter) 통제 필요

WAN 아키텍처 변화

• 데이터 이동 비용 증가로 연산 자원을 데이터 위치로 이동시키는 전략 부상
• 데이터센터 간 400G~800G 이상 테라비트급 광통신 백본 및 MACsec 암호화 적용
• 에지 노드로의 모델 가중치 동기화를 위한 지연 없는 지능형 라우팅 프로토콜 고도화