버라이즌(Verizon)이 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 AI 애플리케이션의 성능을 끌어올리기 위한 초고용량 광섬유(fiber) 경로를 신설해 AWS 데이터센터를 직접 연결하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 이번 합의는 생성형 AI 수요 급증에 대응해 빠르고, 안전하며, 회복탄력성이 높은 네트워크를 확보하려는 양사의 전략적 행보라는 점에서 의미가 있다.
2025년 11월 4일, 로이터 통신에 따르면 버라이즌은 AWS와의 신규 파트너십을 통해 AWS 데이터센터 간을 잇는 고용량 장거리 광로를 구축하는 일명 ‘Verizon AI Connect’ 협정을 체결했다. 이는 차세대 AI 워크로드가 요구하는 저지연(low-latency)과 높은 신뢰성을 구현하기 위한 기반 인프라를 확장하려는 목적에서 추진되는 것으로 전해졌다.
이번 협력은 클라우드와 통신 대기업들이 생성형 AI 확산에 따른 데이터 처리량 및 네트워크 트래픽 폭증에 맞춰 인프라를 경쟁적으로 확장하고 있음을 방증한다. 생성형 AI는 대규모 데이터 학습과 추론에 막대한 대역폭과 초저지연을 요하며, 이러한 특성상 데이터센터 간 연결 구간에서의 속도·보안·복원력이 작업 효율을 결정짓는 핵심 요소가 된다.
Verizon AI Connect에 따라 버라이즌은 장거리(long-haul)·저지연 특화 광역 경로를 마련해 AWS 클라우드에서 구동되는 AI 워크로드의 성능과 가용성을 높이는 데 주력할 예정이다. 양사는 거래의 금액 등 세부 재무 조건은 공개하지 않았다.
로이터는 통신사업자가 AI 중심 경제의 핵심 촉진자로서 중요성이 부각되고 있다고 전했다. 한편 클라우드 서비스 제공사들은 AI 워크로드의 확대로 인해 빠른 성장세를 보고하는 추세다.
특히 지난주에는 마이크로소프트, 아마존, 알파벳 등 3대 클라우드 기업이 생성형 AI 수요에 힘입어 매출 성장 가속을 보고했다. 이들 기업은 내년 자본적지출(capex)이 유의미하게 강해질 것으로 전망하고 있다고 전해졌다.
이번 합의는 버라이즌과 AWS 간 장기 전략적 협력 관계를 한층 심화하는 성격을 갖는다. 양사는 이미 프라이빗 모바일 엣지 컴퓨팅 분야에서 공동 프로젝트를 진행해 왔으며, 버라이즌은 AWS를 선호(우선) 클라우드 제공사로 채택해 운영 중인 것으로 알려졌다.
핵심 개념 해설: 왜 광섬유와 저지연이 중요한가
AIArtificial Intelligence 워크로드는 학습(training)과 추론(inference) 단계 모두에서 대규모 데이터 이동과 동시성 처리가 빈번하다. 이때 장거리(long-haul) 광섬유는 지리적으로 떨어진 데이터센터 간 대용량 트래픽을 안정적으로 전달하는 역할을 한다. 저지연(low-latency)은 패킷 왕복 시간(RTT)을 최소화해 모델 파이프라인의 응답성과 처리 효율을 높인다. 특히 생성형 AI는 연쇄적 토큰 생성과 분산 연산 특성상 지연의 누적이 사용자 경험과 비용에 직접적인 영향을 미친다.
프라이빗 모바일 엣지 컴퓨팅은 기업 전용 네트워크 환경에서 클라우드 기능을 네트워크 가장자리(엣지)로 끌어와 지연을 최소화하고 보안을 강화하는 접근법을 뜻한다. 예컨대 공장, 물류센터, 병원과 같은 현장에 가까운 곳에서 데이터 전처리와 추론을 수행함으로써 속도·안정성을 높일 수 있다. 버라이즌과 AWS의 기존 협력은 바로 이러한 엣지-코어-클라우드 아키텍처를 엮는 토대였고, 이번 장거리 광로 확장은 데이터센터 간 백본(백홀)을 강화해 전체 체인의 효율을 끌어올리려는 움직임으로 해석된다.
주요 포인트
– 버라이즌과 AWS, ‘Verizon AI Connect’로 장거리·저지연 광섬유 경로 구축
– 목적: 생성형 AI 워크로드의 성능·신뢰성 제고, 데이터센터 간 직접 연결 강화
– 금액 등 거래 세부는 비공개
– 통신사는 AI 시대 인프라의 핵심 촉진자, 클라우드는 AI 수요로 고성장
– MS·아마존·알파벳, 지난주 생성형 AI 수요에 힘입은 매출 성장 가속과 내년 강한 capex 전망 언급
산업적 의미: 클라우드-네트워크 결합이 만드는 AI 가속도
생성형 AI의 대중화는 컴퓨트(연산) 못지않게 네트워크의 병목을 해소하는 문제를 전면으로 끌어올렸다. 고성능 GPU 집적만으로는 충분치 않으며, 데이터 이동의 효율화와 지연의 최소화 없이는 분산 학습과 대규모 추론의 확장성이 제한된다. 이번 버라이즌-AWS 협력은 클라우드 백엔드와 통신 백본을 촘촘히 결합해, 모델 규모 확대와 서비스 응답성을 동시 달성하려는 전형적 로드맵으로 볼 수 있다.
또한 낮은 지연은 실시간 상호작용형 AI 서비스의 체감 품질을 좌우한다. 예컨대 음성·영상 기반 생성 모델이나 실시간 번역·요약·추천 시스템은 지연의 변동폭(jitter)에 민감하다. 장거리 구간에서의 지연 최적화는 지역 간 트래픽 재분산과 장애 발생 시 우회 같은 회복탄력성 전략과도 직결된다. 따라서 버라이즌의 저지연 장거리 경로 구축은 성능과 가용성을 동시에 겨냥한 조치로 평가된다.
경쟁 구도와 트렌드 측면에서도 시사점이 있다. 최근 주요 클라우드 3사가 매출 성장 가속과 내년 강한 투자를 시사한 만큼, 데이터센터 확충과 전용 광로 강화 같은 인프라 투입은 계속될 가능성이 높다. 통신사는 컨슈머 중심에서 엔터프라이즈·클라우드 파트너 중심으로 역할이 확대되며, AI 워크로드 최적화 네트워킹을 새로운 성장동력으로 삼고 있다.
리스크와 미확정 요소도 존재한다. 이번 협력의 재무적 조건과 구체적 일정은 공개되지 않았다. 일반적으로 장거리 광로 구축은 공사 난이도와 운영 지역의 규제·인허가, 지형적 요소 등에 따라 리드타임과 비용 변동성이 커질 수 있다. 다만 기사에서 이러한 세부사항은 언급되지 않았으며, 현 시점에서 확인 가능한 정보는 협력 체결과 AI 워크로드 성능·신뢰성 강화라는 목표에 집중돼 있다.
전문가 시각에서 보면, 이번 조합은 데이터센터 간 고도화된 동기화와 분산 학습 파이프라인의 안정적 운용을 뒷받침해, 대규모 AI 서비스의 상용화를 가속할 가능성이 있다. 특히 엣지-코어-클라우드 전 구간에서의 지연·대역·복원력 최적화는 기업 고객에게 일관된 품질보장(QoS)을 제공하는 핵심 조건이다. 버라이즌-AWS 간 기존 엣지 협력에 이번 장거리 백본 강화가 결합되면, 엔드 투 엔드(E2E) 관점의 AI 네트워킹 레퍼런스가 보다 공고해질 전망이다.
정리: 버라이즌과 AWS의 이번 Verizon AI Connect는 데이터센터 간 고용량·저지연 광로를 통해 AI 워크로드 성능과 신뢰성을 높이려는 인프라 투자 확대의 일환이다. 생성형 AI 수요 급증으로 클라우드 3사의 매출이 가속되고 내년 자본지출 강화 기대가 커지는 가운데, 통신사는 AI 시대의 핵심 동반자로 부상하고 있다. 거래 조건은 비공개이지만, 네트워크-클라우드 결합이 AI 경쟁력의 분수령이 되고 있다는 점은 분명하다. AWSAmazon Web Services와 버라이즌의 협력 확대는 바로 그 변화의 중심을 보여준다.
