통신 네트워크는 세계에서 가장 복잡한 도메인 별 데이터를 생성하는데, 이는 범용 인공지능의 한계를 드러내며, 운영자들이 특별화된 통신 AI 모델을 개발하도록 압박했다. AT&T의 데이터 과학 및 AI 담당 부사장 마크 오스틴에 따르면, 최근까지도 일반적인 엔터프라이즈 AI 모델은 무선 액세스 네트워크와 코어 네트워크 간의 상호 작용을 명확히 설명하지 못했다. 그러나 AT&T와 RelationalAI는 업계 표준과 출판물 수백만 페이지에 기반하여 훈련된 30개의 오픈 소스 통신 특화 AI 모델을 발표하면서 상황이 변하기 시작했다.
오스틴은 "우리는 이틀 전에 30개의 오픈 소스 모델을 출시했으며, 이는 기존 모델보다 우수하다"며 "이 모델들은 크기가 다양해서 휴대전화로도 실행할 수 있다"고 설명했다. 유지보수나 장애 발생 시 연결이 없더라도 이 소형 모델을 통해 문제를 해결할 수 있다는 것이다.
이러한 모델들은 AMD가 제공한 수백 개의 GPU를 활용해 훈련되었으며, RelationalAI의 소프트웨어를 통해 다양한 하드웨어에서도 실행할 수 있다고 오스틴은 덧붙였다. 이 노력은 통신사들이 대규모로 효율적으로 AI 시스템을 구축하려는 더 넓은 움직임을 반영한다. AT&T의 내부 AI 플랫폼 'Ask AT&T'는 매일 약 270억 개의 토큰을 처리하며, 인사, 재무, 네트워크 운영을 다루고 있다.
이러한 전문화된 AI 모델은 특정 도메인 질문을 보다 효과적으로 처리하기 위해 설계되었다. RelationalAI의 CEO 몰함 아레프는 "프런티어 모델은 통신 용어에 능숙하지 않다"며, 이러한 개별화된 모델들은 높은 빈도의 도메인 특정 질의에 더 잘 대응할 수 있다고 밝혔다. 조직의 복잡하고 분열된 데이터를 효과적으로 조직화함으로써 통신사들이 AI 시스템을 훈련하는 데 필요한 모든 리소스를 제공하는 것이 목표라고 했다.




