경쟁사도 손잡는 6G 생태계… 투자 부담 줄이는 '공동 전선'
차세대 이동통신인 6세대(6G) 시대를 준비하며 글로벌 통신사들의 생존 전략이 근본적으로 변화하고 있다. 과거 가입자 확보를 위해 치열하게 경쟁하던 기업들이 이제는 새로운 시장을 창출하기 위해 전략적 동맹을 맺는 양상이다. 이는 5G 기술 도입 과정에서 막대한 자본을 투입하고도 기대만큼의 수익을 창출하지 못했던 실패를 되풀이하지 않기 위해, 기술 개발 초기 단계부터 수익 모델과 사업화 가능성을 함께 검토하려는 움직임으로 풀이된다.
이러한 변화는 국내 통신 3사에도 중대한 과제를 안겨주고 있다. 위성 통신과 인공지능(AI)이 결합되는 6G 환경에서는 개별 기업의 기술력이나 투자만으로는 한계가 명확하기 때문이다. 단순히 국제 표준화 작업에 참여하는 수준을 넘어, 어떤 구체적인 시장을 선점할 것인지와 이를 달성하기 위해 어떤 파트너와 결합할 것인지에 대한 선제적 고민이 요구되는 시점이다.
실제로 미국에서는 AT&T와 T모바일, 버라이즌 등 경쟁 관계에 있는 통신사들이 지난 이달 초 합작법인을 설립했다. 이들은 일반 스마트폰을 위성과 직접 연결하는 D2D(Direct-to-Device) 사업을 추진하며, 위성 통신용 주파수를 공동으로 활용하기로 합의했다. 유럽 또한 도이치텔레콤, 오렌지, 보다폰, 텔레포니카가 지난 19일 이동위성서비스(MSS) 주파수를 함께 확보하는 방안을 논의하기로 하며 유사한 행보를 보이고 있다. 유럽 통신사들은 외부 사업자로부터 위성망을 공급받되, 지상 설비 구축과 서비스 운영을 직접 담당하는 구조를 구상 중이다.
인프라 공유 넘어 서비스 실증까지… AI 기반 수익원 발굴
최근의 협력은 단순한 인프라 공유를 넘어 실제 서비스의 수익성을 검증하는 실증 단계로 확장되고 있다. 협력의 대상 역시 전통적인 통신사에서 반도체나 장비 제조사로 다변화되는 추세다. 미국 T모바일은 엔비디아 및 노키아와 협력하여 AI 기반 무선접속망(AI-RAN) 기술을 시험하고 있으며, 이를 통해 로봇 등 산업용 서비스에 AI를 적용해 새로운 수익원을 확보할 수 있을지 확인하고 있다. 핀란드의 엘리사 역시 5G 망에서 음성, 데이터, 영상 AI 분석을 동시에 구현하며 2027년 기업용 AI 서비스 상용화를 준비 중이다.
업계에서는 6G가 지상망과 위성망의 통합을 가속화하고 네트워크 운영 전반에 AI를 도입해야 하는 만큼, 개별 기업이 감당해야 할 기술적 범위와 투자 비용이 급격히 늘어난 점을 협력의 주요 원인으로 꼽는다. 한 업계 관계자는 6G 시대에는 AI와 위성, 인프라를 통합적으로 고려해야 하기에 공동 연구개발과 실증, 비용 분담, 해외 수요 확보를 아우르는 광범위한 국제 협력이 필수적이며, 지상과 해상, 공중을 잇는 연결의 연속성을 확보하는 것이 핵심이라고 설명했다.
5G의 수익성 부진 되풀이 막으려면… '수요 중심' 전략 필수
이러한 변화의 이면에는 5G 시대의 뼈아픈 경험이 자리 잡고 있다. 3G나 LTE 시절에는 통신사가 망을 깔면 콘텐츠 확산에 따라 수요가 자연스럽게 따라왔으나, 5G는 스마트 공장이나 자율주행 등 B2B 시장의 성장이 기대치에 미치지 못하며 막대한 투자비 대비 수익성이 낮았다. 특히 AI 시대에는 네트워크의 중요성이 커지는 반면, 정작 수익은 서비스를 주도하는 플랫폼이나 AI 기업이 독점할 수 있다는 우려가 크다. 과거 망 이용료 갈등처럼 통신사가 수익 구조 형성에서 소외될 수 있다는 지적이다.
전문가들은 6G 기술 개발 초기부터 고객이 실제로 비용을 지불할 만한 서비스를 발굴하는 데 집중해야 한다고 조언한다. 법무법인 광장의 조대근 전문위원은 저궤도 위성을 활용한 NTN 기술이 통신 범위를 넓힐 수는 있지만, 이것이 곧바로 수요로 직결되지는 않는다고 지적했다. 2025년 기준 전 세계 22억 명의 미이용자가 존재하지만, 이들의 실제 이용을 이끌어내기 위해서는 요금 체계와 단말기 가격, 현지 유통 및 인허가 문제까지 종합적으로 고려해야 한다는 설명이다.
맞춤형 연합 전략과 정부의 실증 지원이 관건
성공적인 6G 전환을 위해서는 정부의 실증 지원도 핵심적인 과제다. 특히 AI 네트워크는 기존 미디어 데이터와 달리 데이터 전송 패턴이 불분명하여, AI 에이전트가 주고받을 데이터 양과 속도에 대한 정밀한 분석이 필요하다. 연세대학교 김동구 교수는 AI 데이터의 특성이 아직 충분히 분석되지 않았기 때문에 실제 데이터를 통한 실증이 무엇보다 중요하며, 그래야만 막대한 GPU 투자 등에 대한 투자수익률(ROI)을 가늠할 수 있다고 강조했다.
또한 무조건적인 협력보다는 의제별로 최적의 파트너를 찾는 '맞춤형 연합' 전략이 요구된다. AI나 저궤도 위성 분야에서 기술 의존도를 낮추기 위해 중견국 간의 공동 투자를 추진하거나, 글로벌 사우스 국가들과 협력해 해외 수요를 확보하는 방식이 대안이 될 수 있다. 조대근 전문위원은 모든 사안에 동일한 파트너를 고집하기보다 상호 보완성과 공동 이익을 기준으로 파트너를 선택해, 우리 기업이 경쟁 우위를 점할 수 있는 큰 시장을 열어야 한다고 제언했다.