[3월5일]인간 메모습관 배운AI(Chain of Draft),AI트래픽증가'망제값 받기'

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2025년  3월 5일(수) 주요 IT 뉴스

AI 트래픽 폭증 속 '망 제값 받기' 글로벌 논의 재확산

인공지능(AI) 시대 세계 인터넷데이터트래픽이 연평균 30% 폭증할 것으로 전망된다. 동영상 스트리밍에 이어 인공지능 데이터 폭증이라는 부담이 인프라에 가중되는 것이다. MWC25에 모인 글로벌 통신사들은 이대로 가다가는 망 유지가 곤란할 수 있다며, 정부의 분쟁조정기구 설립 등 인공지능시대 새로운 차원의 망 공정기여 모델에 힘을 모으자고 결의했다.

 

MWC25, AI 시대 데이터 트래픽 폭증과 망 공정기여 논의

1. 인공지능 시대, 데이터 트래픽 연평균 30% 증가 전망

• AI·클라우드 확산으로 2026년 세계 데이터 트래픽 월 400엑사바이트(EB) 도달 예상
• 현재 구글·넷플릭스 등 동영상 스트리밍이 전체 트래픽의 60% 차지

 

2. 통신사, 네트워크 투자 부담 증가 우려

• 네트워크 확장 비용 증가 vs. 빅테크의 인프라 비용 기여 부족
• 보다폰: 빅테크 데이터 트래픽 최적화 및 정부 감독 강화 필요
• EU의회: 망 이용대가 중재 절차 도입 제안

 

3. 글로벌 통신사, ‘망 공정기여’ 위한 정부 개입 촉구

• MWC25에서 ‘망 분쟁 중재기구’ 설립 필요성 제기
• 통신업계: 인공지능 시대 망 유지·투자 문제, 정부 차원의 관심과 대책 필요

 

인간의 메모습관 배운 AI의 놀라운 변신

CoD, 체인 오브 드래프트

줌 커뮤니케이션즈(Zoom Communications)의 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 '체인 오브 드래프트(Chain of Draft, CoD)'라는 새로운 추론 방식을 개발했다.

 

줌, AI 추론 비용 92% 절감하는 ‘체인 오브 드래프트(CoD)’ 기술 개발

 

1. 체인 오브 드래프트(CoD) 개요

• AI 추론 과정에서 불필요한 설명을 줄이고 핵심 정보만 요약하여 처리하는 방식
• 기존 사고 연쇄(CoT) 방식 대비 토큰 사용량 최대 92% 절감, 정확도 유지
• 인간의 메모 습관에서 영감을 받아 개발

 

2. 기존 CoT vs. CoD 비교

방식	설명	예제
CoT(기존 방식)	AI가 단계별 논리를 상세히 설명	"20개 사탕 - x = 12, x = 20 - 12 = 8"를 여러 문장으로 풀이
CoD(개선 방식)	핵심 수식만 간결하게 요약	"20 - x = 12; x = 20 - 12 = 8"로 처리

• CoD 방식 적용 시 불필요한 설명 제거 → 토큰 사용량 대폭 감소

 

3. 벤치마크 테스트 결과 (CoD 성능 검증)

• 대형 AI 모델에서 성능 유지 및 비용 절감 효과 입증
• 실시간 AI 서비스, 비용 민감한 환경에서 활용 기대

 

4. CoD 방식의 장점 및 한계

✅ 장점

• 운영 비용 절감: AI API 비용 절감 (최대 92% 토큰 감소)
• 응답 속도 향상: 실시간 응용 프로그램에 최적화
• AI 서비스 확장 가능: 스마트폰, IoT, 로봇 등 다양한 분야 적용

⚠ 한계 및 해결 과제

• 소규모 모델에서 성능 저하 발생 → CoD 방식의 데이터 부족
• 훈련 데이터 최적화 필요 → 모델 훈련 시 CoD 스타일 반영 필요
• 복잡한 개념 설명에는 한계 → CoD 방식 적용 범위 연구 필요

 

5. 결론 및 전망

• AI 추론 효율성 극대화 → 비용 절감 + 성능 개선 동시 달성
• AI 챗봇, 가상 비서, 자율주행, 로봇 등 다양한 산업에서 활용 가능
• 향후 훈련 데이터 최적화로 CoD 적용 범위 확대 기대