5G가 뜨겁지만 기업 내부에서는 여전히 좋은 반응을 얻고 있습니다.
5G는 연결 전문 지식, 킬러 앱, Wi-Fi 네트워크에 비해 상당한 이점이 부족하여 기업 내에서 방해를 받고 있습니다.
5G는 이제 전 세계의 휴대폰과 장치를 연결하기 위한 표준 선택입니다. 그러나 시스템, 장치 및 기계를 연결하는 작업을 수행하는 기업의 벽 내에서는 속도가 느려졌습니다. 당분간 5G의 잠재력은 이러한 벽 외부를 가로지르는 서비스와 애플리케이션을 연결하는 데 집중되어 있습니다.
기업 내 5G의 문제는 연결 전문성, 킬러 앱, 기존 Wi-Fi 네트워크에 비해 상당한 이점이 부족하다는 것입니다.
ABI Research의 최근 분석 작성자는 엔터프라이즈 5G가 2023년에 견인력을 얻지 못했고 2024년에도 그렇게 되지 않을 가능성이 높다고 결론을 내렸습니다. "연결 기술에 대한 투자를 결정할 때 기업은 사용 사례와 결과에 훨씬 더 관심이 있습니다. 특히 구현 기업이 연결 기술 전문가가 아니기 때문에 연결 기술이라는 이름보다 더 그렇습니다."라고 그들은 말합니다.
5G가 소비자 부문에서 히트를 쳤지만, IoT 커뮤니티 허브인 RIoT의 전무이사인 Tom Snyder는 최근 기사에서 "기업에 대한 판매가 거의 이루어지지 않았습니다"라고 동의합니다. 그는 기업들이 "획기적으로 증가된 셀룰러 용량과 거의 0에 가까운 통신 지연 시간을 보장하는 새로운 고주파수 밀리미터파 구성 요소를 포함하는" 5G 기능을 활용할 것으로 기대했다고 말했습니다.
인공지능(AI)과 머신러닝 기능의 통합은 엔터프라이즈 5G의 또 다른 잠재적인 성장 영역이지만 ABI Research의 저자는 다음과 같이 예측합니다. 2023년 통신 네트워크에 사용되더라도 5G RAN(무선 액세스 네트워크) 도메인에 영향을 미치기 시작하지 않을 것입니다. RT(근실시간) RAN 지능형 컨트롤러를 포함한 폐쇄 루프 자동화는 2023년에 틈새 주제로 남아 있을 것입니다. 2024."
Snyder는 기업에서 채택이 느린 주된 이유는 Wi-Fi가 라이센스 비용 없이 5G보다 단순히 더 효율적이기 때문이라고 말합니다. "대부분의 기업 사용 사례는 기계와 장비, 센서, 액추에이터 및 기타 자산을 연결하는 것입니다. 전혀 움직이지 않거나 조금만 움직이세요. 예를 들어 공장 내부처럼 말입니다."
또한 Snyder는 현재까지 기업에서 5G를 위한 강력한 킬러 앱이 없었다고 믿습니다. 그는 "대기업의 경우 네트워크에 셀룰러 사업자가 있으면 비용과 복잡성이 추가되지만 IT 팀을 대체하지는 않으므로 비용 절감 효과가 없습니다"라고 말합니다. 소규모 기업의 경우 "이동통신 사업자는 현재 Wi-Fi 네트워크에 대해 관리형 서비스 제공업체로부터 받을 수 있는 고객 서비스 및 실시간 지원을 제공할 수 없습니다."
그럼에도 불구하고 기업 벽을 넘나드는 애플리케이션이나 서비스가 포함된다면 5G의 잠재력은 매우 크다고 업계 리더들은 지적합니다. 예를 들어 Pozyx.io의 설립자이자 CTO인 Samuel Van de Velde는 "실내와 실외 모두에서 장치를 원활하게 추적할 수 있는 단일 기술은 없습니다"라고 말합니다. "GPS는 실외 환경으로 제한되며, Bluetooth나 초광대역과 같은 실내 기술에는 전용 인프라가 필요합니다. 5G를 통해 셀룰러 네트워크는 실내 및 실외의 연결과 위치 파악에 모두 사용될 수 있습니다. 이는 잠재적으로 실내 내비게이션 시장에 혼란을 가져올 수 있습니다. 차량 및 차량 추적 또는 자산 및 자재 추적."
Cradlepoint의 수석 이사인 James Weaver는 다가오는 5G 반복을 통해 원격 수술, 자율 차량, 증강 현실과 같은 실시간 애플리케이션 기능이 열릴 것이라고 말했습니다. "5G의 다음 릴리스는 서비스 안정성이 높아진 기대치를 충족할 것이기 때문에 더욱 혁신적인 사용 사례를 주도할 것입니다."라고 그는 말합니다. "5G가 독립형 네트워크로 발전함에 따라 네트워크 슬라이싱은 선택한 슬라이스를 기반으로 일관된 성능과 대기 시간을 제공하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어 매우 안정적이고 대기 시간이 짧은 통신 서비스를 사용하면 특정 애플리케이션에 대해 짧은 대기 시간을 확보할 수 있습니다."
AI를 사용하는 기업 사용 사례와 애플리케이션은 "대량의 데이터를 처리하고 결정을 더 빨리 내릴 수 있도록 더 빠른 링크 성능과 더 낮은 대기 시간에 대한 요구를 촉진할 것"이라고 Weaver는 예측합니다. "AI는 클라우드에서 생성되거나 클라우드에 저장되어야 하는 데이터에 의존하는 경우가 많습니다. 그러나 인공 지능이 클라우드에서 멀리 떨어져 있을수록 시스템에 더 많은 대기 시간이 발생하여 의사 결정 및 전달 속도가 느려집니다. ."