AI 기반 R&D 최적화와 탄소 배출 46% 감축 달성

Context

글로벌 디지털 경제 전환에 따른 연결성 및 지능형 컴퓨팅 요구량의 급격한 증가. 기존 인프라의 에너지 효율 저하와 R&D 프로세스의 정체라는 병목 지점 발생.

Technical Solution

• AI 기반 Dynamic Scaling 및 원격 제어 기술을 통한 인프라 에너지 최적화 구조 설계
• R&D 파이프라인 내 AI Code Generation 도구를 통합하여 개발 생산성 및 코드 작성 속도 개선
• Connectivity + Computing 전략 기반의 6G, 광통신, IP 네트워크 및 칩셋 설계 최적화
• SPIRE 2.0 공급망 전략에 저탄소 요구사항을 통합한 End-to-End 친환경 가치 사슬 구축
• 에너지 믹스 최적화 및 Photovoltaic 프로젝트 도입을 통한 전력 공급망의 탈탄소화

Impact

• 2021년 대비 Scope 1 & 2 탄소 배출량 46% 감축
• 개발자 대상 AI 도구 침투율 79.78% 및 AI 코드 생성률 31.45% 달성
• 연간 R&D 투자비 227.6억 위안 집행(총 매출의 약 17%)
• 글로벌 특허 출원 약 95,000건 및 칩셋 분야 특허 5,900건 확보
• 통신 제품 사용 및 유지보수 단계의 물리적 배출 강도 8.55% 감소

Key Takeaway

인프라 운영 효율화를 위해 AI Dynamic Scaling을 적용함으로써 에너지 소비와 탄소 배출을 동시에 제어하는 아키텍처적 접근의 유효성 확인.