아카마이 테크놀로지 Citi’s 2026 Global TMT Conference

여러분, 저는 파티마 불라니입니다. 저는 씨티에서 소프트웨어 리서치팀을 공동으로 이끌고 있으며, 아카마이의 CEO 겸 창업자인 톰 레이튼 박사님과 함께 다음 파이어사이드 챗 세션을 진행하게 되어 매우 기쁩니다. 오늘 함께해 주셔서 정말 감사합니다.

아, 감사합니다. 여기 함께하게 되어 반갑습니다.

감사합니다. 말씀 나눌 주제가 많은데요, 대화를 시작하고 싶은 지점은 아카마이의 전략적 진화입니다. 이 사업은 분명 지난 3년 동안 상당한 변화와 변혁을 겪었지만, 범위를 더 좁혀 지난 1년만 보더라도, 본질적으로 콘텐츠 전송 서비스 중심의 비즈니스에서 컴퓨트와 보안이 과반을 차지하는 사업으로 진화해 왔다고 말씀드릴 수 있습니다. 지난 12~18개월 동안의 진화 과정과 그 사이에 달성하신 몇 가지 이정표를 떠올려 볼 때, 그 변화에서 가장 핵심적이고 두드러졌던 요인은 무엇이라고 보시나요?

저는 저희 클라우드 역량이 크게 진전된 것이 가장 크다고 봅니다. 저희는 이제 몇 년 전 리노드를 인수했습니다. 대규모 엔터프라이즈가 미션 크리티컬한 대형 애플리케이션에 사용할 수 있을 정도의 수준으로 끌어올리기 위해 막대한 투자를 해왔습니다. 이제는 매우 큰 규모의 클라우드 고객을 유치하고, AI 니즈를 학습부터 추론까지 엔드투엔드로 지원할 수 있는 단계에 와 있습니다. 또한 컴퓨트 애플리케이션을 사용자 가까이에서 구동해 지연 시간을 낮추고, 영상과 같은 환경에서는 높은 처리량까지 활용할 수 있게 해드립니다. 예를 들어 로보틱스 분야에서 로봇이 주변의 많은 것을 보고 있거나, 자동차 같은 경우도 마찬가지인데, 그런 영상들을 대규모로 매우 빠르게 처리해야 할 수 있습니다. 정말 지난 12~18개월 사이에 저희가 그 수준까지 올라왔습니다.

이제는 하이퍼스케일러든 네오클라우드든 어떤 경쟁자와도 정면 승부를 할 수 있고, 또 성과를 낼 수 있습니다.

톰 박사님, 잠깐 한 걸음 물러서서 조금 더 큰 그림의 질문을 드리고 싶습니다. 창업자로서 박사님께서는 경영의 중심에서 이 비즈니스가 엄청난 진화적 도약을 이루는 과정을 지켜보셨죠. 인터넷의 대중화를 이끄는 과정에서 박사님께서는 말 그대로 최전선에서 방향을 제시하고, 본인 역할을 설계해 오셨습니다. 1990년대 후반으로 거슬러 올라가 보면요. 콘텐츠 전송에서 박사님이 만들어낸 가치가 폭발적으로 커지는 전환을 지켜보셨고, 이후에는 생성되는 방대한 트래픽 전반을 둘러싼 보안을 제공하는 방향으로 전환하셨습니다. 그리고 지금은 컴퓨트가 빛을 발하는 AI 시대에 와 있습니다. 과거에 이러한 패러다임 전환을 직접 보고 겪으신 경험을 바탕으로, 지금의 변화가 어떤 점에서 유사하고 또 어떤 점에서 다른지 비교해 주실 수 있을까요?

AI 네이티브 및 AI 도입의 시대에 우리가 지금 서 있는 위치를, 과거에 우리가 겪어온 다른 사이클이나 컴퓨팅 진화와 비교하면 어떻다고 보십니까? 무엇이 다르고, 무엇이 더 극적이라고 보시나요? 또 무엇이 비슷할까요? 어쩌면 역사가 다시 운율을 맞추고 있는지도요. 박사님의 견해를 듣고 싶습니다.

네, 아주 좋은 질문입니다. 유사한 점이 정말 많다고 생각합니다. 오늘 우리가 보고 있는 모습과 1990년대 후반 인터넷이 폭발적으로 등장했을 때 우리가 봤던 모습이요. 훌륭한 새로운 기술이 모든 것을 바꿔놓을 거라는 기대가 있었습니다. 훌륭한 활용 사례도 많고, 나쁜 활용 사례도 일부 있었죠.

그에 대한 해결책이요. 저희가 지금 그 부분을 작업하고 있습니다, 네.

어떤 면에서는 버블 같은 과열된 흥분도 많았지만, 동시에 현실적인 부분도 많았습니다. 이 기술은 계속 존재하면서 우리의 삶을 바꿔놓을 거라는 점이요. 그래서 그런 점들은 모두 매우 비슷합니다. Akamai와 저희가 할 수 있는 일이라는 관점에서도 유사한 점이 있습니다. 초기에 인터넷이 웹과 함께 등장했을 때는 웹사이트가 한 곳, 한 데이터센터에만 호스팅되어 있었고, 많아야 동부와 서부 해안 정도였죠. 그런데 오늘날 일부 초기 AI 활용 사례에서도 비슷한 모습을 보게 됩니다. 전부 하나의 큰 데이터센터에 몰려 있죠. 그 방식은 확장성이 좋지 않습니다. 웹에서도 그건 통하지 않았습니다. 전 세계가 기다리게 되는 ‘월드와이드 웨이트’가 있었고, 물론 바로 그 지점에서 Akamai가 분산을 통해 콘텐츠를 사용자 가까이 가져오고 그곳에 미리 배치해 더 빠른 전송과 확장성을 가능하게 하면서 도움을 드렸습니다. AI에서도 똑같은 일이 벌어지고 있습니다.

이런 애플리케이션을 확장해 대량의 영상을 처리하거나, 사용자별로 개인화된 개별 영상을 많이 생성하거나, 실시간으로 대화를 하려면 분산돼 있어야 합니다. 우리는 이제 막 그 출발점에 있고, 당시 개발했던 것과 같은 종류의 역량을 지금은 AI를 위해 활용하고 있습니다. 초기에는 당시 비용이 매우 높았지만, 이후 비용을 낮추기 위해 많은 작업이 이뤄졌습니다. AI에서도 그런 모습을 보게 되실 거라고 생각합니다. 당시 효율성을 크게 높여줬던 캐싱이라는 개념도, 지금은 시맨틱 캐싱 같은 것들로 아직 초기 단계에 있습니다. 그러니까 사실 두 사람이 묻는 것은, 표현만 다를 뿐 결국 같은 질문을 하고 있는 겁니다. 그걸 두 번째 답할 때 다시 비싼 모델로 돌아가고 싶지는 않으실 겁니다.

“아, 이 질문은 이미 답했지. 답은 이거야”라고 바로 인지할 수 있어야 합니다. 그렇게 하려면, 지금은 일부 파트너들이 영상에서 그런 방식을 시작하고 있는데, 비용이 많이 드는 처음부터 영상 전체를 생성하는 대신 이미 기본 프레임이 있는 상태에서 약간만 손보는 겁니다. 아바타가 말하는 내용이 바뀌면 그에 맞춰 입 모양이 움직이는 방식도 바꾸는 거죠. 그래서 저는, 거기에는 정말 많은 유사점이 있다고 봅니다. 우리가 하는 일을 보면, 그 유사성이 놀라울 정도입니다. 보안도 마찬가지입니다. 다시 말해 당시에는 데이터센터에 WAF를 두고 운영했는데, 그때는 괜찮았지만 더 큰 공격이 나오기 시작하자 WAF가 감당하지 못했고 더 이상 버틸 수 없었습니다. 물론 우리는 클라우드 WAF를 구축했고, 그래서 완전히 분산돼 있습니다.

이제는 분산돼 있기 때문에 그 모든 공격 트래픽을 흡수할 수 있습니다. 지난 1년만 놓고 보면 공격 규모가 10배로 커졌습니다.

공격자들도 AI를 갖고 있어서, 이런 공격을 하기 위해 훨씬 더 많은 기기를 장악할 수 있습니다. 지금 우리가 보고 있는 유사성이 정말 두드러집니다.