디지털오션 홀딩스 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

여기 오게 되어 정말 기쁩니다. 제가 말하곤 하는, 연말을 마무리하기 위한 스퍼트를 시작하기에 아주 좋은 자리입니다.

네. 가브리엘라, 감사합니다. 지금 이야기의 맥을 잡기에 아주 좋은 질문입니다. 제가 보기엔 우리가 먼저 정리해야 했던 건, AI 인프라 제공업체로서 어떤 역할을 하고자 하느냐는 점이었습니다. 첫 번째로 내려야 할 결정은 AI 인프라 영역에 크게 두 가지 범주가 있다는 점을 파악하는 것이었습니다. 하나는 학습(training)이고, 다른 하나는 추론(inference)이었습니다. 우리는 당시 많은 분들이 그 결정을 두고 ‘음…’ 하고 의아해하셨던 선택을 했습니다. 즉, “학습 영역을 공략하지 않고 추론을 공략하겠다”는 것이었죠. 당시에는 다소 이해하기 어려운 결정으로 보였지만, 돌이켜 보면 우리가 그 결정을 내린 이유는 첫째, 우리 스스로를 돌아본 결과였습니다. 우리는 무엇을 잘하느냐? 우리는 개발자를 이해하는 데 정말 강합니다. 우리는 플랫폼을 만드는 데 정말 강합니다.

우리는 프로덕션 워크로드를 위한 글로벌 규모 인프라를 운영·관리하는 데 정말 강합니다. 그게 큰 부분을 차지했습니다. 두 번째는 추론이었습니다. 우리는 그때도 그렇고 지금도, 모두가 그렇다고 믿듯이, 그것이 더 지속 가능한 워크로드라고 믿었습니다. 기업들이 결국 돈을 벌기 시작하면 도달하게 되는 워크로드가 바로 그것입니다. 대부분의 경우 벤처캐피털(VC)이나 투자자금이 아니라, 최종 고객이 비용을 지불하는 워크로드이기도 합니다. 그게 우리가 내려야 했던 가장 큰 결정이었습니다. 그리고 그 밖에도 많은 다른 결정들이 있었습니다. 첫째, 우리는 플랫폼을 구축하는 데 있어 뛰어난 인재 밀도를 확보하고 있었다는 점에서 운이 좋았습니다. 지난 18개월 동안 우리는 그 인재 풀을 크게 확충했습니다. 그게 첫 번째입니다. 두 번째는, 우리는 고객과 직접 소통하고 고객의 피드백을 직접 받을 수 있는 엄청난 특권을 누리고 있다는 점입니다.

왜냐하면 플랫폼을 만들 때는 실험실에서 만들거나, 아주 깊이 있는 고객 서너댓 곳과만 함께 만들어서는 정말 어렵기 때문입니다. 대개 그렇게 하면 폭넓은 플랫폼을 만드는 데 적합하지 않은 방향으로 끌려가기 마련이거든요. 지금 68만 명의 고객을 보유하고 있다는 건, 많은 기업들이 갖기 어려운 특권이죠. 그리고 시간을 훌쩍 앞당겨서, 우리가 지금 있는 지점으로 와 보겠습니다. 한 발 물러서서 우리가 구축해 온 플랫폼을 생각해 보면, 사실 우리는 또 몇 가지 중요한 결정을 내렸습니다. 그중 하나는, 대체로 우리가 직접 구축하기로 했다는 점입니다. 여기저기에서 소규모 인수로 보완한 경우도 몇 번 있었지만, 기본적으로는 플랫폼을 직접 만들었습니다. 제 근본적인 신념은 플랫폼은 꿰맞춰 만들 수 없기 때문입니다. 조립해서 만들 수가 없습니다. 이건 세일즈포스 같은 애플리케이션 포트폴리오가 아니니까요.

애저, 구글 클라우드, AWS가 대규모의 볼트온 인수를 많이 하지 않았던 데에는 이유가 있습니다. 플랫폼은 정의상 바닥부터 새로 구축돼야 하고, 위에서 아래까지 전 구간이 통합돼 있어야 하잖아요, 그렇죠? 그게 하나였고요. 또 하나의 중요한 결정은 실행 순서였습니다. 순서가 정말 중요합니다. 우리는 먼저 소프트웨어를 만들었고, 이제 규모를 더하고 있는 거죠, 그렇죠? 많은 회사들은 먼저 규모부터 키우고, 지금은 소프트웨어를 만들고 있습니다. 결국 다들 어디에 도달할지는 지켜봐야겠지만, 우리는 우리의 성공 가능성과 우리가 선택한 실행 순서에 자신이 있습니다. 마지막으로, 한 걸음 물러서서 보면 클라우드 1.0은 대체로 사람이 구축하고 배포하고 운영·관리하는 애플리케이션을 지원하도록 만들어졌잖아요, 그렇죠? 애플리케이션 자체도 결국 사람을 대상으로 서비스를 제공했죠. 하지만 이제 우리가 만들어야 하는 클라우드는 에이전트가 구축하는 애플리케이션을 지원합니다.

에이전트가 이런 애플리케이션을 배포하고요. 에이전트가 이를 모니터링하고 관측합니다. 클라우드는 사람보다는 에이전트를 위해 구축돼야 하고, 우리는 이를 ‘AI 네이티브 클라우드’라고 부릅니다. 지난 3년간 우리의 여정을 요약하자면 그렇습니다.

네. 우리 고객들이 무엇을 하고 있는지 보면, 물론 코딩은 여러 이유로 전체 추론 생태계에서 큰 비중을 차지합니다, 그렇죠? 매우 구조화되어 있습니다. 모델에 투입할 수 있는 방대한 정답(그라운드 트루스) 데이터 코퍼스가 있거든요. 그래서 코딩이 크게 확산된 데에는 여러 이유가 있고, 코딩은 또 다른 많은 것들의 근본적인 구성 요소이기도 합니다. 코딩을 빌딩 블록으로 활용해 파워포인트 슬라이드를 만들 수도 있고, 인터랙티브 애플리케이션을 만들 수도 있습니다. 그래서 그건 크게 놀랄 일이 아니고, 그렇게 하는 고객도 저희는 많습니다.

또 다른 새롭게 떠오르는 마이크로 버티컬들을 보면, 생성형 미디어가 있습니다. 단지 모델 관점만이 아니라, 디지털 광고가 제작되는 방식을 새로 만들고, 심지어 장편 영화까지 만들어내며, 영화 제작의 워크플로를 바꾸고 있는 회사들이 많습니다. 그쪽에서도 움직임이 굉장히 큽니다. 그리고 OpenClaw와 Hermes, 그리고 다른 에이전트 하네스들과 함께 개인 생산성에서도 그런 흐름이 나타나고 있습니다. GrokBot은 정말 기분 좋게 놀랐습니다. 지난 10일 동안 사용해 왔습니다.

네. 정말 놀라운 제품입니다.