백블레이즈 Investor Day 2026

여러분, 안녕하세요. 백블레이즈 2026년 투자자 데이에 오신 것을 환영합니다. 오늘 세션은 실시간 웹캐스트로 진행되며, 행사 종료 후 투자자 관계 웹사이트에서 다시보기를 제공할 예정입니다. 저는 투자자 관계 책임자 미미 콩입니다. 저희 팀을 대표하여 오늘 현장에 참석해 주신 분들과 실시간 웹캐스트를 통해 참여해 주신 모든 분들께 환영의 인사를 드립니다. 오늘은 오전 10시 45분경에 짧은 휴식 시간이 있을 예정이며, 행사는 정오까지 마무리될 예정임을 알려드립니다. 몇 가지 안내 말씀 드리겠습니다. 오늘 발표에는 미래 예측성 발언이 포함되어 있으며, 실제 결과는 이러한 발언과 크게 다를 수 있습니다. 자세한 내용은 화면에 표시된 면책 조항을 참고해 주시기 바랍니다. 오늘 발표 자료를 포함한 모든 자료는 투자자 관계 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다. 이제 저희 CEO 겸 이사회 의장인 글렙 버드먼을 무대에 모시겠습니다.

안녕하세요. 저는 백블레이즈의 공동 창립자이자 CEO, 이사회 의장인 글렙 버드먼입니다. 오늘은 저희가 상장한 지 5년 만에 처음으로 개최하는 투자자 데이입니다. 몇몇 분들이 저에게 "왜 지금인가요?" 오늘 특별히 공유하고 싶은 무언가가 있나요?라고 물으셨습니다. 오늘 투자자 데이를 개최하는 이유는 지난 1년 동안 회사와 시장이 극적으로 변화했기 때문입니다. 20년간 이 일을 해오면서 지금이 저희 여정에서 가장 흥미로운 시기라고 말씀드리고 싶습니다. 그 점을 여러분과 공유하고자 합니다. 앞으로 2시간 30분 동안의 계획은 다음과 같습니다. 저는 시장이 어떻게 변화했는지, 그리고 그 안에서 저희의 역할이 무엇인지 말씀드리겠습니다.

저희 CTO 댄 스프래긴스가 플랫폼과 AI에 특화된 이유에 대해 설명할 예정입니다. 저희 CRO 아누즈 쿠마르는 AI와 관련된 신호들을 어떻게 포착하고 이를 반복 가능하며 확장 가능한 엔진으로 구축하고 있는지 말씀드릴 것입니다. 저희 CFO 마크 수이단은 이 기회를 어떻게 훌륭한 비즈니스로 전환하고 있는지 설명할 예정입니다. 저희는 또한 선도적인 멀티모달 AI 기업인 휴메 AI와 고속 스토리지 분야의 새로운 파트너인 위카의 이야기도 들려드릴 예정입니다. 이 모든 요소들이 어떻게 결합되어 AI 생태계를 구성하는지 들어보시기 바랍니다.

오늘 많은 정보를 다루겠지만, 제가 가장 강조하고 싶은 점은 AI가 엄청난 양의 데이터를 생성하고 활용할 뿐만 아니라, 데이터와 데이터 저장의 역할이 근본적으로 변화하고 있다는 것입니다. 오늘 이 부분에 대해 자세히 설명드리겠습니다. AI는 독립적인 용량 계층의 스토리지 자리를 만들어내고 있습니다. 왜 그런지, 그리고 독립적인 용량 계층의 스토리지란 무엇인지 설명드리겠습니다. 저희는 그 자리가 비어 있다고 믿으며, 그 자리가 저희를 위한 자리라고 확신합니다. 저희가 그 자리에 도달한 과정의 일부는 20년 전 이 회사를 시작한 데서 비롯됩니다. 당시 매우 중요했던 문제, 즉 컴퓨터 백업 문제를 해결하는 것부터 시작했습니다.

저희는 아마존 S3를 이용해 데이터를 저장할 계획이었습니다. 하지만 경제성이 맞지 않을까 걱정했습니다. 그래서 결국 서버, 클라우드 스토리지 파일 시스템, 그리고 이를 관리할 운영 전문 지식을 포함한 풀 스택 솔루션을 구축하게 되었습니다. 대량의 데이터를 매우 효율적으로 저장해야 했기 때문입니다. 그 과정에서 10년 동안 전체 스토리지 스택을 최적화하는 데 집중했습니다. 그 후 개발자와 기업을 대상으로 B2 클라우드 스토리지로 출시했습니다. 지난 10년간 이 플랫폼을 최적화하고 확장해왔으며, 오늘날 시장에서 요구되는 AI 사용 사례에 이상적인 솔루션이 되었습니다. 이것이 바로 저희가 독립적인 용량 계층으로서 이 자리를 차지할 수 있다고 믿는 기반입니다.

AI로 인해 스토리지 규칙이 다시 쓰이고 있으며, 여기 세 가지 주요 규칙이 있습니다. 첫째, 데이터는 수년간 꾸준히 증가해왔습니다. 사실 항상 그랬죠. 하지만 이제 데이터 생성량과 활용 방식 모두에서 폭발적인 변화가 일어나고 있습니다. 흥미로운 점은 이제 대기업뿐만 아니라, 작은 신생 기업들조차도 방대한 데이터 세트와 막대한 데이터 수요를 가지고 있다는 것입니다. 이는 과거와는 상당히 다른 변화입니다. 두 번째로, 예전에는 하이퍼스케일러가 세 곳뿐이었고, 기업들은 그중 한 곳을 기본 선택으로 삼았습니다. 지금은 약 200개의 AI 인프라 기업이 존재하며, 이는 기업들이 기술을 구축하는 방식을 완전히 바꾸고 있습니다.

세 번째로, 저장소는 예전에는 단순히 기업들이 사용하는 자원이었지만, 오늘날에는 AI 혁신과 AI로부터의 투자수익률(ROI)을 결정하는 중요한 성능 계층이 되었습니다. 이 세 가지 규칙은 백블레이즈의 강점과 완벽하게 맞아떨어집니다. 이러한 데이터 세트가 대규모로 확장됨에 따라, 데이터가 저장될 장소가 필요하고, 저장 위치의 효율성도 중요해집니다. 백블레이즈는 지난 20년간 플랫폼 최적화를 통해 방대한 데이터를 효율적으로 저장할 수 있게 했습니다. 하이퍼스케일러 3곳에서 200개의 신생 클라우드로 폭발적으로 늘어난 것은 백블레이즈가 활동할 수 있는 두 가지 이점을 제공합니다. 첫째, AI 인프라 기업들은 워크플로우의 일부로 클라우드 저장소가 필요하며, 우리는 이를 제공하기에 이상적인 위치에 있습니다.

둘째, 이 모든 AI 네이티브와 AI 개발자들은 데이터를 저장하고 활용할 수 있는 독립적인 용량 계층이 필요합니다. 세 번째 강점은 기업들이 저장 시스템의 달러당 성능에 관심을 갖는다는 점인데, 이는 AI 혁신과 ROI를 얻는 데 매우 중요하며, 백블레이즈가 20년간 하드 드라이브 최적화에 집중해온 부분이 바로 이 점입니다. 이 모든 요소가 우리가 크고 성장하는 데이터 세트를 활용할 수 있도록 뒷받침합니다. 앞으로 몇 년간 데이터 폭발은 완전히 이해하기 어려울 정도입니다. 맞습니다. 2024년 IDC는 173제타바이트가 생성되었다고 발표했습니다.

4년 후에는 이 수치가 1년에 700제타바이트로 4배 증가할 것입니다. 모든 데이터가 저장되지는 않을 것입니다. 모든 데이터가 활용되지는 않을 것입니다. 하지만 AI 덕분에 이전에는 불가능했던 방식으로 생성된 데이터에서 가치를 얻는 양이 점점 늘어나고 있습니다. 데이터 생성량이 기하급수적으로 증가할 뿐만 아니라, 이를 보관하고 활용하려는 욕구도 함께 커지고 있습니다. 이는 우리가 참여할 수 있는 크고 빠르게 성장하는 시장을 뒷받침합니다. 우리는 항상 서비스를 제공해온 시장, 재해 복구, 백업, 아카이브, 미디어 워크플로우, 애플리케이션 스토리지를 제공해온 핵심 시장에 계속해서 서비스를 제공하고 있습니다. 이 모든 시장은 여전히 존재하며 성장하고 있습니다.

이 시장은 사라지지 않았으며, 여전히 우리 사업의 중요한 성장 궤적을 차지하고 있습니다. 그 위에 AI가 큰 시장과 더 빠르게 성장하는 시장을 더하고 있습니다. 이는 그에 맞춰 확장할 수 있는 기업을 필요로 합니다. 그것이 바로 우리가 구축해온 것입니다. 현재 우리는 5엑사바이트가 넘는 데이터 스토리지를 관리하고 있습니다. 이는 하이퍼스케일러를 제외한 지구상에서 가장 큰 클라우드 스토리지 회사 중 하나임을 의미합니다. 우리는 내년에 약 30% 용량을 확장할 계획입니다. 분명히 이를 위해서는 하드 드라이브, 네트워킹, 서버, 데이터 센터 공간, 전력이 필요하며, 이를 확보하고 관계를 유지하는 데는 일정 수준의 전문성이 요구됩니다. 그 위에 실제 관리형 스토리지 측면이 정말 어렵습니다.

이것은 그만큼 확장 가능한 소프트웨어 플랫폼입니다. 그리고 이 속도와 규모로 배포 및 관리를 할 수 있도록 구축된 운영 전문성과 엄격함입니다. 우리는 시장의 규모에 대해 이야기했습니다. 이제 두 번째로 언급한, 규칙이 어떻게 변하고 있는지에 대해 이야기해보겠습니다. 이 AI 인프라 기업들의 분산 현상입니다. 이것은 제가 보여드릴 가장 중요한 슬라이드일 가능성이 높아, 조금 시간을 들여 설명드리고자 합니다. 지난 20년간 기술은 하이퍼스케일러 내부에서 구축되었습니다. 대개 한 곳의 하이퍼스케일러였습니다. 세 곳의 하이퍼스케일러가 있었을 때도, 기업들은 한 곳을 선택해 그 안에서 모든 기술 스택을 구축했습니다.

마이크로소프트, 아마존, 구글 중 한 곳을 선택해 그 안에서 모든 것을 구축했던 것입니다. 오늘날에는 200개의 AI 인프라 기업, 네오 클라우드, 주권 클라우드, 추론 클라우드가 존재합니다. 이 모든 클라우드가 하이퍼스케일러를 포함해 서로 다른 지역을 가지고 있다는 사실조차 아직 언급하지 않은 것입니다. 일반적인 고객은 여전히 한 곳의 하이퍼스케일러 내에 기본 워크로드를 두고 있습니다. 데이터베이스를 사용하거나, 네트워킹을 사용하거나, 하이퍼스케일러가 제공하는 200가지 서비스 중 하나 혹은 10가지를 사용하고 있을 수 있습니다. 여전히 많은 부분에서 하이퍼스케일러를 이용하고 있습니다.

그런데 모델 학습이 필요해지면, 하이퍼스케일러는 최신 칩에 접근할 수 없거나, 가용성이 부족하거나, 가격 경쟁력이 없을 수 있습니다. 그래서 네오 클라우드 중 한 곳에 가서 "모델 학습은 당신에게 맡기겠다"고 하는데, 그 네오 클라우드가 필요한 모든 것을 갖추고 있지 않아서 다른 네오 클라우드로도 일부 모델 학습을 맡기게 됩니다. 결국 기본 워크로드는 하이퍼스케일러에 두고, 모델 학습을 위해 데이터를 수집하는 곳이 따로 있으며, 두 곳의 네오 클라우드를 모델 학습에 사용하게 되는 셈입니다. 모델 학습이 끝나면, 그 모델을 추론하기에 최적화된 곳에서 추론을 수행하고 싶어 합니다. 그래서 전 세계에서 두세 곳의 추론 제공자를 사용할 수도 있습니다.

더 나아가, 이들 각각의 다른 지역을 사용하는 경우도 있습니다. 즉, AI 개발자로서 이제는 데이터가 가야 할 곳이 4곳, 5곳, 6곳, 혹은 8곳이 된다는 의미입니다. 만약 데이터가 한 하이퍼스케일러 안에 있다면, 데이터를 이 모든 곳으로 보낼 때마다 엄청난 송출 비용(egress fees)을 지불하게 됩니다. 그래서 AI 혁신을 위해 데이터를 보관할 독립적인 용량 계층이 정말로 필요합니다. 단순히 비용 절감뿐만 아니라, AI 인프라를 활용해 혁신하고자 하는 목적이 있기 때문입니다.