AI가 기업의 업무와 서비스 전반으로 빠르게 확산되면서 이를 안정적으로 운영하기 위한 인프라와 보안의 중요성도 높아지고 있다. 단순히 생성형 AI 서비스를 도입하는 단계를 넘어 실제 비즈니스 환경에서 AI를 활용하는 기업이 늘면서 클라우드 인프라 역시 새로운 변화가 요구되는 상황이다.

사이버 보안 및 클라우드 기업 아카마이 테크놀로지스는 지난 22일 아카마이 코리아 사무실에서 '2026 아카마이 미디어 간담회'를 개최했다. 이날 아카마이는 국내 기업의 안정적이고 안전한 AI 인프라 구축을 지원하기 위한 분산형 클라우드 및 다층 보안 전략을 공개했다.

간담회에는 이경준 아카마이 코리아 대표를 비롯해 한준형 시니어 솔루션 엔지니어링 매니저(상무), 강상진 수석 기술 솔루션 아키텍트(상무)가 발표자로 나섰다. 이들은 AI가 실제 비즈니스 환경으로 빠르게 확산되는 과정에서 나타나는 시장 변화와 보안 위협, 이에 대응하기 위한 새로운 클라우드 인프라 전략을 각각 소개했다.

발표는 크게 'AI의 현실', '보안의 현주소', '클라우드의 현주소'라는 세 가지 주제로 진행됐다. AI 도입 자체보다 이를 실제 서비스에 어떻게 적용하고 안정적으로 운영할 것인지에 초점을 맞추고, AI 확산으로 새롭게 등장한 보안 위협과 기존 중앙집중식 클라우드의 한계를 함께 짚었다.

특히 아카마이는 AI 워크로드의 특성에 따라 코어 클라우드와 분산 클라우드 리전, 엣지를 적절하게 활용해야 한다고 강조했다. 여기에 웹 애플리케이션과 API, AI 상호작용, 내부 워크로드까지 여러 계층에서 보호하는 보안 체계를 결합함으로써 AI 시대에 요구되는 새로운 인프라 환경을 구축한다는 전략이다.

(좌측부터) 이경준 대표, 한준형 상무, 강상진 상무, 조상원 상무, 장성민 상무

CDN에서 클라우드·보안으로 영역 넓힌 아카마이

아카마이는 전 세계에 분산된 네트워크 인프라를 기반으로 콘텐츠 전송과 클라우드, 사이버 보안 서비스를 제공하는 기업이다. 인터넷 사용자가 급증하면서 발생했던 느린 인터넷 환경, 이른바 'World Wide Wait' 문제를 해결하기 위해 설립됐으며 1998년 CDN(Content Delivery Network)을 시작으로 사업 영역을 확장해왔다.

2013년에는 보안 영역을 본격적으로 강화했다. 온라인 비즈니스의 규모가 커지면서 서비스의 속도뿐 아니라 보안 역시 중요한 요소로 떠오름에 따라 DDoS 방어와 웹 애플리케이션 보안, API 보호, 봇 관리, 랜섬웨어 방어 등의 기술을 제공하기 시작했다.

2019년에는 서버리스 엣지 컴퓨팅 영역으로 사업을 확대했다. 당시 전 세계 약 4,000개 위치에서 구동되는 서버리스 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 선보이며 사용자와 가까운 위치에서 연산을 수행할 수 있는 기반을 마련했다. 내부적으로 AI와 머신러닝 기술도 활용하기 시작했다.

클라우드 사업 확대의 중요한 전환점은 2022년이었다. 아카마이는 클라우드 서비스 기업 리노드(Linode)를 인수하고 아카마이 클라우드 포트폴리오를 확대했다. 이를 통해 사용자와 기기, 데이터에 가까운 위치에서 디지털 서비스를 구축하고 보호하며 실행할 수 있는 개발자 친화적인 컴퓨팅 환경을 갖추게 됐다.

2025년부터는 이러한 분산형 인프라를 AI 영역으로 확대하고 있다. 퍼미온(Fermyon) 인수를 통해 개발자 중심의 컴퓨팅 역량을 강화하는 한편, 기업이 AI 인프라를 구축하고 보호하며 확장할 수 있도록 지원하는 분산형 클라우드 환경을 발전시키고 있다.

현재 아카마이의 인프라는 전 세계 130개 이상의 국가와 700개 도시에 걸쳐 구축돼 있다. 4,300개 이상의 엣지 PoP(Point of Presence)와 1,200개 이상의 네트워크를 운영하며 전체 네트워크 용량은 1,000Tbps 이상에 달한다. 이를 통해 세계 각 지역의 사용자와 가까운 곳에서 서비스와 연산 자원을 제공할 수 있는 기반을 갖췄다.

한국에서는 2008년 법인을 설립한 이후 18년간 사업을 이어왔다. 현재 전 산업군에 걸쳐 282개 고객사를 지원하고 있으며 국내 64개 파트너와 기술 생태계를 구축하고 있다. 기존 CDN과 보안 사업에서 축적한 기술과 분산형 클라우드 인프라를 결합해 국내 기업의 AI 전환까지 지원한다는 계획이다.

이경준 대표 "AI 도입 넘어 비즈니스 전략의 재조정 필요"

첫 번째 발표자로 나선 이경준 아카마이 코리아 대표는 'AI의 현실'을 주제로 기업의 AI 활용이 새로운 단계에 접어들었다고 설명했다. 이 대표는 한국 시장에서 앞으로의 격차를 만들어내는 요소로 '재조정(Recalibration)'을 제시하며, 이제 AI 도입 자체는 기업의 차별화 요소라고 보기 어렵다고 강조했다.

중요한 것은 기업이 AI를 중심으로 기술 및 비즈니스 전략을 어떻게 다시 구성하느냐에 있다는 설명이다. AI 관련 예산이 시범 프로젝트에서 실제 프로덕션 단계로 이동하고 있으며, 기업 고객의 요구 역시 단순한 AI 기술 도입에서 AI를 활용한 비즈니스 전환으로 변화하고 있다. 이에 따라 이를 뒷받침하는 인프라도 기업의 핵심 전략 요소로 부상하고 있다.

AI 자체의 역할도 변하고 있다. 단순히 정보를 추천하거나 사용자의 업무를 보조하는 코파일럿 수준에서 벗어나 사용자를 대신해 판단하고 행동하는 에이전트 형태로 발전하고 있다. 애플리케이션과 에이전트, 업무 워크플로우 전반에 AI가 포함되면서 연산과 데이터, 실시간 처리에 대한 요구도 빠르게 증가하고 있다.

기업의 조직과 업무 방식 역시 AI를 중심으로 변화하고 있다. AI가 하나의 도구를 추가하는 수준을 넘어 업무 프로세스와 애플리케이션, 팀 운영 방식까지 변화시키면서 모델과 에이전트, 데이터, 애플리케이션을 얼마나 유기적으로 연결할 수 있는지가 중요한 요소로 떠오르고 있다는 설명이다.

한국 시장에서는 대규모 범용 LLM뿐 아니라 특정 업무에 최적화된 소형 특화 모델(sSLM)에 대한 관심도 커지고 있다. 아카마이는 환각 현상을 줄이고 비즈니스 효율성을 높이는 과정에서 막대한 비용이 필요한 초거대 LLM 대신 도메인에 특화된 sSLM을 활용하려는 움직임이 나타나고 있다고 분석했다.

동시에 중앙집중식 클라우드가 가진 물리적인 한계도 지적했다. 데이터가 먼 거리를 이동하면서 발생하는 지연 시간과 지속적으로 누적되는 아웃바운드 데이터 전송 비용이 AI 서비스 확대 과정에서 부담으로 작용할 수 있기 때문이다. 복잡한 다단계 AI 에이전트를 실시간으로 실행하기 위해 사용자와 가까운 엣지에서 연산을 수행해야 할 필요성도 높아지고 있다.

이 대표는 AI가 실험에서 실제 실행 단계로 이동하면서 모델 구축과 맞춤화, 실행, 지속적인 업데이트까지 전체 AI 라이프사이클을 지원하는 인프라가 필요하다고 강조했다. 사용자와 데이터, 애플리케이션에 가까운 위치에서 필요한 성능과 보안, 확장성을 제공하면서 코어부터 엣지까지 하나의 연결된 환경으로 운영하는 것이 중요하다는 설명이다.

한준형 상무 "AI 확산으로 공격 표면도 빠르게 넓어진다"

두 번째 발표를 맡은 한준형 아카마이 코리아 상무는 'AI 시대 보안의 현주소: AI가 엔터프라이즈에 가져온 새로운 공격 표면'을 주제로 AI 활용 확대에 따라 변화하는 기업의 사이버 보안 환경을 소개했다. AI가 기업 업무 전반에 포함되면서 기존 보안 체계에서 고려하지 않았던 새로운 공격 경로가 등장하고 있다는 설명이다.

아카마이는 AI 환경에서 구축, 확장성, 최적화와 함께 보안을 핵심 과제로 제시했다. 기업이 특정 벤더에 종속되지 않으면서 안정적이고 비용 효율적인 AI 워크로드를 구축하고, 전 세계 분산 네트워크를 통해 AI 추론을 제공하는 동시에 AI 기반 사이버 공격으로부터 이를 보호해야 한다는 것이다.

AI가 만들어내는 대표적인 위험으로는 데이터 노출이 꼽혔다. 기업의 민감한 정보가 AI 프롬프트나 데이터 파이프라인, 써드파티 도구에 입력될 수 있기 때문이다. 임직원이 회사에서 승인하지 않은 AI 서비스를 사용하는 섀도 AI 역시 기업 기밀이나 소스코드, 개인정보가 외부로 유출될 수 있는 새로운 위험 요소다.

API 역시 중요한 공격 지점이다. AI 애플리케이션은 다양한 API를 이용해 모델과 데이터, 외부 서비스를 연결하기 때문에 제대로 관리되지 않는 API가 노출되거나 오용될 가능성이 있다. 여기에 프롬프트 인젝션이나 데이터 중독, 모델 오용, AI 에이전트의 과도한 권한 사용 등 기존 애플리케이션과는 다른 형태의 공격 가능성도 존재한다.

AI를 이용하는 채널이 다양해지는 점도 보안 체계를 복잡하게 만든다. 웹 브라우저뿐 아니라 CLI와 IDE, AI 데스크톱 애플리케이션을 통해서도 AI 워크로드가 실행되기 때문이다. 아카마이는 엔드포인트 보호 엔진과 안전한 브라우저, 마이크로세그멘테이션, DNS 방화벽, ZTNA 및 MFA 등을 결합하고 실시간 컨텍스트와 API 로그, 위협 정보를 통합적으로 모니터링하는 구조를 제시했다.

또한 웹 애플리케이션 보안과 봇 방어, API 보안, AI용 방화벽, 마이크로세그멘테이션 등을 여러 단계로 적용하는 멀티레이어 애플리케이션 보안 전략을 강조했다. 이를 통해 애플리케이션 악용과 L7 DDoS를 차단하고 섀도 API와 API 남용을 탐지하며, 프롬프트를 통한 데이터 유출과 LLM 기반 위협에 대응하는 구조다. 내부 시스템에서는 침해된 워크로드의 측면 이동을 차단해 피해 확산을 제한한다.

이를 위한 핵심 솔루션으로는 Workforce Protector와 API Security, Guardicore Segmentation을 소개했다. Workforce Protector는 임직원의 AI 사용 과정에서 발생할 수 있는 데이터 노출을 통제하고, API Security는 AI와 RAG 도입 과정에서 발생하는 미등록 API와 비정상적인 API 사용을 파악한다. Guardicore Segmentation은 AI 에이전트와 데이터베이스 등 내부 워크로드를 세분화해 침해가 발생하더라도 다른 시스템으로 공격이 확산되는 것을 차단하는 역할을 담당한다.

강상진 상무 "AI 인프라의 미래는 분산형 환경"

마지막 발표를 맡은 강상진 아카마이 코리아 상무는 '클라우드의 현주소: 아카마이 분산형 AI 인프라 전략'을 주제로 AI가 기존 클라우드 인프라의 구조를 어떻게 변화시키고 있는지를 설명했다. 기존 클라우드가 웹사이트와 일반 애플리케이션, 중앙집중식 연산을 중심으로 설계됐다면 AI는 이와 다른 형태의 인프라를 요구한다는 것이다.

AI를 실제 서비스 환경에서 운영하기 위해서는 실시간 사용자 경험을 위한 초저지연 AI 추론 성능이 필요하다. 복잡한 AI 워크로드의 구축과 미세 조정, 서비스에는 GPU 가속 컴퓨팅이 요구되며, 사용자 및 데이터와 가까운 위치에 AI를 배치할 수 있는 분산형 인프라와 대규모 서비스에 대응할 수 있는 유연한 확장성도 필요하다.

반면 기존 중앙집중식 클라우드는 GPU 클러스터가 특정 지역에 집중되고 실제 사용자 및 데이터 소스와 리전 사이의 물리적 거리가 발생한다. 코어 클라우드와 엣지 서비스가 서로 분리돼 있고 환경에 따라 운영 방식도 달라, 여러 지역에서 실시간으로 AI 추론을 수행해야 하는 환경에는 한계가 있다는 것이 아카마이의 분석이다.

한국 시장에서는 이러한 문제가 더욱 복잡하게 나타날 수 있다. 클라우드 성숙도와 네트워크 연결성, 데이터센터 용량 등에 차이가 존재하고 AI 워크로드 증가에 따른 연산 자원과 전력 소비 부담도 커지고 있기 때문이다. 여기에 데이터 거주지와 보안, 규제 준수를 고려하면서 국가와 도시, 네트워크 전반에서 일관된 AI 서비스 성능을 제공해야 한다.

아카마이는 이에 대한 해법으로 AI 워크로드를 하나의 장소에 집중하지 않고 코어 클라우드 리전, 분산 클라우드 리전, 엣지로 나누는 방식을 제시했다. 코어 클라우드는 AI 모델 학습과 대규모 실험 및 중앙집중식 워크로드를 담당하고, 분산 클라우드 리전은 지역별 성능과 데이터 위치 요건을 충족한다. 엣지는 사용자와 기기, 데이터에 가까운 곳에서 실시간 추론과 트래픽 라우팅을 담당한다.

국내 기업의 실제 적용 사례도 소개했다. 데브시스터즈는 '쿠키런: 킹덤'과 '쿠키런: 오븐브레이크' 등의 글로벌 서비스를 아카마이 클라우드의 분산 인프라를 기반으로 운영하고 있다. 글로벌 사용자와 가까운 엣지 연산 자원과 가변 오토스케일링을 활용해 대규모 트래픽에 대응하고, 트래픽 감소 시에는 자원을 자동으로 축소하는 방식으로 인프라를 운영한다. 스마트빅 역시 핵심 게임 서버 워크로드를 아카마이의 글로벌 분산 플랫폼으로 이전해 네트워크 라우팅과 연산 자원을 최적화했다.

아카마이는 엔비디아와의 전략적 협업을 통해 분산형 AI 인프라의 범위도 넓히고 있다. 아카마이의 글로벌 분산 클라우드에 NVIDIA Blackwell GPU 기반 가속 컴퓨팅을 결합하고, NVIDIA AI Grid를 통해 여러 지역에 분산된 GPU 인프라에서 AI 워크로드를 배치하고 관리하는 방안을 추진하고 있다. 여기에 NVIDIA 제로 트러스트 세그멘테이션을 적용해 분산된 AI 워크로드와 애플리케이션, 데이터를 보호한다는 전략이다.

AI 시대 위한 새로운 인프라 전략 제시한 아카마이

이번 간담회에서 아카마이가 강조한 핵심은 AI의 활용 단계가 달라지고 있다는 점이다. 기업들이 AI를 시험적으로 적용하는 단계를 지나 실제 애플리케이션과 업무 프로세스에 적용하기 시작하면서 이를 뒷받침하는 컴퓨팅 인프라와 보안 역시 함께 변화해야 한다는 것이다.

특히 AI 에이전트와 실시간 추론의 활용이 늘어나면서 모든 연산을 중앙의 대규모 데이터센터에서 처리하는 기존 방식에는 지연 시간과 데이터 전송 비용 등의 부담이 발생할 수 있다. 아카마이는 워크로드의 성격에 따라 코어와 지역별 클라우드, 사용자와 가까운 엣지에 연산을 분산하는 구조를 대안으로 제시했다.

보안 역시 AI 시대의 중요한 과제로 꼽힌다. AI가 브라우저와 업무용 애플리케이션, 개발 환경 및 API 등 다양한 영역에 연결되면서 기존에는 존재하지 않았던 공격 표면이 생겨나고 있기 때문이다. 아카마이는 웹 애플리케이션에서 API와 AI 상호작용, 내부 워크로드에 이르기까지 여러 계층에서 위협을 탐지하고 차단하는 다층 보안 체계를 강조했다.

아카마이는 전 세계 130개 이상 국가와 700개 도시, 4,300개 이상의 엣지 PoP를 기반으로 이러한 분산형 AI 환경을 구축한다는 계획이다. 국내에서도 282개 고객사와 64개 파트너를 기반으로 기존 CDN 및 사이버 보안 사업에서 확보한 역량을 클라우드와 AI 인프라 영역으로 확대하고 있다.

AI가 기업의 실제 서비스와 비즈니스 프로세스 깊숙이 들어갈수록 연산 성능만으로는 안정적인 서비스를 구현하기 어려워질 것으로 예상된다. 아카마이는 글로벌 분산 네트워크와 클라우드, 보안을 하나의 전략 아래 결합해 AI 워크로드의 구축부터 실행과 보호, 확장까지 지원하며 국내 기업의 AI 전환을 뒷받침한다는 방침이다.

홍진욱 기자/honga@mediapic.co.kr

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