아카마이 "AI 도입 넘어 운영으로…보안·인프라도 바뀌어야"

AI 에이전트 확산에 보안 대응 고도화…실시간 서비스 인프라 중요성 부상

"인공지능(AI)을 도입하는 것 자체는 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 기업들은 AI를 실제 비즈니스에 어떻게 적용하고 어떻게 안정적으로 운영하며 어떻게 보호할 것인가에 관심이 있습니다."

이경준 아카마이 코리아 대표는 22일 서울 강남구에서 열린 '2026 아카마이 미디어 간담회'에서 "AI가 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 형태로 발전하면서 기업 애플리케이션과 업무 프로세스, 정보기술(IT) 인프라가 빠르게 변화하고 있다"며 이같이 밝혔다.

그러면서 "AI를 어디에서 실행하고 늘어나는 컴퓨팅과 데이터 수요를 어떻게 감당할지, 새로운 보안 위협에 어떻게 대응할지가 과제가 됐다"며 "AI를 빠르고 안전하게 연결하고 효율적으로 운영하는 역량이 중요해질 것"이라고 부연했다.

이경준 아카마이 코리아 대표가 22일 서울 강남구 사무실에서 열린 2026 미디어 간담회 환영사에서 발언하고 있다. (사진=지디넷코리아)

아카마이는 전 세계 130개 이상 국가, 700개 도시의 4300개 이상 엣지 네트워크 거점(POP)과 1000테라비피에스(Tbps) 이상의 네트워크 용량을 기반으로 분산 인프라를 운영 중이다. 국내에서는 데브시스터즈가 대규모 글로벌 트래픽 처리에 아카마이 클라우드를 도입했다. 스마트빅은 게임 서버 워크로드를 이전해 저지연 환경과 비용 절감을 동시에 달성했다.

AI 에이전트 확산에 공격 표면 확대…'머신 스피드' 방어 필요

AI가 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 보안이 다뤄야 할 영역도 기존 웹 애플리케이션에서 브라우저, 명령줄 인터페이스(CLI), 통합개발환경(IDE), 응용 프로그램 인터페이스(API), 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트 등으로 확대되고 있다. 업계에서는 AI 에이전트의 발전 양상에 따라 기존과 다른 속도와 방식의 공격에 대비해야 한다는 목소리가 나온다. 

한준형 아카마이 상무(시니어 솔루션 엔지니어링 매니저)가 22일 서울 강남구 사무실에서 열린 2026 미디어 간담회에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아)

한준형 아카마이 상무(시니어 솔루션 엔지니어링 매니저)는 AI가 사람의 판단을 기다리지 않고 스스로 행동하는 환경에서는 보안 역시 기계의 실행 속도에 대응해야 한다고 강조했다. 한 상무는 "기계가 알아서 판단하고 실행하는 시대"라며 "머신 스피드에 대한 공격, 그다음에 머신 스피드에 대한 방어 체계가 모든 곳에 이뤄져야 한다"고 말했다.

AI 에이전트의 자율성이 커지면서 외부 웹페이지나 문서에 숨겨진 악성 지시를 정상 명령으로 인식하게 만드는 '에이전트 하이재킹'도 새로운 위협으로 부상하고 있다. 에이전트가 브라우저를 통해 외부 서비스와 상호작용하는 만큼 기존 애플리케이션 보안을 넘어 브라우저 환경까지 방어 범위를 넓혀야 한다는 진단이다.

한 상무는 "새로운 브라우저 위협에 대한 공격이나 방어는 충분히 막을 수 있다"며 "보안기업 레이어X를 인수해 관련 솔루션을 확보했고 아카마이 워크포스 프로텍터를 통해 대응하고 있다"고 설명했다. 

코어부터 엣지까지 AI 인프라 분산…'초저지연 추론'에 초점

AI 활용이 실제 서비스 단계로 넘어가면서 클라우드 인프라의 중심도 모델 학습뿐 아니라 서비스 현장에서 이뤄지는 추론으로 이동했다. 특히 챗봇, 추천 시스템, 게임 등 실시간성이 중요한 서비스에서는 사용자와 AI 인프라 사이의 네트워크 지연시간을 줄이는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다.

강상진 아카마이 상무(수석 기술 솔루션 아키텍트)가 22일 서울 강남구 사무실에서 열린 2026 미디어 간담회에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아)

아카마이는 거대 AI 모델을 직접 학습시키는 인프라보다 완성된 모델을 실제 서비스에 적용하는 AI 추론 시장에 초점을 맞추고 있다. AI 활용이 특정 실험이나 개발 단계를 넘어 실제 서비스로 확산되면서 모델을 서비스에 연결하고 안정적으로 처리할 수 있는 추론 인프라의 중요성이 커지고 있어서다.

강상진 아카마이 상무(수석 기술 솔루션 아키텍트)는 "아카마이가 공략하는 쪽은 AI 학습용 고객이 아니라 AI 추론용 고객"이라며 "기존 네트워크와 그래픽처리장치(GPU) 연산을 결합해 빠른 실시간 사용자 경험을 제공할 수 있다"고 강조했다. 

아카마이는 엣지에서 모든 AI 연산을 처리하는 대신 사용자와 가까운 엣지를 추론 서비스의 접점으로 활용하고, 실제 GPU 연산은 별도 데이터센터에서 수행하는 분산형 구조를 구축했다. 엣지와 GPU 데이터센터는 물리적으로 분리돼 있지만 글로벌 네트워크로 연결해 사용자와 연산 자원 사이의 지연을 줄이는 방식이다.

아카마이 코리아 경영진들이 22일 서울 강남구 사무실에서 열린 2026 미디어 간담회에서 취재진의 질문에 답변하고 있다. (사진=아카마이)

강 상무는 "GPU가 탑재된 데이터센터와 자사 콘텐츠 전송 네트워크(CDN), 방화벽을 위한 엣지 플랫폼의 데이터센터는 물리적으로 다른 영역"이라며 "엣지를 프론트엔드로 AI 추론 서비스를 제공하고, GPU가 탑재된 AI 데이터센터와 아카마이의 글로벌 백본망을 연결한다"고 밝혔다. 

아카마이는 추론 중심으로 제공하고 있는 GPU 인프라를 엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처로 확대하고 향후 AI 학습 수요까지 고객군을 넓힌다는 계획이다. 

강 상무는 "올해 들어 전자상거래, 전자, 포털 등 다양한 산업에서 GPU 수요가 나타나고 있다"며 "특정 산업에 한정하기 어려울 정도로 AI 서비스용 GPU 수요가 커지고 있다"고 말했다.