아카마이, AI 인프라 틈새 시장 공략…분산형 네트워크로 승부

테크월드뉴스 · 2026년 9월 23일

✦ AI 요약

AI 인프라 시장은 학습 중심에서 실제 서비스 단계의 추론 중심으로 이동하고 있다.

아카마이는 비용 경쟁력과 분산 클라우드 강점을 내세워 엣지 추론과 AI 추론 수요를 공략하고 있다.

아카마이는 엣지와 GPU 데이터센터를 네트워크로 연결하는 구조를 제시했고, 데이터 전송 비용은 하이퍼스케일러 대비 약 5% 수준이라고 밝혔다.

AI 활용이 확대되면서 AI 인프라 시장이 빠르게 성장하고 있다. 23일 업계 진단에 따르면 AI 인프라 시장의 중심축은 학습 중심에서 실제 서비스 단계의 추론 중심으로 변화하고 있다. 이에 따라 기존 하이퍼스케일러 중심의 AI 인프라 경쟁도 확대될 것이라는 전망이 나온다.

현재 주요 경쟁 구도는 글로벌 하이퍼스케일러가 주도하고 있다. 이런 시장에서 아카마이는 비용 경쟁력과 분산 클라우드 강점을 경쟁 요소로 내세우고 있다. 아카마이는 이를 바탕으로 AI 인프라 틈새 시장을 공략하고 있다.

국내 시장은 기업 AI 수요가 높은 특징을 보이고 있다. 또한 국내 시장에서는 데이터 주권 확대와 소버린 AI 확대에 대한 요구도 커지고 있다. 이에 따라 아카마이는 국내 전략으로 성능·비용 최적화와 틈새시장 공략을 제시하고 있다.

이 같은 흐름 속에서 유망 분야로는 엣지 추론이 꼽힌다. 엣지 추론의 성장세는 두드러진다. 포츈비즈니스인사이트는 2026년 AI 추론 시장 내 엣지 추론 비중을 70.76%로 예측했다.

아카마이는 AI 학습 이후 AI 추론으로 사업 영역을 확대하고 있다. 시장 공략 대상은 추론 워크로드 급증에 따른 컴퓨팅 자원·데이터 전송 비용 부담 기업이다. 아카마이는 성능·비용 효율성을 내세워 이들 수요를 확보한다는 전략이다.

현재 시장은 대형 하이퍼스케일러가 대규모 중앙 집중형 인프라를 기반으로 주도하고 있다. 이에 비해 아카마이는 기존 엣지 인프라와 GPU 데이터센터를 자체 글로벌 네트워크로 연결하는 분산형 구조를 제시하고 있다.

아카마이는 AI 추론 대응의 초점을 GPU 연산 성능뿐 아니라 데이터 전송 비용·네트워크 지연 축소에도 두고 있다. 이 구조는 사용자 요청 처리에서 연산 능력뿐 아니라 전송 비용과 지연 감소를 함께 겨냥하는 방식이다.

아카마이는 사용자 인접 엣지에서 요청을 수신한 뒤, 수신 요청을 자체 네트워크로 GPU 구축 데이터센터에 전달한다고 설명했다. 이어 연산 결과를 다시 사용자에게 제공하는 구조라고 밝혔다.

아카마이는 GPU를 엣지에 직접 구축하지 않고, 높은 전력·냉각 설비가 필요한 GPU의 연산은 별도 GPU 데이터센터에서 수행하는 구조를 택했다. 대신 엣지와 GPU 데이터센터 간 네트워크 지연을 최소화하는 것에 집중했다는 설명이다.

아카마이는 이 같은 구조의 시장 경쟁력 요소로 비용을 강조했다. 데이터 전송 비용은 하이퍼스케일러 대비 약 5% 수준이며, 실제 계약 규모에 따라 일부 고객의 네트워크 비용은 면제한다고 밝혔다.

또 일부 고객은 기존 대비 전체 클라우드 비용을 1/4~1/5 수준으로 절감한 것으로 나타났다. 아카마이는 이를 바탕으로 자사 전략이 실제 시장에서 통했다는 판단을 내놨다.

강상재 아카마이코리아 상무는 지난 22일 미디어 간담회에서 시장 진입 초기에는 게임 분야의 고수요를 예상했지만, 올해 중반부터는 다양한 산업에서도 요구가 지속되고 있다고 밝혔다. 이어 클라우드 비용 절감과 서비스 성능을 원하는 기업들의 AI 인프라 수요가 확대되고 있다고 설명했다.

이 전략은 일부 성과가 가시화되고 있다. 아카마이 관계자는 클라우드 컴퓨팅 사업 시작 당시 목표를 하이퍼스케일러 시장 점유 1% 확보로 설정했으며, 4년 경과 현재 해당 목표를 달성했다고 밝혔다. 아카마이의 클라우드 컴퓨팅 매출은 2023년 5억400만달러, 2024년 6억3000만달러, 2025년 7억800만달러로 집계됐으며, 클라우드 컴퓨팅 매출은 지속 증가하고 있다.

클라우드 컴퓨팅과 함께 클라우드 인프라 서비스 매출도 고성장하고 있다. 클라우드 인프라 서비스 매출은 2025년 3억1400만달러를 기록했으며, 전년 대비 36% 증가했다.

아카마이는 향후 GPU 인프라 확대를 계획하고 있으며, AI 사업 범위도 확장할 계획이다. 현재 주요 타깃은 AI 추론이며, 기업 고객 중심의 고성능 GPU 활용 학습 수요가 발생하고 있는 만큼, 학습 수요에 대비한 사전 준비와 시장 대응을 추진하고 있다.

아카마이와 엔비디아는 협력을 지속 강화하고 있다. 양사는 엔비디아 GPU와 아카마이 분산 클라우드 인프라를 결합하고, AI 그리드 기반 분산 GPU 자원과 AI 워크로드를 효율적으로 배치하는 구조를 구축하고 있다.

아카마이는 여기에 아카마이 제로트러스트 세그멘테이션 기술을 결합해 분산 AI 인프라 보안을 강화하고 있다. 또 향후 차세대 GPU 인프라를 확보할 계획이며, 현재 제공 GPU 지원 범위는 추론·비교적 가벼운 학습이고, 차세대 GPU 인프라 확보 후에는 본격적 AI 학습 수요에 대응할 계획이다.

출처: 테크월드뉴스 · 김혜진 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407359