인터넷, ‘기계 우선’ 사용을 위해 대대적인 개편을 단행하다

클라우드 인프라는 전통적으로 인간의 행동, 즉 검색, 클릭, 스크롤, 스트리밍과 같은 꾸준하고 예측 가능한 패턴을 바탕으로 구축되어 왔습니다. 반면 AI 에이전트는 매우 다른 방식으로 작동합니다. 이들은 갑작스러운 활동 급증을 유발할 수 있으며, 수초 만에 수백 개의 데이터베이스를 조회하고, 문서를 검색하며, API를 호출하는 여러 하위 에이전트를 생성한 뒤, 그만큼 빠르게 사라지기도 합니다.

이러한 전제 하에 아마존은 자사 클라우드 인프라의 핵심 부분을 재구축하고 있습니다. 지난 목요일, AWS는 차세대 OpenSearch Serverless를 선보였습니다. 이는 대규모 정보 저장 및 검색을 위해 설계된 완전 관리형 검색 및 벡터 데이터베이스로, 특히 에이전트 기반 워크로드를 위해 구축되었습니다. AWS는 이 새로운 시스템이 에이전트가 작업을 트리거할 때 즉시 확장되고, 유휴 기간에는 0으로 축소될 수 있다고 밝혔습니다.

이번 출시는 기술 업계 전반에 걸쳐 점점 더 널리 인식되고 있는 사실을 반영합니다. 즉, 인간이 주도하는 인터넷을 위해 구축된 인프라는 에이전트가 점점 더 많아지는 세상에서는 그 효과가 떨어진다는 것입니다.

비록 AI 에이전트가 인터넷 활동에서 차지하는 비중은 아직 상대적으로 작지만, 기계가 생성하는 트래픽은 이미 상당한 수준이며 계속 증가할 전망이다. 클라우드플레어(Cloudflare)에 따르면 지난 6개월간 전체 HTTP 트래픽의 31%를 봇이 차지했다. 이 기간 동안 AI 크롤러, 검색 엔진, 어시스턴트가 전체 봇 요청의 약 4분의 1을 차지했다.

클라우드플레어의 수석 제품 관리자 라이 이 올슨(Lai Yi Ohlsen)은 테크크런치와의 인터뷰에서 “비인간 트래픽은 2027년 상반기 중 어느 시점에 인간 트래픽을 추월할 것”이라고 말했습니다.

지난주 열린 구글 I/O 개발자 컨퍼런스에서 구글은 사용자가 조만간 구매 정보 조사, 여행 예약, 웹 검색, 앱 사용 등 다양한 작업을 AI 시스템에 위임할 수 있게 될 것이라고 발표했다. 하지만 이러한 추세는 소비자 중심의 AI 에이전트에만 국한되지 않는다. 기업들은 내부 및 고객을 위해 에이전트를 점점 더 많이 도입하고 있으며, 이로 인해 배후에서 새로운 형태의 기계 주도 트래픽이 발생하고 있다.

그 결과, 클라우드 제공업체와 인프라 기업들은 에이전트가 끊임없이 자율적으로 정보를 검색하고, 도구를 호출하며, 기계 간 트래픽을 생성하는 세상에서 인간 중심 시스템을 어떻게 적응시켜야 할지 고심하고 있다.

바로 여기에 AWS의 새로운 ‘OpenSearch Serverless’가 등장합니다.

“시기가 분명합니다. 에이전트가 실험 단계에서 실제 운영 단계로 넘어가고 있으며, 기존 인프라로는 감당할 수 없었던 트래픽 패턴을 생성하고 있습니다,”라고 Amazon OpenSearch Service의 총괄 매니저인 티아 화이트(Tia White)는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 말했습니다. “에이전트 트래픽은 예고 없이 급증했다가 아무런 신호 없이 유휴 상태로 돌아갑니다. 기업들은 사용되지 않거나 유휴 상태인 컴퓨팅 리소스에 대한 비용을 지불하지 않으면서도 이러한 변화에 발맞출 수 있는 검색 시스템이 필요합니다.”

이 신세대 서비스의 핵심 기술적 변화는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여, 에이전트 트래픽 급증 시 컴퓨팅 리소스를 몇 초 만에 확장하고, 제로 수준으로 축소할 수 있게 한 점입니다. 즉, 에이전트가 유휴 상태일 때는 고객이 비용을 지불하지 않아도 됩니다.

“이전에는, 심지어 초기 서버리스 버전에서도 스토리지와 컴퓨팅이 결합되어 있었기 때문에 최소한 하나의 인스턴스를 실행 중으로 유지해야 했습니다,”라고 화이트는 말했다. “필요한 속도에 맞춰 컴퓨팅 리소스를 자동으로 가동할 수 없었기 때문에, 실제로 사용하든 안 하든 상관없이 워크로드를 위해 항상 유휴 컴퓨팅 리소스를 예약해 두어야 했습니다.”

마치 주차 공간이 비어 있어도 항상 주차 요금을 지불하는 것과 같다고 생각하면 됩니다. AWS의 업그레이드된 서버리스는 시간제 주차 요금을 지불하는 것과 더 비슷합니다.

출시 시점에 OpenSearch Serverless는 Vercel 및 Kiro와 같은 AI 개발 플랫폼과 기본적으로 통합되어, 개발자가 인프라를 관리할 필요 없이 에이전트용 프로덕션급 검색 및 벡터 백엔드를 배포할 수 있게 해줍니다.

이러한 변화는 클라우드 업계 전반에 걸쳐 나타나고 있습니다. Databricks와 Snowflake는 기업 데이터를 위한 AI 메모리 및 검색 시스템으로 입지를 재편하고 있습니다. 마이크로소프트는 AI 에이전트의 트래픽 급증(버스트)을 처리하고 에이전트 간 메모리를 공유할 수 있도록 설계된 Azure 업데이트를 출시했습니다. 클라우드플레어는 아마존과 유사한 방식으로 지난달, 에이전트에 지속적 환경과 즉각적인 확장성을 제공하도록 설계된 인프라를 선보였습니다.

AI 에이전트를 배포하는 기업이 늘어날수록, 기계가 생성하는 워크로드를 중심으로 인프라를 재설계해야 하는 압박도 커지고 있으며, 이는 결과적으로 에이전트를 더 저렴하게 만들고 대규모 배포를 용이하게 할 수 있습니다.

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