"인프라는 단순 전송망? 비즈니스 DNA를 AI 언어로 번역하는 엔진"

[AI WAVE 2026] 아카마이, 생성형엔진최적화(GEO) 전략 제시

[디지털데일리 김보민기자] "이제 인프라는 단순 전송망이 아닙니다. 비즈니스 DNA를 인공지능(AI) 언어로 번역하는 능동적인 생성형엔진최적화(GEO) 엔진이 돼야 합니다."

14일 소공동 롯데호텔서울에서 <디지털데일리> 주최로 열린 'AI WAVE 2026' 행사에서 윤호성 아카마이코리아 이사는 이렇게 밝혔다.

윤 이사는 챗GPT가 등장한 이후 '검색 시대'를 넘어 '답변 시대'로 나아가게 됐다고 진단했다. 원하는 정보를 얻기 위해 포털을 넘나들며 검색을 하는 대신, 챗GPT와 같은 생성형 AI 서비스를 활용해 간편히 답변을 얻어내는 시대가 왔다는 취지다. 유통(이커머스) 영역에서는 AI 서비스로 원하는 상품을 구매까지 할 수 있는 환경이 구현되고 있다.

윤 이사는 "이같은 제로 클릭(Zero-click) 경험은 수치로도 증명된다"고 강조했다. 이어 "가트너는 전통적인 검색 엔진 트래픽이 25% 가량 줄어들 것으로 예측했고, 스파크토로 분석에 따르면 구글 검색의 제로 클릭 비율이 65% 증가했다고 말했다"며 "전체 트래픽 약 30%를 처리하는 아카마이 또한 AI 봇 활동 증가율이 전년 대비 300% 증가했다는 2025년도 보고서를 냈다"고 전했다.

기업이 AI를 내재화하려는 움직임을 가속화하고 있다는 점을 고려했을 때, 그간 강조된 검색엔진최적화(SEO) 또한 GEO로 진화하는 분위기다. 최적화 대상이 바뀌었다는 의미다. 기존 SEO는 알고리즘이 대상이었다면 GEO는 AI 추론 프로그램이 최적화 대상이다. 분석 방식도 다르다. SEO는 키워드 밀도와 백링크를 활용했다면 GEO는 콘텍스트를 이해하고 사실(팩트)를 추출하는 데 특화돼 있다.

아카마이는 최적화 기술을 구현하기 위해 40~60 단어 분량의 역피라미드 구조를 갖춘 시맨틱 청킹과, 구체적인 수치와 수치 중심으로 재구성된 팩트 밀도를 확보하는 것이 중요하다고 보고 있다. 여기에 JSON-LD 등 명확한 엔티티(Entity) 속성을 정의하고, 노이즈를 제거한 뒤 권위성을 코드화하는 것 또한 관건이라고 강조하고 있다.

윤 이사는 "실제 통계에 따르면 AI 에이전트들이 가장 많이 찾는 문서들 중 하나가 학술 논문이고 다른 하나는 정부 기관 문서"라며 "신뢰성이 있는 데이터를 연결(링크)해 놓는 것이 중요하다"고 말했다.

현실적인 문제도 존재한다. '우리 사이트는 빈 HTML에 자바스크립트가 브라우저를 사용해 그려주는 구조인데 최적화가 가능하냐', '수만 개 페이지의 레거시 웹사이트를 언제, 어떻게 다 뜯어고치냐' 등 애로사항이 커지기도 한다.

이와 관련해 윤 이사는 "지능형 라우팅을 기반으로 실제 AI와 유저들을 판단해야 하, 실시간 최적화와 오프라인 대형언어모델(LLM)을 통해 데이터를 심층 분석하는 절차가 필요하다"고 제언했다. 실시간 최적화를 적용해 노이즈 태그를 삭제하거나 기본 JSON-LD를 주입하고, 코어 그래픽처리장치(GPU) 클러스터가 데이터 심층 분석과 지식그래프를 자동 업데이트하도록 아키텍처를 그려야 한다는 취지다.

아카마이는 글로벌 네트워크에 연결된 퍼블릭 클라우드를 기반으로 고객이 서비스 형태와 필요에 따라 코어, 분산(Distributed), 엣지 등 3개 위치를 선택하도록 하고 있다.

그 일환으로 '아카마이 엣지 컴퓨팅(FaaS)'를 지원 중이다. 아카마이는 V8 자바스크립트 엔진을 34만개가 넘는 엣지 서버에 배포해 개발자가 지연 없이 사용자 경험을 코드로 구현하도록 하고 있다. '아카마이 펑션스(Functions)'도 빼놓을 수 없다. 아카마이 펑션스는 글로벌 분산 환경 전반에 걸쳐 애플리케이션을 안정적으로 실행하도록 지원하는 관리형 멀티 테넌트 기반 서버리스다.

'AI 추론(인퍼런스) 클라우드'도 핵심이다. AI 인퍼런스 클라우드는 GPU로 구동되는 실시간 AI 추론으로 글로벌 범위와 속도를 확보하도록 돕는다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 해당 영역에서 아카마이 경쟁력을 인정하기도 했다. 젠슨 황 CEO는 'GTC 2026' 기조연설에서 "AI 추론은 머지않아 AI 학습 워크로드보다 10억배 더 큰 규모로 성장할 것"이라고 예측했다.

윤 이사는 "아카마이는 고객이 능동적인 GEO 엔진을 만들 수 있도록 관련 인프라를 제공하고 노력하겠다"고 강조했다.