메가존클라우드가 멀티 에이전트 시대의 혼돈을 해결할 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이터' 역할을 자임하고 나섰다.
기업들이 동시에 수백 개의 AI SaaS 애플리케이션과 맞춤형 에이전트를 운영하게 되는 시대다. 이런 가운데 통제 체계가 없는 멀티 에이전트 환경이 심각한 혼란을 야기할 것이라는 진단 아래 산업·솔루션·기술에 대한 깊은 이해를 바탕으로 기업 AI 전환의 지휘자 역할을 수행하겠다는 포부다.
'Customer Zero' 원칙에 따라 사내 업무에 AI를 먼저 적용해 개발 비용을 119달러에서 0.73달러로 낮추고 작업 시간을 3일에서 1시간으로 단축한 실증 경험, 지난해 창사 이래 첫 영업이익 흑자 달성과 매출 28% 증가라는 검증된 실적, 8000여 고객사·200여 파트너와 축적해온 산업별 노하우가 핵심 전략 무기다. 코스피 상장을 앞두고 AI와 보안을 미래 성장축으로 내세우며 기업가치 제고에 시동을 건 메가존클라우드의 승부수가 본격적으로 걸리는 분위기다.
염동훈 CEO. 사진=신혜영 이코노믹리뷰 기자
"AI 기술을 실질적 성과로"
메가존클라우드는 14일 서울 중구 롯데호텔에서 '미디어 데이'를 열고 '멀티 에이전트 시대와 엔터프라이즈 AI 오케스트레이터'를 주제로 사업 전략을 발표했다.
행사에는 염동훈 대표를 비롯해 공성배 최고AI책임자(CAIO), 위수영 HALO 유닛장, 황인철 최고매출책임자(CRO)가 연사로 나서 AI 사업 방향과 AI 시대의 보안 체계, 산업별 오퍼링 전략을 통해 기업 AI 도입을 실질적 성과로 연결하기 위한 실행 방안을 제시했다.
염동훈 대표는 "머지않아 기업들은 수백 개의 AI SaaS 애플리케이션과 맞춤형 에이전트를 동시에 운영하게 될 것"이라며 "통제 체계가 없는 멀티 에이전트 환경은 심각한 혼란으로 이어질 것"이라고 경고했다. 염 대표는 나아가 "이런 환경에서는 산업·솔루션·기술에 대해 깊은 이해를 갖추고 있는 엔터프라이즈 AI 오케스트레이터의 역할이 필수적"이라며 "고객의 AI 전환에 필요한 기술과 경험, 이해를 모두 갖춘 AI 오케스트레이터는 메가존클라우드뿐"이라고 자신감을 드러냈다.
염 대표가 강조한 'AI 오케스트레이터'는 오케스트라 지휘자가 수십 명의 연주자들을 하나의 음악으로 조율하듯 여러 AI 모델과 서비스, 에이전트를 목적에 맞게 연결·통제해 하나의 업무 흐름으로 작동하도록 만드는 개념이다.
최근 기업들이 생성형 AI 도입을 확대하면서 다양한 AI 모델과 클라우드 환경을 함께 운영하는 사례가 늘어나자 차세대 AI 인프라 전략으로 주목받고 있다. 메가존클라우드는 이 시장의 흐름을 정확히 짚어내며 단순 클라우드 관리 사업자(MSP)를 넘어선 새로운 정체성을 시장에 제시했다.
개발 비용 119달러가 0.73달러로
성과는 나아지고 있다. 실제로 이날 발표에서 가장 인상적인 대목은 메가존클라우드가 내부 업무에 AI를 먼저 적용해 거둔 성과다.
염 대표는 "직접 걸어보지 않은 길을 다른 이들에게 안내할 수는 없다는 'Customer Zero' 원칙에 따라 사내 업무에 AI를 적용해 놀라운 생산성 향상을 달성했다"며 "기존 개발자가 3일 걸리던 작업을 1시간 만에 완료했으며, 시니어 엔지니어 1명이 기존 5~7인 팀 수준의 생산성을 내고 있는 것을 확인했다"고 말했다.
비용 측면의 성과는 더욱 극적이다. 개발 작업 한 건당 119달러가 들던 비용이 0.73달러 수준으로 감소했다는 설명이다. 말 그대로 극적인 AI 생산성을 달성하는 순간이다.
어떻게 가능했을까? 회사가 꺼낸 핵심 카드는 '프로젝트 MAGI'다. 분석·계획, 코드 작성, 리뷰, 운영 등 4개의 AI 에이전트가 개발 업무를 분담하는 멀티 에이전트 시스템으로 고객에게 기술을 제공하기 전 사내에서 먼저 검증한다는 'Customer Zero' 원칙에 따라 개발 공정에 직접 적용한 결과물이다.
특히 리뷰 에이전트는 AI가 생산한 코드 전체를 분석해 보안 리스크를 탐지하고 수정까지 수행한다. 염 대표는 "멀티테넌트 환경에서 고객 데이터 접근 권한 분리가 핵심인데, 초기 코드에서 오류가 발생할 뻔한 상황을 에이전트가 잡아냈다"고 설명했다.
전략의 또다른 핵심은 '적재적소의 AI'다. 하나의 모델이나 에이전트가 모든 일을 처리할 수 없다는 인식 아래 업무에 적합한 AI를 선택하는 원칙을 강조했다.
이를 실현하는 플랫폼이 엔터프라이즈 AI 운영체제(OS)를 표방하는 'AIR 스튜디오'다. AIR 스튜디오는 AI 서비스 설계·실행·운영 관리, 데이터 허브, AI 거버넌스, 인텔리전트 게이트웨이 모듈로 구성된다. ERP·CRM·내부 DB와 여러 거대언어모델(LLM)·클라우드를 한데 묶어 기업 업무 흐름 전체를 하나의 'AI 운영체제' 위에서 통합 관리·자동화하겠다는 구상이다.
AI 네이티브 전략은 실적으로도 입증됐다. 메가존클라우드는 지난해 창사 이래 첫 연간 영업이익 흑자를 기록했다. 지난해 매출은 전년 대비 27.9% 증가한 1조7496억원, 영업이익은 2억3000만원으로 흑자 전환했다.
해외 매출도 처음으로 1억달러를 넘어섰다. 상각전영업이익(EBITDA)은 208억원을 기록하며 수익성 개선 흐름을 이어갔다. 특히 AI 관련 매출은 3700억원, 보안 사업 매출은 700억원을 돌파하며 새로운 성장동력으로 부상했다.
조직 내부의 혁신 성과도 강해지고 있다. 실제로 공성배 CAIO는 'The Era of ROI, 수익 중심의 AI 실행 전략과 AI FDE'를 주제로 한 발표에서 AI FDE(Forward Deployed Engineer·현장 배치 엔지니어) 조직의 활동 성과를 소개했다.
공 CAIO는 "AI FDE 조직은 지난해 AI 네이티브 전환 선언 이후 고객 현장에서 AI 프로젝트를 수행하며 실전 경험을 쌓은 150명 규모의 인력으로 구성됐다"며 "FDE 운영 활성화로 경험과 노하우를 지속적으로 고도화해 고객의 AI 프로젝트 ROI를 극대화할 것"이라고 말했다. 공 CAIO는 "기술 도입만으로 조직이 바뀌지 않는다"며 "일하는 방식과 DNA를 바꾸는 변화관리가 본질"이라고 강조했다.
주요 고객사의 AI 도입 성과도 공개됐다.
JB우리캐피탈은 AI 기반 심사 업무를 통해 여신 심사 리드타임을 약 80% 단축했으며 GC녹십자는 보고서 17종을 작성하는 시간을 연간 2845시간 절감하며 80%에 달하는 효율화를 달성했다. 아모레퍼시픽도 IT 서비스 관리(ITSM) 자동화를 추진했고 하나투어는 AI 상담 시스템 도입 이후 상담 고객이 432% 증가하는 성과를 거뒀다.
이를 가능하게 만든 공 CAIO가 제시한 5대 수익 전략은 생산성, 프로세스, 플랫폼, 거버넌스, 생태계로 구성된다. 개인화된 도구를 활용한 생산성 향상부터 기업 레거시 시스템과 연결된 행동 에이전트, AI 운영체제 플랫폼, 보안·거버넌스 프레임워크, 글로벌 파트너십 생태계까지 AI 가치사슬 전반을 아우르는 구조다.
공성배 CAIO. 사진=신혜영 이코노믹리뷰 기자
400% 성장한 HALO 보안과 8000여 고객 경험... 산업별 오퍼링이 차별화 무기
AI 확산은 보안 패러다임도 근본적으로 바꿔놨다.
위수영 HALO 유닛장은 'AI로 고속화되는 보안위협, AI로 실시간 방어'를 주제로 한 발표에서 "에이전틱 AI가 인간의 지시 없이도 공격에 나서는 시대에 새로운 방어 패러다임이 필요하다"며 "HALO는 사람이 따라갈 수 없는 AI의 공격 속도를 압도하기 위해, AI가 탐지부터 조치까지 스스로 판단하고 대응하는 초자동화 대응 체계를 제공한다"고 말했다.
위 유닛장은 AI 해커들의 자율성 확보를 가장 주목할 만한 변화로 꼽았다.
실시간으로 취약점을 스캐닝하고 그것들을 체이닝하며 스스로 방어 체계를 우회하는 기법이 등장하고 있다는 진단이다. 위 유닛장은 멀티클라우드 보안 복잡성 증가, 자율형 AI 확산에 따른 비대칭 위협, 기업 내부 권한 관리 문제, 제3자 리스크 확대, 보안 전문 인력의 심각한 부족 현상을 주요 위협으로 제시했다.
이에 대응하기 위해 멀티클라우드 기반 통합 보안 체계를 구축하고 있다고 했다. 하이퍼스케일 시큐리티, AI 시큐리티, 라이프사이클 시큐리티, 제로 트러스트를 4대 원칙으로 출범한 HALO는 글로벌 보안 기업 Wiz와 공동 투자한 멀티클라우드 통합 보안, 가상 최고정보보안책임자(vCISO) 서비스 등을 핵심 무기로 내세웠다. 위 유닛장은 "지난해 HALO 매출은 전년 대비 400% 성장하는 성과를 거뒀다"며 "HALO의 초자동화 대응 체계를 바탕으로 올해도 가파른 성장을 이어갈 것"이라고 말했다.
황인철 CRO는 '고객 사업 이해에 기반한 인더스트리 오퍼링'을 주제로 한 발표에서 산업별 맞춤형 AI 전략을 풀어냈다. 황 CRO는 "단일 기술이나 특정 솔루션 하나로는 기업의 복잡한 요구사항을 해결할 수 없다"며 "인더스트리 오퍼링을 통해 고객의 AI 투자가 ROI로 연결될 수 있도록 하는 것이 엔터프라이즈 AI 오케스트레이터의 역할"이라고 말했다.
대표적인 사례가 금융 오퍼링이다. 4대 금융지주를 포함한 50여 개 금융사와 협업하며 10년간 100개 이상의 핵심 금융 프로젝트를 수행한 경험을 바탕으로 보안 랜딩존, AI 컴플라이언스, 에이전트 전환, AI 레디 데이터 파운데이션 등 4개 오퍼링을 제공한다. 황 CRO는 "지난해 가장 난이도가 높은 금융권 고객들을 대상으로 다양한 AI 프로젝트를 수행하며 망분리, 감사 대응, 계열사별 권한 정책 등 복잡한 문제를 해결한 경험을 축적했다"며 "제조·에너지, 바이오·헬스케어, 모빌리티, 공공 등 다양한 분야에서 엔터프라이즈 AI 오케스트레이터 역할을 수행할 것"이라고 말했다.
황 CRO는 산업별 맞춤형 AI의 구조도 설명했다. 자체 AI 플랫폼 AIR 스튜디오를 기반으로 오픈AI·앤트로픽 LLM을 AWS '베드록(Bedrock)'과 연동하고 엔비디아·델 인프라 위에 구축한 프라이빗·퍼블릭 클라우드를 자사 보안 에이전트 HALO가 감싸는 구조다.
200여 개 글로벌 솔루션 회사들과의 파트너십을 통해 클라우드 보안 데이터 영역에 이르기까지 유기적으로 통합할 때 비로소 맞춤형 AI 솔루션이 가능하다는 설명이다.
황 CRO는 "오픈AI가 40억 달러 규모 AI 배치 전문 회사를 세운 것처럼, AI 기술을 기업에 실제로 이식하고 운영하는 라스트마일이 가장 중요하다"며 "메가존클라우드가 한국 기업들의 그 역할을 맡겠다"고 말했다.
타사 경쟁 모델과의 차별점으로 염 대표가 강조한 것은 '다양성'이다. 염 대표는 "대기업 SI 업체들은 특정 그룹사를 중심으로 사업을 전개하지만 메가존클라우드는 특정 계열에 속하지 않아 다양한 산업군의 프로세스와 데이터 환경을 경험해왔다"며 "8000여 개 고객사와 200여 개 파트너를 통해 축적한 경험이 AI 오케스트레이션 경쟁력의 기반"이라고 강조했다. 그룹사들이 산하 SI 기업 대신 메가존을 택한 것이 경쟁력을 입증한다는 설명도 덧붙였다.
황인철 CRO. 사진=신혜영 이코노믹리뷰 기자
MSP의 진화, AI 시대의 진정한 지휘자가 될 수 있을까
그동안 MSP 사업자는 기업의 클라우드 인프라를 운영·관리하는 '뒷단의 조력자' 역할에 머물러왔다. 하지만 멀티 에이전트 시대가 본격화하면서 MSP의 본질적 역할이 근본적으로 재정의되고 있다.
단순 인프라 관리에서 한 발 더 나아가 다양한 AI 모델과 에이전트, 솔루션을 기업의 비즈니스 흐름에 맞게 조율하고 통합하는 '엔터프라이즈 AI OS' 제공자로 진화하고 있는 것이다.
진화의 필요성은 시장 데이터로 뒷받침된다. 가트너에 따르면 국내 MSP 시장은 2023년 7조원에서 2026년 12조원으로 두 배 가까이 성장할 전망이다. 한국 기업의 클라우드 채택률이 미국 90% 이상 대비 여전히 낮다는 점은 메가존클라우드에 구조적 성장 여지를 의미한다. 여기에 AI 도입이 본격화되면서 단순 인프라 운영을 넘어선 통합 조율자에 대한 수요가 폭발적으로 늘어나고 있다.
특히 MSP가 AI 오케스트라의 역할을 훨씬 잘 해낼 수 있을 것이라는 분석에는 구조적 근거가 있다. 당장 MSP는 본질적으로 '연결자(Connector)'의 DNA를 가진 사업자다. 다양한 클라우드 서비스 제공업체(CSP), 수백 개의 ISV 파트너 솔루션, 고객 기업의 레거시 시스템을 하나의 유기적 흐름으로 연결해온 경험과 노하우가 축적돼 있다는 뜻이다.
AI 오케스트레이션이 요구하는 핵심 역량 역시 정확히 이 지점에 있다. 오픈AI, 앤트로픽 등 수많은 LLM, AWS·MS·구글 등 멀티클라우드 환경, ERP·CRM 등 기존 엔터프라이즈 시스템, 산업별 특수 솔루션을 하나의 비즈니스 프로세스 위에서 조율해야 하기 때문이다. 단일 기술 스택에 갇혀 있던 대기업 SI 업체나 특정 모델에 종속된 AI 전문 기업이 따라가기 어려운 영역이다.
메가존클라우드가 강조한 AI FDE 조직 모델 역시 주목할 만한 대목이다. 실리콘밸리 데이터 분석 기업 팔란티어가 개척한 FDE 모델은 솔루션을 고객에게 던져주고 끝나는 것이 아니라 엔지니어가 현장에 직접 배치돼 고객의 비즈니스 프로세스를 깊이 이해하고 거기에 맞춰 솔루션을 구현하는 방식이다.
그동안 IT 업계의 흐름은 솔루션에 맞춰 기업이 프로세스를 조정하는 '표준화' 방향이었다. 하지만 AI 시대가 도래하면서 다시 '맞춤형(Customization)'이 화두로 떠오르고 있다. 염 대표는 이 흐름을 일시적 현상이 아닌 새로운 패러다임으로 진단했다. AI 에이전트를 구성할 때는 비즈니스 프로세스를 훨씬 더 깊이 이해해야 하며 그 프로세스에 맞게 솔루션을 구현해야 한다는 것이다. 150명 규모의 AI FDE 조직과 8000여 고객사를 통해 축적한 산업별 맥락 이해는 바로 이러한 흐름에 대한 메가존클라우드의 응답이다.
한편 이날 행사에서 AI 에이전트가 직접 솔루션을 개발해버리면 SaaS 기업의 존재 가치가 흔들리는 것 아니냐는 질문도 나왔다. 이에 염 대표는 "회사들이 다 없어진다, 회사들이 이런 솔루션을 더 이상 사용 안 한다, 저는 그걸 안 믿는다"며 "회사들이 그렇게 쉽게 그걸 중단할 수도 없고, 회사들은 이 솔루션을 통해서 비즈니스 프로세스를 만들어놨기 때문에 그 프로세스를 그렇게 쉽게 변경할 수가 없다"고 진단했다.
다만 앤트로픽의 토큰 기반 요금제 변화 사례를 들며 가격 정책 측면의 변화는 불가피할 것으로 전망했다. 사용자 수 기반(seat-based pricing)에서 사용량 기반(usage-based pricing)으로의 전환이 다른 AI SaaS 업체들로 확산될 가능성을 시사한 대목이다.
수익성과 코스피 상장에 대한 시장의 의구심에 대해 염 대표는 "회사가 보는 핵심 지표는 영업이익이 아닌 상각전영업이익(EBITDA)"이라며 "공시 기준 208억원으로 마진 개선은 계속되고 있다"고 강조했다.
매출 2조원대에 영업이익 2억원대라는 외형과 내실의 격차에 대해서도 답을 내놨다. 클라우드 인프라 재판매는 마진이 낮지만 고객 관계 형성의 입구 역할을 하며, 이후 파트너 솔루션 공급과 운영, 신규 프로젝트로 이어지면 마진이 좋아지는 구조라는 설명이다. 매출이 30% 성장할 때 인건비는 10% 정도만 늘리는 구조를 유지하며 AI 기술을 통한 업무 효율화로 마진 구조를 지속 개선해나간다는 방침이다.
2030년까지 매출 3배 성장과 영업이익률 15% 달성을 목표로 제시했다. 6000억원 규모의 가용자금과 향후 IPO 공모자금이 이를 뒷받침한다. 삼성증권·한국투자증권·JP모간을 대표 주관사로, KB증권·뱅크오브아메리카·씨티글로벌마켓증권을 공동 주관사로 선정하며 국내외 주요 투자은행을 대거 동원한 상장 진용도 갖췄다.
금융업계는 현재 메가존클라우드의 기업가치를 4조5000억~8조원으로 평가하고 있다. 2018년 모회사 메가존에서 물적분할된 지 7년 만의 상장이다. 염 대표는 정확한 상장 시점에 대해서는 "정확한 날짜를 말하긴 어렵지만 속도를 내고 있다"고 답했다.
메가존클라우드는 8000여 고객사 경험, 150명 규모의 AI FDE 조직, 400% 성장한 HALO 보안 사업, Customer Zero 원칙으로 검증한 내부 AI 전환 성과를 들어 그 역할을 자임하고 나섰다. AI 시대 MSP의 진화가 어디까지 이어질지, 그리고 메가존클라우드가 그 진화의 정점에서 진정한 '엔터프라이즈 AI 지휘자'로 자리매김할 수 있을지 업계의 시선이 집중되고 있다.
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