“AI는 중앙 클라우드가 아니라 엣지에서”…아카마이, 아태 매출 10억 달러 돌파

Source: VentureSquare

• 아시아태평양 지역 연매출 10억 달러 달성… AI 인프라 사업 확대

• 엣지 기반 AI 추론 전략 앞세워 실시간 AI 시장 공략 본격화

사이버 보안 및 클라우드 기업 아카마이 테크놀로지스가 아시아태평양(APAC) 지역 연매출 10억 달러를 돌파하며 엣지(Edge) 기반 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다.

아카마이는 11일 아태 지역 사업 성과를 공개하며 지난해 해당 지역에서 연간 매출 10억 달러를 넘어섰다고 밝혔다. 회사는 이를 계기로 AI 추론(Inference)과 엣지 컴퓨팅 중심의 차세대 인프라 사업을 본격 확대할 계획이다.

아카마이는 지난 20여 년간 아태 지역에서 구축한 네트워크와 클라우드 인프라를 바탕으로 AI 시대 새로운 성장 기회를 모색하고 있다. 특히 생성형 AI 경쟁이 학습(Training) 중심에서 실제 서비스 운영과 추론 중심으로 이동하면서, 사용자와 가까운 위치에서 AI를 실행하는 엣지 인프라의 중요성이 커지고 있다는 설명이다.

회사는 최근 신임 아시아태평양 지역 영업 총괄 수석부사장으로 선임된 숀 리(Sean Li)를 중심으로 AI 인프라 전략을 강화하고 있다.

숀 리 수석부사장은 “아태 지역은 AI 실험 단계를 넘어 실제 비즈니스에 적용하는 실행 단계에 진입하고 있다”며 “AI 서비스의 성패는 지연시간과 확장성, 안정성에 달려 있으며, 엣지 기반 추론 환경이 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.

아카마이 로고 (자료 제공: 아카마이)

“AI 학습보다 추론이 중요”…분산형 인프라 수요 확대

아카마이는 기업들이 AI를 실제 서비스에 적용하는 과정에서 기존 중앙집중형 클라우드 구조의 한계에 직면하고 있다고 진단했다.

생성형 AI 서비스가 확대되면서 추천 시스템, 실시간 영상 분석, 자율주행, AI 에이전트 등 밀리초 단위 응답 속도가 필요한 서비스가 증가하고 있지만, 기존 데이터센터 중심 구조로는 이를 효율적으로 처리하기 어렵다는 것이다. 이에 따라 아카마이는 GPU 기반 AI 연산 자원을 사용자와 가까운 엣지 환경에 배치하는 전략을 추진하고 있다. 이를 통해 실시간 AI 서비스의 응답 속도를 높이고 네트워크 비용과 지연시간을 줄이는 데 집중하고 있다.

아카마이는 이러한 변화가 AI 산업 전반의 구조 변화와도 맞닿아 있다고 설명했다. 대규모 데이터센터에서 AI 모델을 학습시키는 단계보다 실제 서비스를 운영하는 추론 단계가 중요해지면서 분산형 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다는 분석이다.

특히 한국 시장은 대기업들의 레거시 시스템 현대화와 AI 기반 디지털 전환 수요가 동시에 확대되고 있는 대표적인 시장으로 꼽혔다. 일본과 호주 등 성숙 시장에서는 안정성과 운영 효율성을 높이기 위한 관리형 인프라 도입이 늘고 있으며, 인도와 동남아시아에서는 AI를 중심으로 설계된 신생 기업들이 빠르게 성장하고 있다고 회사 측은 설명했다.

아카마이는 앞으로 글로벌 네트워크 전반에 GPU 기반 AI 추론 환경을 확대하고, AI 애플리케이션 보호 기능까지 통합한 인프라를 구축해 성능과 보안을 동시에 제공하는 플랫폼 전략을 강화할 계획이다.

“AI at the Edge, Not the Central Cloud”… Akamai Surpasses $1 Billion in Asia-Pacific Revenue

Cybersecurity and cloud company Akamai Technologies is accelerating its push into the edge-based AI infrastructure market, surpassing $1 billion in annual revenue in the Asia-Pacific (APAC) region.

Akamai disclosed its business performance in the Asia-Pacific region on the 11th, stating that it surpassed $1 billion in annual revenue in the region last year. Building on this, the company plans to significantly expand its next-generation infrastructure business centered on AI inference and edge computing.

Akamai is seeking new growth opportunities in the AI era based on the network and cloud infrastructure it has built in the Asia-Pacific region over the past 20 years. In particular, the company explains that as the competition in generative AI shifts from a focus on training to actual service operations and inference, the importance of edge infrastructure that runs AI close to users is growing.

The company is strengthening its AI infrastructure strategy centered around Sean Li, who was recently appointed as the new Senior Vice President of Sales for the Asia-Pacific region.

“The Asia-Pacific region is moving beyond the AI experimentation phase into the execution phase of applying AI to actual business,” said Senior Vice President Sean Lee. “The success of AI services depends on latency, scalability, and stability, and edge-based inference environments will become a key competitive advantage.”

Akamai logo (Image courtesy of Akamai)

“Inference is more important than AI learning”… Demand for distributed infrastructure expands

Akamai assessed that companies are facing the limitations of existing centralized cloud architectures in the process of applying AI to actual services.

As generative AI services expand, there is a growing number of services requiring millisecond response times, such as recommendation systems, real-time video analysis, autonomous driving, and AI agents; however, existing data center-centric structures struggle to handle this efficiently. Accordingly, Akamai is pursuing a strategy of deploying GPU-based AI computing resources in edge environments closer to users. Through this, the company is focusing on increasing the response speed of real-time AI services and reducing network costs and latency.

Akamai explained that these changes are also aligned with structural shifts across the entire AI industry. The analysis suggests that the demand for distributed infrastructure is rapidly increasing as the inference phase—operating actual services—becomes more critical than the stage of training AI models in large-scale data centers.

In particular, the Korean market was cited as a representative market where demand for legacy system modernization and AI-based digital transformation among large corporations is expanding simultaneously. The company explained that in mature markets such as Japan and Australia, the adoption of managed infrastructure to enhance stability and operational efficiency is increasing, while in India and Southeast Asia, startups designed around AI are growing rapidly.

Akamai plans to strengthen its platform strategy of providing both performance and security by expanding GPU-based AI inference environments across its global network and building infrastructure that integrates AI application protection capabilities.

「AIは中央クラウドではなくエッジで」…赤マイがアジア太平洋市場で10億ドルを突破

サイバーセキュリティとクラウド企業のアカマイテクノロジーがアジア太平洋(APAC)地域の年収10億ドルを突破し、エッジ(Edge)ベースのAIインフラ市場の攻略に加速している。

アカマイは11日、アジア太平洋地域の事業成果を公開し、昨年該当地域で年間売上高10億ドルを超えたと明らかにした。同社はこれを契機にAI推論(Inference)とエッジコンピューティング中心の次世代インフラ事業を本格拡大する計画だ。

赤海は過去20年間、アジア太平洋地域で構築したネットワークとクラウドインフラを基盤に、AI時代の新たな成長機会を模索している。特に、生成型AI競争が学習中心から実際のサービス運営と推論中心に移動しながら、ユーザーに近い位置でAIを実行するエッジインフラの重要性が大きくなっているという説明だ。

同社は最近、新任アジア太平洋地域営業総括首席副社長に選任されたショーン・リー（Sean Li）を中心にAIインフラ戦略を強化している。

ショーン首席副社長は「アジア太平洋地域はAI実験段階を超えて実際のビジネスに適用する実行段階に入っている」とし「AIサービスの成否は遅延時間と拡張性、安定性に依存し、エッジベースの推論環境が核心競争力になるだろう」と話した。

赤マイロゴ（資料提供：赤マイ）

「AI学習より推論が重要」…分散型インフラ需要の拡大

アカマイは、企業がAIを実際のサービスに適用する過程で、既存の集中型クラウド構造の限界に直面していると診断した。

生成型AIサービスが拡大し、推薦システム、リアルタイム映像分析、自律走行、AIエージェントなどミリ秒単位の応答速度が必要なサービスが増加しているが、既存のデータセンター中心構造ではこれを効率的に処理することが難しいということだ。これにより、アカマイはGPUベースのAI演算リソースをユーザーに近いエッジ環境に配置する戦略を推進している。これにより、リアルタイムAIサービスの応答速度を高め、ネットワークコストと遅延時間を減らすことに集中している。

アカマイは、こうした変化がAI産業全体の構造変化とも接触していると説明した。大規模データセンターでAIモデルを学習させる段階より、実際のサービスを運営する推論段階が重要になり、分散型インフラ需要が急速に増加しているという分析だ。

特に韓国市場は大企業のレガシーシステムの近代化とAIベースのデジタル転換需要が同時に拡大している代表的な市場に選ばれた。日本やオーストラリアなど成熟市場では安定性と運用効率性を高めるための管理型インフラの導入が増えており、インドと東南アジアではAIを中心に設計された新企業が急速に成長していると会社側は説明した。

アカマイは今後グローバルネットワーク全般にGPUベースのAI推論環境を拡大し、AIアプリケーション保護機能まで統合したインフラを構築し、パフォーマンスとセキュリティを同時に提供するプラットフォーム戦略を強化する計画だ。

“人工智能部署在边缘，而非中央云端”……Akamai亚太地区营收突破10亿美元

网络安全和云计算公司 Akamai Technologies 正在加速进军边缘人工智能基础设施市场，其在亚太地区的年收入已超过 10 亿美元。

Akamai于11日公布了其在亚太地区的业务业绩，称去年该地区的年收入突破10亿美元。在此基础上，该公司计划大幅拓展以人工智能推理和边缘计算为核心的下一代基础设施业务。

Akamai正寻求在人工智能时代基于其过去20年在亚太地区构建的网络和云基础设施的新增长机遇。该公司特别指出，随着生成式人工智能领域的竞争重心从训练转向实际服务运营和推理，在用户附近运行人工智能的边缘基础设施的重要性日益凸显。

该公司正在加强其人工智能基础设施战略，该战略以 Sean Li 为核心，他最近被任命为亚太地区销售高级副总裁。

“亚太地区正从人工智能实验阶段迈入将人工智能应用于实际业务的执行阶段，”高级副总裁李世安表示。“人工智能服务的成功取决于延迟、可扩展性和稳定性，而基于边缘的推理环境将成为关键的竞争优势。”

Akamai标志（图片由Akamai提供）

“推理比人工智能学习更重要”……对分布式基础设施的需求不断增长

Akamai 评估认为，企业在将人工智能应用于实际服务的过程中，正面临着现有集中式云架构的局限性。

随着生成式人工智能服务的扩展，越来越多的服务需要毫秒级的响应时间，例如推荐系统、实时视频分析、自动驾驶和人工智能代理；然而，现有的以数据中心为中心的架构难以高效应对这种需求。因此，Akamai 正在推行一项战略，即在更靠近用户的边缘环境中部署基于 GPU 的人工智能计算资源。通过这一战略，该公司致力于提升实时人工智能服务的响应速度，并降低网络成本和延迟。

Akamai解释说，这些变化也与整个人工智能行业的结构性转变相一致。分析表明，随着推理阶段（即实际服务的运行阶段）比在大型数据中心训练人工智能模型的阶段变得更加重要，对分布式基础设施的需求正在迅速增长。

该公司特别指出，韩国市场具有代表性，大型企业对传统系统现代化改造和基于人工智能的数字化转型的需求正在同步增长。该公司解释说，在日本和澳大利亚等成熟市场，采用托管基础设施来提升稳定性和运营效率的做法日益增多，而在印度和东南亚，围绕人工智能的初创企业正在迅速发展。

Akamai 计划通过在其全球网络中扩展基于 GPU 的 AI 推理环境并构建集成 AI 应用保护功能的基础设施，来加强其在提供性能和安全性方面的平台战略。

« L’IA en périphérie, pas dans le cloud central »… Akamai dépasse le milliard de dollars de chiffre d’affaires en Asie-Pacifique

La société de cybersécurité et de cloud Akamai Technologies accélère son développement sur le marché des infrastructures d’IA en périphérie, dépassant le milliard de dollars de chiffre d’affaires annuel dans la région Asie-Pacifique (APAC).

Akamai a dévoilé ses résultats commerciaux dans la région Asie-Pacifique le 11, annonçant avoir dépassé le milliard de dollars de chiffre d’affaires annuel dans la région l’année dernière. Forte de ce succès, l’entreprise prévoit de développer significativement son activité d’infrastructure de nouvelle génération axée sur l’inférence IA et l’informatique de périphérie.

Akamai recherche de nouvelles opportunités de croissance à l’ère de l’IA, en s’appuyant sur l’infrastructure réseau et cloud qu’elle a développée dans la région Asie-Pacifique au cours des 20 dernières années. L’entreprise explique notamment que, face à l’évolution de la concurrence dans le domaine de l’IA générative, qui passe de l’entraînement à l’exploitation et à l’inférence des services, l’importance des infrastructures de périphérie permettant d’exécuter l’IA au plus près des utilisateurs s’accroît.

L’entreprise renforce sa stratégie d’infrastructure d’IA autour de Sean Li, récemment nommé vice-président senior des ventes pour la région Asie-Pacifique.

« La région Asie-Pacifique passe de la phase d’expérimentation de l’IA à la phase d’exécution de son application concrète aux entreprises », a déclaré Sean Lee, vice-président senior. « Le succès des services d’IA repose sur la latence, l’évolutivité et la stabilité, et les environnements d’inférence en périphérie de réseau deviendront un atout concurrentiel majeur. »

Logo d’Akamai (Image fournie par Akamai)

« L’inférence est plus importante que l’apprentissage de l’IA »… La demande en infrastructures distribuées est en pleine expansion.

Akamai a constaté que les entreprises se heurtent aux limites des architectures cloud centralisées existantes lorsqu’elles tentent d’appliquer l’IA à des services concrets.

Avec l’essor des services d’IA générative, le nombre de services exigeant des temps de réponse de l’ordre de la milliseconde augmente, tels que les systèmes de recommandation, l’analyse vidéo en temps réel, la conduite autonome et les agents IA. Or, les infrastructures de centres de données actuelles peinent à gérer efficacement cette demande. C’est pourquoi Akamai privilégie une stratégie de déploiement de ressources de calcul IA basées sur GPU en périphérie du réseau, au plus près des utilisateurs. L’entreprise vise ainsi à améliorer la vitesse de réponse des services d’IA en temps réel et à réduire les coûts et la latence du réseau.

Akamai a expliqué que ces changements s’inscrivent dans un contexte de transformations structurelles touchant l’ensemble du secteur de l’IA. L’analyse suggère que la demande en infrastructures distribuées croît rapidement, la phase d’inférence (l’exploitation des services) devenant plus cruciale que la phase d’entraînement des modèles d’IA dans les grands centres de données.

Le marché coréen, en particulier, a été cité comme un exemple représentatif où la demande de modernisation des systèmes existants et de transformation numérique basée sur l’IA au sein des grandes entreprises est en pleine expansion. L’entreprise a expliqué que sur les marchés matures tels que le Japon et l’Australie, l’adoption d’infrastructures gérées pour améliorer la stabilité et l’efficacité opérationnelle progresse, tandis qu’en Inde et en Asie du Sud-Est, les start-ups spécialisées dans l’IA connaissent une croissance rapide.

Akamai prévoit de renforcer sa stratégie de plateforme visant à offrir à la fois performance et sécurité en étendant les environnements d’inférence IA basés sur GPU à travers son réseau mondial et en construisant une infrastructure intégrant des capacités de protection des applications IA.