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팔로알토 네트웍스: 아로라 CEO "앤스로픽의 Mythos, 내 8년 영업보다 보안 예산 확보에 훨씬 큰 도움"... 프론티어 모델의 경제적 한계 경고

골드만삭스 커뮤니코피아 + 테크놀로지 콘퍼런스 발언 (2026년 9월 10일)

니케시 아로라(Nikesh Arora) 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks) 회장 겸 CEO가 골드만삭스 커뮤니코피아 + 테크놀로지 콘퍼런스(Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference) 대담에 참석해 앤스로픽(Anthropic)의 'Mythos' 모델이 고객 소통 방식을 어떻게 재편했는지, 프론티어 대형 언어 모델(LLM)이 핵심 방어 시장에서 구조적으로 불리한 이유가 무엇인지, 그리고 네오클라우드(neocloud) 인프라가 보안 벤더에게 지속 가능한 사업이 되기 어렵다고 보는 이유를 밝혔습니다. 제네바 방문 직후 진행된 이번 세션에서는 AI가 사이버 보안 분야의 경쟁 지도를 어떻게 바꾸고 있으며, 팔로알토가 어디에 베팅하고 있는지에 대한 이례적으로 솔직한 통찰이 공유됐습니다.

Mythos가 촉발한 수요 충격, 그러나 진정한 제품은 멀티 모델 하니스

아로라 CEO는 앤스로픽의 Mythos 도구가 자신이 지난 8년간 전파해 온 것보다 사이버 보안 예산 세일즈에 훨씬 더 큰 기여를 했다고 말했습니다. 그는 "나는 사람들이 사이버 보안이 중요하다는 점을 설득하는 데 8년을 썼지만, 다리오(Dario)는 그걸 1주일 만에 해냈다. 그가 나보다 훨씬 낫다. 분명하다. Mythos는 내가 지난 8년 동안 한 어떤 일보다 마케팅 도구로서 훨씬 유용했다"고 밝혔습니다. Mythos 출시 이후 팔로알토에는 CEO, CIO, CISO 등 직급을 막론하고 약 2,000개 기업으로부터 자사의 취약점 노출에 이 도구가 미칠 영향에 대한 문의가 쇄도했습니다.

팔로알토는 자사 인프라에 이 도구를 직접 적용해 1,200개의 잠재적 취약점을 발굴했습니다. 이를 3~4개월에 걸쳐 분류·조치한 끝에, Mythos 도입 이전 수준인 월평균 몇 건의 실제 진단 건수로 안정화 단계에 접어들었습니다. 주목할 점은 어떤 단일 모델도 전체 취약점 영역을 커버하지 못했다는 사실입니다. 진단 결과의 약 60%는 Mythos를 통해, 30%는 오픈아이아이(OpenAI) 모델을 통해, 나머지 10%는 기타 모델을 통해 발견되었습니다. 이로 인해 팔로알토는 특정 프론티어 랩에 의존하는 대신 멀티 모델 하니스(multi-model harness)를 구축해야 했습니다. 이 발견 및 조치 주기는 현재 팔로알토가 엔터프라이즈 고객에게 판매하는 패키지 서비스로 발전했으며, 이후 플랫폼 및 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 논의로 이어지는 진입점 역할을 하고 있습니다.

아로라 CEO가 진단하는, 프론티어 LLM이 포인트 보안 제품을 대체할 수 없는 이유

아로라 CEO는 엔비디아(Nvidia)의 젠슨 황(Jensen Huang)이 앞서 무대에서 제기한 것으로 알려진, 프론티어 모델이 보안 방어 지점에서 거대한 상업적 기회를 창출할 것이라는 시각에 대해 강력하게 반박했습니다. 그의 주장은 기술적 역량이 아닌 단위 경제학(unit economics)에 초점을 맞추고 있습니다. 엔드포인트 보안은 연간 좌석당 30~40달러 수준으로 가격이 책정되어 있는 반면, 일반적인 노트북은 하루에 약 160메가바이트의 트래픽을 생성합니다. 그는 "노트북 엣지에서 하루 160메가바이트를 검사하기 위해 프론티어 LLM을 투입한다면, 연간 40달러보다 훨씬 더 많은 비용이 들 것"이라며 고객들이 엔드포인트당 40달러가 아니라 4,000달러를 지불할 의향이 없는 한, 프론티어 모델은 해당 레이어에서 완전히 가격 경쟁력을 잃게 된다고 지적했습니다.

그는 또한 기술적 관점에서 더 날카로운 선을 그었습니다. LLM은 엣지 케이스가 아닌 주류 사례(mainstream case)를 학습하며, 이는 웨이모(Waymo)가 기본 분포를 벗어난 시나리오를 위해 별도의 명시적 학습이 필요한 것과 유사한 간극이 있다는 것입니다. 취약점 탐지 모델은 업계가 코딩 어시스턴트에 투자한 결과물을 기반으로 학습되었기 때문에 나쁜 코드를 찾아내는 데는 매우 뛰어나지만, 악의적 의도와 합법적 테스트를 구분하지는 못합니다. 그 예로 팔로알토가 공격을 시뮬레이션하기 위해 자체적으로 설계한 내부 코드를 모델이 잘못 경보로 처리한 사례를 들었습니다. 그의 결론은 AI가 보안과 무관하다는 것이 아니라, 시간이 지날수록 '평균적 지능은 무료가 되는' 반면 컴퓨팅은 희소하고 비용이 드는 투입 요소로 남을 것이라는 점입니다. 즉, 사이버 보안 벤더들은 프론티어 모델에 의해 대체되는 것이 아니라, 자사 제품에 내장된 프론티어 토큰의 소비자가 될 것이라는 분석입니다.

플랫폼 테제: 통합된 데이터를 보유한 기존 강자들에게 유리한 AI

아로라 CEO의 핵심 전략적 주장은 AI 역량이 방어 측면에서 유용해지려면 연결된 크로스 도메인 데이터가 필요하며, 이는 구조적으로 이미 여러 방어 지점을 선점하고 있는 벤더들에게 유리하다는 점입니다. 그는 노트북, 데이터센터 방화벽, 클라우드 데이터베이스를 각각 다른 벤더가 방어하는 가상의 공격 경로를 예로 들며, 공유 데이터 레이어가 없다면 어떤 벤더도 전체 공격 체인을 재구성할 수 없다고 주장했습니다. 그는 "누군가는 모든 데이터를 수집한 다음 그것을 이해해야 한다"며 단일 벤더 스택은 이를 네이티브하게 해결하지만, 멀티 벤더 환경에서는 에이전트들이 다른 벤더의 에이전트들과 조율해야 하는데 "이는 그저 복잡한 해결책일 뿐"이라고 지적했습니다. 그의 요약은 "AI는 플랫폼 스택을 가진 기존 강자들에게 유리하다"는 것입니다.

이는 이미 갱신 주기에 반영되고 있습니다. 아로라 CEO는 고객이 이메일 트래픽 영역에서 팔로알토가 이미 스택의 3개 중 2개를 보유하고 있다는 이유만으로, 별도의 적극적인 교체 영업 캠페인 없이도 세 번째 네트워크 벤더를 팔로알토로 통합하고 있는 사례를 설명했습니다. 반면 SOC(보안운영센터) 전환은 점진적 진화라기보다는 6개월짜리 단발성 프로젝트로 진행되는 경향이 있습니다.

광범위한 AI 인프라 구축과 연계된 네트워크 트래픽의 수혜

에이전틱 트래픽(agentic traffic) 증가가 방화벽 교체 주기에 미치는 영향을 묻는 질문에, 아로라 CEO는 팔로알토의 지난 실적 발표에서 언급했던 SASE 플랫폼의 에이전틱 트래픽이 9배 증가했다는 데이터 포인트를 재확인했습니다. 이를 더 큰 테제 속에서 해석하며, 향후 5년간 AI 컴퓨팅 구축에 5조 달러가 지출된다면 트래픽 볼륨도 그에 비례해 증가할 것이며, 오늘날 거의 모든 기업 트래픽은 SASE, 소프트웨어, 하드웨어 방화벽 등 어떤 형태로든 검사의 대상이 된다고 설명했습니다. 예외는 코딩 트래픽입니다. 그는 "코딩 분야에서 1,000억 달러 이상의 ARR(연간 반복 매출)이 창출되고 있지만, 대부분의 코딩 인스턴스는 보안이 적용되어 있지 않다. 우리는 그 문제를 먼저 해결해야 한다. 아직 해결되지 않았다"고 말했습니다.

팔로알토를 포함해, 아직 그 누구도 AI 보안 스택을 완성하지 못했다

아로라 CEO는 업계 전반에 걸쳐 AI 보안을 위한 부가가치 소프트웨어 레이어가 아직 존재하지 않는다고 이례적으로 직설적으로 밝혔습니다. 그는 "우리 벤더들을 포함해 그 누구도 풀 스택을 갖추지 못했다"며, 메타(Meta)가 최근 발표한 뮤즈(Muse) 아키텍처를 예로 들었습니다. 이처럼 에이전틱 보안 아키텍처가 벤더들의 발밑에서 얼마나 빠르게 변화하고 있는지, 새로운 통합 훅을 이해하는 데만 3~6개월이 걸린다고 설명했습니다. 또한 앤스로픽의 클로드 코드(Claude Code)나 오픈아이아이의 코덱스(Codex) 모두 현재 서드파티 인라인 보안에 필요한 훅을 제공하지 않고 있다고 지적했습니다. 그는 항공 보안에 비유하며 "그들은 비행기를 발명했을 때 TSA(미국 교통안전청)를 발명하지 않았다. TSA가 우리를 괴롭히기까지는 오랜 시간이 걸렸다. 마찬가지로 AI 담당자들을 '괴롭히는' 수준에 도달하기까지는 시간이 좀 걸릴 것"이라고 덧붙였습니다. 팔로알토는 현재 프롬프트 인젝션과 모델 조작을 다루는 실시간 AI 보안 제품인 프리스마 AIRS(Prisma AIRS)를 통해 약 1,000만 달러의 매출을 올리고 있지만, 아로라 CEO는 광범위한 AI 보안 TAM(잠재 시장 규모)은 여전히 구축되는 중이라고 평가하며, 지난해 자금 조달을 받은 약 3,000개의 AI 보안 스타트업 중 약 2,000개는 살아남지 못할 것이라고 경고했습니다.

네오클라우드 보안 기회는 시장의 기대보다 작다

아로라 CEO는 네오클라우드 인프라 구축이 보안 기회라는 시각에 대해서는 분명히 선을 그었습니다. 멀티 테넌트 데이터센터는 세분화를 위해 방화벽이 필요하지만, 그가 추정하기에 건설되는 신규 데이터센터 용량 중 멀티 테넌트는 10%~15%에 불과하며, 대다수는 단일 목적의 싱글 테넌트입니다. 그 예로 앤스로픽이 전체 데이터센터 용량을 통째로 사들여 서드파티 방화벽 없이 자체적으로 시설 간 연결을 관리하는 관행을 들었습니다. 그는 기업이 직접 운영하는 소버린 AI 데이터센터에 대해서도 회의적인 입장을 보였습니다. 이를 훌륭하게 운영하는 데 필요한 인재는 압도적으로 프론티어 랩에 몰려 있다며, "내 생각에 92크센트의 사람들은—마치 지금 선생님이 숙업을 다시 내줘야 하는 상황과 같다"고 비유하고, 기저 기술이 여전히 불안정한 상태에서 DIY 인프라에 베팅하는 것은 시기상조라고 경고했습니다. 네오클라우드 경제학에 대한 그의 공개적인 발언은 소셜 미디어에서 역풍을 맞을 정도로 날카로웠는데, 자본 집적적인 데이터센터 구축을 지분 발행으로 자금 조달하는 것은 지금 당장은 작동하더라도 경제학적으로 형편없다고 주장한 후 이른바 '네비우스(Nebius) 애호가들'로부터 받은 반발을 언급하기도 했습니다.

M&A 프레임워크: '토큰 흐름'에 진입하기

아로라 CEO는 크로노스피어(Chronosphere) 관측 가능성(observability) 거래를 포함해 팔로알토의 인수 전략 이면에 있는 논리를 역대 가장 명확하게 설명했습니다. 보안은 일반적으로 기저 IT 지출의 2%에서 5%를 차지합니다. 따라서 기업의 AI 지출이 연간 반복 매출 1조 달러를 향해 스케일업한다면, 아주 작은 점유율만 확보해도 매우 가치 있는 일입니다. 그는 "나는 토큰 흐름에 진입할 무언가를 찾아야 할 뿐"이라며 데이터 볼륨을 토큰 노출의 대리 지표로 사용한다고 밝혔습니다. 그는 관측 가능성, SOC, 엔드포인트 검사를 가장 큰 3대 데이터 비즈니스로 꼽으며, 팔로알토의 인수는 데이터 수집을 한 번에 소유하고 이를 코텍스(Cortex) 연계 콘솔 제품을 통한 내부 IT 데이터를 포함한 여러 유스케이스에 걸쳐 수익화하는 것을 중심으로 의도적으로 구축되었다고 설명했습니다. 2018년 이후 팔로알토는 47건의 인수를 완료했으며, 2015년부터 아로라가 부임한 2018년까지 유의미한 제품 혁신이 전무했던 것과 비교해 현재는 연간 약 70개의 제품을 출시하고 있습니다.

해자 지표와 업계 통합

변화하는 시장에서 팔로알토를 디스럽션으로부터 보호하는 요인이 무엇이냐는 질문에, 아로라 CEO는 소프트웨어 단독이 아닌 규모 지표를 제시했습니다. 전 세계에 배치된 1,800만 개의 센서와 구글 클라우드를 통해 처리되는 하루 19페타바이트의 데이터는 경쟁사가 시장 점유율을 가져가기 전에 물리적으로 대체해야만 하는 요소라고 그는 주장했습니다. 그는 2012년 시만텍(Symantec)이 약 30%의 점유율을 차지했을 당시 400억 달러였던 사이버 보안 업계의 시가총액이 현재 670억 달러로 성장했으며, 그중 팔로알토가 차지하는 비중이 3,000억 달러에 육박한다고 지적했습니다. 이는 업계가 분산되는 것이 아니라 플랫폼 벤더들을 중심으로 계속해서 통합되고 있다는 그의 시각을 뒷받침합니다. 또한 그는 AI 기반 생산성 향상 덕분에 팔로알토가 소규모 경쟁사보다 500~600bp 더 효율적으로 비즈니스를 운영할 수 있다는 운영 효율성 논리를 강조하며, 수익성 있는 규모 그 자체가 경쟁 우위라고 역설했습니다.