샌프란시스코 기반의 클라우드 플랫폼 Railway가 마케팅 비용 한 푼 들이지 않고 200만 명의 개발자를 확보하는 놀라운 성과를 거두며, 최근 시리즈 B 투자 라운드에서 1억 달러(약 1,360억 원)를 유치했다는 소식이 전해졌습니다. 이는 AI 애플리케이션에 대한 폭발적인 수요가 기존 클라우드 인프라의 한계를 극명하게 드러내고 있음을 방증하는 사건입니다. TQ Ventures가 주도하고 FPV Ventures, Redpoint, Unusual Ventures 등이 참여한 이번 투자를 통해 Railway는 AI 붐 속에서 가장 주목할 만한 인프라 스타트업 중 하나로 자리매김하게 되었습니다.
AI 시대, ‘느림의 미학’은 통하지 않는다
Railway의 성장은 개발자들이 아마존 웹 서비스(AWS)나 구글 클라우드(Google Cloud)와 같은 전통적인 플랫폼의 복잡성과 비용에 느끼는 좌절감에 직접적으로 뿌리를 두고 있습니다. Railway의 28세 설립자이자 CEO인 제이크 쿠퍼(Jake Cooper)는 VentureBeat와의 독점 인터뷰에서 “AI 모델이 코드를 더 잘 작성하게 되면서, 사람들은 이제 ‘내 애플리케이션을 어디서, 어떻게 실행해야 하는가’라는 오랜 질문을 던지고 있다”고 밝혔습니다. 그는 “지난 세대의 클라우드 원시 기술은 느리고 시대에 뒤떨어졌으며, AI가 모든 것을 더 빠르게 움직이게 하는 지금, 팀들은 단순히 따라갈 수 없다”고 지적했습니다.
실제로 업계 표준 인프라 도구인 Terraform을 사용한 일반적인 빌드-배포 주기는 2~3분이 소요됩니다. 한때는 용인할 만했던 이러한 지연은 Claude, ChatGPT, Cursor와 같은 AI 코딩 도우미가 몇 초 만에 작동하는 코드를 생성하는 시대에는 치명적인 병목 현상이 되어버렸습니다. 쿠퍼는 “신과 같은 지능이 즉시 문제를 해결할 수 있는 상황에서, 시스템들의 복합체는 병목이 된다”며, “인간이 10초 이내에 배포하는 것이 멋졌던 시절은 이제 에이전트에게는 기본 중의 기본”이라고 강조했습니다. Railway는 자체 플랫폼이 1초 미만의 배포 시간을 제공하여 AI 생성 코드의 속도에 발맞출 수 있다고 주장합니다. 고객들은 개발자 생산성이 10배 향상되고, 전통적인 클라우드 제공업체에 비해 최대 65%의 비용 절감 효과를 보고 있다고 보고했습니다.
구글 클라우드를 떠나 자체 데이터센터로: 수직 통합의 대담한 선택
Railway가 경쟁사들과 차별화되는 지점은 바로 수직 통합의 깊이에 있습니다. 2024년, Railway는 구글 클라우드를 완전히 버리고 자체 데이터센터를 구축하는 이례적인 결정을 내렸습니다. 이는 “소프트웨어에 진정으로 진지한 사람들은 자신만의 하드웨어를 만들어야 한다”는 앨런 케이(Alan Kay)의 유명한 격언을 떠올리게 하는 움직임입니다. 쿠퍼는 “차별화된 경험을 제공할 수 있는 방식으로 하드웨어를 설계하고 싶었다”며, “네트워크, 컴퓨팅, 스토리지 계층을 완벽하게 제어함으로써 ‘에이전틱 속도’로 움직이면서도 가장 부드러운 경험을 제공할 수 있는 매우 빠른 빌드 및 배포 루프를 구현할 수 있다”고 설명했습니다.
이는 클라우드 컴퓨팅 업계에서 매우 파격적인 행보로, Railway는 이 라운드 전까지 총 2,400만 달러(약 326억 원)만 유치했음에도 불구하고, 현재 월 1,000만 건 이상의 배포를 처리하고 엣지 네트워크를 통해 1조 건 이상의 요청을 처리하는 등 훨씬 규모가 크고 자금력이 풍부한 경쟁자들과 어깨를 나란히 하는 지표를 보여주고 있습니다. G2X의 CTO인 다니엘 로바톤(Daniel Lobaton)은 Railway로 마이그레이션한 후 배포 속도가 7배 빨라지고 비용이 87% 절감되었다고 밝혔습니다. 그의 인프라 비용은 월 15,000달러에서 약 1,000달러로 줄어들었으며, “이전 인프라에서 일주일 걸리던 작업을 Railway에서는 하루 만에 할 수 있다”고 극찬했습니다.
에디터의 시선
Railway의 이번 1억 달러 투자 유치는 단순히 새로운 기술 기업의 성공 사례를 넘어, AI 시대 클라우드 인프라의 미래에 대한 중요한 통찰을 제공합니다. 마케팅 없이 200만 개발자를 모은 Railway의 성공은 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)과 개발자 경험(Developer Experience)이 그 어떤 마케팅보다 강력한 힘을 발휘한다는 것을 증명합니다. 개발자들의 깊은 불만을 해소하는 솔루션은 결국 자발적인 확산을 통해 폭발적인 성장을 이끌어낼 수 있다는 점을 상기시킵니다.
더 나아가, 구글 클라우드를 포기하고 자체 데이터센터를 구축한 Railway의 대담한 수직 통합 전략은 클라우드 산업의 새로운 변곡점을 시사합니다. 지난 10여 년간 모든 것을 하이퍼스케일 클라우드에 올리는 것이 ‘정답’처럼 여겨졌지만, AI 워크로드의 특성상 초고속 배포, 미세한 제어, 그리고 비용 효율성은 기존 클라우드 모델로는 달성하기 어려운 과제가 되고 있습니다. Railway는 이 난제를 해결하기 위해 ‘탈(脫) 클라우드’라는 역발상적 접근을 택했으며, 이는 특정 고성능/고효율 AI 애플리케이션에 최적화된 맞춤형 인프라의 등장을 예고하는 것일 수 있습니다. ‘에이전틱 속도(agentic speed)’라는 표현에서 알 수 있듯이, 미래의 애플리케이션은 인간의 인지 속도를 넘어 AI 시스템 간의 실시간 상호작용과 초저지연 배포를 요구할 것이며, 이를 만족시키기 위한 새로운 아키텍처와 인프라 전략이 절실해지고 있음을 Railway가 보여주는 것입니다. 결국, AI 시대의 클라우드 인프라는 더 이상 하나의 거대하고 표준화된 서비스가 아닌, 다양한 워크로드와 요구사항에 최적화된 다면적이고 특화된 생태계로 진화할 가능성이 높습니다.