Cloudflare, 인터넷에 두 번째 이용자가 생겼지만 에이전트는 사람처럼 비용을 지불하지 않는다고 말하다

Cloudflare는 자사 네트워크에서 AI 에이전트의 일일 요청 수가 1년 만에 1,700% 이상 증가하면서 인터넷에 두 번째 이용자가 생겼다고 밝혔다. 현재 이 회사가 관측하는 트래픽의 절반 이상은 자동화된 트래픽이다. 이러한 변화는 개방형 웹을 지탱해 온 기본적인 경제 가정을 흔든다.

사람들은 페이지를 방문하고, 광고를 보며, 구독을 구매하고, 때로는 고객이 된다. AI 에이전트는 이런 결과를 전혀 만들어내지 않은 채 유용한 정보를 추출하는 경우가 많다. 그럼에도 대역폭, 컴퓨팅 용량, 퍼블리셔 콘텐츠를 소비한다.

Cloudflare는 이제 웹사이트가 에이전트를 별도의 이용자층으로 다루길 원한다. 이 회사의 도구는 자동화된 방문자를 식별하고, 그 목적을 구분하며, 접근 규칙을 설정하고, 새로운 결제 모델을 시험한다. 핵심 갈등은 더 이상 퍼블리셔 대 모든 봇의 구도가 아니다. 개방적인 발견과 보상 없는 추출의 충돌이다.

Cloudflare는 이 갈등에서 이례적으로 큰 영향력을 가진 위치에 있다. Cloudflare는 웹의 20% 이상이 자사 네트워크를 사용한다고 밝혔다. 또한 주요 AI 기업의 약 80%가 자사 인프라에 의존한다고 말한다.

이러한 도달 범위는 Cloudflare에 새롭게 형성되는 시장의 양쪽을 모두 볼 수 있는 시야를 제공한다. 동시에 퍼블리셔와 AI 서비스가 접근 권한을 협상하는 방식에 상당한 영향력을 부여한다.

이번 발표는 단순한 봇 관리 기능 업데이트가 아니다. Cloudflare는 사람을 대신해 행동하는 소프트웨어가 점점 더 많이 방문하는 인터넷을 위한 경제적·기술적 계층을 제안하고 있다.

Cloudflare의 트래픽 수치는 구조적 변화를 보여준다

Cloudflare의 핵심 주장은 자동화 트래픽이 배경 활동의 수준을 넘어 인터넷의 주요 이용자층으로 진입했다는 것이다.

2024년 말 Cloudflare는 초당 평균 6,300만 건의 HTTP 요청을 처리했다. 현재 이 회사는 평균 1억1,500만 건을 처리하며, 최고치는 1억5,000만 건을 넘는다고 보고한다.

Cloudflare는 이 증가의 일부를 AI 에이전트에 돌린다. 자사 네트워크 전반의 일일 에이전트 요청은 지난 1년 동안 1,700% 이상 증가한 것으로 알려졌다.

이 수치는 Cloudflare의 9월 30일 에이전틱 웹 발표에 담겨 있다. 이는 모든 인터넷 요청의 완전한 집계가 아니라 Cloudflare를 통과하는 트래픽을 설명한다.

이 구분은 중요하다. Cloudflare는 거대한 네트워크를 보유하고 있지만, 고객 구성과 분류 방법이 표본을 형성한다. 이 수치는 여전히 전 세계 모든 활동에 대한 독립적 추정치가 아니라 회사가 보고한 측정값이다.

이런 한계에도 방향성은 쉽게 무시하기 어렵다. 자동화 시스템은 점점 더 큰 규모로 웹 콘텐츠를 가져오고, 비교하고, 색인화하고, 그에 따라 행동하고 있다.

Cloudflare는 가장 빠르게 성장하는 범주가 전통적인 크롤러가 아니라 에이전트라고 말한다. 여기서 에이전트는 사람을 위해 정보를 가져오거나 작업을 완료하는 소프트웨어를 뜻한다.

학습 크롤러는 모델 개발을 위해 페이지를 수집한다. 검색 크롤러는 색인을 구축한다. 에이전트는 일반적으로 누군가 챗봇에 질문에 답하거나 행동을 완료해 달라고 요청했기 때문에 방문한다.

그 에이전트는 보험 상품을 비교하고, 식당을 찾고, 제품 재고를 확인하거나, 데이터세트 접근 권한을 구매할 수 있다. 요청 뒤에는 사람이 있지만, 그 사람이 원래 웹사이트를 직접 방문할 필요는 없다.

이러한 행동은 에이전트 트래픽의 경제적 의미를 모호하게 만든다. 고객 의도를 나타낼 수 있지만, 웹사이트가 고객을 위해 구축한 인터페이스를 우회하기도 한다.

Cloudflare는 에이전트 활동이 주간 주기와 계절적 변화를 포함해 인간의 패턴을 따른다고 말한다. 이는 적어도 일부 트래픽이 무차별적인 수집이 아니라 실제 수요를 반영한다는 점을 시사한다.

그러나 사람의 의도와 연결된 요청이 자동으로 웹사이트의 가치를 만들지는 않는다. 에이전트는 광고, 구독, 리드, 직접 판매를 발생시키지 않고도 답을 가져올 수 있다.

그 결과 새로운 회계 문제가 생긴다. 페이지뷰는 한때 이용자 관심을 대략적으로 보여주는 신호였다. 자동화 요청은 그 수를 늘리면서도 상업적 의미는 약화시킬 수 있다.

이 변화는 인프라 계획도 바꾼다. 퍼블리셔는 측정 가능한 수익을 거의 돌려주지 않는 요청에도 응답해야 한다.

Cloudflare는 크롤링이 많은 분야에서 1년이 채 안 되는 기간에 인간 트래픽이 최대 40% 감소했다고 밝혔다. 이 범주에는 리테일, 소프트웨어, IT 서비스, 금융 서비스가 포함된다.

이는 중요한 주장이나, AI가 모든 감소를 유발했다는 증거로 해석해서는 안 된다. 검색 변화, 시장 환경, 측정 방식의 차이도 직접 방문을 줄일 수 있다.

Cloudflare의 가장 강력한 근거는 트래픽 구성의 동시 변화다. 소프트웨어 요청은 늘어나는 반면, 많은 웹사이트 방문의 상업적 가치는 약화되고 있다.

이 조합은 이 글의 핵심 압박 지점을 만든다. 퍼블리셔는 더 많은 트래픽이 더 큰 유료 이용자층을 의미한다고 가정할 수 없다.

광고를 클릭하지 않는 인터넷의 두 번째 이용자층

인터넷에는 두 번째 이용자층이 존재하지만, 그 경제적 행동은 출판을 재정적으로 뒷받침해 온 인간 이용자층과 근본적으로 다르다.

약 30년 동안 검색 엔진은 웹사이트와 암묵적인 교환 관계를 맺었다. 크롤러는 콘텐츠 색인화 권한을 얻고, 검색 결과는 사람들을 다시 원문 출처로 보냈다.

방문자는 광고를 읽고, 계정을 등록하고, 제품을 구매하거나, 구독할 수 있었다. 발견과 수익화는 별도의 단계였지만, 대체로 같은 상업적 순환 안에서 일어났다.

답변 엔진은 이 교환을 바꾼다. 여러 출처에서 정보를 가져와 AI 제품 안에서 응답을 구성한다.

유용한 답변은 어떤 출처 페이지도 열기 전에 사용자의 요구를 충족할 수 있다. 퍼블리셔는 가치의 일부를 제공하지만, AI 인터페이스가 이용자 관계를 통제한다.

이것이 모든 AI 상호작용이 방문을 없앤다는 뜻은 아니다. 일부 응답은 인용, 유입, 구매 또는 후속 조사를 유도한다.

문제는 퍼블리셔가 그런 결과를 당연하게 기대할 수 없다는 점이다. 어떤 시스템이 콘텐츠를 크롤링하는지, 어떤 답변이 이를 인용하는지, 어떤 상호작용이 사람들을 다시 돌려보내는지를 보여주는 데이터가 필요하다.

AI 에이전트는 단순히 답변하는 데 그치지 않고 행동할 수 있기 때문에 또 다른 복잡성을 더한다. 쇼핑 에이전트는 판매자의 일반적인 스토어프런트를 불러오지 않고도 제품을 비교하고 구매를 완료할 수 있다.

그 에이전트는 여전히 가치 있는 고객일 수 있다. 하지만 판매자는 이를 인식하고, 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하며, 약관을 집행하고, 거래를 귀속할 방법이 필요하다.

같은 문제는 리서치 서비스에도 적용된다. 에이전트는 원래 독자가 해당 출판물을 보지 못하는 상황에서도 보고서를 위해 전문적인 구절을 수집할 수 있다.

여기서 인터넷에 두 번째 이용자가 있다는 말은 기억하기 쉬운 문구 이상의 의미를 갖는다. 웹사이트는 자동화된 방문자가 위협인지, 유통 채널인지, 고객인지를 결정해야 한다.

Cloudflare는 그 답이 의도에 달려 있다고 말한다. 이 회사의 데이터에 따르면 2025년 봄에는 선언된 크롤러 요청 중 학습이 22%를 차지했다. 이 비율은 2026년 6월까지 52%에 도달했다.

학습 트래픽과 사용자 지시형 트래픽은 퍼블리셔에게 서로 다른 가치를 만든다. 모델 개발자는 미래 제품 전반에서 콘텐츠를 재사용할 수 있는 반면, 실시간 에이전트는 현재 고객의 요청에 응답한다.

두 범주를 모두 차단하면 콘텐츠는 보호되지만 발견 가능성은 낮아진다. 둘 다 허용하면 도달 범위는 유지되지만 가치 있는 자료를 보상 없이 넘겨줄 수 있다.

이 때문에 인간과 봇이라는 기존 구분만으로는 더 이상 충분하지 않다. 퍼블리셔는 검색 색인화, 모델 학습, 에이전트 활동을 구별할 필요가 있다.

이 압력은 미디어 기업을 넘어선다. 제품 문서, 비교 페이지, 연구 아카이브, 공공 지식 베이스는 모두 자동화된 답변의 입력물이 될 수 있다.

이미 AI 지식 베이스를 구축하는 기업들은 이와 관련된 거버넌스 문제에 직면한다. 어떤 정보 시스템이 정보를 가져올 수 있는지, 그리고 해당 정보의 출처가 어떻게 유지될지를 결정해야 한다.

상업적 이해관계는 비즈니스 모델마다 다르다. 광고 기반 페이지는 에이전트가 광고를 우회할 때 가치가 떨어진다.

구독 출판물은 프리미엄 보도에 대한 통제력을 잃을 위험이 있다. 온라인 스토어는 승인된 거래 경로를 통해 구매를 완료하는 에이전트를 환영할 수 있다.

API 제공업체는 이미 소프트웨어 고객을 예상한다. 이들에게는 낯선 에이전트가 사전에 계정을 협상하지 않고도 제한된 접근 권한을 구매하게 하는 것이 과제다.

Cloudflare의 주장은 이러한 사례에 서로 다른 정책이 필요하다는 것이다. 일괄 차단이나 일괄 허용은 각기 다른 위험과 혜택을 반영할 수 없다.

이것이 발표의 중심에 있는 역전이다. 자동화 트래픽은 한때 주로 운영 또는 보안 문제로 취급됐다.

이제 일부 봇은 고객과 닮았고, 다른 봇은 추출적 중개자와 닮았다. 웹사이트 소유자는 응답하기 전에 누가 문을 두드리는지 알아야 한다.

Cloudflare, 검색·에이전트·학습을 분리하다

Cloudflare의 대응은 분류에서 시작된다. 퍼블리셔는 식별할 수 없는 이용자층에 의미 있는 조건을 설정할 수 없기 때문이다.

이 회사는 단일 AI 봇 스위치를 검색, 에이전트, 학습 활동을 위한 별도 제어 기능으로 교체했다. Cloudflare는 이러한 제어 기능이 모든 요금제에서 제공된다고 밝혔다.

이 분리는 기본적인 동의 문제를 해결한다. Cloudflare 사이트 중 검색 크롤러를 차단하는 곳은 1% 미만인 반면, 학습 크롤러를 차단하는 곳은 17%다.

이 수치는 많은 운영자가 무제한적인 모델 학습 없이 발견 가능성은 원한다는 점을 시사한다. 결합된 크롤러는 이러한 선호를 집행하기 어렵게 만들 수 있다.

혼합 용도 크롤러는 하나의 신원으로 여러 작업을 수행한다. 학습을 차단하는 웹사이트는 두 활동이 같은 크롤러를 공유할 경우 검색 노출도 잃을 수 있다.

Cloudflare는 이 갈등을 해결하기 위해 9월 15일 Disallow AI Training을 도입했다. 이 메커니즘은 사이트가 검색 가능 상태를 유지하면서도 콘텐츠를 학습에 사용할 수 없다는 신호를 보낼 수 있게 한다.

Cloudflare에 따르면 Apple, Google, Microsoft는 이 신호를 준수하기로 약속했다. 실제 준수 여부는 여전히 크롤러 운영자가 선언된 규칙을 존중하는 데 달려 있다.

따라서 신원 확인이 다음 계층이 된다. Web Bot Auth는 자동화된 운영자가 요청에 암호학적 서명을 할 수 있도록 한다.

암호학적 서명은 요청을 검증 가능한 운영자와 연결한다. 이는 사칭자가 복사할 수 있는 user-agent 문자열에 대한 의존도를 줄인다.

Cloudflare는 OpenAI, Google, AWS가 요청에 서명하는 운영자들에 포함된다고 밝혔다. 이 회사는 매주 5,000억 건 이상의 검증된 봇 요청을 보고한다.

검증된 신원이 허용 가능한 행동을 보장하지는 않는다. 다만 누가 요청했는지를 퍼블리셔에게 알려주며, 이는 정책 집행과 책임 추궁을 더 실용적으로 만든다.

Cloudflare는 AI Crawl Control, Business Insights, BotBase도 제공한다. 이 제품들은 함께 누가 방문했는지, 어떤 페이지를 요청했는지, 어떤 추천 트래픽이 돌아왔는지를 보여주는 것을 목표로 한다.

더 광범위한 콘텐츠 제어 기능에는 웹사이트의 비즈니스 모델을 바탕으로 한 권장 설정이 포함된다. 광고 기반 페이지는 인간의 조회가 수익을 창출하는 경우 학습을 허용하지 않고 에이전트를 차단할 수 있다.

웹사이트 소유자는 이러한 설정을 변경할 수 있다. 퍼블리셔가 검색 색인화는 환영하면서 리서치 에이전트의 접근에는 비용을 청구할 수 있기 때문에 이러한 유연성은 중요하다.

이러한 제어 기능은 AI 기업에도 압박을 가한다. 명확히 분리되고 인증된 크롤러를 사용하는 운영자는 접근 권한을 받을 수 있지만, 혼합형 또는 식별되지 않은 크롤러는 이를 잃을 수 있다.

그 인센티브는 기업들이 검색, 학습, 사용자 지시형 검색을 더 정확하게 표기하도록 유도할 수 있다. 동시에 여러 신원에 걸쳐 크롤러 동작을 분산시킬 수도 있다.

Cloudflare는 자신을 정책 집행 지점으로 포지셔닝하고 있다. 이 회사의 네트워크는 요청이 웹사이트의 오리진 서버에 도달하기 전에 이를 검사할 수 있다.

이 방식은 개별 퍼블리셔의 업무를 줄여준다. 그러나 중요한 분류 결정이 하나의 인프라 제공업체에 집중되는 결과도 낳는다.

Cloudflare는 자사의 표준이 여전히 개방적이라고 말한다. Web Bot Auth는 다양한 신원 제공업체를 지원할 수 있으며, 웹사이트 소유자는 다른 파트너를 선택할 수 있다.

그럼에도 실제로 개방성이 존재하는지는 도입 여부에 달려 있다. 주요 에이전트가 요청에 서명하고 주요 웹사이트가 그에 따른 신원을 집행할 때에만 표준은 유용해진다.

분류 오류도 또 다른 위험이다. 정당한 에이전트가 차단될 수 있는 반면, 집요한 스크래퍼는 의도를 위장하거나 선언된 크롤러 인프라를 피할 수 있다.

어떤 기술적 통제도 악의적인 접근을 완전히 해결하지는 못한다. 당면한 가치는 규정을 준수하는 운영자를 더 쉽게 식별하고 관리할 수 있게 하는 데 있다.

따라서 Cloudflare의 접근 방식은 모든 적대적 스크래퍼가 아니라 협조적인 다수를 겨냥한다. 이는 자신을 식별할 의향이 있는 퍼블리셔와 AI 기업 사이에 구조화된 협상을 만든다.

다음 질문은 그 협상이 정보를 제공하는 웹사이트를 뒷받침할 만큼 충분한 수익을 만들어내는지다.

결제가 봇 관리를 시장에 대한 베팅으로 바꾸다

Cloudflare는 개별 에이전트 상호작용이 작동하는 콘텐츠 시장을 뒷받침할 수 있는지 시험하며 접근 제어를 넘어 나아가고 있다.

대형 퍼블리셔와 AI 기업은 이미 라이선스 계약을 체결했다. Cloudflare에 따르면 2023년 이후 퍼블리셔 및 AI 관련 계약은 50건을 넘는다.

대부분은 대형 조직 간의 양자 협정이다. 전문 블로그, 독립 매체, 소규모 데이터 제공업체에는 실용적인 경로를 제공하지 못한다.

Cloudflare는 두 가지 더 폭넓은 메커니즘을 시험하고 있다. Pay Per Use는 콘텐츠가 정의된 AI 제품 결과에 기여할 때 퍼블리셔에게 보상한다.

Monetization Gateway는 에이전트가 페이지, 데이터세트, API, 모델 또는 도구에 접근할 때 요금을 부과한다. 두 제품은 신원, 측정, 가격 책정, 정산 및 분석 구성 요소를 공유한다.

Pay Per Use는 결제를 후속 가치와 연결하려 한다. 구매자는 인용이나 추천처럼 자신이 비용을 지불할 이벤트를 정의한다.

퍼블리셔는 제안을 검토하고 참여 여부를 결정한다. 이후 AI 기업은 적격 사용 사례를 Cloudflare를 통해 보고한다.

Cloudflare는 보고된 각 사용이 등록된 퍼블리셔에 속하는지 확인한다. 이어 청구를 처리하고 발생한 결제를 분배한다.

회사의 Pay Per Use beta는 모든 크롤링에 요금을 부과하는 방식의 약점을 다룬다. AI 서비스는 최종적으로 사용하는 것보다 더 많은 콘텐츠를 검색하는 경우가 많다.

접근에만 요금을 매기면 탐색 비용이 커질 수 있다. 실제 사용에 비용을 지불하면 수수료를 구매자가 선언한 가치에 맞출 수 있다.

이 모델은 다른 약점을 안고 있다. 사용 보고는 구매자가 제공하므로, 퍼블리셔는 상업적 조건과 보고 절차 모두를 신뢰해야 한다.

Cloudflare는 퍼블리셔가 무엇이 사용됐는지, 언제 사용됐는지, 얼마를 벌었는지 확인할 수 있다고 말한다. 일부 구매자는 콘텐츠를 노출한 질문도 보고할 수 있다.

이 피드백은 편집 의사결정에 영향을 줄 수 있다. 전문 퍼블리셔는 에이전트가 자주 인용하는 자료를 업데이트하거나 수요가 높은 정보를 더 쉽게 검색할 수 있도록 만들 수 있다.

Monetization Gateway는 요청 자체가 가치를 만드는 서비스를 대상으로 한다. API와 도구는 이미 이런 방식으로 작동하지만, 에이전트 구매자에게는 기존 계정이 없을 수 있다.

요청이 판매자의 규칙과 일치하면 게이트웨이는 HTTP 402 Payment Required를 반환한다. 그러면 에이전트는 개방형 결제 프로토콜인 x402를 통해 결제할 수 있다.

클로즈드 베타는 자격을 갖춘 미국 Cloudflare 고객에게 제공된다. 판매자는 상한을 포함해 요청, 쿼리 또는 토큰당 가격을 정의할 수 있다.

Cloudflare는 에이전트가 리그 통계를 요청할 때 요금을 부과하는 스포츠 데이터 서비스를 예로 든다. 사람은 광고 기반 페이지를 방문하지 않고도 답을 받는다.

Cloudflare는 자사의 AI Gateway 추론 서비스에도 이 게이트웨이를 사용한다. 이러한 내부 배포는 외부 고객이 의존하기 전에 운영상의 문제를 드러낼 수 있다.

Pay Per Crawl은 관련된 또 다른 접근 모델로 남아 있다. Cloudflare 문서에 따르면 웹사이트 소유자는 개별 크롤러 운영자를 차단, 허용 또는 유료화할 수 있다.

해당 crawler payment rules는 같은 페이지에 대한 반복 요청을 포함해 성공한 각 접근에 요금을 부과한다. robots.txt 및 sitemap.xml 같은 표준 파일은 무료로 유지된다.

고급 설정을 통해 운영자는 선택한 경로를 제외하거나 동적 가격을 설정할 수 있다. 따라서 웹사이트는 일반 정보는 공개 상태로 유지하면서 고가치 섹션에는 요금을 부과할 수 있다.

이러한 메커니즘은 하나의 이분법적 결정을 여러 선택지로 바꾼다. 퍼블리셔는 검색을 허용하고, 학습을 거부하며, 유료 사용을 받아들이고, 거래형 에이전트에 요금을 부과할 수 있다.

이 유연성은 전략적으로 중요하다. 인용, 모델 학습용 사본, 완료된 구매가 동등한 가치를 만들지 않는다는 점을 인정하기 때문이다.

그러나 통제 메뉴가 수요를 보장하지는 않는다. AI 기업은 라이선스 접근이 결제를 정당화할 만큼 제품을 개선하는지 판단해야 한다.

퍼블리셔 역시 인프라 비용과 관리 복잡성을 제외한 뒤에도 결제가 의미 있는지 확인해야 한다. 거래량이나 가격이 약하면 기술적으로 우아한 시장도 실패할 수 있다.

Cloudflare는 Pay Per Use와 Monetization Gateway를 명시적으로 베팅이라고 설명한다. 회사는 가격 책정과 발견 가능성 역시 아직 해결되지 않았음을 인정한다.

이런 신중함은 적절하다. 안정적인 시장이 이 기술적 레일 위에서 운영될지는 아직 알 수 없지만, 기술적 기반은 이미 마련돼 있다.

Cloudflare의 수치가 증명하지 못하는 것

자동화 트래픽의 증가는 분명하지만, 모든 에이전트를 고객으로 취급해야 한다는 사업적 근거는 여전히 입증되지 않았다.

첫 번째 불확실성은 측정에 관한 것이다. Cloudflare는 웹 트래픽의 크고 중요한 부분을 관측하지만, 인터넷 전체를 보는 것은 아니다.

고객층도 다양한 산업과 기술적 특성에 걸쳐 있다. 이 네트워크를 통과하는 트래픽은 그 범위 밖의 웹사이트를 대표하지 않을 수 있다.

봇 분류도 또 다른 불확실성의 원천이다. Cloudflare는 선언된 크롤러 목적, 검증된 신원, 행동 패턴을 구분한다.

운영자는 요청을 잘못 표기하거나, 인프라를 변경하거나, 출처를 가리는 서비스를 통해 트래픽을 라우팅할 수 있다. 새로운 에이전트 설계 역시 기존 범주에 도전할 수 있다.

두 번째 불확실성은 인과관계다. Cloudflare는 크롤링이 활발한 분야에서 사람 트래픽이 급감했다고 보고하지만, 상관관계만으로 전체 이유를 확정할 수는 없다.

검색 알고리즘, 변화하는 소비자 습관, 경제 주기, 웹사이트 품질은 모두 트래픽에 영향을 줄 수 있다. AI 답변 엔진은 더 큰 유통 구조 변화 안의 하나의 요인이다.

세 번째 불확실성은 상업적 도입이다. 퍼블리셔에게 보상을 원하는 강한 이유가 있지만, AI 기업에도 대안은 있다.

이들은 더 적은 수의 프리미엄 소스에 라이선스를 부여하거나, 공개 데이터에 의존하거나, 크롤링을 줄일 수 있다. 일부는 일반 웹사이트 대신 구조화된 API로 에이전트를 유도할 수 있다.

분절된 결제 환경은 또 다른 장벽을 만들 수 있다. 에이전트는 조건을 발견하고, 인증하고, 비용을 추정하고, 구매를 기록할 수 있는 예측 가능한 방식을 필요로 한다.

Cloudflare의 x402 및 Web Bot Auth 활용은 이러한 단계를 표준화하는 것을 목표로 한다. 그러나 경쟁 제공업체와 프로토콜은 여전히 도입을 분산시킬 수 있다.

시장 지배력도 또 다른 우려다. Cloudflare는 기반 표준이 개방적이며 고객이 다른 제공업체를 선택할 수 있다고 말한다.

하지만 Cloudflare는 자사 제품 스택 안에서 가시성, 신원, 접근 및 정산 계층을 운영한다. 이는 집중 위험과 함께 편의성을 만든다.

퍼블리셔는 누가 거래 기록, 분쟁이 있는 분류, 결제 관계를 통제하는지 살펴봐야 한다. 또한 이런 기록을 다른 곳으로 얼마나 쉽게 옮길 수 있는지도 고려해야 한다.

Pay Per Use 모델에는 구체적인 신뢰 문제가 있다. 구매자는 어떤 콘텐츠가 결제 대상 사용을 만들어냈는지 보고한다.

Cloudflare는 보고된 이벤트를 참여 퍼블리셔와 대조해 검증하지만, AI 응답에 대한 모든 내부 기여를 독립적으로 관찰할 수는 없다. 생성형 시스템 내부의 귀속은 여전히 기술적으로 어렵다.

모델은 여러 출처의 정보를 종합할 수 있다. 어떤 출처가 특정 문장, 순위 또는 추천을 유발했는지 판단하는 일은 좀처럼 간단하지 않다.

따라서 결제 대상 사용의 정의는 계약 조건과 계측 방식에 따라 달라진다. 서로 다른 구매자는 유사한 결과를 서로 다르게 측정할 수 있다.

결제는 가장 큰 가치를 만드는 콘텐츠보다 측정하기 쉬운 콘텐츠를 선호할 수도 있다. 눈에 보이는 인용은 답변의 배경 지식을 형성하는 요소보다 추적하기 쉽다.

웹사이트 운영자도 자체적인 운영 위험에 직면한다. 공격적인 차단은 검색 노출을 줄이거나 유익한 에이전트가 최신 정보에 접근하지 못하게 할 수 있다.

관대한 접근은 인프라 비용을 늘리고 독점 자료에 대한 통제력을 약화할 수 있다. 최선의 정책은 사이트의 수익 모델과 콘텐츠 유형에 따라 달라진다.

Cloudflare의 통제 기능은 의사결정의 범위를 개선하지만, 결정을 자동화하지는 않는다. 퍼블리셔는 여전히 크롤러 활동을 추천 유입, 판매, 인용 및 결제와 연결하는 근거가 필요하다.

모든 자동화 트래픽을 무해한 수요 또는 도난으로 취급해서는 안 된다. 두 표현 모두 Cloudflare의 새 시스템이 드러내도록 설계된 차이를 지워버린다.

가장 공정한 평가는 Cloudflare가 검증된 추세를 중심으로 시장 실험을 구축했다는 것이다. 자동화된 이용자는 늘고 있지만, 이들의 지속 가능한 경제적 역할은 여전히 정립되지 않았다.

에이전트형 웹이 수익을 내는지 보여줄 세 가지 신호

다음 시험대는 검증된 에이전트 트래픽이 대시보드와 프로토콜의 또 다른 계층이 아니라 측정 가능한 가치를 만들어내는지 여부다.

첫 번째 신호는 주요 AI 운영자의 도입이다. 더 많은 기업이 검색, 학습, 에이전트 크롤러를 분리하고 Web Bot Auth를 통해 요청에 서명해야 한다.

폭넓은 도입은 Cloudflare의 분류 모델을 강화할 것이다. 혼합 용도의 크롤링이 계속된다면 접근 결정을 불필요하게 이분법적으로 유지해 이 모델을 약화할 것이다.

두 번째 신호는 Pay Per Use와 Monetization Gateway에서 발생하는 퍼블리셔 수익이다. Cloudflare는 아직 이러한 시스템이 소규모 웹사이트 전반에서 지속 가능한 수익을 창출한다는 점을 보여주지 못했다.

핵심 지표는 등록 수나 대기자 명단 규모가 아니다. 에이전트 트래픽을 제공하고 관리하는 비용과 비교한 반복 결제 규모다.

Cloudflare의 자체 발표에 따르면 수천 명의 판매자가 Monetization Gateway 대기자 명단에 합류했다. 판매자의 수요도 중요하지만, 비용을 지불하는 에이전트 운영자의 수요가 더 중요하다.

세 번째 신호는 크롤링 효율성이다. Cloudflare는 AI 크롤러 활동의 절반 이상이 변경되지 않은 페이지를 검색하는 일과 관련될 수 있다고 말한다.

회사는 또 한 번의 완전한 크롤링 전에 최신 또는 관련 콘텐츠를 식별하는 신호를 OpenAI와 함께 개발하고 있다. 초기 결과는 발표 후 수 주 내에 나올 것으로 예상됐다.

Markdown for Agents 같은 도구는 소프트웨어에 필요하지 않은 프레젠테이션 코드를 제거할 수 있다. WebMCP는 에이전트가 시각적 인터페이스를 해석하도록 하는 대신 구조화된 작업을 노출할 수 있다.

이러한 변화는 낭비되는 대역폭을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있다. 동시에 에이전트 접근에서 Cloudflare의 인프라를 더 중심적인 위치에 둘 수도 있다.

인터넷에는 두 번째 이용자가 존재하지만, 웹사이트가 가치 있는 요청과 추출을 구분할 수 있을 때에만 이 표현은 의미를 갖는다. 신원, 정책, 결제가 함께 작동해야 한다.

사이트 소유자에게 당장의 조치는 측정이다. 광범위한 규칙을 변경하기 전에 사람 추천 유입, 검색 크롤링, 학습 접근, 사용자 지시형 에이전트 활동을 분리해야 한다.

그런 다음 정책을 실제 비즈니스 성과로 검증해야 한다. 인증된 에이전트가 판매, 인용, 유효 리드 또는 실질적인 결제를 만들어내는가?

AI 개발자에게도 질문은 똑같이 직접적이다. 여러분의 에이전트는 자신을 식별하고, 명시된 목적을 준수하며, 접근이 상업적 가치를 만들 때 비용을 지불할 것인가?

기존 웹의 교환 구조는 불완전하지만 이해 가능한 추천 트래픽에 의존했다. 이를 대체할 체계에는 기록, 집행 가능한 조건, 그리고 양측 모두에게 작동하는 경제성이 필요하다.

인증된 트래픽 비중, 퍼블리셔가 실제로 받는 대금, 그리고 낭비적인 크롤링 감소를 지켜봐야 한다. 이 세 가지 결과가 Cloudflare가 시장을 구축하고 있는지, 아니면 단지 시장을 설명하고 있을 뿐인지를 보여줄 것이다.