Cloudflare의 2026년 연례 창업자 서한: 에이전트는 승리했지만 웹의 거래는 무너졌다

Cloudflare의 2026년 연례 창업자 서한은 예상보다 훨씬 일찍 도래한 첫 사례를 기록했다. 2026년 5월, 자동화 웹 트래픽이 인간 트래픽을 넘어섰다. Cloudflare는 이 시점이 2027년 말에 올 것으로 전망했었다. 이제 회사는 AI 에이전트가 단순히 트래픽 기록 하나를 깬 것이 아니라고 주장한다. 이들은 오픈 웹을 지탱해 온 경제적 거래 자체를 시험하고 있다.

Cloudflare 공동 창업자 Matthew Prince와 Michelle Zatlyn은 회사 창립 16주년인 9월 27일 이 서한을 공개했다. 이들의 메시지는 사람들이 AI로 무엇을 창조할 수 있는지에 대해서는 낙관적이다. 그러나 에이전트가 그 작업을 발견하고, 소비하고, 보상하는 방식에는 훨씬 더 신중한 태도를 보인다.

핵심 갈등은 인간과 기계의 대립이 아니다. 에이전트의 효율성과 창작자 경제의 충돌이다. 에이전트는 하나를 추천하기 전 수백 개의 기업을 살펴볼 수 있지만, 선택되지 않은 모든 기업은 인프라 비용을 부담하면서도 고객을 얻지 못한다.

이런 역학은 Cloudflare를 서로가 필요한 두 집단 사이에 놓이게 한다. AI 기업에는 시의적절하고 신뢰할 수 있는 웹 콘텐츠가 필요하다. 퍼블리셔, 개발자, 판매자, 독립 창작자에게는 발견 기회와 보상, 혹은 둘 다가 필요하다.

Cloudflare는 양측 사이의 조정 계층이 되기를 원한다. 회사가 제안하는 모델은 검증된 봇 신원, 목적별 제어, 최신성 신호, 콘텐츠 사용에 연동된 결제를 결합한다. 충분한 AI 기업이 이 규칙을 받아들일지가 여전히 결정적인 질문이다.

Cloudflare의 2026년 연례 창업자 서한은 웹 트래픽 문제를 새롭게 정의한다

이 서한은 자동화 트래픽을 기술적 측정치에서 경제적 경고로 전환한다.

Cloudflare는 에이전트와 AI 크롤러가 2026년 5월 자동화 트래픽을 인간 트래픽 이상으로 끌어올렸다고 밝혔다. 이는 이전 전망보다 1년 이상 빠른 시점이다. 회사는 이 변화가 인간 이용 감소가 아니라 빠르게 확대되는 에이전트 활동 때문이라고 설명한다.

Cloudflare는 현 추세가 이어질 경우 자동화 트래픽이 5년 내 인간 트래픽의 1,000배에 이를 것으로도 예측한다. 이는 독립적으로 입증된 결과가 아니라 회사의 전망이다. 그럼에도 예상보다 이른 역전은 이 흐름을 쉽게 무시하기 어렵게 만든다.

중요한 변화는 이제 자동화 소프트웨어가 하는 일이다. 전통적인 봇은 페이지를 색인화하고, 재고를 확인하고, 스팸을 걸러내거나 검색 엔진용 정보를 수집했다. AI 에이전트는 점차 사용자를 대신해 조사하고, 비교하고, 결정하고, 거래를 수행한다.

Cloudflare는 간단한 시나리오를 제시한다. 점심 식사를 추천해 달라는 요청을 받은 에이전트가 하나를 고르기 전에 1,000개 레스토랑의 메뉴를 살펴볼 수 있다는 것이다. 선택된 식당은 고객을 얻을 수 있지만, 나머지 999곳은 사업적 이익 없이도 요청 처리 비용을 부담한다.

에이전트는 한 사람의 시간을 크게 절약한다. 동시에 이 작업을 요청하지 않은 웹사이트에 조사 비용을 전가한다. Cloudflare는 이를 소비의 전체 비용을 부담하지 않는 수혜자가 생기는 공유지의 비극으로 설명한다.

이러한 관점은 논쟁의 범위를 뉴스 퍼블리셔와 모델 학습을 넘어 확장한다. 레스토랑, 계약업체, 소매업체, 여행 서비스, 소프트웨어 제공업체 모두 같은 불균형에 직면할 수 있다. 최종 거래가 다른 곳에서 이뤄지더라도 이들의 페이지는 기계가 읽을 수 있는 입력값이 된다.

이는 에이전트가 개별 페이지 방문을 대체하는 데 그치지 않기 때문에 중요하다. 에이전트는 고객 여정 전체를 하나의 답변으로 압축할 수 있다. 사용자가 기여한 대부분의 웹사이트를 보지 않은 채 발견, 비교, 선택, 구매가 이뤄질 수 있다.

창업자 서한은 이 변화가 특히 소규모 기업을 위협한다고 주장한다. 에이전트는 이용 가능한 데이터, 측정 가능한 속성, 기존 신호를 바탕으로 선택하는 경향이 있다. 이러한 입력값은 더 큰 디지털 발자국을 가진 기존 기업에 유리하게 작용하는 경우가 많다.

인간의 선택에는 순위 시스템이 포착하기 어려운 요소들이 있다. 고객은 직원이 자신의 이름을 기억해 주기 때문에 델리를 찾을 수 있다. 누군가는 익숙한 동선에 있기 때문에 지역 상점을 선호할 수 있다.

에이전트는 그러한 상호작용에 관한 개인적 기억이 없다. 귀가길에 매장 앞을 지나가기도 하지 않는다. 이러한 장점이 구조화된 신호로 전환되지 않는다면 자동화된 비교 과정에서 사라질 수 있다.

따라서 Cloudflare는 이 트래픽 이정표를 시장 설계 문제로 제시한다. 더 이상 질문은 봇이 웹사이트에 도달할 수 있는가가 아니다. 그 결과로 형성되는 시장이 신규 창작자와 소규모 기업에 기회를 계속 보장하는가가 문제다.

이 서한은 또한 Cloudflare에 분명한 전략적 역할을 부여한다. 웹사이트와 자동화 클라이언트 사이에 자리한 기업은 요청을 분류하고, 접근 규칙을 시행하고, 낭비를 줄이며, 결제를 연결하는 데 도움을 줄 수 있다. Cloudflare는 이 중개자 위치가 에이전틱 웹의 중심이 되기를 원한다.

AI 에이전트는 창작을 확장하면서 발견을 집중시킨다

AI는 온라인 구축 비용을 낮추는 동시에 새로운 프로젝트가 보이지 않게 될 위험을 키우고 있다.

Cloudflare 주장의 낙관적인 절반은 창작에 관한 것이다. 회사는 2025년 중반 무렵 신규 사이트 수가 다시 증가하기 시작하며 웹의 오랜 정체기가 끝났다고 말한다. Cloudflare는 이 성장 대부분이 일회성 AI 생성물이라는 견해에 이의를 제기한다.

대신 Prince와 Zatlyn은 AI 지원 개발이 더 많은 사람을 웹으로 끌어들이고 있다고 평가한다. Vibe coding 도구를 활용하면 기존 프로그래밍 경험이 부족한 사용자도 자연어 지시만으로 소프트웨어를 만들 수 있다.

Cloudflare는 현재 700만 명이 넘는 개발자가 자사 개발자 플랫폼에서 구축하고 있다고 말한다. 또한 많은 AI 코딩 서비스가 Cloudflare를 배포 대상으로 선호한다고도 밝혔다. 이는 회사가 보고한 수치와 주장이나, Cloudflare가 AI 창작을 기회로 보는 이유를 보여 준다.

학생은 아이디어를 작동하는 애플리케이션으로 만들 수 있다. 소규모 팀은 대규모 엔지니어링 조직을 먼저 꾸리지 않고도 제품을 시험할 수 있다. 스타트업은 이전 세대 창업가들보다 더 빠르게 실험을 공개할 수 있다.

그러나 공급을 확대하는 동일한 기술은 유통을 좁힐 수도 있다. 더 많은 사람이 웹사이트와 애플리케이션을 만들 수 있는 반면, 사용자가 이를 발견하는 방식을 매개하는 에이전트 인터페이스의 수는 더 적어질 수 있다.

이것이 Cloudflare의 2026년 연례 창업자 서한이 제시하는 핵심적 역전이다. AI는 누가 구축할 수 있는지를 확장하지만, 에이전트는 누가 발견되는지를 집중시킬 수 있다. 웹에는 더 많은 창작자가 생기지만, 추천 계층은 덜 다양해진다.

에이전트는 흔히 측정 가능한 결과를 최적화한다. 재고, 가격, 리뷰 수, 배송 시간, 호환성, 사양을 비교할 수 있다. 관계, 지역적 맥락, 새롭게 형성되는 평판, 새로운 선택을 해보는 매력에는 접근성이 낮다.

기존 기업은 대체로 더 많은 리뷰, 참조 자료, 구조화된 데이터, 과거 상호작용을 보유한다. 이들의 정보는 더 많은 색인과 모델 출력에 등장한다. 이후 각 추천은 다음 추천을 강화하는 추가 신호를 만들어 낼 수 있다.

이 피드백 루프는 기존 사업자에게 유리하게 작용한다. 대기업은 에이전트가 평가하기 쉬워 더 자주 선택되고, 선택 증가로 더 많은 데이터가 생성돼 다시 선택하기가 더 쉬워진다.

압박은 판매자에게만 가해지지 않는다. 독립 웹사이트 역시 독자가 자신의 작업을 발견하는 데 의존한다. 답변 엔진이 이들의 보도를 요약한다면 독자는 원본 페이지에 도달하지 않을 수 있다.

Pew Research 연구에 따르면 Google AI 요약이 포함된 방문에서 사용자는 기존 검색 결과를 8%의 경우에 클릭했다. 요약이 없을 때의 비율은 15%였다. AI 요약 안의 링크는 방문의 단 1%에서만 클릭을 받았다.

이러한 결과가 모든 퍼블리셔가 같은 규모의 수익 손실을 입는다는 것을 입증하는 것은 아니다. 다만 답변 인터페이스가 인용되는 것과 방문자를 얻는 것 사이의 연결을 약화할 수 있음을 보여 준다.

Cloudflare CEO Matthew Prince는 2026년 6월 행사에서 이 주장을 확장했다. 그는 에이전트가 브랜드 충성도나 정서적 애착 없이 수천 개의 제품을 비교할 수 있다고 경고했다. 이 과정은 덜 알려진 기업을 구조적으로 불리하게 만들 수 있다.

Cloudflare의 우려는 일부는 원칙적이고 일부는 상업적이다. 더 많은 웹사이트, 애플리케이션, 에이전트가 자사 인프라를 이용할수록 회사는 이익을 얻는다. 다양한 웹은 네트워크 전반에 더 많은 고객과 트래픽을 만들어 낸다.

이러한 동기가 Cloudflare의 진단을 무효화하는 것은 아니다. 다만 독자는 이 서한을 정책적 주장인 동시에 플랫폼 전략으로 봐야 한다는 뜻이다. Cloudflare는 문제를 설명하면서 자신을 해결에 필수적인 인프라로 제안하고 있다.

기존의 크롤링-트래픽 거래는 더 이상 균형을 이루지 못한다

핵심 갈등은 더 많은 웹 접근을 요구하는 에이전트와 그 접근에서 더 적은 가치를 받는 창작자 사이에 있다.

약 30년 동안 공개 웹의 발견은 이해 가능한 교환 구조를 따랐다. 검색 엔진은 페이지를 크롤링하고 색인화한 뒤 링크를 표시했다. 웹사이트는 검색이 사람들을 다시 돌려보냈기 때문에 크롤링 비용을 감수했다.

그 방문자는 구독하거나, 광고를 보거나, 구매하거나, 커뮤니티에 참여할 수 있었다. 크롤링과 수익화는 같은 기본 경로 안에서 작동했다. 교환은 완벽하지 않았지만 양측 모두 가치를 얻을 수 있었다.

AI 답변 엔진은 이 경로를 끊는다. 정보를 가져와 종합하고, 방문을 요구하지 않은 채 사용자를 만족시킬 수 있다. 정확한 인용에는 여전히 평판상 가치가 있지만, 자동으로 관심이나 수익으로 이어지지는 않는다.

에이전트는 하나의 요청이 대규모 조사 과정을 촉발할 수 있기 때문에 불균형을 키운다. 사용자는 한 가지 질문을 하지만 에이전트는 수백 개 페이지를 가져올 수 있다. 인터페이스는 사용자 관계를 확보하는 반면, 웹사이트는 기반이 되는 작업을 제공한다.

그렇다고 모든 자동화 방문이 해롭다는 뜻은 아니다. 일부 에이전트는 판매자에게 직접 이익이 되는 거래를 완료한다. 다른 에이전트는 사용자가 독립적으로는 발견하지 못했을 서비스를 찾도록 돕는다.

어려운 점은 유익한 위임과 추출을 구별하는 것이다. 실시간 쇼핑 에이전트는 모델 학습용 자료를 수집하는 크롤러와 다르게 작동한다. 검색 색인 역시 어느 활동과도 다른 목적을 가진다.

Cloudflare는 2026년 7월 목적 기반 분류 체계를 도입했다. 이 체계는 자동화 행동을 검색, 에이전트, 학습 범주로 나눈다.

검색 자동화는 이후 응답에 사용할 콘텐츠를 수집한다. Cloudflare는 사이트 소유자가 이 사용에 대해 유입 트래픽이나 공정한 보상을 받아야 한다고 말한다.

에이전트 트래픽은 개인을 대신해 즉각적인 작업을 완료한다. 제품을 비교하는 브라우저 에이전트나 요청받은 페이지를 가져오는 채팅 서비스가 예시다.

학습 크롤러는 모델 개발 또는 미세 조정용 자료를 수집한다. 이 용도는 현재 사용자 요청 하나를 지원하는 대신 정보를 모델 안에 영구적으로 흡수할 수 있다.

AI 트래픽 제어 기능은 사이트 소유자가 이러한 범주를 개별적으로 관리할 수 있게 한다. Cloudflare는 자동화가 여러 목적에 사용될 때 봇 운영자도 별도의 크롤러를 사용해야 한다고 주장한다.

이 구분이 필요한 이유는 하나의 허용 또는 차단 선택지가 지나치게 단순하기 때문이다. 모든 자동화 방문자를 차단하면 오용을 줄일 수 있지만, 새로운 발견 채널에서 사이트가 사라질 수도 있다. 모든 것을 허용하면 도달 범위는 유지되지만 통제권을 내주게 된다.

소규모 사이트는 이 절충을 가장 뚜렷하게 경험한다. 이미 이름을 아는 사용자가 적기 때문에 발견 기회가 필요하다. 그러나 대형 플랫폼이 의미 있는 트래픽을 돌려주지 않고 콘텐츠를 추출할 때 이들이 행사할 수 있는 영향력은 제한적이다.

대형 출판사는 AI 기업과 직접 라이선스 계약을 협상할 수 있다. 그러나 독립 작가, 틈새 데이터베이스, 지역 상인, 소규모 소프트웨어 팀은 대체로 그렇지 못하다. 실현 가능한 시스템이라면 개별 협상 계약을 넘어 확장될 수 있어야 한다.

Cloudflare의 전략은 접근 권한을 프로그래밍 가능한 선택지로 바꾸는 것이다. 사이트는 검색은 허용하고, 학습은 거부하며, 고객이 지시한 에이전트는 받아들이거나 특정 용도에 대해 보상을 요구할 수 있어야 한다.

이 비전에는 신뢰할 수 있는 식별도 필요하다. 크롤러의 user-agent 문자열은 단지 선언일 뿐이며, 악의적인 운영자는 이를 허위로 표기할 수 있다. 이에 따라 Cloudflare는 암호화 자격 증명을 사용해 자동화 클라이언트를 검증하는 Web Bot Auth를 장려해 왔다.

검증된 신원만으로는 모든 집행 문제를 해결할 수 없다. 크롤러는 프록시, 브라우저 자동화 또는 외주 수집을 활용해 사람의 트래픽처럼 보일 수 있다. 콘텐츠는 미러, 아카이브 또는 이미 구축된 데이터세트에서도 획득될 수 있다.

Cloudflare는 자사 네트워크를 통과하는 트래픽에 규칙을 적용할 수 있다. 그러나 보편적인 법적 권리를 확립하거나 모든 간접 복제를 막을 수는 없다. 그 영향력은 도달 범위, 조정 능력, 그리고 규정을 준수하지 않는 접근에 부과할 수 있는 비용에서 나온다.

회사는 웹의 20% 이상이 자사 네트워크 뒤에 있다고 말한다. 이 위치는 Cloudflare에 변화하는 페이지와 트래픽 패턴을 비정상적으로 폭넓게 볼 수 있는 가시성을 제공한다. 동시에 하나의 인프라 제공업체가 에이전트 접근을 규정하는 데 관한 거버넌스 문제도 제기한다.

기존의 거래 구조는 분산되어 있었지만, 대체로 검색 엔진이 통제했다. Cloudflare의 대안은 더 많은 통제권을 사이트 소유자에게 배분할 수 있다. 동시에 봇 식별, 범주 설정, 결제 중개에서 Cloudflare에 더 큰 역할을 부여할 수도 있다.

Cloudflare는 크롤러 차단을 넘어 가치에 계량 요금을 부과하려 한다

Cloudflare가 제안한 메커니즘은 낭비를 줄인 크롤링과 실제 콘텐츠 사용에 연동된 결제를 결합한다.

회사의 초기 대응은 방어에 초점을 맞췄다. 2025년 7월 Cloudflare는 Content Independence Day를 발표하고 AI 크롤러를 차단하는 제어 기능을 도입했다. 또한 출판사가 자동화 클라이언트의 접근에 요금을 부과할 수 있도록 하는 Pay Per Crawl 테스트도 시작했다.

이 접근 방식은 창작자에게 더 강력한 기본 협상 위치를 제공했다. 하지만 모든 요청에 비용을 부과하면 그 자체로 문제가 생긴다. 크롤링이 항상 유용한 정보를 생성하는 것은 아니며, 반복 접근이 반드시 비례하는 가치를 창출하는 것도 아니다.

Cloudflare는 이제 Pay Per Crawl에서 Pay Per Use로 전환하려 한다. 이 개념에서는 콘텐츠가 AI 답변에 표시되는 것과 같은 가치 있는 결과가 발생할 때 보상이 뒤따른다.

이 변화는 접근과 가치가 서로 다르다는 점을 인정한다. 한 페이지는 답변에 영향을 주지 않은 채 반복적으로 가져와질 수 있다. 반면 다른 페이지는 추천의 결정적 근거가 되는 사실을 제공할 수 있다.

Cloudflare는 Ceramic.ai와의 협업을 통해 참여 출판사가 쿼리, 인용, 순위에 관한 정보를 받을 수 있다고 말한다. You.com은 필요할 때 에이전트가 특정 프리미엄 콘텐츠에 비용을 지불할 수 있는 또 다른 접근 방식을 테스트하고 있다.

이러한 파트너십은 여전히 실험 단계다. 아직 보편적 시장, 표준 가치평가 방식, 주요 AI 플랫폼 전반의 폭넓은 참여를 확립하지는 못했다.

Cloudflare는 비용 측면에서도 작업하고 있다. 자사 데이터에 따르면 우수 봇 크롤링 트래픽의 절반 이상이 변경되지 않은 페이지를 재방문한다. 불필요한 모든 요청은 대역폭, 서버 용량, AI 기업의 컴퓨팅 자원을 소모한다.

최신성 신호는 답변 엔진에 마지막 방문 이후 페이지가 변경됐는지를 알려줄 수 있다. 그러면 크롤러는 최신 정보를 계속 찾으면서도 변하지 않은 자료는 건너뛸 수 있다.

AI search program은 이러한 신호가 최신성을 개선하고 불필요한 크롤링을 줄이는지 측정하는 것을 목표로 한다. Cloudflare는 결과를 공개하고 제공 범위를 확대할 계획이라고 말한다.

이 메커니즘은 결제가 없어도 이점을 제공한다. 출판사는 낭비성 요청을 더 적게 처리한다. AI 기업은 검색과 처리 비용을 줄인다. 사용자는 최신일 가능성이 더 높은 페이지의 정보를 받을 수 있다.

보상이 도입되면 모델은 더 복잡해진다. 결제 시스템은 어떤 콘텐츠가 답변에 영향을 미쳤는지, 그리고 그 기여가 얼마의 가치가 있었는지를 판단해야 한다.

단순한 인용 횟수 집계는 오해를 부를 수 있다. 답변은 한 페이지를 인용하면서도 다른 곳에서 습득한 사실에 의존할 수 있다. 여러 출처가 동일한 정보를 제공할 수 있으며, 에이전트는 이들의 기여를 결합할 수 있다.

가격도 맥락에 따라 달라진다. 음식점 메뉴, 의료 참고 자료, 재무 공시, 탐사 보도, 제품 카탈로그, 소프트웨어 문서 페이지는 서로 다른 형태의 가치를 제공한다.

고정 크롤링 요금은 이러한 차이를 무시한다. 결과 기반 보상은 문제의 일부를 해결하지만, 창작자와 AI 서비스 모두가 신뢰하는 기여도 산정이 필요하다.

이 시스템은 기계 규모의 사용에 충분히 낮은 거래 비용도 필요로 한다. 에이전트는 하나의 작업 중에 많은 검색 결정을 내릴 수 있다. 수동 협상이나 기존 구독 절차는 대부분의 상호작용을 비현실적으로 만들 것이다.

네트워크에서 Cloudflare가 차지하는 위치는 이러한 비용을 낮출 수 있다. 공통 인프라를 통해 참여 사이트를 인식하고, 승인된 에이전트를 식별하며, 접근 규칙을 적용하고, 사용량을 기록할 수 있다.

이 역할은 출판사 마켓플레이스라기보다 청산 계층에 가깝다. Cloudflare가 모든 가격을 직접 결정할 필요는 없다. 다른 주체들이 거래할 수 있도록 신원, 정책, 측정, 결제 레일을 제공할 수 있다.

이 접근 방식은 소프트웨어가 여러 기업에 걸쳐 사용자를 대신해 행동하는 에이전틱 커머스의 성장과 맞닿아 있다. 검증된 에이전트는 원시 자격 증명을 노출하지 않고 계정에 접근하고, 제안을 비교하고, 구매를 완료할 권한이 필요하다.

그러나 효율적인 결제가 공정한 시장을 보장하지는 않는다. 대형 AI 기업은 여전히 더 큰 협상력을 가질 수 있다. 무료 출처를 선호하거나, 기존 데이터세트를 사용하거나, 유리한 조건을 제공하는 파트너에게 에이전트를 유도할 수 있다.

창작자는 집단행동 압력에도 직면한다. 한 출판사는 비용을 요구할 수 있지만, 경쟁사는 계속 무료로 접근 가능할 수 있다. 유료 자료가 차별화되지 않는 한 답변 엔진은 다른 출처로 대체할 수 있다.

따라서 Cloudflare는 기술적 실현 가능성 이상을 입증해야 한다. 고품질 콘텐츠가 결제를 정당화할 만큼 에이전트 결과를 개선한다는 점을 보여야 한다. 더 나은 기여도 산정은 참여 비용을 초과하는 수익도 창출해야 한다.

Cloudflare의 수치가 여전히 입증하지 못하는 것

트래픽 역전은 중요하지만, Cloudflare가 제안하는 경제 체계는 여전히 도입, 기여도 산정, 집행 가능한 신원에 달려 있다.

헤드라인 수치는 신중하게 해석할 필요가 있다. “자동화 트래픽”에는 자율형 AI 에이전트 외에도 많은 것이 포함된다. 분류 방식에 따라 크롤러, 모니터링 서비스, 보안 도구, 피드 및 기타 비인간 요청이 포함될 수 있다.

Cloudflare는 가속화된 역전 현상이 에이전트와 AI 크롤러 때문이라고 구체적으로 설명한다. 그러나 자동화된 웹 트래픽이 다수가 되었다고 해서 에이전트가 이미 대부분의 구매, 의사결정 또는 인간의 관심을 통제한다는 뜻은 아니다.

요청량은 경제적 영향력이 아니다. 하나의 에이전트는 단일 작업 중 많은 요청을 생성할 수 있는 반면, 한 번의 인간 페이지 조회는 곧바로 구매로 이어질 수 있다. 따라서 원시 트래픽 비중을 비교하면 실제 영향을 과장하거나 과소평가할 수 있다.

5년 예측은 더욱 불확실하다. Cloudflare는 현재 패턴이 이어질 경우 자동화 트래픽이 인간 트래픽의 1,000배가 될 것으로 예상한다. 인프라 한계, 크롤러 최적화, 규제 또는 변화하는 AI 아키텍처는 그 궤적을 바꿀 수 있다.

Cloudflare의 자체 최신성 프로젝트는 반복 요청을 줄이기 위해 설계됐다. 성공한다면 에이전트는 더 적은 트래픽을 생성하면서 더 유용한 작업을 수행할 수 있다. 그 결과는 에이전트 도입의 주요 척도로서 요청량의 의미를 약화시킬 것이다.

창작자에 관한 논거도 비즈니스 모델마다 다르다. 구독 기반 출판사는 답변이 방문을 대체할 때 측정 가능한 손실을 입는다. 반면 음식점은 에이전트가 여러 메뉴를 살핀 뒤 확정 예약을 보낸다면 이익을 얻을 수 있다.

일부 웹사이트 운영자는 라이선스 수익을 원한다. 다른 이들은 배포, 인용, 완료된 거래 또는 낮은 지원 비용을 중시한다. 하나의 보상 프레임워크로 이러한 결과를 동일하게 취급할 수는 없다.

비판론자들은 크롤러 요금이 회피성 수집을 막을 수 있는지도 의문을 제기한다. 선의로 행동하는 AI 기업은 인증하고, 정책을 준수하며, 결제에 참여할 수 있다. 덜 협조적인 운영자는 트래픽을 위장하거나 다른 곳에서 데이터를 확보할 수 있다.

비판적인 pay-per-crawl 분석은 일반적인 자료가 기존 데이터세트를 통해 여전히 널리 이용 가능하다고 주장했다. 또한 악의적 크롤러는 자신을 정직하게 식별할 이유가 거의 없다고 지적했다.

Cloudflare가 최신성, 희소성 또는 프리미엄 정보를 중심으로 한다면 이 반론의 타격은 줄어든다. 오래된 범용 데이터는 쉽게 대체할 수 있다. 실시간 재고, 전문 분석, 빈번하게 업데이트되는 데이터베이스는 대체하기 더 어렵다.

Cloudflare는 기여도 산정 방식이 감사 가능하다는 점도 보여야 한다. 출판사는 보고된 사용이 실제 에이전트 행동을 반영한다는 증거가 필요하다. AI 기업은 청구 금액이 답변에 영향을 준 콘텐츠와 일치한다는 확신이 필요하다.

개방성을 둘러싼 또 다른 긴장도 존재한다. 웹은 부분적으로 거래 협상 없이 페이지에 광범위하게 접근할 수 있었기에 성장했다. 일반적인 검색 전반에 결제 확인을 도입하면 연구자, 아카이브, 접근성 서비스, 신규 검색 제공업체의 장벽이 높아질 수 있다.

Cloudflare의 목적 범주는 도움이 되지만, 분류에는 판단이 개입된다. 검색 제품은 모델도 학습시킬 수 있다. 에이전트는 작업 중에 인덱스를 만들 수 있다. 서비스는 수집 후 저장된 자료의 사용 방식을 변경할 수 있다.

복합 용도의 크롤러는 특히 어려운 정책 선택을 만든다. 사이트 소유자는 현재의 사용자 지시형 검색과 무관한 학습을 구별하는 제어 기능이 필요하다. 봇 운영자는 시간이 지나도 정확성을 유지하는 신원과 목적을 제공해야 한다.

따라서 Cloudflare의 제안은 엔지니어링만큼 거버넌스에도 의존한다. 누군가는 범주를 정의하고, 분쟁을 해결하고, 분류를 업데이트하며, 운영자가 선언한 조건을 위반할 때 대응해야 한다.

회사는 오탐과 미탐에 관한 증거도 공개해야 한다. 정당한 자동화를 차단하면 발견 가능성과 접근성에 피해를 줄 수 있다. 위장된 자동화를 식별하지 못하면 창작자 보호는 약화된다.

집중화는 여전히 가장 큰 구조적 우려다. Cloudflare는 에이전트가 기존 강자를 선호하고 신규 사업자에게 더 적은 기회를 남길 수 있다고 경고한다. 그러나 주요 인프라 및 AI 제공업체가 지배하는 보상 시장 역시 또 다른 집중화 계층을 만들 수 있다.

Cloudflare 논거의 가장 강력한 형태는 자사 시스템이 이러한 문제를 해결했다는 주장이 아니다. 현재 모델이 더는 비용과 보상을 정렬하지 못한다는 주장이다.

Cloudflare는 새로운 프로그램을 실험이라고 공개적으로 설명한다. 이러한 절제는 중요하다. 회사는 신뢰할 만한 메커니즘을 제시했지만, 그것이 더 공정한 시장을 만드는지는 도입과 독립적인 측정이 판단해야 한다.

에이전틱 웹이 기여자에게 보상할 수 있는지 보여줄 세 가지 신호

다음 시험대는 Cloudflare가 설득력 있는 진단을 측정 가능한 창작자 수익과 더 폭넓은 시장 참여로 전환할 수 있는지다.

첫 번째 신호는 Cloudflare의 최신성 프로그램에서 나오는 문서화된 성과다. 회사는 우수 봇 크롤링의 50% 이상이 변경되지 않은 페이지를 재방문한다고 말한다. 공개되는 시험 결과는 그러한 트래픽이 얼마나 줄어드는지 보여줘야 한다.

유용한 보고는 대역폭 절감, 크롤러 컴퓨팅 감소, 정보 최신성, 답변 품질을 구분해야 한다. 에이전트가 중요한 업데이트를 놓치거나 기존 출처를 선호한다면, 단순히 크롤링 횟수가 줄어드는 것만으로는 충분하지 않다.

강력한 결과는 Cloudflare의 인프라 논지를 뒷받침할 것이다. 네트워크 중개자가 단순히 접근을 제한하지 않으면서도 양측의 비용을 줄일 수 있음을 보여줄 수 있다. 반대로 결과가 미약하거나 불투명하다면 효율성 주장은 입증되지 않은 채 남을 것이다.

두 번째 신호는 Pay Per Use에 대한 의미 있는 참여다. Ceramic.ai와 You.com이 초기 모델을 제공하고 있지만, 시장에는 더 많은 답변 엔진, 퍼블리셔, 판매자, 독립 크리에이터가 필요하다.

핵심 지표는 발표된 파트너 수가 아니다. 콘텐츠 기여자가 실질적인 대가와 유용한 출처 표기 데이터를 받는지 여부다. Cloudflare는 소규모 퍼블리셔도 전문적인 기술 작업 없이 참여할 수 있는지 보여줘야 한다.

더 큰 AI 플랫폼의 도입은 이 모델을 크게 강화할 것이다. 거부는 Cloudflare의 영향력이 충분하지 않거나 AI 기업들이 유료 접근의 가치를 제한적으로 본다는 뜻일 수 있다.

세 번째 신호는 목적 기반 봇 신원이 현실의 압력 속에서도 유지되는지 여부다. Cloudflare는 혼합 용도 서비스 전반에서 검색, 에이전트, 학습 트래픽을 신뢰성 있게 분류할 수 있다는 증거를 제시해야 한다.

크롤러 운영자가 별도의 신원을 채택하는지, 퍼블리셔가 세분화된 제어 기능을 사용하는지, 신원을 허위로 표시한 트래픽에 대한 집행이 이뤄지는지 지켜볼 필요가 있다. 규제 결정 역시 기계 판독 가능한 동의의 중요성을 더욱 키울 수 있다.

성공한다면 에이전트는 폭넓게 유용한 상태를 유지하는 동시에, 크리에이터는 무제한 접근이나 완전 차단 외의 선택지를 얻게 될 것이다. 실패한다면 웹사이트는 신뢰할 수 있는 보상 경로 없이 증가하는 기계 수요에 대응해야 하는 상황에 놓일 것이다.

Cloudflare의 2026 Annual Founders’ Letter는 결국 소수의 에이전트 플랫폼이 단독으로 규칙을 정하기 전에 그 규칙을 정의하려는 시도다. 이 회사는 많은 크리에이터, 많은 AI 제공업체, 그리고 낯선 기업도 주목을 통해 수익을 얻을 여지가 있는 인터넷을 원한다.

그 결과는 더 빠른 배포 도구나 더 나은 크롤러만으로 보장되지 않는다. 새로움을 인식하는 발견 시스템, 기여의 가치를 인정하는 결제 시스템, 자동화된 행위자에게 책임을 묻는 신원 체계가 필요하다.

개발자와 엔터프라이즈 구매자는 이제 자신의 에이전트가 정보를 어떻게 획득하는지 살펴봐야 한다. 그 시스템은 스스로를 식별하고, 선언된 목적을 존중하며, 변경되지 않은 페이지를 피하고, 출처 표기를 보존하는가?

크리에이터는 보상이 제한된 파일럿이 아니라 반복 가능한 수익으로 자리 잡는지 지켜봐야 한다. AI 사용자는 편리한 답변이 그러한 답변을 가능하게 하는 출처를 약화시키고 있는지 물어야 한다.

결정적인 질문은 더 이상 자동화 트래픽이 지배적이 될 것인지가 아니다. Cloudflare는 그 임계점이 이미 지났다고 말한다. 문제는 다음 웹이 에이전트에게 찾아볼 만한 무언가를 제공하는 사람과 기업에 보상할 것인지다.