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1. 핵심 요약
- Railway는 200만 명의 개발자를 확보하고도 마케팅 비용을 거의 쓰지 않은 채, AI 애플리케이션 수요 증가에 따라 기존 클라우드 인프라의 한계를 극복하는 AI 네이티브 클라우드 플랫폼으로 주목받고 있습니다.
- 1억 달러의 시리즈 B 투자를 유치하며, AWS 및 Google Cloud와 같은 기존 클라우드 서비스의 복잡성과 비용 문제를 해결하고, AI 시대에 발맞춘 빠른 배포 속도를 제공하는 데 집중할 계획입니다.
- 자체 데이터 센터를 구축하고, 사용량 기반의 초정밀 과금 체계를 도입하여 기존 클라우드 사업자들과 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다.
2. 기사 상세 번역
Railway, 1억 달러 투자 유치하며 AWS에 도전장을 내밀다
샌프란시스코에 기반을 둔 클라우드 플랫폼 Railway는 마케팅 비용을 거의 사용하지 않고도 2백만 명의 개발자를 확보했다는 사실을 알리며, 목요일 1억 달러의 시리즈 B 투자 유치 소식을 발표했습니다. 이는 인공지능 애플리케이션에 대한 수요가 급증하면서 기존 클라우드 인프라의 한계가 드러나는 상황에서 이루어진 것입니다.
투자 유치 배경 및 참여 투자사
이번 투자 라운드는 TQ Ventures가 주도했으며, FPV Ventures, Redpoint, Unusual Ventures 등이 참여했습니다. 이번 투자를 통해 Railway는 AI 붐 기간 동안 등장한 가장 중요한 인프라 스타트업 중 하나로 평가받게 되었으며, Amazon Web Services(AWS) 및 Google Cloud와 같은 기존 플랫폼의 복잡성과 높은 비용에 대한 개발자들의 불만을 해소하는 데 주력할 것으로 예상됩니다.
AI 시대의 클라우드, Railway의 비전
Railway의 28세 창업자 겸 CEO인 Jake Cooper는 VentureBeat과의 인터뷰에서 “AI 모델이 코드를 작성하는 능력이 향상됨에 따라, 애플리케이션을 어디에, 어떻게 실행할 것인가라는 오래된 질문이 다시 부각되고 있습니다.”라며, “지난 세대의 클라우드 기본 요소들은 느리고 시대에 뒤떨어져 있으며, AI가 모든 것을 빠르게 변화시키면서 팀들은 더 이상 따라갈 수 없습니다.”라고 강조했습니다.
Railway의 성장세와 경쟁력
Railway는 이전 라운드에서 총 2,400만 달러를 모금했으며, 2022년 Redpoint로부터 2,000만 달러의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 현재 월 1천만 건 이상의 배포를 처리하고 있으며, 자체 엣지 네트워크를 통해 1조 건 이상의 요청을 처리하는 등, 규모 면에서 훨씬 크고 자금력이 풍부한 경쟁사들과 견줄 만한 성과를 보여주고 있습니다.
3분 배포 시간의 한계와 AI 코딩 어시스턴트의 등장
Railway는 소프트웨어를 배포하고 관리하는 데 사용되는 도구가 느린 시대에 맞춰 설계되었다는 간단한 관찰을 기반으로 합니다. 업계 표준 인프라 도구인 Terraform을 사용하여 표준 빌드 및 배포 주기를 수행하는 데 2~3분이 소요됩니다. 과거에는 용인할 수 있었던 이러한 지연 시간은 Claude, ChatGPT, Cursor와 같은 AI 코딩 어시스턴트가 몇 초 만에 작동하는 코드를 생성할 수 있게 되면서 중요한 병목 현상이 되었습니다.
Cooper는 “신과 같은 지능을 활용하여 어떤 문제든 3초 만에 해결할 수 있다면, 이러한 시스템의 집합체는 병목 현상이 됩니다.”라며, “인간이 10초 이내에 배포할 수 있었던 것이 이제는 에이전트에게는 기본 조건이 되었습니다.”라고 설명했습니다.
Railway는 플랫폼을 통해 1초 미만의 배포 시간을 제공하여 AI 생성 코드의 속도에 발맞추고 있다고 주장합니다. 고객들은 기존 클라우드 제공업체와 비교하여 개발 속도가 10배 향상되고 비용이 최대 65% 절감되었다고 보고합니다.
이러한 수치는 내부 벤치마크가 아닌 기업 고객으로부터 직접 얻은 결과입니다. 10만 명의 연방 계약자를 지원하는 플랫폼인 G2X의 CTO인 Daniel Lobaton은 Railway로 이전한 후 배포 속도가 7배 빨라지고 비용이 87% 감소했다고 밝혔습니다. 그의 인프라 비용은 월 15,000달러에서 약 1,000달러로 줄었습니다.
Lobaton은 “이전 인프라에서는 일주일이 걸리던 작업을 Railway에서는 하루 만에 완료할 수 있습니다.”라며, “새로운 서비스를 시작하고 다양한 아키텍처를 테스트하려면 이전 설정에서는 너무 오래 걸렸습니다. Railway에서는 2분 만에 6개의 서비스를 시작할 수 있습니다.”라고 덧붙였습니다.
Google Cloud를 포기하고 자체 데이터 센터를 구축한 과감한 결정
Railway를 Render 및 Fly.io와 같은 경쟁사와 차별화하는 점은 수직적 통합의 깊이입니다. 2024년, Railway는 Google Cloud를 완전히 포기하고 자체 데이터 센터를 구축하기로 하는 이례적인 결정을 내렸습니다. 이는 “소프트웨어에 진지한 사람들은 자신의 하드웨어를 만들어야 한다”는 Alan Kay의 유명한 격언을 반영한 것입니다.
Cooper는 “우리는 차별화된 경험을 구축할 수 있도록 하드웨어를 설계하고 싶었습니다.”라며, “네트워크, 컴퓨팅 및 스토리지 계층을 완벽하게 제어하면 ‘에이전트 속도’로 움직이면서도 최고의 원활한 경험을 유지할 수 있습니다.”라고 설명했습니다.
이러한 접근 방식은 최근 주요 클라우드 제공업체에 영향을 미친 광범위한 중단 기간 동안 Railway가 온라인 상태를 유지하는 데 도움이 되었습니다.
이러한 완전한 제어는 기존 하이퍼스케일러보다 약 50% 저렴한 가격과 새로운 클라우드 스타트업보다 3~4배 저렴한 가격을 제공합니다. Railway는 실제 컴퓨팅 사용량에 대해 초당 단위로 요금을 부과합니다. 메모리당 기가바이트 초당 $0.00000386, vCPU 초당 $0.00000772, 스토리지당 기가바이트 초당 $0.00000006입니다. 사용하지 않는 가상 머신에 대해서는 요금이 부과되지 않으며, 이는 기존 클라우드 모델과는 대조적입니다. 고객은 프로비저닝된 용량을 사용하든 사용하지 않든 비용을 지불해야 합니다.
Cooper는 “일반적인 지혜는 대규모 기업이 규모의 경제를 통해 더 나은 가격을 제공한다는 것입니다.”라며, “하지만 클라우드에 거의 사용되지 않는 VM에 대해 요금을 부과하고, 이러한 머신에 훨씬 더 높은 밀도를 맞출 수 있도록 모든 것을 특별히 구축했다면 큰 기회가 있습니다.”라고 덧붙였습니다.
30명의 직원이 수천만 달러의 연간 수익을 창출하는 비결
Railway는 단 30명의 직원으로 수천만 달러의 연간 수익을 창출하여, 심지어 잘 정립된 소프트웨어 회사에 비해서도 뛰어난 직원당 수익 비율을 달성했습니다. 회사는 작년에 수익이 3.5배 증가했으며, 월별 15%의 성장률을 유지하고 있습니다.
Cooper는 이번 자금 조달이 필요에 의한 것이 아니라 전략적인 결정이었다고 강조했습니다. “우리는 기본적으로 생존할 수 있습니다. 돈을 모을 이유가 없습니다.”라며, “우리는 생존하기 위해 돈을 모은 것이 아니라, 성장을 가속화할 수 있는 기회를 보았기 때문에 돈을 모았습니다.”라고 설명했습니다.
회사는 작년에 처음으로 영업 담당자를 고용했으며, 현재 솔루션 엔지니어가 2명뿐입니다. Railway의 2백만 명의 사용자 중 거의 대부분은 입소문을 통해 플랫폼을 알게 되었습니다. 개발자들이 실제로 작동하는 도구에 대해 다른 개발자들에게 이야기한 결과입니다.
Cooper는 “우리는 표준적인 엔지니어링 방식을 따랐습니다. 만들면 사람들이 찾아옵니다.”라며, “어느 정도는 효과가 있었습니다.”라고 회상했습니다.
사이드 프로젝트에서 포춘 500대 기업 배포까지: Railway의 예상치 못한 기업 확장
Railway는 개발자 커뮤니티를 기반으로 시작했지만, 대규모 조직에서도 상당한 진전을 이루었습니다. 회사는 포춘 500대 기업의 31%가 플랫폼을 사용하고 있다고 주장하지만, 배포 범위는 회사 전체 인프라에서 개별 팀 프로젝트까지 다양합니다.
주요 고객으로는 로열티 프로그램 회사인 Bilt, Intuit의 GoCo 자회사, TripAdvisor의 Cruise Critic, MGM Resorts 등이 있습니다. Y Combinator에서 지원하는 AI 인프라 스타트업인 Kernel은 1,000개 이상의 기업에 서비스를 제공하는 고객 시스템 전체를 Railway에서 월 444달러에 운영하고 있습니다.
Kernel의 CTO인 Rafael Garcia는 “이전 회사 Clever에서 AWS를 관리하는 데 6명의 풀타임 엔지니어가 필요했습니다.”라며, “이제는 총 6명의 엔지니어가 있으며, 모두 제품에 집중하고 있습니다. Railway는 2012년에 제가 원했던 도구입니다.”라고 말했습니다.
기업 고객을 위해 Railway는 SOC 2 Type 2 규정 준수 및 HIPAA 준비를 포함한 보안 인증을 제공하며, 요청 시 HIPAA 비즈니스 제휴 계약을 제공합니다. 플랫폼은 단일 Sign-On 인증, 포괄적인 감사 로그, 고객의 기존 클라우드 환경 내 배포를 위한 “Bring Your Own Cloud” 구성을 제공합니다.
기업 가격은 사용자 지정 수준으로 시작하며, 확장된 로그 보존($200/월), HIPAA BAA($1,000), SLO가 있는 엔터프라이즈 지원($2,000), 전용 가상 머신($10,000)과 같은 특정 추가 기능이 있습니다.
Amazon, Google 및 새로운 세대의 클라우드 경쟁자들을 상대로 하는 Railway의 대담한 전략
Railway는 Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform과 같은 하이퍼스케일 클라우드 제공업체뿐만 아니라 Vercel, Render, Fly.io, Heroku와 같은 개발자 중심 플랫폼을 포함한 혼잡한 시장에 진입했습니다.
Cooper는 Railway의 경쟁사들이 AI가 요구하는 새로운 인프라 모델에 완전히 전념하지 않은 두 가지 진영으로 나뉜다고 주장합니다.
“하이퍼스케일러는 두 개의 경쟁 시스템을 가지고 있으며, 기존 수익원이 여전히 돈을 벌고 있기 때문에 새로운 모델에 전적으로 투자하지 않았습니다.”라며, “사람들이 프로비저닝한 VM의 10%만 사용하고 전체 비용을 지불하는 상황에서, 실제로 새로운 경험에 전적으로 투자해야 할 이유가 무엇입니까?”라고 지적했습니다.
스타트업 경쟁사와 비교하여 Railway는 전체 인프라 스택을 포괄함으로써 차별화됩니다. “우리는 단순히 컨테이너가 아닙니다. VM 프리미티브, 상태 저장 스토리지, 가상 사설 네트워킹, 자동 로드 밸런싱을 제공합니다.”라며, “그리고 이 모든 것을 사용하기 쉬운 UI로 묶어 에이전트가 1,000배 더 빠르게 움직일 수 있도록 에이전트 프리미티브를 제공합니다.”라고 덧붙였습니다.
플랫폼은 PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis를 포함한 데이터베이스를 지원하며, 초당 100,000회 이상의 입출력 작업을 통해 최대 256TB의 영구 스토리지를 제공하고, 미국, 유럽 및 동남아시아에 걸쳐 4개의 글로벌 리전에 배포할 수 있습니다. 기업 고객은 서비스당 112개의 vCPU 및 2TB의 RAM까지 확장할 수 있습니다.
투자자들이 AI가 오늘날보다 1,000배 더 많은 소프트웨어를 만들 것이라고 믿는 이유
Railway의 자금 조달은 AI 코딩 혁신의 혜택을 받을 수 있는 위치에 있는 기업에 대한 투자자들의 더 넓은 열정을 반영합니다. GitHub Copilot, Cursor, Claude와 같은 도구가 개발자 워크플로우의 표준으로 자리 잡으면서 작성되는 코드의 양과 이를 실행하는 데 필요한 인프라가 급격히 증가하고 있습니다.
Cooper는 “향후 5년 동안 온라인으로 등장할 소프트웨어의 양은 이전보다 상상할 수 없을 정도로 많습니다. 우리는 1,000배 더 많은 소프트웨어를 보게 될 것입니다.”라며, “이 모든 것은 어디에서 실행되어야 합니다.”라고 예측했습니다.
회사는 이미 AI 시스템과 직접 통합하여 Cooper가 “Claude가 배포를 후킹하고 인프라를 자동으로 분석할 수 있는 루프”라고 설명합니다. Railway는 2025년 8월에 AI 코딩 에이전트가 코드 편집기에서 직접 애플리케이션을 배포하고 인프라를 관리할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 출시했습니다.
Cooper는 “개발자의 개념이 우리 눈앞에서 녹아내리고 있습니다.”라며, “더 이상 엔지니어가 되어야만 엔지니어링을 할 수 있는 것은 아닙니다. 시스템적 역량으로 비판적으로 생각하고 분석할 수 있는 능력이 필요할 뿐입니다.”라고 강조했습니다.
1억 달러와 마케팅 경험 제로로 Railway가 계획하는 것
Railway는 새로운 자본을 사용하여 글로벌 데이터 센터 인프라를 확장하고, 30명 이상의 직원을 늘리고, 회사가 5년 동안의 역사상 처음으로 적절한 Go-to-Market 운영을 구축할 계획입니다.
Cooper는 “저의 멘토 중 한 명이 돈을 모으는 것은 사업의 궤적을 바꿀 수 있을 때라고 말했습니다.”라며, “우리는 무한대로 확장할 수 있는 모든 필수 기반을 구축했습니다. 지금까지는 우리가 말하는 것을 막는 것이었습니다. 2026년은 우리가 세계 무대에 진출하는 해입니다.”라고 설명했습니다.
회사의 투자자 명단은 개발자 인프라의 주요 인물들로 구성되어 있습니다. 엔젤 투자자로는 GitHub 공동 창업자인 Tom Preston-Werner, Vercel CEO인 Guillermo Rauch, Cockroach Labs CEO인 Spencer Kimball, Datadog CEO인 Olivier Pomel, Linear 공동 창업자인 Jori Lallo 등이 있습니다.
Railway의 확장은 많은 사람들이 소프트웨어를 만드는 방식에 근본적인 변화가 일어나고 있다는 시점과 일치합니다. 코딩 어시스턴트는 더 이상 실험적인 호기심이 아닙니다. 수백만 명의 개발자가 매일 의존하는 필수 도구가 되었습니다. 각 AI 생성 코드 라인은 실행될 위치가 필요하며, Cooper의 말에 따르면 기존 업체들은 기존 비즈니스 모델에 너무 얽매여 이 순간을 최대한 활용하지 못하고 있습니다.
Railway가 개발자들의 열정을 지속적인 기업 채택으로 전환할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 클라우드 인프라 시장은 Amazon, Microsoft, Google의 지배력을 깨뜨리지 못한 유망한 스타트업으로 가득합니다. 그러나 2020년에 Railway를 설립하기 전에 Wolfram Alpha, Bloomberg, Uber에서 소프트웨어 엔지니어로 일했던 Cooper는 그의 야망의 규모에 아랑곳하지 않는 듯합니다.
Cooper는 “5년 안에 Railway는 소프트웨어가 생성되고 진화하는 곳이 될 것입니다. 즉, 즉시 배포하고, 무한히 확장하며, 마찰 없이 사용할 수 있습니다. 그것이 가치가 있는 상이며, 더 큰 상은 없습니다.”라고 말했습니다.
5년 동안 개발자들이 스스로 더 나은 덫을 찾을 것이라는 것을 증명한 Railway는 이제 나머지 세상이 탑승할 준비가 되었는지 확인해야 합니다.
3. 기술 용어 해설
- Agentic AI (에이전트 AI): 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 실행하는 AI 시스템을 의미합니다. AI 코딩 어시스턴트가 코드를 생성하고 배포하는 과정을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다.
- Terraform (테라폼): HashiCorp에서 개발한 오픈 소스 인프라 자동화 도구입니다. 코드를 사용하여 클라우드 인프라를 정의하고 관리할 수 있습니다.
- Edge Network (엣지 네트워크): 사용자에게 더 가까운 위치에 서버를 배치하여 응답 시간을 단축하고 성능을 향상시키는 네트워크입니다.
- SOC 2 Type 2 (SOC 2 타입 2): 서비스 조직의 보안, 가용성, 처리 무결성, 기밀성 및 개인 정보 보호를 평가하는 보안 표준입니다.
- HIPAA (HIPAA): 미국 의료 정보 보호법으로, 민감한 환자 정보를 보호하기 위한 규정을 포함합니다.
- vCPU (vCPU): 가상 중앙 처리 장치로, 물리적 CPU를 가상화하여 여러 가상 머신에서 사용할 수 있도록 합니다.
- Model Context Protocol (모델 컨텍스트 프로토콜): AI 모델이 애플리케이션 배포 및 인프라 관리를 위해 Railway 플랫폼과 상호 작용할 수 있도록 하는 통신 규약입니다.
4. 수석 분석가의 Insight
Railway의 성공은 AI 시대에 개발자 경험을 최우선으로 하는 클라우드 인프라에 대한 수요가 증가하고 있음을 보여줍니다. 기존 클라우드 사업자들은 복잡성과 비용 문제로 인해 AI 기반 개발 환경에 빠르게 적응하지 못하고 있으며, 이는 Railway와 같은 새로운 경쟁자에게 기회를 제공합니다. 국내 IT 업계는 Railway의 사례를 통해 개발자 중심의 클라우드 서비스를 제공하고, AI 기반 개발 환경을 지원하는 데 집중해야 할 것입니다. 또한, 자체 데이터 센터 구축과 같은 과감한 투자 전략을 고려하여 차별화된 경쟁력을 확보하는 것도 중요합니다.
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