Cloudflare CEO: The Internet's Business Model Is Dead

00:00:00우리는 2026년 상반기에 실제로 봇 트래픽이 온라인에서 인간 트래픽을 추월하는 일을 겪었습니다.

00:00:065년 후에는 지금보다 1,000배 많은 트래픽이 인터넷에 흐를 수도 있습니다.

00:00:11앞으로 6~12개월 안에 거의 모든 회사가 이런 종류의 과정을 거치게 될 겁니다. 자기 팀의 상당수를 줄이게 되는 거죠.

00:00:20지난 28년 동안 인터넷의 근본적인 비즈니스 모델은 기본적으로 그대로 유지돼 왔는데, 그건 대부분 광고였습니다.

00:00:28문제는 봇은 광고를 클릭하지 않는다는 겁니다.

00:00:31앞으로 5년에 걸쳐 인터넷의 비즈니스 모델은 급격하게 바뀔 겁니다.

00:00:00We actually had bot traffic pass human traffic online in the first half of 2026.

00:00:06In five years, you might have a thousand times as much traffic on the Internet as you do today.

00:00:11In the next six to 12 months, almost every company is going to go through some exercise like this where they're going to cut a bunch of their team.

00:00:20The underlying business model of the Internet for the last 28 years has remained basically the same, which is it's largely advertising.

00:00:28The problem is bots don't click on ads.

00:00:31Over the next five years, the business model of the Internet is going to change radically.

00:00:34안녕하세요, 저는 Matt Turck입니다. Mad Podcast에 오신 것을 환영합니다.

00:00:36오늘은 Cloudflare의 공동창업자 겸 CEO인 Matthew Prince를 모시게 되어 기쁩니다. Cloudflare는 전 세계 인터넷 트래픽의 아주 큰 부분 앞단에 자리 잡고 있는, 인터넷에서 가장 중요한 회사 중 하나입니다.

00:00:47우리는 거대한 이정표를 하나하나 풀어보는 것으로 대화를 시작했습니다.

00:00:50사상 처음으로 봇과 AI 에이전트의 수가 인터넷에서 인간을 넘어섰습니다.

00:00:55또 우리는 Cloudflare가 어떻게 AI 인프라 회사가 되었는지를 다루고, Cloudflare Workers, AI Gateway, 그리고 에이전트 보안을 깊이 파고듭니다.

00:01:04또한 우리는 새로운 AI 시대에 적응하기 위해 팀 규모를 적정화하기로 한 Cloudflare의 최근 결정을 포함해, 다소 논쟁적인 주제들도 피하지 않습니다.

00:01:12덧붙이자면, Matthew는 정말 훌륭한 이야기꾼이고, 작고 거친 스타트업에서 오늘날의 거대한 상장사가 되기까지 Cloudflare의 여정에서 나온 진짜 거칠고 유쾌한 에피소드 몇 가지를 들려줍니다.

00:01:22Matthew와의 이 환상적인 대화를 즐겨주시기 바랍니다.

00:01:25저는 인터넷 역사에서 아주 결정적이고 중요한 순간처럼 느껴지는 것으로 시작하고 싶습니다.

00:00:34Hi, I'm Matt Turk. Welcome to the Mad Podcast.

00:00:36Today, I'm excited to welcome Matthew Prince, co-founder and CEO of Cloudflare, one of the Internet's most important companies that sits in front of a very large portion of global Internet traffic.

00:00:47We started the conversation by unpacking a huge milestone.

00:00:50For the first time, the number of bots and AI agents has outnumbered humans on the Internet.

00:00:55We also cover how Cloudflare has become an AI infrastructure company and dig into Cloudflare workers, AI gateway and agent security.

00:01:04We also don't shy away from some of the more controversial topics, including Cloudflare's recent decision to right size its team to adapt to the new AI era.

00:01:12I should add that Matthew is a wonderful storyteller and he shares some truly wild and hilarious episodes from Cloudflare's journey from scrappy startup to the massive public company it is today.

00:01:22Please enjoy this fantastic conversation with Matthew.

00:01:25I want to start with something that feels like a very crucial, important moment in the history of the Internet.

00:01:35몇 주 전에 당신이 트윗한 내용에서, 사실상 이제 인터넷상의 봇과 기계의 수가 인간을 넘어선다고 말했죠.

00:01:45그래서 그걸 풀어서, 그게 무엇이었는지 설명해 줄 수 있나요?

00:01:47네, 그러니까 온라인에는 늘 돌아다니는 봇들이 있었어요.

00:01:50Google이 작동하는 방식은 인터넷을 스크래핑한 다음 그걸 바탕으로 색인을 만드는 겁니다.

00:01:56그리고 역사적으로 Cloudflare 역사 대부분에 걸쳐, 인터넷 트래픽의 약 20%가 봇이었습니다.

00:02:01그리고 그 비율은 한동안 꽤 일정하게 유지되다가, 약 2년 전부터 주로 AI와 LLM, 그리고 그 뒤에서 벌어지던 모든 것에 의해 추동된 봇의 진짜 급증을 보기 시작했습니다.

00:02:17그리고 작년, 2025년 가을에 저는 자동화된 트래픽이 어느 시점에 인간 트래픽을 추월할지 질문을 받았습니다.

00:02:25그래서 데이터를 뽑아 추세를 어느 정도 외삽해 봤고, 우리는 그게 2027년 말일 거라고 생각했습니다.

00:02:33올해, 2026년 3월의 South by Southwest로 넘어와 봅시다.

00:02:36그리고 저는 같은 질문을 또 받았고, 데이터를 다시 들여다봤는데, 와, 이게 우리가 예상한 것보다 훨씬 빠르게 자라고 있더군요.

00:02:43이제 그 시점이 2027년 상반기로 당겨졌습니다.

00:02:47그리고 불과 몇 주 전에 우리 팀이 저에게 와서 "믿기지 않으실 겁니다"라고 했을 때 저는 꽤 충격을 받았습니다.

00:02:54그런데 우리는 실제로 2026년 상반기에 봇 트래픽이 온라인에서 인간 트래픽을 추월하는 일을 겪었던 겁니다.

00:03:00그래서 제 생각에 이게 보여주는 건, 다시 말하지만 거의 다 AI가 추동하는 이 다양한 시스템들이 얼마나 빠르게 성장하고 있는지, 그리고 그것들이 인터넷 전반에 정말로 훨씬 더 많은 트래픽을 만들어내고 있다는 겁니다.

00:03:13그러면 분모는 뭐였나요?

00:03:15HTTP 요청 같은 건가요?

00:03:17네.

00:03:17그러니까 Cloudflare는, 아시다시피, 인터넷의 엄청난 비율 앞단에 자리 잡고 있습니다.

00:03:20그래서 우리는, 그리고 그건 아주 대표성 있는 샘플입니다.

00:03:24그리고 그 결과, 우리는 항상 인터넷 전반에 걸친 일반적인 추세가 무엇인지 볼 수 있습니다.

00:03:29그리고 우리에겐 Radar라고 부르는 사이트가 있습니다.

00:03:31radar.cloudflare.com에 가면, 그건 여러 가지 다양한 것들을 추적하고 있습니다.

00:03:34그중 하나가 인간 트래픽은 얼마나 되는지, 봇 트래픽은 얼마나 되는지입니다.

00:03:37그리고 지난 몇 달 사이, 봇 트래픽이 인간 트래픽을 넘어섰습니다.

00:03:42그리고 제 생각에, 이걸 외삽해 보면, 5년 후에는 인간 트래픽보다 1,000배 많은 봇 트래픽을 보게 될 거라고 봅니다.

00:03:52그리고 만약 그걸 두고 일종의 오버·언더 베팅을 해야 한다면, 저는 오버에 걸겠습니다. 워낙 기하급수적인 속도로 자라고 있어서, 이런 다양한 봇과 에이전트, 그 밖의 시스템들이 추동하는 엄청난 양의 인터넷을 그냥 보게 될 겁니다.

00:01:35What you tweeted a couple of weeks ago and you said effectively that the number of bots and machines on the Internet now outnumbers humans.

00:01:45So can you unpack that and explain what that was?

00:01:47Yeah, so I mean there have always been bots that ran around online.

00:01:50The way Google works is they scrape the Internet and they then build their index based on that.

00:01:56And historically throughout most of the history of Cloudflare, about 20% of traffic on the Internet was bots.

00:02:01And that held fairly consistent over a period of time until until about two years ago when we started to see a real rise in bots driven mainly by AI and the LLMs and everything that was going on behind those.

00:02:17And last fall in the fall of 2025, I was asked at what point will automated traffic pass human traffic?

00:02:25And we pulled the data and we sort of extrapolated out the trends and we thought that it was going to be the end of 2027.

00:02:33Fast forward to South by Southwest this year, March of 2026.

00:02:36And I was asked the same question again and we looked at the data again and we're like, oh, wow, it's growing a lot faster than we expected.

00:02:43It's moved now to the first half of 2027.

00:02:47And then, you know, I was pretty shocked when my team came to me just a few weeks ago and they said, you won't believe it.

00:02:54But we actually had bot traffic pass human traffic online in the first half of 2026.

00:03:00So I think what that shows is just how fast these different systems, again, almost all driven by AI are growing and they're really driving so much more traffic across the Internet.

00:03:13And what was the denominator?

00:03:15Was it like a HTTP request?

00:03:17Yeah.

00:03:17So so Cloudflare sits in front of, you know, a huge percentage of the Internet.

00:03:20And so we and it's in a super representative sample.

00:03:24And and so as a result, we can always look at what are the general trends across the Internet.

00:03:29And we have a site we call Radar.

00:03:31If you go to radar.cloudflare.com, that's tracking a number of different things.

00:03:34And one of those is how much human traffic is there, how much bot traffic is there.

00:03:37And in the last couple of months, the bot traffic exceeded the human traffic.

00:03:42And I think that if you extrapolate this out, you know, in five years, I think you'll see a thousand times more bot traffic than human traffic.

00:03:52And if I had to take kind of an over under bet on that, I'd take the over bet that it's just going to it's it's growing at such an exponential rate that that you're just going to see an enormous amount of the Internet that's driven by by these by these various bots and agents and other systems.

00:04:05그리고 우리가 봇이라고 할 때, 에이전트를 말하는 건가요?

00:04:09크롤링 봇을 말하는 건가요?

00:04:10제 생각엔, 에이전트·봇·크롤러는 다 동의어예요.

00:04:15그건 다 같은 걸 뜻합니다.

00:04:17그건 그것을 일종의 규범적으로 긍정적인 방식으로 묘사하고 싶은지에 달려 있는데, 그 경우엔 그걸 에이전트라고 부르는 거죠.

00:04:23그걸 가장 거북한 방식으로 묘사하고 싶으면, 크롤러나 스크래퍼라고 부르는 겁니다.

00:04:27하지만 무대 뒤에서는 같은 거예요.

00:04:29그건 인간의 눈알이 브라우저를 몰면서 그 자원들에 접근하는 것과 달리, 자원에 접근하는 기계입니다.

00:04:38그리고 다시 말하지만, 이 특정한 경우에는 여전히 별로 변하지 않은 이런 종류의 스크래퍼·크롤러나 해커 트래픽이 잔뜩 있습니다.

00:04:46검색 색인을 만드는 Google bot 같은 봇들도 여전히 일부 있습니다.

00:04:52그건 거의 아무것도 별로 변하지 않았어요.

00:04:53약간 줄긴 했습니다.

00:04:54하지만 정말 이걸 추동하는 건, 우리 모두가 에이전트라고 부를 것들이에요. 가령 제가 ChatGPT에 가거나 Claude에 가거나 이런 시스템 중 어디든 가서 디지털 카메라를 쇼핑한다고 하면 말이죠.

00:05:07여러분은 디지털 카메라를 쇼핑한다는 그 똑같은 활동, 똑같은 '해야 할 일'에 대해, 제가 직접 할 때보다 수천 배 많은 사이트 방문을 보게 될 겁니다.

00:05:17제가 어떤 디지털 카메라를 살지 직접 알아내려 한다면 사이트 다섯 군데를 방문할 텐데, 제 에이전트는 5,000군데를 방문할 수도 있습니다.

00:05:25그게 바로 이 늘어난 수요를 진짜로 추동하는 겁니다.

00:04:05And when we say bots, do we mean agents?

00:04:09Do we mean crawling bots?

00:04:10I mean, I think that agent bot crawler are all synonyms.

00:04:15It all means the same thing.

00:04:17It depends on whether you want to describe it in a sort of normatively positive way, in which case you call it an agent.

00:04:23If you want to describe it kind of the ickiest way, you call it a crawler or a scraper.

00:04:27But it's the same thing behind the scenes.

00:04:29It's it's a it's a machine that's accessing resources as opposed to kind of a human eyeball driving a browser, accessing those those resources.

00:04:38And and again, in this particular case, you still have a whole bunch of this sort of scraper crawler or hacker traffic that hasn't changed that much.

00:04:46You still have some of the sort of bots like Google bot that are that are building search indexes.

00:04:52That hasn't changed that much of anything.

00:04:53It's gone a little bit down.

00:04:54But the thing that's really driving this is what I think we would all call agents, which is, you know, if if I go to chat GBT or I go to Claude or I go to any of these systems and I'm shopping for a digital camera.

00:05:07You're going to see, you know, thousands of times more site visits for that same activity, that same job to be done of of shopping for a digital camera than if I did it myself.

00:05:17I might visit five sites if I'm personally trying to figure out what digital cameras to to buy, whereas my agent might visit five thousand.

00:05:25And that's that's what's really driving this this increased demand.

00:05:28네.

00:05:28그리고 그게, 인프라 관점에서 보자면, 무엇을 바꾸나요?

00:05:31방금 말씀하신 것처럼, 5,000개 사이트 대 5개 사이트는 어떤 면에서는 비효율적으로 들립니다.

00:05:37제 말은, 결국 저는 최선의 답을 얻으니까 사용자인 저에게는 효율적이긴 합니다.

00:05:42그게 인프라 요구사항 측면에서는 무엇을 바꾸나요?

00:05:45네, 제 생각엔, 우선 만약 이 추세가 계속된다면, 인터넷에 엄청난 양의 추가 수요가 생길 겁니다.

00:05:53그리고 저는 코로나 때로 돌아가 보는데, 그때는 2주에 걸쳐 인터넷 트래픽이 두 배가 되는 걸 봤습니다.

00:05:59만약 우리 예측이 맞다면, 그건 곧 아주 소박해 보이게 될 겁니다.

00:06:065년 후에는 지금보다 1,000배 많은 트래픽이 인터넷에 흐를 수도 있습니다.

00:06:11그리고 그건 더 많은 서버, 더 많은 네트워크 인프라, 더 많은 CPU, 더 많은 GPU, 더 많은 메모리를 뜻할 겁니다.

00:06:19이 봇들을 서비스해야 하는 모든 것이 아주 중요해질 겁니다.

00:06:24그리고 그건 또한 그걸 충당하기 위한 어떤 새로운 비즈니스 모델을 찾아내야 한다는 뜻이기도 합니다.

00:05:28Yeah.

00:05:28And what does that change from, I guess, an infrastructure perspective?

00:05:31Like what you just described, five thousand sites versus five in some ways that sounds inefficient.

00:05:37I mean, it's efficient for me as a user ultimately because I get the best answer.

00:05:42What does that change in terms of requirements for the infrastructure?

00:05:45Yeah, I think I mean, first of all, there there if if this trend continues, there's just going to be an enormous amount of additional demand on on the Internet.

00:05:53And I go back to, you know, during covid where over the course of two weeks we saw Internet traffic double.

00:05:59You know, if if if if our projections are right, that's going to seem quaint very soon.

00:06:06You know, in five years, you might have a thousand times as much traffic on the Internet as you do today.

00:06:11And that's going to mean more, you know, servers, more network infrastructure, more CPUs, more GPUs, more memory.

00:06:19All of the things that have to serve these bots are going to be very important.

00:06:24And it's also going to mean we have to figure out some new business model in order to fund that.

00:06:27누군가는 그 비용을 내야 합니다. 그리고 역사적으로 인터넷의 비즈니스 모델은 광고였는데, 봇은 광고를 클릭하지 않습니다.

00:06:35그러니 앞으로는 뭔가 다른 게 될 겁니다.

00:06:38그리고 제 생각엔, 오늘날 세상에서 가장 흥미로운 질문은, 앞으로 5년에 걸쳐 인터넷의 비즈니스 모델이 급격하게 바뀔 거라는 겁니다.

00:06:47그리고 그게 무엇으로 바뀔지는 현시점에서 완전히 미정입니다.

00:06:27Someone has to pay for it. And and, you know, the the business model of the Internet historically has been ads and bots don't click on ads.

00:06:35So it's it's going to be something different going forward.

00:06:38And, you know, I think the most interesting question that in the world today is over the next five years, the business model of the Internet is going to change radically.

00:06:47And what it changes to is is is totally undefined at this point.

00:06:52네, 그건 완전히 새로운 어휘예요. 예전엔 클릭과 조회수였으니까요.

00:06:57그럼 이제는 뭐가 될까요? 액션 같은 거?

00:07:00그게 정확히 뭔지 우리가 알아내야 합니다.

00:07:02그리고 그건 여러 가지를 바꿀 겁니다. 가령, 에이전트 세계에서 브랜드란 무엇인가 하는 것 말이죠.

00:07:07역사적으로 브랜드는, 인간에게 이건 어떤 기대치를 가지고 있고 어떤 경험이 따라붙을 것이라고 알려주는 일종의 지름길이었습니다.

00:07:22건물 옆면에 Walmart 로고가 보이면, 제가 안에 들어갔을 때 어떨지 압니다.

00:07:27Marriott 로고를 보거나, McDonald's 로고를 보면, 그게 어떨지 압니다.

00:07:31그런데 봇에 관한 점은, 봇은 어떤 게 맞을지 모든 걸 발견하기 위한 무한한 양의 인내심을 가지고 있다는 겁니다.

00:07:41그래서 앞으로 브랜드가 무엇인지에 대한 기본 개념은, 지금까지 매우 인간 중심적이던 상거래와 인터넷 경험에서의 그것과는 아주 다를 겁니다.

00:07:53그리고 다시 말하지만, 저는 확신하지 못합니다. 그게 어떤 모습일지에 대한 아이디어들은 있어요.

00:08:01그리고 저는 Cloudflare가 그걸 알아내는 데 어느 정도 역할을 할 거라고 생각합니다.

00:08:06하지만 제 생각엔 그건 모두 앞으로 5년에 걸쳐 발견될 겁니다.

00:08:08그리고 그게 엄청나게 흥미진진합니다.

00:08:10좋아요. 정말 흥미롭네요.

00:06:52Yeah, that's a whole new vocabulary because it used to be clicks and views.

00:06:57And what is it going to be now? Like actions or?

00:07:00We've got to figure out exactly what that is.

00:07:02And it's going to change a number of things like, you know, what is a brand in an agentic world?

00:07:07You know, a brand historically has been, you know, a way as a as a shortcut to tell humans kind of this is something that has a certain set of expectations, will have a certain set of experience associated with it.

00:07:22If I if I see a Walmart logo on the side of a building, I know what it's going to be like when I walk in.

00:07:27If I see a Marriott logo, if I see a McDonald's logo, I know what that's going to be like.

00:07:31You know, the thing about the thing about bots, they have infinite amount of patience in order to discover, you know, everything that that might be might be right.

00:07:41So the basic idea of what a brand is going forward is going to be very different than what it has been in what had been the very much human driven kind of commerce and Internet experience.

00:07:53And and again, I'm not sure I'm not sure that I have I have ideas of what that might look like.

00:08:01And I think that Cloudflare will play some role in in helping figure that out.

00:08:06But but I think it's it's all going to get discovered over the next five years.

00:08:08And that's that's incredibly exciting.

00:08:10All right. Fascinating.

00:08:12저는 Cloudflare 101에 시간을 좀 쓰고 싶습니다.

00:08:16제 웹사이트 앞에 Cloudflare를 두면, 무슨 일이 일어나나요?

00:08:20네. 그러니까, Cloudflare가 처음 시작한 건, 방화벽 같은 보안 제품을 어떻게 클라우드에 올릴 수 있을까 하는 것이었습니다.

00:08:33그리고 원래 아이디어는, 소프트웨어가 클라우드로 옮겨가고 있다는 깨달음에서 나왔습니다.

00:08:39서버가 클라우드로 옮겨가고 있었죠.

00:08:40따라서 모든 보안과 네트워킹 인프라도 클라우드로 옮겨가야 했습니다.

00:08:45그래서 그게 우리가 출발점으로 삼은 기본 전제였습니다.

00:08:48그래서 15년 전에 Cloudflare에 가입해서 웹사이트 앞에 우리를 두었다면, 사실상 당신이 한 일은 웹사이트 앞에 경비원(bouncer)을 세워서 그곳에 오려는 누구든 검사하고 나쁜 놈들을 막는 것이었습니다.

00:09:03그리고 우리는 속도를 늦추지 않도록 해야 했기 때문에, 웹사이트의 부하도 많이 덜어주고, 좋은 방문자에게는 콘텐츠를 훨씬 빠르게 전달할 수 있었습니다.

00:09:17그러니까 Cloudflare의 원래 아이디어는 도입하기 아주 쉬운 패키지로 된 성능과 보안 같은 것이었습니다.

00:09:26우리는 사업으로 성공하려면 결국 주요 은행과 정부, 의료 등, 지금 우리 고객인 그 모든 곳에 서비스를 팔아야 한다는 걸 알고 있었습니다.

00:09:38하지만 초창기에 그들은, 그들은 절대 우리를 믿지 않았는데, 우리는 멍청하고 작은 스타트업이었고, 그러니까 인프라가 전혀 없었으니까요.

00:09:48우리는 실제로 보안 서비스를 제공할 데이터가 전혀 없었습니다.

00:09:51그래서 우리가 한 일은, 모두에게 제공한다는 생각으로 무료의, 기능을 덜어낸 버전의 서비스를 만든 것이었습니다.

00:10:01흥미로웠던 게 뭐였느냐면, 우리는 SMB와 스타트업, 그리고 개인들이 잔뜩 가입할 거라고 예상했습니다.

00:10:09그런데 알고 보니, 이걸 일종의 X-Y축으로 생각해서 X축이 예산이고 Y축이 보안 이슈라고 하면 말이죠.

00:10:19거의 완벽한 대각선이 나오는데, 예산이 작을수록 보안 이슈가 적고, 예산이 클수록 보안 이슈가 많다는 겁니다.

00:10:28그래서 알고 보니, 무료인데도 SMB나 스타트업조차 가입하지 않았습니다.

00:08:12I'd love to spend a little bit of time on Cloudflare 101.

00:08:16If I put Cloudflare in front of my website, what what happens?

00:08:20Yeah. So, you know, what what Cloudflare started out as was how can you take a firewall like a security product and put it in the cloud?

00:08:33And the and the original idea came from, you know, a realization that, you know, software was moving the cloud.

00:08:39Servers were moving the cloud.

00:08:40Therefore, all the security and networking infrastructure had to move to the cloud as well.

00:08:45And and so that was the basic premise that that we started with.

00:08:48And so if you signed up for Cloudflare 15 years ago and you put us in front of your website, what you were effectively doing is is essentially putting a bouncer in front of the website that could check anyone who is trying to come to it and then stop the bad ones.

00:09:03And then because we were we we needed to make sure we didn't slow things down, we would also then take a lot of load off of your website and and be able to, you know, for for good visitors deliver the content significantly faster.

00:09:17So the original idea of Cloudflare was sort of performance and security in a very easy to adopt package.

00:09:26We knew as a business that in order to succeed, we eventually had to sell our services to, you know, major banks and governments and health, all the things that we are now kind of as customers.

00:09:38But in the early days, those those those things didn't they were never going to trust us because we were a dopey little startup and had, you know, I mean, we had no infrastructure.

00:09:48We had no data to actually provide the security services.

00:09:51And so the thing that we did was we we created a free sort of stripped down version of the service with the idea of making it available to to everyone.

00:10:01What was what was interesting? We expected it was going to be a bunch of like, you know, SMBs and startups and and and individuals that would sign up.

00:10:09But it turns out that, you know, if you think of it as sort of X, Y axis and the X axis is is budget and the Y axis is is like security issues.

00:10:19There's almost a perfectly diagonal line that the smaller your budget is, the fewer security issues you have, the bigger your budget, the more security issues you have.

00:10:28And so it turned out that the we even SMBs, startups wouldn't sign up, even though it was free.

00:10:35그런데 두 조직, 아니 두 집단이 그걸 거슬렀습니다. 하나는 해커 꼬마들이었는데, 걔들은 늘 서로를 공격하거든요.

00:10:45그래서 하룻밤 사이, 전 세계 모든 해커 꼬마가 Cloudflare에 가입했고, 그러고는 서로를 공격하면서 우리를 다운시키려 했습니다.

00:10:52그리고 다른 하나는, 일종의 인권단체, 인도주의 단체, 비영리단체였습니다. 그런 일을 하다 보면 열에 아홉은 누군가를 화나게 하기 마련이거든요.

00:11:05그리고 종종 그건, 그러니까 정부 같은 데서 그러면 당신을 공격해 오는 거죠.

00:11:09그래서 하룻밤 사이 우리는 전 세계 모든 인도주의 단체와 전 세계 모든 해커 꼬마가 Cloudflare를 쓰게 됐습니다.

00:11:14그들은 모두, 그러니까 우리는 갑자기 그냥 엄청난 공격을 받게 됐습니다.

00:11:18그래서 우리는 어떻게 이 앞에서 버틸지를 끊임없이 알아내려 했습니다.

00:11:23이 세상에서 어떻게 실제로 계속 존재하고 번창할 수 있을까 하는 거였죠.

00:11:29그리고 그게 우리에게 여러 가지 다양한 것들을 만들게 강제했습니다.

00:11:32그래서 우리는 도메인을 등록할 수 있도록 레지스트라 제품을 만들었는데, 우리가 한 레지스트라를 썼다가 도메인을 도둑맞기 직전까지 갔었고, 그건 우리에게 재앙이었을 테니까요.

00:11:44우리는 DDoS 완화를 만들어야 했는데, 처음엔 그걸 전혀 만들고 싶지 않았습니다.

00:11:48우리는 DNS 인프라를 만들어야 했는데, 다른 누구도 우리를 지원해 주게 만들 수 없었기 때문입니다.

00:11:52우리는 우리만의 VPN 같은 것을 만들어야 했는데, 다른 모두가 너무 느리거나 충분히 안전하지 않았기 때문입니다.

00:11:58그리고 결국 우리는 우리만의 개발자 플랫폼을 만들어야 했는데, 거기서 우리 팀이 떠오른 아이디어를 실제로 가져다 아주 제한된 샌드박스 같은 방식으로 배포할 수 있게 하는 것이었습니다.

00:12:14그리고 다른 것들도요. 왜냐하면 어느 시점엔가 우리가 충분히 커져서, 우리에게 문제가 생기면 우리가 하는 일의 측면에서 세상에 엄청나게 파괴적이었기 때문입니다.

00:12:24그래서 Cloudflare의 진짜 이야기는, 방화벽을 어떻게 클라우드에 둘까 하는 꽤 단순한 아이디어로 시작했다는 겁니다.

00:12:32그러다 우리는 시간이 지나며 스스로 풀어야 할 문제를 너무 많이 만들어냈습니다.

00:12:39그리고 그 문제들을 푸는 과정에서, 우리는 일련의 제품들을 만들어왔습니다.

00:12:45그래서 오늘날의 Cloudflare는, 시작할 때와 달리, 우리가 정확히 무엇을 하는지 분명하게 설명하기가 어렵습니다.

00:12:53어떤 수준에서는, 우리는 그 작동 방식을 다시 생각한 일종의 차세대 AWS나 Google Cloud 같은 것입니다.

00:13:02우리는 여전히 그 위에서 보안과 성능을 제공합니다.

00:13:07하지만 우리는, 우리가 가진 네트워크를 활용해서 클라우드 기반 VPN 같은 것들을 제공하는 추가 제품들을 가지고 있습니다.

00:13:15그리고 우리가 앞단에 자리 잡고 있는 인터넷의 엄청난 비율 때문에, 우리는 점점 더 미래 인터넷의 그 비즈니스 모델이 무엇일지 알아내는 데 일종의 역할을 하고 있습니다.

00:13:27그래서 우리의 미션은 더 나은 인터넷을 만드는 것을 돕는 것입니다.

00:13:31그리고 그 미션을 이루는 거라면 무엇이든 우리가 늘 생각하는 종류의 문제라고 생각합니다.

00:10:35But two organizations kind of defy that or two two groups defy that one was was hacker kids because they're all always attacking each other.

00:10:45And so overnight, every hacker kid in the world signed up for for Cloudflare and and and then they were attacking each other, trying to take us down.

00:10:52And then the other were, you know, sort of human rights organizations, humanitarian organizations, nonprofits, because if you're doing any of that work, turns out nine times out of 10, you're pissing somebody off.

00:11:05And and oftentimes it's, you know, a government or something that will then attack you.

00:11:09So overnight we had like every humanitarian organization in the world, every hacker kid in the world using Cloudflare.

00:11:14They were all you know, when we all of a sudden came under just massive attacks.

00:11:18And so we were constantly trying to figure out how do we stay in front of it?

00:11:23How do we actually continue to to exist and thrive in this world?

00:11:29And that that forced us to build, you know, a number of different things.

00:11:32So we you know, we built a registrar product so you could register domains because we had used a registrar and we came this close to our domain getting stolen, which would have been a disaster for us.

00:11:44We had to build DDoS mitigation, which initially we didn't think we wanted to build at all.

00:11:48We had to build, you know, a DNS infrastructure because we couldn't get anyone else to support us.

00:11:52We needed to build our own sort of VPN because everybody else was too slow or not secure enough.

00:11:58And eventually we had to build our own developer platform where you could where our team could turn around and actually take the ideas that they had and deploy them in a way that was that was able to be, you know, incredibly limited sandbox.

00:12:14And other things, because, you know, at some point we got big enough that if we had an issue, it was it was incredibly, you know, disruptive to the world in terms of what we were doing.

00:12:24And so, you know, the real story of Cloudflare has been, you know, we started with this idea that was pretty simple, which was how do you put a firewall in the cloud?

00:12:32And then that and then we sort of created so many problems over time for ourselves that we had to solve.

00:12:39And then in the process of solving those problems, we've built a whole series of products.

00:12:45And so Cloudflare today, unlike when we started, you know, I mean, I have a hard time articulating exactly what it is that we do.

00:12:53At some level, we, you know, we're sort of the next generation sort of AWS or Google Cloud where we've rethought how that works.

00:13:02We still provide, you know, security and performance across that.

00:13:07But we have, you know, additional products that take advantage of the network that we have in order to provide things like a cloud based VPN and other things.

00:13:15And, you know, we're increasingly because of the massive percentage of the Internet that we sit in front of, we're increasingly sort of playing a role in figuring out what's that business model of the Internet of the future.

00:13:27And so our mission is to help build a better Internet.

00:13:31And I think anything that sort of is in fulfillment of that mission is the sort of problem that we're always thinking about.

00:13:37네, 네트워크라는 개념은 매력적이고, 이 이야기에 아주 중심적인 것처럼 보입니다.

00:13:43그리고 그건 사용자들의 네트워크이지만, 물리적 네트워크이기도 합니다.

00:13:45처음에 여러분이 한 일은 이 엣지 네트워크를 만드는 것이었죠.

00:13:49젊은 스타트업으로서 그걸 도대체 어떻게 구축해 나가나요?

00:13:53그러니까, 맨 처음, 우리가 출범했을 때는, 전 세계 다섯 개 도시에 서버를 두고 있었습니다.

00:14:03Chicago, Virginia주 Ashburn, California주 San Jose, Amsterdam, 그리고 Tokyo였습니다. 다만 Tokyo는, 완전히 솔직하자면, 별표(asterisk)를 붙여야 마땅했는데, 라우팅을 완전히 알아내질 못했기 때문입니다.

00:14:18그리고 우리가 그걸 잘못하면, 미국에서 오는 트래픽 한 무더기가 결국 Tokyo로 가버렸습니다.

00:14:21그래서 우리는 전 세계 누가 깨어 있는지에 따라, 하루 종일 말 그대로 Tokyo 서버를 켰다 껐다 했습니다.

00:14:31오늘날은, 시간을 빨리 돌리면, 우리는 전 세계 350개가 넘는 도시에 있습니다.

00:14:36우리는 전 세계 1,000개가 넘는 데이터센터에 있습니다.

00:14:39그리고 우리는, 최소 배치는 서버 한 랙 정도부터 시작합니다.

00:14:44어떤 곳에서는 거기서 필요한 것에 따라 수백 랙의 서버를 두기도 합니다.

00:14:49하지만 제 생각엔, 무대 뒤에서의 큰 초점은, 전 세계 이 모든 장소에 어떻게 들어갈지를 알아내는 것이었습니다.

00:15:00그리고 그건, 그러니까 우리가 전 세계 ISP들, 소비자용 인터넷 제공업체들에게 어떻게 충분한 가치를 만들어내서 그들이 우리를 자기 건물 안으로 초대하게 만들었는지에 대한 일련의 이야기들입니다.

00:15:17그리고, 그러니까, 그건 여러 가지 다양한 것들입니다.

00:15:20기억하는데, 우리는 Telecom Pakistan과 함께 일하곤 했는데, 그건 정말 함께 일하기 엄청나게 어려운 조직이었습니다.

00:15:27그리고 우리는, 그러니까, 파키스탄에는 사람이 정말 많습니다.

00:15:29그래서 거기서 오는 트래픽도 정말 많았습니다.

00:15:31그게 다 우리 Frankfurt 데이터센터로 몰리고 있었습니다.

00:15:33그리고 저는 계속, 우리가 파키스탄에 서버를 둬야 한다고 말했습니다.

00:15:36그러면 우리 팀은 계속, 당신은 이해 못 한다고 했습니다.

00:15:38그들은 엄청나게 어렵다고요.

00:15:39그들은 Facebook을 쫓아냈습니다.

00:15:40그들은 YouTube를 쫓아냈습니다.

00:15:41그들은 Akamai를 쫓아냈습니다.

00:15:42그들은 절대 우리를 들여보내지 않을 거라고요.

00:15:45그러다 어느 날 난데없이, 우리는 Telecom Pakistan의 네트워크 책임자인 사람한테서 이메일을 받습니다.

00:15:52그가 말하길, 저기, 혹시 Cloudflare 장비를 우리 네트워크 안으로, 우리 시스템 안으로 들여올 수 있는 방법이 있을까요?

00:16:01그래서 저는 팀에게 갔습니다.

00:16:02저는, 너희가 이 사람들이 어렵다고 했잖아? 라고 했습니다.

00:16:04그래서 우리는 네트워크를 운영하는 그 사람을 전화로 붙잡았고, 저는, 아, 그러니까, 당신들이 좀 어렵다고 들었는데요, 라고 했습니다.

00:16:10왜요? 왜 우리가 거기 있기를 원하나요?

00:16:12그러자 그가, 저는 엄청난 크리켓 팬입니다, 라고 했습니다.

00:16:14그리고 파키스탄 국가대표 크리켓 팀이 Cloudflare 고객이라고요.

00:16:18그들은 무료 고객이었습니다.

00:16:20그리고 저는 트래픽을 Frankfurt로 백홀하는 지연(latency)에 진절머리가 났습니다, 라고요.

00:16:24그러니 서버를 보내주면 우리 네트워크에 설치하겠다고 했습니다.

00:16:29그래서 Cloudflare 성공의 비결은 늘, 어떻게 엄청나게 많은 서비스를 한 무더기의 사람들에게 공짜로 제공하느냐였습니다.

00:16:38그러다 보면 결국, 그 집단 안에 누군가가 있게 되는데, 그게 정말 중요한 겁니다.

00:13:37Yeah, the concept of network is fascinating and seems very central to the story.

00:13:43And it's a network of users, but it's also a physical network.

00:13:45Like what you guys did initially was to create this edge network.

00:13:49How does one even go about building that as a young startup?

00:13:53I mean, in the very beginning, you know, when we launched, we had servers in five cities around the world.

00:14:03Chicago, Ashburn, Virginia, San Jose, California, Amsterdam and Tokyo, except Tokyo sort of, if we had been totally honest, deserved an asterisk because we couldn't totally figure out the routing.

00:14:18And if we got it wrong, a whole bunch of traffic from the U.S. ended up hitting Tokyo.

00:14:21And so we would literally turn the Tokyo servers on and off throughout the day, depending on, you know, who is awake around the world.

00:14:31Today, fast forward and, you know, we're in over 350 cities worldwide.

00:14:36We're in over a thousand data centers worldwide.

00:14:39And we will go from, you know, the minimum deployment is sort of like a rack of servers.

00:14:44In some places we'll have hundreds of racks of servers, just depending on what's needed there.

00:14:49But I think that that was the that was, you know, a huge focus behind the scenes was how do you figure out how to get into all of these places around the world?

00:15:00And it was I mean, it's a series of of kind of stories of how did we create enough value to, you know, the ISPs around the world, the Internet providers for consumers that they would invite us to be into their into their buildings.

00:15:17And, you know, it's a number of of of different things.

00:15:20I remember we would telecom Pakistan was this incredibly difficult organization to work with.

00:15:27And we there was I mean, there's a lot of people in Pakistan.

00:15:29So there was there was a lot of traffic that was coming from it.

00:15:31It was all hitting our Frankfurt data center.

00:15:33And I kept saying we should we should put servers in Pakistan.

00:15:36And our team kept saying, you don't understand.

00:15:38They're incredibly difficult.

00:15:39They've kicked Facebook out.

00:15:40They've kicked YouTube out.

00:15:41They kick Akamai out.

00:15:42They're never going to let us in.

00:15:45And then out of the blue one day, we get an email from the guy who's the head of networks at Telecom Pakistan.

00:15:52And he says, hey, is there any way that we can get cloud flared gear into our into our into our into our network and into our system?

00:16:01And I went to the team.

00:16:02I was like, I thought you said these guys were difficult.

00:16:04And so we got the guy who ran networks on the phone and I was like, oh, you know, we'd heard you were kind of difficult.

00:16:10Why? Why do you want us there?

00:16:12And he said, I'm a huge cricket fan.

00:16:14And the Pakistani national cricket team is a cloud flared customer.

00:16:18They were a free customer.

00:16:20And I'm sick of the latency of backhauling the traffic to Frankfurt.

00:16:24So set a servers and we'll we'll install them in in our network.

00:16:29And so the secret to cloud flared success has always been how do we provide, you know, a huge number of services for free to a bunch of people?

00:16:38And then it it ends up being that there's somebody in that group, which is which is really important.

00:16:44우리는 다른 일들도 합니다.

00:16:45그러니까, 만약 당신이 www.amazon.com을 입력하면, 알고 보니 www가 어디를 가리킬지는 Amazon이 정하게 됩니다.

00:16:58.com을 운영하는 VeriSign이 amazon.com이 어디를 가리킬지를 정하게 됩니다.

00:17:03그럼 질문은, .com이 어디를 가리킬지는 누가 정하느냐는 겁니다.

00:17:06그리고 답은, 인터넷의 근간을 이루는, 저 바깥에 있는 이 13개의 루트 서버(root server)가 있다는 겁니다.

00:17:13그리고 제가 서버라고 말하면, 사람들은 단일 박스를 떠올립니다.

00:17:16하지만 이 경우엔, 그 뒤에 종종 수천 대의 기계가 있습니다.

00:17:21그리고 그것들은 당신이 좀 놀랄 만한 조직들에 의해 운영됩니다.

00:17:25가령 USC가 하나 운영합니다.

00:17:27University of Maryland가 하나 운영합니다.

00:17:29NASA가 하나 운영합니다.

00:17:30그리고 13개인 이유는, 그게 표준 패킷 하나에 끼워 넣을 수 있는 양이기 때문입니다.

00:17:36그래서 14번째 루트 서버는 결코 없을 겁니다.

00:17:38그리고 그것들을 운영하는 조직들도 아마 결코 바뀌지 않을 텐데, 이게 이렇게나 엄청나게 정치적인 주제가 됐기 때문입니다. 가령 중국도 하나 갖고 싶어합니다.

00:17:45러시아도 하나 갖고 싶어합니다.

00:17:46그래서 그 결과, University of Maryland가 아마 계속 그걸 운영하게 될 텐데, 그러니까, 왜 하필 University of Maryland냐 싶지만요.

00:17:53우리는 13개 루트 서버 중 두 개의 인프라를 제공합니다.

00:18:01우리는 루트 서버 자체를 운영하는 건 아니지만, 그것들은 우리 네트워크 위에 있습니다.

00:18:05그리고 그건 엄청나게 중요한데, 당신이 이메일을 보낼 때마다, 링크를 클릭할 때마다, 휴대폰에서 앱을 쓸 때마다, 가장 먼저 일어나는 일이 바로 이 루트 서버 중 하나에 대한 요청이기 때문입니다.

00:18:15그래서 우리는 그 서비스들을 제공합니다.

00:18:17우리는 그걸 무료로 제공하고, 13개 중 두 개에 대해 합니다.

00:18:21더 해달라는 요청도 받았지만, 우리는 두 개면 충분하다고 봅니다.

00:18:24그리고 그건, 다시 말하지만, 우리가 전 세계 어디든 ISP에 갈 때 하는 일 중 하나입니다. 저기, 루트 서버 중 하나가 당신 네트워크 안에서 돌아가게 하고 싶나요? 라고 묻죠.

00:18:32그러면 그들은, 당연하죠, 그러면 모든 게 좋아질 텐데요, 라고 합니다.

00:18:35그러고 나서 그걸 들여놓는 과정이, 그러니까 우리가 제공하는 다른 모든 서비스도 그 똑같은 인프라 위에서 돌아가게 도와줍니다.

00:18:45그래서 우리가 Cloudflare의 모든 서비스가 우리 서버 어느 한 대에서든 돌아갈 수 있도록 어려운 작업을 해놨기 때문에, 우리가 이런 장소들에 들어갈 수 있게 되면, 그건 우리가 인터넷이 작동하는 근본적인 핵심에 정말 특권적인 접근을 갖게 된다는 뜻입니다.

00:19:01놀랍죠, 그렇죠? 우리는 다 인터넷을 당연하게 여기잖아요.

00:19:05이걸 듣는 게 믿기지 않을 만큼 흥미롭습니다, 그렇죠?

00:19:08그러니까, 이 모든 게 어떻게 작동하는지 말이죠.

00:16:44We do other things as well.

00:16:45So, you know, if you if you type in, you know, www dot Amazon dot com, it turns out that, you know, Amazon gets to choose where www points.

00:16:58VeriSign, which runs dot com, gets to choose where Amazon dot com points.

00:17:03The question is who gets to decide where dot com points?

00:17:06And the answer is there are these 13 root servers that are out there that that underlie the Internet.

00:17:13And when I when I say a server, people picture a single box.

00:17:16But in these cases, they're often, you know, thousands of machines that are that are sitting behind this.

00:17:21And they're run by organizations that you'd be sort of surprised by.

00:17:25Like USC has one.

00:17:27The University of Maryland has one.

00:17:29NASA has one.

00:17:30And the reason there are 13 is because that's the amount that you can stick in a in a standard packet.

00:17:36So there will never be a 14th root server.

00:17:38And and the organizations that run them will probably never change as well, because this has become this incredibly political topic like China wants one.

00:17:45Russia wants one.

00:17:46And and and and so as a result, the University of Maryland will probably continue to run it, even though, you know, why the University of Maryland?

00:17:53We provide the infrastructure for two of the 13 root servers.

00:18:01We don't run the root servers themselves, but they they are on our network.

00:18:05And that's incredibly important because any time you send an email, any time you click on a link, any time you use an app on your phone, the very first thing that happens is a is a request to one of these root servers.

00:18:15And so we provide those services.

00:18:17We provide them for free and we do it for two of the 13.

00:18:21We've been asked to do it for more, but we think two is sufficient.

00:18:24And and that's, again, one of the things that when we go to an ISP anywhere in the world, we say, hey, would you like one of the root servers to be running inside your network?

00:18:32And they're like, absolutely, that'll improve everything.

00:18:35And then in the process of getting that in, that then helps us, you know, all of the other services that we provide run on that same same infrastructure.

00:18:45And so because we've done the hard work to make it so that every service at Cloudflare can run on any one of our servers, when when we can get into these places, it means that we we then have a really privileged access to kind of the fundamental core of how the Internet works.

00:19:01It's amazing, right? Like we all take the Internet for granted.

00:19:05It's so unbelievably interesting to to hear this, right?

00:19:08Like how it all works.

00:19:10그래서 그게 물리적 네트워크죠.

00:19:12Cloudflare를 현재 네트워크 효과 같은 종류의 비즈니스라고 생각하세요? 그게 데이터 네트워크 효과든 아니든 말이에요.

00:19:20아니면 그건 좀 더 VC식으로 세상을 보는 방식인가요?

00:19:23아니요, 제 말은, 네트워크는 본질적으로 네트워크 효과를 가진다고 생각해요.

00:19:25그리고 우리가 봐온 것처럼, 우리가 더 커질수록 우리를 쓰는 사람들의 성장률이 계속 가속화돼 왔어요.

00:19:34그래서 서로 위에 쌓이는 여러 가지 다른 네트워크 효과가 있다고 생각해요.

00:19:40하지만 그중 하나는, 우리가 VPN 서비스와 세계에서 가장 인기 있는 DNS 서비스 중 하나인 one dot one dot one to one을 제공한다는 거예요.

00:19:51그것들 중 하나를 쓰는 사람은 누구나 본질적으로 Cloudflare의 다른 모든 것에 조금 더 빠르게 접근하게 돼요.

00:20:04그래서 우리 네트워크의 한쪽을 더 많은 사람이 쓸수록, 그건 그냥 우리 네트워크의 다른 쪽을 훨씬 더 가치 있게 만들어요.

00:20:12그리고 우리 네트워크의 다른 쪽을 더 많은 사람이 쓸수록, 그건 또 반대쪽을 더 가치 있게 만들어요.

00:20:16그래서 저는 그것들이 아주 많이 복리로 쌓인다고 생각해요.

00:20:19그리고 앞으로, 인터넷의 미래 비즈니스 모델이 어떤 모습일까를 생각하면 말이에요.

00:20:27그게 가능한 한 많은 사람이 우리 네트워크에 있는 게 엄청나게 매력적이게 만드는 또 다른 지점이 될 거라고 생각해요.

00:20:37하지만 흥미로워요.

00:20:38Cloudflare의 기본 서비스에 가입하는 데는 약 5분이 걸려요.

00:20:42떠나는 데는 약 10초가 걸리고요.

00:20:45그래서 Cloudflare 뒤의 가치를 항상 이끄는 것들이 있다고 생각하더라도, 우리는 끊임없이 그 가치를 제공하며 살아남아야 해요.

00:20:57그렇지 않으면, 우리 고객은 어떤 식으로도 락인되어 있지 않아요.

00:21:02그리고 우리가 서비스를 제공하지 않으면, 가치를 만들지 않으면, 이 모든 게 아주 빠르게 사라질 수 있어요.

00:21:09하지만 적어도 보안 관점에서는, 왜... 물론 언제든 경쟁사로 갈 수는 있겠지만, 여러분은 어느 시점이든 세계의 모든 DDoS 공격을 아는 집단 지혜의 혜택을 받잖아요.

00:19:10So that's a physical network.

00:19:12Do you think of Cloudflare as a network effects kind of business currently around, you know, whether that's a data network effect or otherwise?

00:19:20Or is that is that more of a VC way of looking at the world?

00:19:23No, I mean, I think networks inherently have network effects.

00:19:25And, you know, as we see, as we have gotten bigger, our rate of growth of of who uses us has continued to accelerate.

00:19:34And so I think there are multiple different network effects that that are stacking on top of each other.

00:19:40But but but one of them is, you know, we provide a VPN service and and and one of the most popular DNS services in the world, one dot one dot one to one.

00:19:51Everyone who uses one of those things, then the they're inherently going to get access to everything else on Cloudflare a little bit faster.

00:20:04And so as more people use kind of one side of our network, it's just it just makes the other side of our network much more valuable.

00:20:12And as more people use the other side of our network, it makes the other side of the network more valuable.

00:20:16And so I think those things are very much compounding.

00:20:19And then going forward, you know, as we think about, you know, what is what is what is the future business model of the Internet going to look like?

00:20:27I think that's going to be another place where it's going to make it incredibly compelling for for as many people as possible to to be to be on our network.

00:20:37But it's you know, it's it's interesting.

00:20:38We it takes about five minutes to sign up for Cloudflare's basic services.

00:20:42It takes about, you know, 10 seconds to leave.

00:20:45And so while I think that there are things that are always driving what it is that's the value behind Cloudflare, we have to constantly live up to providing that value.

00:20:57Otherwise, you know, there's there's like our customers aren't locked in in any way.

00:21:02And if we if we're not providing service, if we're not creating value, you know, the whole thing could go away very quickly.

00:21:09But at least from a security standpoint, why would you I guess you could always go to a competitor, but like you benefit from the collective wisdom of knowing all the DDoS attacks in the world at any point in time.

00:21:22그리고 그게 또, 제 생각에 우리가 가진 네트워크 효과 중 하나예요. 우리는 거의 면역 시스템처럼 작동하거든요.

00:21:30그래서 우리 고객 중 한 명에 대한 공격이 거기 있는 모든 고객에게 혜택이 돼요. 제 공동창업자 Michelle이 제가 하지 않았으면 하는 이야기가 있는데, 좀, 좀 음란한(blue) 얘기라서요.

00:21:47초창기에, 누가 Cloudflare에 가입할 때마다 울리는 종이 있었던 게 기억나요. 그리고 그 종이 울렸죠.

00:21:57우리 모두 그녀의 노트북으로 달려가서 누가 가입했는지 봤어요.

00:22:01그리고 이건 2010년, 아니면 어쩌면 2011년 초였어요.

00:22:06그리고 제 눈이 휘둥그레지고 얼굴이 빨개졌던 게 기억나요. 가입한 게 터키 성매매 웹사이트였거든요.

00:22:19그래서, OK, 우리한테 직원 핸드북 같은 게 필요하겠다, Cloudflare에 가입하는 좀 다채로운 것들이 있을 수 있다고 말이에요.

00:22:28그런데 그다음 일어난 일은, 종이 또 울렸고 또 다른 터키 성매매 사이트였고, 그다음 또 하나, 그다음 또 하나였어요.

00:22:34그리고 첫 주가 끝날 무렵엔, 천 개가 넘는 터키 성매매 사이트가 Cloudflare에 가입했고, 정말 이상했어요.

00:22:42제품-시장 적합성(Product market fit)이네요.

00:22:43네.

00:22:44제 말은, 우리는 영업팀이 없었어요.

00:22:46우리는 시장을 가졌던 거죠.

00:22:47우리는 웹사이트를 터키어로 번역해뒀거든요.

00:22:49그건 그냥... 그리고 무슨 이유로 가입하는 불가리아 에스코트 사이트들이 잔뜩 있던 게 아니었어요. 터키였어요.

00:22:57그래서 우린 호기심을 못 이겼죠.

00:23:00그래서 우리 뒤에 있는 웹마스터 중 한 명에게 연락했어요.

00:23:03그들과 Skype 통화를 잡았죠.

00:23:05그리고 흥미로웠어요.

00:23:06그는, 우선 우리가 전화를 받았는데, 그는 그냥 Cloudflare에 넘치게 고마워했어요.

00:23:13그리고 그가 말하길, 터키에 대해 이걸 모를 수도 있는데, 알다시피 터키에서 서쪽으로 더 가면 매우 유럽적이라고 했어요.

00:23:20그들은 우리가 하는 일을 좋아하진 않지만 어느 정도 용인한다고요.

00:23:22하지만 동쪽으로 더 가면, 훨씬 더 보수적이고 훨씬 더 무슬림인 국가가 된다고요.

00:23:27그리고 그들은 우리가 하는 일이 그냥 악의 전형이라고 생각한다고요.

00:23:30그래서 그가 말하길, 들어봐요, 누군가 TechCrunch를 읽어요.

00:23:38그들이 당신들 얘기를 들었어요.

00:23:38우리가 가입했죠.

00:23:40우리는 항상 이런 공격을 받고 있어요.

00:23:42우리는 좀 더 무슬림 근본주의적인 동부 터키 사람들로부터라고 추정해요.

00:23:50당신들이 이 공격으로부터 우릴 보호해줬어요.

00:23:51그런데 말이죠, 터키 에스코트엔 돈이 별로 없어요.

00:23:53그래서 우린 당신들 서비스의 무료 버전을 쓰고 있어요.

00:23:55그리고, 정말 정말 고맙습니다.

00:23:58그래서 우린 공격을 분류하는 머신러닝 시스템이 있어요.

00:24:01그래서 우린 이 스타일의 공격을 T.

00:24:05E., 즉 Turkish escort attacks(터키 에스코트 공격)를 뜻하는 걸로 라벨링했어요.

00:24:07그래서 우리가 볼 때마다, 그러니까 시스템이 식별할 때마다, 그 T.

00:24:12E. 공격이 들어온다고요.

00:24:141년 뒤로 빨리 감기 하면.

00:21:22And that's again, I think that's another one of the the the network effects that we have is that, you know, we act almost like an immune system.

00:21:30And so an attack against any one of our customers benefits all of the customers that that are out there that the the story that Michelle, my my co-founder, wouldn't want me to tell because it's a little it's a little it's a little blue, I guess.

00:21:47Was that early on, I remember we used to have a bell that would go off anytime anyone signed up for for Cloudflare and and the bell went off.

00:21:57We all would run back to her, you know, laptops to see what was who had signed up.

00:22:01And and this was back in in 2010 or maybe early 2011.

00:22:06And and I remember just being like my I mean, my eyes got wide and I and I and I and I blushed because it was a Turkish prostitution website that had signed up.

00:22:19And it was like, OK, I guess we need a like employee handbook or something to sort of say, you know, there might be some kind of colorful things that sign up for Cloudflare.

00:22:28But but then what happened next is the bell went off again and it was another Turkish prostitution site and then another one and then another one.

00:22:34And by the end of the first week, like over a thousand Turkish prostitution sites had signed up for Cloudflare and it was really strange.

00:22:42Product market fit.

00:22:43Yeah.

00:22:44And I mean, we didn't have we have a sales team.

00:22:46We had a market.

00:22:47We had translated the website into Turkish.

00:22:49There was I mean, it was it was just like and it wasn't like there were a bunch of like, I don't know, Bulgarian, you know, escort sites that were signing up for whatever reason was Turkish.

00:22:57And so we, you know, curiosity got the better of us.

00:23:00And so we contacted one of the webmasters behind us.

00:23:03We set up a Skype call with them.

00:23:05And it was interesting.

00:23:06He was first of all, we got on the phone and he was just effusively thankful for for Cloudflare.

00:23:13And and he said, you know, we you might not know this about Turkey, but as you know, you go further west in Turkey, it's very European.

00:23:20They don't love what we do, but they kind of tolerate it.

00:23:22But as you go further east, it becomes a very much more conservative, much more Muslim country.

00:23:27And they think what we're doing is just the epitome of evil.

00:23:30And and so and so he said, listen, one of one someone reads TechCrunch.

00:23:38They heard about you.

00:23:38We signed up.

00:23:40We are always getting these attacks.

00:23:42We assume from kind of sort of more sort of Muslim fundamentalist kind of eastern Turkish people.

00:23:50You protected us from this tax.

00:23:51By the way, there's not a lot of money in Turkish escort.

00:23:53So we're using the free version of your service.

00:23:55And and and and thank you very much.

00:23:58And so we have machine learning systems that will categorize attacks.

00:24:01And so we labeled this style of attacks, the the T.

00:24:05E, which stood for Turkish escort attacks.

00:24:07And so anytime we'd see, you know, that this the system would identify, you know, the T.

00:24:12E attacks are coming.

00:24:14Fast forward a year later.

00:24:16그리고 저는 사무실에 늦게까지 있었어요, 목요일이나 금요일 오후였던 것 같아요.

00:24:22그리고 전화가 울렸는데, 네덜란드 신사였어요.

00:24:26그는 아제르바이잔 바쿠(Baku, Azerbaijan)에서 전화하고 있었어요.

00:24:28그리고 그가 말하길, 콘테스트가 내일이라고요.

00:24:31우리는 완전히 오프라인이에요.

00:24:32모두가 당신들만이 도울 수 있다고 우리에게 말했어요.

00:24:34그래서 저는, 무슨 콘테스트요? 라고 했죠.

00:24:36그리고 저는 유타 주 파크 시티(Park City, Utah)에서 자랐고, 대학 전까지 나라 밖으로 여행을 안 다녀서, 세계의 다른 곳에서 일어나는 일에 그다지 익숙하지 않았어요.

00:24:48그래서 그가 Eurovision(유로비전)이라고 했을 때, 저는 그게 뭐죠? 라고 했어요.

00:24:52그렇죠.

00:24:53그리고 그는, 아니, 이거 정말 큰 일이에요, 라고 했어요.

00:24:55그리고 저는, 노래 경연 대회잖아요, 라고 했죠.

00:24:56그건, 민족주의를 곁들인 American Idol 같은 거잖아요, 뭐든, 그냥 서비스 가입하세요.

00:25:01그는, 아니, 아니, 우린 도움이 필요해요, 라고 했어요.

00:25:02그리고 저는, 아니, 그냥 뭐든.

00:25:03가입하세요.

00:25:03괜찮을 거예요.

00:25:04무슨 일이 있었냐면, Eurovision 결승에서 여섯 명의 참가자 중 한 명이 트랜스젠더였고, 바쿠, 알다시피 아제르바이잔은 다시 한번 상대적으로 매우 보수적인 무슬림 국가예요.

00:25:17그리고 어떤 사람들은 이게 거기서 일어나는 게 엄청나게 모욕적이라고 생각했어요.

00:25:21그래서 그들은 그들에 대해 꽤 심각한 공격을 가했고, 그들을 오프라인으로 떨어뜨렸어요.

00:25:33다음 날 아침에 출근하니 프랑스 엔지니어들이 잔뜩 있었는데, 그들의 눈이 접시만 했어요.

00:25:37그리고 그들이, 어젯밤에 누가 가입했는지 알아요? 라고 했어요.

00:25:38그리고 저는, 아, 네, 그 그 그 노래 경연 대회요, 라고 했죠.

00:25:42그러자, 아니, 아니, 이게 얼마나 큰 일인지 이해 못 하시는군요, 라고 했어요.

00:25:44그리고 청중 중에 무지한 미국인이신 분들을 위해 말하자면, Eurovision은 Super Bowl보다 더 많은 시청자를 모아요.

00:25:50정말 이건, 이건 민족주의를 곁들인 American Idol이에요.

00:25:53미친 거죠.

00:25:54그래서 우리는 그들을 보호했고 공격을 봤는데, 시스템이 그걸 식별하면서, T.

00:26:01E.

00:26:02T.

00:26:02E.

00:26:02T.

00:26:02E.

00:26:02T.

00:26:03E.

00:26:03T.

00:26:03똑같은 패턴이었어요.

00:26:05똑같은 공격자였죠.

00:26:06그 1년 뒤로 빨리 감기 하면, 저는 J.P.모건의 CTO로부터 다급한 전화를 받아요.

00:24:16And I was in our office late on, I think, Thursday or Friday afternoon.

00:24:22And and the phone rings and it's a Dutch gentleman.

00:24:26He's calling from Baku, Azerbaijan.

00:24:28And he says, the contest is tomorrow.

00:24:31We're completely offline.

00:24:32Everyone has told us you're the only ones who can who can help.

00:24:34And I was like, what contest?

00:24:36And I grew up in Park City, Utah, like I, you know, hadn't traveled out out of the country until until college and, you know, wasn't wasn't very familiar with with things that happen around the rest of the world.

00:24:48So when he said Eurovision, I said, what's that?

00:24:52Right.

00:24:53And he's like, no, it's a really big deal.

00:24:55And I was like a song contest.

00:24:56Like, it's like American Idol with nationalism, whatever, you know, sign up for the service.

00:25:01He's like, no, no, we need help.

00:25:02And I'm like, no, just whatever.

00:25:03Sign up.

00:25:03You'll be fine.

00:25:04What had happened was the finals in Eurovision, one of the six contestants was transgender and Baku, you know, Azerbaijan is, again, a very relatively conservative Muslim country.

00:25:17And some people thought that this was incredibly offensive, that this was happening there.

00:25:21And so they launched pretty significant attacks against against them and and and and and and and knocked them, you know, off offline.

00:25:33I came in the next morning and we had a bunch of French engineers and their eyes were like saucers.

00:25:37And they're like, do you know who signed up last night?

00:25:38And I'm like, oh, yeah, that that that song contest.

00:25:42And I'm like, no, no, you don't understand what a big deal is.

00:25:44And for those of you who are also ignorant Americans in the audience, Eurovision gets more like viewers than the Super Bowl.

00:25:50Like it's it's this it is it's American Idol with nationalism.

00:25:53It's crazy.

00:25:54And and so and so we protected them and we looked at like the attacks and the system is identifying them and it goes T.

00:26:01E.

00:26:02T.

00:26:02E.

00:26:02T.

00:26:02E.

00:26:02T.

00:26:03E.

00:26:03T.

00:26:03Exact same pattern.

00:26:05Exact same attacker.

00:26:06Fast forward a year after that, I get a frantic call from the CTO of J.P.

00:26:12모건, 그리고 그가, 우리가 공격받고 있어요, 라고 했어요.

00:26:16그들이 우리 소비자 대상 서비스들을 잔뜩 오프라인으로 떨어뜨리고 있어요.

00:26:21우리는 당신들이 이걸 정말 잘한다고 들었어요.

00:26:23당신들은 최고의 솔루션 엔지니어와 최고의 영업사원을 데리고 월요일 아침 제일 먼저 뉴욕에 와 있어야 해요.

00:26:29우리는 영업사원이 없었어요.

00:26:31그리고 우리의 단 한 명뿐인 네트워크 담당자는 정장이 없었어요.

00:26:36그래서 우린 주말 동안 그에게 정장을 사줬고, 다 같이 일요일 밤에 날아가서, J.P.

00:26:41모건 사무실에 제일 먼저 도착했어요, 6시 같은 시간에.

00:26:44월요일 아침에요.

00:26:47그리고 그들이 이걸 다루는 워룸(war room) 전체를 갖고 있었던 게 기억나요. 그들이 로그 더미를 테이블 너머로 밀어줬어요.

00:26:55그리고 우리 팀의 이 사람은 이름이 Sheree예요.

00:26:58그는 그걸 보고는, 아, 우리 이놈들 알아요, 라고 해요.

00:27:00터키 에스코트 공격자들이에요.

00:27:02알고 보니, 사실 터키에 있는 누군가가 아니었어요.

00:27:06알고 보니 원래는 이란에 있는 한 학생이었는데, 그는 역시 터키에서 일어나는 일을 보고 역겹다고 생각했어요.

00:27:14그래서, 알다시피, 그들에 대한 공격을 가했고, 그다음 Eurovision 콘테스트를 보고, 그들에 대한 공격을 가했어요.

00:27:19그게 그를 주목받게 했고, 그는 실제로 이란 군사 기구, 그러니까 일종의 전방 사이버, 그 공격적 사이버 역량 안으로 들어갔고, 그 시점에서 그들이 미국 은행들을 잔뜩 공격했어요.

00:27:34은행들을, 그게 그들이 이걸 따라온 경위예요.

00:27:36그리고 그 같은 사람이 오늘날까지 이란의 모든 사이버 공격을 운영하고 있어요.

00:27:43그래서 그들이 그 일종의 레고(Lego) 스타일 영화 같은 걸 만드는 그 모든 것을 볼 때, 그건 터키 에스코트를 공격하는 걸로 시작한 바로 이 한 사람이에요.

00:27:54그리고 다시, 이건 제 생각에 Cloudflare가 모두에게 서비스하는 게 인터넷의 이런 이상한 구석에서도 우리가 배우게 해주는 힘을 보여줘요.

00:28:04그리고 그 결과 오늘날, 세계의 거의 모든 주요 금융기관, 거의 모든 정부가 온라인에서 안전하게 있기 위해 우리에게 의존해요.

00:28:13매혹적이면서도 정말 웃기네요.

00:28:15네. 그리고 Michelle은 창피해할 거예요. 그녀는, 너 그만해야 해, 라고 하죠.

00:28:19저는, 큰 투자은행인 Allen and Company가 애리조나에서 하는 컨퍼런스 중 하나에 저를 초대했어요.

00:28:29그리고 저는 이 이야기를 했고, 그 이후로 다시 초대받은 적이 없어요.

00:28:36그래서, 아무튼, 그렇습니다.

00:26:12Morgan and he's like, we're under attack.

00:26:16You know, they they they're they're taking offline a bunch of our kind of consumer facing services.

00:26:21We've heard you guys are really good at this.

00:26:23You need to bring your best solutions engineers and best salespeople and be in New York first thing Monday morning.

00:26:29We didn't have salespeople.

00:26:31And so and her and there are one network guy didn't own a suit.

00:26:36So we like over the weekend we bought him a suit and we all fly out Sunday night and we're in the J.P.

00:26:41Morgan offices first thing like 6 a.m.

00:26:44on on Monday morning.

00:26:47And like I remember they have this whole room is a war room where they're they're dealing with this and they slide the stack of logs across the table.

00:26:55And this guy on our team is named Sheree.

00:26:58He looks at it and goes, oh, we know these guys.

00:27:00It's the Turkish escort attackers.

00:27:02What it turns out is it actually wasn't anyone in Turkey.

00:27:06It turns out it was originally a student in Iran who who again saw what was happening in Turkey and thought it was it was repugnant.

00:27:14So, you know, launched attacks against them, then saw the Eurovision contest, launched attacks against them.

00:27:19That got him recognized and he actually got brought into the the Iranian military apparatus, the sort of forward cyber that offensive cyber capabilities, at which point they attacked a bunch of U.S.

00:27:34banks, which is how they came after this.

00:27:36And the same guy to this day is running all of Iranian cyber attacks.

00:27:43And so when you see like all of the things where they are creating like the sort of Lego style movies, it's this one guy who's who started out as the as as attacking, you know, Turkish escorts.

00:27:54And and again, that's I think shows kind of the power of Cloudflare serving everyone helps us learn from even these sort of weird corners of the Internet.

00:28:04And as a result today, you know, almost every major financial institution in the world, almost every government, you know, relies on us in order to in order to stay stay safe online.

00:28:13It's fascinating and hilarious.

00:28:15Yes. And Michelle will be mortified when she's she's like, you need to stop.

00:28:19I was I am I Allen and company, the big investment bank invited me to one of their conferences they do in in Arizona.

00:28:29And I told this story and I haven't been invited back since.

00:28:36So so anyway, there you go.

00:28:40OK, 음, 공유해주셔서 감사해요.

00:28:42초기 고객 세그먼트를 해커 키즈(Hacker Kids)나 인권단체 같은 데서 찾으셨다는 사실은, VC 슬라이드를 만들고 돈을 모금하는 걸 생각하면, 정확히 당신의 첫 번째로 명백한 실리콘밸리식 플레이북은 아니잖아요.

00:29:00그리고 그건 흥미로웠어요.

00:29:02초창기에 한 VC가, OK, 당신들 정말 인기 많아졌는데, 그런데 베이 에어리어(Bay Area) 밖으로는 어떻게 확장할 거예요? 라고 했던 게 기억나요.

00:29:12그리고 제가 일종의 이렇게 말했던 게 기억나는데, 그 사람은 완전히 못 믿어 했어요.

00:29:18저는, 우리는 튀니지(Tunisia) 같은 데서 정말 큰데, 베이 에어리어엔 아무도 없어요, 라고 했어요.

00:29:24그래서 알고 보니, 인터넷이 느린 곳, 좀 더 무법지대인 곳.

00:29:32그런 곳들이 우리가 초기에 트래픽 대부분을 얻은 곳이었어요.

00:29:36반면에, 우리가 테크 네이티브, YC 무리, 우리의 자연스러운 청중이라고 생각될 사람들을 얻는 데는 정말 오랜 시간이 걸렸어요.

00:29:49반면에, 제 말은, 콩고(Congo)에 가면 콩고의 상위 100개 현지 웹사이트 중 50%가 Cloudflare를 쓰고 있었어요. 왜냐하면 테크 진앙지에서 실제로 멀수록 우리가 제공하는 게 더 가치 있었기 때문이죠.

00:30:05네.

00:30:06일하는 방식이 하나만 있는 게 아니라는 걸 보여주네요.

00:30:08그렇죠.

00:30:08그렇죠.

00:30:09그렇죠.

00:30:09플레이북은 하나가 아니에요.

00:30:10아니죠.

00:30:11그리고 다시, 제 생각엔, 이건, 제가 사람들에게 이걸 말하면 가끔 좀 답답해해요.

00:30:20하지만, 우리가 개발자 플랫폼을 왜 만들었는지에 대해 거창한 전략 메모를 쓴 게 아니었어요.

00:30:27우리는 그게 필요해서 만들었어요.

00:30:29하지만 그게 나중에 Cloudflare가 앞으로 무엇인지 정의하는 데 엄청나게 가치 있는 걸로 드러났죠.

00:30:36그래서 어느 수준에서 Cloudflare의 이야기는 늘, 이 정말 까다롭고 어려운 기술적 문제들을 만들고, 우리 자신을 위해 그걸 해결하는 거였어요.

00:30:47그리고 그 과정에서, 그게 비즈니스를 앞으로 정말 이끄는 것을 쌓아 올려요.

00:30:53네.

00:30:53네.

00:28:40OK, well, thanks for sharing.

00:28:42You know, the fact that you found your initial customer sort of segments in like Hacker Kids and human rights organizations, you know, when you when you think about like VC slides and raising money, that's not exactly your first obvious, you know, Silicon Valley kind of playbook.

00:29:00And it was it was interesting.

00:29:02I remember a VC early on said, OK, you guys have gotten really popular, but how are you going to expand outside of, you know, the Bay Area?

00:29:12And I remember sort of saying and the person was just completely incredulous.

00:29:18I was like, we're really big in like, you know, Tunisia, but we don't have anyone in the Bay Area.

00:29:24And so it turned out that wherever the Internet was slow, wherever sort of, you know, it was more lawless.

00:29:32Those were the places that we initially got, you know, most of our traffic.

00:29:36And it actually took a really long time for us to win sort of the tech natives, the YC crowd, you know, the folks that were that would be sort of what you would think would be our natural audience.

00:29:49Whereas, you know, I mean, we were like in if you went to Congo, you know, 50 percent of the top hundred local websites in Congo, you know, were using Cloudflare because it was a play because the further you were actually away from sort of the tech epicenters, the more valuable what we provided was.

00:30:05Yeah.

00:30:06Goes to show that's not one way of doing things.

00:30:08No.

00:30:08No.

00:30:09No.

00:30:09No one playbook.

00:30:10No.

00:30:11And again, I think, you know, it's and this this I say this to people and it sometimes kind of frustrates them.

00:30:20But like it wasn't like we wrote grand strategy memos on why we built a developer platform.

00:30:27We built it because we needed it.

00:30:29But that's then turned out to be incredibly valuable kind of to defining what what Cloudflare is is going forward.

00:30:36And so at some level, the story of Cloudflare has always been, you know, create these really thorny, hard technical problems, solve them for ourselves.

00:30:47And then in the process that that that builds on what it is that really drives the business going forward.

00:30:53Yeah.

00:30:53Yeah.

00:30:54그리고 VC 얘기가 나와서 말인데, 이제 몇 주 전쯤 X(엑스)에서 좀 재미있는 갑론을박이 있었잖아요. 정확한 세부사항을 굳이 다시 따지진 않더라도, 당신은 좀 다른 종류의 비즈니스였으니까요.

00:31:09펀드레이징 측면에서 당신의 경로는 어땠고, 배운 교훈 중 일부는 뭐였나요?

00:31:15음, 우선, 제 말은, 우리는 시간이 지나면서 그냥 굉장한 투자자들과 일하게 됐어요.

00:31:24Carl Ledbetter, Scott Sandel, USV의 Brad Burnham 같은 분들이요.

00:31:29그들은 정말 우리 스타일과 맞았어요.

00:31:32그리고 우리 스타일은 주로, 우리가 벤처캐피털리스트를 주로 돈의 원천으로 생각하는 경향이 있었어요.

00:31:40그리고, 주로, 우리는 돈이 필요할 때 자본에 접근할 수 있길 원했어요.

00:31:48사상적 리더십(thought leadership)은 필요 없었어요.

00:31:50하지만 우린 그랬어요.

00:31:50네, 우리는 정말 그냥, 우린 채용에 도움이 필요하지 않았어요.

00:31:54우리는 친구(buddy)를 정말로 원한 게 아니었어요.

00:31:57우리는 일종의, 가끔 우릴 밀어붙이고, 이봐, 저 너머에 뭐가 있는지 생각해봤어? 라고 말해줄 사람들을 원했어요.

00:32:05하지만, 우리 비즈니스에 끼어들어서, 음, 그걸 21.99달러가 아니라 22.99달러로 가격을 매겨야 한다고 생각해, 라고 하는 사람들은 아니었어요.

00:32:15제 말은, 우리는 일종의, 우리는 우리 비즈니스를 다른 누구보다 잘 안다는 식이었어요.

00:32:20그래서, 우릴 믿는다면, 그렇게 하고 길에서 비켜줘요.

00:32:24우리는 그것의 다른 여러 유형도 봤어요. 정말 운영자(operator)가 되고 싶어 하는 사람들이요.

00:32:31그리고 다시, 제 생각엔, 어떤 창업자들에겐 이걸 하는 방식이 하나만 있는 게 아니에요.

00:32:37그게 그들에겐 엄청나게 가치 있어요.

00:32:40그리고 그들은 그걸 원해요.

00:32:42그래서, 우리는 거기 있는 거의 모든 사람과 얘기했어요.

00:32:49그리고 우리가 완전히 바보라고 생각한 사람들도 많았어요.

00:32:53이 사람은, Merge Capital의 여러 사람들, 제가 사랑하는 Santi와 Gordon 같은 사람들이요.

00:33:01그냥, 당신은 바보고 우리는 절대 당신에게 투자 안 할 거야, 라고 하는 한 사람이 있었어요.

00:33:06그리고 다시, 이해해요.

00:33:09우리는 어느 정도 그랬으니까요.

00:33:10하지만 그건 괜찮아요. 왜냐하면 우리는 우릴 믿어준 사람들을 찾았고, 그들은 우리와 함께 여정을 오면서 엄청나게 잘됐으니까요.

00:33:20그리고 그건 말이 됐어요. 하지만 우리는 이상한(odd) 회사였어요.

00:33:24제 생각에, 이걸 창업한 우리 셋을 보면, 대부분의 회사는 서로 친구인 사람들이 창업해요.

00:33:32Michelle, Lee, 그리고 저는, 우리는 친구가 아니었어요.

00:33:34우리가 적이었던 건 아니었어요.

00:33:35우리는 서로에 대한 엄청난 존경이 있었지만, 오늘날까지 그냥 근본적으로 다른 사람들이었어요.

00:33:40그러니까, Michelle은, 그녀는 거실에 거대한 핑크 피아노가 있어요.

00:33:47그리고 그녀에게 좋은 시간이란 밤에 아이들과 앉아 피아노를 치는 거예요.

00:33:53그녀의 남편은 기타를 치고 아이들은 따라 불러요.

00:33:55그건 저한테 지옥의 가장 낮은 층처럼 들려요.

00:33:58하지만 다시, 그건, 우리는 명백히, 시간이 지나면서 친구가 됐어요. 왜냐하면 우린 이걸 함께 만들었으니까요.

00:34:06하지만 우리는 사람으로서는 근본적으로 달랐어요.

00:34:09그리고 제 생각에 어떤 투자자들은 우릴 보고, 이 오합지졸(motley crew)이 어떻게 어울리지? 라고 했어요.

00:34:15하지만 강력했던 건, 우리가 너무 달랐기 때문이에요.

00:34:18그리고 Michelle이 그걸 묘사하는 방식은, 그녀는, 회사를 시작할 때 벤다이어그램처럼 되길 원한다는 거예요. 큰 원들이 있고, 서로 소통할 수 있을 만큼만 딱 겹치는 거죠.

00:34:33하지만 각자의 차선(lane)은 엄청나게 명확하게 정의되어 있어요.

00:34:36그래서, 우리가 이 일을 해온 지금 16년, 거의 17년 동안, Michelle과 저는 제대로 싸운 적이 한 번도 없어요. 왜냐하면 근본적으로 제가 하는 일과 그녀가 하는 일이 그냥...

00:34:53그러니까, 우리는 각자 자기 차선이 있고, 그 차선에서 성공할 수 있어요.

00:34:58그리고 비록, 제가 어떤 것들을 잘하지만, 그녀는 완전히 다른 일련의 것들을 잘해요.

00:35:05그리고 그게 바로 시간이 지나면서 우리를 성공하게 만들었다고 제가 생각하는 것의 많은 부분을 이끌어요.

00:35:12그리고, 이제 창업자들이 항상 우리에게 조언을 구하러 와요.

00:35:15그리고 우리가 가장 흔하게 받는 질문 중 하나는, 당신들은 어떻게 책임을 나눴나요? 예요.

00:35:21그리고, 제가 얼마나 심술궂은 기분이냐에 따라 다르지만요.

00:35:25하지만 그 질문을 한다면, 아마 잘못된 공동창업자를 둔 거라는 뜻이에요. 왜냐하면 근본적으로 원하는 건 가능한 한 넓은 면적을 커버하고, 각자가 매우 뚜렷한 차선을 갖는 거니까요.

00:35:39그래서 우리 경우, Lee는 그냥 머리를 박고 코드를 쓰는 기술 천재였어요.

00:35:45이사회에 있고 싶어 하지 않았어요.

00:35:47투자자를 만나고 싶어 하지 않았고, 일종의, 하지만 절대적인 기술 천재였죠.

00:35:52Michelle은 일종의 운영 담당자였는데, 한 번 작동한 걸 가져다가 그걸 백만 배로 확장하는 법을 알아내는 사람이었어요.

00:36:03그래서, 결국 우리의 go-to-market 조직을 많이 운영했어요. 진짜 프로세스와 규모가 필요한 그런 것들이요.

00:36:11그리고 저는, 저는 좋은 스토리텔러예요.

00:36:13그래서, 이 VC 건의 경우, 그러니까, Vinod Khosla가 우리에게 투자를 생각하고 있어요.

00:36:22제가 대부분 말을 해요, 왜냐하면 제가 좋은 스토리텔러니까요.

00:36:26Michelle은, 그러니까, 생각하고 있어요. 제 말은, 그녀는 문자 그대로 식스 시그마 블랙벨트(six sigma black belt)였어요.

00:36:30그러니까 그녀는, 그녀는 프로세스 사람이고 엄청나게 잘해요.

00:36:33저는 그걸 끔찍하게 못해요.

00:36:34하지만 그녀는 그걸 하고 있었고, Lee는, 내가 왜 이 저녁 식사 자리에 있지? 라는 식이었어요.

00:36:38진짜로, 그냥 코드 쓰러 돌아가면 훨씬 더 생산적인 일들을 할 수 있을 텐데, 라고요.

00:36:44그래서, 다시, 모두가 좋은 스토리텔러여야 한다는 식으로 패턴 매칭을 한다면, 사람들을 탓하진 않아요.

00:36:53그게, 그게 그냥 우리는 아니었어요.

00:36:56하지만 저는 사실 거기에 진짜 강점이 있다고 생각해요. 왜냐하면 다른 관점과 다른, 다른 기술을 가진 다른 사람들을 원하니까요.

00:37:02그리고 그게 우리가 그렇게 강한 창업팀이었던 이유의 일부라고 생각해요.

00:30:54And speaking of VCs, there was some like fun back and forth on X a couple of weeks ago now, I guess, without necessarily relitigating the specifics precisely because you had a little bit of a different kind of business.

00:31:09What was your path and what were some of the lessons learned in terms of like fundraising?

00:31:15You know, I think first of all, I mean, we ended up getting to work with just some incredible investors over time.

00:31:24You know, Carl Ledbetter, Scott Sandel, Brad Burnham at USV.

00:31:29You know, they really matched kind of our style.

00:31:32And what what our style tended to be was we thought of venture capitalists primarily as, you know, sources of money.

00:31:40And, you know, mostly sort of we wanted when we needed money, we wanted to be able to to access capital.

00:31:48No thought leadership.

00:31:50But we did.

00:31:50Yeah, we we really just weren't like we didn't need help hiring.

00:31:54We didn't we we didn't really want a buddy.

00:31:57We sort of wanted like we want people who, you know, would would push us from time to time would sort of say, hey, have you thought about what's, you know, over the horizon?

00:32:05But but but weren't, you know, in our business being like, well, I think you should price it at, you know, twenty two ninety nine, not, you know, twenty one ninety nine.

00:32:15I mean, like we did it was like we were sort of like we know our business better than anyone else.

00:32:20And so, like, if you believe in us, do that and get out of the way.

00:32:24We saw we saw lots of other varieties of that, you know, people who really wanted to be kind of operators.

00:32:31And and I and again, I think there's not one way of doing this for some founders.

00:32:37That's that's that's incredibly valuable to them.

00:32:40And they and they want that.

00:32:42And and so, you know, we had you, we talked to almost everyone that was that was out there.

00:32:49And there were lots of people that just thought, you know, we were complete idiots.

00:32:53This guy like a bunch of people at Merge is capital like Santi and Gordon, who I love.

00:33:01There was one guy who was just like, you're an idiot and we're never going to invest in you.

00:33:06And and again, I get it.

00:33:09We kind of were.

00:33:10But but but but that's OK, because we found people who who did believe in us and and and have and have, you know, done incredibly well coming along the journey with us.

00:33:20And it made sense. But but we were an odd company.

00:33:24You know, I think that if you look at the three of us that founded it, most companies get founded by by people who are friends with each other.

00:33:32Michelle Lee and I, we were not friends.

00:33:34It wasn't we were enemies.

00:33:35I think we had a ton of respect for each other, but we were just radically different people to this day.

00:33:40Like, you know, Michelle, like she is a giant pink piano in her living room.

00:33:47And her idea of a good time is at night to sit down with her kids and she plays piano.

00:33:53Her husband plays guitar and the kids sing along.

00:33:55That sounds like the lowest circle of hell to me.

00:33:58And but but again, like that's but we we're we've obviously, you know, we've become friends over time because we, you know, built this together.

00:34:06But we were radically different as as people.

00:34:09And I think that some investors, when they looked at us, they were like, how does this motley crew fit together?

00:34:15But what was powerful was because we were so different.

00:34:18And the way Michelle describes it is she's like, when you're starting a company, you want to you want it to be like a Venn diagram where, you know, you've got big circles and they have just enough overlap that you can like still communicate with the other people.

00:34:33But your lanes are incredibly clearly defined.

00:34:36And and so, you know, in the 16 now, almost 17 years that we've been at this, like Michelle and I have never really had a fight because and because fundamentally, like what I do and what she does are just in.

00:34:53You know, we each have our own lanes and we can we can we can succeed in those those lanes.

00:34:58And even though, you know, even though I am I am good at some things, she is good at a completely different set of things.

00:35:05And then that just really drives a lot of of of what I think is has caused us to be be successful over time.

00:35:12And, you know, we now get founders that are coming to us for advice all the time.

00:35:15And one of the most common questions we get is like, how did you guys split up responsibilities?

00:35:21And, you know, I it depends on how snarky a mood I'm in.

00:35:25But if you're asking that question, it probably means you have the wrong co-founders because fundamentally, like what you want is is to cover as much surface area as possible and for each person to have a very distinct lane.

00:35:39And so in our case, you know, Lee was the technical genius that was that just was heads down writing code.

00:35:45It didn't want to be on the board.

00:35:47Didn't want to meet with investors was sort of, you know, but he but but an absolute technical genius.

00:35:52Michelle was sort of the operations person who, you know, like would take it a thing that worked once and figure out how to scale it to, you know, a million times.

00:36:03And so, you know, ended up running a lot of like our go to market organization, those things that you need to have real process and scale.

00:36:11And then I'm I'm a good storyteller.

00:36:13And so and so like in this, you know, in the case of the VC thing, like, you know, Vinod Khosla, we is thinking of investing in us.

00:36:22I am doing most of the talking because I'm the good storyteller.

00:36:26Michelle is, you know, thinking about I mean, she was a literally was a six sigma black belt.

00:36:30Like she's she's a process person and she's incredibly good.

00:36:33I'm terrible at that.

00:36:34But like she was doing that and Lee's like, why am I at this dinner?

00:36:38Like, seriously, I could be so many more productive things going on if I was just back writing code.

00:36:44And so, again, I don't I don't blame people for saying like, you know, if you're pattern matching off, you know, everyone's got to be a good storyteller.

00:36:53That wasn't that was that just wasn't what we were.

00:36:56But I actually think there's real strength in that because you want different people with different perspectives and different different skills.

00:37:02And I think that's part of why we were such a strong founding team.

00:37:06멋지네요.

00:37:07제품 관점에서 Cloudflare의 AI에 관한 것들을 얘기해보죠. 왜냐하면 여러분은 정말 많은 걸 만들었으니까요.

00:37:17그리고 세상이 이제 막 깨닫기 시작했다고 생각해요.

00:37:22하지만 저는 좀 놀랐어요.

00:37:22그러니까, 여러분이 만든 것 중 일부는 제가 알았어요.

00:37:25하지만 이걸 준비하면서, 정말 그런 목록이더라고요.

00:37:27그러니까 전반적인 전략과, 어쩌면 언제 AI를 위해 만들기 시작했고 무엇을 만들었는지 타임라인을 짚어주세요.

00:37:37네.

00:37:37그래서 저는 진짜 시작은, 음, 거슬러 올라가서 시작한다고 생각해요.

00:37:41음, 제 말은, 어느 수준에서, Cloudflare는 늘 AI 회사였어요.

00:37:45사실 Benchmark에 피칭했던 게 기억나요.

00:37:47그리고 제가, 그러니까, Cloudflare는 AI 회사예요, 라고 했어요.

00:37:51그러자 Matt Kohler가 눈을 굴렸어요.

00:37:54그래서, 저는, 다시는 그 말을 절대 안 하겠다고 했죠.

00:37:59그리고 그게 2010년쯤이었어요.

00:38:02하지만 어느 수준에서, 그건 늘 사실이었어요.

00:38:04다시, 터키 에스코트, 그건 패턴을 인식하는 머신러닝 시스템이에요.

00:38:08그리고 그 전체 논지는, 충분한 트래픽이 우리 시스템을 통과하게 하고 거기에 머신러닝 시스템을 돌릴 수 있으면, 흥미로운 일들을 할 수 있다는 거였어요.

00:38:16그래서 그건 늘 일종의 우리 DNA에 있었어요.

00:38:19그리고 만약 Cloudflare의 진짜 시작이 어디였는지 실제로 보면, 그건 Y Combinator 이전에 Paul Graham이 MIT에서 MIT Anti-Spam Conference라는 컨퍼런스를 열곤 했던 데서 왔어요.

00:38:33그리고 그건 정말 머신러닝 컨퍼런스였어요. 왜냐하면 스팸은 이 완벽한 머신러닝 영역이었거든요.

00:38:41그리고, 그러니까, 지금은 우리 이사회에 있지만 정말 오랫동안 우리 CTO였던 John Graham-Cumming 같은 사람이요.

00:38:45그러니까 그는 머신러닝 사람이었어요.

00:38:47그래서 그건 늘 일종의 우리 핵심에 있었어요.

00:38:50하지만 우리는, 우리는 스스로를 정말로 그렇게 묘사하진 않았을 거예요.

00:38:53저는 Cloudflare와 AI의 현대 시대가 정말로 2017년에 시작됐다고 생각해요.

00:38:59그리고 무슨 일이 있었냐면, 우리는 모두가 소프트웨어를 배포하는 것과 같은 방식으로 소프트웨어를 배포하고 있었는데, 하지만 우리 네트워크는 계속 커졌어요.

00:39:10그리고 우리가 가진 고객들의 규모와 중요성도 계속 커졌어요.

00:39:15그리고 그건 무서웠어요. 왜냐하면 코드를 내보낼 때, 거기엔 늘 위험이 있으니까요.

00:39:22실수해서 서비스를 다운시킬 위험이요.

00:39:24그리고 우리는 그런 적이 있었어요.

00:39:25그리고 그 당시 FedEx의 CEO로부터 전화를 받았던 게 기억나요.

00:39:28그리고 우리는 장애 한가운데 있었어요.

00:39:30그리고 그가, 언제 다시 온라인 될 거예요? 라고 했어요.

00:39:33그리고 저는, 지금 당장이요, 정말 죄송한데, 그런데 당신은 고객도 아니잖아요, 라고 했어요.

00:39:37그러자 그가, 아니, 아니, 하지만 우리는 당신들 고객 여럿에게 의존해요, 라고 했어요.

00:39:40그리고 우리 비행기 일부는 당신들이 오프라인이면 착륙할 수 없어요. 그리고 그것들은 기술적으로는 착륙할 수 있어요.

00:39:47하지만 그들은 일종의 절차 체크리스트가 있었어요.

00:39:49그리고 이것들 중 하나가, 우리 위에 있던 일부 시스템에 대조해 확인하는 거였어요.

00:39:52그리고 그게 우리한테 그냥 무서웠어요.

00:39:54그래서 우리는 생각했죠, 우리는 극도로 가벼울 수 있는 새로운 소프트웨어 개발·배포 방식을 만들어야 한다고요.

00:40:03그건 필요한 어떤 규모로든, 자동으로 확장될 수 있어요.

00:40:11그건 한 고객이나, 고객 그룹이나, 우리 전체 고객에게, 정말 세밀하게 제어된 방식으로 롤아웃될 수 있어요.

00:40:21그걸 아주 빠르게 되돌릴 수 있어요.

00:40:23그리고 그건 비용 효율적이어야 해요. 왜냐하면 우리는 여전히 운영 중이고, 이걸 가능한 한 효율적으로 구축하려 하고 있으니까요.

00:37:06Awesome.

00:37:07Let's talk about the AI stuff at Cloudflare from a product standpoint, because you guys have built so much.

00:37:17And I think the world is starting to realize.

00:37:22But I was I was struck.

00:37:22I'm like, I knew some of the things you built.

00:37:25But as I was prepping for this, like it's just like such a list.

00:37:27So walk us through the general strategy and maybe timeline of like when you started building for AI and what you built.

00:37:37Yeah.

00:37:37So I think that the real kind of beginning of it starts back in.

00:37:41Well, I mean, at some level, Cloudflare has always been an AI company.

00:37:45I remember pitching Benchmark, actually.

00:37:47And and I said, you know, Cloudflare is an AI company.

00:37:51And like Matt Kohler rolled his eyes.

00:37:54So like that I was like, I'm never going to say that ever again.

00:37:59And that was back in like 2010 or something.

00:38:02And but at some level, that's always been true.

00:38:04Again, the Turkish escorts, like that's a machine learning system that's recognizing patterns.

00:38:08And then and that whole thesis was if you get enough traffic going through our system and you can run machine learning systems against it, you can do interesting things.

00:38:16So so like that's always been kind of in our DNA.

00:38:19And if you if you actually kind of look at where the real start of Cloudflare was, it came from Paul Graham before Y Combinator used to throw a used to throw a conference at MIT called the MIT Anti-Spam Conference.

00:38:33And and it was it was really a machine learning conference because spam was this perfect machine learning place.

00:38:41And, you know, like like John Graham coming, who's now on our board, but was our CTO for a really long time.

00:38:45Like he was a machine learning guy.

00:38:47And so it was always kind of in our in our core.

00:38:50But but we would but we would not have really described ourselves.

00:38:53I think that the modern era of kind of Cloudflare and AI started really in 2017.

00:38:59And what had happened was we were deploying software in the same way that everyone was deploying software, you know, and and but but our network kept growing.

00:39:10And then the the size and importance of the customers that we had kept growing.

00:39:15And it it was terrifying because if you pushed when you push code out, it you know, there's always a risk.

00:39:22You'd make a mistake and take things down.

00:39:24And we had we had done that.

00:39:25And I remember getting a call from the CEO of FedEx at the time.

00:39:28And we would we were in the midst of an outage.

00:39:30And he was like, when are you going to be back online?

00:39:33And and I and I was like any second now, we're so sorry, but you're not even a customer.

00:39:37And he's like, no, no, but we rely on a bunch of your customers.

00:39:40And some of our planes can't land if you're off if you're offline and they could technically land.

00:39:47But they had a sort of checklist of procedures.

00:39:49And one of these things was to check against, you know, some systems that were on us.

00:39:52And and that was just terrifying to us.

00:39:54And so we thought we've got to build a new way of developing and deploying software, which can be extremely lightweight.

00:40:03It can scale, you know, automatically to whatever whatever size you need.

00:40:11It can be, you know, rolled out to a single customer or a group of customers or to all of our customers in, you know, really fine grain controlled way.

00:40:21You can pull it back very quickly.

00:40:23And and it and it needs to be cost effective because we're we're you know, we're still running and trying to, you know, build this as a as as as efficiently as as possible.

00:40:33그리고 그게 Cloudflare 개발자 플랫폼을 탄생시켰고, 우리는 그걸 Cloudflare Workers라고 불러요.

00:40:37AI에 무엇이 올지 우리가 봤다고 말할 수 있으면 좋겠어요.

00:40:41그리고 어떤 경우엔 봤어요, 2020년, 21년 말이나 22년 초로 거슬러 올라가서요.

00:40:46기억이 안 나네요.

00:40:47우리는 이 그래픽 프로세서 회사와 파트너십을 맺어서, 우리 네트워크 엣지에 GPU를 두려고 했어요. 우리는 추론을 포함해 여러 흥미로운 일들을 할 수 있기 위해서라고 말했죠.

00:41:05보도자료를 냈고, 전부 다 했어요.

00:41:07귀뚜라미 소리뿐이었죠.

00:41:09아무도 신경 안 썼어요.

00:41:10아무도 신경 안 썼어요.

00:41:12그리고 우리는, 음, 그거 놀랍네, 라고 했죠.

00:41:15그리고 그 그래픽 칩 회사가 NVIDIA였어요.

00:41:19그리고, 웃기게도, 2~3년 뒤인 2024년에, 우리는, 그리고 이건 찾아볼 수 있어요.

00:41:27우리는 사실 정확히 똑같은 보도자료를 냈는데, 그냥 날짜만 바꿨고, 우리 주가가 두 배가 됐어요.

00:41:34그러니까, 그래서 저는 우리가 늘 일종의 이 공간에 있으면서 이걸 생각해왔다고 봐요.

00:41:40그리고 우리가 전 세계 사용자와 너무 가깝고 다른 모든 것과 너무 연결되어 있어서, 그게 우리를 이런 AI 작업 일부를 가져가기에 아주 자연스러운 곳으로 만든다고 생각해요.

00:41:55그래서, 추론은 우리가 정말 정말 잘하고, 그리고, 이제 거의 모든 모델을 Cloudflare를 써서 직접 접근할 수 있고, 더 나은 성능을 얻어요.

00:42:05더 나은 응답성을 얻어요.

00:42:07그걸 다른 거의 누구보다 훨씬 더 낮은, 낮은 비용으로 전달할 수 있어요.

00:42:12그리고 그것들은 오픈소스 모델들이에요.

00:42:15하지만 큰 곳들도, 예를 들면, 그러니까, OpenAI는 우리 큰 고객인데, 그들의 모바일 앱 전부가 우리 위에 만들어져 있어요.

00:42:24우리는 그들에 직접 접근할 수 있고, 종종 그냥 그들에게 직접 가는 것보다 당신에게 더 나은 성능을 드릴 수 있어요.

00:42:31그리고, 그러니까, Anthropic, 다시, 또 다른 큰 고객인데, Claude.ai 전부가 우리 위에 얹혀 있어요.

00:42:37그래서.

00:42:38하지만 제가 만약 개발자이고 Kimi, Mistral, 뭐든 돌리고 싶으면, 이걸 할 수 있나요?

00:42:44완전히 우리 위에서 돌려요.

00:42:46그리고 그 경우, 그것들은 전 세계 수백 개 도시에 분산된 우리 네트워크에 있는 GPU에서 처리될 거예요.

00:42:56그게 바로, 엣지 네트워크는 트레이닝에는 적합하지 않잖아요.

00:43:01오늘은, 오늘은 아니에요.

00:43:04그러니까, 트레이닝에 무엇이 필요한지 생각하면, 매우 강력한 GPU를 가진 아주 아주 아주 많은 머신이 필요해요.

00:43:12우리는 그 둘 다 가지고 있어요.

00:43:14하지만 우리가 없는 건, 그 모든 머신을 연결하는 InfiniBand 네트워크 패브릭이 없다는 거예요.

00:43:22그래서, 예를 들면 AWS나, 심지어 SpaceX 같은 곳은, 그들은 아주 많은 머신을 아주 가까이, 초고도로 네트워킹해서 거대한 데이터센터를 짓고 있어요.

00:43:35우리는, 우리는 머신 수는 딱 그만큼 많지만, 그것들은 전 세계에 퍼져 있어요.

00:43:41그리고 그 결과, 대부분의 트레이닝 작업은 그걸 하기에 적합한 곳이 아니었어요.

00:43:46우리는 늘 테스트하고 실험하고 있어요.

00:43:48그리고, 그러니까, 그게 반드시 영원히 그럴 거라곤 모르겠어요.

00:43:52하지만 우리가 정말 잘하는 건, 당신의 폰이나 노트북으로 충분하지 않은 일종의 묵직한 머신이 필요하고, 그게 빠르거나 더 저렴하길 원하거나, 아니면 어떤 규제·관할권상의 이유로 특정 지역에서 돌리고 굳이 버지니아주 애시번(Ashburn, Virginia)으로 되돌려 보내고 싶지 않은, 그런 모든 것이에요.

00:44:20그리고 저는 그게 우리 네트워크 전반에서 이 AI 워크로드의 엄청난 양의 채택을 이끌었다고 생각해요.

00:44:27그리고 그건 단연코 우리 비즈니스에서 가장 빠르게 성장하는 부분이에요.

00:40:33And that gave rise to the cloud for developer platform, which we call cloud for workers.

00:40:37I wish I could say that we saw, you know, what was coming in AI.

00:40:41And we did in some cases back in 2020, either late 21 or early 22.

00:40:46I can't remember.

00:40:47We did a partnership with this, you know, graphics processor company to put GPUs at the edge of our network in order, we said, to be able to do a bunch of interesting things, including inference.

00:41:05It issued a press release, did did a whole thing.

00:41:07It was crickets.

00:41:09No one cared.

00:41:10No one cared.

00:41:12And and we're like, huh, that's surprising.

00:41:15And that graphics chip company was NVIDIA.

00:41:19And and and hilariously, like two or three years later, 2024, we we and you can look this up.

00:41:27We actually issued the exact same press release, just changed the date and our stock doubled.

00:41:34Like and so and so I think we've always kind of been in this space thinking about it.

00:41:40And I think because we are so close to users around the world and we are so connected to everything else, it makes us just a very natural place to take some of these AI tasks.

00:41:55So, you know, inference, we're really, really good at and and, you know, almost all of the models you can now use Cloudflare to directly access and you get better performance.

00:42:05You get better responsiveness.

00:42:07You can deliver it at a much lower, lower cost than than most most anyone else.

00:42:12And those are open source models.

00:42:15But even the even the even the big like, you know, open AIs, you know, big customer of ours, you know, all their mobile app is built, you know, on on on us.

00:42:24We have, you know, direct access to to them and we can get you better performance than you can if you oftentimes just go directly to them.

00:42:31And then, you know, Anthropic, again, another big customer, all of Cloud.ai sits on top of of us.

00:42:37And so.

00:42:38But if I'm if I'm a developer and I'm looking to run Kimi, Mistral, whatever, I can do this.

00:42:44Totally run on run on us.

00:42:46And in that in that case, those will be processed on the GPUs that are sitting, you know, in our network distributed around the world in, you know, hundreds of of cities.

00:42:56And that's what in France, you do the edge network doesn't lend itself to training.

00:43:01Not not not today.

00:43:04You know, I think that if you think about what you need for training, you need lots and lots and lots of machines with very powerful GPUs.

00:43:12We have both of those things.

00:43:14But what we don't have is a way of we don't have an InfiniBand, you know, network fabric that's connecting all of those machines.

00:43:22And so where, you know, an AWS or, you know, even in, you know, SpaceX, they're they're building giant data centers with lots of machines very close together, hyper networked.

00:43:35We're we're we have just as many machines, but they're spread out all around the world.

00:43:41And as a result, most training tasks were not the right place to do that.

00:43:46We're always testing and experimenting.

00:43:48And, you know, I don't know that that will necessarily be be the case forever.

00:43:52But but but but what we are really good at is anything that you need kind of a beefy machine where like your phone or your laptop isn't enough and you want it to be either fast or or lower cost or or you have some sort of regulatory jurisdictional reason why you why you want it to run, you know, in a particular region and not necessarily get sent back to, you know, Ashburn, Virginia.

00:44:20And and I think that's driven, you know, a huge amount of the adoption of these these AI workloads across across our network.

00:44:27And that's by far the fastest growing part of our business.

00:44:31그래서 그게 Workers예요.

00:44:32현재 논의를 감안하면 엄청나게 시의적절해 보이는 또 다른 제품이 게이트웨이(Gateway)예요.

00:44:38그게 뭘 하는지 얘기하고 싶으세요?

00:44:40네. 그러니까, 다시, 이건 전부 우리에 의해 추동돼요.

00:44:44그래서 우리는 AI 모델을 쓸 수 있어야 했어요.

00:44:47그런데 우리는 보안 회사예요.

00:44:49우리는, 그러니까, 우리가 가진 고객들에 기반한 여러 규제 요건을 가지고 있어요.

00:44:54그래서 우리는 우리 팀이 이 모델들을 어떻게 쓰고 있는지 이해할 수 있는 어떤 방법이 필요했어요.

00:45:01그래서 우리는, 그러니까, AI 게이트웨이(AI Gateway)라고 부르는 무언가를 만들었어요.

00:45:04그리고 그건 당신이 몇 가지를 할 수 있게 해줘요.

00:45:08하나는, 당신이 마치 CIO나 CTO인 것처럼, 여러 AI 시스템으로 나간 모든 프롬프트와, 그다음 당신이 받아온 모든 응답을 감사(audit)할 수 있게 해줘요.

00:45:22그리고 우리는 실제로, 당신이 문제적이라고 생각할 만한 것에 기반해, 당신이 아주 빠르게 그것들을 수면 위로 끌어올릴 수 있게 해주는 AI 시스템을 가지고 있어요.

00:45:31만약 고객지원 에이전트가 있는데 그게 나치(Nazi)처럼 행동하기 시작하면, 당신은 그걸 엄청나게 빠르게 볼 수 있길 원하잖아요.

00:45:39그래서 우리는 당신에게 그 감사 기능을 줘요.

00:45:42우리는 또 기본적으로, 그러니까, 프롬프트 주입(prompt injection)을 할 수 있게 해줘요. Claude가, 또는 Anthropic이 Fable 주위에 가드레일을 둘러서, mythos였던 걸 그들이 출시할 수 있다고 생각한 무언가로 바꿨던 그 방식처럼요.

00:45:59대략, 그들은 비즈니스로서 너는 다음 것들을 하지 마라, 라는 식의 프롬프트를 잔뜩 넣어요.

00:46:04예를 들어, 만약 당신이 Cloudflare라면, AI 시스템이 하지 않길 원하는 특정한 것들이 있어요.

00:46:10그리고 AI 게이트웨이는 당신이 그걸 거기에 주입할 수 있게 해줘요.

00:46:13그리고 그다음, 세 번째 것은, 다시, 우리가 우리 자신을 위해 만든 건데, 우리는 비용을 통제해야 했어요.

00:46:18이 모든 토큰의 비용은, 그러니까, 그냥 압도적일 수 있어요.

00:46:24그리고 당신이 그것의 통제를 잃기가 정말 쉬워요. 게이트웨이는 당신이 꼭 가질 필요 없는 곳에서 지능적으로 라우팅할 수 있게 해줘요.

00:46:36잘 모르겠지만, 누군가 에이전트가 자기 이메일을 요약해주길 원한다면, 그걸 하려고 최신 프런티어 모델이 필요한 게 아니거든요.

00:46:44훨씬 더 단순한 무언가로 돌릴 수 있어요.

00:46:46그래서 우리 팀은, 종종 자기가 어떤 모델을 치고 있는지 전혀 몰라요.

00:46:52게이트웨이가 그냥 그걸 그들 대신 결정하고 있어요.

00:46:54그리고 다시, 우리는 그걸 우리 자신을 위해 만들었고, 사람들은 늘 우리에게, 너희 AI 관련해서 뭐 하고 있어? 라고 물어요.

00:46:59그리고 우리가 그걸 자랑하듯 보여줬더니, 사람들이, 나 그거 필요해, 라고 했어요.

00:47:02그래서 이제, 다시, 그게 하나의 제품이 됐어요.

00:44:31So that's workers.

00:44:32Another product that seems incredibly timely, given the current conversation is the gateway.

00:44:38Do you want to talk about that, what that does?

00:44:40Yeah. So, I mean, again, this it's all driven by by us.

00:44:44And so we needed to be able to use AI models.

00:44:47But we're a security company.

00:44:49We're you know, we have, you know, various regulatory requirements based on the customers that we have.

00:44:54And so we needed some way to be able to understand how our team was using these these models.

00:45:01And so we built something that we, you know, called the AI gateway.

00:45:04And and it allows you to do a couple of things.

00:45:08One is it allows you to audit as if you're the CIO or CTO audit all of the sort of the prompts that have gone off to the various AI systems and then all the responses that you get back.

00:45:22And we actually have an AI system that allows you to very quickly surface things based on, you know, what you might think of as problematic.

00:45:31If you've got a customer support agent and it starts acting like a Nazi, like you want to be able to see that, you know, incredibly quickly.

00:45:39And so we give you that auditing.

00:45:42We also allow you to do basically, you know, prompt injection the way that if if you're in the way that Claude or the way that Anthropic sort of put guardrails around around Fable in order to take what was mythos and and turn it into something that they they thought they could release.

00:45:59Broadly is they put a whole bunch of prompts as they do not do, you know, the following things you as a business.

00:46:04Like if you're if you're Cloudflare, you know, there are certain things that we don't want AI systems to do.

00:46:10And the AI gateway allows you to to inject that into it.

00:46:13And then and then the third thing, which, again, we built for ourselves, was we need to control costs.

00:46:18The costs of all these tokens just, you know, it can can be just overwhelming.

00:46:24And it's really easy for that to lose for you to lose control of that gateway allows you to route things intelligently where you don't necessarily have.

00:46:36I don't know, somebody who wants, you know, an agent to summarize their email like you don't need the latest frontier model in order to do that.

00:46:44You can run it on something which is a lot simpler.

00:46:46And so for our team, oftentimes they have no idea which model they're hitting.

00:46:52Gateway is just deciding that for them.

00:46:54And again, we built that for ourselves and we and and people are always asking us, like, what are you guys doing around AI?

00:46:59And we showed it off and and people like, I need that.

00:47:02And so now, again, that's turned into into a into a product.

00:47:05그래서 우리 투어를 계속하면, Durable Objects, Agents SDK, Workflows, Browser Rendering, 샌드박스(sandboxes)요.

00:47:13그건 전부 그냥, 우리가 필요했던 것들이에요.

00:47:15네.

00:47:15그리고 알고 보니 다른 개발자들도 필요했고요.

00:47:18그래서, 예를 들면, AWS가 어떻게 발전했는지 생각해보면요?

00:47:22그건 Amazon이, 그러니까, 자기 팀이 아주 아주 빠르게 뭔가를 만들 수 있는 시스템을 본질적으로 구축하는 방식이었어요.

00:47:32그리고 그게, Cloudflare의 이야기도 아주 많이 같은 것이었다고 생각해요. 우리는 우리가 하던 걸 만들기 위해 이 모든 게 필요했어요.

00:47:42그리고 그게 우리 고객들과, 오늘날 AI에서 뭐든 하려는 누구에게나 엄청나게 가치 있는 걸로 드러나고 있어요.

00:47:49우리는 어떤 종류의 에이전틱(agentic) 워크로드든 만들기에 최고의 장소예요.

00:47:54이것의 한 예로, 지구상의 모든 지식 노동자를 데려다가, 각자 자기를 대신해 일하는 에이전트 하나씩을 가진다고 상상해보세요.

00:48:07알고 보니 그것의 CPU 사용량은 더 많아요.

00:48:14그건 현재 거기 있는 연간 CPU 생산량의 40배예요.

00:48:19만약 당신이 그걸 전통적인 일종의 AWS 컨테이너 기반 방식으로 하고 있다면, 그건 그냥, 그냥 그걸 하기엔 너무 비싸요.

00:48:29그리고 모든 지식 노동자가 에이전트 하나만 가진다는 발상은 정신 나간 거라고 생각해요.

00:48:33당신을 대신해 일하는 수백 개의 다른 에이전트를 갖게 될 텐데, 그 경우 우리는 그걸 제공할 용량이 그냥 없어요.

00:48:41그래서 우리가 한 건, 그걸 하는 더 나은 방법이 있어야 한다고 말한 거예요.

00:48:47그래서, 다시, Workers가 한 건, 그러니까, 옛날 옛적에 물리 서버가 있었고, 그다음 VM이 있었고, 그다음 컨테이너가 있었는데요.

00:48:56Workers는, 그 너머의 다음 단계, 훨씬 더 효율적인 건 뭐지? 라고 물었어요.

00:49:01그리고 우리는 모두에게 익숙한 개념을 중심으로 Workers 전체를 만들었어요. 왜냐하면 그건 당신 브라우저의 탭이거든요, 즉 아이솔레이트(isolates)요.

00:49:09그리고 그건 실행 중인 다른 탭들로부터 샌드박스 처리된 안전한 환경이에요.

00:49:16하지만 그건 운영체제의 완전히 새로운 복사본 전체를 가질 필요가 없어요.

00:49:20그건 도구를 잔뜩 가질 필요가 없어요.

00:49:23그 결과, 당신은 그걸 훨씬 더 빠르게 띄울 수 있어요.

00:49:25당신은 그걸 훨씬 더 빠르게 내릴 수 있어요.

00:49:28그리고 에이전틱 워크로드에서, 당신의 에이전트는 사실상 당신이 시키는 게 뭐든, 사실상 항상 당신을 위해 코드를 쓰게 될 거예요.

00:49:37그리고 그게 이런 것들을 만들 수 있는 일종의 완벽한 환경으로 드러나고 있어요.

00:49:45그리고 다시, 우리가 그렇게 영리해서 미래를 봤기 때문이면 좋겠어요.

00:49:49하지만 많은 건, 그건 우리가 우리 자신을 위해 만들어야 했던 거라고 생각해요.

00:49:53그리고 그건 그냥, 현대 인터넷에서 뭐든 하는 누구에게나 아주 강력한 플랫폼으로 드러나고 있어요.

00:50:01그게 다가오는 CPU 부족 위기군요.

00:50:04그런데 말이죠, 그건 다소 과소 논의된 주제 같아요.

00:50:08제 말은, 이 에이전트들은 GPU가 많이 필요하잖아요.

00:50:10우리 모두 어떻게 그런지 알지만, CPU 사용량도 천정부지로 치솟고 있어요.

00:50:14그리고 그건, 그러니까, 여러 다른, 여러 다른 방향으로 갈 거예요.

00:50:20그래서 우리는 끊임없이, 그러니까, 어떻게 네트워크의 근본적인 효율성을 개선할 수 있을까 생각하려 해요.

00:50:28그래서, 그러니까, 한 3, 3~4개월 전쯤, 우리는 WordPress를 Rust로 다시 짰어요. 그걸 전달하기 위해서요.

00:50:44그리고 우리는 그걸 M-dash라고 불렀어요. 왜냐하면 우리가 그걸 하는 데 AI를 썼다는 사실을 가지고 농담을 하곤 했거든요.

00:50:49그리고 사람들이, 그러니까, 왜 그랬어? 라고 해요.

00:50:52그리고 우리가 그렇게 한 건, WordPress를 지원하는 거대한 커뮤니티가 있기 때문이에요.

00:50:55WordPress는 앞으로도 성공해야 해요.

00:50:57하지만 WordPress가 앞으로 다가올 것에 맞춰 확장될 방법은 없어요.

00:51:04그건 그냥, 그러니까, PHP 소프트웨어 조각이거든요.

00:51:07다시, 그게 무엇이었는지로는 놀랍지만, 현재 트래픽 수준에서 돌리는 데 3~4달러쯤 들어요.

00:51:14만약 트래픽이 천 배 폭발하면, 이런 것들을 돌리는 데 3~4천 달러가 들 거라서, 사람들은 WordPress 사이트를 올리지 않을 거예요.

00:51:25그래서 우리는 거기 있는 이 근본적인 기술들을 잔뜩 재발명해야 해요.

00:51:31우리가, 아, 우리가 그걸 원해서가 아니에요.

00:51:36그러니까, 우리는 오픈소스로 공개해야 해요.

00:51:37우리는 그걸, 그러니까, 거저 줘요.

00:51:39하지만 그건 우리의 미션이 더 나은 인터넷을 짓도록 돕는 거라고 믿기 때문이고, 그리고 다가오는 그 해일(tidal wave) 때문이에요.

00:51:45만약 우리가 그 앞에 서지 않으면, 만약 이 근본적인 시스템 일부를 업그레이드하지 않으면, 그건 인터넷의 많은 부분을 그냥 부서지게 만들 거예요. 왜냐하면 우리는 실제로 확장될 수 있는 인프라를 가져야 하니까요.

00:51:58그리고 그건, 그러니까, 어떻게 우리가 사람들이 알고 익숙하며 주변에 생태계가 있는 사용자 인터페이스와 것들을 가져다가, 그것들을 훨씬 더 비용 효율적이고 돌리기에 효율적인 방식으로 이식하느냐가 될 거예요.

00:47:05So continuing out tour, drawable objects, agents, SDK, workflows, browser runs, sandboxes.

00:47:13It's all just it's stuff we needed.

00:47:15Yeah.

00:47:15And then it turns out other developers needed as well.

00:47:18And so if you think about, like, how did AWS develop?

00:47:22It was it was Amazon's way of building essentially systems where, you know, their own team could could build things very, very quickly.

00:47:32And and that that was and that that that I think the story of Cloudflare has very much been the same thing where we needed all of these things to build what we were doing.

00:47:42And then that's turning out to be incredibly valuable to our customers and to anyone who's trying to do anything in AI today.

00:47:49We are the best place to build any kind of agentic workload.

00:47:54An example of this, if you take every knowledge worker on Earth and you imagine that they're they're each going to have one agent that is working on their behalf.

00:48:07It turns out that the CPU utilization of that is more.

00:48:14It's 40 times the current annual CPU production that's out there.

00:48:19If you're doing it in a traditional sort of AWS containers based way, it's just it's just too expensive to do that.

00:48:29And I think the idea of every knowledge worker having just one agent is insane.

00:48:33You're going to have hundreds of different agents that are working on your behalf, in which case we don't we just don't have the capacity to be able to provide that.

00:48:41And so what we've done is said there's got to be a better way of doing that.

00:48:47And so, again, what workers did is it said, you know, if if once upon a time we had, you know, physical servers and then we had VMs, then we had containers.

00:48:56Workers said, what's the next step beyond that that's even more efficient?

00:49:01And we built all of workers around a concept, which is which everyone's familiar with, because it's the tabs in your browser, which are isolates.

00:49:09And that that is a safe environment that is sandboxed from the other tabs that are running.

00:49:16But it doesn't need to have a whole new copy of of the operating system.

00:49:20It doesn't need to have a whole bunch of tools.

00:49:23And as a result, you can stand it up much more quickly.

00:49:25You can tear it down much more quickly.

00:49:28And for agentic workloads where your agent is effectively going to be right, whatever you're asking to do, it's effectively going to be writing code for you all the time.

00:49:37And that is turning out to be kind of the perfect environment to be able to to to be able to build these things.

00:49:45And and again, I wish it was because we were so clever and saw the future.

00:49:49But I think a lot of it is it was it was what we needed to build for ourselves.

00:49:53And it's turning out to be just a very powerful platform for or, you know, anyone who's doing doing anything kind of on the modern Internet.

00:50:01That's looming CPU shortage crisis.

00:50:04By the way, it seems to be an under somewhat under discussed topic.

00:50:08I mean, these agents that you need a lot of GPUs.

00:50:10We all know how but like CPU utilization is is going through the roof.

00:50:14And and that's going to be, you know, in in a in a bunch of different in a bunch of different directions.

00:50:20And so we're constantly trying to think about, you know, how can we improve the underlying kind of efficiency of of the network?

00:50:28So, you know, like a while back of three, three, four months now, we we we rewrote WordPress in in Rust in order to in order to to to to to deliver it.

00:50:44And we called it M dash because we used to play on the fact that we used AI to do it.

00:50:49And people are like, you know, why did you do that?

00:50:52And and we did it because there's a huge community that supports WordPress.

00:50:55WordPress should be successful going forward.

00:50:57But there's no way that WordPress is going to be able to scale for what's coming going forward.

00:51:04It's just, you know, it's a it's a PHP piece of software.

00:51:07Again, amazing for what it was, but it costs like three or four dollars at current traffic levels in order to run.

00:51:14If traffic explodes a thousand times, like people aren't going to be putting WordPress sites up because it's going to cost three or four thousand dollars in order to be able to to to to run these things.

00:51:25So we've got to reinvent a bunch of these fundamental technologies that are out there.

00:51:31Not not not not because not because we're like, oh, we want it.

00:51:36You know, we need to open source.

00:51:37We give it you know, we give it away.

00:51:39But because we believe that our mission is to help build a better Internet and what the tidal wave that is coming.

00:51:45If we don't get in front of it, if we don't upgrade some of these fundamental systems, you know, it's it's going to it's going to make, you know, a lot of the Internet just break because we have to have an infrastructure that can actually scale.

00:51:58And that's going to be, you know, how do we how do we take the user interfaces and the things that people know and are familiar with and have an ecosystem around them, but then port them into ways that they're just significantly more cost effective and efficient to run.

00:52:13부서지는 것에 관해서, 에이전틱(agentic) 인터넷은 보안 측면에서 무엇을 의미하나요?

00:52:19네, 제 말은, 그건, 보안은, 제 생각엔, 다음 2년 동안, 우리는 온라인에서 정말 무서운 일들이 줄줄이 일어나는 걸 보게 될 거예요.

00:52:34그러니까, 제 생각에 오랫동안 거기 있던 아마 최악의 종류의 버그는 Log4j(로그포제이)라는 건데, 아주 단순한 명령 하나를 보내서 어디서 돌든 거의 모든 서버를 장악할 수 있었어요.

00:52:49제 생각엔 다음, 그러니까, 104일... 104주, 그러니까 2년 동안, 매주 Log4j 같은 취약점을 보게 될 거예요.

00:53:03음, 왜냐하면, 다시, 우리는 Glasswing의 일부였고 mythos를 써서 소프트웨어를 살펴봤고, 여러 OpenAI 모델의 조기 릴리스를 받고, 우리 자신의 보안 모델도 만들었거든요.

00:53:21이 모델들은 취약점을 찾는 데 놀랍도록 뛰어나고, 그것들을 미친 듯이 찾아낼 거예요.

00:53:26그리고 제 생각엔 보안은, 다음 한동안은 정말 무서워 보일 거예요.

00:53:32돈을 잔뜩 투자하는 VC들이 잔뜩 있을 거예요. 왜냐하면 사이버보안 회사들의 폭발적 증가를 보게 될 거니까요.

00:53:39그들이 이걸 막고 있어요.

00:53:40하지만 흥미로운 건, 제 생각엔 이게 약간 페이크(head fake)일 거라는 거예요. 왜냐하면 제 생각에 지금부터 2년 뒤에 일어날 일은, 그 결과 소프트웨어가 그냥 엄청나게 좋아질 거니까요.

00:53:53음, 그래서 Cloudflare 내부적으로, 그러니까, 우리는, 음, 우리는, 작년에 우리는 엄청나게 창피하고 끔찍한 장애가 있었어요.

00:54:03그리고 우리는, 우리는 더 나아져야 한다고 말했어요.

00:54:05그래서 우리는 우리가 내보내는 모든 코드 릴리스뿐 아니라 모든 구성 변경(configuration change)도 검토하는 에이전트를 실제로 만들었어요.

00:54:12그래서, 만약 당신이 Cloudflare 대시보드에 가서, 버튼을 누르면 파일이 생성되고, 그게 그다음 우리 네트워크 나머지로 밀려 나가요.

00:54:19그리고 이제 우리는 그 모든 것을, 그 모든 파일, 모든 코드 릴리스를 확인하는 에이전트를 가지고 있어요.

00:54:24그리고 그건 10년 치 인시던트(incidents)로 학습됐어요.

00:54:28우리는, 그러니까, 뉴스를 타는 큰 공개 인시던트들이 있지만, 시간이 지나면서 작은 인시던트들의 일종의 배경 소음(background noise)이 있어요.

00:54:33음, 그리고 우리가 겪은, 다들 헉 하고 숨을 들이켜는 그런 순간 중 하나는, 우리 인프라 엔지니어링 팀을 운영하는 사람이 우리 전사 회의(all hands)에서 발표하던 때였어요.

00:54:45그리고 그가, 자, 여기 일종의 우리 인시던트의 배경 소음이 있어요, 라고 했어요.

00:54:48그리고 그다음 절벽이 있고, 그다음 이렇게 가요.

00:54:52그가, 저기서 무슨 일이 일어났다고 생각하세요? 라고 했어요.

00:54:54그리고 그게 바로 우리가 검사하는 이 에이전트를 출시한 순간이었어요.

00:54:57그리고 제 생각에 사람들이 AI에 대해 충분히 인정하지 않고 충분히 얘기하지 않는 것 중 하나는, 음, 그래요.

00:55:02AI는, 그러니까, 인간이 하는 여러 작업을 대체하는 데 능하고, 지치지 않고, 휴식이 필요 없어요.

00:55:08그리고 그건, 그러니까, 잘 필요도 없어요.

00:55:12하지만 정말 흥미로운 건, 그게 또한 조직 안에 있는 다른 모든 편향과 상관관계가 없다(uncorrelated)는 거예요.

00:55:18함께 일하는 사람들의 팀은 일련의 편향을 발달시키는 경향이 있어요.

00:55:24그게 AI에 편향이 없다는 뜻은 아니지만, 그것들은 팀 나머지와 상관관계가 없어요.

00:55:29그래서 그건 사실 측정하는 데 엄청나게 능해요.

00:55:32그리고 제 생각에 여러분이 보게 될 건, 다음 2년 동안 소프트웨어가 엄청나게 무서워 보일 것 같다가, 그다음 그냥 점차 사라질 거라는 거예요.

00:55:42그리고 우리 모두 이전 어느 때보다 훨씬 더 좋은 소프트웨어를 내놓고 있을 거예요.

00:55:47그래서, 그러니까, 우리 가동시간과 신뢰성, 성능이 지난 1년 동안 한 자릿수 배(order of magnitude)만큼 올라갔어요.

00:55:56그리고 그건 전부 우리가 더 안전하게, 그러니까, 우리 시스템을 구축하기 위해 에이전트를 쓰고 있기 때문이에요.

00:56:00그리고 제 생각에 모두가 앞으로 그렇게 할 거예요.

00:52:13In terms of breaking, what does an agentic Internet mean in terms of security?

00:52:19Yeah, I mean, it's it's that security is going to be, I think, for the next two years, we're going to see just a series of really scary things happen, happen online.

00:52:34You know, probably the worst kind of bug that was out there for a long time is this thing called log for J, where you could send a very simple command and compromise almost any any server running anywhere.

00:52:49You know, I think for for the next, you know, 104 day 104 weeks, so two years, you're going to see a log for J like vulnerability every single week.

00:53:03Um, because like, and again, we were we were part of Glasswing and and got to use, you know, mythos to look at software, we get early releases of of various open AI models, we've built our own security models.

00:53:21These models are incredible at finding vulnerabilities, and they're going to find them like crazy.

00:53:26And I think security is going to be it's going to seem really scary for the next little bit.

00:53:32There's gonna be a bunch of VCs that invest a bunch of money because you're going to see just, you know, an explosion in cybersecurity companies.

00:53:39They're stopping this.

00:53:40But what's interesting is I think it's going to be a little bit of a head fake because I think that two years from now, what's going to happen is software is going to get just massively better as a result.

00:53:53Um, so internally at Cloudflare, you know, we, um, we, we, like last year, we had an we had an outage that was incredibly embarrassing and and and awful.

00:54:03And we said we have to get better.

00:54:05And so we actually built an agent that not only reviews every code release that we we send out, but every configuration change.

00:54:12So if you go to the Cloudflare dashboard, you push a button that generates a file that then gets pushed out to the rest of of our network.

00:54:19And we now have an agent that's checking all of those, all of those files, every code release.

00:54:24And it's trained on 10 years of incidents.

00:54:28We have big public incidents that, you know, make the news, but there's, there's sort of a background noise of small incidents over time.

00:54:33Um, and like one of those sort of just audible gasp moments, um, that we had was a guy who runs our, um, uh, infrastructure engineering team who was presenting at our all hands meeting.

00:54:45And he said, okay, here's sort of our background noise of incidents.

00:54:48And then there's a cliff and then it goes like this.

00:54:52He's like, what do you think happened there?

00:54:54And that was the moment that we released this agent that's checking in.

00:54:57And I think one of the things that people don't appreciate, um, and don't talk about enough with AI is yeah.

00:55:02AI is, you know, good at replacing a bunch of tasks that the humans do and it doesn't tire and it doesn't need breaks.

00:55:08And it doesn't, you know, have, have, um, have to sleep.

00:55:12But the really interesting thing is it's also uncorrelated to all the other biases that are within an organization.

00:55:18A team of people working together will tend to develop a set of biases.

00:55:24And that doesn't mean that AI doesn't have biases, but they're uncorrelated with the rest of the team.

00:55:29And so it's actually incredibly good at measuring things.

00:55:32And what I think you're going to see is that if it's going to seem like software is incredibly scary for the next two years, and then it'll kind of just fade away.

00:55:42And we're going to all be releasing software, which is so much better than it ever has been before.

00:55:47And so like our uptime and our reliability and our performance has gone up, you know, an order of magnitude, uh, over the course of the last year.

00:55:56And it's all because we're using agents in order to more securely, you know, build, build our systems.

00:56:00And I think everyone is, is going to be doing that going forward.

00:56:04그 주제에 관해 얘기가 나온 김에, 여러분이 내부에서 AI를 어떻게 쓰는지로 들어가 봅시다.

00:56:10불과 몇 주 전인 4월에 발표한 흥미로운 통계가 있죠. 회사 R&D 직원의 93%가 AI 코딩 도구를 쓰고 있고, 내부 사용자가 3,683명에, 뭐 2,410억 개의 토큰이라고 하셨어요.

00:56:28어떻게 거기까지 갔나요?

00:56:292009년에 시작한 회사에서 어떻게 그런 문화를 만들었나요?

00:56:32그리고 두 번째로, 성공은 어떻게 측정하나요?

00:56:35우리는 AI 골드러시에서 곡괭이와 삽을 파는 입장이었어요.

00:56:39그런데 사실 우리 자신은 꽤 신중한 사용자였어요.

00:56:43실험은 돌려봤지만, 전부를 거기에 건 건 아니었죠.

00:56:48그리고 내부에는 회의적인 사람들이 꽤 있었어요.

00:56:53workers 플랫폼을 만든 Kenton Varda라는 사람이 있는데, 정말 대단한 엔지니어예요.

00:56:5810X 엔지니어 얘기는 하면 안 된다고들 하지만, Kenton은 분명히 10X 엔지니어예요.

00:57:02그는 그냥, 그냥, 그냥 천재예요.

00:57:05그리고 2025년 봄에 그가 '이 AI라는 게 다 헛소리(BS)다'라고 했어요.

00:57:15'내가 이 도구들을 다 만져보고, 그것들이 얼마나 엉망인지, 그리고 왜, 왜, 왜 우리가 거기에 의존하면 안 되는지를 보여주겠다'고요.

00:57:23그리고 실제로 그렇게 했어요. 우리 팀의 아주 시니어한 사람이 한 달간 떠나서, 도구들을 써보고 돌아왔죠.

00:57:29그러더니 그가 '맙소사, 나는 이제 예전보다 100배 더 생산적이다'라고 하더군요. 만약 그게 맞다면 말이죠.

00:57:37그리고 그가 10X 엔지니어라는 점을 감안하면, 그 혼자서 2019년쯤의 우리 팀 전체보다 더 생산적이라는 뜻이에요.

00:57:43그렇죠.

00:57:43그래서, 그러니까, 저는 그게 사실이라고 어느 정도 믿어요.

00:57:47그건, 그건, 정말 놀라웠어요.

00:57:49그래서 내부 엔지니어링 쪽에서는 꽤 빠르게 퍼졌다고 생각해요.

00:57:54그리고 우리에게 진짜 전환점은 아마 2025년 11월이었어요. Claude Opus 출시를 비롯해 여러 가지가 겹치면서, 갑자기 우리 엔지니어링 쪽이 훨씬, 훨씬, 훨씬 더 생산적이 되는 쪽으로 기울었다고 느껴졌죠.

00:58:13그게 그 이야기라고 생각해요.

00:58:14지금 모두가 와 있는 지점이 대체로 거기예요.

00:58:16그리고 다들 그것의 어떤 버전을 보고 있어요.

00:58:18다만 우리한테, 제가 계속 걱정하는 사람들은 이 도구들을 받아들이기를 아주 주저해온 이들이에요.

00:58:32그게 초시니어한 사람들도, 초주니어한 사람들도 아니더라고요.

00:58:36경력 중반쯤에 있는 사람들인 경향이 있어요.

00:58:38어느 정도 이해는 가요. 그들은 기존에 존재하던 세계에서 잘해왔으니까요.

00:58:45그들은 '이게 해야 할 게임이다'라는 말을 들어왔어요.

00:58:47그리고 '이 게임을 하면 성공한다'고요.

00:58:48그래서 그들은 그 게임을 해왔는데, 이제 누군가 와서 '우리가 너한테 적용되던 게임의 규칙을 바꾼다'고 하는 거죠.

00:58:54그리고 그게 깊이, 깊이, 깊이 불공평하게 느껴지는 거예요.

00:58:58그래도 또 결국 세상에 나와 있는 것에 적응해야 하지만, 저는 정말로 일종의 잃어버린 세대가 생길까 봐 걱정돼요.

00:59:09젊은 밀레니얼이나 나이 든 Gen Z 같은 사람들이, '우리는 이 도구들을 쓰면 안 된다'고 말할 유인을 갖게 될 거예요. 왜냐하면 도구를 쓰면, 뒤따라 올라오는 사람들에 비해 자신이 아무 우위가 없다고 느끼니까요.

00:59:29그래서 제가 해온 일의 상당 부분은 어떻게 그 집단들을 함께 데려갈 것인가 하는 거예요.

00:56:04Since we're on the, on that topic, let's go into how you guys use AI internally.

00:56:10You have some interesting stats that you published, uh, just, um, a few weeks ago in April, uh, where you said the company has 93% of R and D employees, uh, using AI coding tools, 3683 internal users, uh, whatever, 241 billion tokens.

00:56:28How did you get there?

00:56:29How did you create that culture for a company that was started in 2009?

00:56:32And two, how do you measure success?

00:56:35We were selling picks and shovels and sort of the AI gold rush.

00:56:39Um, but we were actually pretty cautious users, um, ourselves.

00:56:43We'd run experiments, but, but we were sort of not kind of all in on it.

00:56:48Um, and, and we had a bunch of people internally, um, that were, that were skeptical.

00:56:53Um, a guy named Kenton Varda who built the workers platform is incredible, um, engineer.

00:56:58Um, you know, we're not supposed to talk about 10 X engineers, but Kenton is clearly a 10 X engineer.

00:57:02He's just, he's, he's, he's, he's, he's just a genius.

00:57:05Um, and he, you know, last, um, in the spring of, um, 2025, he's like, this AI stuff is, is BS.

00:57:15I'm going to go play with all of these tools and show you just how much of a mess they, they are and why, why, why we shouldn't be relying on them.

00:57:23And, and he did, he went away, super senior guy on our team, went away for a month, played with them, came back.

00:57:29And he was like, oh my God, I am now a hundred times more productive than I was before, which is, which if that's right.

00:57:37And he's a 10 X engineer means that he alone was more productive than our entire team was back in like 2019.

00:57:43Right.

00:57:43And so, um, and, and, and, and like, I kind of believe that's true.

00:57:47Like it's, it's, it was, it was remarkable.

00:57:49And so internally on the engineering side, I think it spread pretty quickly.

00:57:54And, and I think the real turning point for us was, um, probably November of 2025 where it felt like, and it was the release of Claude Opus and, and, and a bunch of things, but it felt like it, it tipped where we all of a sudden on our engineering side, we're getting, you know, much, much, much more productive.

00:58:13I think that's the story.

00:58:14Everyone that's sort of where everyone is today.

00:58:16Um, and everyone is seeing some version of that.

00:58:18Um, I will say that, you know, for us, um, you know, we've, there, there, there have been the, the, the, the people that I continue to worry about are the ones that, um, have been very hesitant to embrace these tools.

00:58:32And it tends to be not the super senior folks, not the super junior folks.

00:58:36It tends to be the people who kind of in the middle of their career.

00:58:38And it makes some sense where they, um, they, they've been doing well in the world that existed.

00:58:45They've been told this is the game to play.

00:58:47And if you play this game, you're going to succeed.

00:58:48And so they, they've played the game and now someone comes along and says, we're changing the rules of the game on you.

00:58:54Um, and, um, and that feels deeply, deeply, deeply unfair.

00:58:58Um, and, and yet again, you kind of have to adjust to what's out there, but I, I really do worry that we're going to have this sort of lost generation of, of sort of either.

00:59:09You know, young millennials or, or older Gen Z folks that just, they, they're, they were sort of, they're going to have incentives to, to say, we shouldn't use these tools because again, it, it, if they do, they, they don't feel like they have any advantage of the people who are coming, coming from behind them.

00:59:29And so a lot of what I've been trying to do is how do you bring those groups, groups along?

00:59:35또 다른 부분은, 엔지니어링 팀이 이런 제품들의 아주 자연스러운 사용자이고, 코딩은 여러분이 그 제품들로부터 정말 명확한 가치를 얻은 영역이었다는 거예요.

00:59:48하지만 그건 Cloudflare의 작은 일부일 뿐이에요.

00:59:52우리한테는 법무, 재무, 그리고 마케팅, 영업, 팀의 일부인 그 외 모든 조직이 있어요. 그래서 우리는 '어떻게 하면 이들도 크게 더 생산적으로 만들 수 있을까?' 했죠.

01:00:06그래서 우리는 이런 아이디어를 떠올렸어요. 재무팀의 누군가가 자기 일을 엄청나게, 엄청나게 효율적으로 할 수 있게 해주는, 일종의 사용자 친화적인 시스템을 만들 수 있을까 하고요.

01:00:26그리고 우리는 그걸 Cloudflare OS라고 불렀어요. 기본적으로 그건 하네스(harness)인데, 반드시 참이어야 하는 것들을 한 무더기 가져다가 그 안에 집어넣은 거예요.

01:00:39우리 경험에 기반해 그냥 참고가 될 만한 것들도 한 무더기 가져다 넣었어요.

01:00:43그리고 거기에 여러 가지를 할 수 있는 스킬을 가르쳤어요. 우리가 한 일에 그렇게 마법 같은 건 없어요. 다만, 우리는 모든 서로 다른 기록 시스템에 연결할 수 있는 보안 도구를 전부 갖고 있었기 때문에 꽤 큰 이점이 있었죠.

01:01:01우리는 ERP 시스템을 갖고 있어요.

01:01:02우리는 그, 그러니까 영업 시스템도 갖고 있어요.

01:01:05우리가 가진 워크플레이스 관리 시스템도 갖고 있고, 그것을 안전한 방식으로, 사용자를 대신해 일하는 에이전트가 그 사용자가 가진 특정한 종류의 접근 권한을 그대로 상속받을 수 있는 방식으로 했어요.

01:01:18그리고 이런 것들이 실패하는 지점이 바로, 사람들이 그런 보안 모델을 갖춰두지 않은 데 있다고 생각해요.

01:01:24우리는 갖췄어요.

01:01:25그래서 우리는 그걸 꽤 빠르게 만들 수 있었어요.

01:01:27또 사람들이 실패하는 지점이라고 생각하는 건, 누군가에게 자기 일이 무엇인지 설명해 보라고 하면 설명은 하지만 자기 일의 절반쯤은 빠뜨린다는 거예요.

01:01:38그래서 문제는, 조직 안에서 정말로 해야 할 일(jobs to be done)이 무엇인지를 어떻게 포착하느냐죠.

01:01:45그래서 영리한 방법은 — 우리 팀에 Sam Ray라는 사람이 있는데요.

01:01:48그가 '들어봐요, 우리가 이메일 주소를 하나 세팅하고, 모두에게 그게 마법의 AI 에이전트라고 말하자'고 했어요.

01:01:58그래서 우리한테 그건 [email protected]이었어요.

01:02:01그리고 우리는 모두에게 '이건 마법의 AI 에이전트다'라고 했죠.

01:02:04'우리가 세팅해 뒀다.'

01:02:05'뭐든 물어봐도 된다.'

01:02:07그런데 실제로는, 무대 뒤에서 약 20명으로 이루어진 팀이 24시간 7일 이걸 담당했어요.

01:02:12그리고 물론 그들도 AI 도구를 쓰고 있었지만, 그들이 정말 하던 일은 사람들이 자기 업무에서 가진 진짜 문제가 무엇인지에 대한 정보를 모으는 거였어요.

01:02:22그런 다음 그걸 시스템에 반영해서, 일련의 스킬 파일과 처리해야 할 정보로 만들어 넣었죠.

01:02:30그래서 그 한 가지 예가, 우리 투자자 관계(IR) 팀에 있는 Heather라는 여성이에요.

01:02:36우리는 상장사예요.

01:02:38그래서 실적 발표가 있을 때마다, 모든 IR 문서와 처리해야 할 모든 것을 만들어내는 데 사전에 약 2주의 준비가 걸려요.

00:59:35The other piece was, you know, I think engineering teams are very natural users of these, these products and, and, and, and, and, and coding has been a place where, you know, you've gotten really clear value from them.

00:59:48But like, that's just a small part of, of Cloudflare.

00:59:52We've got, you know, legal finance, um, you know, marketing sales, all of these other organizations that are part of the team that, that we're like, how can we make them significantly more productive as well?

01:00:06And, and, and so we came up with this idea that, you know, could we create a sort of a, a user-friendly system that allowed, you know, someone on the finance team to be able to, um, you know, do their job, um, incredibly, incredibly efficiently.

01:00:26And, um, and, um, and we called it Cloudflare OS and it's, it's, it's, it's, it's basically, it's a harness where we've taken a bunch of things that have to be true and gotten them into it.

01:00:39We've taken a bunch of things that are sort of just informative based on our experience.

01:00:43And then we've taught it skills where it can do various things that the, there's nothing that's that magical about what we did, except that, you know, we had a pretty significant advantage because we had all the security tooling where we could hook into all the different systems of record.

01:01:01We have the ERP system.

01:01:02We have the, the, you know, sales systems.

01:01:05We have the, the workplace management systems that we have and do it in a way that was secure and where an agent working on behalf of a user could in, could inherit the, the specific kind of access that that user had.

01:01:18And I think that's where a lot of these things fall down is where people don't have like that security model in place.

01:01:24We did.

01:01:25And so we were able to build it pretty quickly.

01:01:27The other thing that was, was where I think people fall down is like, if you ask someone to describe what they do in their job, they'll, they'll describe it, but they'll leave like half of their job out.

01:01:38And so the question is, how do you capture really what are the jobs to be done within an organization?

01:01:45And so the clever thing, there's a guy named Sam Ray on our, on our team.

01:01:48And he, he, he, he was like, listen, we're gonna set up an email address and we're going to tell everyone that it's a magic AI agent.

01:01:58So for us, it was auto at cloudflow.com.

01:02:01And, and we told everyone it's a magic AI agent.

01:02:04We've set it up.

01:02:05You can ask it anything.

01:02:07Now, in reality, behind the scenes, it was a team of about 20 people that staffed this 24 seven.

01:02:12And yes, they were using AI tools, but what they were really doing was gathering kind of the, the, the information about what are the real problems that people have in their jobs.

01:02:22And then they were building that in and turning it into a set of skill files and information to, to, to be, to be done.

01:02:30And so an example of this is there's a woman named Heather who's on our investor relations team.

01:02:36And so we're a public company.

01:02:38And so every time we have earnings, it's about two weeks of prep ahead of time to generate all the IR documents and, and, and everything that, that needs to be done.

01:02:49이걸 다 모아서 준비하는 건 좀 고되고, 좀 단조롭고 지루한 일이에요.

01:02:54그런데 Heather가 '내가 이걸 전부 자동화할 수 있을 것 같다'고 했어요.

01:02:56그래서 우리는 예전에 2주짜리 과정이던 것에서 이제는 3분짜리 과정으로 갔어요.

01:03:03더 정확하기도 해요.

01:03:04실제로 우리가 예전에 올렸던 것들에서 오류를 찾아내기도 했어요. 대단한 건 아니고, 그저 여기저기 자잘한 것들이지만요.

01:03:12그리고 이제 우리는 그걸 활용할 수 있어요.

01:03:15그건 곧, 우리 IR 팀이 투자자를 만나고, 주주들과 이야기하고, 실제로 자기 일에서 정말 생산적인 부분인 모든 것을 하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있다는 뜻이에요.

01:03:24그리고 실제로 그 문서들을 만들어내는 데 쓰는 시간은 훨씬 적어지고요.

01:03:28그래서 저는 모든 회사가 이걸 겪게 될 거라고 생각해요.

01:03:33그리고 그게 흥미로워요.

01:03:34우리는 또 '이봐요, 여러분은 어떻게 이걸 하는 거예요?' 같은 질문을 받아요.

01:03:37그리고 우리는 이 Cloudflare OS라는 걸 계속 보여주고 있어요.

01:03:40저는 유타에서 열리는 2034년 올림픽을 조직하는 그룹의 조직 파트에 참여하고 있었어요.

01:03:49그리고 IOC의 CTO인 Elario라는 사람과 얘기를 하고 있었어요.

01:03:54그가 '이봐요, 들어봐요, 우리한테 이게 필요해요'라고 하더라고요.

01:03:56'우리한테 이걸 할 시스템이 필요해요.'

01:03:58그래서 제가 '음, Cloudflare에서 우리가 하고 있는 걸 보여드릴게요'라고 했어요.

01:04:00그래서 그에게 그걸 보여줬죠.

01:04:01우리는 이게 제품이 될 거라고는 전혀 생각하지 않았어요.

01:04:03그런데 그가 '당신이 다음 주에 로잔(Lausanne)으로 와야겠다, 그리고 팀을 데려와요, 우리가 이걸 구현해야 하니까'라고 했어요.

01:04:12그래서 우리 모두 날아갔고, 지금 그들은 실제로 이걸 써서 더 잘 조직된 올림픽 경기를 운영하는 데 도움을 받고 있어요.

01:04:20그리고 저는 모든 조직이 이런 걸 만들어야 할 거라고 생각해요.

01:04:26그리고 그걸 안전한 방식으로, 사용자에게 접근 권한을 주는 방식으로 한다면요.

01:04:31다시 말하지만, 그건 팀이 성공하도록 그저 엄청나게 힘을 실어줄 거라고 생각해요.

01:04:37저는 'AI가 모든 일자리를 대체할 것'이라는, 말하자면 Dario 진영에 속하지는 않아요.

01:04:44저는 그게 일정한 일자리 집합은 대체할 거라고 생각해요.

01:04:46예를 들어 제게 개발자가 있고 이제 그들에게 AI 도구를 줘서 10배 더 생산적이 된다면, 저는 개발자를 가능한 한 많이 채용할 거예요.

01:04:53만약 제게 영업사원이 있고, 그들이 싫어하는 일 — 어카운트 플랜을 짜고 그런 모든 일 — 을 없애주는 도구를 줄 수 있다면요.

01:02:49And it's, it's kind of arduous, kind of drudgerous work to put this all, all together.

01:02:54And Heather's like, I think I can automate it all.

01:02:56And so we went from what used to be a two week process down to what is now a three minute process.

01:03:03It is more accurate.

01:03:04We actually found errors in, in, in things that we had put up before nothing, nothing significant, but, you know, little, little things here and there.

01:03:12And now we're able to take that.

01:03:15And that means that then our IR team can spend more time meeting with investors, talking with, you know, our shareholders, doing all the things that are actually the really productive parts of their job.

01:03:24And much less time actually generating those documents.

01:03:28And so I think that, that every company is going to be going through this.

01:03:33And it's, it's interesting.

01:03:34We, again, we, we get questions like, Hey, how are you guys doing this?

01:03:37And we keep showing off this Cloudflare OS thing.

01:03:40And I, I, I was, I was on the, I'm on the organizing part of the, the group that's organizing the 2034 Olympics in, in Utah.

01:03:49And I was talking to the guy named Elario, who's the CTO of the IOC.

01:03:54And he's like, Hey, listen, we, we need this.

01:03:56We need a system to do this.

01:03:58And, and I was like, well, let me show you what we're doing at Cloudflare.

01:04:00And, and so I showed it to him.

01:04:01We never thought this was going to be a product.

01:04:03And he's like, I need you in Lusanne, you know, next week to, and to, and bring your team because we need to implement this.

01:04:12And so we all flew up and now they're actually using this to, you know, to, to help break better organized Olympic games.

01:04:20And, and I think that, that if you get an, every organization is going to have to build something like this.

01:04:26And if you do it in a way, which is secure, that gives users access.

01:04:31Again, I think it's going to, it's going to just massively empower teams in order to, to be successful.

01:04:37I, I'm not sort of in the sort of the, I guess the Dario camp of, you know, AI is going to replace all jobs.

01:04:44I think it is going to replace a certain set of jobs.

01:04:46Like, I think we're going to, like, if I have a developer and I can now give them AI tools and they're 10 times as productive, I'm going to hire as many developers as I can.

01:04:53If I, you know, have a salesperson and I can give them tools that eliminate the parts of their job that they don't like, which is coming up with account plans and, and doing all of those things.

01:05:02그들이 원하는 건 고객 앞에 서서, 밖에 나가 영업하는 거예요.

01:05:05저는 가능한 한 많은 영업사원을 (원하고요). 큰 변화가 올 거라고 제가 생각하는 곳은, 만들지도 않고 팔지도 않는 조직의 부분들이에요.

01:05:16그들은 기본적으로 측정(measuring)을 하고 있어요.

01:05:17그런데 알고 보니 AI 시스템이 어떤 인간보다도 훨씬 더 나은 측정자예요.

01:05:24다시 말하지만, 부분적으로는 그들이 (인간과) 상관관계가 없기(uncorrelated) 때문이에요.

01:05:26그래서 저는 그런 것들 상당수가 그렇게 될 거라고 생각해요.

01:05:30또 다른 내부 사례는 내부 감사예요. 이것도 다시 말하지만, 상장사일 때 하는 일 중 하나죠.

01:05:35작은 스타트업일 땐 아마 안 하지만, 결국엔 하게 돼요.

01:05:38예를 들어 우리는 105개쯤 되는 리스크 영역이 있는데, 역사적으로 매 분기 내부 감사 팀이 그중 6개에서 10개를 골랐어요.

01:05:48그런 다음 그들은 일종의 이런 심층 감사를 해서, 우리가 조달을 망치고 있지 않은지, 또는 매출 인식을 제대로 하고 있는지 확인해요.

01:05:58그러니까 그들은 사실상 조직을 측정하고 있는 거예요.

01:06:02이제 우리는 이 도구들로, 그 105개 리스크 영역 전부를 가져다 지속적으로 감사하고, 거기 있는 어떤 문제든 찾아낼 수 있는 지점에 이르고 있어요.

01:06:13그리고 저는 그게, 그게 우리를 더 나은 조직으로 만들고 있다고 생각해요.

01:06:17그건 사람들이 만들거나 파는 일 — 조직 안에서 정말로 가치가 창출되는 일 — 에 매달릴 수 있게 해방시켜 주고 있어요.

01:06:25그리고 팀이 얼마나 훨씬 더 생산적이 되었는지를 보는 건 그저 놀라워요.

01:05:02What they want is to be in front of customers and, and out there selling.

01:05:05I'm not as many salespeople as I, as I can, where I think there's going to be a big change is the parts of the organization that, that aren't building and they aren't selling.

01:05:16They're basically measuring.

01:05:17And it turns out that AI systems are much better measures than, than, than any humans.

01:05:24Again, in part because they're uncorrelated.

01:05:26And, and I, and so I think a lot of those things are going to be the case.

01:05:30Another example internally, you know, internal audit, which is again, one of these things that you do when you're a public company.

01:05:35You probably don't do it when you're a small startup, but you do, you do it eventually.

01:05:38Like we have 105 or something risk areas and every quarter historically, the internal audit team has picked six to 10 of them.

01:05:48And then they do sort of these deep dive audits to make sure that we're, you know, not screwing up procurement or we're doing revenue recognition correctly.

01:05:58You know, and they're, and they're, they're measuring effectively the, the organization.

01:06:02We're now getting to a place with these tools where we can take all 105 of those risk areas and continuously audit them and find any, any issues that are there.

01:06:13And I think that that's like, that's making us a better organization.

01:06:17It's freeing up people to be able to work on either building or selling, which are really where value is created within organizations.

01:06:25And, and it's, and it's just incredible to see, to see how much more productive the teams are.

01:06:31그러면 지금 세계에서 다음 세계로 넘어가는 고통스러운 전환기가 있다고 보세요?

01:06:37그러니까 조직들이 재조정하면서 모두가 이걸 겪어야 할 거라고 생각하세요?

01:06:42우리는 우리 팀의 20% 이상을 정리해고했어요.

01:06:47그리고 사업이 어려워서가 아니고, 또 그들이 훌륭한 팀원이 아니어서도 아니었어요.

01:06:54다만 우리는 중간 관리자가 더 적게 필요했어요.

01:06:57우리는 측정자가 더 적게 필요해요.

01:06:59그리고 그런 역할들이 사라지고 있었어요.

01:07:03그리고 다른 회사의 동료들과 얘기해 보면, 다들 같은 걸 보고 있어요.

01:07:07그리고 다들 '그래, 우리도 언젠가 같은 걸 해야 할 거야'라고 해요.

01:07:10그리고 그게 일종의 조금씩 새어 나오는 게 보여요.

01:07:12하지만 거기 리더들 사이엔, 자기가 그걸 먼저 하는 사람이 되고 싶지 않다는 진짜 두려움이 있어요.

01:07:19그리고, 표현을 양해해 주시면, 저는 그게 비겁한 짓(chicken shit)이라고 생각해요.

01:07:24왜냐하면 할 수 있는 가장 잔인한 짓이 바로 기다리는 거니까요.

01:07:29저는 앞으로 6개월에서 12개월 안에, 거의 모든 회사가 이런 종류의 작업을 겪을 거라고 생각해요. 그들은 자기 팀의 상당수를 잘라낼 거예요.

01:07:40그리고 많은 사람들이, 많은 CEO들이 그걸 하는 걸 미루며 기다리고 있어요.

01:07:47왜냐하면 그 과정에서 자기가 나쁘게 보일까 봐 두려워하니까요.

01:07:50제게 정말 와닿았던 건, 그 변화가 일어날 거라는 걸 일단 알게 되면, 팀을 위해 할 수 있는 가장 친절한 일은 가능한 한 빨리 하는 것이라는 깨달음이었어요.

01:08:04왜냐하면 6개월에서 12개월 뒤보다 오늘 일자리를 구하는 게 훨씬 쉽거든요. 시장이 (구직자들로) 넘쳐날 테니까요.

01:08:11그래서 우리는 정말 엄청난, 그러니까 우리가 본 기술 업계에서 가장 후한 퇴직 패키지를 마련했어요.

01:08:17아무도 안 하는 일이지만, 우리는 주식이 계속 베스팅되도록 했어요.

01:08:21그리고 우리는 이 사람들을 재배치하려고 엄청나게 열심히 노력하고 있어요. 정말 대단한 사람들이거든요.

01:08:26Cloudflare에서 중간 관리자인 누군가는 스타트업에서 시니어 매니저가 되어 비범한 일을 할 수 있어요.

01:08:33하지만, 일단 조직으로서 그걸 하게 될 거라는 걸 깨달았다면요.

01:08:38그러니까 팀을 위해 할 수 있는 가장 친절한 일은 가능한 한 빨리 하는 거예요.

01:08:43왜냐하면 일어날 수 있는 최악은, 지금부터 6개월에서 12개월 뒤에 모두가 동시에 하는 대학살(bloodbath)이 벌어지는 거니까요.

01:08:50그리고 시장이 갑자기 일자리를 찾는 한 무더기의 사람들로 넘쳐나게 되는 거죠.

01:08:55그래서 그게, 그게 일종의 우리를 관통한 논리였어요.

01:08:59그리고 다시 말하지만, 저와 정말 가까운 친구들도 있었는데, 그들이 맡은 역할이 더 이상 말이 안 됐기 때문에 내보냈어요.

01:09:09그리고 우리는 이걸 다시는 할 필요가 없을 만큼 충분히 큰 규모로 하고 싶었어요.

01:09:17그래서 저는 가까운 미래에는 이런 일을 다시 할 필요가 없을 거라고 편하게 말할 수 있어요. 조직을 재편했으니까요.

01:09:24그리고 우리가 보는 지표 중 하나는 통제 범위(span of control)예요.

01:09:30그러니까 직속 부하가 몇 명인지, 조직에서 평균 직속 부하 수가 얼마인지요.

01:09:35그리고 역사적인 숫자는 — 하버드 비즈니스 스쿨이 연구를 했는데, 그 적정 숫자가 약 6이라고 나왔어요.

01:09:45그러니까 매니저 한 명당 직속 부하 6명이요.

01:09:48그리고 그게 정확히 우리가 있던 수준이었어요.

01:09:50이 새 도구들이 있으면 매니저가 훨씬 더 많은 사람을 관리할 수 있다는 게 너무 명확해요.

01:09:56Meta는 50대 1로 가려고 하고 있어요.

01:09:59제겐 그게 너무 많아 보이지만, 12대 1은 맞다고 생각해요.

01:10:04그리고 평균 직속 부하 수를 늘리는 것의 이점은, 그것이 본질적으로 조직을 평탄하게(flatten) 만든다는 거예요.

01:10:11매니저가 평균적으로 가진 직속 부하 수가 적을수록, 조직은 본질적으로 훨씬 더 위계적이 될 거예요.

01:10:19직속 부하가 많을수록, 조직은 더 평평해질 거고요.

01:10:22그리고 우리가 보고 있는 것 중 하나는, 조직이 평평할수록 우리가 빠르게 움직이고 결과를 내기가 더 쉽다는 거예요.

01:10:31그리고 다시 말하지만, 그게 우리 상당수를 추동해 온 거라고 생각해요. 어쨌든 이건 업계 전반에 걸쳐 오고 있어요.

01:10:38그리고 다시 말하지만, 그건 어떤 사람이 나쁜 사람이거나 나쁜 개인이라는 진술이 전혀 아니에요.

01:10:48사실 그들은, 그들은 훌륭해요. 하지만 더 이상 필요 없을 역할들이 있는 거죠.

01:10:54그리고 어떤 사람들은 조직 안에서 일종의 재배치(rehome)하고 재교육(reskill)할 수 있을 거예요.

01:11:00하지만 6대 1에서 12대 1로 간다면, 그건 한 무더기의 중간 관리자가 사라진다는 뜻이에요.

01:06:31And do you think that there is a painful transition period from the current world to the next world?

01:06:37So do you think everybody's going to have to go through this as organizations recalibrate?

01:06:42We laid off more than 20% of our, of our team.

01:06:47And not because the business was struggling, but, and not because they weren't great team members.

01:06:54But we just need fewer middle managers.

01:06:57We need fewer measurers.

01:06:59And, and those roles were going away.

01:07:03And as I talked to peers at other companies, they're all seeing the same thing.

01:07:07And they're all saying, yeah, we're going to have to do the same thing at some point.

01:07:10And you're, and you're seeing these sort of trickle out.

01:07:12But there's a real fear in leaders out there that they don't want to be the first ones to, to, to do that.

01:07:19And, you know, pardon the vernacular, but I think that's chicken shit.

01:07:24Because the cruelest thing that you can do is wait.

01:07:29I do think in the next six to 12 months, almost every company is going to go through some exercise like this, where they're going to cut a bunch of their, their team.

01:07:40Uh, and, and I think a lot of people are wait, a lot of, a lot of CEOs are waiting around to do it.

01:07:47Because they're afraid that they're going to look bad in the process.

01:07:50What really struck me was the realization that once you know that that change is going to happen, the kindest thing that you can do for your, your team is to do it as soon as possible.

01:08:04Because it's way easier to get a job today than it's going to be in six to 12 months because the market's going to get flooded.

01:08:11And so we put together an incredibly, I mean, the, the, the most generous severance package in, in, in tech that we've seen.

01:08:17We let stock continue to vest, which nobody does, but we, we did.

01:08:21Um, and we're working incredibly hard to place these people because they're incredible people.

01:08:26And somebody who is a middle manager at Cloudflare can be a senior manager at a startup and do an extraordinary job.

01:08:33But, but once you're as an organization, you've realized you're going to do it.

01:08:38And like the, the kindest thing that you can do for your team is to do it as soon as possible.

01:08:43Because what the worst thing that can happen is that there's just a bloodbath six to 12 months from now where everyone does it at the same time.

01:08:50And the, and the market gets flooded with a bunch of people who are all of a sudden looking, looking for jobs.

01:08:55And so that, that was the cattle, that was sort of the, the rationale that went through us.

01:08:59And, and again, I, there were, there were people who were really close friends of mine, uh, who, who we let go because the roles that they had just didn't make sense, uh, anymore.

01:09:09And, um, and, and, and we, we wanted to do it in a significant enough way that we would never have to do it again.

01:09:17And so we're, I feel comfortable saying that for the foreseeable future, we're not gonna have to do anything like that again, because we've reorganized the organization.

01:09:24And, and I think that, you know, one of the metrics that, that we look at is, um, is span of control.

01:09:30Uh, and so how many direct reports was the average number of direct reports in an, in an organization.

01:09:35And you, the, the historic number that like the Harvard business school did a study and they, they came up that the right number for that is about six.

01:09:45So for every manager, they have six direct reports.

01:09:48And that was exactly what we, we were at.

01:09:50Uh, it's so clear that with these new tools, uh, a manager can manage a lot more people.

01:09:56Um, you know, meta is trying to get to 50 to one.

01:09:59I think that's, that seems like too many to me, but, but I think 12 to one is right.

01:10:04And, and the benefit of expanding the number of the average number of direct reports is it inherently flattens the organization.

01:10:11The, the fewer number of direct reports on average, a manager has inherently the organization is going to be much more hierarchical.

01:10:19The more direct reports they have, it's going to be flatter.

01:10:22And I think one of the things that, you know, we're seeing is that the flatter the organization is, the more, the easier it is for us to, to move quickly, to be able to deliver things.

01:10:31And, and, um, and again, I think that's, that's what's, that's, what's driven a lot of us, but yeah, I think this is coming across the industry.

01:10:38Um, and, and, and again, it's not a statement that any, uh, any person is, is, is, is a, is a bad person or a bad individual.

01:10:48Um, in fact, they, they, they're, they're great, but there are roles that you're just not going to need, uh, anymore.

01:10:54And, and, and some people you're going to be able to sort of rehome and reskill inside your organization.

01:11:00But like, if you, if you're going to go from, you know, six to one to 12 to one, that, that means a whole bunch of middle managers are going to, are going to go away.

01:11:09그러면 만약 당신이 그런 사람들 중 하나라면, 만약 중간 관리자라면, 그리고 아까 말씀하신 나이 든 Gen Z나 젊은 밀레니얼이고 경력 중반에 그런 상황에 처했다면 어떻게 해야 하나요? 그냥 자신을 최대한 'AI에 능숙한(AI-peeled)' 상태로 만드는 토끼굴로 완전히 빠져들어야 하나요?

01:11:26저는, 저는, 저는 그렇다고 생각해요.

01:11:28그리고 그게 무섭게 느껴지는 게 자연스럽고, 본능적으로 거기에 맞서 싸우려 할 거라는 걸 인정하세요.

01:11:38하지만 이 도구들을 더 많이 받아들일수록 더 좋아요. 그리고 다시 말하지만, 이걸 17년 동안 운영해 오면서, 저는 본 적이 없어요.

01:11:49우리 팀의 시니어 매니저들이 손을 들고 '이봐요, 나는 다시 개별 기여자(IC)로 돌아가고 싶어요'라고 말하는 걸 이렇게 많이 본 적이 없어요.

01:11:56그래서 우리는 보상이 어떻게 작동하는지를 비롯한 모든 걸 다시 생각하고 있어요. 개별 기여자의 힘과 그들이 할 수 있는 일의 양이 비범하다고 생각하기 때문이죠.

01:12:10그래서 우리에게는, 우리 팀의 가장 시니어한 멤버들이 이걸 받아들이고 있어요. 자신을 재창조할 방법이고, 충분히 시니어해서 두려워하지 않으니까요.

01:12:20우리의 가장 주니어한 사람들은요.

01:12:21그러니까 우리는 1,111명을 채용했어요.

01:12:24그 숫자는 우리에게 의미가 있는데, 올여름 인턴들이에요. 그들은 가장 비범한 인간들이에요. 다들 인턴 채용을 멈췄거든요. 저는 그게 완전한 실수라고 생각해요.

01:12:36그래서 우리는 일종의 최고의 인재들(pick of the litter)을 데려왔고, 그들은 모두 완전히 AI 네이티브예요.

01:12:44그리고 우리가 하려는 건 그 두 집단을 — 더 주저해온 사람들을 — 끌어올리는 거예요. 사실은 엔지니어링 조직의 92%가 그런 AI 도구를 쓰고 있으니까요.

01:12:55그건 분명히 100%가 되어야 해요.

01:12:57하지만 특히 경력 중반인 사람들이 이 새로운 재주들을 배울 만큼 용감해지게 만들어야 해요.

01:13:07그리고 저는 그게 정말 중요하다고 생각해요.

01:13:10그리고 다시 말하지만, 같은 역할에서 10배 또는 100배 더 생산적인 한 사람이, 옛날 방식으로 일하는 다른 사람과 같은 돈을 받게 둘 수는 없어요.

01:13:26그 둘 중 하나는 떠나게 될 거예요.

01:13:28그리고 최악은 100배 더 생산적인 사람이 떠나는 경우예요.

01:13:32그래서 우리는 그저, 모두를 끌어올릴 모든 방법을 계속 찾고 있어요.

01:13:37그리고 다시 말하지만, 우리가 정리해고를 한 이유의 일부는, 정말로, 정말로 할 수 있게 하기 위해서였어요.

01:13:44자원을 풀어주고, 조직 전체가 이걸 할 수 있도록 촉발시키기 위해서요.

01:13:49그런데 그건 개발자만이 아니에요. 재무, 법무, 마케팅, 모든 게 이 새 도구들을 받아들여야 해요.

01:11:09So what do you do if you're one of those people, if you're a middle manager, and I think earlier you mentioned old Gen Z or young millennial, and you find yourself in that situation, like mid career, do you just go down a complete rabbit hole of like just making yourself as AI peeled as possible?

01:11:26I think, I think, I think yes.

01:11:28Um, and, and, and recognize that it's natural for that to feel scary and that the, and that your instinct is going to be to fight against it.

01:11:38Um, but that the more that you can embrace these tools, um, the better I've, I've never seen, you know, and again, running this now for, for 17 years.

01:11:49Like I've never seen more senior managers on our team say, raise their hand and say, Hey, I want to go back to being an individual contributor.

01:11:56And so we're rethinking like even how compensation works and everything else, because I think that the, the, the power of an individual contributor and the amount of, of, of work that they can do is, is extraordinary.

01:12:10And so I think that for us, you know, our most senior members of our team are embracing this because it's a way for them to reinvent themselves and they're senior enough that they're not scared about it.

01:12:20Our most junior folks.

01:12:21So we, we, we hired 1,111.

01:12:24That number is meaningful to us, but interns this summer, you know, and, and, and, I mean, it's like, they're the most extraordinary humans because everybody stopped hiring interns, which I think is just total mistake.

01:12:36Um, and so we got sort of the pick of the litter and, um, and, and, and they're, and they're all totally AI native.

01:12:44And what we're trying to do is get both of those groups to get the folks that have been more hesitant because the fact is 92% of organization, engineering organizations using AI tools like that.

01:12:55That should be a hundred percent for sure.

01:12:57And, and, and it's, but you've got to get people who especially are sort of mid career to be brave enough to learn these new, these new tricks.

01:13:07And, and I think that that's, that's, that's really important.

01:13:10And, and that, and again, you can't have one person who is 10 or a hundred times as productive in the same role as somebody else making the same amount of money as somebody else who's, who's sort of doing it the old way.

01:13:26Like one of those two is going to leave.

01:13:28And the worst case is if the person who's a hundred times as productive leaves.

01:13:32And so we're just, we are continuously trying to get every way to lift everyone up.

01:13:37And, and again, part of why we did the layoff was in order to be able to, um, you know, really, really.

01:13:44Free up the resources and, and catalyze the entire organization, uh, to be able to do this.

01:13:49But, and it's not just your developers has to be finance, legal, marketing, everything has got to be embracing these new tools.

01:13:56그러니까 거의 1년 전쯤 당신이 선언하셨죠, 제 생각엔 그게 콘텐츠...

01:14:01독립기념일(Independence Day).

01:14:027월 1일.

01:14:027월 1일.

01:14:04곧 2주년, 2주년, 아니 제 생각엔 1주년이 다가오네요.

01:14:07네.

01:14:07지난 1년간 무슨 일이 있었나요?

01:14:09그 논쟁 전체는 어떻게 전개되고 있죠?

01:14:11네.

01:14:11그러니까, 음.

01:14:12그리고 애초에 그게 뭐였나요?

01:14:14네.

01:14:14그러니까, 다시 말하면, 인터넷을 가로질러 흐르는 일종의 자동화된 트래픽의 양이 엄청나게 증가하는 걸 막 보셨을 거예요.

01:14:24저는 5년 안에 봇과 에이전트가 온라인에서 인간을 1,000대 1로 능가할 거라고 생각해요.

01:14:31동시에, 우리가 인터넷에 접근하는 인터페이스도 바뀌고 있어요.

01:14:38그리고 우리는 전에도 다른 일종의 플랫폼 변화들을 겪었어요.

01:14:41그러니까 우리는 데스크톱이나 노트북의 브라우저에서 인터넷을 브라우징하던 데서 소셜로, 모바일로 갔죠.

01:14:51하지만 그 모든 변화에도, 지난 28년간 인터넷의 근본 비즈니스 모델은 기본적으로 똑같이 유지됐어요. 대체로 광고죠.

01:15:01그리고 그보다 덜한 정도로 구독 기반이고요.

01:15:04문제는, 우선 인터넷을 운영하는 비용이 그저 훨씬 더 많아질 거라는 거예요.

01:15:13왜냐하면 트래픽이 1,000배가 될 테니까요. 그건 서버, CPU, 네트워크, 그 모든 게 있어야 한다는 뜻이에요.

01:15:21그리고 누군가는 그 비용을 내야 해요.

01:15:25그리고 대체로 광고 기반인 지난 28년의 비즈니스 모델은 작동하지 않아요. 봇은 광고를 클릭하지 않으니까요.

01:15:35그래서 뭔가는 바뀌어야 해요.

01:15:37그 일부는, 어떻게 우리가 인터넷을 더 효율적으로 만드느냐예요.

01:15:41어떻게 레거시 소프트웨어를 가져다 비용 효율적인 방식으로 계속 확장할 수 있는 것으로 포팅하느냐 같은 거죠.

01:15:46하지만 또 다른 큰 부분은, 인터넷의 미래 비즈니스 모델이 어떻게 생길지를 어떻게 알아내느냐예요.

01:15:54그리고 우리는 모든 서로 다른 AI 랩과 회사들과 좋은 관계를 맺고 있는데, 그들도 이해해요.

01:16:00그리고 그들은 실제로 '들어봐요, 공정하기만 하면, 모두가 똑같은 걸 해야 하기만 하면, 우리는 이해한다'고 말해요.

01:16:10'우리 시스템과 모델을 구축하기 위해 사용하는 콘텐츠의 값을 내야 한다는 걸 안다. 하지만 그걸 할 시스템을 구축해야 한다'고요.

01:16:19그래서 우리는 한 무더기의 여러 다른 방식으로 실험하고 있어요.

01:16:23우리가 한 첫 번째 일은 — 시장이 존재하려면 흔히 공급과 수요가 있어야 한다고 생각하잖아요.

01:16:28그건 정확히 맞진 않아요.

01:16:30실제로 가져야 하는 건 공급과 수요의 희소성이에요.

01:16:34모든 게 공짜라면, 아무도 그 값을 내지 않아요.

01:16:37예를 들어 우리가 이 방에 앉아 공기를 들이쉬는 건 아무 비용이 안 들어요.

01:16:42반면, 우리가 스쿠버 다이빙을 가면, 공기가 희소하죠.

01:16:45그래서 우리는 그 값을 내야 해요.

01:16:46그래서, 그러니까, 그게 그거예요.

01:16:48그래서 1단계는, 우리는 온라인에 콘텐츠를 가진 사람들이 누가 접근할 수 있고 없는지를 말할 수 있게 해주는 통제 장치를 만들어야 한다고 했어요.

01:16:58그리고 다시 말하지만, 다들 다른 결정을 할 거예요.

01:17:02우리 경우엔, 모든 봇이 우리 정보를 소비하길 바라요.

01:17:06우리는 그게 밖에 나가 있길 바라죠.

01:17:08그리고 아마 우리 고객의 절반쯤이 그 진영에 있는데, 그들은 실제로 그걸 최대한 쉽게 만들고 싶어 해요.

01:17:12그래서 우리는 가능한 한 비용 효율적이고 효율적으로 정보를 가져가는 도구를 제공해요. 온갖 군더더기가 붙은 HTML을 가져다, 훨씬 간결한 시스템인 Markdown으로 변환하는 거죠.

01:17:26그리고 그 결과, AI 시스템이 컨텍스트 윈도를 터뜨리지 않고도, 또 온갖 것들 없이도 더 많은 정보를 가져갈 수 있어요.

01:17:32이해가 가요.

01:17:33반면, 만약 당신이 광고 지원 사업이라면, 에이전트는 당신에게 좋지 않아요. 그들이 당신의 콘텐츠를 가져가고, 사람들은 그걸 자기 AI 시스템을 통해 소비하니까요.

01:17:43그리고 당신은 눈길(eyeballs)을 못 받죠.

01:17:45그러니까 당신은, 작동하는 광고 시스템이...

01:17:47그래서 우리는 '모두에게 그걸 멈출 수 있는 도구를 주자'고 했어요.

01:17:51'거기 나와 있는 공급에 약간의 희소성을 만들자'고요.

01:17:56그리고 우리가 본 건, 세계 최대 출판사들 — Condé Nast, Dotdash Meredith — 을 보면, 우리가 이제 그들에게 이 도구들을 줬기 때문에, 그들이 실제로 AI 회사들과 훨씬 더 좋은 거래를 맺고 있다는 거예요.

01:18:08그래서 그게, 제 생각엔 그게 일종의 첫 단계지만, 우리는 그 너머로 가야 해요. 왜냐하면 만약 당신이 작은 블로그나 인플루언서, 콘텐츠 크리에이터라면, Condé Nast가 맺는 것과 같은 거래를 맺을 능력이 없으니까요.

01:18:20기본적으로 일종의 마이크로페이먼트(micropayment)가 있어야 해요.

01:18:21우리가 어떤 사이트에 접근해 정보를 얻을 때마다, 우리는 그러기 위해 기꺼이 1페니의 일부라도 낼 수 있어요.

01:13:56So almost a year ago now you declared, I think that was content.

01:14:01Independence day.

01:14:02July 1st.

01:14:02July 1st.

01:14:04Coming up on the second, second anniversary, or I guess first anniversary.

01:14:07Yes.

01:14:07What happened in the last year?

01:14:09How is the whole, uh, debate evolving?

01:14:11Yeah.

01:14:11So, um.

01:14:12And what was it in the first place?

01:14:14Yeah.

01:14:14So, so, so again, I think that it is, you've just seen an enormous rise in the amount of sort of automated traffic that's running across the internet.

01:14:24Um, I, I think in five years that you'll, that bots and agents will outnumber humans online a thousand to one.

01:14:31Um, at the same time, like the interface through which we access the internet is changing.

01:14:38Um, and we, we've gone through other sort of platform changes before.

01:14:41Um, you know, we, we went from browsing the internet on, on a browser, on your, on your desktop or laptop to social, to mobile.

01:14:51But throughout all of those things, the underlying business model of the internet for the last 28 years has remained basically the same, which is it's largely advertising.

01:15:01And then to a lesser extent, subscription driven.

01:15:04The problem is that first, um, there's just going to be a lot more cost to run on the internet.

01:15:13Cause you're going to have a thousand times as much traffic, which means you're going to have to have servers and, and, and CPUs and network and all that stuff.

01:15:21And, and someone needs to pay for it.

01:15:25Um, and the business model of the last 28 years, which largely advertising based doesn't work because bots don't click on ads.

01:15:35And so something has to change.

01:15:37Um, and so a part of that is how do we make the internet more efficient?

01:15:41Like how do we take legacy software and port it to things that are, you know, can continue to scale in a cost effective way.

01:15:46But another big part of that is how do we figure out what the future business model of the internet is, is, is going to look like.

01:15:54And, you know, we, we have great relations with all of the different AI labs and companies and they get it.

01:16:00Um, and they actually, you know, they, they, they say, listen, as long as it's fair, as long as everybody has to do the same thing, we get that.

01:16:10We've got to pay for the content that we're using in order to build our systems and our, and our, and our models, but we've got to build a system to, to do that.

01:16:19And so like we're experimenting in a bunch of, of different ways.

01:16:23The first thing that we did was we said in order for a market to exist, you know, you always think you have to have supply and demand.

01:16:28It's not exactly right.

01:16:30What you actually need to have is scarcity of supply and demand.

01:16:34Um, if everything is free, then, then no one pays for it.

01:16:37Like we're sitting in this room, we're breathing the air, doesn't cost us anything.

01:16:42Um, on the other hand, if we go scuba diving, air is scarce.

01:16:45And so we have to pay for it.

01:16:46And so, you know, that, that's that.

01:16:48So step one was we said we, we need to create controls that allow the people who have content online to be able to say who can access it and who, who can't.

01:16:58And, and again, it's, everyone's going to make different decisions.

01:17:02Um, in our case, we want all the bots to be consuming our, our information.

01:17:06We want that to be out there.

01:17:08And that's probably half of our customers are in that camp where they actually want to make it as easy as possible.

01:17:12And so we provide the tools to as cost effectively, as efficiently as possible, get information and take, take HTML, which has all this craft around it, converted into Markdown, which is a much more streamlined system.

01:17:26And then as a result, like you can get more information in these AI systems without blowing up their context windows and all kinds of things.

01:17:32It makes sense.

01:17:33On the other hand, if you're an ad supported business, like agents aren't good for you because they're taking your content and then people are consuming it through their AI system.

01:17:43And you're not getting eyeballs.

01:17:45So you're the ad systems that work.

01:17:47So we said like, let's give everyone the tools to be able to stop it.

01:17:51Let's create some scarcity in the supply that's out there.

01:17:56And what we've seen is if you go across the biggest publishers in the world, Condi Nast, Dot Ash Meredith, you know, they, they are, they, because we've now given them these tools, they're actually signing much better deals with the AI companies.

01:18:08And so that's, I think that's sort of the first step, but we've got to go beyond that because if you're a small blog or a, you know, an influencer or a content creator, like you don't have the ability to go strike the same deal that a Condi Nast does.

01:18:20There should be some, basically a micropayment.

01:18:21Every time we access a site and get information, we're happy to pay a fraction of a penny in order to do that.

01:18:30그건 들리는 것보다 더 어려워요.

01:18:31그러니까 우리는 어느 한 순간에 우리 네트워크를 통해 초당 약 5억 건의 요청을 처리해요.

01:18:39우리는 그중 1%에서 10% 사이가 일종의 마이크로페이먼트 거래를 통해 수익화될 수 있다고 추정해요.

01:18:48그건 즉, 첫날에 초당 1,000만 건이라고 부를 만한 금융 거래를 지원할 수 있어야 하고, 초당 1억 건의 거래까지 갈 수 있는 명확한 경사로(ramp)도 있어야 한다는 뜻이에요.

01:19:00세계 최대 결제 네트워크인 Visa는 초당 10만 건 미만의 거래를 처리해요.

01:19:07그러니까 우리는, 그러니까 Visa보다 두 자릿수(2 orders of magnitude) 더 커야 하지만, 훨씬, 훨씬 더 작은 금액으로요.

01:19:16그래서 우리는 그걸 작업하고 있어요.

01:19:16그리고 우리는, Coinbase, Stripe 같은 사람들, 그리고 X402 같은 프로토콜과의 파트너십으로 (할 수 있다고) 생각해요. 이게 흥미로운데요.

01:19:26원래 인터넷에는 뭔가, 응답 코드라는 게 있었어요. 402가 있고, 우리가 다 아는 404는 '찾을 수 없음(not found)', 그리고 500은 에러죠.

01:19:37그러니까 여러 다른 것들이 있지만, 402는 '결제 필요(payment required)'였어요.

01:19:40그런데 우리는 그걸 중심으로 정말 아무것도 만든 적이 없어요.

01:19:43저는 그게 앞으로 일어날 거라고 생각해요.

01:19:45그러니까, Google이 정말로 지난 28년의 인터넷을 움직인 그 비즈니스 모델을 구축한 책임이 있어요.

01:19:52그리고 저는 우리가 다음 28년의 인터넷을 움직일 그 비즈니스 모델이 무엇인지 알아내려 하고 있다고 생각해요.

01:20:00하지만 뭔가는 콘텐츠 크리에이터들에게 값을 지불해야 해요. 그들은 먹고살 자격이 있으니까요.

01:20:05뭔가는 이 모든 봇들이 사실상 세금을 매기듯 부담을 주는 인프라의 값을 내야 해요.

01:20:12그리고 저는 우리가 그게 정확히 어떻게 생겼는지 알아내는 일을 많이 하고 있다고 생각해요.

01:18:30That's harder than it sounds.

01:18:31So we process in any given second about half a billion requests through our network.

01:18:39We estimate that somewhere between one and 10% of those would be sort of monetizable through some micro payment transaction.

01:18:48And so that means that you have to be able to support day one, call it 10 million financial transactions per second with a clear ramp to be able to get to 100 million transactions per second.

01:19:00Visa, which is the largest payments network in the world, does fewer than 100,000 transactions per second.

01:19:07So we need to be, you know, two orders of magnitude bigger than Visa, but at much, much smaller volumes.

01:19:16And so we're working on that.

01:19:16And we think that, you know, in partnership with folks like Coinbase and Stripe, you know, and protocols like X402, which is, you know, it's interesting.

01:19:26The original internet had something, a response code, the 402, we all know 404, which is not found in 500, which is an error.

01:19:37I mean, there are different things, but 402 was payment required.

01:19:40And we just never have really built anything around that.

01:19:43I think that's going to happen going forward.

01:19:45And so, you know, Google really is responsible for having built the business model that's powered the last 28 years of the internet.

01:19:52And I think we are trying to figure out, you know, what is that business model that's going to power the next 28 years of the internet?

01:20:00But something has to pay content creators because they deserve to eat.

01:20:05Something has to pay for the infrastructure that all of these bots are taxing effectively.

01:20:12And I think we're working a lot around figuring out exactly what that looks like.

01:20:20좋습니다.

01:20:20정말 더없이 흥미로운 대화였어요.

01:20:22당신 얘기를 들으면서 든 가장 큰 생각은, Cloudflare가 지난 17년 어느 때보다도 오늘날 얼마나 더 적실해지고 있느냐 하는 거예요.

01:20:34당신이 네트워크를 구축했고, 이제 인터넷이 바뀌고 있는데, 당신은 그것의 중심점에 완벽히 서 있죠.

01:20:44네.

01:20:44여러분도 그렇게 생각하나요?

01:20:47그러니까 또 다른 17년이 있다고요?

01:20:50사람들이 '왜, 그러니까 왜 이걸 계속하느냐'고 물어요.

01:20:53왜냐하면 재미없는 날들도 있거든요.

01:20:54그러니까, 한 무더기의 사람들을 정리해고하는 거요.

01:20:55그러니까, 그건 재미있는 일이 아니었어요.

01:20:58그리고, 그러니까, 저는 돈도 충분히 벌었어요.

01:21:01그러니까 그건, 그런 것들 중 어느 것에 관한 것도 아니에요.

01:21:04그게 관한 것은, 정말로 우리의 사명이에요.

01:21:08그리고 우리는 그 사명을 근본적으로 믿어요.

01:21:11그리고 우리는 돈이 들거나, 또는 확실히 우리에게 돈이 안 되는 일들을 해요.

01:21:18더 나은 인터넷을 만드는 걸 돕는다고 믿기 때문이죠.

01:21:22그리고, 그러니까, 저는 (이걸) 알아내는 것보다 더 보람 있는 일을 제가 할 수 있는 게 있을 거라고 도저히 상상할 수가 없어요.

01:21:32어떻게 우리가 미래를 위한 일종의 지속 가능한 사업을 만들어낼까 하는 거요.

01:21:36그리고 저는 거기에 엄청나게 낙관할 만한 게 많다고 생각해요.

01:21:40지난 28년 인터넷의 비즈니스 모델은 가장 건강한 게 아니었어요.

01:21:44트래픽은 언제나 가치의 형편없는 대리지표(proxy)였죠.

01:21:47그리고 미디어 지형의 그토록 많은 부분이, 어떻게 당신의 좁은 청중을 정의하느냐였어요.

01:21:59그런 다음 헤드라인으로 그들을 충분히 화나게 만들어서, 그들이 링크를 클릭해 당신 사이트로 눈길을 몰아오게 하는 거죠.

01:22:07그리고, 오늘날 세계를 분열시키는 것의 그토록 많은 부분이, 사실은 트래픽 기반이었던 인터넷의 근본 비즈니스 모델이에요.

01:22:17어떻게 트래픽을 최대한 많이 몰아오느냐 하는 거요.

01:22:19그건 사라지고 있어요.

01:22:20그리고 저는, 그걸 앞으로 대체할 게 뭘지 생각하면, 훨씬 더 건강하고 훨씬, 훨씬 더 나은 것일 수 있다고 생각해요.

01:22:31저는 Spotify를 시작한 Daniel을 만나러 스톡홀름으로 날아갔어요.

01:22:38왜냐하면, 그러니까 Spotify만큼 크리에이터들에게 대규모로 보상한 데가 없거든요.

01:22:45그저, 그건 그저 놀라워요. 적절한 사람들이 돈을 받는지 아닌지에 대해 트집을 잡을 순 있지만, 오늘날 GDP 대비 1인당 음악 창작에 들어가는 돈이 인류 역사상 그 어느 때보다 단연 더 많아요.

01:22:59그리고 Spotify가 그것에 대해 많은 공로를 인정받죠.

01:23:01그리고 22년 전엔 음악 산업이 죽어가고 있었다는 걸 잊게 되죠. Napster 같은 것 위에서, 모두가 콘텐츠를 훔치는 걸 그저 정상화하고 있었으니까요.

01:23:09그러다, 그러니까 Steve Jobs가 무대에 올라 iTunes, 곡당 99센트를 발표했어요.

01:23:14그게 이긴 비즈니스 모델은 아니지만, 적어도 '거기 뭔가가 있다'는 깃발을 꽂은 거예요.

01:23:18그리고 그러니까, Spotify는 작년에 음악 크리에이터들에게 120억 달러쯤을 보냈어요.

01:23:24그건 22년 전 전체 음악 산업의 시가총액보다 더 큰 금액이에요. 정말 비범한 일이죠.

01:23:31그리고 그래서 Daniel이 그 이야기를 들려주고 있었어요.

01:23:33그가 말하길, 그들이 하는 일 중 하나는, 만약 당신이 Spotify에서 'Taylor Swift, Shake It Off' 같은 걸 검색하면요.

01:23:39그들은 결과를 돌려주고, 그 결과가 당신이 실제로 찾던 거라는 걸 알아요.

01:23:43반면, 만약 당신이 '내 고양이와 춤추는 게 얼마나 재밌는지에 대한 디스코 비트 노래를 원해' 같은 걸 검색하면요.

01:23:50그들도 결과를 돌려주긴 하지만, 자기들이 아마 그걸 갖고 있지 않다는 걸 알아요.

01:23:55그리고 그들이 하는 일은, 결과가 신통찮은 그런 쿼리들을 실제로 음악 크리에이터들에게 다시 공개하는 거예요.

01:24:03그리고 그 일만 해서 생계를 꾸리는 음악 크리에이터가 수백 명 있어요.

01:24:07특히 한 명은 덴마크에 기반을 두고 있어요.

01:24:10Daniel이 공유하길, 그는 채워지지 않은 Spotify 쿼리들을 위한 노래를 그저 쓰면서 연 4,000만 유로쯤을 벌고 있대요.

01:24:17그리고 저는 거기에 사실 꽤 아름다운 게 있다고 생각해요. 왜냐하면 Spotify에서 뭔가를 검색할 때, 당신이 찾는 건 '어떻게 어떤 감정을 끌어낼까' 하는 거니까요.

01:20:20Great.

01:20:20It's been an absolutely fascinating conversation.

01:20:22The overarching thought, as I was listening to you, is to which extent Cloudflare is becoming even more relevant today than it's been for the last 17 years,

01:20:34which you built the network and now the internet is changing and you are absolutely at the sort of central point for it.

01:20:44Yeah.

01:20:44Is that how you guys think about it?

01:20:47Like you have another 17 years?

01:20:50People are like, why, you know, why do you keep doing this?

01:20:53Because there are days that aren't fun.

01:20:54I mean, laying off a bunch of people.

01:20:55I mean, that wasn't, that was, that wasn't fun.

01:20:58And it's, and, you know, I've made plenty of money.

01:21:01So it's, it's not about any of that.

01:21:04Um, what it is about is, is really our mission.

01:21:08And we, and we believe in that mission fundamentally.

01:21:11And we, we do things that, that cost us money or, or that certainly don't make us any money.

01:21:18Um, because we believe in helping build a better internet.

01:21:22And, um, like, I, I, I can't imagine anything that I could possibly be doing that is more rewarding than, than figuring out.

01:21:32How do we create some sort of sustainable, um, business for the future?

01:21:36And I think there's, there's a lot that's to be incredibly optimistic about that.

01:21:40The business model of the internet for the last 28 years wasn't the most healthy.

01:21:44Um, traffic has always been a terrible proxy for value.

01:21:47And, um, and, and, and, and, and, and, and like so much of like the media landscape was how do you sort of define your narrow audience?

01:21:59And then with a headline, piss them off enough that they'll click on a link in order to, you know, drive eyeballs to, to your, to your site.

01:22:07And, you know, so much of this, so much of what is dividing the world today is actually the underlying business model of the internet, which has been traffic based.

01:22:17How do you drive as much traffic as possible?

01:22:19That's going away.

01:22:20And I think that, you know, if we think about what can replace it going forward, it can be something which is, which is, which is much healthier and much, much better.

01:22:31I was, I, uh, I flipped a Stockholm, um, to, to meet with Daniel at who started, um, Spotify.

01:22:38And, um, and cause I mean, they, nobody has compensated creators at scale like Spotify.

01:22:45It's just, it's just, it's remarkable when we can quibble about are the right people getting the money or not, but, but there's more money going into music creation today on, on per capita per GDP than anytime in human history by far.

01:22:59And, and Spotify gets a lot of credit for that.

01:23:01And you forget that like 22 years ago, the music industry was dying, you know, cause on Napster and everything, it was just normalizing everyone's stealing, stealing content.

01:23:09Um, and then, you know, Steve jobs steps on stage announces iTunes 99 cents a song.

01:23:14That's not the business model that won, but it at least planted a flag that said that there's, there's something that's there.

01:23:18And then I mean, Spotify last year sent something like $12 billion out to music creators.

01:23:24That's more than the, that's more than the entire music industry's market cap was 22 years ago, which is, which is extraordinary.

01:23:31And, and so Daniel was telling the story.

01:23:33He said, one of the things that they, that they do is if you search on Spotify for like Taylor Swift, shake it off.

01:23:39Like they know they return results and they know that those results are what you were actually looking for.

01:23:43On the other hand, if you search for like, I want a song to a disco beat about how much fun it is to dance with my cat.

01:23:50They also return results, but they know that the, that they probably don't have that.

01:23:55And what they do is they actually publish those queries that are sort of bad results back to music creators.

01:24:03And there are hundreds of music creators that are making a living off just doing this.

01:24:07One in particular is based in Denmark.

01:24:10Daniel shared is making something like 40 million euros a year, just writing songs for unfulfilled Spotify queries.

01:24:17And I think there's something that's actually quite beautiful about that because if you search for like a, something on Spotify, what you're searching for is how do I kind of bring an emotion out?

01:24:24그래서 앞으로, 우리는 인류 역사상 처음으로 본질적으로 모든 인간 지식의 수학적 모델을 갖고 있어요.

01:24:33그게 바로 LLM이죠, 그렇죠?

01:24:35완벽하진 않지만, 그건 당신에게 그걸 줘요.

01:24:37또한 그건 빈틈(gaps)이 어디에 있는지, 구멍(holes)이 어디에 있는지도 보여줘요.

01:24:40저는 거대한 스위스 치즈 덩어리 같은 걸 그려봐요.

01:24:42치즈는 많지만, 치즈에 구멍도 많죠.

01:24:45그리고 AI 회사들과 얘기해 보면, 그들이 원하는 건 치즈의 구멍을 메워주는 매우 평판 좋은(highly reputable) 출처예요.

01:24:53그들은, 그들은 순수하게 새로운(net new) 지식을 기여하는 거예요.

01:24:55그들은 1500 펜실베이니아 애비뉴(백악관)에서 무슨 일이 있었는지에 대한 또 하나의 기사를 원하지 않아요, 그렇죠?

01:24:59그들은 사람들이 세상을 앞으로 나아가게 하는 새로운 정보를 실제로 전하고 만들어내는 걸 원해요.

01:25:07그리고 저는 그게 제가 원하는 거라고 생각해요.

01:25:08그게 당신이 원하는 거라고 생각해요.

01:25:09우리 모두가 갈망하는 건, 어떻게 우리가 그저 트래픽을 몰기 위해 분노를 자극하려는 게 아니라, 실제로 진실을 찾아 그걸 메우려는 미디어 환경으로 돌아갈 수 있을까 하는 거라고 생각해요.

01:25:21그리고 다시 말하지만, 매우 평판 좋고 순수하게 새로운 지식을 만들어내는 사람들이, 바로 그들이 보상받는 시스템을 만들 수 있다면요.

01:25:31그러면 저는 그게 엄청나게, 엄청나게 아름다운 일이라고 생각해요.

01:25:33제가 AI 랩들에게 계속 하라고 밀어붙이는 건, 일종의 아카데미상이나 노벨상에 해당하는 걸 만들어서, 여러 다른 부문에 걸쳐 측정하자는 거예요.

01:25:42지난 1년간 누가 인간 지식에, 그러니까, 모르겠네요, 암 연구라든가, 외교 정책 뉴스 같은 데 가장 많이 기여했는지요.

01:25:53그러니까 이런 걸 한 무더기 만들어서, 그것들이 실제로 측정하고 '올해는 이 특정 부문에서 최고의 팟캐스트가, 그러니까, 거기 나와 있던 first mark 팟캐스트였다' 뭐 그런 걸 말할 수 있어요.

01:26:03그리고 우리는 이 사람들을 기리는 측면에서, 또 그렇게 한 데 대해 값을 지불하는 측면에서 둘 다 보상하고 축하해야 해요.

01:26:10그리고 우리가 그렇게 한다면, 훨씬 더 흥미로운 정보를 얻게 될 거라고 생각해요.

01:26:14제 아내와 저는 우리 고향인 유타 Park City의 지역 신문을 샀어요.

01:26:19저는 올해 우리가 디스플레이 광고로 버는 것보다 AI 라이선싱 거래로 더 많이 벌 거라고 생각해요.

01:26:26왜냐고요?

01:26:26왜냐하면, 만약 당신이 유타 Park City로 스키 여행을 계획한다면, 어느 호텔에 묵는 게 가장 좋은지 알고 싶잖아요.

01:26:32최고의 식당은 어딘지?

01:26:33누가 공연할 건지?

01:26:35그러니까, 눈 상태는 어떤지?

01:26:36그리고 그걸 가진 유일한 곳이 지역 신문이에요.

01:26:40그래서 지난 28년의 인터넷이 일종의 지역적이고, 별나고, 독특하고, 흥미로운 정보를 죽였지만, 제가 희망하는 건 우리가 다음 28년의 비즈니스 모델이 무엇인지 알아내면서, 그게 실제로 그런 것들 상당수를 되살리는 거예요.

01:26:55그리고 그건 실제로, 사실(facts)을 얘기하는 것으로 돌아가요.

01:26:58현실을 얘기하는 것으로요. 그리고 가령 New York Times가 타임스 스퀘어의 Marriott Marquis 호텔 같은 걸 다룬다면 굉장할 거예요.

01:27:091313호가 1314호보다 낫다든가요.

01:27:13또는, 그러니까, 만약 당신이 늦잠을 자고 싶다면 1314호는, 그러니까, 북향이에요.

01:27:20그래서 아침에 해가 들 가능성이 적죠.

01:27:22그러니까 그런 종류의, 여기 뉴욕 최고의 보데가(bodega)가 있다든가요.

01:27:25아주 흥미롭고 별난 지역 이야기들이요.

01:27:28저는 그게 우리 모두가 갈망하고 원하는 미디어의 미래이자 인터넷의 미래라고 생각해요.

01:27:34그리고 저는 그게, 우리가 비즈니스 모델이 어떻게 될지를 새로 발명하게 되니까, 실제로 구축할 기회가 있는 미래라고 생각해요.

01:27:40흥미롭네요.

01:27:41음, Matthew, 정말 감사합니다.

01:27:42이건 정말 더없이 멋진 대화였어요.

01:27:45감사합니다.

01:27:45초대해 주셔서 감사합니다.

01:27:48안녕하세요, 다시 Matt Turck입니다.

01:27:49The MAD Podcast의 이번 에피소드를 들어주셔서 감사합니다.

01:27:51즐기셨다면, 아직 구독하지 않으셨다면 구독을 고려해 주시거나, 이걸 보고 듣는 플랫폼 어디든 긍정적인 리뷰나 댓글을 남겨주시면 정말 감사하겠어요.

01:27:59여러분이 이 에피소드를 보거나 듣고 있는 그 플랫폼에서요.

01:28:02이건 우리가 팟캐스트를 키우고 훌륭한 게스트를 모시는 데 정말 도움이 돼요.

01:28:05감사하고, 다음 에피소드에서 뵙겠습니다.

01:24:24And, and so going forward, like we, for the first time in human history have essentially a mathematical model of all of human knowledge.

01:24:33That's what the LLMs are, right?

01:24:35It's not perfect, but it gives you that.

01:24:37It also shows you where the gaps are, where there are the holes.

01:24:40I picture like a giant block of Swiss cheese.

01:24:42There's lots of cheese, but there's a lot of holes in the cheese.

01:24:45And when you talk to the AI companies, what they want is highly reputable sources that are filling in the holes in the cheese.

01:24:53They're, they're contributing net new knowledge.

01:24:55They don't want yet another story about what happened at 1500 Pennsylvania Avenue, right?

01:24:59They want something where people are actually telling and creating new information that moves the world forward.

01:25:07And I think that's what I want.

01:25:08I think that's what you want.

01:25:09I think that's what all of us are craving is how do we get back to sort of a media environment, which isn't just trying to provoke outrage in order to drive traffic, but is actually trying to find the truth and fill that in.

01:25:21And if we can create a system where the people who, again, are highly reputable and are creating sort of net new knowledge, that those are the people that get rewarded.

01:25:31Then I think that's incredibly, incredibly beautiful.

01:25:33What I keep pushing the AI labs to do is I'm like, we should create the equivalent of, I don't know if it's the Academy Awards and Nobel Prize, where we measure across a whole bunch of different segments.

01:25:42Who has contributed the most to human knowledge in the last year in, you know, I don't know, cancer research and, you know, foreign policy news.

01:25:53I mean, you can create a bunch of these things and they can actually measure and say, you know, this particular year, the best podcast was, you know, the first mark podcast that was, that was out there or whatever it is.

01:26:03And we should be rewarding and celebrating both, both in terms of honoring these people, but then also paying them for doing that.

01:26:10And I think if we do that, you're going to get a lot more, you know, interesting information.

01:26:14My wife and I bought the local newspaper in our, in our hometown, Park City, Utah.

01:26:19I think we will make more this year off AI licensing deals than we do off display ads.

01:26:26Why?

01:26:26Because if you're planning a vacation to go skiing in Park City, Utah, you want to know what's the best hotel to stay at?

01:26:32What's the best restaurant?

01:26:33Who's going to be performing?

01:26:35You know, what are the snow conditions like?

01:26:36And the only place that has that is the local newspaper.

01:26:40And so while the last 28 years of the internet kind of killed local, quirky, unique, interesting information, what I'm hopeful is that as we figure out what the business model is for the next 28 years, it actually brings a lot of those things back.

01:26:55And it actually gets back to, let's talk about facts.

01:26:58Let's talk about reality and like the New York Times be amazing if they were covering like in the Marriott Marquis hotel in Times Square.

01:27:09Room 1313 is better than room 1314.

01:27:13Or if, you know, if you're, if you want to sleep in late room, you know, 1314 faces north.

01:27:20And so it's less likely to get sun in the morning.

01:27:22Like those are the sorts of, here's the best bodega in New York.

01:27:25The very interesting, quirky local stories.

01:27:28I think that that is both a media future and an internet future that we all crave and want.

01:27:34And I think it's one that we, we actually have an opportunity to build because we get to reinvent what the business model is going to be.

01:27:40Fascinating.

01:27:41Well, Matthew, thank you so much.

01:27:42This was an absolutely wonderful conversation.

01:27:45We appreciate it.

01:27:45Thank you for having me.

01:27:48Hi, it's Matt Turk again.

01:27:49Thanks for listening to this episode of the Mad Podcast.

01:27:51If you enjoyed it, we'd be very grateful if you would consider subscribing if you haven't already or leaving a positive review or comment on whichever platform you want.

01:27:59You're watching this or listening to this episode from.

01:28:02This really helps us build a podcast and get great guests.

01:28:05Thanks and see you at the next episode.