Cisco가 Galileo를 인수하고—보도에 따르면—Astrix Security를 인수하려는 움직임은 제품 격차를 메우기보다는 기업 스택 전반에 걸쳐 AI가 거버넌스되고, 보안되며, 신뢰받는 방식을 재구축하는 데 더 가깝습니다. 이러한 거래들을 종합해 보면, Cisco가 한때 인터넷을 이끌었던 방식—즉, 기본 인프라를 관측 가능(observable)하고, 신원 인식(identity-aware)하며, 본질적으로 안전하게 만듦으로써—AI 시대를 선도하려는 의도를 보여줍니다. AI 기능부터 AI 보증(assurance)에 이르기까지 Galileo는 대부분의 공급업체가 여전히 부족한 것을 Cisco에 제공합니다: 프롬프트 설계부터 프로덕션 동작에 이르기까지 전체 AI 개발 수명 주기(AI development lifecycle)에 걸쳐 AI 에이전트(AI agents)를 위한 목적 있는 관측 가능성(purposeful observability). 이 플랫폼은 이미 모델 품질을 평가하고, 환각(hallucinations)과 같은 오류를 감지하며, 실시간으로 안전 장치(guardrails)를 적용하는 데 사용되어, AI "모니터링"을 로그(logs)와 대시보드(dashboards)에서 지속적인 보증 루프(continuous assurance loop)로 효과적으로 전환합니다. 많은 관측 가능성(observability) 공급업체가 있지만, 대부분 AI 이전에 등장했기 때문에 AI의 고유한 속성을 고려하여 재구축되어야 할 것입니다. 예를 들어, Splunk는 훌륭한 제품이지만 AI를 염두에 두고 구축되지 않았습니다. 이번 인수는 Cisco가 네트워크 및 애플리케이션(apps)을 위한 기존 AI 에이전트 모니터링 플레인(AI agent monitoring plane)에 AI 워크플로우(AI workflows)를 추가할 수 있도록 함으로써 Splunk Observability Cloud를 강화합니다. 실제로 이는 고객이 AI 에이전트를 서비스 수준 목표(service-level objectives), 인시던트 워크플로우(incident workflows), 위험 제어(risk controls)를 갖춘 일류 프로덕션 서비스(first-class production services)로 취급할 수 있음을 의미하며, 신용 카드로 실행되는 블랙박스(black-box) 사이드 프로젝트가 아닙니다.

Why AI observability is becoming mandatory

전통적인 관측 가능성(Traditional observability)은 원인과 결과가 대체로 예측 가능한 결정론적 시스템(deterministic systems)—패킷(packets), VM, 컨테이너(containers)—을 위해 구축되었습니다. 생성형(Generative) 및 에이전트형 AI(agentic AI)는 이러한 모델을 깨뜨립니다: 동작은 확률적(probabilistic)이고, 맥락 의존적(context-dependent)이며, 프롬프트(prompts)와 데이터의 미묘한 변화에 매우 민감합니다. 환각 감지(hallucination detection), 맥락 준수(context adherence), 귀인(attribution)과 같은 전문화된 평가 지표 없이는 기업은 AI가 의도한 대로 작동하는지, 규정을 준수하는지조차 증명할 수 없습니다. Galileo의 즉시 사용 가능한(out-of-the-box) 지표와 다중 모델 생태계(model ecosystems)(OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock) 지원은 Cisco에 AI가 어디에서 실행되든 따라갈 수 있는 중립적인 관측 가능성 계층(neutral observability layer)을 제공합니다. Cisco 고객에게 이는 매우 중요합니다: 그들은 단일 모델 제공업체에 표준화할 가능성은 낮지만, 단일 보증 및 제어 플레인(assurance and control plane)에는 기꺼이 표준화할 것입니다.

Identity as the new AI control layer

Galileo가 "에이전트가 무엇을 하는지"에 초점을 맞추는 반면, Astrix는 "누가—또는 무엇이—접근 권한을 가지고 있는지"에 집중합니다. 이 스타트업의 전문 분야는 비인간 신원(non-human identities)입니다: API 키(API keys), 서비스 계정(service accounts), SaaS 통합(SaaS integrations), 그리고 점점 더 광범위하고 종종 불투명한 권한으로 내부 시스템에 연결된 AI 에이전트(AI agents)입니다. 자율 에이전트(autonomous agents)의 세계에서 신원(identity)과 접근(access)은 사실상의 안전 장치(safety rails)가 됩니다. Astrix는 이러한 비인간 신원을 목록화하고, 권한을 매핑하며, 유해한 조합(toxic combinations)을 감지하고, 과도한 권한(overprivileged access)이 악용(exploit) 또는 데이터 유출(data leak)이 되기 전에 수정하도록 설계되었습니다. 이 기능은 Cisco의 광범위한 제로 트러스트(zero-trust) 및 신원 중심 보안 전략(identity-centric security strategy)과 직접 통합되며, 이 전략에서 네트워크는 엔티티(entity)가 어떤 서브넷(subnet)에 있는지에 기반하는 것이 아니라 누구인지 또는 무엇인지에 기반하여 정책을 시행합니다.

How this strengthens Cisco’s secure networking story

Cisco는 캠퍼스(campus), 데이터 센터(data center), 클라우드(cloud), 엣지(edge)를 아우르는 "AI 준비, 보안 네트워크(AI-ready, secure networks)"를 제공할 수 있는 공급업체로 자리매김했습니다. Galileo와 (거래가 성사된다면) Astrix는 이러한 이야기를 인프라(infrastructure)에서 AI 동작 및 신원 거버넌스(identity governance)로 확장합니다: 이것이 Cisco의 새로운 "보안 AI(Secure AI)" 자세의 핵심입니다: AI를 사용하여 보안을 개선하는 것뿐만 아니라, 모든 워크플로우(workflow), API, 장치에 AI가 내장될 때 AI 자체를 보호하는 것입니다. 고객에게 이는 AI 이니셔티브(AI initiatives)가 관리되지 않는 위험 섬(unmanaged risk islands)으로 존재하는 대신, 네트워크 및 애플리케이션(apps)에 이미 사용되는 것과 동일한 운영 및 규정 준수 규율(operational and compliance disciplines) 하에 놓일 수 있음을 의미합니다.

Why this matters to Cisco customers

대부분의 대규모 Cisco 고객은 현재 컨택 센터(contact centers), IT 운영(IT operations), 비즈니스 워크플로우(business workflows)에서 AI 에이전트(AI agents)를 실험하고 있는 바로 그 기업들입니다. 그들은 세 가지 실질적인 문제에 직면해 있습니다:

Galileo를 Splunk에 통합하고 Astrix를 신원(identity) 및 제로 트러스트 스택(zero-trust stack)과 연계함으로써, Cisco는 이 고객들에게 AI를 기존 운영 패브릭(operational fabric)으로 다시 끌어들일 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 실질적인 이점을 제공합니다: AI 서비스(AI services)에 SLA(Service Level Agreements)를 연결하고, 네트워크, 애플리케이션(application), 모델 계층(model layers) 전반에 걸쳐 AI 기반 인시던트(AI-driven incident)를 추적하며, 감사자(auditors)에게 AI 에이전트(AI agents)가 인간 사용자(human users)와 동일한 엄격함으로 거버넌스되고 있음을 증명할 수 있는 능력입니다.

From fast follower to AI frontrunner

역사적으로 Cisco는 시장 전환(market transitions)을 포착하는 데 뛰어났습니다. 이 회사는 인터넷 시대에 탄생하여 라우팅(routing)을 소유했고, 이후 스위칭(switching), Wi-Fi, VoIP 및 기타 전환을 포착하여 해당 시장을 선도했습니다. 그 후 Cisco는 모바일(mobile), SDN(Software-Defined Networking), 클라우드(cloud)를 포함한 몇 가지 큰 변화를 놓쳤고, 그 결과 시장 점유율을 잃으며 빠른 추격자(fast follower)가 되었습니다. 최고 제품 책임자(CPO)인 Jeetu Patel의 지휘 아래, 회사는 이러한 큰 시장 변화를 예측하는 능력을 되찾았습니다. CPO로서 Patel과의 첫 대화 중 하나에서 그는 시장 변화와 싸울 수 없으며, 상황이 역풍(headwinds)처럼 보인다면 그것을 순풍(tailwinds)으로 바꾸는 방법을 찾아야 한다고 설명했습니다. 이것이 Cisco가 AI로 하고 있는 일입니다. Cisco의 AI 전략은 모바일(mobile) 및 클라우드(cloud)에 대한 접근 방식과는 현저히 달랐습니다. 회사는 포트폴리오 전반에 AI 기능(AI features)을 뿌리는 대신, 신뢰, 안전, 거버넌스와 같은 가장 어려운 시스템적 문제에 집중하고 있습니다. 이는 AI 네이티브 네트워킹(AI-native networking), 양자 저항 보안(quantum-resistant security), AI 증강 SOC 운영(AI-augmented SOC operations)에 초점을 맞춘 최근 출시에서 볼 수 있으며, Patel은 Cisco의 역할을 "AI 시대의 핵심 인프라(core infrastructure) 구축"으로 규정했습니다. Galileo와 Astrix는 이러한 논제에 완벽하게 부합합니다: 그들은 화려한 UX 애드온(UX add-ons)이 아닙니다; 그들은 AI가 대규모로 어떻게 운영될지를 정의하는 제어 플레인 기술(control-plane technologies)입니다.

Positioning Cisco as an AI infrastructure leader

이러한 통합이 Cisco의 의도대로 이루어진다면, 회사는 다른 회사들이 파운데이션 모델(foundation models)을 선도하더라도 AI 인프라(AI infrastructure) 분야에서 리더십을 신뢰성 있게 주장할 수 있습니다. 이러한 분할된 세상에서 하이퍼스케일러(hyperscalers)와 모델 연구소(model labs)는 인텔리전스(intelligence)를 공급하고, Cisco와 같은 회사들은 기업이 그 인텔리전스를 안전하게 배포할 수 있도록 신뢰할 수 있고, 관측 가능하며, 신원 인식(identity-aware) 패브릭(fabric)을 제공합니다. Cisco의 기존 고객 기반(installed base)에게 이는 매력적인 방정식입니다: 그들은 네트워크 및 보안 아키텍처(network and security architectures)를 전면 교체하지 않고도 AI 도입(AI adoption)을 가속화하면서 에이전트(agents), 신원(identities), 위험(risk)에 대한 통합된 시야를 얻을 수 있습니다. Cisco에게는 새로운 시대의 교전 규칙(rules of engagement)을 다시 설정하는 길입니다—이번에는 단순히 전선상의 패킷(packets)뿐만 아니라, 네트워크상의 모든 사용자, 애플리케이션(app), 장치를 대신하여 행동하는 AI 에이전트(AI agents)를 위한 것입니다.