[현장] "AI, 데이터가 있는 곳에서 시작해야"…오라클, 엔터프라이즈 AI 전략 제시
한국오라클이 기업 내 인공지능(AI) 도입이 개념검증 단계를 넘어 실제 업무 적용과 운영 확장 단계로 이동하는 흐름에 맞춘 전략을 공개했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 위한 차세대 AI, 데이터 플랫폼 전략과 인프라 아키텍처를 제시한 것이다. 한국오라클은 11일 서울 강남구 아셈타워에서 미디어 브리핑을 열고 효과적인 기업 내 AI 활용 기반으로 OCI 액셀러론과 오라클 AI 레디 데이터 플랫폼을 제시했다. 회사는 데이터와 인프라, 플랫폼이 유기적으로 연결돼야 기업 AI의 실질적 활용이 가능하다고 설명했다. 나정옥 한국오라클 부사장은 오라클의 AI 전략으로 '브링 AI 투 데이터'를 제시했다. 이는 데이터를 별도 AI 환경으로 대거 옮기기보다 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행해 검색, 분석, 자동화까지 수행하겠다는 의미다. 나 부사장은 AI의 가치가 결국 데이터에 달려 있으며, 신뢰할 수 있는 데이터와 모델 선택의 자율성, AI 워크로드를 위한 인프라가 핵심이라고 강조했다. 장진호 상무는 차세대 오라클 클라우드 인프라스트럭처 아키텍처인 OCI 액셀러론을 소개했다. 그는 액셀러론을 단일 제품이 아니라 OCI 젠투의 보안·격리·성능 설계를 AI 시대에 맞게 고도화한 차세대 아키텍처라고 설명했다. 특히 AI 인프라의 핵심으로 데이터 패스를 제시하며, 고가의 GPU 자원도 병목과 지연으로 충분히 활용하지 못하면 결국 비용이 된다고 말했다. 장 상무는 AI 워크로드에서는 데이터센터 내부 시스템 간 통신이 반복되는 이스트-웨스트 트래픽이 크게 늘어나는 만큼, 네트워크와 스토리지, 보안을 포함한 데이터 경로 최적화가 중요하다고 설명했다. 액셀러론의 핵심 요소로는 컨버지드 닉, 멀티플레인 네트워크, 새로운 보안 체계가 제시됐다. 대표 컴퓨트 제품군인 AX 셰이프를 통해 고객이 액셀러론 기반 인프라를 활용할 수 있다는 설명도 나왔다. 김태완 상무는 AI 레디 데이터 플랫폼 전략을 소개하며 기업 AI 확산의 가장 큰 병목으로 데이터 문제를 지목했다. 그는 관계형 데이터뿐 아니라 JSON, XML, 벡터, 그래프, 공간 데이터까지 하나의 데이터베이스에서 통합 처리하는 컨버지드 데이터베이스 전략과, 외부 데이터를 복제 없이 연결하는 데이터 가상화·제로 카피 통합을 강조했다. 또 오라클 AI 데이터베이스 26AI를 중심으로 자연어 질의, 자연어 기반 SQL 생성, 검색증강생성, 인-데이터베이스 에이전트 등 기능을 소개했다. 셀렉트 AI를 통해 자연어로 데이터를 조회하고, 데이터베이스 엔진 레벨 권한 통합을 통해 사용자 권한에 따라 다른 결과를 제공할 수 있다는 점도 강조했다. 김 상무는 또 오라클 AI 데이터베이스 26AI의 도입 부담을 줄이는 방안도 제시했다. 전면 업그레이드 없이 기존 데이터를 가상화해 연결하는 방식으로 새 기능을 단계적으로 도입할 수 있다는 설명이다. 나정옥 부사장은 "이제 AI는 기술 검토 단계를 넘어 실제 업무에 적용하고 확장하는 단계로 가고 있다"며 "오라클은 데이터와 인프라, 플랫폼을 유기적으로 연결해 고객이 보다 현실적이고 안전하게 엔터프라이즈 AI를 구현할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.
