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'스노우'통합검색 결과 입니다. (104건)

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"업무에 맞는 모델 골라"…스노우플레이크, '코텍스 게이트웨이' 강화

스노우플레이크가 인공지능(AI) 업무 특성에 따라 최적 모델을 자동 선택하는 기능을 내놨다. 스노우플레이크는 '코텍스 AI 게이트웨이'와 주요 AI 제품에 '다이나믹 모델 라우팅' 기능을 추가했다고 19일 밝혔다. 해당 기능은 작업 난도·비용을 분석해 요청별로 적합한 AI 모델을 자동 배정한다. 단순하거나 반복적인 작업은 비용 효율적인 모델로 처리한다. 복잡한 추론이 필요한 작업에는 성능 높은 프론티어 모델을 연결해 불필요한 추론 비용을 줄인다. 이 기능은 스노우플레이크 AI 제품 '코코'와 '코워크'에서 이용할 수 있다. 코텍스 AI 게이트웨이에 연결된 서드파티 AI 에이전트에도 적용된다. 기업은 이용 가능한 모델과 제공업체의 범위를 직접 설정할 수 있다. 코텍스 AI 게이트웨이는 모델 성능과 가격이 바뀌면 라우팅 정책을 업데이트한다. 새 모델이 출시돼도 기존 애플리케이션이나 AI 에이전트를 다시 구축할 필요 없이 해당 모델을 활용할 수 있다. 스노우플레이크 내부 시험에서는 오픈 모델과 상용 모델을 함께 사용해 품질을 유지하면서 토큰 효율성을 높인 것으로 나타났다. 다이나믹 모델 라우팅을 적용한 에이전트는 프론티어 모델만 사용했을 때 같은 품질을 유지하면서 최대 3배 높은 토큰 효율성으로 dbt 파이프라인을 구축했다. 다른 시험에서는 엔지니어링팀이 같은 수의 풀 리퀘스트를 처리하면서 토큰 효율성을 25% 높였다. 비용이 높은 모델을 품질 향상에 실질적으로 필요한 작업에만 투입한 결과다. 스노우플레이크는 코텍스 AI에 '딥시크 V4 플래시 0731'과 'GLM-5.3'도 추가했다. 고객은 앤트로픽과 오픈AI를 비롯해 구글과 스페이스X AI, 메타와 미스트랄 등이 제공하는 모델 중 업무별 품질과 성능·비용을 고려해 선택할 수 있다. 스노우플레이크 AI 리서치팀 평가에서 딥시크 V4 플래시는 데이터 엔지니어링 과제 점수 74.4%를 기록해 평가에 사용된 주요 상용 모델보다 높은 성능을 보였다. GLM-5.2는 62.8%를 기록했으며 시험 대상 중 가장 적은 토큰을 사용했다. 기업 데이터는 스노우플레이크 내부에 유지된다. 고객은 오픈 모델과 상용 모델에 동일한 접근 제어와 보안 정책·거버넌스를 적용할 수 있다. 관리자는 토큰 사용량과 비용을 확인하고 조직이나 사용자별 지출 한도도 설정할 수 있다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "기업들은 갈수록 AI 경제성을 더 엄격히 평가하고 있다"며 "관건은 얼마나 많은 AI를 사용하고 있는지가 아니라 AI가 유의미한 비즈니스 가치로 이어지고 있는지 여부"라고 밝혔다.

2026.08.19 11:35김미정 기자

스노우플레이크, 이용석 한국 지사장 영입…AI 데이터 사업 확대

스노우플레이크가 한국 사업 확대를 이끌 새 대표를 선임했다. 스노우플레이크는 이용석 신임 한국 지사장이 국내 비즈니스 전반을 총괄한다고 18일 밝혔다. 이 지사장은 스노우플레이크 인공지능(AI) 데이터 클라우드 플랫폼 기반으로 국내 영업과 파트너십 확대를 이끌 예정이다. 이 지사장은 제조와 금융, 유통 등 다양한 산업군의 기업 고객과 파트너사 지원에 집중한다. 그동안 공공과 대기업, 중소기업 등 여러 고객군 대상으로 사업을 이끌어온 경험을 국내 시장 확대에 활용할 계획이다. 그는 스노우플레이크 합류 전 2020년부터 6년간 구글클라우드에서 대기업 고객 대상으로 AI와 데이터, 보안, 인프라 솔루션 기반 디지털 전환과 시장 진입 전략을 주도했다. 이전에는 한국마이크로소프트에서 16년간 근무했다. 중소기업·유통 파트너 사업과 정부·교육·헬스케어 분야 공공사업을 맡았다. 제조·유통 부문 엔터프라이즈 커머셜 총괄로 국내 주요 대기업 고객 담당 조직을 이끌었다. 스노우플레이크는 이 지사장이 다양한 산업과 고객군 대상으로 신규 사업을 구축하고 확장해 온 경험을 토대로 국내 기업 데이터·AI 활용 확대를 지원할 것으로 기대하고 있다. 이용석 스노우플레이크코리아 지사장은 "국내 기업 고객과 파트너사가 함께 성장하는 협업 생태계를 구축할 것"이라며 "데이터와 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결하는 데 힘쓰겠다"고 말했다.

2026.08.18 10:45김미정 기자

[AI 리더스] 스노우플레이크 "미·중 데이터 표준 경쟁…한국도 설계 나서야"

미국과 중국 인공지능(AI) 패권 경쟁이 모델을 넘어 데이터 의미와 활용 규칙을 정하는 표준 경쟁으로 번지고 있다. 중국이 정부 주도로 자국 표준을 빠르게 확산하는 사이 미국 민간 기업들은 오픈소스와 글로벌 합의를 내세워 개방형 표준 구축에 나섰다. 이런 흐름 속에서 개방형 데이터 표준 프로젝트 '아파치 오시(Apache Ossie)'가 주목받고 있다. 아파치 오시는 AI 에이전트와 비즈니스인텔리전스(BI)·데이터 플랫폼이 비즈니스 데이터 의미를 똑같이 이해할 수 있게 돕는 개방형 시맨틱 데이터 표준이다. 이 프로젝트는 기업마다 다른 매출·고객·할인·이탈률 등 수치 정의와 계산 방식, 데이터 간 관계를 YAML·JSON 기반 공통 형식으로 표현한다. AI 에이전트와 BI 도구, 쿼리 엔진은 이 정의를 읽어 같은 지표를 동일한 방식으로 계산한다. 현재 아파치 소프트웨어 재단의 인큐베이팅 프로젝트로 운영되고 있으며, 명세와 소스코드는 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다. 아파치 오시는 스노우플레이크를 비롯한 데이터빌드툴(dbt), 세일즈포스 등 민간 IT 기업이 추진하는 '오픈 시맨틱 인터체인지(Open Semantic Interchange)'에서 출발했다. 현재 아파치 소프트웨어 재단으로 이관돼 특정 기업이 아닌 글로벌 커뮤니티가 프로젝트 기술적 방향과 명세를 결정한다. 현재 51개 북미 기업·기관이 관련 조직에서 활동하고 있다. 프로젝트 초창기 멤버인 조쉬 클라 스노우플레이크 제품관리 디렉터는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 "재단 목표는 다양한 데이터 시스템과 AI 에이전트가 동일한 비즈니스 정의를 활용하도록 하는 것"이라며 "기업이 특정 공급업체에 종속되지 않고 데이터의 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축하겠다"고 강조했다. 이어 "한국 기업 또한 완성된 표준만 수용하는 데 그치지 않아야 한다"며 "데이터 초기 설계 단계부터 참여해 한국 산업 요구를 반영해야 할 것"이라고 덧붙였다. 플랫폼마다 다른 데이터 정의…아파치 오시로 통일 클라 디렉터는 AI 에이전트와 모델이 기업 데이터를 제대로 분석하려면 실질적인 비즈니스 용어 의미부터 제대로 이해해야 한다고 주장했다. 예를 들어 기업이 AI에 '이번 달 매출을 알려달라'고 요청하더라도 명확한 답을 바로 내놓기 어렵다. AI가 매출을 계산할 때 세금을 제외할지, 할인을 적용할지, 사업부마다 다른 기준을 사용할지에 따라 결과가 달라져서다. 클라 디렉터는 "AI가 정확한 답을 내놓으려면 '월간 매출'이라는 용어뿐 아니라 이를 계산하는 공식도 알아야 한다"며 "매출을 합산하고 세금을 제외한 뒤 할인을 적용한다는 규칙이 명확하게 정의돼야 올바른 데이터베이스(DB) 쿼리를 작성할 수 있다"고 설명했다. 문제는 기업 데이터와 계산 규칙이 시스템 하나에만 있지 않다는 점이다. 기업은 데이터 플랫폼과 BI, 분석 애플리케이션 등 여러 솔루션을 동시에 사용하고 있다. 각 솔루션은 매출이나 비즈니스 데이터를 서로 다른 언어와 형식으로 정의한다. 이에 한 플랫폼에서 작성한 데이터 정의를 다른 플랫폼에서 사용하려면, 같은 내용을 다시 작성하거나 별도 변환 작업을 거쳐야 한다. 클라 디렉터는 "아파치 오시는 서로 다른 솔루션 내 데이터 의미와 계산 규칙을 공유할 수 있는 공통 형식을 제공한다"며 "기존 데이터 사전이나 시맨틱 레이어를 없애는 것이 아니라 각 시스템에 흩어진 정의를 서로 연결하는 공통 번역 규칙 역할을 하는 것"이라고 강조했다. 클라 디렉터는 아파치 오시를 통해 정의한 비즈니스 용어와 지표를 다른 플랫폼에서도 동일하게 활용할 수 있다고 말했다. 예를 들어 기업이 스노우플레이크에서 정의한 매출 지표를 다른 공급업체 솔루션으로 옮길 때 아파치 오시 변환기가 두 형식 사이를 연결한다. 기업은 기존 지표와 계산 규칙을 처음부터 다시 만들지 않고 다른 솔루션으로 이전할 수 있다. 클라 디렉터는 "기업은 특정 공급업체의 독자적인 시맨틱 형식에 묶이지 않고 필요에 따라 데이터·BI 솔루션을 교체하거나 함께 사용할 수 있다"며 "데이터 의미와 비즈니스 로직이 플랫폼을 따라 이동할 수 있어 특정 제품에 대한 락인(lock-in) 효과도 줄일 수 있다"고 강조했다. 현재 아파치 오시 프로젝트는 오시 형식으로 작성된 데이터 정의를 dbt와 데이터브릭스, 스노우플레이크, 태블로 등이 읽을 수 있는 형식으로 바꾸는 변환기를 개발하고 있다. 기업은 매출과 고객 같은 데이터 의미와 계산 방식을 오시 형식으로 한 번만 정의한 뒤 여러 솔루션에서 동일하게 활용할 수 있다. 상반된 미중 데이터 체계, 주변국 부담…"한국도 참여해야" 클라 디렉터는 중국 정부 주도 표준과 북미 민간 기업 중심의 오픈소스·커뮤니티 주도 표준이 서로 다른 장단점을 갖는다고 봤다. 정부 주도 방식은 정책을 조율하고 국내 시장에 표준을 빠르게 확산하는 데 유리하지만, 오픈소스 방식은 특정 국가나 시장에 얽매이지 않는다는 설명이다. 그는 "정부가 특정 기술을 표준으로 선언하면 국내에서 이를 의무화하고 시장 전체에 빠르게 적용할 수 있다"며 "커뮤니티 주도 방식은 여러 국가와 기업이 설계 과정에 참여할 수 있어 글로벌 표준으로 발전할 가능성이 크다"고 분석했다. 클라 디렉터는 커뮤니티 방식에도 한계는 있다는 점을 인정했다. 여러 기업과 개발자가 의견을 모아 표준을 만들기 때문에 한 정부나 기업이 독자적으로 결정하는 방식보다 시간이 오래 걸릴 수 있다. 그는 "여러 기업이 합의해 표준을 만들면 의사결정에 시간이 걸릴 수 있다"면서도 "고객들은 특정 공급업체가 통제하지 않고 어느 플랫폼에서나 사용할 수 있는 글로벌 표준을 원한다"고 말했다. 클라 디렉터는 미국과 중국이 서로 다른 AI 데이터 표준을 구축하면 향후 한국과 일본 등 주변국 기업 부담이 커질 수 있다는 점에 동의했다. 두 시장에서 사업하려면 양쪽 표준을 모두 지원해야 하고, 한쪽 표준만 채택하면 다른 시장에서 사업 기회를 놓칠 수 있어서다. 클라 디렉터는 "표준이 진정한 글로벌 기준으로 받아들여지지 않으면 다른 국가와 기업은 복수 표준을 적용해야 할 수 있다"며 "특정 국가 기준이라는 인식이 강해지면 글로벌 AI 생태계가 여러 진영으로 분리될 수 있다"고 지적했다. 그는 앞으로 한국 기업도 완성된 표준 규격을 받아들이는 데만 그쳐선 안 된다고 봤다. 지금부터라도 표준 설계 과정에 직접 참여할 필요가 있다는 설명이다. 그동안 아파치 오시 프로젝트에 한국 기업은 포함되지 않았다. 프로젝트 초기 협력 대상이 북미에 기반을 둔 데이터·BI 공급업체로만 구성돼서다. 클라 디렉터는 아파치 오시 적용 범위가 소프트웨어(SW) 공급업체에서 금융과 제조, 소매 등으로 확대되면 한국 기업 참여 필요성도 커질 것으로 내다봤다. 산업과 시장마다 사용하는 지표와 비즈니스 데이터 구조가 다르기 때문이다. 그는 "한국 산업을 잘 아는 기업이 오시에 참여해 국내 소매기업 매출과 고객 지표를 어떤 방식으로 정의할지, 제조기업 데이터 관계를 오시 명세에 어떻게 표현할지를 제대로 결정할 수 있다"며 "초기 단계부터 의견을 내야 국내 산업 데이터 구조와 비즈니스 용어를 글로벌 표준에 반영할 수 있다"고 주장했다. 그러면서 "완성된 표준을 도입하는 것과 표준을 만드는 과정에 참여하는 것은 엄연히 다르다"며 "한국 기업이 지금 참여하지 않으면 다른 국가와 기업이 만든 데이터 정의를 나중에 그대로 수용해야 할 수도 있을 것"이라고 전망했다. "데이터 정의·실행 연결 강화…오시 생태계 확장 목표" 아파치 오시의 다음 목표는 기업이 한 번 정의한 데이터 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 옮기고 실행할 수 있는 개방형 시맨틱 데이터 생태계를 완성하는 것이다. 이를 위해 오시는 우선 명세가 표현할 수 있는 데이터 범위를 넓힐 방침이다. 공급업체마다 시맨틱 모델에서 사용하는 개념과 기능이 다른 만큼 이를 폭 넓게 수용할 수 있도록 명세를 더욱 포괄적으로 발전시킬 계획이다. 오시 형식을 지원하는 데이터·BI 플랫폼과 변환기도 확대한다. 더 많은 공급업체가 오시 형식을 읽고 쓸 수 있어야 기업이 동일한 데이터 정의를 여러 시스템에서 활용하고 특정 플랫폼에 대한 종속도 줄일 수 있기 때문이다. 클라 디렉터는 오시로 정의한 데이터 의미를 실제 분석에 사용할 수 있도록 공개 오픈소스 시맨틱 쿼리 언어를 개발하는 것도 주요 목표로 제시했다. 현재는 오시의 의미 체계를 실행하려면 이를 스노우플레이크와 데이터브릭스, dbt 등의 플랫폼에 배포해야 한다. 그는 "아파치 폴라리스와 아파치 아이스버그 등 다른 아파치 프로젝트와의 통합도 추진할 것"이라며 "개방형 데이터 카탈로그부터 데이터의 의미를 정의하는 시맨틱 형식까지 하나의 오픈 데이터 스택으로 연결할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 14:32김미정 기자

[써보고서] 진화한 '챗GPT'…인터뷰 준비부터 기획 취재 업무까지 돕다

"'챗GPT 워크'가 흩어진 자료를 모아 인터뷰 준비를 지원하고 취재 현황을 팀과 공유할 수 있게 대시보드까지 만들어줬다. 인공지능(AI)이 대답하는 챗봇을 넘어 업무 시작부터 완성까지 돕는 존재로 진화했음을 체감했다." 오픈AI가 이달 발표한 챗GPT 워크 기능을 업무에 활용해 본 뒤 든 첫 생각이다. 약 일주일간 챗GPT 워크에 인터뷰 일정 조율과 자료 분석을 맡기고, 팀 기획 취재 현황을 공유할 대시보드 제작을 시켜봤다. 처음에는 워크가 기존 챗GPT에 단순 업무 기능을 더한 수준일 것이라 생각했지만, 이리저리 분산된 정보와 작업을 연결해 실제 결과물까지 만들어냈다는 점이 예상 밖이었다. 챗GPT 워크는 단순한 대화보다 복잡하고 장시간 이어지는 업무에 초점을 맞춘 실행형 AI 에이전트다. 챗GPT 무료와 고 이용자는 워크를 'GPT-5.6 테라'로 구동할 수 있다. 플러스와 프로, 비즈니스, 엔터프라이즈 이용자는 '솔' '테라' '루나' 가운데 작업 목적에 맞는 모델을 선택하고 추론 강도도 조절할 수 있다. 복잡한 작업에 더 많은 연산을 투입하는 '울트라' 모드는 프로와 엔터프라이즈 요금제에 제공된다. 워크는 구글 캘린더를 비롯한 지메일, 슬랙, 마이크로소프트 팀즈, 구글드라이브, 셰어포인트 등 외부 업무 도구와 연결된다. 도구 연동을 통해 필요한 정보를 찾아 분석하는 데 그치지 않고 보고서와 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, 웹앱 등 완성된 결과물로 전환하는 것이 특징이다. 인터뷰 일정 조율부터 자료 분석...보고서까지 만들어 스노우플레이크 글로벌 임원 인터뷰 준비에 워크를 활용해 봤다. 그동안 인터뷰 준비는 늘 빠듯하게 이뤄졌다. 우선 일정을 정하기 위해 캘린더를 일일이 확인했다. 웹 또는 메일함에서 기업 관련 소식이나 최신 보도자료를 찾아야 했다. 이를 토대로 별도 문서에 들어가 인터뷰 질문을 만들었다. 인터뷰 준비 하나에 여러 서비스와 문서를 반복해서 오갔던 셈이다. 챗GPT 워크에선 이 과정을 한 번에 처리할 수 있었다. 먼저 워크에 업무 스케줄이 입력된 구글캘린더와 지메일을 연동했다. 다음 주 일정 가운데 인터뷰하기 적절한 시간 세 개를 제시해달라고 워크에 요청했다. 워크는 기존 회의와 취재 일정을 확인해 후보 시간을 정리했다. 이 중 첫 번째 일정을 선택하자, 해당 시간을 캘린더에 인터뷰 일정으로 자동 추가했다. 일정 확인→후보 선정→일정 등록 과정이 별개 작업이 아니라 한 흐름으로 처리됐다. 이어 웹 또는 지메일에서 스노우플레이크 관련 자료를 찾아 주요 사업 현황을 보고서 형태로 작성해 달라고 워크에 요청했다. 특정 메일 제목이나 발신자를 지정하지 않고 인터뷰 목적과 취재 방향을 설명한 뒤 자료를 찾아 분석하도록 지시했다. 워크는 메일에 흩어진 스노우플레이크 관련 보도자료와 참고 자료를 분석했다. 이중 가장 최신 사업 소식인 데이터 표준 프로젝트 '아파치 오시(Apache Ossie)' 관련 정보를 모았다. 프로젝트 추진 배경과 주요 참여 조직, 기업마다 데이터를 다르게 해석하는 문제, 글로벌 데이터 표준 경쟁 등을 웹에서 검색해 이를 쟁점으로 구조화했다. 워크가 작성한 보고서에는 AI가 자료 바탕으로 정리할 수 있는 부분과 사람이 직접 확인해야 할 부분이 나뉘어져 있었다. 주요 사업 설명과 메일 내용은 워크가 요약했지만, 실제 솔루션 도입 사례, 한국 기업 활용 현황 등 수치 부분은 인터뷰 때 재확인하도록 표시됐다. 이를 인터뷰 질의서 작성에 참고해 핵심 내용을 질문할 수 있었다. 섬세함 필요한 팀 기획 취재…회의 시간 단축 팀 기획 취재 준비부터 기사 작성까지 실시간 확인할 수 있는 대시보드도 워크로 만들어 봤다. 팀 기획 기사는 조율이 촘촘하게 필요한 작업이다. 전체 기획 방향과 기사별 역할을 나눠야 하고, 각 기자 취재 내용이 중복되지 않도록 조정해야 한다. 여러 기사가 한 문제의식과 결론으로 이어지게 만드는 작업도 필요하다. 그동안 기획 취재는 팀원들이 직접 만나 회의하거나 전화나 메시지로 진행 상황을 수시로 확인하는 식으로 이뤄졌다. 취재가 시작된 뒤 협업은 더 어렵다. 누가 어떤 취재원과 통화했는지, 어떤 답변을 확보했는지, 추가 확인이 필요한 쟁점은 무엇인지 실시간으로 파악하기 힘들었다. 새로운 취재 내용이 나올 때마다 다시 전화하거나 회의를 열어 공유해야 했다. 소프트웨어팀 기자 3명과 깃허브 AI 사업 전략을 다루는 기획 기사를 준비할 때 워크로 업무 대시보드를 만들었다. 챗GPT 워크에 각 기자 취재 역할인 '코딩 에이전트 플랫폼으로 확장하는 깃허브' 'AI 사용량 중심 수익모델' '코드와 개발 데이터를 활용한 플랫폼 경쟁력'을 제시했다. 이후 기사별 담당 기자와 가제, 핵심 취재 방향, 진행률, 주요 취재원, 통화 여부, 확보한 답변과 추가 확인 사항을 한 화면에 보여주는 웹·앱을 만들어 달라고 요구했다. 워크는 기획 취재에 필요한 기능을 참고해 대시보드를 여러 버전으로 만들었다. 한 버전을 선택한 후 이를 URL로 공유할 수 있게 웹·앱 버전을 개설해 달라고 요청했다. 워크는 '사이트(Sites)' 기능을 이용해 기획 기사 프로젝트 보드 접속 가능한 URL을 제작했다. 이 기능은 웹 대시보드나 간단한 애플리케이션을 제작·공유해 주는 기능이다. 무료와 고를 제외한 유료 요금제에만 제공된다. 대시보드에 들어가니 워크에 요청했던 모든 기능이 탑재돼 있었다. 대시보드에 수정이 필요하면 자연어로 화면 구성과 기능 변경을 요청할 수도 있었다. 팀원들은 대시보드 URL에 접속해 기획 기사에 필요한 취재원 연락처를 비롯한 취재 방향, 진행률 등 필요한 사항을 실시간으로 대시보드에 입력했다. 외근이나 취재 이동 중에도 팀원 진행률과 취재 내용을 확인할 수 있었다. 아직 풀리지 않은 쟁점이나 중복 취재 가능성도 파악할 수 있었다. 반드시 만나서 논의해야 하거나 전화해야 파악할 수 있었던 진행 상황을 링크 하나로 확인할 수 있어 편했고, 일정에 맞춰 기획 기사를 완성할 수 있었다. URL 방식이라고 해서 모든 정보가 공개되는 것도 아니었다. 접근 범위를 소유자와 관리자, 지정된 사용자나 그룹, 같은 워크스페이스 구성원 등으로 설정할 수 있다. 특정 팀원에게만 접근 권한을 부여하면 링크를 전달받은 제3자라도 허용된 계정으로 로그인하지 않는 한 사이트를 열 수 없다. 접속 권한과 내용 수정 권한도 구분 가능하다. 팀원에게는 진행률과 취재 메모를 변경할 수 있는 권한을 주고, 외부 관계자에게는 열람만 허용하는 방식이다. 다만 지속적인 공동 편집을 구현하려면 로그인 기능과 사용자별 권한, 변경 내용을 저장할 데이터베이스를 대시보드에 함께 구성해야 한다. 취재원 정보처럼 민감한 내용은 더 세분된 관리가 필요하다. 이에 전체 진행률은 팀원에게 공유하되 전화번호나 비공개 발언, 내부 평가 등은 별도 영역으로 분리하도록 했다. AI가 대시보드를 만들더라도 어떤 정보를 누구에게 공개할지는 사용자가 설계해야 한다. 이같은 기능은 특히 '슬랙'이나 '마이크로소프트 팀즈' 등 협업 서비스를 사용하지 않는 조직에서 활용 가능성이 커 보였다. 새로운 협업 플랫폼을 전사적으로 도입하지 않아도 기존 단체 채팅방에 URL 공유하는 식으로 프로젝트 현황·진행을 안전하게 추진할 수 있어서다. 결과물 검증·판단은 인간 몫...연동 앱 생태계 확장 필요 워크가 업무를 도운 건 맞지만 여전히 최종적으로 결과물을 검증하는 일은 사용자 몫이다. AI가 후보를 제시하고 업무를 도와줄 수는 있지만, 모든 업무 우선순위를 정하고 최종 결정을 내릴 수는 없이 때문이다. 특히 메일에는 오래된 정보나 중복 자료가 포함될 수 있고, AI가 중요하다고 판단한 내용이 실제 기사 가치와 일치하지 않을 수도 있다. 출처와 날짜, 수치, 인용 가능 여부를 검증하는 절차는 역시 생략할 수 없는 필수 요소다. 캘린더에 비어 있는 시간이 반드시 인터뷰에 가장 적합한 시간이라는 보장도 없다. 기사 마감이나 이동 시간, 사전 준비처럼 일정표에 표시되지 않은 변수까지 AI가 모두 파악하기는 어렵다. 또 오픈AI가 워크 활용 범위를 넓히려면 연동 가능한 제3자 앱 생태계를 확대할 필요가 있다. 현재 국내에서 활용되는 카카오톡이나 네이버웍스 같은 한국 협업·메신저 서비스까지 연동된다면, 국내 이용자층이 한층 넓어질 수 있을 것으로 보인다.

2026.07.26 14:04김미정 기자

기업마다 다른 데이터 지표 통합…'아파치 오시' 출범

스노우플레이크 등 글로벌 기업이 참여하는 데이터 표준화 프로젝트 명칭이 변경됐다. 스노우플레이크는 아파치 소프트웨어 재단이 인큐베이터 프로젝트인 오픈 시맨틱 인터체인지를 '아파치 오시(OSI)'로 바꿨다고 15일 밝혔다. 기존 이름 약어 'OSI'가 다른 오픈소스 프로젝트와 혼동될 수 있어 명칭을 변경했다. 기술 규격 자체는 바뀌지 않았다. 아파치 오시는 기업이 사용하는 주요 지표를 여러 데이터 시스템에서 같은 의미로 활용할 수 있도록 돕는 개방형 규격이다. 특정 기업이나 제품에 종속되지 않는 것이 특징이다. 예를 들어 한 기업이 '월간 활성 사용자 수'를 정하면 분석 도구와 인공지능(AI) 에이전트가 이를 같은 기준으로 계산할 수 있다. 도구마다 계산 방식이 달라 결과가 엇갈리는 문제를 줄일 수 있다. 이 규격은 지표와 분석 기준, 데이터 간 관계를 YAML 형식으로 기록한다. 이를 통해 기업 업무 기준을 여러 시스템이 함께 이해할 수 있는 '공용 문법'으로 만든다. OSI가 확산하면 기업은 분석 도구나 AI 서비스를 바꾸더라도 기존 지표와 업무 기준을 다시 정의하는 부담을 줄일 수 있다. 서로 다른 시스템에서도 같은 데이터를 같은 의미로 해석할 수 있는 기반이 마련될 것으로 보인다. 현재 프로젝트 참여 조직도 늘어난 것으로 나타났다. 지난해 11월 17개 창립 파트너로 시작했으며 현재 오라클을 비롯한 디비티랩스, 인포매티카, 콜리브라, 클릭, 블랙록 등 50개 넘는 조직이 참여하고 있다. 아파치 소프트웨어 재단 산하에서 운영되면서 특정 기업이 기술 방향을 단독으로 결정하기 어려운 구조도 마련됐다. 개발 방향과 주요 기능은 참여 기업과 개발자 커뮤니티의 논의를 통해 정해진다. 아파치 아이스버그와 아파치 폴라리스 인큐베이션에 참여한 재단 전문가들도 멘토로 합류한다. 이들은 프로젝트 운영과 기술 개발 과정을 지원할 예정이다. 현재 스노우플레이크는 재단 창립 멤버이자 핵심 기여자로 참여하고 있다. 소속 엔지니어들은 초기 개발과 프로젝트 운영위원회 활동을 맡고 있다. 스노우플레이크는 "우리는 기업이 향후 더 많은 데이터 플랫폼에서 OSI를 사용할 수 있도록 변환 도구를 개발할 계획"이라며 "모든 데이터 엔진에서 활용할 수 있는 공통 쿼리 규격과 아파치 폴라리스 연동도 추진할 것"이라고 말했다.

2026.07.15 14:14김미정 기자

스노우, 첫 AI 톱티어 학회 논문 채택…ECCV 2026 진출

스노우가 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학회인 ECCV 2026에 창사 이래 처음으로 연구 논문을 채택시키며 AI 연구 경쟁력을 입증했다. 올해 처음 도입한 연구인턴 프로그램에서 나온 성과로, AI 헤어스타일 변환 기술의 정확도를 높인 알고리즘을 선보였다. 스노우는 컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회인 ECCV(European Conference on Computer Vision) 2026에 연구 논문이 채택됐다고 밝혔다. ECCV는 CVPR, ICCV와 함께 컴퓨터 비전 분야 3대 국제 학회로 꼽힌다. 올해 행사는 오는 9월 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열린다. 채택된 논문은 스노우 AI랩 박상훈 연구원과 연구인턴 정슬기 연구원이 공동 연구한 'H-Adapter'다. 스노우가 올해 처음 운영한 연구인턴 프로그램에서 나온 첫 글로벌 학회 성과다. H-Adapter는 AI 기반 헤어스타일 변환 기술에서 발생하던 '머리 자세 불일치' 문제를 개선한 기술이다. 기존에는 원본과 목표 이미지의 머리 각도가 다를 경우 머리카락과 얼굴이 부자연스럽게 합성되는 한계가 있었지만, 머리카락과 얼굴 영역을 분리 학습하는 방식으로 자연스러운 합성을 구현했다고 회사 측은 설명했다. 연구에는 스노우가 카메라 서비스 운영 과정에서 축적한 비정형 데이터 처리 기술과 확산모델(Diffusion Model) 기반 AI 기술이 활용됐다. 회사는 해당 기술이 가상 메이크업, 뷰티 필터 등 다양한 AI 서비스에 적용 가능할 것으로 보고 있다. 이번 연구는 사내 석·박사급 연구진이 인턴 연구원을 대상으로 논문 작성과 기술 검증을 지원하는 멘토링 프로그램을 통해 완성됐다. 연구진은 모델 성능 개선과 연산 효율 최적화를 위한 정기 기술 피드백을 제공했다고 회사는 설명했다. H-Adapter는 텍스트 명령어를 활용한 머리색 변경과 인물 고유의 외형을 유지한 채 헤어스타일만 변경하는 기능도 지원하며, 별도 재학습 없이 기존 텍스트-투-이미지 모델과 결합할 수 있는 확장성을 갖췄다. 스노우 관계자는 "첫 연구인턴 프로그램에서 글로벌 톱티어 학회 논문 채택이라는 성과를 거뒀다"며 "앞으로도 실무 중심의 AI 인재 육성과 선행 기술 연구를 지속 확대할 계획"이라고 말했다.

2026.07.13 19:23안희정 기자

세종텔레콤, 고고모바일 추천 요금제 선봬

전기 통신 기반 디지털 인프라 전문 기업 세종텔레콤이 알뜰폰 스노우맨 사업을 종료하고 고고팩토리에 가입자 양도양수를 추진하며 고고모바일 추천 요금제를 마련했다. 세종텔레콤과 알뜰폰 기업 고고팩토리가 스노우맨x고고모바일 추천 요금제를 선보인다고 10일 밝혔다. 추천 요금제는 다음달 2일까지 선보인다. 개인의 데이터 사용량과 이용 패턴에 따라 요금제를 선택할 수 있다. 프리미엄 요금제는 데이터를 많이 사용하는 가입자에게 적합하다. 월 4만 5100원에 음성 무제한, 부가통화 300분, 문자 무제한, 데이터 100GB를 제공하며, 매월 5000 네이버페이 포인트도 받을 수 있다. 실속형 무제한 요금제는 월 1만 7600원에 음성 무제한, 부가통화 300분, 문자 무제한, 데이터 7GB(소진 시 최대 1Mbps 무제한)를 제공한다. 밀리의서재, 엔페이(NPay), 다이소 등을 추가 가입하면 해당 서비스를 매월 이용할 수 있다. 세종텔레콤이 알뜰폰 스노우맨 단계적 종료를 추진하면서, 가입자가 이전 절차에 앞서 보다 편리하고 안정적으로 서비스를 이어갈 수 있도록 추천 요금제를 마련했다. 스노우맨 이용 가입자가 자발적으로 고고모바일로 이전하면 번호 변경 없이 기존 번호를 그대로 이용할 수 있으며, 희망 시 기존 통신망도 유지할 수 있다. 김지연 세종텔레콤 ESG경영전략팀 이사는 "세종텔레콤은 가입자 이전이 마무리될 때까지 가입자 불편을 최소화하고, 안정적인 서비스 이용을 지원하는 데 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.07.10 10:53홍지후 기자

[유미's 픽] "고객 데이터만으론 한계"…기업 AI 주도권, 데이터 플랫폼으로 이동

기업용 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 업무 애플리케이션에서 데이터 플랫폼으로 이동하고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 실제 업무에 투입되기 시작하면서 특정 애플리케이션 안에 쌓인 고객 데이터만으로는 기업 AI 수요를 감당하기 어려워졌기 때문이다. 10일 업계에 따르면 클라우데라, 스노우플레이크, 데이터브릭스 등 데이터 플랫폼 업체들은 최근 기업 AI 실행 환경을 겨냥한 기능 고도화에 속도를 내고 있다. AI 에이전트가 영업·고객지원 보조를 넘어 계약 검토, 재고 확인, 정산, 보안 정책 적용 등 업무 실행 단계로 확장되면서 전사 데이터를 연결하는 역량이 중요해진 탓이다. 기업용 AI는 그동안 고객관계관리(CRM) 등 업무 애플리케이션에 기능을 추가하는 방식으로 확산돼 왔다. 고객 문의 요약, 영업 기회 추천, 이메일 초안 작성 등 생산성 개선 기능이 중심이었다. 이 단계에선 고객 정보와 영업 이력만으로도 일정 수준의 효과를 낼 수 있었다. 그러나 AI 에이전트가 실제 업무 처리 단계로 들어가면서 필요한 데이터 범위는 최근 들어 넓어졌다. 고객 요청을 처리하려면 고객 이력뿐 아니라 계약 조건, 재고 상황, 납기 일정, 결제 상태, 보안 권한까지 함께 확인해야 하기 때문이다. 이에 고객 접점 데이터를 앞세운 업무 애플리케이션 사업자는 데이터가 특정 애플리케이션 안에 머물 경우 AI의 판단 범위가 제한될 수밖에 없다. 이 같은 흐름 속에 데이터 플랫폼 업체들은 최근 저장·분석 중심 사업을 AI 실행 기반으로 확장하고 있다. 클라우데라는 하이브리드 데이터·AI 플랫폼을 통해 온프레미스와 클라우드에 분산된 데이터를 통합 관리하는 전략을 강화하고 있다. 스노우플레이크는 데이터 클라우드 기반 AI 기능을 확대하고 있으며, 데이터브릭스는 레이크하우스 기반으로 기업 데이터와 AI 에이전트를 연결하는 기능을 고도화하고 있다. 기업 입장에서도 어떤 AI 모델을 쓰느냐 못지않게 해당 모델이 어떤 데이터 환경에서 작동하는지가 중요해졌다. 범용 대형언어모델(LLM)의 성능이 빠르게 평준화되면서 같은 모델을 쓰더라도 내부 데이터와 업무 맥락을 얼마나 정교하게 연결하느냐에 따라 AI의 답변 품질과 실행 범위가 달라지고 있어서다. 업계 관계자는 "업무 애플리케이션에 AI 기능을 많이 붙이는 것만으로는 이제 기업 AI 경쟁력을 설명하기 어려워졌다"며 "고객 접점 데이터가 많더라도 전사 데이터 거버넌스와 하이브리드 인프라 대응력이 약하면 AI 에이전트 경쟁에서 제약을 받을 수밖에 없다"고 지적했다. 국내에서도 최근 금융, 제조, 공공 분야를 중심으로 프라이빗 AI와 하이브리드 데이터 아키텍처에 대한 관심이 커지고 있다는 점에서 데이터 플랫폼 업체들에게 기회로 작용하고 있다. 데이터 보안과 규제 문제로 민감 정보를 외부로 쉽게 옮기기 어려운 산업일수록 내부 시스템과 데이터를 연결해 AI 활용 범위를 넓히려는 수요가 늘고 있는 분위기다. 업계 관계자는 "기업 AI 경쟁은 특정 업무 앱 안에 AI 기능을 얼마나 많이 붙이느냐가 아니라 데이터를 어디까지 연결하고 통제할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "고객 데이터만으로는 기업 전체 업무를 움직이는 AI 에이전트를 만들기 어렵고, 앞으로는 전사 데이터를 안전하게 묶는 플랫폼의 영향력이 더 커질 것"이라고 말했다.

2026.07.10 10:04장유미 기자

오뚜기·스노우피크, 초등학생 대상 캠핑 프로그램 운영

오뚜기가 스노우피크코리아와 함께 초등학생 대상 캠핑 프로그램을 운영했다. 캠핑 체험에 쿠킹클래스와 식품 지원을 더한 사회공헌 활동이다. 오뚜기는 지난달 25일부터 이틀간 스노우피크코리아와 면 단위 초등학교 학생들을 대상으로 캠핑 프로그램을 진행했다고 3일 밝혔다. 이번 프로그램은 스노우피크의 사회공헌 캠페인 'AFTER GLOW'의 일환으로 마련됐다. 비수도권 지역 학생들에게 자연 속 캠핑 체험 기회를 제공하는 것이 목적이다. 주요 프로그램은 '오뚜기와 함께하는 해피냠냠 쿠킹클래스'다. 학생들은 오뚜기 짜슐랭을 활용한 라면 주먹밥과 LIGHT&JOY 당을 줄인 핫케이크 믹스를 활용한 미니 케이크 만들기에 참여했다. 라면 주먹밥은 짜슐랭을 물을 버리지 않는 방식으로 조리한 뒤 오뚜기밥과 섞어 한입 크기로 만드는 프로그램이다. 미니 케이크는 핫케이크 믹스와 스틱 쨈을 활용해 직접 꾸미는 방식으로 진행됐다. 오뚜기는 쿠킹클래스 외에도 캠핑장에서 간편하게 먹을 수 있는 제품을 지원했다. 간편계란국, 마시는샤인머스캣, 뿌셔뿌셔, 콘크림스프 팝콘 등을 제공했으며, 캠핑 마지막 날에는 오뚜기 스프를 끓여주는 모닝스프 프로그램도 진행했다. 오뚜기 관계자는 “학생들이 오뚜기 제품을 활용해 캠핑 요리를 만들고 맛보며 색다른 식문화 경험을 쌓을 수 있도록 프로그램을 마련했다”며 “앞으로도 다양한 협업을 통해 일상 안팎에서 따뜻한 식문화를 경험할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

2026.07.03 10:11류승현 기자

세종텔레콤, 고고팩토리에 알뜰폰 가입자 이전 추진

전기 통신 기반 디지털 인프라 전문 기업 세종텔레콤은 고고팩토리에 알뜰폰(MVNO) 가입자 양도양수를 진행한다. 세종텔레콤의 알뜰폰 서비스 단계적 종료 계획에 따라 이뤄지는 것으로 양사는 긴밀한 협력 관계를 바탕으로 이용자 보호를 최우선에 두고 가입자 이전을 추진할 방침이다. 가입자 이관 작업은 기존 고객의 서비스 연속성과 이용 편의성을 고려해 체계적으로 진행된다. 세종텔레콤은 이관 과정에서 발생할 수 있는 가입자 불편을 최소화하고 고객이 안심하고 서비스를 이어갈 수 있도록 고고팩토리와 함께 이전 절차 전반에서 세심한 고객 안내와 지원을 제공할 계획이다. 특히 세종텔레콤은 본격적인 양도양수에 앞서 자발적으로 이전을 희망하는 가입자들을 위해 '스노우맨x고고모바일 추천 요금제'를 선보인다. 이용 패턴과 필요에 맞춰 보다 합리적으로 서비스를 선택할 수 있도록 구성된 요금제로 원활한 이동과 서비스 전환을 지원하는 역할을 할 예정이다. 앞서 세종텔레콤은 지난해 알뜰폰 사업자 아이즈비전과 가입자 이관을 위한 기본 합의서를 체결, 양도양수를 1차로 진행했다. 이상철 세종텔레콤 대표이사는 “세종텔레콤은 이용자 보호를 최우선 원칙으로 삼고 안정적인 서비스 이전을 위해 만전을 기할 예정”이라며 “양도양수 이전에도 자발적 이동을 희망하는 고객들이 보다 나은 조건과 편의 속에서 서비스를 선택할 수 있도록 고고팩토리와 긴밀하게 협력하겠다”고 말했다.

2026.07.02 09:15박수형 기자

[ZD SW 투데이] 셀렉트스타, '아기상어' AI 체험 전시 신뢰성 살펴 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆셀렉트스타, '아기상어' AI 체험 전시 신뢰성 살펴 셀렉트스타가 AI 인터랙티브 체험 전시 '아기상어 비밀 초대장: 비커밍 샤크' 프로젝트에 참여해 AI 콘텐츠 구축과 신뢰성 검증을 수행했다. 셀렉트스타는 이번 전시에서 관람객 체험에 적용되는 AI 기술 구현을 지원했다. 전시장 입구에 위치한 '바다 여권 발급소'에서 사진 촬영과 설문을 통해 AI가 생성하는 '나만의 상어' 캐릭터 생성, 전시 핵심 공간인 '뾰족이빨마을'에 전시된 상어가족 AI 인터랙티브 스태츄와 거대언어모델(LLM) 기반 실시간 대화, 체험 데이터를 바탕으로 개인화 영상 편지를 생성하는 등 AI를 하나의 전시 서사 구조 안에 녹여낼 수 있도록 도왔다. ◆엠클라우독, '2026 오프라인 세미나' 성료 엠클라우독이 지난 12일 열린 오프라인 세미나를 성황리에 마쳤다. 엠클라우독은 이번 세미나에서 AI 사업을 전담할 전문 법인 넥스노우(Nexknow)를 새롭게 설립했다고 처음 발표했다. 이날 넥스노우의 AI 지식 관리 솔루션 '딥 큐(Deep cue)'와 기업용 생성형 AI '딥 코워크(Deep cowork)'를 핵심 제품으로 소개했다. ◆엔코아-유니온시스템즈, 총판 파트너 협약 체결 엔코아가 유니온시스템즈와 데이터 통합관리 솔루션 '데이터웨어' 총판 파트너 협약을 체결했다. 이번 협약을 통해 유니온시스템즈는 데이터웨어 전제품군에 대한 총판으로 활동하게 된다. 유니온시스템즈는 IT 솔루션 공급과 구축 컨설팅 전문기업으로 16년간 다양한 기업·기관에 최적의 IT 인프라 구축을 위한 서비스를 제공해 왔다. 2021년부터 엔코아 데이터 모델링 툴 디에이샵(DA#) 총판으로 활동했다. 이번 총판 협약으로 유니온시스템즈는 데이터 모델링 툴 DA#뿐 아니라 메타데이터 관리 솔루션 메타샵(META#), 데이터 품질관리 솔루션 디큐샵(DQ#), 영향도 관리 솔루션 에이피샵(AP#) 등 데이터웨어 전제품군을 판매한다. ◆KACI, 'K-AI PaaS 서밋 2026' 개최 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 오는 25일 서울 양재 엘타워 그랜드홀에서 '제4회 K-AI PaaS Summit 2026'을 개최한다. 이번 행사 주제는 '에이전틱 AI가 바꾸는 세계, AI-PaaS가 만드는 미래'다. 생성형 AI를 넘어 자율적으로 판단·실행하는 에이전틱 AI 환경이 본격화하면서 AI 서비스를 구현·운영하기 위한 플랫폼 기술의 중요성을 집중 조명할 예정이다. ◆딥노이드, 'KCA 2026'서 초록 4편 채택 딥노이드의 암 병리 AI 연구 초록 4편이 대한암학회(KCA)2026에서 포스터 발표로 채택됐다. 채택 초록의 각 내용은 서로 다른 암종을 다루지만, 공통적으로 디지털 병리·세포검사 영상을 분석하는 AI 모델을 통해 주석 부담을 낮추는 학습 방식, 판독 근거를 제시하는 해석 가능성, 형태 정보 기반 분석을 넘어 분자·유전 수준 예측까지 확장하려는 시도를 담고 있다. ◆스노우플레이크, '딜로이트 커넥트 코리아 2026' 참가 스노우플레이크가 오는 24일 서울 JW 메리어트 호텔서 열리는 '딜로이트 커넥트 코리아 2026'에 참가한다. 스노우플레이크는 이번 행사에서 데이터 준비도를 기반으로 기업 AI 활용을 고도화하는 AI 데이터 클라우드 혁신과 에이전틱 엔터프라이즈 구현을 지원하는 개인 AI 에이전트 '스노우플레이크 코워크'를 소개한다. 브레이크아웃 세션에도 참여해 'AI 시대의 데이터 전략'을 주제로 재무, 마케팅 등 주요 비즈니스 영역에서 AI를 활용해 업무 프로세스를 혁신하는 방안을 발표한다. ◆사이오닉에이아이, 과기정통부 장관상 수상 사이오닉에이아이가 '2026 혁신창업국가 대한민국 국제포럼'에서 부총리 겸 과학기술정보통신부장관상을 받았다. 사이오닉에이아이는 기업이 자체 AI를 도입하는 데 필요한 AI 스택 전 계층을 직접 구축할 수 있는 기업이라는 점에서 차별화된다. 사내 데이터를 AI가 활용 가능한 형태로 전환하는 '스톰 널리지 베이스', 폐쇄망 환경의 AI 코딩 에이전트 '스톰 코드', 여러 LLM을 한곳에서 관리·라우팅하는 '오픈게이트웨이', 업무별 AI 에이전트로 설계·운영하는 최상위 '스톰 플랫폼'까지 네 개 레이어를 모두 자체 기술로 제품화했다.

2026.06.18 17:08김미정 기자

스노우플레이크, 톰슨 로이터 워크로드 처리 '3.4배' 개선

스노우플레이크가 인공지능(AI) 도입이 가장 까다로운 영역으로 꼽히는 규제 산업에서 엔터프라이즈 AI 적용을 확대한다. 스노우플레이크는 톰슨 로이터가 자사 솔루션 기반의 엔터프라이즈 AI 및 데이터 플랫폼을 대규모로 구축한다고 10일 밝혔다. 글로벌 법률·세무·규제 콘텐츠 기업인 톰슨 로이터는 2021년부터 엔터프라이즈급 거버넌스·보안 역량과 확장 가능한 데이터 인프라를 통합할 수 있는 플랫폼으로 스노우플레이크를 활용해 왔다. 3만 7500여 개 거버넌스 기반 테이블과 350개 데이터 소스를 통합한 단일 보안 데이터 환경을 구축하고, 내부 플랫폼 '마이 데이터 스페이스'를 운영해 조직 전반에서 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 개발·공유 중이다. 데이터 엔지니어, 분석가, 비즈니스 리더 등 1500명 이상 임직원이 스노우플레이크를 통해 거버넌스가 적용된 데이터에 접근해 업무에서 도움받고 있다. 톰슨 로이터는 스노우플레이크 코딩 에이전트 코코(기존 코텍스 코드)를 활용해 레거시 시스템을 스노우플레이크 환경으로 빠르게 전환하는 현대화 작업도 진행하고 있다. 코코는 거버넌스 환경 내 개발 과정을 간소화해 보안과 컴플라이언스를 유지하면서 AI 및 데이터 혁신을 확장할 수 있도록 지원한다. 구체적인 성과도 나타나고 있다. 회사에 따르면 코카운슬, 웨스트로 등 주요 제품을 지원하는 데이터 파이프라인이 통합되면서 핵심 워크로드 처리 속도가 최대 3.4배 빨라졌다. 기업 차원에선 정적인 보고 방식에서 준실시간 인사이트 기반 운영으로 전환할 수 있게 됐다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "톰슨 로이터는 단일 플랫폼에서 AI와 거버넌스를 함께 확장할 수 있다는 것을 증명 중"이라며 "신뢰할 수 있는 데이터 환경을 구축해 각 팀이 더 빠르게 움직이고 비즈니스 전반에 AI를 확장할 수 있게 됐다"고 말했다.

2026.06.10 14:37이나연 기자

[AI는 지금] "IPO 또 미루나"…데이터브릭스, AI 붐 타고 몸값 239조원 정조준

스노우플레이크와 데이터·인공지능(AI) 플랫폼 시장에서 경쟁하고 있는 데이터브릭스가 또다시 대규모 투자 유치를 추진한다. 수년째 기업공개(IPO) 후보로 거론돼 왔지만 증시 입성보다 비상장 투자 시장에서 기업가치를 끌어올리는 데 무게를 둔 모습이다. 9일 IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 데이터브릭스는 이르면 향후 한 달 안에 신규 투자 라운드를 시작하는 방안을 투자자들과 최근 논의했다. 이 회사가 투자자들에게 제시한 기업가치는 1650억~1750억 달러(약 225조~239조원) 수준인 것으로 전해졌다. 이는 지난해 말 인정받은 1340억 달러보다 23~31%가량 높은 수준이다. 데이터브릭스는 지난해 12월 1340억달러 기업가치로 40억 달러 이상 규모의 시리즈 L 투자 유치를 공식화했다. 당시 회사의 연간 매출 환산치는 48억 달러를 넘었고 전년 대비 성장률은 55% 이상이었다. 이번 논의가 성사되면 데이터브릭스는 반년 만에 기업가치를 다시 큰 폭으로 끌어올리게 된다. 지난해 8월 1000억 달러 수준으로 평가받았던 점을 고려하면 1년도 안 돼 최대 75%가량 몸값이 뛰는 셈이다. 데이터브릭스는 지난 2013년 설립된 클라우드 기반 데이터 플랫폼 기업으로, 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 레이크하우스 아키텍처를 앞세워 성장했다. 스노우플레이크와 함께 데이터 플랫폼 시장의 양대 축으로 꼽히며 생성형 AI 확산 이후 기업 데이터를 AI 애플리케이션과 에이전트에 연결하는 핵심 인프라 기업으로 부상했다. 데이터브릭스는 그동안 대표적인 상장 후보로 꼽혔지만 증시 입성은 미뤄 왔다. 대신 대규모 사모 투자 유치와 기존 주식 매각을 통해 자금과 유동성을 확보했다. 이번 신규 라운드 논의 역시 사모시장 자금 조달에 초점이 맞춰졌다. 업계에선 데이터브릭스가 사모시장에서 높은 평가를 받는 이유를 두고 AI 데이터 인프라 수요 덕분이라고 분석했다. 생성형 AI 확산으로 기업들이 내부 데이터를 정리·분석해 AI 모델과 에이전트에 연결하려는 수요가 늘면서 최근 데이터 플랫폼 기업에도 투자금이 몰리고 있어서다. 하지만 상장 후 투자자들이 현재 몸값을 그대로 인정할지는 변수다. 비상장 시장에선 성장성과 AI 기대감이 높은 몸값을 뒷받침하지만, 증시에선 매출 성장률과 수익성, 현금흐름 등이 주요 평가 기준으로 작용한다는 점에서다. 또 AI 제품 확대에 따른 비용 구조 역시 주요 변수다. 기업 고객의 AI 제품 사용이 늘수록 컴퓨팅 자원과 클라우드 인프라 사용량도 증가하기 때문이다. 일각에선 직원과 초기 투자자의 유동성 확보도 데이터브릭스가 비상장 라운드를 반복하는 이유로 꼽았다. 지난 2013년 설립된 데이터브릭스는 비상장 기간이 길어지면서 임직원 스톡옵션 행사와 초기 투자자의 투자 회수 수요가 커진 상태다. 대규모 투자 유치와 세컨더리 거래를 활용하면 상장 전에도 기존 주주의 지분 매각이 가능하다. 다만 최종 투자 조건은 아직 정해지지 않은 것으로 알려졌다. 또 데이터브릭스가 제시한 1650억~1750억 달러 기업가치가 신규 투자금을 포함한 기준인지도 불분명한 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "데이터브릭스는 AI 모델 경쟁의 전면에 선 기업은 아니지만 기업 AI 확산에 필요한 데이터 기반을 제공한다는 점에서 투자자들의 관심을 받고 있다"며 "상장 전 몸값을 얼마나 더 끌어올릴 수 있느냐보다, 향후 증시에서도 그 기업가치를 실적으로 입증할 수 있느냐가 더 중요한 변수가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.09 16:08장유미 기자

스노우플레이크, '코텍스 AI'로 사노피 신약 개발 속도 높여

스노우플레이크가 바이오제약 분야 인공지능(AI) 활용 사례를 확대했다. 스노우플레이크는 글로벌 제약사 사노피에 '스노우플레이크 코텍스 AI'를 공급해 신규 AI 에이전트 '컨시어지 포 필드'를 출시를 도왔다고 9일 밝혔다. 컨시어지 포 필드는 사노피 영업사원들이 의료진 미팅을 더 효과적으로 준비할 수 있도록 지원한다. 주요 기능은 사전 미팅 계획과 의사들의 전문 분야·처방 이력 기반 우선순위 추천, 과거 거래 이력 검토 등을 이메일로 제공하는 식이다. 영업사원들이 수 시간 동안 직접 찾아야 했던 자료를 수 초 만에 준비할 수 있도록 돕는다. 사노피는 프랑스에 본사를 둔 글로벌 바이오제약 기업으로 백신, 면역질환, 희귀질환, 당뇨 등 다양한 치료제와 의약품을 개발·공급하고 있다. 최근 AI와 데이터 기반 연구개발 체계를 강화하며 신약 후보 발굴과 임상 데이터 분석, 제조·상업 부문 의사결정 고도화에 속도를 내고 있다. 현재 사노피는 스노우플레이크와 에이전트 기반 AI 도입을 추진 중이다. 연구개발, 조달, IT, 인사, 현장 영업 등 여러 부문에 AI 에이전트를 적용해 데이터와 AI 기반 업무 혁신을 진행하고 있다. 자사 데이터에 AI를 직접 적용해 신약 개발 효율성을 높이고 환자에게 더 빠르게 적절한 치료 방법을 제안하는 것을 목표로 하고 있다. 사노피는 초기 데이터 투자 과정에서 수천 개의 대시보드를 구축했지만 데이터 상당 부분을 충분히 활용하지 못했다. 이후 AI 네이티브 기업 엘레멘텀과 협력하며 스노우플레이크에서 데이터를 통합하고 스노우플레이크 코텍스 AI의 에이전트 역량을 결합했다. 새 운영 모델은 엘레멘텀으로 구축한 AI 워크플로를 스노우플레이크에서 직접 실행하는 방식이다. 이를 통해 기존 엔터프라이즈 소프트웨어(SW)에서 발생하던 마찰과 비용, 종속성을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이 모델은 사노피 연구팀에서도 활용되고 있다. 연구팀은 스노우플레이크를 통해 실제 임상 데이터를 대규모로 처리하고 신약 개발 의사결정에 필요한 분석을 더 빠르게 도출하고 있다고 밝혔다. 사노피의 데이터·엔지니어링 팀은 스노우플레이크의 포워드 디플로이드 엔지니어 팀과 협력해 관련 역량을 확장하고 있다. 이 팀은 AI 엔지니어와 연구원, 풀스택 및 데이터 엔지니어, 데이터 전문가, 산업별 전문가, AI 제품 매니저로 구성된 전담 조직이다. 엠마누엘 프렌하드 사노피 최고 디지털 책임자는 "데이터 기반으로 AI를 직접 구축해 R&D부터 제조, 상업 부문에 이르기까지 회사 운영 방식을 혁신하고 있다"며 "우리는 AI를 대규모로 활용하는 최초의 바이오제약 기업으로 나아가고 있다"고 말했다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "사노피는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 AI를 직접 구축하면 무엇이 가능해지는지를 보여주는 사례"라며 "기존 분산된 시스템에 AI를 운영하는 대신, 사노피는 통합된 에이전틱 엔터프라이즈 기반으로 연구, 제조, 상업 운영을 단일 AI-레디 플랫폼에서 연결하고 있다"고 밝혔다.

2026.06.09 14:56김미정 기자

스노우플레이크, '호라이즌 카탈로그' 업데이트…AI 보안·관리 한 번에

스노우플레이크가 엔터프라이즈 인공지능(AI)을 실제 업무 환경에서 안전하게 운영하기 위한 데이터 거버넌스 기반을 강화했다. 스노우플레이크는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 26'에서 '스노우플레이크 호라이즌 카탈로그' 신규 기능을 발표했다. 이번 발표는 엔터프라이즈 AI 거버넌스와 맥락화 보안 기능을 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 호라이즌 카탈로그는 엔터프라이즈 데이터를 위한 범용 AI 카탈로그다. 새롭게 강화된 기능은 사용자와 툴 AI 에이전트가 같은 비즈니스 맥락을 이해하도록 돕고 AI 에이전트 관리와 보안 제어 기능을 함께 제공한다. 핵심 기능은 '호라이즌 컨텍스트'다. 이 기능은 AI와 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 컨텍스트 레이어를 제공해 데이터가 어디서나 같은 의미를 갖도록 지원한다. 스노우플레이크는 AI 에이전트가 더 많은 의사결정을 자율적으로 수행할수록 데이터 정의의 작은 차이가 중대한 오류로 이어질 수 있다고 봤다. 예를 들어 매출의 정의나 계산 방식이 시스템마다 다르면 AI 에이전트가 내놓은 가격 인상 권고도 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다는 설명이다. 호라이즌 컨텍스트는 데이터베이스, 데이터 레이크, BI 툴 등 조직 전체 데이터 환경에 흩어진 비즈니스 맥락을 통합한다. 이를 통해 팀과 툴, AI 에이전트가 같은 기준으로 데이터를 탐색하고 관리하며 활용할 수 있도록 돕는다. 스노우플레이크는 시맨틱 스튜디오와 시맨틱 뷰 오토파일럿도 제시했다. 시맨틱 스튜디오는 SQL 전문 지식 없이도 공통 비즈니스 로직을 정의할 수 있게 지원한다. 시맨틱 뷰 오토파일럿은 해당 맥락을 반영한 시맨틱 뷰를 자동으로 생성하고 정제한다. 보안 기능도 강화됐다. 스노우플레이크는 에이전트 아이덴티티를 통해 AI 에이전트가 엔터프라이즈 데이터에 접근하거나 작업을 실행하기 전에 검증된 신원을 부여하고 역할 기반 권한을 적용하게 돕는다. 스노우플레이크 트러스트 센터에는 AI 시스템의 보안 태세를 지속적으로 모니터링하는 기능이 추가됐다. 보안팀은 이를 통해 위반 사항을 조사하고 AI 기반 컨텍스트 인식 지원으로 리스크 대응 속도를 높일 수 있다. 스노우플레이크는 머신러닝 기반 탐지와 프롬프트 인젝션 보호 기능도 통합했다. 이를 통해 탈옥 시도와 신종 제로데이 취약점을 차단하고 AI 워크로드 전반에 일관된 보안 정책을 적용한다는 계획이다. 컴퓨팅 운영을 자동화하는 '적응형 컴퓨트'도 호라이즌 카탈로그와 연동된다. 이 기능은 수동 튜닝이나 인프라 관리 없이 AI와 애플리케이션 워크로드에 맞는 컴퓨팅·소프트웨어 리소스 조합을 실시간으로 자동 결정한다. 스노우플레이크는 이번 기능이 AI 실험을 실제 비즈니스 운영으로 옮기려는 기업의 기반이 될 것으로 보고 있다. 블랙록은 호라이즌 컨텍스트를 활용해 AI가 엔터프라이즈 전반에서 공통 데이터 기준 위에서 작동하도록 지원하고 있다. 스노우플레이크는 최근 회계연도 2027년 1분기 매출 13억 9000만 달러를 기록해 시장 예상치를 웃돌았고 제품 매출도 13억 3000만 달러로 전년 대비 34% 증가했다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "인텔리전스가 조직 내부에서 자율적으로 사용하게 되면서 '신뢰' 이슈는 선택이 아닌 기초적인 전제"라며 "조직은 처음부터 거버넌스와 보안이 내재된 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 이해한 AI를 필요로 한다"고 말했다.

2026.06.03 09:52김미정 기자

"데이터 파편화 해소"…스노우플레이크, 개방형 거버넌스 플랫폼 강화

스노우플레이크가 인공지능(AI) 데이터 활용 안전성을 강화했다. 스노우플레이크는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 26'에서 AI 시대 상호운용성을 지원하는 신규 기능을 발표했다. 이번 기능은 조직이 시스템 전반에서 데이터에 접근하고 거버넌스를 적용하며 공유와 실행까지 연결할 수 있도록 돕는 것이 핵심이다. 이번 발표 중심에는 '스노우플레이크 호라이즌 카탈로그'가 있다. 스노우플레이크는 이를 통해 사일로화된 데이터를 연결된 'AI 레디' 기반으로 전환한다. 또 사용자와 AI 에이전트가 전체 비즈니스 맥락 안에서 필요한 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 지원한다. 이날 스노우플레이크는 아파치 아이스버그 v3 지원과 아파치 아이스버그 테이블용 스노우플레이크 스토리지도 정식 출시했다. 이를 통해 기업은 데이터 이동을 줄이면서 스노우플레이크 안팎 데이터를 유연하게 활용할 수 있다. 아파치 폴라리스 기반 호라이즌 카탈로그도 강화됐다. 외부 엔진에서도 스노우플레이크가 관리하는 아이스버그 데이터에 양방향 읽기와 쓰기 접근을 지원한다. 외부 엔진 접근 관리와 아이스버그 REST 스캔 플랜 API를 통해 오픈 생태계 전반으로 일관된 거버넌스까지 가능하다. 스노우플레이크는 기업들이 AI 이니셔티브를 확장하는 과정에서 기존 데이터 아키텍처 복잡성과 비용 부담이 커지고 있다고 봤다. 데이터가 여러 플랫폼과 운영 시스템에 흩어져 있어 활용 전에 복사와 연결, 정합성 확인에 많은 시간과 자원이 들어간다는 판단이다. 신규 기능은 SAP, 세일즈포스, 워크데이 등 주요 플랫폼과 AVEVA, IBM 파트너십을 기반으로 제로 카피 통합을 지원한다. 개발자는 스노우플레이크의 AI 코딩 에이전트 '스노우플레이크 코코'를 통해 SAP 데이터 연결과 탐색, 관리 과정을 간소화할 수 있다. 스노우플레이크는 자연어 기반 데이터 활용 기능도 강화했다. 스노우플레이크 코코는 스노우플레이크와 외부 데이터 레이크, 외부 관계형 데이터베이스 시스템 전반에 대한 질문을 지원하고 호라이즌 컨텍스트는 적합한 데이터를 자동으로 식별해 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 적용한다. 공유 데이터의 AI 활용도 확대된다. 데이터 공급자는 자동 데이터 에이전트를 통해 공유 데이터 리스팅이나 보안 데이터 공유를 스노우플레이크 코코, 스노우플레이크 코워크, 스노우사이트에서 바로 사용할 수 있는 대화형 AI 에이전트로 전환할 수 있다. 거버넌스 기능도 강화됐다. 호라이즌 카탈로그는 스노우플레이크 내외부 엔터프라이즈 데이터를 아우르는 단일 거버넌스 기반을 제공하고 데이터 검색, 보안, 모니터링, 정책 적용, 접근 통제를 중앙화한다. 스노우플레이크는 컬럼 마스킹과 행 접근 제어 등 데이터 보호 정책을 아이스버그 호환 엔진 전반에 적용할 수 있도록 했다. 민감 데이터 분류와 데이터 품질 관리를 결합해 고객이 호라이즌 카탈로그에서 정책을 정의하고 거버넌스를 중앙에서 관리하도록 지원한다. 스노우플레이크는 최근 회계연도 2027년 1분기 매출 13억 9000만 달러를 기록해 시장 예상치를 웃돌았고 제품 매출도 13억 3000만 달러로 전년 대비 34% 증가했다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "다수 조직은 여전히 데이터를 이동하고 복제하는 방식에 의존하고 있지만 이런 접근으로는 AI 속도를 따라잡을 수 없고 혁신이 가속화될수록 데이터 파편화는 큰 제약 요인으로 작용한다"고 지거했다. 이어 "우리는 상호운용성과 개방성에 집중함으로써 고객이 데이터가 어디에 있든 단일하고 연결된 거버넌스를 적용해 실시간 데이터에서 직접 작업할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.06.03 09:43김미정 기자

[유미's 픽] 오픈AI 김경훈 vs 앤트로픽 최기영…韓 AI 영업전 막 올랐다

챗GPT와 클로드의 경쟁이 한국에서 '영업전'으로 번지고 있다. 개인 사용자 확보 경쟁을 넘어 공공기관, 대기업, 개발조직, 산업별 파트너십을 누가 먼저 장악하느냐가 승부처로 떠오르면서 양사가 한국인 수장 선임을 마치고 본격적인 힘겨루기에 들어간 분위기다. 29일 업계에 따르면 오픈AI는 김경훈 전 구글코리아 사장을 오픈AI코리아 총괄 대표로, 앤트로픽은 최기영 전 스노우플레이크코리아 지사장을 한국 대표로 각각 선임했다.글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장을 주도하는 두 회사가 모두 현지 수장 체제를 갖추면서 국내 AI 시장 경쟁은 새 국면에 들어섰다. 그간 챗GPT와 클로드의 경쟁이 모델 성능과 개인 이용자 확보를 중심으로 펼쳐졌다면, 앞으로는 기업 영업, 공공 협력, 개발자 생태계, 산업별 레퍼런스 확보가 핵심 승부처가 될 전망이다. 두 회사가 한국인 대표를 앞세운 것은 국내 시장 대응이 단순 마케팅 단계를 넘어 본격적인 영업·정책·파트너십 실행 단계로 들어섰다는 의미로 풀이된다. 특히 두 대표의 이력은 양사의 한국 전략 차이를 보여준다는 평가를 받고 있다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄대표는 구글코리아 사장, 구글 마케팅 솔루션 한국 총괄, 아태지역 전략·운영 총괄 등을 거쳤다. 베인앤컴퍼니 서울 오피스에서도 정보통신기술(ICT), 소비재, 제조 등 다양한 산업의 전략 프로젝트를 수행했다. 플랫폼, 광고, 컨설팅, 글로벌 조직 운영 경험을 갖춘 만큼 오픈AI의 한국 사업에서도 정부·대기업·개발자 생태계를 연결하는 역할을 맡을 것으로 보인다. 최기영 앤트로픽 한국 대표는 국내 기업용 소프트웨어와 클라우드 시장에서 오래 활동한 인물이다. 직전에는 스노우플레이크코리아 지사장을 지냈고 구글 클라우드, 어도비, 오토데스크, 마이크로소프트 등 글로벌 기술 기업에서 한국 사업을 이끌었다. 또 대기업 계정 영업, 클라우드 파트너십, 데이터 기반 업무 전환에 강점을 가진 인사로 평가된다. 업계 관계자는 "오픈AI가 김 대표를 통해 정책·플랫폼·생태계 확장에 힘을 실을 듯 하다"며 "앤트로픽은 최 대표를 앞세워 기업용 AI 영업과 개발자 시장 공략에 속도를 낼 것으로 보인다"고 말했다. 오픈AI, 공공·인프라·대기업으로 시장 상단 공략 오픈AI는 한국 시장에서 공공·인프라 협력에 무게를 두는 모습이다. 한국을 챗GPT 사용자가 많은 시장으로만 보지 않고 반도체와 데이터센터, 통신, 제조, 금융 등 AI 수요가 큰 산업 기반을 갖춘 전략 거점으로 평가하고 있다. 최근에는 오픈AI 본사 주요 경영진의 방한을 계기로 정부 부처와 공공기관, 대기업과의 접점을 넓히고 있다는 점도 주목할 부분이다. 오픈AI는 국내서 사이버보안, 공공 인프라, 정책금융, 산업별 AI 도입 등 다양한 분야에서 협력 가능성을 모색하고 있다. 한국이 AI 서비스 소비 시장을 넘어 인프라·산업 파트너 국가로 부상하고 있다는 판단에서다. 기업 고객을 겨냥한 행보도 올 들어 본격화하고 있다. 지난 27일에는 서울에서 국내 기업 비즈니스·기술 경영진 130여 명을 대상으로 첫 '이그젝 서밋'을 열고 엔터프라이즈 AI 적용 전략을 공유했다. 경쟁사인 앤트로픽이 최 대표 선임과 함께 기업 시장 공략에 본격 나설 채비를 하자 선제적으로 방어에 나선 것이다. 업계에선 오픈AI가 앞으로 대규모 사용자 기반과 API 생태계를 앞세워 기업 고객을 확대할 가능성이 큰 것으로 보고 있다. 또 챗GPT 엔터프라이즈, 코딩 도구, API 플랫폼을 기반으로 대기업의 업무 자동화, 고객 응대, 개발 생산성 향상, 데이터 분석 수요를 공략할 것으로 예상했다. 업계 관계자는 "오픈AI의 강점은 브랜드 인지도와 범용성"이라며 "챗GPT는 이미 국내 개인 사용자와 기업 실무자 사이에서 널리 쓰이고 있어 이를 바탕으로 공공기관과 대기업, 스타트업까지 아우르는 생태계 확장을 추진할 수 있다는 점이 경쟁력"이라고 밝혔다. 앤트로픽, 클로드·클로드 코드 앞세워 기업 현장 침투 앤트로픽은 최기영 한국 대표 선임을 계기로 국내 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낼 것으로 보인다. 한국은 클로드 사용량이 빠르게 늘고 있는 시장인 데다 기술·창작·개발 분야 활용도가 높은 곳으로 꼽힌다. 당초 앤트로픽은 아시아태평양 지역에서 일본과 인도에 무게를 둔 것으로 알려졌지만, 올해 들어 한국 내 클로드 수요가 커지면서 현지 대응 필요성이 높아진 것으로 풀이된다. 실제 와이즈앱·리테일에 따르면 지난 4월 클로드의 한국 월간 사용자는 241만 명으로 전년 동월 대비 1148% 증가했다. 1년 만에 약 12배로 늘어난 셈이다. 제미나이는 같은 기간 1034%, 챗GPT는 34% 증가했다. 앤트로픽은 최 대표 선임을 기점으로 이 같은 개인·개발자 사용 증가세를 조직 단위 계약으로 전환하는 데 주력할 것으로 보인다. 클로드와 AI 코딩 도구 클로드 코드가 국내 개발자·실무자 사이에서 먼저 입지를 넓힌 만큼, 대기업 업무 시스템, 개발 환경, 데이터 분석 업무로 활용 범위를 넓히며 기업용 AI 수요를 공략할 가능성이 크다. 국내 협력 기반도 이미 있다. SK텔레콤은 지난 2023년 앤트로픽에 1억 달러를 투자하고 통신 산업에 특화된 거대언어모델(LLM) 공동 개발에 나섰다. 로앤컴퍼니도 클로드 기반 AI 법률 어시스턴트를 통해 변호사의 리서치와 문서 작성 업무를 지원하고 있다. 여기에 앤트로픽은 '안전한 기업용 AI' 이미지를 앞세워 앞으로 법률, 금융, 제조, 통신처럼 보안과 정확도, 내부 거버넌스가 중요한 산업군을 공략할 것으로 예상된다. 경쟁 축, 모델 성능서 영업 실행력으로 이동 이 같은 상황 속에 양사의 한국 시장 경쟁은 앞으로 단순히 챗GPT와 클로드의 성능 비교에 그치지 않을 것으로 보인다. 국내 기업들이 생성형 AI 도입을 검토하는 단계에서 실제 구축과 운영 단계로 이동하면서, 모델 성능만큼이나 현지 지원 조직과 파트너 생태계가 중요해지고 있기 때문이다. 오픈AI는 정부·공공기관·대기업과의 전략적 협력을 통해 시장 상단을 공략할 것으로 예상된다. 반도체, 데이터센터, 공공 인프라, 사이버보안 등 국가 전략 산업과 연결되는 영역에서 영향력을 넓히는 동시에 기업 내부 업무 자동화 수요까지 빠르게 흡수하려는 움직임을 보일 것으로 전망된다. 앤트로픽은 기업 내부 업무와 개발자 생태계를 파고드는 방식이 될 가능성이 크다. 클로드 코드 확산세를 기반으로 개발조직을 공략하고, 법무·금융·제조·통신 등 문서와 보안 수요가 큰 산업군에서 레퍼런스를 쌓는 전략이 예상된다. 국내 기업들은 특정 모델 하나에만 의존하기보다 업무별로 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략을 택할 가능성이 크다. 범용 생산성과 대외 서비스에는 오픈AI를 활용하고, 문서 분석·개발 업무·전문직군 업무에는 앤트로픽을 병행하는 식이다. 민감 데이터 처리는 자체 모델이나 국내 클라우드 기반 AI와 함께 운용하는 구조도 확산될 수 있다. 이에 따라 국내 AI 시장의 승부는 모델 성능뿐 아니라 보안·컴플라이언스 대응, 한국어 품질, 가격 정책, API 안정성, 국내 기술지원, 산업별 레퍼런스 확보 여부에 따라 갈릴 전망이다. 업계 관계자는 "오픈AI와 앤트로픽이 모두 한국인 수장을 세운 것은 한국 시장을 단기 수요처가 아니라 장기적으로 투자할 전략 거점으로 본다는 의미"라며 "앞으로 국내 AI 경쟁은 누가 더 빠르게 기업 고객을 확보하고, 실제 업무에 적용 가능한 레퍼런스를 만드느냐에 따라 주도권이 갈릴 것"이라고 말했다. 그러면서 "국내 기업들의 멀티모델 도입 기조 속에서 양사가 얼마나 촘촘한 현지화 지원 체계를 구축하는지도 관건이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.29 15:47장유미 기자

스노우플레이크, 나토마 인수…"AI 에이전트 보안 연결·통제 강화"

스노우플레이크가 기업용 인공지능(AI) 에이전트 보안 연결과 운영 통제 강화에 나섰다. 스노우플레이크는 AI 에이전트용 엔터프라이즈 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 플랫폼 기업 나토마를 인수한다고 29일 발표했다. 이번 인수로 스노우플레이크는 AI 에이전트와 MCP 도구 접근을 관리하는 통합 거버넌스와 ID 레이어를 구축할 계획이다. 나토마는 AI 시스템을 기업 애플리케이션, 데이터베이스, API, 툴에 안전하게 연결하고 관리하는 기술을 제공한다. 스노우플레이크는 이를 통해 기존 데이터 접근 통제를 넘어 AI가 업무 시스템에서 어떤 방식으로 검색하고 접근하며 동작하는지 관리할 수 있게 된다. 이번 인수 핵심은 MCP 기반 연결을 기업 보안 체계 안으로 끌어들이는 데 있다. MCP는 AI 에이전트가 여러 업무 시스템과 데이터를 연결해 작업할 수 있게 하지만 거버넌스가 부족하면 섀도우 AI와 데이터 유출 위험을 키울 수 있어서다. 스노우플레이크 고객은 앞으로 검증된 MCP 서버 라이브러리를 활용해 코텍스 에이전트, 스노우플레이크 인텔리전스, 코텍스 코드 등을 다양한 기업 시스템과 연결할 수 있다. 연결 대상은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션, 클라우드 환경, 가상 프라이빗 클라우드, 온프레미스 인프라를 포함한다. 나토마 플랫폼은 이런 연결 과정에서 통제와 거버넌스 패브릭 역할을 맡는다. 기업은 AI 에이전트 시스템 접근 방식과 실행 과정을 가시화하고 ID 권한 설정, 정책 적용, 감사 가능성을 확보할 수 있다. 스노우플레이크는 이를 통해 업무 맥락을 데이터 분석과 AI 실행에 더 폭넓게 결합할 수 있다고 설명했다. 사용자는 스노우플레이크 플랫폼의 비즈니스 데이터에 슬랙, 이메일, 고객관계관리(CRM), 지라, 내부 API, 데이터베이스, 애플리케이션 맥락을 더해 더 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 스노우플레이크는 나토마 기능을 AI 데이터 클라우드에 통합해 고객에게 제공할 예정이다. 회사는 이를 통해 에이전틱 엔터프라이즈를 위한 신뢰 기반 컨트롤 플레인 역할을 강화한다는 방침이다. 최근 스노우플레이크 주가는 분기 실적 발표 이후 35% 넘게 오르며 지난해 12월 이후 최고 수준을 기록했다. 업계에선 제품 매출이 1분기 전년 동기보다 34% 증가한 영향이 반영된 것으로 보고 있다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 빠르게 기업 경영의 일부가 되고 있지만, 거버넌스 없는 인텔리전스는 오히려 리스크"라며 "기업에서 안전하게 에이전트를 운영하기 위해서는 정확한 맥락, 권한 등 정책 가드레일이 필요하다"고 밝혔다.

2026.05.29 11:19김미정 기자

[AI는 지금] AI 수혜도 갈렸다…스노우플레이크 웃고 세일즈포스는 '냉랭'

인공지능(AI)을 앞세운 전통 소프트웨어 기업들의 실적 평가가 엇갈리고 있다. 스노우플레이크는 AI 수요가 핵심 지표 개선으로 이어지며 주가가 급등한 반면, 세일즈포스는 AI 사업 성장에도 기존 사업 둔화와 수익화 우려가 부각되며 냉담한 평가를 받았다. 27일(현지시간) IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 스노우플레이크 주가는 분기 실적 발표 이후 35% 넘게 급등하며 지난해 12월 이후 최고 수준을 기록했다. 이는 스노우플레이크의 핵심 매출 지표인 제품 매출이 1분기 전년 동기 대비 34% 증가한 영향으로, 회사 자체 전망치를 7%포인트 웃돈 수준이다. 이번 실적 발표에서 스노우플레이크는 AI 수요 확대가 실제 제품 사용으로 이어지고 있다는 점을 강조했다. 스리다르 라마스와미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 실적 발표 후 진행된 콘퍼런스콜에서 "고객들이 자사 AI 코딩 에이전트와 기업 데이터 검색 제품을 더 많이 사용하고 있다"고 밝혔다. 해당 제품은 스노우플레이크 데이터베이스뿐 아니라 마이크로소프트, 세일즈포스, SAP 애플리케이션에 저장된 데이터를 활용해 영업 지표와 기업 내부 정보를 검색할 수 있도록 지원한다. 여러 업무 시스템에 흩어진 데이터를 AI로 불러와 분석·검색하는 방식이다. 스노우플레이크가 이처럼 시장의 긍정적인 평가를 받은 이유는 기존 엔터프라이즈 애플리케이션 사업 부담이 상대적으로 작기 때문이다. 세일즈포스, 워크데이, 인튜이트처럼 대규모 업무용 애플리케이션 고객 기반과 과금 구조를 함께 바꿔야 하는 기업과 달리 스노우플레이크는 데이터 인프라 위에 AI 기능을 얹어 사용량을 늘리는 데 집중할 수 있는 구조다. AI 모델 구동 비용에 대한 우려도 아직은 제한적이다. 스노우플레이크는 앤트로픽과 오픈AI 등 외부 AI 업체 기술을 일부 활용하고 있지만, 관련 비용이 수익성을 크게 훼손하지 않을 것으로 보고 있다. 이에 대해 브라이언 로빈스 스노우플레이크 최고재무책임자(CFO)는 아마존 서버 임대와 AI 모델 접근 계약을 통해 비용 부담을 매출총이익률에 영향을 주지 않는 수준으로 관리할 수 있다고 설명했다. 반면 세일즈포스에 대한 시장 반응은 달랐다. 세일즈포스는 지난 4월 분기 AI 도구 제품군의 연간 반복 매출(ARR)이 직전 분기 대비 50% 증가해 12억 달러를 기록했다고 밝혔다. 핵심 제품은 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트포스(Agentforce)'로, 일부 기능은 외부 AI 모델을 기반으로 구동된다. 이번 실적 발표에서 AI 사업 성장세는 뚜렷했지만 세일즈포스 전체 사업에 대한 의구심을 지우기에는 부족했다. AI ARR은 빠르게 늘었지만 전체 매출 성장률과 계약 잔액 흐름을 바꿀 만큼의 효과는 아직 제한적이라는 시장 내 평가가 나왔다. 세일즈포스가 방대한 기존 애플리케이션 고객을 AI 서비스로 전환해야 한다는 점도 부담 요인으로 거론된다. 향후 12개월 내 매출로 인식될 계약 잔액(cRPO)도 둔화 조짐을 보였다. 세일즈포스의 4월 분기 cRPO는 전년 동기 대비 14% 증가했지만, 직전 1월 분기보다 성장률이 소폭 둔화됐다. 기업 고객의 소프트웨어 구매 태도도 변수로 떠오르고 있다. AI 도구에는 예산을 늘리면서도 기존 엔터프라이즈 소프트웨어 계약에는 더 유리한 조건을 요구하는 움직임이 나타나고 있어서다. 이는 AI 투자가 늘수록 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 지출 확대나 장기 계약 체결에는 더 신중해질 수 있다는 의미다. 이 같은 우려 속에 세일즈포스는 주가 부진을 자사주 매입으로 일부 만회하려는 움직임을 보였다. 지금까지 세일즈포스가 매입한 자사주 규모는 271억 달러에 달한다. 로빈 워싱턴 세일즈포스 최고재무책임자(CFO)는 "자사주 매입 영향으로 이번 분기 희석주식 수가 1년 전보다 10% 줄었다"며 "조정 주당순이익(EPS)이 0.23달러 높아졌다"고 설명했다. 마크 베니오프 세일즈포스 CEO는 자사주 매입에 대해 "시장에서 좋은 투자 기회를 찾을 수 있지만, 세일즈포스 주식이 가장 좋은 기회일 수 있다"며 "자사주를 다시 사들이는 데 매우 만족하고 있다"고 말했다. 이 같은 움직임에도 자사주 매입 확대는 세일즈포스 투자자들의 우려를 잠재우지는 못한 분위기다. 시장에선 주주환원보다 AI 제품이 실제 매출 성장과 계약 확대로 이어질 수 있는지에 더 많은 관심을 보이고 있다. 현금흐름 전망 하향도 부담으로 작용하고 있다. 세일즈포스는 내년 1월 종료되는 현 회계연도의 영업현금흐름과 잉여현금흐름 전망치를 3개월 전보다 5%포인트 낮췄다. 이는 최근 자사주 매입 자금 마련을 위해 250억 달러 규모 부채를 발행한 점이 영향을 미친 것으로 분석된다. 주가도 약세를 벗어나지 못했다. 세일즈포스 주가는 수요일 정규장 마감 기준 올해 들어 30% 넘게 하락했고, 실적 발표 후 시간외 거래에서도 소폭 내렸다. 같은 날 실적을 발표한 스노우플레이크가 AI 수요 확대와 매출 전망 개선을 앞세워 급등한 것과 대조적이다. 세일즈포스의 AI 과금 전략이 아직 구체화되지 않았다는 점도 부담으로 꼽힌다. 신규 도구 '헤드리스 360(Headless 360)'의 경우 클로드 코드 같은 AI 에이전트가 세일즈포스 애플리케이션에 저장된 고객 데이터에 접근할 수 있도록 지원하지만, 수익화 방식은 아직 명확하지 않은 상태다. 미겔 밀라노 세일즈포스 사장 겸 최고매출책임자(CRO)도 해당 도구의 과금 방식에 대해 고객 및 파트너와 함께 공정한 수익화 방식을 찾아가겠다는 원론적 입장만 밝혔다. 이 같은 분위기 속에 업계에선 AI 수혜가 기업별 사업 구조에 따라 점차 다르게 반영될 것이란 관측을 내놨다. 데이터 인프라 기업은 AI 수요를 사용량 증가와 매출 전망 개선으로 연결하기 상대적으로 수월한 반면, 기존 애플리케이션 기업은 AI가 기존 라이선스와 계약 구조를 흔들 가능성까지 함께 관리해야 할 것으로 전망했다. 디인포메이션은 "스노우플레이크의 강점은 세일즈포스, 워크데이, 인튜이트와 같은 기존 엔터프라이즈 애플리케이션 사업을 갖고 있지 않다는 점"이라며 "반면 세일즈포스는 방대한 애플리케이션 고객층을 AI 시대로 함께 끌고 가야 하는 부담이 있다"고 분석했다.

2026.05.28 17:45장유미 기자

스노우플레이크, AWS와 9조원 클라우드 계약…호실적에 주가 30%↑

스노우플레이크가 인공지능(AI) 수요 확대에 맞춰 아마존웹서비스(AWS)와 대규모 클라우드 인프라 계약을 체결하고 AI 플랫폼 투자 강화에 나선다. 시장 예상치를 웃도는 실적과 연간 매출 전망까지 공개하면서 주가는 시간외 거래에서 30% 넘게 급등했다. 스노우플레이크는 27일(현지시간) AWS와 향후 5년간 60억 달러(약 9조원) 규모 클라우드 사용 계약을 체결하고 AI용 반도체와 클라우드 서비스 활용을 확대한다고 발표했다. 이번 계약에 따라 스노우플레이크는 AWS의 자체 설계 Arm 기반 서버용 칩 '그래비톤'과 AI용 그래픽처리장치(GPU) 사용을 대폭 확대할 계획이다. 스노우플레이크는 기존에도 AWS 인프라를 핵심 기반으로 활용해왔지만 이번 계약은 이전보다 규모가 크게 늘어난 수준이다. 실적도 시장 기대치를 웃돌았다. 스노우플레이크는 지난달 30일 종료된 2027 회계연도 1분기 매출 13억 9000만 달러(약 2조 877억원)를 기록했다. 이는 전년 동기 대비 33% 증가한 수치다. 조정 주당순이익(EPS)은 0.39달러로 시장 예상치 0.32달러를 상회했다. 연간 제품 매출 전망치도 상향 조정했다. 스노우플레이크는 2027 회계연도 제품 매출 전망치를 58억 4000만 달러(약 8조 7716억원)로 제시했다. 이는 기존 전망치와 시장 예상치를 모두 웃도는 수준이다. 제품 매출은 전체 매출의 약 95%를 차지한다. AI 사업 성장세도 빨라지고 있다. 스노우플레이크에 따르면 AI 기반 코딩 지원 도구 고객 수는 전 분기 대비 두 배 증가한 7100곳으로 늘었다. 회사는 AI 보안 연결성과 권한 관리 역량 강화를 위해 AI 스타트업 '나토마' 인수 계획도 함께 공개했다. 시장 반응도 즉각 나타났다. 스노우플레이크 주가는 실적 발표 직후 뉴욕 증시 시간외 거래에서 230달러 선까지 치솟으며 정규장 종가 대비 약 30% 급등했다. 스노우플레이크는 기업 데이터 저장·분석 플랫폼 사업을 기반으로 성장해왔으며 최근에는 생성형 AI 기능을 플랫폼 전반에 통합하며 AI 중심 기업으로 사업 구조를 빠르게 전환하고 있다. 특히 자사 AI 플랫폼 '코텍스 AI'를 통해 자연어 기반 데이터 질의와 요약 보고서 기능 등을 제공 중이다. 업계에선 이번 계약이 클라우드 사업자와 AI 데이터 플랫폼 기업 간 협력이 더욱 긴밀해지는 신호로 보고 있다. 최근 생성형 AI 서비스 확산으로 기업들의 연산 수요가 급증하면서 클라우드 사업자와 장기 인프라 계약을 맺는 사례가 늘어나는 추세다. AWS 입장에서도 이번 계약은 자체 AI 반도체 생태계 확대 측면에서 의미가 크다는 평가가 나온다. 최근 AWS는 메타와도 그래비톤 칩 공급 계약을 체결하는 등 엔비디아 중심 AI 반도체 시장에서 자체 칩 영향력 확대를 시도하고 있다. 스리다르 라마스와미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "우리와 AWS는 협력 관계가 매우 긴밀하며 많은 공동 사업을 추진하고 있다"고 밝혔다. 또 그는 "우리가 새롭게 개발한 AI 기반 도구들이 그 자체로 하나의 사업으로 자리매김했다"고 강조했다.

2026.05.28 09:21한정호 기자

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