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[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

[인터뷰] 클라우데라 CTO "AI 경쟁 본질, 모델 성능 아닌 '운영화'…데이터 통제 필수"

"많은 기업이 생성형 인공지능(AI)을 실험적으로 구축하지만, 실제 운영 단계로 넘어가는 데는 번번이 막힙니다. 이유는 간단합니다. 데이터 거버넌스와 보안, 컴플라이언스 체계가 따라가지 못하기 때문입니다." 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 이같이 말하며 AI 경쟁의 본질이 모델 성능이 아닌 '운영화(Productionization)'에 있다고 강조했다. 그에 따르면 기업들이 생성형 AI를 도입할 때 가장 큰 걸림돌은 '데이터의 복잡성'이다. 데이터는 퍼블릭·프라이빗 클라우드, 온프레미스, SaaS 등 다양한 환경에 흩어져 있는 상태로, 이를 통합해 관리할 수 있는 체계가 아직 성숙하지 않다. 가고 CTO는 "AI를 제대로 활용하려면 우선 데이터의 위치를 파악하고 권한과 품질을 통제할 수 있어야 한다"고 설명했다. 이를 해결하기 위해 클라우데라는 '클라우드 애니웨어(Anywhere)' 전략을 내세웠다. 퍼블릭과 프라이빗 클라우드를 넘나드는 데이터 패브릭을 구축하고, AI를 그 위에 안전하게 얹는 구조다. 사용자는 한 번의 코드 작성으로 모든 환경에서 애플리케이션을 실행할 수 있으며 데이터의 거버넌스와 접근권한을 통합적으로 관리할 수 있다. 이를 위해 클라우데라는 지난 8월 쿠버네티스 기반 플랫폼 기업 '타이쿤(Tycoon)'을 인수했다. 타이쿤 인수를 계기로 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 소버린 클라우드, 폐쇄망 등 다양한 환경에서 데이터·AI 워크로드를 유연하게 배포하고 운영할 수 있는 통합 컨트롤 플레인을 확보하게 됐다는 평가를 받았다. 가고 CTO는 "타이쿤은 멀티 클라우드 환경에서 애플리케이션을 자동으로 배포하고 리소스를 최적화하는 것이 핵심 기술"이라며 "데이터와 AI를 모두 '어디서든(Anywhere)' 실행할 수 있게 하는 기반이 되고 있다"고 설명했다. 클라우데라의 기술 전략은 단순한 데이터 관리 수준을 넘어 AI 생명주기 전체의 거버넌스로 확장되고 있다. 데이터 이동(카프카·나이파이), 가시성 확보(옥토파이), 상호운용성(아이스버그·트리노)을 주축으로, AI 개발부터 운영까지 전 과정의 투명성을 높였다. 가고 CTO는 "검색 기반 생성(RAG) 스튜디오를 통해 모델이 고객의 내부 데이터만 참조하도록 설계해 환각(hallucination) 문제를 줄였다"며 "AI 품질을 테스트하고 벤치마크하는 체계까지 갖춰 일관된 결과를 보장한다"고 설명했다. 클라우데라는 현재 '데이터 서비스 2.0' 출시도 준비 중이다. 2026년에는 데이터 서비스와 클라우데라 AI를 통합한 차세대 플랫폼을 공개하고, 2027년에는 이를 기반으로 글로벌 AI 거버넌스 생태계를 완성한다는 계획이다. 가고 CTO는 "AI의 미래는 모델이 클라우드에서 얼마나 똑똑하게 동작하느냐가 아니라 얼마나 안전하게 데이터를 다룰 수 있느냐에 달려 있다"며 "우리는 AI를 클라우드로 가져오는 것이 아니라 데이터를 중심으로 AI를 다시 설계하고 있다"고 강조했다. 그러면서 "전 세계적인 에이전틱 패브릭 성장이 계속되는 만큼 AI 역량 강화에 더 많은 투자를 할 것"이라며 "오픈 스탠더드, 아이스버그, 트리노에도 투자를 지속적으로 확대할 것"이라고 덧붙였다.

2025.11.01 08:00장유미 기자

"데이터 이동 없이 AI 활용"…클라우데라, 아이스버그 업데이트

클라우데라가 데이터 이동·복제를 줄여도 인공지능(AI) 활용을 강화할 수 있는 아이스버그 기능을 공개했다. 클라우데라는 '아이스버그 REST' 카탈로그와 '레이크하우스 옵티마이저'를 업데이트했다고 29일 밝혔다. 이를 통해 기업은 데이터 사일로와 복잡한 거버넌스 문제를 해결하고 모든 위치에서 안전하게 AI와 분석을 구현할 수 있다. 아이스버그 REST 카탈로그는 제로 카피 데이터 공유를 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터를 다른 시스템으로 이동하거나 복제하지 않고도 퍼블릭 클라우드와 데이터센터, 엣지 전반에서 서드파티 엔진이 클라우데라가 관리하는 데이터에 접근할 수 있다. 통합 정책 집행과 메타데이터 인텔리전스도 유지된다. 기업은 스노우플레이크와 데이터브릭스, 아마존웹서비스(AWS) 아테나, AWS EMR, 세일즈포스 등 다양한 분석·인공지능(AI) 엔진과 연결해도 일관된 보안과 규정을 유지할 수 있다. 클라우데라 SDX(Shared Data Experience)는 정교한 접근 제어와 데이터 계보, 감사 기능을 확장해 안전한 데이터 민주화와 대규모 컴플라이언스를 지원한다. 이번 업데이트는 실질적 비용 절감 효과도 기대된다. 클라우데라 내부 고객 사례에 따르면 데이터 스토리지 비용을 최대 79% 절감하고 데이터 가시성을 크게 향상시켰다. 한 글로벌 위성 기업은 이를 통해 AI 데이터 파이프라인을 강화하면서 운영 효율을 높였다. 레이크하우스 옵티마이저는 아파치 아이스버그 테이블을 위한 지능형 자동 최적화 서비스다. 매니페스트 파일과 삭제 파일을 자동 재작성해 반복적 수작업을 제거하고 운영 비용을 절감한다. 기업은 테이블 또는 카탈로그 단위에서 세밀한 정책을 정의해 모든 아이스버그 호환 엔진에 적용할 수 있다. 내부 벤치마크 기준으로 레이크하우스 옵티마이저는 쿼리 성능을 최대 13배 높이고 스토리지 비용을 36% 절감하는 것으로 확인됐다. 이 서비스는 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스 환경에서도 제공될 예정이다. 레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "우리는 아파치 아이스버그 오픈 테이블 포맷을 기업용으로 발전시키는 데 지속적으로 투자해왔다"며 "이번 발표는 고객이 필요한 시점과 장소에서 유연성과 확장성을 확보하고 온전한 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하기 위한 것"이라고 말했다.

2025.09.29 10:45김미정 기자

카카오페이, '이 기업' 덕에 쿼리 성능 30% 향상됐다…어디길래?

전 세계에서 유일하게 하이브리드 데이터 플랫폼을 선보이고 있는 클라우데라가 카카오페이의 데이터 플랫폼 고도화 및 데이터 분석 환경 최적화를 위한 지원군으로 나섰다. 클라우데라는 카카오페이의 쿼리 성능을 30% 향상시켜 데이터 품질 향상, 데이터 분석 역량 강화, 데이터 기반의 의사결정 촉진, 데이터 보안 강화와 같은 여러 전략 달성에 도움을 줬다고 25일 밝혔다. 카카오페이는 카카오톡을 기반으로 결제·송금부터 대출·투자·보험 등 우리나라에서 가장 많은 거래가 일어나고 있는 생활 금융 플랫폼이다. 이곳은 실시간 데이터, 배치 데이터를 수집하고 처리, 저장, 제공하는 데이터 플랫폼을 구축했다. 이 데이터 플랫폼은 다양한 데이터를 통합하고 원활한 대규모 데이터 분석, 활용으로 사용자에게 더 나은 금융 경험을 제공한다. 카카오페이는 기존 클라우데라 플랫폼을 최신 버전으로 업그레이드, 마이그레이션해 데이터 관리를 강화했다. 이 과정에서 ▲분석 ▲실시간 데이터 서비스 ▲이종 쿼리를 위한 3단계의 클러스터를 구축했다. 이들은 서로 연동해 원활한 관리와 분석 기능을 제공한다. 또 카카오페이는 클라우데라와 협력을 통해 아파치 아이스버그(Iceberg)를 도입했다. 아이스버그는 복잡한 데이터에 대한 대규모 고성능 분석을 위해 설계된 오픈소스 테이블 포맷이다. 아이스버그 도입 이후에는 아파치 임팔라(Impala)를 사용해 아파치 아이스버그 테이블의 데이터를 조회하고 업데이트할 수 있는 기능을 활용했다. 결과적으로 카카오페이는 데이터를 행 단위로 수정, 삭제할 수 있게 됐다. 또 아이스버그가 제공하는 스냅샷 기능을 활용해 사용자에 의한 실수로 데이터가 삭제되더라도 과거 스냅샷을 확인해 롤백할 수 있어 데이터를 간편하게 복구할 수 있게 됐다. 윤성환 카카오페이 시니어 데이터 엔지니어는 "아파치 아이스버그 아키텍처는 데이터를 읽어오기 전에 메타데이터를 조회하고 필터링해 쿼리 처리를 위한 데이터 양을 대폭 감소시켰다"며 "이는 쿼리 성능 향상으로 이어져 사용자로부터 성능이 약 30% 향상됐다는 피드백을 받았다"고 말했다. 그러면서 "오픈소스 데이터 사용에는 어려움이 따르지만, 클라우데라는 사전에 검증된 패킹을 제공해 오픈소스를 활용하며 겪는 어려움을 해결해준다"며 "클라우데라에 속한 데이터 전문가 또한 문제 상황을 분석해 솔루션, 관련 자료, 테스트 결과를 제공해 많은 도움이 됐다"고 덧붙였다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "이번 협력은 고객사가 우리를 통해 보다 안전하고 유연한 데이터 플랫폼을 구축하고, 실시간 분석과 규정 준수를 동시에 충족한다는 점을 증명한 사례"라며 "앞으로도 하이브리드 데이터 플랫폼을 통해 각 산업 선도 기업들의 페인 포인트(Pain Point)를 해결하고 성공적인 기업용 AI 도입을 앞당기기 위해 지원을 아끼지 않을 예정"이라고 밝혔다.

2025.08.25 17:01장유미 기자

코오롱베니트, 클라우데라 아-태 지역 핵심 파트너로 인정 받아

코오롱베니트가 아시아-태평양 지역에서 클라우데라의 핵심 파트너로 인정 받으며 사업 경쟁력을 입증했다. 코오롱베니트는 클라우데라로부터 '2024 아시아-태평양 지역 올해의 파트너상(APAC Partner of the Year)'을 수상했다고 8일 밝혔다. 클라우데라는 데이터, 분석, 인공지능(AI) 위한 하이브리드 플랫폼 기업이다. 이번 수상은 코오롱베니트가 클라우데라의 국내 사업 전략 파트너로서 아시아-태평양 지역 파트너사 가운데 가장 높은 성장률과 우수한 비즈니스 성과를 기록한 결과다. 작년 한 해 코오롱베니트는 주요 금융·제조 기업을 대상으로 클라우데라 기반의 데이터·AI 인프라 구축, 컨설팅, 개발 서비스를 제공했다. 또 선도적인 플랫폼 구축 및 운영 기술 역량을 입증하며 데이터 사업 부문에서 높은 성장률을 기록했다. 이처럼 코오롱베니트는 기술 전문성과 고객 신뢰를 동시에 확보하며 클라우데라와 체결한 전략적 파트너십 효과를 가시화했다. 코오롱베니트는 주요 금융권 기업에 클라우데라 아이스버그(Iceberg) 기반의 데이터 플랫폼으로 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 AI 분석까지 가능한 통합형 인프라를 구현했다. 이는 기존 데이터웨어하우스(DW)를 대체하거나 확장하려는 금융권의 수요에 선제적으로 대응한 사례로, 향후 다양한 산업군으로의 확산 가능성도 기대된다. 이 성공 사례를 바탕으로 코오롱베니트와 클라우데라는 현재 데이터 수집부터 저장, 분석, AI 활용까지 아우르는 통합형 데이터 패키지 사업을 공동으로 추진 중이다. 해당 패키지에는 데이터 수집·적재 솔루션 '알큐덱스(R-QDEX)', 기업 내 데이터 자산을 통합 관리하는 '데이터웍스(DATAWORX)' 등이 포함될 예정이다. 양사는 이를 통해 고객사의 데이터 활용 역량을 극대화하는 통합 서비스 환경을 조성해 나간다는 계획이다. 최승철 클라우데라 코리아 지사장은 "코오롱베니트는 금융권과 같은 업무 요구 수준이 높은 산업군에서 고객에 최적화된 데이터 아키텍처를 설계해 안정적으로 운영해오며 클라우데라 코리아 사업에 큰 전환점을 만들고 있다"고 강조했다. 정상섭 코오롱베니트 상무는 "이번 수상은 클라우데라 사업의 국내 성장성을 글로벌 시장에서 인정 받은 성과"라며 "앞으로 고객 맞춤형 데이터 전략과 강화된 AI 활용 기반 서비스를 기반으로 한국 대표 데이터 전문 기업으로 자리잡을 것"이라고 말했다.

2025.04.08 11:08장유미 기자

스노우플레이크 "AI 에이전트 핵심은 개방적 데이터 관리"

"인공지능(AI) 에이전트 핵심은 데이터입니다. 다양한 형태의 데이터와 AI를 통합 처리할 수 있는 플랫폼이 받쳐줘야 합니다. 이를 통해 기업은 AI 에이전트로 정확한 답변을 받을 수 있고, 내부 정보 보안·활용까지 높일 수 있습니다." 베누아 다쥬빌 스노우플레이크 공동창립자 겸 제품 부문 사장은 25일 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 기자간담회를 열고 스노우플레이크 AI 사업 전략을 이같이 밝혔다. 이날 티에리 크루아네스 스노우플레이크 공동창립자 겸 전 최고기술책임자(CTO)와 최기영 스노우플레이크코리아 지사장도 자리했다. 다쥬빌 사장과 크루아네스 전 CTO는 오라클에서 근무하다 퇴사 후 2012년 스노우플레이크 아키텍처를 구상하기 시작했다. 이후 2013년 기업을 공식 출범해 현재까지 운영하고 있다. 이들은 이번 기자간담회에서 AI 시대 스노우플레이크 사업 전략과 비즈니스 모델에 대해 논의했다. 다쥬빌 사장은 이전부터 AI 기술과 데이터를 한 플랫폼에 통합 제공하는 것을 목표로 뒀다고 밝혔다. 이를 통해 누구나 데이터를 한 플랫폼에서 간단하고 편리하게 활용할 수 있도록 지원하기 위해서다. 이런 전략으로 출시했던 초기 제품은 '코텍스'와 '도큐먼트AI'다. 코텍스는 문서 기반 정보 추출, 검색, 자연어 인터페이스를 통합 제공한다. 도큐먼트AI는 비정형 문서에서 사용자가 지정한 데이터만 추출하거나, 특정 업무 목적에 맞춰 문서를 학습시키는 데 특화된 솔루션이다. 그는 AI 에이전트 시대에도 AI와 데이터 연결관계를 더 강화하겠다고 밝혔다. 이를 위해 지난해 '코텍스 서치'를 출시했다. 스노우플레이크가 인수한 니바 기술로 작동하는 데이터 검색 엔진이다. 코텍스 서치는 구글 서치, 마이크로소프트 코파일럿과 유사한 검색 방식으로 작동한다. 사용자가 자연어로 질문하면, 코텍스 서치는 벡터 기반으로 연관된 문서를 찾거나 요약할 수 있다. 다쥬빌 사장은 "이 제품은 비정형 데이터에서 기업 인사이트를 찾는 데 특화됐다"고 강조했다. 그는 '코텍스 인텔리전스'와 '코텍스 에이전트'도 이같은 전략의 일환이라고 설명했다. 두 서비스는 사용자 질의를 분석해 쿼리를 자동 변환하거나, 관련 데이터를 찾아 제시할 수 있다. 사용자들은 데이터 언어를 몰라도 플랫폼과 대화하듯 데이터에 접근할 수 있다. 현재 스노우플레이크는 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 메타, 미스트랄AI 등 LLM을 플랫폼에 탑재했다. 고객은 자신 업무에 맞는 LLM을 선택할 수 있다. 스노우플레이크 자체 모델 '아틱'도 제공되고 있다. 아틱은 특정 비정형 데이터 추출 등 업무 목적에 맞춰 사전 훈련된 모델이다. 다쥬빌 사장은 제품 보안성에 대해서도 언급했다. 그는 "모든 솔루션은 고객 데이터가 있는 플랫폼 내부에서 LLM을 직접 실행한다"며 "보안성과 통합 효율을 동시에 확보하는 구조"라고 강조했다. "AI 에이전트 중심에 '아이스버그' 있어야"…사용량 기반 모델 채택 스노우플레이크는 AI 에이전트 시대에도 개방적인 데이터 저장·관리하는 방식을 채택할 것이라고 밝혔다. 고객이 데이터를 특정 플랫폼에 묶어두지 않고 자유롭게 활용하도록 돕기 위함이다. 이에 '아이스버그'를 통해 데이터 락인을 피하고 상호운용성을 극대화하는 전략을 추진 중이다. 아이스버그는 대용량 데이터 분석 환경에 최적화된 오픈 테이블 포맷이다. 분석 도구나 플랫폼 간 호환성을 높일 수 있는 구조다. 고객은 아이스버그에서 자신에게 맞는 워크로드 환경과 도구를 선택할 수 있다. 다쥬빌 사장은 "테이블 포맷이 분산되면 데이터 관리 복잡성과 성능 저하가 발생할 수 있다"며 "이를 방지하고자 아이스버그에 집중 투자했다"고 밝혔다. 다쥬빌 사장은 이같은 데이터 관리 전략이 생성형 AI 전략과도 맞닿았다고 설명했다. 비정형 데이터를 처리하는 도큐먼트AI나 코텍스 서치, 코텍스 에이전트가 제대로 작동하려면 이 기반이 되는 데이터 포맷부터 유연하고 표준화돼 있어야 한다는 이유에서다. 그는 "AI가 업무에 맞는 데이터를 찾아오게 하려면, 그 데이터가 묶여 있지 않아야 한다"며 "아이스버그는 AI 전략 출발점이자 고객 중심 플랫폼 핵심"이라고 말했다. 스노우플레이크는 구독형 모델대신 사용량 기반 모델을 채택했다. 사용량 기반 모델은 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하는 방식이다. 구독형 모델은 고정 요금을 정기적으로 지불하며 서비스를 이용하는 방식이다. 크루아네스 전 CTO는 "고객이 플랫폼을 실제로 사용하지 않으면 자체 수익을 낼 수 없는 구조"라며 "사용자 만족과 신뢰, 성능 개선이 기업 철학"이라고 밝혔다.

2025.03.25 15:02김미정 기자

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