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"기업 AI 주권 지킨다"…클라우데라-미스트랄, '소버린 AI' 맞손

클라우데라가 미스트랄과 손잡고 기업이 데이터와 인공지능(AI) 모델, 인프라에 대한 통제권을 직접 갖는 '소버린 AI' 생태계 구축에 나섰다. 특정 클라우드나 AI 서비스에 종속되지 않고 기업이 자체 환경과 규제 요건에 맞춰 AI를 선택하고 운영하도록 지원한다. 클라우데라는 미스트랄과 전략적 파트너십을 체결하고 미스트랄의 프론티어 AI 모델과 도구를 자사 하이브리드 데이터·AI 플랫폼에 통합한다고 14일 밝혔다. 퍼블릭·프라이빗 클라우드와 온프레미스, 엣지, 소버린 클라우드뿐 아니라 외부 네트워크와 분리된 에어갭 환경에서도 AI를 구축하고 실행할 수 있도록 할 계획이다. 소버린 AI는 기업이나 기관이 AI 활용에 필요한 데이터와 모델, 인프라에 대한 통제권을 유지하는 개념이다. 어떤 데이터를 사용할지와 어떤 모델을 적용할지, 어느 인프라에서 실행할지까지 직접 결정하는 데 초점이 맞춰져 있다. 금융과 공공, 제조처럼 민감한 데이터를 다루는 산업에서는 AI 도입 과정에서 데이터 주권과 규제 준수가 주요 과제로 꼽힌다. 외부 AI 서비스로 데이터를 이전할 경우 보안과 규제 문제가 발생할 수 있고 기존 데이터 거버넌스 체계를 그대로 적용하기도 어렵다. 클라우데라와 미스트랄은 데이터를 외부 AI 서비스로 보내는 대신 AI를 데이터가 있는 환경으로 가져오는 구조를 내세웠다. 기업은 자체 환경에서 추론을 실행하고 보유 데이터를 활용해 모델을 맞춤화하면서 기존 보안 정책과 데이터 거버넌스를 유지할 수 있다. 미스트랄의 프론티어 모델과 관련 도구는 클라우데라의 하이브리드 데이터·AI 플랫폼에 통합된다. 고객은 30엑사바이트 규모 데이터 환경에서 기업별 AI 모델과 애플리케이션을 실행할 수 있다. 추론과 챗, 코딩, 문서 인텔리전스, 음성 등 미스트랄의 AI 기능도 이용할 수 있다. 기업 고유 데이터와 전문성을 AI 모델에 반영하는 기능도 제공한다. 클라우데라 고객은 기업 지식을 기반으로 프론티어급 AI 모델을 구축하는 '미스트랄 포지'를 연계해 통제된 환경에서 자체 데이터를 활용한 모델 맞춤화와 학습을 진행할 수 있다. 이를 통해 기업은 수년간 축적한 데이터와 도메인 전문성을 AI 모델에 반영하면서 데이터와 이를 통해 만들어진 인텔리전스에 대한 소유권과 통제권을 유지할 수 있다. 민감한 비즈니스 정보나 지식재산을 외부에 노출하지 않고 대화형 AI와 소프트웨어 개발, 에이전트 기반 업무 자동화에도 활용할 수 있다. AI 운영 비용에 대한 선택권도 넓어진다. 기업은 사용량이 증가하더라도 퍼블릭 응용프로그램인터페이스(API)에만 의존하지 않고 업무 특성과 보안 수준, 비용에 따라 자체 인프라나 클라우드 등 적합한 환경을 선택해 추론을 실행할 수 있다. 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자 겸 어플라이드 AI 총괄은 "기업용 AI는 강력한 모델만으로는 충분하지 않은 상황에 놓였다"며 "클라우데라는 미스트랄과 함께 기업이 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행하고 맞춤화하며 데이터와 인프라, 비용에 대한 통제력을 유지할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 양사는 엣지 AI 분야로 협력 범위도 넓힐 계획이다. 중앙 클라우드 연결이 어렵거나 지연시간에 민감한 환경에서도 데이터가 생성되는 지점과 가까운 곳에서 AI 추론을 실행할 수 있도록 관련 기술을 연계한다. 이번 제휴로 클라우데라의 기업용 AI 생태계도 확대된다. 클라우데라는 여러 AI 모델과 인프라, 애플리케이션 기업을 자사 데이터 플랫폼과 연결해 고객이 특정 기술에 종속되지 않고 모델과 인프라, 배포 환경을 선택하도록 하는 전략을 추진하고 있다. 카말 브라르 미스트랄 파트너십·얼라이언스 수석부사장은 "미스트랄의 목표는 기업이 데이터와 인프라, 지식재산에 대한 통제력을 포기하지 않고도 프론티어 AI를 활용할 수 있도록 하는 것"이라며 "고객이 자사의 데이터와 전문성이 반영된 AI를 구축하고 비즈니스 요구에 따라 어디서든 안전하게 배포할 수 있도록 지원할 것"이라고 설명했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "국내 금융, 공공, 제조 등 규제 산업은 민감 데이터가 자사 환경을 벗어나는 데 대한 우려로 AI 확산의 마지막 관문을 넘는 데 어려움을 겪어왔다"며 "이번 파트너십은 데이터가 고객의 통제 범위를 벗어나지 않은 채로 미스트랄의 프론티어 AI를 실행할 수 있게 하며 혁신과 엄격한 규제 준수 사이에서 균형을 찾아야 하는 국내 기업에게 중요한 전환점이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.09.14 16:32김동원 기자

[ZD SW 투데이] 칼리버스, 롯데자이언츠 가상 스타일링샵 오픈 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] ◆칼리버스, AI∙3D 로 구현한 롯데자이언츠 가상 스타일링샵 오픈 롯데이노베이트 자회사 칼리버스가 팬덤형 몰입형 이머시브 커머스 서비스로 '롯데자이언츠 가상 스타일링샵'을 선보였다. 롯데자이언츠 가상 스타일링샵은 AI 기반 가상 모델과 디지털트윈 기술을 활용해 팬들이 야구장 굿즈를 시착하고 체험한 뒤 구매까지 이어갈 수 있도록 한 서비스다. AI 스타일링샵에서는 실제 야구장에서 사용되는 의류·액세서리 등 굿즈 33종을 만나볼 수 있으며 진열된 모든 상품을 다양하게 교차 시착해볼 수 있다. 구매는 롯데ON 판매 페이지로 바로 연결돼 탐색부터 한 번에 이용할 수 있다. 이머시브 스토어는 가상 공간에 전시된 상품을 선택하면 상세 페이지 확인과 구매 페이지 연결이 가능하며 스마트폰 자이로센서를 활용해 화면을 움직이며 공간 시점을 자유롭게 전환하고 상품 카테고리별 공간 바로가기 기능으로 원하는 지점까지 빠르게 이동할 수 있는 것이 특징이다. ◆에이아이웍스, 큐알티 MOU 체결…"AI 기반 반도체 신뢰성 검증 혁신" 큐알티(QRT)와 에이아이웍스가 AI 기반 반도체 테스트·분석·검증 협력을 위한 상호양해각서(MOU)를 체결했다. 이번 협약은 반도체 신뢰성 검증 과정에 인공지능(AI) 기술을 접목해 시험 및 분석의 효율성과 정밀도를 극대화하는 것이 핵심이다. 양사는 시험 과정에서 축적되는 대규모 로그 데이터와 불량 분석 데이터를 AI가 스스로 학습하게 하여 이상 징후를 조기에 탐지하는 지능형 검증 체계를 구축한다. ◆코오롱베니트, 클라우데라 '아태지역 올해의 혁신 파트너상 2026' 수상 코오롱베니트가 클라우데라(Cloudera)의 아시아태평양(APAC) 올해의 혁신 파트너상 2026에 선정됐다. 코오롱베니트가 국내 기업 최초로 수상한 브레이크스루 부문은 지난 한 해 AI 분야에서 주목할 고객 레퍼런스와 사업 성과를 확보한 파트너에게 수여된다. 클라우데라는 코오롱베니트의 지속적인 성장과 혁신, 특히 AI 프로젝트를 기업의 핵심 업무(Mission-Critical) 영역으로 확대한 성과를 높이 평가했다. ◆폴라리스오피스·폴라리스AI핸디, 웹기안기 앞세워 공공시장 확대 폴라리스오피스와 폴라리스AI핸디가 한국자산관리공사(캠코) 구축 레퍼런스를 기반으로 공공·엔터프라이즈 웹기안기 시장 공략을 확대한다. 폴라리스 웹기안기는 웹어셈블리(WASM) 기술을 활용해 문서 엔진을 웹 브라우저에서 직접 구동한다. 별도의 문서 변환·필터 서버에 대한 의존도를 낮춰 서버 구축과 운영 부담을 줄일 수 있으며 경쟁력 있는 가격체계를 바탕으로 초기 구축부터 유지관리까지 고려한 총소유비용(TCO) 측면에서도 효율성을 높였다. 여기에 폴라리스AI핸디의 하이브리드 기안기를 결합해 웹 환경 제약도 보완했다. 캠코 구축 과정에서는 PC에 설치된 170개 이상의 폰트, 총 1GB 이상의 데이터를 0.5초 이내에 불러올 수 있도록 구현했다. PC용 한글에서 작성한 내용을 복사·붙여넣기할 때 발생할 수 있는 데이터 누락 문제도 HWP 데이터를 직접 처리하는 방식으로 개선했다. ◆이노그리드-델타시스템, 프라이빗 클라우드 전환 시장 공략 맞손 이노그리드는 델타시스템과 '공공 분야 AI·클라우드·정보보안 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)'을 체결하고,공공 프라이빗 클라우드 전환 및 AI 인프라 시장 공동 공략에 나섰다. 이번 협력은 이노그리드가 보유한 클라우드 플랫폼 및 AI 인프라 기술과 30여 년간 델타시스템이 축적해 온 공공 분야 AI·정보보안·SI 사업 수행 역량을 결합해 중앙부처와 지자체, 교육기관 등의 IT 인프라 현대화 수요에 공동 대응하기 위해 추진됐다.

2026.09.10 15:32남혁우 기자

[인터뷰] AI 팩토리 핵심축 노리는 클라우데라…GPU·모델·데이터 잇는다

클라우데라가 인공지능(AI) 팩토리 시장에서 그래픽처리장치(GPU)나 거대언어모델(LLM)을 직접 만드는 대신 데이터와 추론, 거버넌스를 연결하는 플랫폼 역할에 집중한다. 엔비디아, 배스트데이터(VAST Data) 등 전문 업체와 역할을 나누면서 기업이 기존 데이터 자산을 그대로 활용해 AI를 운영할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 것이다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)와 레오 브루닉 최고제품책임자(CPO)는 지난달 20일 싱가포르에서 열린 '이볼브26' 현장에서 지디넷코리아와 만나 자사 AI 팩토리 전략과 신규 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'의 제품 방향을 설명했다. 클라우데라는 최근 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아, 배스트데이터 등과 협력을 확대하고 있다. 동시에 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 소버린 환경에 흩어진 데이터와 AI 서비스를 하나의 관리 환경에서 운영할 수 있는 신규 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'도 적극 앞세우고 있다. 우선 가고 CTO는 AI 팩토리에서 클라우데라가 GPU와 AI 모델, 기업 데이터를 연결하는 통합 플랫폼 역할을 맡고 있다고 설명했다. 엔비디아가 GPU를, 배스트데이터가 스토리지와 데이터 계층을 담당한다면 클라우데라는 모델 추론과 데이터 연결, 에이전트 오케스트레이션, 권한 관리, 거버넌스 등을 묶어 전체 AI 환경을 운영하는 역할을 담당하고 있다는 것이다. 가고 CTO는 "GPU와 스토리지, AI 모델은 각각 전문 기업이 잘하는 영역이 있다"며 "우리는 이 기술들이 기업 데이터와 함께 실제 환경에서 작동하도록 연결하는 데 집중하고 있다"고 말했다. 이어 "클라우데라는 GPU를 만들지도, AI 모델을 직접 학습하지도 않는다"며 "각 분야 전문 기업들과 협력해 전체 AI 스택이 하나의 환경에서 매끄럽게 작동하도록 하는 것이 우리의 역할"이라고 덧붙였다. 더불어 가고 CTO는 기업용 AI를 실제 운영 단계로 확장하려면 GPU와 모델, 데이터 관리가 하나의 환경에서 유기적으로 작동해야 한다고 봤다. 또 특정 인프라에 종속되지 않고 데이터센터와 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드 사이에서 워크로드를 유연하게 옮길 수 있어야 한다고 강조했다. 가고 CTO는 "고객들이 원하는 것은 특정 환경에 묶이는 것이 아니라 필요에 따라 어디서든 같은 방식으로 AI를 운영할 수 있는 구조"라며 "데이터센터와 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드 전반에서 일관된 실행 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 설명했다. 이 같은 전략은 '클라우데라 애니웨어 클라우드'의 제품 구조에도 반영됐다. 클라우데라는 새 플랫폼을 기존 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)을 대체하는 방식이 아니라 함께 운영할 수 있도록 설계했다. 이와 관련해 브루닉 CPO는 애니웨어 클라우드를 기존 CDP를 대체하는 제품으로 만들지 않았다고 강조했다. 기존 고객들이 이미 구축한 데이터 자산과 인프라를 그대로 활용하면서 새로운 AI 기능을 추가할 수 있도록 처음부터 병행 운영을 염두에 뒀다고 피력했다. 브루닉 CPO는 "기존 기술을 보완한다는 것이 처음부터의 의도였다"며 "애니웨어 클라우드는 그 자체로 완결된 차세대 데이터·AI 플랫폼이지만, 고객이 이미 CDP에 투자한 자산의 가치를 더 높여야 한다는 조건이 있었다"고 밝혔다. 그러면서 "실제 클라우데라 환경에 수백 페타바이트(PB) 규모 데이터를 보유하고 있는 고객이 이를 새로운 AI 플랫폼으로 모두 이전하려면 비용과 시간이 많이 들고 경우에 따라 이동 자체가 사실상 어려울 수 있다"며 "새 플랫폼은 고객이 기존 데이터 자산을 바꾸지 않고 그대로 활용하면서 새로운 기능을 사용할 수 있도록 설계했다"고 부연했다. 가고 CTO도 "신규 고객은 애니웨어 클라우드만 사용해도 된다"며 "반면 옮기기 어렵거나 불가능한 대규모 클러스터에 이미 투자한 고객에게는 기존 환경을 유지하면서 새로운 AI 기능을 활용할 수 있도록 하는 것이 목표"라고 말했다. 이 같은 구조는 첫 디자인 파트너인 '엑슨모빌'에서도 검증되고 있다. 엑슨모빌은 지난 5월부터 애니웨어 클라우드를 적용하기 시작해 첫 사용 사례를 마친 뒤 두 번째와 세 번째 프로젝트를 진행하고 있다. 현재 디자인 파트너 프로그램에는 총 9개 기업이 참여하고 있으며, 프로그램을 알린 첫 달에 100곳이 넘는 고객사가 참여 의사를 밝힌 것으로 나타났다. 또 엑슨모빌은 공장과 정유시설 등 엣지 환경에서 수집되는 대규모 스트리밍 데이터를 그간 기존 데이터 레이크에 축적해 왔다. 다만 핵심 데이터 상당수는 온프레미스에 남아 있는 반면, 최신 AI 모델과 관련 도구는 주로 클라우드 환경에서 발전해 두 환경을 연결하는 것이 과제였다. 브루닉 CPO는 "엑슨모빌과 같은 적용 사례를 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 에어갭 등 다양한 환경으로 확대할 계획"이라며 "초기 고객들의 관심을 실제 도입 성과로 연결하고, 서로 다른 인프라에서도 애니웨어 클라우드가 동일하게 작동한다는 점을 입증하는 데 주력할 것"이라고 강조했다. 그러면서 "앞으로 90일 안에 구글 클라우드와 AWS, 애저, 온프레미스, 에어갭과 이들을 결합한 환경에서 참조할 만한 '애니웨어 클라우드'의 대규모 성공 사례를 보여주기 위해 노력할 것"이라고 덧붙였다. 더불어 두 사람은 소버린 AI도 클라우데라 애니웨어 클라우드가 겨냥하는 주요 영역으로 꼽았다. 기업과 정부가 평소에는 퍼블릭 클라우드를 활용하더라도 정책이나 보안 환경이 달라질 경우 AI 워크로드를 소버린 클라우드나 자체 데이터센터로 옮길 수 있어야 한다고 피력했다. 가고 CTO는 "기업과 정부가 원하는 것은 퍼블릭 클라우드를 포기하는 것이 아니라 필요할 때 다른 환경으로 워크로드를 옮길 수 있는 선택권"이라며 "클릭 한 번이나 API 호출 한 번으로 퍼블릭 클라우드에서 소버린 환경으로 이동할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 말했다.이어 "클라우데라는 이를 단순히 데이터를 자국 내에 저장하는 문제가 아니라 인프라에 대한 통제권과 워크로드 이동성을 확보하는 문제로 보고 있다"며 "이에 각 지역의 시스템통합(SI) 기업과 협력해 현지 인프라에서도 동일한 데이터·AI 환경을 운영할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 부연했다.

2026.09.04 15:13장유미 기자

[인터뷰] "클라우드는 사치재"…'소버린 AI' 강조한 클라우데라 CEO, 韓 투자 검토

[싱가포르=장유미 기자] "클라우드는 많은 프로젝트에서 중요하지만 범용재가 아니라 사치재에 가깝습니다." 찰스 샌즈버리 클라우데라 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI) 워크로드의 비용과 데이터 주권 문제가 커지면서 기업들이 퍼블릭 클라우드에 모든 데이터와 워크로드를 두기보다 하이브리드 환경을 선택하고 있다고 강조했다. 특히 소버린 AI 수요가 빠르게 늘고 있는 아시아태평양 시장에서 한국을 추가 투자 가능성이 높은 국가로 지목하고 금융·공공 중심이던 고객 기반도 조선·해운 등으로 넓힐 계획이다. 샌즈버리 CEO는 지난 20일(현지시간) 싱가포르에서 열린 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에 참석한 후 진행된 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "아시아태평양과 중동, 유럽에서 소버린 AI에 대한 관심이 크게 증가하고 있다"며 "각 지역에서 소버린 클라우드를 구축하려는 움직임이 나타나고 있고 일부 사업자들과도 협력하고 있다"고 밝혔다. 한국도 성장 가능성이 높은 시장으로 꼽았다. 클라우데라는 현재 인도에 개발과 사업 투자를 확대하고 있으며 아시아태평양에서는 한국과 인도네시아, 태국, 말레이시아 등에 추가 투자를 검토하고 있다. 샌즈버리 CEO는 "호주와 싱가포르는 이미 성숙한 시장이지만 한국과 인도네시아, 태국, 말레이시아에는 더 많은 기회가 있다고 본다"며 "제품 투자를 확대하는 동시에 현장 및 시장진출 인력을 선별적으로 늘리는 방안을 살펴보고 있다"고 말했다. 클라우데라는 국내 소버린 클라우드 사업자와의 협력 가능성도 논의하고 있다. 데이터 주권 요구에 대응하기 위해 현지 클라우드 인프라와 클라우데라의 데이터·AI 플랫폼을 결합하는 방안을 검토 중이다. 그는 한국 업체와의 협의 여부에 대해 "논의를 진행하고 있다"면서도 "다만 아직 구체적으로 확정된 것은 없어 공개할 단계는 아니다"고 밝혔다. 조선·해운까지 고객군 확대…AI 비용 부담에 하이브리드 수요 증가 클라우데라는 고객 산업군도 넓힐 계획이다. 대형 은행들은 이미 데이터 플랫폼과 분석 인프라에 상당한 투자를 진행한 반면, 조선·해운과 천연자원 등 물리적 자산을 많이 보유한 산업에선 AI에 활용할 수 있는 데이터가 여전히 많다고 판단해서다. 샌즈버리 CEO는 "천연자원과 해운 등 물리적 자산을 보유한 기업들의 관심이 크게 늘고 있다"며 "이들 산업에는 활용할 수 있는 데이터가 많고 이를 제대로 활용하면 사업 운영 효율을 크게 높일 수 있다"고 설명했다. 클라우데라가 이 같은 사업 확대의 기반으로 내세운 것은 차세대 데이터·AI 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'다. 이 플랫폼은 온프레미스와 프라이빗·퍼블릭 클라우드 등 데이터가 있는 위치를 바꾸지 않고 하나의 플랫폼과 컨트롤 플레인에서 관리하면서 워크로드별로 실행 환경을 선택할 수 있도록 한 것이 특징이다. 그는 기업들의 AI 활용이 실험에서 실제 운영 단계로 넘어가면서 이런 구조의 필요성도 커지고 있다고 봤다. 과거에는 AI 프로젝트를 우선 퍼블릭 클라우드에서 시작한 뒤 그대로 운영 환경으로 전환하는 경우가 많았지만, 최근에는 비용과 보안, 데이터 주권을 처음부터 고려하는 기업이 늘고 있어서다. 샌즈버리 CEO는 "1년 전만 해도 기업들은 프로젝트를 구상할 때 최종적으로 워크로드를 어디에 배포할지 크게 고민하지 않았다"며 "지금은 실제 운영 과정에서 예상보다 많은 비용이 발생한 경험을 토대로 처음부터 비용까지 고려하기 시작했다"고 분석했다. 이어 "은행의 사기 탐지·예방처럼 컴퓨팅 수요가 비교적 일정하고 예측 가능한 워크로드를 클라우드 기반 하드웨어에서 실행하면 자체 하드웨어보다 비용이 4~5배까지 높아질 수 있다"며 "반대로 단기간 수행하거나 컴퓨팅 수요 변동이 큰 작업은 클라우드가 더 적합할 수 있다"고 덧붙였다. 함께 인터뷰에 참가한 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄도 에이전틱 AI 확산이 기업들의 인프라 선택을 더욱 세분화할 것으로 봤다. AI 에이전트가 지속적으로 모델을 호출하고 추론하면서 퍼블릭 클라우드 비용 부담이 기존 데이터 분석보다 커질 가능성이 있기 때문이다. 리키 CBO는 "2년 전만 해도 고객 대부분이 실험 단계에 있었지만 이제 상당수가 프로덕션 단계로 이동하고 있다"며 "분석 워크로드에서 경험했던 퍼블릭 클라우드 비용 초과는 에이전틱 AI 환경에서 발생할 수 있는 비용 부담과 비교하면 훨씬 작을 수 있다"고 강조했다. 온프레미스 AI 추론도 새로운 성장 영역으로 지목했다. 보안이 중요한 기업과 정부기관을 중심으로 데이터를 외부로 내보내지 않은 상태에서 모델을 실행하려는 수요가 증가하고 있어서다. 리키 CBO는 "앞으로 3~5년간 가장 빠르게 성장할 영역 중 하나가 온프레미스 추론"이라며 "향후 3년간 온프레미스에서 실행되는 추론이 2배 이상 증가할 것으로 예상하는 글로벌 리서치도 있어 클라우데라에도 큰 기회가 될 것"이라고 말했다. 10억 달러 투입해 개발 가속…"재상장, 당분간 계획 없어" 클라우데라는 애니웨어 클라우드를 개발하기 위해 지난 3년간 연구개발(R&D)과 인수합병(M&A)에 약 10억 달러를 투입했다. 전체 투자액 가운데 약 80% 이상이 R&D에 투입됐고, 이 기간 동안 옥토파이, 베르타, 타이쿤 등 3개 기업을 인수해 데이터 거버넌스와 AI, 컨테이너·오케스트레이션 기술도 확보했다. 특히 타이쿤의 기술은 애니웨어 클라우드 개발에 직접 활용됐다. 당초 클라우데라는 핵심 제품을 컨테이너화하기 위해 관련 기술을 찾았지만, 인수 검토 과정에서 타이쿤의 운영 컨트롤 계층을 데이터 플랫폼 전체를 관리하는 오케스트레이션 영역까지 확대할 수 있다고 판단했다. 샌즈버리 CEO는 "당초 제품 출시 시점은 내년 초로 예상했지만 고객들이 더 빨리 제공해 달라고 요구하면서 R&D 투자를 늘리고 개발 일정을 앞당겼다"며 "비상장사로 전환한 이후 지난 5년간 가장 큰 제품 출시로 볼 수 있다"고 밝혔다. 이어 "제품을 내놓은 것은 결승선이 아니라 출발선"이라며 "앞으로 6~12개월 동안 고객 요구를 반영해 추가 개발 목표를 이어갈 것"이라고 덧붙였다.클라우데라는 애니웨어 클라우드의 초기 고객 확보에도 속도를 낼 계획이다. 기존 고객이 상당수를 차지할 것으로 예상하면서도 신규 고객 확보도 본격화한다는 방침이다. 그는 "고객사 확보는 약 100곳 정도가 적절한 목표라고 본다"며 "제품·시장 적합성을 고려하면 신규 고객 기회도 크다"고 예상했다. 향후 기업공개(IPO)를 다시 추진할지에 대해선 선을 그었다. 클라우데라는 과거 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장돼 있었지만, 지난 2021년 사모펀드 클레이튼·더빌리어앤드라이스(CD&R)와 KKR에 약 53억 달러에 인수되면서 비상장사로 전환됐다. 샌즈버리 CEO는 "상장사 수준의 재무·회계·통제 체계는 계속 유지하고 있어 선택지는 열어두고 있다"며 "다만 가까운 시일 내 재상장할 계획은 없고 현재는 비상장사로서 사업을 실행하는 데 집중하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.25 10:42장유미 기자

[현장] "기업 데이터, 결국 하이브리드가 답"…클라우데라, AI 플랫폼 새 판 짠다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 퍼블릭 클라우드와 온프레미스에 흩어진 기업 데이터를 인공지능(AI)에 활용할 수 있도록 하이브리드 전략을 강화한다. 모든 데이터를 한곳으로 옮기기보다 워크로드별로 적합한 인프라를 선택할 수 있게 해 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 구상이다. 찰스 샌즈버리 클라우데라 최고경영자(CEO)는 20일(현지시간) 싱가포르에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)' 기조연설에서 "세계 최대 규모 기업들의 운영 모델은 사실상 하이브리드 형태가 될 것"이라며 "기업 데이터는 조직 전반에 분산돼 있고 워크로드마다 서로 다른 컴퓨팅과 보안 요구사항을 갖고 있다"고 강조했다. 클라우데라는 이 같은 환경에 대응하기 위해 차세대 데이터·AI 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 전면에 내세웠다. 이 플랫폼은 온프레미스와 프라이빗·퍼블릭 클라우드 등 데이터가 위치한 환경에 관계없이 하나의 플랫폼과 공통 컨트롤 플레인에서 데이터와 AI 워크로드를 통합 관리하도록 설계됐다. 이는 기업들이 AI 워크로드를 하나의 인프라에 몰아넣기보다 용도에 따라 실행 환경을 달리하려는 수요를 겨냥했다. 최근 AI 활용이 실제 업무로 확대되면서 성능과 보안, 비용 등을 따져 온프레미스와 퍼블릭·프라이빗 클라우드 가운데 적합한 환경을 선택하려는 움직임이 커지고 있어서다. 샌즈버리 CEO는 "기업 데이터는 여러 환경에 분산돼 있고 워크로드마다 요구하는 성능과 보안, 비용 조건도 다르다"며 "우리가 구축한 플랫폼은 각 워크로드를 가장 적합한 컴퓨팅 환경에 배치할 수 있도록 한다"고 설명했다. 이어 "클라우드는 기술을 사용하는 방식을 바꿨지만 데이터가 존재하는 위치까지 바꾸지는 않았다"며 "AI 시대에는 기업이 보유한 데이터를 어디에 두느냐보다 이를 얼마나 잘 활용하느냐가 더 중요해지고 있다"고 덧붙였다. 특히 그는 프라이빗 AI와 소버린 AI 수요가 하이브리드 환경 확산을 더욱 앞당길 것으로 전망했다. 기업이 민감한 데이터를 외부로 이동시키지 않은 채 자체 보안 환경에서 AI를 활용하려는 요구가 커지고 있기 때문이다. 샌즈버리 CEO는 "기업 고유의 데이터를 활용하는 것뿐 아니라 신뢰할 수 있는 보안 환경 안에 그대로 두는 것도 중요해지고 있다"며 "프라이빗 AI든 소버린 AI든 애니웨어 클라우드는 이를 위한 기반 운영체제 역할을 할 수 있다"고 밝혔다. 이날 공개한 '클라우데라 애니웨어 클라우드'에는 클라우데라가 지난 1년간 고객들로부터 수렴한 요구사항도 대거 반영됐다. 앞서 지난해 같은 행사에서 고객들은 온프레미스와 프라이빗·퍼블릭 클라우드에 관계없이 동일하게 사용할 수 있는 단일 플랫폼과 공통 컨트롤 플레인을 요구했다. 또 데이터 접근 권한과 보안, 계보 등을 전체 데이터 환경에서 일관되게 관리할 수 있는 거버넌스 기능에 대한 수요도 많았다. 여기에 생성형 AI와 에이전틱 AI 애플리케이션을 구축·운영할 수 있는 기능도 이번에 추가됐다. 클라우데라는 하나의 컨트롤 플레인에서 데이터 관리와 거버넌스부터 AI 애플리케이션 개발·운영까지 지원함으로써 기업이 기존 데이터 환경을 유지하면서 AI 활용 범위를 넓힐 수 있도록 했다. 샌즈버리 CEO는 "고객들은 어디에나 배포할 수 있는 하나의 플랫폼과 공통 컨트롤 플레인, 동일한 사용 경험을 원했다"며 "기반 컴퓨팅 인프라가 온프레미스든 프라이빗 클라우드든 퍼블릭 클라우드든 동일하게 작동하기를 요구했고 우리는 이를 구현했다"고 말했다. 이를 위해 클라우데라는 지난 3년간 연구개발(R&D)과 인수합병(M&A)에 총 10억 달러를 투입했다. 이 기간 동안 베르타, 옥토파이, 타이쿤 등 3건의 기업 인수도 단행해 데이터 거버넌스와 AI, 운영·오케스트레이션 관련 기술을 확보했다. 특히 지난해 인수한 컨테이너 플랫폼 업체 타이쿤의 기술은 애니웨어 클라우드의 기반 아키텍처 구축에 활용됐다. 샌즈버리 CEO는 "지난 3년간 R&D 투자와 3건의 인수를 합쳐 이날 발표한 제품군을 구축하는 데 10억 달러를 투입했다"며 "지금은 클라우데라에 가장 중요한 시기 중 하나가 시작되는 시점"이라고 강조했다. 더불어 클라우데라는 향후 기술 플랫폼 제공에 그치지 않고 실제 산업별 AI 활용 사례를 확대하는 데도 힘을 실을 계획이다. 또 금융권의 사기 탐지·예방부터 제조업의 결함 분석, 에너지 산업의 피지컬 AI 등 기존 고객사에서 축적한 활용 사례를 바탕으로 기업들이 AI를 실제 사업 성과로 연결하도록 지원한다는 방침이다. 샌즈버리 CEO는 "우리는 규제·비규제 산업과 대규모 데이터 환경에서 수백개의 비즈니스 활용 사례를 구축해 왔다"며 "이제 기술적 기반을 구축하는 단계에서 실질적으로 더 많은 비즈니스 가치를 제공하는 단계로 전환하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.20 19:34장유미 기자

"코드 수정 없이 최대 4배"…클라우데라, 엔비디아 손잡고 AI 데이터 비용 낮춘다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 엔비디아와 손잡고 아파치 스파크 기반 데이터 처리 속도를 끌어올린다. 기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터 준비와 인프라 비용 부담이 커지자 기존 코드를 바꾸지 않고도 그래픽처리장치(GPU) 가속을 적용할 수 있도록 해 AI 데이터 파이프라인 효율을 높인다는 전략이다. 클라우데라는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에서 클라우데라 데이터 엔지니어링에 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리 'cuDF' 기반 아파치 스파크 4.1용 네이티브 GPU 가속 기능을 도입한다고 발표했다. 이 기능은 이날부터 클라우데라 데이터 엔지니어링에서 제공된다. 향후 '클라우데라 애니웨어 클라우드'에도 적용해 퍼블릭·프라이빗·소버린 클라우드와 온프레미스 등 하이브리드 환경 전반으로 활용 범위를 넓힐 계획이다. 이에 따라 기업 고객은 기존 파이스파크(PySpark)나 SQL 쿼리를 수정하지 않고도 스파크 워크로드에 GPU 가속을 적용할 수 있다. 또 별도의 드라이버 설정이나 운영 워크플로우 변경 없이 기존 애플리케이션을 그대로 활용할 수 있도록 한 것도 특징이다. 클라우데라는 "엔비디아 GPU를 활용할 경우 기존 CPU 인프라 대비 스파크 워크로드 처리 속도를 최대 4배까지 높일 수 있다"며 "처리 시간이 짧아지는 만큼 클라우드 컴퓨팅 사용량도 줄어 인프라 비용 절감 효과를 기대할 수 있다"고 설명했다. 클라우데라는 이번 GPU 가속 기능을 통해 AI 학습과 추론에 앞선 데이터 처리 시간을 줄인다는 계획이다. 대규모 데이터를 추출·정제·변환하는 ETL 과정에서 스파크 작업이 길어질수록 인프라 사용량과 비용도 함께 늘어나는 만큼, GPU를 활용해 처리 효율을 높이겠다는 전략이다. 레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "많은 기업에서 AI의 걸림돌은 모델이 아니다"며 "원시 데이터를 얼마나 빠르게 신뢰할 수 있고 활용 가능한 인사이트로 전환할 수 있느냐에 있다"고 말했다. 이번 기능은 최근 공개한 '클라우데라 애니웨어 클라우드'에서도 지원될 예정이다. 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 프라이빗 클라우드와 소버린 클라우드, 온프레미스에서도 동일한 방식으로 스파크 워크로드를 가속할 수 있도록 한다는 계획이다. 클라우데라는 이 과정에서 통합 데이터 패브릭을 활용해 각 환경의 데이터와 워크로드에 동일한 보안·거버넌스 정책을 적용한다. 기업이 GPU 가속을 위해 데이터를 특정 클라우드로 옮기거나 기존 관리 체계를 새로 구축하지 않아도 되도록 한 것이다. 팻 리 엔비디아 전략적 기업 파트너십 부사장은 "AI 도입을 가속하는 가장 빠른 방법은 기업이 현재 운영하고 있는 방식에 맞추는 것"이라며 "엔비디아 AI 인프라와 쿠다-X 라이브러리가 클라우데라 데이터 엔지니어링에 네이티브로 통합되면서 기업은 파이스파크나 SQL 코드를 한 줄도 수정하지 않고 스파크 파이프라인의 비용을 줄이고 속도를 높일 수 있다"고 강조했다. 클라우데라는 AI 인프라 비용 증가도 이번 기능 도입의 배경으로 제시했다. 이 회사가 최근 공개한 'AI 아키텍처 대전환(The Great AI Re-Architecture)' 보고서에 따르면 응답자의 84%가 AI 워크로드로 인해 인프라 비용이 증가했다고 답했다. 이에 기업용 데이터 플랫폼 경쟁도 AI 기능 제공을 넘어 데이터 처리 비용과 GPU 활용 효율을 둘러싼 경쟁으로 확대될 것으로 보인다. 특히 금융·통신·제조·공공 등 데이터 이동이 쉽지 않은 산업에선 기존 데이터 환경과 스파크 코드를 유지하면서 GPU 가속을 적용할 수 있다는 점이 주요 선택 기준으로 작용할 것으로 보인다. 브루닉 CPO는 "클라우데라 데이터 엔지니어링에서 스파크를 가속하면 데이터 준비 단계에서 분석과 AI 단계로 더 빠르게 나아갈 수 있다"며 "고객들이 속도를 높이면서도 거버넌스와 보안, 운영 일관성을 유지할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.20 19:00장유미 기자

[현장] "AI 승부처는 모델 아닌 추론"…클라우데라, 'AI 팩토리' 승부수

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 '인공지능(AI) 팩토리'를 앞세워 기업용 AI 추론 시장 공략에 속도를 낸다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 학습에서 실제 서비스 운영으로 옮겨가자 데이터 이동 비용과 그래픽처리장치(GPU) 활용 부담을 낮추고, 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 넘나드는 추론 환경을 제공해 고객 확보에 나선다는 전략이다. 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄은 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에서 기업용 AI 시장이 모델 중심에서 시스템 중심으로 이동하고 있다고 진단했다. 리키 CBO는 "2025년까지는 모델 학습이 AI 시장의 중심이었다면, 이제는 모델 주변에 어떤 시스템을 구축하느냐가 중요해지고 있다"며 "기업들은 단순히 모델을 만드는 것이 아니라 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 단계로 이동하고 있다"고 말했다. 특히 그는 AI 투자에서 추론 비중이 빠르게 커지고 있다는 점에 주목했다. 기업들이 대규모 모델을 학습하는 것보다 이미 확보한 모델을 실제 서비스와 업무에 적용하면서 발생하는 비용과 운영 효율을 더 중요하게 보기 시작했다고 설명했다. 이에 클라우데라는 'AI 팩토리'를 핵심 전략으로 제시했다. AI 팩토리는 기업이 보유한 데이터와 인프라를 활용해 AI 모델과 에이전트를 개발·배포하고 실제 업무까지 연결하는 체계를 뜻한다. 리키 CBO는 "AI는 팀 스포츠"라며 "기업이 원하는 인프라와 모델을 선택하면서도 실제 비즈니스 성과까지 연결할 수 있어야 한다"고 강조했다. 클라우데라는 이를 위해 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 기반으로 데이터 패브릭과 AI 추론 서비스, 에이전트 개발 환경 등을 하나의 구조로 묶는다는 구상이다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 엣지 등 여러 환경에서 일관된 방식으로 AI를 운영하는 데 초점을 맞췄다. 특히 데이터 이동을 줄이는 '소버린 인퍼런스'를 주요 기능으로 내세웠다. 기업 데이터를 외부 클라우드로 옮긴 뒤 AI 추론을 실행하는 대신 데이터가 저장된 환경에서 직접 모델을 구동하는 방식이다. 리키 CBO는 "추론을 위해 데이터를 외부로 이동할 필요가 없어야 한다"며 "비용뿐 아니라 위험과 통제 측면에서도 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행하는 것이 중요하다"고 말했다. 이는 AI 활용이 늘면서 데이터 이동 비용과 GPU 사용료가 새로운 부담으로 떠오르고 있기 때문이다. 기업이 대규모 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮길 경우 데이터 전송 비용이 발생하는 데다 AI 사용량이 늘어날수록 추론 비용도 빠르게 증가할 수 있어서다. 이에 클라우데라는 온프레미스 GPU와 퍼블릭 클라우드 자원을 함께 사용할 수 있도록 해 기업이 비용과 보안, 규제 조건에 따라 AI 실행 위치를 선택하도록 지원한다는 방침이다. 리키 CBO는 "기업이 자체 데이터센터에서 모델을 운영해야 하는 경우도 있고 퍼블릭 클라우드를 사용하는 것이 유리한 경우도 있다"며 "중요한 것은 특정 환경에 종속되지 않고 선택권을 갖는 것"이라고 설명했다. 클라우데라는 모델과 AI 엔진에 대한 선택권도 확대한다. 기업마다 선호하는 모델과 데이터 처리 엔진, 에이전트 프레임워크가 다른 만큼 하나의 기술 스택만을 강요하지 않겠다는 전략이다. 또 엔비디아 등 파트너사의 모델과 AI 기술뿐 아니라 기업이 선택한 외부 모델도 플랫폼에서 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 미스트랄AI 등 모델 업체와의 협력도 확대해 기업이 자체 데이터 환경에서 다양한 모델을 사용할 수 있도록 할 계획이다. 리키 CBO는 "기업마다 선호하는 모델과 엔진이 다를 수밖에 없다"며 "클라우데라는 이들을 하나의 마켓플레이스와 플랫폼에서 활용할 수 있도록 선택권을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다"고 말했다. 기업 데이터를 AI가 이해할 수 있는 '컨텍스트'로 전환하는 것도 AI 팩토리의 핵심 요소로 꼽았다. AI 에이전트가 정확한 결과를 내기 위해서는 모델뿐 아니라 기업 내부 데이터와 업무 맥락을 함께 이해해야 한다는 판단에서다. 클라우데라는 이날 '이볼브26' 행사에서 석유·가스 기업 사례를 소개하며 여러 데이터 소스에 흩어진 엔지니어링 자료와 이미지, 센서 정보 등을 AI가 활용할 수 있는 형태로 연결하는 구조도 제시했다. 수십만 개의 이미지와 각종 운영 데이터를 하나의 컨텍스트로 묶어 AI가 특정 설비나 현장의 문제를 분석할 수 있도록 한 것이다. 리키 CBO는 "기업 AI의 성패는 모델만으로 결정되지 않는다"며 "올바른 컨텍스트를 제공해야 높은 품질의 결과를 얻을 수 있다"고 강조했다. 그는 AI 활용에 따른 경제성도 전면에 내세웠다. 이날 발표에선 실제 금융사의 고객확인제도(KYC) 업무 사례를 통해 AI 이용량이 늘어날수록 기존 방식과 비교해 비용을 크게 줄일 수 있다는 분석도 내놨다. 또 자체 추론 서비스를 활용할 경우 일부 환경에서 동일 모델 기준 추론 속도를 최대 40% 높일 수 있다고 설명했다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이고 모델 실행 환경을 최적화해 기업의 전체 AI 운영비용(TCO)을 낮춘다는 전략이다. 리키 CBO는 "AI 경제성은 기업들이 이제 본격적으로 고민하기 시작한 문제"라며 "실험 단계에서는 비용이 크게 보이지 않지만 실제 운영 규모로 확대되면 추론과 인프라 비용이 중요한 문제가 된다"고 말했다. 클라우데라는 기술뿐 아니라 실제 도입 과정에 대한 지원도 강화한다. 이를 위해 단순 플랫폼 공급을 넘어 기업별 AI 활용 사례를 직접 구축하고, 고객사의 데이터와 업무 환경을 이해한 뒤 AI 솔루션을 설계하는 고객 현장 배치형 엔지니어(FDE) 방식의 지원을 확대할 계획이다. 이날 함께 무대에 오른 브라이언 마틴 애브비 최고 AI 제품 책임자는 "AI 도입에서 가장 큰 어려움은 기술 자체가 아니라 문화와 사람"이라며 "기술과 업무 도메인을 동시에 이해하고 조직 내부의 신뢰를 구축할 수 있는 인력이 필요하다"고 설명했다. 클라우데라는 이 같은 고객 맞춤형 지원을 일회성 프로젝트에 그치지 않고 반복 가능한 솔루션으로 확장한다는 계획이다. 또 산업별 AI 블루프린트와 활용 사례를 늘려 기업이 AI 실험에서 실제 운영 단계로 넘어가는 시간도 줄일 방침이다. 리키 CBO는 "기업들은 AI 팩토리를 사는 것이 아니라 결국 비즈니스 성과를 원한다"며 "우리가 해야 할 일은 데이터와 AI 기술을 실제 업무에 연결해 반복 가능한 결과를 만들어내는 것"이라고 강조했다.

2026.08.20 13:20장유미 기자

[현장] "기존 환경 그대로 AI 확장"…클라우데라, '투트랙'으로 전환 부담 낮춘다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 기존 데이터 플랫폼을 장기간 지원하는 동시에 신규 인공지능(AI) 플랫폼을 키우는 '투트랙' 전략을 본격화한다. 기업들이 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 AI를 도입할 수 있도록 해 전환 부담을 낮추고 기존 고객의 신규 AI 수요까지 흡수하겠다는 구상이다. 클라우데라는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'를 통해 '클라우데라 7.3.2'를 향후 6년간 장기 지원한다고 밝혔다. 또 신규 AI·데이터 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'도 기존 환경과 병행해 사용할 수 있도록 지원키로 했다.레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "7.3.2는 안정성과 기능을 갖추고 장기간 운영할 수 있도록 만든 릴리스"라며 "우리 자체 운영 환경도 이를 중심으로 구축하고 있다"고 설명했다. 이에 따라 기존 고객들은 당장 새 플랫폼으로 전면 전환하지 않아도 된다. 대규모 프로덕션 워크로드는 7.3.2에서 계속 운영하면서 새롭게 구축하는 AI·데이터 애플리케이션은 애니웨어 클라우드에서 가동하는 식이다. 특히 애니웨어 클라우드를 사용하기 위해 기존 시스템부터 7.3.2로 바꿀 필요도 없게 됐다. 클라우데라는 주요 고객들이 사용 중인 7.1.9와 7.3.2 모두 새 플랫폼과 함께 사용할 수 있도록 설계했다. 브루닉 CPO는 "애니웨어 클라우드를 활용하기 위해 먼저 7.3.2로 업그레이드해야 하는 것은 아니다"라며 "7.1.9와 7.3.2 모두 호환되도록 했다"고 말했다. 클라우데라가 이처럼 기존 플랫폼과 신규 플랫폼을 동시에 가져가는 것은 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 인프라 전환 부담을 낮추기 위해서다. 현재 금융·통신·제조·공공 등 대규모 기업들은 오랜 기간 구축한 데이터 플랫폼과 업무 시스템을 운영하고 있어 AI 도입만을 위해 이를 단기간에 교체하기 어렵다. 또 플랫폼을 바꾸려면 데이터 이전뿐 아니라 기존 애플리케이션과 보안 정책, 운영 체계까지 함께 손봐야 한다는 것도 문제다. 대규모 시스템일수록 전환 과정에서 발생하는 서비스 중단 가능성과 비용 부담도 커진다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "하이브리드의 핵심은 같은 코드를 한 번 작성해 어디에서든 배포할 수 있어야 한다는 것"이라며 "AWS나 애저, 구글클라우드뿐 아니라 온프레미스에서도 동일하게 동작하는 자체 완결형 시스템이 필요하다"고 강조했다. 이에 클라우데라는 플랫폼 전체를 한꺼번에 업그레이드하지 않고 필요한 서비스만 추가하거나 교체할 수 있도록 했다. 애니웨어 클라우드에 모듈형 구조를 적용해 데이터 처리 엔진과 AI 서비스 등을 각각 독립적으로 배포·관리하는 방식이다. 이와 관련해 클라우데라는 이날 아파치 스파크를 사례로 제시했다. 기존 스파크3 기반 워크로드를 계속 실행하면서 스파크4를 별도로 배포한 뒤 필요한 작업만 새로운 버전으로 옮길 수 있도록 한 것이다. 이에 따라 고객들은 이전처럼 새로운 엔진을 적용하기 위해 전체 플랫폼의 업그레이드 시점을 맞출 필요가 없게 됐다. 가고 CTO는 "과거에는 스파크3에서 스파크4로 넘어가기 위해 전체 스택의 업그레이드 과정을 거쳐야 했다"며 "이제는 스파크4를 별도로 띄운 뒤 기존 스파크3 작업을 필요한 만큼 옮길 수 있다"고 설명했다. 클라우데라는 업그레이드에 따른 서비스 중단도 최소화했다. 워크로드 실행 중에도 기반 플랫폼을 업데이트할 수 있도록 해 프로덕션 환경에 미치는 영향을 줄이고, 새 버전이나 서비스 도입 때마다 전체 시스템 일정을 조정해야 했던 부담도 낮췄다. 가고 CTO는 "전체 시스템을 깨뜨리지 않고 개별 서비스를 업그레이드할 수 있다"며 "워크로드가 실행되는 동안에도 기반 환경을 업데이트할 수 있다는 점이 중요한 변화"라고 말했다. 기업이 필요에 따라 데이터 처리 엔진을 선택할 수 있는 구조도 적용했다. 스파크와 카프카, 트리노 등 클라우데라가 제공하는 엔진뿐 아니라 기업이 자체적으로 사용하는 오픈소스나 외부 엔진을 추가해 운영할 수 있도록 한 것이다. 또 각 엔진은 애니웨어 클라우드의 데이터 패브릭과 연결해 동일한 정책 아래 관리되는 것도 특징이다. 가고 CTO는 "우리가 모든 것을 제공하는 것은 아니다"라며 "고객이 선호하는 서드파티 제품이나 자체 엔진도 애니웨어 클라우드 안에서 데이터 패브릭과 연결하고 같은 방식으로 관리할 수 있도록 확장성을 확보했다"고 설명했다. 이 같은 구조는 기업의 AI 인프라가 여러 환경으로 분산되고 있는 상황을 고려했다. 애니웨어 클라우드는 AWS와 마이크로소프트 애저, 구글클라우드 등 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 기업 데이터센터와 소버린 인프라에서도 AI·데이터 서비스를 운영할 수 있도록 설계됐다. 자체 그래픽처리장치(GPU)와 퍼블릭 클라우드를 함께 사용하는 것도 가능하다. 기업이 보유한 GPU에서 AI 추론을 수행하면서 다른 환경에 저장된 데이터를 활용하는 식이다. 이에 따라 비용이나 보안, 규제 등에 따라 워크로드 실행 위치를 선택하면서 기존 데이터 저장 위치는 유지할 수 있다. 가고 CTO는 "퍼블릭 클라우드를 사용하면서도 로컬 GPU를 활용해 AI 추론을 실행하고 싶어 하는 고객이 있다"며 "애니웨어 클라우드는 이런 환경을 하나의 플랫폼에서 다룰 수 있도록 설계됐다"고 말했다. AI 에이전트가 기업 업무에 투입되면서 이런 운영 방식의 필요성은 더 커질 것으로 보인다. AI 에이전트가 실제 업무를 처리하려면 한곳에 모인 데이터만 사용하는 것이 아니라 온프레미스와 여러 클라우드에 흩어진 데이터와 애플리케이션에 접근해야 해서다. 클라우데라는 이날 시연에서도 하이브리드 환경을 넘나드는 AI 에이전트 활용 사례를 선보였다. 특정 클라우드에 장애가 발생하자 여러 AI 에이전트가 관련 시스템을 분석해 원인과 영향을 파악하고 다른 환경으로 워크로드를 이동하는 시나리오다. 재무 영향을 분석하고 장애로 영향을 받은 사용자에게 관련 내용을 전달하는 과정도 함께 선보였다. 클라우데라는 향후 기존 데이터 워크로드는 안정적으로 유지하고 신규 AI 서비스는 애니웨어 클라우드에 단계적으로 추가하는 방식으로 고객 전환을 유도한다는 방침이다. 이를 통해 기존 시스템 교체 부담을 줄이면서 AI 도입 속도를 높일 계획이다. 브루닉 CPO는 "기존에 잘 작동하는 환경을 버리도록 요구하는 것이 아니라 그 위에서 새로운 AI·데이터 서비스를 확장할 수 있도록 하는 것이 목표"라며 "고객이 기존 투자와 운영 환경을 유지하면서 필요한 기술을 원하는 시점에 적용할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.08.20 12:46장유미 기자

[인터뷰] "AI 에이전트, 보안 허점 순식간에 드러낼 수도"…클라우데라가 경고한 이유는

[싱가포르=장유미 기자] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트를 업무에 본격 투입하면서 기존 사람 중심의 보안 체계만으로는 데이터 유출 위험을 통제하기 어려워질 것이란 경고가 나왔다. 자율적으로 판단하고 빠른 속도로 움직이는 AI 에이전트가 사람이 발견하지 못했던 데이터 접근 권한과 거버넌스의 허점을 찾아낼 수 있어서다. 캐롤린 더비(Carolyn Duby) 클라우데라 필드 최고기술책임자(CTO) 겸 사이버보안 리드는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 진행된 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "AI 에이전트는 매우 빠른 속도로 작동하고 자율적으로 움직인다"며 "적절한 모니터링과 개입이 없다면 문제가 수정될 때까지 계속 행동할 수 있다"고 우려했다. "복잡해진 데이터 환경, 일관된 보안·거버넌스 필요" 더비 리드는 AI 시대 기업들이 간과하기 쉬운 보안 문제로 복잡해진 데이터 환경을 꼽았다. 기업 데이터가 퍼블릭 클라우드와 멀티클라우드, 온프레미스 등에 분산된 상황에서 각각 다른 방식으로 보안 정책을 설정하면 AI가 활용하는 데이터를 일관되게 통제하기 어렵다는 지적이다. 그는 "우리가 만나는 기업들의 데이터 환경은 매우 복잡하다"며 "서로 다른 도구를 사용하고 일부 데이터는 클라우드, 일부는 여러 클라우드, 또 다른 데이터는 온프레미스에 있어 무엇을 보유하고 있는지 파악하기조차 어려울 수 있다"고 설명했다. 각 환경마다 보안 정책을 설정하는 방식이 다르다는 점도 문제로 지목했다. 이에 여러 플랫폼에 흩어진 데이터를 하나의 보안·거버넌스 정책 아래 관리할 수 있는 체계가 필요하다고 봤다. 더비 리드는 "모든 플랫폼에 걸쳐 일관된 보안과 거버넌스 계층을 확보하는 것이 중요하다"며 "이를 통해 서로 다른 보안 방식을 각각 익히지 않고 데이터를 관리할 수 있다"고 말했다. AI 모델에 데이터를 전달하고 결과를 받아오는 과정에도 별도의 통제 장치가 필요하다고 강조했다. 모델 자체는 데이터를 사용하는 사람이 누구인지 인식해 해당 사용자의 권한에 따라 데이터를 선별하는 방식으로 작동하지 않기 때문이다. 그는 "모델에 데이터를 제공하면 모델은 이를 사용하는 사용자가 누구인지 알지 못한 채 데이터를 활용해 결과를 만들어낸다"며 "모델에 보내는 데이터와 모델에서 나오는 결과가 올바르고 안전한지 확인해야 한다"고 강조했다. 이를 위해 더비 리드는 기업이 보유한 데이터 보안 정책과 AI의 입력·출력을 관리하는 가드레일을 함께 적용해야 한다고 조언했다. 민감한 정보가 불필요하게 모델에 전달되거나 생성 결과를 통해 노출되는 것을 막기 위한 조치다. 그는 "데이터 보안 정책과 가드레일의 결합이 필요하다"며 "가드레일을 통해 모델의 입력과 출력이 적절한지, 민감한 정보가 유출되지 않는지 확인해야 한다"고 밝혔다. "AI 에이전트, 무엇을 했는지 확인할 수 있어야" 더비 리드는 AI 에이전트의 행동을 사후에 확인할 수 있는 감사와 관찰 가능성 확보도 중요하다고 봤다. 기존 소프트웨어와 달리 AI 에이전트는 정해진 흐름만 따르는 것이 아니라 추론을 기반으로 움직여 상황이나 시스템 상태에 따라 행동이 달라질 수 있어서다. 그는 "AI 에이전트는 비결정론적이어서 상황이나 시스템의 현재 상태에 따라 서로 다른 행동을 할 수 있다"며 "정해진 업무 흐름이나 로직에 따라 움직이는 것이 아니라 추론을 기반으로 행동한다"고 설명했다. 클라우데라는 이런 특성을 고려해 자사 '에이전트 스튜디오(Agent Studio)'에서 에이전트가 수행한 작업을 확인할 수 있도록 지원하고 있다. 기업이 AI 에이전트의 결과만 확인하는 데 그치지 않고 실제 수행 과정을 살펴볼 수 있도록 하기 위해서다. 더비 리드는 "에이전트가 무엇을 했는지 확인할 수 있어야 한다"며 "AI 시스템에 대한 감사와 관찰 가능성을 확보하는 것이 매우 중요하다"고 말했다. "소버린 AI 구축했다고 안심해선 안 돼" 최근 프라이빗 AI나 소버린 AI를 구축하는 움직임이 늘어나고 있지만, 더비 리드는 이를 통해 보안 위험이 모두 해소되는 것은 아니라고 봤다. 데이터와 AI 시스템을 기업 내부나 특정 국가에 두면 외부 유출 위험은 낮출 수 있지만 내부자 위협이나 접근통제 등 기존 보안 문제는 여전히 남아 있어서다. 그는 "소버린 AI는 데이터에 대한 통제권을 유지하는 데 도움을 주지만 다른 보안 조치가 필요하지 않다는 의미는 아니다"며 "여전히 내부자 위험 관리와 플랫폼에서 어떤 일이 벌어지고 있는지에 대한 감사·모니터링이 필요하다"고 강조했다. 더비 리드는 소버린 환경에서도 일반적인 IT 시스템과 마찬가지로 지속적인 모니터링과 통제를 적용해야 한다는 점도 피력했다. 또 소버린 AI의 보안상 강점은 위험 자체를 없애는 것이 아니라 데이터를 외부에 제공하면서 발생하는 제3자 위험을 줄이는 데 있다고도 언급했다. 그는 "소버린 시스템 역시 다른 시스템과 같은 종류의 모니터링과 통제, 사이버 위생이 필요하다"며 "데이터가 제3자에게 넘어가지 않도록 해 제3자 위험을 줄일 수 있지만 모든 위험을 제거하는 것은 아니다"고 설명했다. "AI 에이전트에는 더 많은 제로트러스트 필요" 더비 리드는 AI 에이전트 시대에도 모든 사용자와 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않고 접근 때마다 신원과 권한을 검증하는 '제로트러스트' 원칙이 여전히 중요하다고 봤다. 다만 AI 에이전트는 자율적으로 판단하고 다른 시스템과 상호작용하는 만큼 기존보다 통제 범위를 넓힐 필요가 있다고 강조했다. 그는 "제로트러스트 원칙은 AI 시대에도 데이터에 적용된다"면서도 "에이전트는 다르기 때문에 다른 형태의 제로트러스트가 필요하다"고 말했다. 특히 에이전트에 직접 부여된 권한만 통제해서는 충분하지 않다고 지적했다. AI 에이전트가 샌드박스를 벗어나거나 연결된 시스템을 따라 다른 영역으로 이동할 가능성까지 고려해 접근 가능한 전체 범위를 파악해야 한다는 것이다. 더비 리드는 이와 관련해 보안 사고의 피해 확산 범위를 살펴봐야 한다고 강조했다. 특정 시스템에 접근한 AI 에이전트가 이를 발판으로 다른 데이터나 시스템까지 접근할 수 있는지 파악하고 통제해야 한다는 의미다. 그는 "AI 시스템이 특정 대상에 접근할 수 있다면 이를 통해 한 단계 더 나아가 무엇에 접근할 수 있는지까지 살펴봐야 한다"며 "에이전트가 요청받은 일을 요청받은 방식으로 수행하고 있는지도 모니터링해야 한다"고 설명했다. 이에 더비 리드는 AI 에이전트에 기존보다 엄격한 제로트러스트 원칙을 적용해야 한다고 강조했다. 또 최소 권한 부여를 넘어 에이전트의 행동과 연결 범위까지 지속적으로 확인해야 한다고 주장했다. 그는 "AI 에이전트에는 더 많은 제로트러스트가 필요하다"며 "어떤 면에서는 에이전트를 거의 전혀 신뢰할 수 없다고 볼 수도 있다"고 밝혔다. "규제 기다리지 말고 처음부터 보안 설계해야" AI와 AI 에이전트를 둘러싼 보안·거버넌스 기준이 빠르게 변화하고 있다는 점도 기업들이 대비해야 할 부분으로 꼽았다. 특정 규제나 표준이 확정된 뒤 시스템을 수정하기보다 개발 단계부터 보안과 거버넌스를 반영해야 변화하는 규제에 유연하게 대응할 수 있다고도 조언했다. 더비 리드는 "AI와 AI 에이전트에 대한 보안·거버넌스·컴플라이언스 규칙은 계속 진화하고 있다"며 "이 때문에 시스템을 구축할 때부터 보안을 적용하는 '시큐리티 바이 디자인(Security by Design)'이 더욱 중요하다"고 말했다. 현재 애플리케이션·AI 보안 가이드라인을 개발하는 글로벌 비영리단체 OWASP와 클라우드 시큐리티 얼라이언스(CSA) 등에서도 AI 관련 보안 프레임워크와 기준을 마련하고 있다. 더비 리드는 이런 기준이 계속 변화하더라도 기본적인 보안·거버넌스 체계를 처음부터 갖추면 향후 새로운 규제에 대응하기 수월할 것으로 봤다. 그는 "처음부터 보안과 거버넌스를 구축하면 앞으로 어떤 추가 법률이나 정책이 나오더라도 이를 준수할 수 있는 기반을 갖출 수 있다"며 "이는 규제 준수뿐 아니라 고객 데이터를 보호하고 기업 브랜드를 지키기 위해서도 필요하다"고 피력했다. 보안업체와 직접 경쟁보다 '사이버 데이터 플랫폼' 집중 클라우데라는 사이버보안 분야에서도 본업인 데이터 플랫폼 역량을 앞세우고 있다. 여러 보안 도구에 흩어진 데이터를 통합해 대규모로 저장·분석하고 AI에 활용할 수 있는 기반을 제공하는 데 더 집중하는 모양새다. 더비 리드는 "보안 업계에는 각기 다른 기능을 수행하는 많은 도구가 있다"며 "클라우데라가 기업과 정부기관을 지원하는 영역은 데이터 전략"이라고 밝혔다. 특히 클라우데라가 주목하는 것은 개별 보안 솔루션만으로 관리하기 어려운 대규모 사이버 데이터다. 기존 보안 솔루션은 특정 공급업체의 제품에서 생성된 데이터를 중심으로 관리하는 경우가 많아 여러 도구에서 발생한 데이터를 통합하거나 장기간 저장·분석하는 데 제약이 생길 수 있다고 봐서다. 그는 "많은 보안 도구가 자사 제품에서 생성된 데이터를 저장하는 데 초점을 맞추고 있어 여러 도구의 데이터를 함께 다루기 어렵다"며 "데이터 규모가 커질 경우 필요한 데이터를 모두 저장하거나 분석하는 데도 한계가 있을 수 있다"고 설명했다. 이에 클라우데라는 여러 보안 도구에서 생성된 데이터를 하나의 플랫폼에서 다룰 수 있도록 지원하고 있다. 상용 보안 솔루션만으로 대응하기 어려운 복잡한 요구사항이나 특수한 제약을 가진 기업·정부기관도 주요 고객군으로 보고 있다. 더비 리드는 "클라우데라가 맡는 역할은 고객이 모든 사이버 데이터를 위한 확장 가능한 데이터 플랫폼을 확보하도록 돕는 것"이라며 "상용 도구로 구현하기 어려운 복잡한 보안 요구나 특별한 제약이 있는 경우에도 이를 지원하고 있다"고 말했다. 또 그는 보안 데이터를 외부 클라우드로 이전하기 어려운 조직에서 앞으로 데이터 플랫폼의 역할이 커질 것으로 봤다. 정부기관이나 국가, 일부 기업은 보안이나 규제 문제로 민감한 사이버 데이터를 서비스형 소프트웨어(SaaS) 또는 퍼블릭 클라우드 기반 보안 서비스에 전달하는 데 제약을 받을 수 있기 때문이다. 더비 리드는 "많은 보안 도구가 클라우드 플랫폼에서 운영돼 보안 데이터를 클라우드에 넣어야 하지만 일부 정부기관이나 국가, 기업에서는 이것이 불가능하다"며 "클라우데라는 이런 환경에서도 고객이 데이터를 분석하고 AI에 활용할 수 있는 데이터 플랫폼을 제공한다"고 설명했다. 더불어 클라우데라는 사이버 데이터를 저장하는 데서 그치지 않고 보안 솔루션이 활용할 수 있도록 데이터를 정제·제공하는 역할에도 집중하고 있다고 강조했다. 장기간 축적한 데이터를 유지해 AI 분석에 필요한 맥락을 제공하는 것도 주요 영역으로 꼽았다. 그는 "클라우데라가 집중하는 두 영역은 보안 도구에 데이터를 제공·정제하는 것과 장기적인 맥락을 유지하는 것"이라며 "고객에게 데이터를 분석하고 AI에 활용할 수 있는 완전한 데이터 플랫폼을 제공하면서 각 조직의 규칙과 컴플라이언스 요구에 맞춰 보안과 거버넌스를 적용하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.20 11:28장유미 기자

[현장] "AI 위해 데이터 옮기던 시대 끝?"…클라우데라, 싱가포르서 새 판 짠다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 인공지능(AI) 시대를 맞아 기업 데이터 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. AI 활용을 위해 데이터를 특정 클라우드로 옮기는 방식에서 벗어나 데이터가 있는 곳 어디서나 AI를 배포할 수 있는 신규 플랫폼을 앞세워 하이브리드 AI 시장 주도권 확보에 본격 나선다. 클라우데라는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'를 열고 기업용 AI 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드(Cloudera Anywhere Cloud)'를 공개했다.이날 행사에는 찰스 샌즈버리 최고경영자(CEO)를 비롯해 아바스 리키 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄, 브라이언 로소 최고매출책임자(CRO), 레오 브루닉 최고제품책임자(CPO), 세르지오 가고 최고기술책임자(CTO) 등 주요 글로벌 임원진이 참석했다. '클라우데라 애니웨어 클라우드'는 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 데이터센터, 엣지 등 여러 환경에 데이터가 분산돼 있어도 단일 관리 콘솔에서 AI를 배포·운영할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 또 AI 활용을 위해 데이터를 특정 클라우드로 이동시키지 않아도 되는 것이 강점이다. 이를 통해 기업은 데이터 주권과 규제, 비용, 보안 등을 고려해 워크로드별로 적합한 AI 실행 환경을 선택할 수 있다. 기존 데이터 위치를 유지하면서도 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 환경을 함께 활용할 수 있어 AI 도입 과정에서 발생하는 데이터 이동 부담도 줄일 수 있다. 이처럼 클라우데라가 하이브리드 AI 전략을 강화하는 이유는 생성형 AI와 AI 에이전트 활용이 늘면서 기업들의 인프라 부담도 함께 커지고 있기 때문이다. AI 워크로드가 확대될수록 데이터 이동 비용과 규제 대응, 거버넌스 관리가 복잡해지면서 퍼블릭 클라우드 중심 전략을 재검토하는 기업도 최근 들어 늘고 있다. 실제 클라우데라가 최근 발표한 'AI 아키텍처 대전환(The Great AI Re-Architecture)' 보고서에 따르면 글로벌 기업의 66%는 지난 1년간 퍼블릭 클라우드에서 운영하던 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다. 여기에 AI 확산에 따른 비용 부담도 커졌다. 응답자의 84%는 AI 워크로드로 인프라 비용이 증가했다고 답했다. 응답자의 72%는 향후 AI 요구사항을 충족하려면 현재 데이터 아키텍처를 대대적으로 개편해야 한다고 봤다. 아시아태평양 지역에서도 비슷한 흐름이 이어졌다. 아태지역 응답자의 84%는 AI 도입으로 데이터 저장 및 아키텍처 운영 방식이 변했다고 답했으며, 68%는 향후 AI 수요에 대응하기 위해 현재 데이터 아키텍처를 대대적으로 손봐야 한다고 밝혔다. 이에 따라 클라우데라는 기업들이 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드에 집중하기보다 프라이빗 클라우드와 온프레미스, 엣지를 함께 활용하는 하이브리드 구조로 빠르게 이동할 것으로 전망했다. 또 '클라우데라 이볼브26'에서도 하이브리드 환경에서 AI를 실제 업무에 적용하는 방안을 주요 의제로 내세웠다. 이번 행사는 데이터가 여러 인프라에 흩어져 있어도 일관된 방식으로 관리하고 기업별 규제와 보안 요건에 맞춰 AI를 운영하는 전략에 초점이 맞춰졌다. AI 에이전트를 파일럿 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하는 방안도 이번 행사에서 비중 있게 다뤄진다. 기업들이 AI 에이전트 도입을 늘리고 있지만 데이터 주권과 보안, 인프라 복잡성 등이 확산 속도를 늦추는 요인으로 꼽히고 있어서다. 클라우데라는 "AI 성능뿐 아니라 AI가 활용하는 데이터를 어떻게 관리하고 통제할지가 기업용 AI 확산에 영향을 줄 것"이라며 "여러 환경에 분산된 데이터에 일관된 거버넌스를 적용하면서도 각 워크로드를 적합한 인프라에 배치할 수 있어야 비용과 규제 부담을 함께 낮출 수 있다"고 설명했다. 특히 클라우데라는 금융처럼 규제가 강한 산업에서 관련 수요가 커질 가능성이 높다고 봤다. 이번 행사에도 액시스 뱅크, 뱅크센트럴아시아, 방크 만디리, 봄베이증권거래소, DCB 뱅크, IDFC 퍼스트 뱅크 등 아태지역 금융사들이 참여해 데이터·AI 활용 사례를 공유했다. 이들 금융사는 민감한 데이터를 외부 환경으로 자유롭게 이동시키기 어려운 만큼 데이터 위치를 유지하면서 AI를 활용할 수 있는 인프라가 필요하다. 클라우데라는 퍼블릭 클라우드와 온프레미스를 함께 지원하는 '애니웨어 클라우드'를 앞세워 이 같은 규제 산업의 AI 수요를 공략할 방침이다. 이 외에 클라우데라는 데이터 플랫폼 시장에서 확보한 경쟁력을 AI로 넓히는 데도 힘을 싣고 있다. 최근에는 '2026년 3분기 포레스터 웨이브: 데이터 레이크하우스' 보고서에서 리더로 선정되기도 했다. 여기에는 대규모 분산 데이터 환경에서의 하이브리드 유연성과 거버넌스, 실시간 분석, 운영 제어 역량을 갖춘 점이 평가에 반영됐다. 찰스 샌즈버리 클라우데라 CEO는 "AI의 성능은 이를 뒷받침하는 데이터 전략에 의해 결정된다"며 "이볼브26은 기업이 실험 단계를 넘어 실질적인 성과를 창출하고 데이터가 어디에 있든 AI의 가치를 실현하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다"고 말했다. 그러면서 "고객과 파트너, 업계 리더들이 측정 가능한 비즈니스 성과를 빠르게 얻기 위해 왜 '데이터 애니웨어' 접근법이 필수적인지 공유하길 바란다"고 덧붙였다.리무스 림 클라우데라 APAC 및 일본 지역 수석 부사장은 "규제 역량과 디지털 혁신을 갖춘 아태지역은 이볼브26의 출발점이 되기에 적합하다"며 "이번 행사가 비즈니스 및 기술 리더들이 시장 간 인사이트를 공유하고, 복잡성을 실질적이고 운영 가능한 AI 성과로 전환할 수 있는 논의의 장이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.20 10:00장유미 기자

클라우데라, '수개월→수분' 승부수…新무기로 에이전틱 AI 시장 본격 공략

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 하이브리드 데이터 관리 역량을 앞세워 에이전틱 인공지능(AI) 시장 공략에 본격 나선다. 기업용 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 업무 환경에서 데이터를 연결·통제하며 AI를 운영하는 단계로 확산되자 멀티 클라우드와 온프레미스를 아우르는 통합 플랫폼을 앞세워 고객 확보에 속도를 내는 모습이다. 클라우데라는 멀티 클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 AI 애플리케이션을 구축·배포·확장할 수 있는 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 20일 발표했다. 새 플랫폼은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 데이터센터, 소버린 인프라에 분산된 데이터와 AI 서비스를 단일 관리 환경에서 운영하도록 설계됐다. 또 데이터를 다른 환경으로 이전하거나 복제하지 않고 기존 저장 위치에서 분석과 AI 워크로드를 실행할 수 있는 것이 특징이다. 이처럼 클라우데라가 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 내놓은 것은 기업의 AI 활용 범위가 넓어지면서 데이터 운영 복잡성이 커지고 있어서다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트를 업무에 투입하려면 대규모언어모델(LLM)뿐 아니라 사내 데이터와 접근 권한, 메타데이터, 데이터 계보 등을 함께 연결해야 한다. 특히 금융·공공·통신·제조처럼 민감 데이터를 다루는 산업에선 모든 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮기기 어렵다. 또 규제와 데이터 주권 요건을 충족하면서 기존 온프레미스 인프라까지 활용해야 하는 기업이 많아 하이브리드 환경에서 AI를 운영하려는 수요가 커지고 있다. 클라우데라는 이 수요를 새 플랫폼으로 잡는다는 각오다. 이에 단일 관리 콘솔에서 퍼블릭 클라우드와 소버린 인프라, 프라이빗 데이터센터에 AI·데이터 서비스를 독립적으로 배포하고 관리할 수 있도록 했다. 또 비즈니스와 규제, 비용 조건에 따라 워크로드 실행 위치를 바꾸면서도 데이터 저장 위치는 유지할 수 있도록 했다. 모듈형 아키텍처와 셀프서비스 프로비저닝도 이번에 적용했다. 또 스파크와 카프카, 트리노 등 클라우데라 인증 엔진뿐 아니라 기업이 원하는 오픈소스 엔진을 배포할 수 있으며 아파치 아이스버그와 폴라리스 카탈로그, 통합 API를 활용해 서로 다른 분석 엔진과의 연동을 지원키로 했다. 거버넌스 기능도 전면에 내세웠다. 클라우데라는 여러 인프라에 분산된 데이터에 중앙 정책을 적용해 규제 준수와 데이터 계보, 데이터 주권을 관리하도록 했다. 이는 AI 도입 과정에서 데이터 활용 범위가 넓어질수록 접근 권한과 데이터 흐름을 통제해야 하는 기업의 부담이 커진다는 점을 겨냥한 기능이다. 에이전틱 AI 운영을 위한 자연어 기반 '에이전틱 코파일럿'도 새 플랫폼에 탑재했다. 자연어 요청을 데이터 워크플로우로 전환해 분석과 AI 작업을 자동화하는 방식으로, 개발자와 데이터 실무자가 복잡한 인프라 운영 과정을 직접 다루는 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이 같은 전략은 클라우데라가 기존 하이브리드 데이터 플랫폼 사업의 무게중심을 AI 애플리케이션 운영까지 넓히려는 움직임으로 보여진다. 데이터 레이크와 온프레미스 관리에서 쌓은 역량을 에이전틱 AI와 결합해 퍼블릭 클라우드 중심의 AI 플랫폼과 차별화하겠다는 전략이다. 실제 기업용 AI 플랫폼 경쟁도 데이터 저장·분석을 넘어 AI 실행과 거버넌스 영역으로 확산되고 있다. 데이터브릭스와 스노우플레이크는 AI 기능을 강화하고 있고, AWS·마이크로소프트·구글 등 주요 클라우드 사업자도 자체 AI 플랫폼 확장에 나서고 있다. 이에 클라우데라 역시 기존 하이브리드 데이터 고객을 AI 운영 수요로 끌어들이는 데 최근 힘을 싣고 있다. 클라우데라의 파트너사들도 에이전틱 AI 확산 과정에서 데이터 관리와 통제 역량의 중요성을 강조했다. 아이젠AI(IXEN.ai)는 AI를 실험 단계에서 실제 운영으로 확장하려면 데이터 관리와 통제 체계를 함께 갖춰야 한다고 평가했다. 퍼피그래프도 AI 에이전트가 기업 데이터를 제대로 활용하려면 데이터베이스를 넘어 온톨로지와 엔티티, 관계, 맥락 등 지식 기반에 접근할 수 있어야 한다고 봤다. 클라우데라 역시 이러한 수요에 대응해 데이터 이동을 최소화하면서 개방형 표준과 통합 거버넌스를 적용하는 데 집중하고 있다. 또 기업이 기존 데이터 저장 위치와 관리 정책을 유지한 채 AI 에이전트를 실제 업무 환경에 적용할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 더불어 클라우데라는 애니웨어 클라우드를 통해 AI 활용 사례 구현과 프라이빗·소버린 AI 배포에 걸리는 시간을 기존 수개월에서 수분 수준으로 단축한다는 목표다. 이를 통해 AI 실험을 실제 운영 단계로 빠르게 전환하고 에이전틱 AI 도입 속도를 높일 계획이다. 레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "퍼블릭 클라우드 중심의 기업용 AI 접근 방식은 한계에 봉착했다"며 "클라우데라 애니웨어 클라우드는 기업의 데이터가 존재하는 곳에서 클라우드의 속도와 유연성을 제공한다"고 말했다. 이어 "이를 통해 고객은 데이터와 지식재산, 최적화된 인프라, 토큰 비용, 비즈니스 모델에 대한 완전한 소유권을 유지하면서 AI 이니셔티브를 더욱 빠르게 추진할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.20 01:01장유미 기자

AI 시대, 기존 인프라론 부족…퍼블릭 클라우드 '이탈' 가속

기업들의 인공지능(AI) 활용이 빠르게 확산되면서 기존 데이터 인프라의 한계가 뚜렷해지고 있다. 거버넌스와 규제, 비용 부담이 커지자 퍼블릭 클라우드 중심 전략에서 하이브리드 아키텍처로 전환하는 기업도 늘어난 모습이다. 12일 클라우데라가 발표한 'AI 아키텍처 대전환' 보고서에 따르면 응답 기업의 77%는 현재 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 다만 95%는 지난 1년간 거버넌스와 컴플라이언스, 규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 답했다. 현재 데이터 아키텍처가 향후 AI 수요를 감당하기 어렵다는 인식도 높았다. 응답자의 72%는 향후 AI 요구사항을 충족하려면 기존 데이터 아키텍처를 대대적으로 개편해야 한다고 답했다. AI 확산에 따른 인프라 비용 부담도 커지고 있다. 응답자의 75%는 AI 도입이 데이터 저장과 아키텍처 운영 방식에 변화를 가져왔다고 답했으며, 84%는 AI 워크로드로 인프라 비용이 증가했다고 밝혔다. 기업들은 이에 대응해 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드에 집중하기보다 프라이빗 클라우드와 온프레미스 등으로 분산하는 전략을 택하고 있다. 글로벌 응답자의 66%는 지난 1년간 퍼블릭 클라우드에서 운영하던 AI 워크로드를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다고 답했다. 아시아태평양 지역에서도 비슷한 흐름이 나타났다. 아태지역 응답자의 63%가 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다. 또 84%는 AI 도입으로 데이터 저장 및 아키텍처 운영 방식이 변화했다고 답했으며, 68%는 향후 AI 요구사항을 충족하기 위해 현재 데이터 아키텍처의 대대적인 개편이 필요하다고 봤다. 클라우데라는 이 같은 변화를 'AI 아키텍처 대전환'으로 정의했다. 또 기업들이 비용과 성능, 보안, 규제 요건 등을 고려해 AI 워크로드를 적합한 환경에 배치할 수 있도록 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스, 엣지를 함께 활용하는 방향으로 인프라를 재편하고 있다고 봤다. AI 활용이 확대되면서 데이터 거버넌스 부담도 커졌다. 응답자의 73%는 AI로 인해 데이터 거버넌스가 더욱 복잡해졌다고 답했다. 55%는 거버넌스와 컴플라이언스, 규제 문제로 지난 12개월 동안 6개 이상의 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 밝혔다. 데이터가 여러 인프라 환경을 오가면서 관리 복잡성도 커지고 있다. 응답자의 97%는 최소 월 1회 이상 데이터를 서로 다른 환경으로 이동한다고 답했다. 데이터 이동이 잦아질수록 인프라별 관리 체계를 일관되게 유지해야 하는 부담도 커진 분위기다. 하이브리드 인프라 투자는 앞으로도 이어질 전망이다. 응답자의 25%는 향후 2년간 하이브리드 우선 아키텍처를 최우선 전략으로 추진할 계획이라고 밝혔다. 이번 조사는 클라우데라 의뢰로 웨이크필드 리서치가 미국, 캐나다, 브라질, 영국, 스페인, 남아프리카공화국, 싱가포르, 인도, 일본 등 9개 시장의 기업 아키텍트와 클라우드 인프라 담당자, 데이터 아키텍트 1500명을 대상으로 진행했다. 조사 기간은 지난 6월 5일부터 22일까지다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "많은 기업들이 데이터 분석을 위해 구축한 아키텍처가 오늘날 AI가 요구하는 확장성, 거버넌스, 유연성을 만족하도록 설계되지 않았다는 사실을 깨닫고 있다"며 "통제와 보안을 유지하면서 가장 효과적인 환경에서 AI를 실행할 수 있는 데이터 기반 구축이 중요하다"고 말했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "많은 기업들이 거버넌스와 규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소했고 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드 밖으로 옮겼다"며 "규제 산업 비중이 높고 데이터 주권 요구가 강한 국내 시장에서도 클라우드, 온프레미스, 엣지를 아우르는 하이브리드 아키텍처와 일관된 거버넌스가 중요해지고 있다"고 밝혔다.

2026.08.12 09:41장유미 기자

[단독] 코히어, '시리즈E' 마무리…"2년 내 IPO 추진"

캐나다 인공지능(AI) 기업 코히어가 기업용·소버린 AI 사업 성장세를 앞세워 기업공개(IPO) 준비에 본격 나선다. 글로벌 고객과 매출 기반을 넓히는 동시에 추가 투자 유치까지 마치며 상장에 필요한 사업·재무 기반을 강화하는 모양새다. 7일 업계에 따르면 코히어는 향후 2년 안에 IPO를 추진할 계획이다. 최근 시리즈E 투자 유치도 마무리한 상태로, 투자 규모와 기업가치, 주요 투자자 등 구체적인 조건은 아직 공개되지 않았다. 코히어의 기업가치는 지난해 9월 기준 약 70억 달러로, 지난 2024년 시리즈D에선 5억 달러를 조달하며 55억 달러의 기업가치를 인정받았다. 당시 누적 투자 유치액은 약 9억7000만 달러였다. 이후 지난해 두 차례에 걸쳐 6억 달러를 추가 확보하면서 기업가치는 70억 달러, 누적 투자액은 약 15억 달러로 늘었다. 현재 기업가치는 업계에서 85억 달러로 추산되고 있다. 코히어는 지난해부터 IPO 가능성을 공개적으로 언급해 왔다. 에이단 고메즈 코히어 최고경영자(CEO)는 지난해 10월 외신 인터뷰에서 가까운 시일 안에 IPO를 추진할 가능성을 언급했다. 다만 구체적인 상장 일정과 거래소는 밝히지 않았다. 또 코히어는 IPO를 고려해 핵심 인재 영입에도 적극 나섰다. 지난해에는 프랑수아 채드윅을 최고재무책임자(CFO)로 영입하며 사업·재무 조직을 강화했다. 채드윅 CFO는 재무와 사업 운영을 총괄하고 글로벌 고객 기반 확대를 지원하는 역할을 맡았다. 또 올해 5월에는 세일즈포스, 시스코, 클라우데라를 거친 프랭크 오다우드를 사업총괄책임자(CRO)로 영입하며 글로벌 영업 조직도 강화했다. 오다우드 CRO는 코히어의 글로벌 GTM(Go-to-Market), 영업, 고객 성공, 파트너 생태계를 총괄하는 역할을 맡고 있다. 오다우드 CRO는 지난 5일 기자와 만나 "향후 2년 안에 기업공개를 추진할 듯 하다"며 "IPO 가능성과 회사의 성장성에 대한 기대 덕분에 코히어에 합류하게 됐다"고 말했다. 코히어의 IPO 추진은 최근 실적 성장과도 맞물려 있다. 테크크런치에 따르면 코히어의 2025년 연간반복매출(ARR)은 2억4000만 달러로, 당초 목표였던 2억 달러를 웃돌았다. 분기별 성장률도 지난해 내내 50%를 넘긴 것으로 전해졌다. 2024년 3월 연환산 매출이 3500만 달러였던 점을 고려하면 약 2년 만에 7배 가까이 커진 셈이다.시장에서도 코히어의 기업용 AI 사업 성장세를 주목하며 IPO에 대한 기대감을 드러내고 있다. 코히어는 기업과 정부기관을 대상으로 고객이 지정한 클라우드나 자체 데이터센터에 AI 모델과 에이전틱 AI 플랫폼 '노스'를 구축하며 금융·제조·에너지·공공 시장을 공략하고 있다. 특히 아시아태평양 고객 수가 지난 1년간 5배 증가해 코히어의 성장을 이끌었다. 이에 코히어는 향후 1년 동안 아태지역 고객 기반을 다시 3배 이상 확대하고, 올해 말까지 현지 기술·사업 조직도 2배로 늘릴 계획이다. 이의 일환으로 오다우드 CRO는 지난 2일 한국에 입국해 이틀간 국내 기업 4~5곳과 비즈니스 미팅을 진행하며 신규 고객 확보를 위해 적극적인 모습을 보였다. 글로벌 사업 확대도 IPO 추진에 힘을 보탤 전망이다. 코히어는 올해 4월 독일 AI 기업 알레프알파와 통합을 추진하며 북미와 유럽을 잇는 소버린 AI 사업 기반을 강화하고 있다. 양사의 통합 기업가치는 약 200억 달러로, 독일 슈바르츠그룹은 신규 투자와 연구개발 지원을 포함해 6억 달러를 투입하기로 했다. 코히어는 아시아태평양에서도 한국과 일본에 현지 법인을 설립하고 기술·사업 조직을 확대할 계획이다. 이는 이 지역의 기업과 공공기관 고객을 동시에 늘려 북미에 치우치지 않은 매출 구조를 갖추고, 상장 과정에서 글로벌 확장 능력을 제시하려는 전략으로 풀이된다. 업계 관계자는 "코히어는 오픈AI나 앤트로픽과 달리 기업 고객과 장기 계약을 중심으로 매출을 쌓고 있어 실적 예측 가능성이 상대적으로 높다"며 "매출 성장세와 비용 효율성을 유지한다면 순수 AI 모델 기업으로서 IPO 시장의 관심을 받을 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.08.07 10:20장유미 기자

[ZD SW 투데이] 와이즈넛, AI 에이전트 제작 도구 GS인증 1등급 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] ◆와이즈넛, AI 에이전트 제작 도구 GS인증 1등급 와이즈넛의 AI 에이전트 제작을 위한 올인원 도구 '와이즈 에이전트 랩스'가 한국산업기술시험원(KTL)으로부터 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득했다. GS인증은 국가 공인 소프트웨어 품질 인증제도로 기능성·신뢰성·사용성·성능효율성 등 전 평가 항목에서 최고 수준의 요건을 충족한 제품에 부여된다. 와이즈 에이전트 랩스는 설계부터 개발, 학습, 검증, 운영관리, 개선까지 AI 에이전트 제작의 전 과정을 하나의 환경에서 지원하는 올인원 통합 도구다. 워크플로우 기반의 에이전트 빌더를 통해 전문적인 코딩 없이도 드래그 앤 드롭 방식으로 AI 에이전트를 구성할 수 있어 개발 생산성과 운영 효율성을 높인다. 멀티 거대언어모델(LLM), 검색증강생성(RAG), 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등 다양한 모델 및 외부 도구와의 유연한 연동을 지원해 맞춤형 AI 에이전트 제작이 가능하며 실시간 검증·모니터링 기능으로 신뢰성을 제공한다. ◆한국정보공학, 엔텔스와 전략적 파트너십 협약 체결 한국정보공학이 엔텔스와 '타잔 DB'의 국내 전략적 파트너십 협약을 체결했다. 한국정보공학은 이번 파트너십을 통해 타잔DB의 국내 공급부터 기술지원, 파트너 육성, 공동 영업, 유지보수 체계 구축까지 총괄하며 금융권 및 제조업 등 엔터프라이즈 시장 공략에 나설 예정이다. 한국정보공학은 데이터베이스 구축, 성능 최적화, 기술지원 서비스를 함께 제공해 기존 금융권 및 공공기관에서 지방 금융권, 제조기업 등으로 고객군을 넓힐 방침이다. 대전, 부산, 광주 등 전국 영업 거점과 지역 파트너 네트워크를 활용해 지역 시스템통합(SI) 기업 및 전문 파트너와 공동 영업 및 기술지원 체계를 구축할 계획이다. ◆클라우데라, 포레스터 웨이브 데이터 레이크하우스 부문 리더 선정 클라우데라가 '2026년 3분기 포레스터 웨이브: 데이터 레이크하우스' 보고서에서 리더로 선정됐다. 이번 평가에서 클라우데라는 업계 주요 공급업체들과 함께 제공 역량, 전략, 고객 피드백 등을 기준으로 종합 평가를 받았으며 '비전 및 로드맵' 항목에서 최고 점수를 획득했다. 보고서는 클라우데라 플랫폼이 제로카피 멀티엔진 접근, 실시간 스트리밍, 페더레이티드 SQL, 시맨틱 및 벡터 검색, 에이전틱 AI 워크플로우 등을 지원한다고 평가했다. 클라우데라의 오픈 데이터 레이크하우스는 이 역량을 단일 플랫폼에 통합해 기업이 분산된 데이터를 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 전환하도록 지원한다. 보고서는 클라우데라 솔루션이 대규모 분산 및 고도로 규제된 데이터 환경에서 하이브리드 유연성과 강력한 거버넌스, 실시간 분석을 요구하는 기업에 적합하다고 분석했다. ◆엑스엘에이트, 'DH2026'에 실시간 AI 통번역 '이벤트캣' 공급 엑스엘에이트가 국제디지털문학연맹(ADHO) 주최·한국디지털인문학협의회(KADH) 주관 '2026 국제디지털인문학연맹총회(DH2026)'에 실시간 AI 통번역 솔루션 '이벤트캣(EventCAT)'을 공급했다. 지난달 27일부터 31일까지 대전컨벤션센터에서 온·오프라인 동시 개최된 DH2026은 KADH가 국내 최초 유치한 디지털인문학 분야 최대 규모 국제학술대회다. 오프라인 행사 개최는 아시아 최초다. 엑스엘에이트는 20여 개국 석학과 전문가 약 800명이 참가한 가운데 개·폐회식, 키노트, 워크숍 등 526개 발표 세션에 이벤트캣을 지원했다. 회사는 이번 공급을 계기로 KADH와의 협력을 강화해 한국 문화 관련 강연과 교육 콘텐츠 확산을 지원할 계획이다. ◆딥파인, 한화시스템·SM남선알미늄과 '산업용 AI 에이전트' 개발 착수 딥파인이 한화시스템, SM남선알미늄 자동차사업부문과 방산·자동차 산업 물류 현장의 AI 전환(AX)에 나선다. 산업통상부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 추진하는 '산업현장문제해결형 산업AI에이전트 기술개발' 사업의 주관기관으로 선정된 데 따른 것이다. 이 사업은 2026년부터 2027년까지 총사업비 40억 원 규모로 진행되며, 개발하는 산업용 AI 에이전트는 스마트글래스와 비전 AI, LLM, 엣지 컴퓨팅을 결합해 재고 관리부터 피킹, 출고까지 물류 업무 전반의 효율화를 지원한다. 한화시스템 현장에서는 AI가 출고 데이터를 분석해 자동화 창고 시스템과 연동, 최적 위치 배치로 출고 효율을 높인다. SM남선알미늄 자동차사업부문에서는 스마트글래스로 랙(rack)을 스캔해 QR 코드를 자동 생성하고 제조실행시스템(MES)과 교차 검증해 재고 관리 정확도를 높이는 기술을 검증한다.

2026.08.03 17:22이나연 기자

[AI 리더스] "AI TCO, 데이터·인프라서 갈린다"…클라우데라 韓 지사장이 제시한 해법은?

"인공지능 전환(AX)은 디지털 전환(DX)과 다릅니다. 인공지능(AI)을 쓴다고 기업 데이터를 모두 퍼블릭 클라우드로 옮길 필요는 없습니다." 최승철 클라우데라코리아 지사장은 31일 지디넷코리아와 만나 기업들이 과거 DX 당시의 클라우드 이전 전략을 AX에도 그대로 적용해서는 안 된다고 강조했다. 내부 데이터를 외부 클라우드로 옮긴 뒤 AI 모델과 연결하면 데이터 이동·저장 비용이 늘고 보안과 규제 대응도 복잡해질 수 있어 데이터가 있는 환경으로 모델을 가져오는 방식이 더 효율적이라고 봐서다. 이 같은 부담은 AI를 실제 서비스로 확장하는 과정에서 더 커진다. 도입 초기에는 전문인력 부족과 빠른 기술 변화에 따른 불확실성이 크고, 운영 단계에 들어서면 모델 호출량과 데이터 전송량이 늘면서 비용 예측도 어려워진다. 민감 데이터를 외부 모델과 연결할 경우 데이터 유출과 감사 추적, 규제 준수 부담까지 가중될 수 있다. 이에 최 지사장은 모델을 직접 개발하는 사업자와 이미 학습된 모델을 업무에 활용하는 일반 기업이 인프라 전략을 각각 구분해야 한다고 봤다. 대규모 학습을 수행하는 모델 개발사와 달리 일반 기업은 외부 모델을 호출하거나 오픈소스 모델을 내부 환경에서 구동할 수 있어서다. 그는 "ERP·CRM 등 핵심 업무 데이터가 이미 사내에 있는데 모델을 사용한다는 이유만으로 이를 외부 클라우드로 옮기는 방식은 비용과 보안 측면에서 다시 계산해야 한다"며 "기업은 외부 상용 모델과 오픈소스 모델, 자체 모델을 업무별로 선택할 수 있는 구조를 준비해야 한다"고 말했다. 모델보다 데이터 먼저…준비 부족에 재작업 반복 많아 최 지사장은 AI 프로젝트를 실제 업무로 확장하려면 모델을 선택하기에 앞서 사내 데이터의 품질과 활용 여건부터 점검해야 한다고 강조했다. 데이터가 여러 부서와 시스템에 흩어져 있으면 정제와 통합, 접근 권한 설정에 추가 시간과 비용이 들 수 있어서다. 실제 기업 현장에서도 데이터 준비 부족이 AI 프로젝트의 운영 전환을 가로막는 요인으로 나타나고 있다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스 조사에 따르면 AI에 완전히 준비된 데이터를 갖춘 기업은 7%에 그쳤다. 또 데이터 품질과 접근 권한이 일관되게 관리되지 않아 AI 프로젝트를 실제 운영으로 확장하는 데 어려움을 겪는 기업이 많았다. 클라우데라가 국내 기업을 대상으로 진행한 조사에서도 AI 프로젝트가 기대한 성과를 내지 못한 원인으로 데이터 품질 문제가 32%를 차지했다. 데이터 통합과 접근·관리 문제도 각각 20% 안팎으로 집계됐다. 이를 두고 최 지사장은 국내 기업들이 데이터의 위치와 품질을 확인하기 전에 특정 모델부터 선택하는 경향이 있다고 지적했다. 또 모델 성능부터 시험한 뒤 업무 시스템과 연결할 경우 데이터 정제와 권한 설정, 시스템 통합 작업을 다시 해야 해 비용과 시간이 중복될 수 있다고 봤다. 그는 "좋은 모델도 정확한 기업 데이터를 공급받지 못하면 원하는 결과를 내기 어렵다"며 "어떤 데이터가 어디에 있고 누가 접근할 수 있는지 파악한 뒤 업무에 맞는 모델을 골라야 한다"고 설명했다. 최 지사장은 이를 해결하기 위해 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 옮길 필요는 없다고 주장했다. 또 기존 업무 시스템을 유지하면서 필요한 데이터만 공통된 권한과 관리 체계 아래 연결하는 방식이 비용과 운영 부담을 줄일 수 있다고 강조했다. 이 같은 구상에 따라 클라우데라는 아파치 아이스버그와 폴라리스 카탈로그를 활용해 여러 환경에 분산된 데이터를 불필요하게 복제하지 않고 관리하는 전략을 추진하고 있다. 여기에 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 적용해 AI 에이전트가 권한에 따라 필요한 데이터와 업무 도구에 접근할 수 있도록 지원하고 있다. 최 지사장은 "기업의 모든 데이터를 한곳에 옮기는 것은 현실적으로 쉽지 않다"며 "데이터가 여러 시스템에 남아 있더라도 공통된 권한과 거버넌스 아래 AI가 필요한 정보를 활용할 수 있는 구조를 갖춰야 한다"고 밝혔다. SaaS별 AI 확산…데이터·비용 다시 쪼개질 수도 최 지사장은 AI 에이전트가 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), IT서비스관리 등 여러 업무 시스템을 넘나드는 만큼 특정 서비스형 소프트웨어(SaaS) 안에 데이터를 모으는 방식도 재검토해야 한다고 주장했다. 각 SaaS 공급사가 자체 데이터 플랫폼과 AI 에이전트를 결합하면 해당 제품 안에서는 데이터 활용과 업무 자동화가 쉬워질 수 있지만, 기업 전체로는 데이터가 공급사별로 다시 나뉠 수 있다고 봐서다. 또 기본 구독료에 AI 사용료와 데이터 처리비, 시스템 간 연동 비용까지 더해지면 비용 구조도 복잡해질 수 있다고 지적했다.최 지사장은 이 같은 움직임이 SaaS 기업들의 사업 방어 전략과도 관련이 있다고 분석했다. AI 에이전트가 여러 업무 시스템을 넘나들기 시작하면서, 공급사들이 기존에 확보한 업무 영역의 주도권을 유지하기 위해 데이터 관리 기능과 업무 흐름을 자사 플랫폼 안에서 강화하고 있다고 본 것이다. 또 그는 SaaS 기업들이 범용 데이터 플랫폼 시장에 직접 진출하기보다 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP) 등 기존에 확보한 업무 영역의 경쟁력을 높이는 데 초점을 맞추고 있다고 진단했다. 기업 입장에선 개별 SaaS의 AI 기능만 비교하기보다 여러 업무 시스템의 데이터를 함께 활용할 수 있는지 살펴야 한다고 강조했다. 최 지사장은 "SaaS 기업들이 데이터 영역을 강화하는 것은 자신들이 가진 업무 영역을 AI 에이전트로부터 지키기 위한 움직임"이라며 "범용 데이터 플랫폼 사업에 직접 뛰어들기보다 기존 사업의 경쟁력을 높이기 위한 수직계열화에 가깝다"고 말했다. "프라이빗 AI, 모델 설치 넘어 전 과정 통제해야" 최 지사장은 프라이빗 AI를 기업 데이터센터에 거대언어모델(LLM)을 설치하는 수준으로 봐서는 안 된다고 강조했다. 모델과 데이터, GPU 인프라, 접근 권한, 감사 기록, 추론과 에이전트 운영까지 하나의 통제 체계 안에서 관리해야 실제 기업 업무에 적용할 수 있다는 것이다. 기업 내부에서도 임직원과 협력사, 외주 인력에 따라 접근할 수 있는 정보가 다른 만큼 AI에도 같은 통제 원칙이 적용돼야 한다고 설명했다. 질문자의 권한에 따라 AI가 활용하는 데이터 범위를 제한하고 답변에 사용된 정보의 출처와 이동 경로도 추적할 수 있어야 한다는 판단에서다. 또 최 지사장은 기업의 데이터 민감도와 인프라 여건에 따라 퍼블릭과 프라이빗 환경을 함께 활용할 수 있다고 봤다. 퍼블릭 클라우드에서 소규모 검증을 진행한 뒤 애플리케이션을 자체 환경으로 옮기거나, 민감 데이터는 내부에 두고 외부 모델만 선택적으로 호출하는 방식이다. 클라우데라는 이러한 하이브리드 구조를 지원하는 한편, 중소·중견기업을 대상으로 서버와 데이터 플랫폼, 모델, 운영 도구를 묶은 'AI 인 어 박스' 사업도 국내 파트너와 추진하고 있다. 더불어 그는 비용을 판단할 때도 모델 호출료만 비교해서는 안 된다고 지적했다. AI 총소유비용(TCO)에는 GPU와 전력, 운영인력, 개발과 시스템 연동 비용까지 포함해야 하고 업무 특성에 따라 모델을 나눠 쓰는 방식이 필요하다고 봐서다. 이는 고난도 추론에 상용 모델을 활용하고, 반복 업무나 민감 데이터 처리에 오픈소스 또는 자체 모델을 적용하는 식이다. 최 지사장은 "초기 프로젝트나 수요 변동이 큰 업무는 퍼블릭 클라우드가 유리할 수 있지만 사용량이 많고 장기간 지속되는 추론 업무는 프라이빗 환경의 경제성이 높아질 수 있다"며 "업무별 사용량과 데이터 민감도에 따라 모델과 인프라를 조합해야 한다"고 밝혔다.그러면서 "AI 비용은 토큰과 GPU 인프라, 서비스 개발 등 세 가지 측면에서 함께 최적화해야 한다"며 "클라우데라는 상용·오픈소스·자체 모델을 유연하게 선택하고 인프라 활용과 개발 생산성을 높일 수 있도록 지원해 기업의 전체 AI TCO를 낮추는 데 집중할 것"이라고 덧붙였다. 이 같은 전략을 바탕으로 클라우데라코리아는 앞으로 제조와 방산, 금융 등 데이터 반출 제한과 보안 요구가 높은 산업을 중심으로 국내 프라이빗 AI 사업을 확대할 계획이다. 또 국내 파트너의 구축 역량을 강화하고 데이터 준비부터 추론과 운영까지 연결해 파일럿 단계에 머문 AI 프로젝트를 실제 서비스로 전환하는 데 집중한다는 방침이다. 그는 "기업들이 AI의 전체 구조를 이해하고 단계적으로 도입할 수 있도록 국내 파트너의 전문성을 높이는 데 힘쓸 것"이라며 "데이터와 모델, 인프라를 함께 연결해 기업의 AI 프로젝트가 실제 운영으로 이어지도록 지원하겠다"고 마무리했다.

2026.07.31 09:38장유미 기자

클라우데라, 배스트데이터와 기업용 'AI 팩토리' 구축…GPU 병목 해소

클라우데라가 배스트데이터와 함께 기업용 인공지능(AI) 팩토리 시장 공략에 나선다. 양사 데이터 플랫폼과 그래픽처리장치(GPU) 최적화 스토리지를 결합해 데이터 병목 현상을 해소하고 하이브리드 환경 전반에서 AI 학습·추론을 지원하는 통합 AI 인프라를 제공한다는 구상이다. 클라우데라는 배스트데이터와 전략적 파트너십을 체결하고 통합형 AI 팩토리 솔루션을 공동 제공한다고 15일 밝혔다. AI 팩토리는 데이터 수집부터 정제·관리, AI 모델 학습과 추론까지 단일 운영 체계에서 수행하는 확장형 AI 운영 환경이다. 양사는 온프레미스 데이터센터와 퍼블릭 클라우드 등 하이브리드 환경 어디서나 구축 가능한 AI 인프라를 함께 제공할 방침이다. 이번 협력은 클라우데라의 레이크하우스 데이터 서비스와 배스트데이터의 GPU 최적화 스토리지 및 AI 운영체제를 결합하는 것이 특징이다. 기업이 보유한 데이터를 AI 활용이 가능한 'AI 레디 데이터'로 전환하고 데이터 엔지니어링부터 분석, 머신러닝, 생성형 AI까지 하나의 플랫폼에서 지원한다는 목표다. 양사는 엔비디아 AI 데이터 플랫폼 레퍼런스 디자인을 기반으로 데이터 플랫폼을 구축할 예정이다. 배스트데이터의 AI 운영체제는 GPU 가속 벡터 데이터베이스와 고성능 스토리지, 글로벌 네임스페이스 기능을 제공하고 클라우데라는 데이터 엔지니어링과 거버넌스, AI 서비스를 담당한다. 기업들이 생성형 AI와 에이전틱 AI를 확대하는 과정에서 걸림돌로 꼽히는 GPU 병목 현상도 해결 대상으로 제시했다. GPU 클러스터가 데이터 공급 지연으로 충분히 활용되지 못하는 문제를 초고대역폭·저지연 데이터 파이프라인으로 개선해 GPU 가동률과 투자 대비 수익(ROI)을 높인다는 설명이다. 또 정형·비정형·멀티모달 데이터를 아우르는 대규모 스토리지와 데이터센터, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 전반의 일관된 운영 환경을 제공할 계획이다. 원시 데이터 수집부터 모델 배포까지 단일 AI 팩토리 아키텍처를 지원해 기업이 단순 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경의 AI 시스템을 구축할 수 있도록 돕는다는 방침이다. 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄은 "기업들이 GPU에 수십억 달러를 투자하고 있지만, 데이터 병목으로 인해 충분한 가동률을 확보하지 못하는 경우가 많다"며 "이번 파트너십을 통해 GPU 병목 현상을 해소하고 데이터 수집부터 인사이트 도출까지 데이터가 원활하게 흐르는 진정한 AI 팩토리를 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. 양사는 엔비디아 AI 인프라와 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어, 배스트데이터 AI 운영체제, 클라우데라의 데이터·AI 서비스를 결합해 프라이빗 AI와 소버린 AI 환경에 최적화된 AI 팩토리도 제공할 계획이다. 클라우데라 AI 인퍼런스 서비스는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 최신 AI 모델을 데이터가 있는 환경에서 직접 배포·운영할 수 있도록 지원한다. 아울러 엔비디아 cuDF를 활용해 아파치 스파크 기반 데이터 처리도 GPU로 가속한다. 이를 통해 데이터 엔지니어링 워크로드 성능을 높이고 AI 워크로드 최적화를 지원할 예정이다. 규제가 엄격한 산업에서도 프로덕션급 AI 시스템을 구축할 수 있는 통합 환경을 제공할 계획이다. 클라우데라는 이번 협력을 통해 약 60엑사바이트 규모 고객 데이터를 기반으로 새로운 사업 기회를 확보할 것으로 보고 있다. 프라이빗 AI 인프라 수요 확대와 함께 AI 팩토리 시장에서도 성장 기반을 마련한다는 구상이다. 제프 덴워스 배스트데이터 공동창업자는 "기업 대부분은 이미 AI에 필요한 데이터를 보유하고 있지만, 관건은 데이터 가치를 끌어내 AI 추론·파인튜닝·데이터 분석으로 이어지는 지속적인 파이프라인을 구축해 차세대 지능형 애플리케이션을 만드는 것"이라며 "양사는 고객이 데이터·인텔리전스·인프라를 하이브리드 환경 전반의 단일 AI 운영 플랫폼으로 연결하는 AI 팩토리를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "최근 데이터 준비 설문조사에 따르면 국내 기업의 56%가 인프라 제약을 겪고 있어 데이터 기반 이니셔티브가 저해되고 있다"며 "데이터 품질과 통합 부족도 AI 도입 확장과 ROI 극대화의 걸림돌로 작용하고 있는 상황"이라고 설명했다. 이어 "AI에 데이터를 막힘 없이 공급할 수 있는지가 관건이 되고 있다"며 "이번 파트너십을 통해 국내 고객사는 GPU 자원을 최대한 활용하고 AI 투자의 실질적인 성과를 거둘 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.15 15:50한정호 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

"데이터 뺏기면 AI도 흔들"…클라우데라, 프라이빗 AI 승부수

클라우데라가 오픈소스를 앞세워 기업용 인공지능(AI) 시장에서 'AI 독립성' 확보 전략을 강화한다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들이 특정 모델과 클라우드, 데이터 플랫폼에 묶일 수 있다는 우려가 커지자 개방형 데이터 표준과 하이브리드 인프라를 기반으로 한 AI 운영 방식을 전면에 내세운 모습이다. 클라우데라는 상호운용성, 데이터 주권, 프라이빗 AI를 핵심 축으로 한 오픈소스 기반 AI 전략을 8일 발표했다. 기업이 특정 공급업체에 종속되지 않고 데이터와 AI 인프라를 직접 통제할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 클라우데라는 현재 기업용 AI 시장에서 모델 성능만큼이나 운영 통제권을 중시하는 수요가 커지고 있다고 보고 있다. 생성형 AI를 업무 시스템에 연결하는 기업이 늘수록 핵심 데이터와 업무 프로세스가 외부 모델이나 폐쇄형 플랫폼에 묶일 가능성도 커지기 때문이다. 이 경우 기업은 가격 정책, 라이선스, 모델 지원 여부, 데이터 접근 권한 변화에 직접적인 영향을 받을 수 있다. 클라우데라는 이 같은 위험을 줄이려면 AI 전략을 모델 중심으로만 설계해서는 안 된다고 봤다. 데이터가 어디에 저장돼 있고, 어떤 아키텍처 위에서 구동되며 누가 접근 권한과 활용 범위를 관리하는지가 실제 AI 운영 안정성을 좌우한다고 주장했다. 여기에 클라우데라는 오픈소스도 전면에 내세웠다. AI 모델 자체가 개방형이어도 데이터 형식, 오케스트레이션, 클라우드 인터페이스가 독점 기술에 묶여 있으면 기업은 원하는 시점에 인프라를 바꾸거나 모델을 교체하기 어렵다는 점을 고려해서다. 이에 클라우데라는 데이터를 특정 저장소나 플랫폼으로 옮기지 않고 여러 분석 엔진과 AI 모델을 연결하는 방식을 해법으로 제시했다. 또 아파치 아이스버그, 폴라리스 등 개방형 데이터 표준을 활용해 데이터 복제와 이전 부담을 줄인다는 방침이다. 이 구조는 의료, 공공, 금융, 연구 분야처럼 데이터 반출이 까다로운 산업을 겨냥하고 있다. 데이터를 기존 위치에 둔 채 AI 모델과 분석 엔진을 연결하면 규제 대응 부담을 낮추고 필요할 때 모델이나 인프라를 바꿀 수 있다. 클라우데라가 데이터 주권을 강조한 것도 이 때문이다. AI가 공공행정, 의료, 국방, 금융 등 핵심 업무에 적용될수록 기업과 기관은 데이터 저장 위치와 접근 권한, 모델 활용 범위, 감사 가능성을 직접 관리해야 한다. 외부 퍼블릭 클라우드나 폐쇄형 플랫폼에 의존하면 가격 정책, 라이선스, 모델 지원 중단 같은 변화가 기업 운영에 부담으로 작용할 수 있다. 클라우데라는 이 같은 통제권을 확보하려면 AI 모델을 데이터가 있는 환경에서 운영하는 방식이 필요하다고 봤다. 프라이빗 AI는 기업 데이터를 외부 AI 애플리케이션으로 계속 보내는 대신 내부 또는 통제 가능한 환경에서 모델을 실행해 보안과 지식재산 보호 체계를 유지하는 접근법이다. 또 클라우데라는 AI를 실제 업무에 적용하려면 모델 성능뿐 아니라 신원 및 접근 권한 관리, 데이터 계보, 성능 평가, 보안 검증, 감사 로그가 함께 필요하다고 강조했다. 누가 어떤 데이터로 어떤 결과를 냈는지 추적할 수 있어야 AI를 파일럿 단계에서 업무 시스템으로 확장할 수 있다고 봐서다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "벤더 종속에서 벗어나 혁신을 달성하기 위한 가장 강력한 해법은 오픈소스"라며 "아파치 아이스버그와 같은 개방형 데이터 표준을 기반으로 진정한 하이브리드 플랫폼을 구축해 기업이 데이터와 AI 인프라를 유연하게 운영하고 필요에 따라 자유롭게 이전할 수 있고, 완전한 통제권을 보장할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.

2026.07.08 12:10장유미 기자

[기고] AI 지출 4000조원 시대, 경쟁력은 거버넌스와 통제

지난 2년 기업 인공지능(AI) 전략은 신기술을 누구보다 빠르게 도입하려는 본능에 가까웠다. 퍼블릭 클라우드 계정을 만들고 오픈AI나 앤트로픽의 API 키를 발급받고 비용이 더 들더라도 속도를 우선했다. 그 결과 놀라운 실험이 가능해졌지만 이같은 접근법은 한계에 봉착하고 있다. 가트너는 올해 전 세계 AI 지출이 전년 대비 47% 증가한 2조 5957억 달러(약 4035조원)에 달할 것으로 전망했다. 이 중 AI 인프라에만 1조 4315억 달러(약 2225조원)가 투입된다. 또 가트너는 지난해 조달 분야 AI가 이미 '환멸의 골짜기'에 진입했다고 진단했다. 지출 규모는 커지는데 기대치는 현실과 충돌하기 시작한 것이다. 이 두 가지 신호가 말하는 바는 분명하다. AI 확산 동력이 미래 비전에서 예측 가능한 투자 수익률로 넘어가고 있다는 것이다. 최고정보책임자(CIO)들이 던지는 질문도 달라지고 있다. "어떤 모델을 쓸 것인가"가 아니라 "어떤 업무를 어느 환경에서 얼마의 비용으로 어떤 정책 하에 운영할 것인가"가 핵심 의제가 됐다. 그동안 기업이 얻은 교훈도 있다. AI 모델의 상품화는 복잡성을 줄이지 못한다. 복잡성의 위치만 바꿀 뿐이다. 미스트랄이나 딥시크 같은 개방형 모델은 실험 비용을 낮추지만 오케스트레이션·거버넌스·평가·통합의 부담은 고스란히 사용자 몫이 된다. 기업 리더들은 이제 업무 단위당 경제성, 에이전트당 운영 부담, 추론 비용 대비 거버넌스 구축 비용을 직접 계산해야 한다. 문제는 비용에서 끝나지 않는다. 지정학적 리스크와 각국 AI 규제가 운영 환경을 빠르게 재편하고 있다. 유럽연합(EU) AI법의 고위험 의무 조항은 오는 8월 전면 시행되며 위반 시 최대 3500만 유로(약 618억원) 또는 전 세계 매출의 7%에 달하는 과징금이 부과된다. 싱가포르는 모델 AI 거버넌스 프레임워크와 IMDA 테스트 도구를 앞세워 지역 표준으로 자리 잡았고 일본은 AI 진흥법을 통해 자율 가이드라인 위에 산업별 규제를 더하고 있다. 한국도 예외는 아니다. AI 기본법 시행으로 고영향 AI에 대한 투명성 확보, 안전성 검증, 워터마크 부착, AI 영향 평가, 국내 대리인 지정이 의무화됐다. AI 시스템 전반을 포괄하는 선도적 입법이다. 개인정보보호법 개정은 AI 경쟁력 확보를 위해 데이터 활용 문턱을 낮추면서도 개인정보보호위원회의 사전 심의·의결을 전제로 삼았다. 결국 각 국가가 서로 다른 규제 환경을 갖고 있는 상황이다. 이 현실 앞에서 단일 클라우드, 단일 국가에 기댄 AI 아키텍처는 구조적 취약점이 된다. 따라서 아태 지역 기업의 96%가 AI 투자 확대를 계획하고 있으며 대다수가 지정학적 규제 대응책으로 하이브리드 인프라를 선택하고 있다는 것이 클라우데라의 조사 결과다. 승리하는 아키텍처는 가장 저렴한 시스템이 아니다. 데이터를 가까운 곳에서 처리하고 적절한 관할권 아래 운영되며 신뢰할 수 있는 거버넌스를 갖춘 시스템이다. 지속 가능성, 주권, 통제력 등이 새로운 AI 시대 3원칙이다. 이를 준비하는 기업이 다음 10년을 이끌 것이다.

2026.07.02 10:23아바스 리키 컬럼니스트

데이터 복제 없이 실시간 자율 AI…클라우데라, '제로 카피 커넥터' 출시

클라우데라가 데이터를 이동하지 않고 현장에서 직접 인공지능(AI)을 실행할 수 있는 서비스나우 연동 솔루션을 통해 기업용 AI 거버넌스 시장 공략에 나섰다. 클라우데라는 서비스나우용 워크플로우 데이터 패브릭 제로 카피 커넥터를 출시했다고 11일 밝혔다. 하이브리드 데이터 레이크하우스와 서비스나우 AI 플랫폼을 연결해 데이터 복제 없이 실시간 자율 AI 실행을 지원하는 솔루션이다. 클라우데라는 기업들이 AI를 운영 단계로 전환하는 과정에서 데이터 접근·통합·거버넌스 적용에 어려움을 겪고 있다고 진단했다. 자사 '데이터 준비 지수 보고서'에 따르면 약 80%의 기업이 불완전한 데이터 접근 환경으로 AI 이니셔티브에 차질을 겪고 있다. 국내 기업 경우 56%가 인프라 제약이 데이터 기반 이니셔티브를 저해하는 것으로 나타났다. 제로 카피 커넥터는 데이터가 저장된 위치에서 직접 쿼리할 수 있어 기존 데이터 이동 요건을 없앤다. 데이터 이동이 줄면 비용과 중복 스토리지가 감소하고, 개인식별정보·의료 정보·금융 정보 등 민감 데이터를 하이브리드 환경 내에 안전하게 보관하면서 정부 규제 요건도 충족할 수 있다. 하이브리드 네이티브 환경에서 최초 제공되는 진정한 제로 카피 AI 거버넌스 통합 솔루션이라는 점도 차별점이다. 서비스나우는 지난해 클라우데라의 기업용 AI 생태계에 합류했으며 이번 출시는 양사 파트너십의 연장선이다. 이번 커넥터를 통해 서비스나우 에이전트 AI는 클라우데라 데이터 레이크에서 별도 데이터 이동 없이 보안·규정 준수를 유지한 채 워크플로우를 구현할 수 있게 됐다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "서비스나우용 커넥터는 데이터 통합과 접근성 문제를 해결해야 하는 국내 기업들에게 안전하고 효율적인 해답이 될 것"이라고 말했다.

2026.05.11 11:16이나연 기자

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