EDB, '포스트그레스 AI'로 기업용 생성형 AI 공략…"소버린 데이터의 교두보"
EDB가 차세대 인공지능(AI)·데이터 통합 전략을 공개하며 포스트그레스(Postgres)의 역할을 '소버린 플랫폼'으로 확대하겠다는 의지를 드러냈다. EDB는 17일 온라인 글로벌 웨비나를 열고 'AI-레디 포스트그레스'와 'EDB 포스트그레스 AI'를 전 세계에 공개했다. 이 플랫폼은 데이터 처리, 분석, 생성형 AI 워크로드까지 단일 환경에서 통합 처리할 수 있도록 설계됐다. 이 회사는 '포스트그레스 AI' 플랫폼을 '업계 최초의 소버린 데이터 및 AI 플랫폼'으로 규정하고 AI 중심 데이터 운영을 위한 구조적 전환점을 제시했다. 특히 AI 모델이 데이터를 외부로 옮기지 않고 내부에서 작동하는 설계를 통해 보안과 통제력을 강화한 점을 강조했다. 데이터를 외부로 옮기지 않고 AI 기능을 데이터가 저장된 내부 시스템 안으로 가져온다는 것이다. 캐빈 댈러스 EDB 최고경영자(CEO)는 이날 웨비나에서 직접 등장해 "AI는 산업혁명만큼 거대한 변화로, 모든 기업과 국가는 데이터를 중심으로 AI 전략을 구축해야 한다"며 "'포스트그레스'를 기반으로 한 EDB의 플랫폼은 AI와 데이터를 하나의 주권형 환경에 통합해 기업이 보안성과 확장성, 거버넌스를 모두 확보할 수 있도록 돕는다"고 말했다. 'EDB 포스트그레스' AI는 다섯 단계로 구성된 로우코드 AI 개발·운영 체계를 갖췄다. 사용자는 먼저 기존 포스트그레스 기반 정형 데이터와 오브젝트 스토리지 기반 비정형 데이터를 지식베이스 형태로 통합 구성한다. 이후 서드파티 데이터 접근 설정, 거대언어모델(LLM)의 실행 규칙 지정, 외부 툴 연동 설정 등을 마친 뒤 챗봇 에이전트를 생성하고 다양한 언어모델을 적용해 튜닝한다. 생성된 AI는 슬랙, 젠데스크 등의 환경에 배포 가능하며 동일한 보안 정책이 유지된다. 통합 플랫폼 아키텍처에는 ▲피지벡터(pgvector) 기반 벡터 데이터 저장소 ▲검색증강생성(RAG) 구현 모듈 ▲다중 언어모델 연동 엔진 ▲GPT·라마·코히어 등 외부 모델 선택 인터페이스가 포함돼 있다. 생성형 챗봇 외에도 문서 응답형 시스템, 자동화된 고객 지원, 내부 전사적 자원관리(ERP) 연동형 AI 비서 개발까지 지원하는 구조다. 관찰 가능성(Observability) 기능도 고도화됐다. 이에 따라 모든 쿼리, 토큰 사용, 응답 지연, 사용자별 인터랙션 로그 등이 실시간으로 수집되며 AI 결과에 대한 근거 추적도 가능하다. 이를 통해 AI가 어떤 데이터에 기반해 어떤 응답을 생성했는지를 시각화하고 규제 요건에도 대응할 수 있도록 설계돼 있다. 운영자는 정책 기반으로 접근권한을 제어할 수 있고 다양한 LLM 응답을 사후 분석하거나 리랭킹 설정을 조정할 수도 있다. 플랫폼 배포 구조는 완전 컨테이너 기반으로, 퍼블릭 클라우드·프라이빗 데이터센터·에어갭 엣지 환경 어디든 설치 가능하다. 특히 쿠버네티스 환경에서 동작하도록 최적화됐으며 오픈시프트(OpenShift)와 통합돼 하이브리드 배포가 용이하다. 여기서 레드햇은 오픈소스 생태계를 통한 신뢰성과 확장성 확보를, 슈퍼마이크로는 그래픽처리장치(GPU) 기반 연산 최적화와 엣지 환경 대응을 각각 맡는다. 슈퍼마이크로는 이번 플랫폼을 위해 라마·GPT 기반 추론과 벡터 연산을 최적화한 전용 서버 구성을 제공하며 AI 워크로드용 레퍼런스 아키텍처도 함께 배포한다. EDB는 특히 산업별 유즈케이스를 정조준하고 있다. 금융권에는 데이터 일관성과 AI 기반 문서 응답 시스템, 제조·통신 분야에는 실시간 분석 기반의 자동화 에이전트, 공공부문에는 자체 데이터 기반 주권형 LLM 시스템이 핵심 수요로 꼽힌다. 김희배 EDB코리아 지사장은 "우리와 MIT 테크놀로지 리뷰가 공동으로 조사한 바에 따르면 전 세계 대기업 68%가 자체 AI·데이터 플랫폼을 구축할 계획을 갖고 있다"며 "'포스트그레스 AI'는 기술 자립성과 데이터 통제를 동시에 추구하려는 조직에 매우 현실적인 대안"이라고 말했다.
