스노우플레이크 “모델 경쟁보다 중요한 건 데이터”…AI 에이전트 거버넌스 강화 작성일 06-03 47 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">서밋 26서 코워크·코코 리브랜딩…신제품 대거 발표</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tn0dgW1ySK"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="67ef604f28c2fe14deaf78c3472d6b7ba785d1657fc47574e32e79b3cfb92c81" dmcf-pid="FLpJaYtWyb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603000112629pcnp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5bJSGfMVS2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603000112629pcnp.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="bbe58ad56e4acf63088cc37d5b58f626a236ce7ec2bd7e110c7dd997ca55cc96" dmcf-pid="3oUiNGFYSB" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] <strong>“6개월 전 가장 좋은 모델이 지금은 아닐 수 있고 1~2년 뒤엔 또 다른 모델이 앞설 수 있다. 하지만 데이터는 고객에게 변하지 않는 자산이다.”</strong></p> <p contents-hash="de7e1038115c459efceb9a99baa1d793feab2f490bed4ae9bd1b4b05b05e6889" dmcf-pid="0gunjH3Ghq" dmcf-ptype="general">크리스티안 클레이너만(Christian Kleinerman) 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장이 지난달 29일 진행한 온라인 기자간담회에서 한 말이다. 이번 온라인 간담회에서 스노우플레이크는 AI 모델 경쟁이 아무리 치열해져도 데이터 플랫폼이 기업 AI 중심이 돼야 한다는 메시지를 강조했다.</p> <p contents-hash="4444588fcf5d14667066fe7487a500becfae720d922a18f0c0dc0c66dc3aedcd" dmcf-pid="pa7LAX0Hhz" dmcf-ptype="general">특히 클레이너만 수석부사장이 반복해서 꺼낸 개념은 ‘에이전틱 컨트롤 플레인’이다. 에이전틱 컨트롤 플레인이란 AI 에이전트의 데이터 접근 권한을 기업이 한 곳에서 통제하는 체계다. AI 모델이 바뀌어도 데이터와 보안 정책은 스노우플레이크 안에서 일관되게 유지된다는 것이 핵심이다.</p> <p contents-hash="085b8b69960fcb99deed308d68025bd85ba4626a4297eb0e32589dd4da96c112" dmcf-pid="UNzocZpXS7" dmcf-ptype="general">스노우플레이크는 이 같은 전략을 이달 1일(현지시간)부터 4일까지 샌프란시스코에서 열리는 ‘스노우플레이크 서밋 26’에서 본격 공개할 예정이다.</p> <p contents-hash="f0750b048aedcf5f6aa6a6b078bff00a905ff1aabe87de50dd8a2264e5df5b5a" dmcf-pid="ujqgk5UZlu" dmcf-ptype="general"><strong>◆ ‘코코·코워크’로 재편한 AI 에이전트 투트랙</strong></p> <p contents-hash="4401da898da3c9c77315f4611fe0774dcaf50414b9e670c4c0fda8bd39895431" dmcf-pid="7ABaE1u5WU" dmcf-ptype="general">스노우플레이크는 이번 서밋에서 기존 ‘스노우플레이크 인텔리전스’를 ‘스노우플레이크 코워크(CoWork)’로, ‘스노우플레이크 코텍스 코드’를 ‘스노우플레이크 코코(CoCo)’로 각각 바꾼다. 코워크는 기획·마케팅·영업 등 비기술 직군이 데이터를 묻고 업무를 자동화하는 개인 AI 에이전트다. 코코는 개발자·데이터 엔지니어가 코드를 짜고 파이프라인을 구축하는 코딩 에이전트다.</p> <p contents-hash="2ac5fe0c8b7f855f2ab88d09d76616f82dbb0c2f5ac5ebafd7401c9dab5e4611" dmcf-pid="zTdlYVx2Wp" dmcf-ptype="general">클레이너만 수석부사장은 “코텍스 코드를 처음 출시했을 때 내부에서 애칭처럼 ‘코코’라고 불렀는데 고객들 사이에서 이 이름에 대한 애정이 워낙 강했다”며 “고객과 사용자가 이미 답을 내준 셈”이라고 설명했다. 두 제품 성장세는 가파르다. 지난 4월 기준 전체 고객 수는 1만3900개 이상이며 이 가운데 1만3600개 계정이 스노우플레이크 AI 솔루션을 주 단위로 활용 중이다. 코워크 계정은 전 분기 대비 2배 성장했고 코코는 7100개 계정에 도달했다.</p> <p contents-hash="1a70c1ec31a5e9a67f04e96bb977d1ac8bf04efe1286a2b2f8f2954121539add" dmcf-pid="qyJSGfMVS0" dmcf-ptype="general">두 제품을 굳이 나눈 이유는 사용자 유형에 따라 허용 범위 자체를 달리 설계하기 위해서다. 클레이너만 수석부사장은 “최고재무책임자(CFO)가 어제 매출 소비량을 물었을 때 ‘대략 이 정도’가 아닌 명확한 수치가 필요하다”며 “기업 데이터에 연결된 AI라도 데이터 의미를 제대로 이해하지 못하면 신뢰할 수 있는 답을 내놓기 어렵다”고 지적했다.</p> <div contents-hash="9f4437218401df2ad698c45b67f308f26308493b774a973b2f7031593081a8a2" dmcf-pid="BWivH4RfW3" dmcf-ptype="general"> 코워크는 비기술 사용자가 어떤 질문을 던지더라도 허용된 데이터 범위 안에서 정확한 답이 나오도록 사전에 설계됐다. 코코는 개발자가 그 범위와 규칙을 직접 만드는 도구다. IT 부서가 정한 보안 정책이 전사 AI 사용 전반에 자동으로 적용되는 구조다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f34d767a6e67b322f1ff4d1f846b9af04fe224415dee1e31326e4fb1a42720bc" dmcf-pid="bYnTX8e4SF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603000113939ckiq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1pAZ0egRT9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603000113939ckiq.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="52cf1d1dc5166d48646f81583fcb150998cab4bf6d746d879df67f90d154075b" dmcf-pid="KGLyZ6d8Wt" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 스트리밍·보안·데이터 품질까지…플랫폼 전방위 확장</strong></p> <p contents-hash="71dcb69eb5851132f76042938bee32d24f2766608d8b6c86852bb5cfa7aa1182" dmcf-pid="9HoW5PJ6v1" dmcf-ptype="general">스노우플레이크는 카프카(Kafka) 호환 네이티브 스트리밍 솔루션 ‘데이터스트림’을 새로 출시했다. 카프카는 대용량 실시간 데이터를 여러 시스템 사이에서 중계하는 오픈소스 플랫폼이다. 많은 기업이 쓰면서도 인프라 관리 부담이 크다는 단점이 있었다. 데이터스트림은 기존 카프카 기반 파이프라인을 코드 변경 없이 스노우플레이크로 연결해 실시간으로 들어오는 데이터와 저장된 데이터를 한 플랫폼에서 함께 분석할 수 있게 한다.</p> <p contents-hash="bf0023001fd1dedc73d35d8eca2ad95146c94a566d5fa7e499ecfbe2c1155058" dmcf-pid="2XgY1QiPh5" dmcf-ptype="general">클레이너만 수석부사장은 “고객들이 원한 것은 ‘스노우플레이크 방식의 카프카’, 즉 인프라를 직접 관리하지 않아도 거버넌스와 보안이 자동으로 적용되는 스트리밍”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="91d0b01a17200d45be70acb7f47c21bac5dba8815211b8d1b681666cbfaae049" dmcf-pid="VZaGtxnQhZ" dmcf-ptype="general">지난해 서밋에서 예고했던 어댑티브 컴퓨트(Adaptive Compute)는 이번에 전체 고객에게 정식 제공된다. 쿼리 유형과 데이터 규모에 따라 컴퓨팅 자원을 자동으로 조절하는 기능으로, 1세대 대비 분석 속도 1.6배, 처리량 2.2배, 데이터 쓰기 속도 3.5배 향상이 제시됐다.</p> <p contents-hash="2fcde203fffaa08257c9690c2bf8485574788cd1b81936694cea904d86e7a847" dmcf-pid="f5NHFMLxlX" dmcf-ptype="general">보안 측면에서는 AI 에이전트 전용 기능 세 가지가 함께 공개됐다. 에이전트가 어떤 위험 신호를 보이는지 탐지하는 AI 보안 패키지, 에이전트가 데이터를 외부로 유출하려 할 때 이를 차단하는 데이터 유출 방지 정책, 민감한 작업에 관리자 두 명의 승인을 요구하는 랜섬웨어 대응 기능이다.</p> <p contents-hash="ba39dfe981ffc4cb2eeb28b7cf7e823467e21fe86f325e4c133e15f3620ce31e" dmcf-pid="4qOuKNwavH" dmcf-ptype="general">특히 에이전트 아이덴티티 개념이 새로 도입됐다. 같은 사람이 실행한 에이전트라도 사람보다 더 제한된 권한만 갖도록 별도 설정할 수 있다. 에이전트가 실수, 혹은 의도적으로 권한을 남용하는 상황을 사전에 막겠다는 취지다. 시스템 간 에이전트 호출을 추적하기 위해 최근 인수한 나토마(Natoma) 기술도 결합됐다.</p> <p contents-hash="e261096194d72f73efe4c78398d7bc813c03839e0dc68395e2b9a86d44e2fffd" dmcf-pid="8BI79jrNSG" dmcf-ptype="general">AI가 기업 데이터를 제대로 이해하도록 돕는 기능도 강화됐다. 지난해 인수한 셀렉트스타 기술 기반의 ‘호라이즌 컨텍스트’는 포스트그레SQL·태블로·파워 BI 등 외부 시스템에 흩어진 데이터 의미 정보를 자동으로 수집해 AI가 쓸 수 있는 형태로 정리한다. 한발 더 나아가 코텍스 센스(Cortex Sense)는 어떤 데이터가 어떤 목적으로 얼마나 자주 쓰이는지 스스로 학습해 별도 설정 없이도 에이전트가 더 정확한 답을 내놓도록 돕는다.</p> <p contents-hash="4a23da1f4d2cf2ea8ce538d37f947e94eebd782cc745ec62723f44167389d25c" dmcf-pid="6bCz2AmjhY" dmcf-ptype="general">다만 외부 뉴스·리포트 등 서드파티 데이터를 AI에 연결하는 코텍스 지식 확장(Cortex Knowledge Extensions) 기능은 기대만큼 확산되지 못했다. 클레이너만 수석부사장은 “기술 자체는 문제없고 새 소스를 계속 추가하고 있지만 고객들이 외부 데이터보다 자사 내부 데이터 정비를 먼저 해결하려 하다 보니 예상보다 확장 속도가 느렸다”고 말했다.</p> <p contents-hash="ea70038c2495c32b1550b84a26b4680d4653ca0f833a3e4b97379a116e576077" dmcf-pid="PKhqVcsACW" dmcf-ptype="general">클레이너만 수석부사장은 한국·일본을 포함한 아시아 시장에 대해 “AI를 도입하려는 의지와 수용성은 매우 인상적”이라면서도 “데이터가 여러 시스템에 분산돼 있다는 점이 공통 과제”라고 짚었다. 다만 일부 고객은 코코를 활용해 데이터 통합 작업 자체를 앞당기고 있다고 덧붙였다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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