스노우플레이크, AWS 서밋 서울에서 ‘흩어진 AI 도구’ 묶는 전략 공개

• 스노우플레이크가 AWS 서밋 서울 2026에서 ‘AI 개발 환경 너무 파편화됐다’는 문제를 정면으로 들고 나옴

  • 행사는 5월 20일부터 이틀간 서울 코엑스에서 열림
  • 올해로 12회째인 AWS 서밋 서울은 생성형 AI와 클라우드 적용 사례를 다루는 국내 대형 기술 행사임
  • 스노우플레이크는 여기서 AWS와의 통합 AI 협업 전략을 공개할 예정

• 핵심 키워드는 코텍스 코드(Cortex Code)임

  • 자연어 명령을 받아 데이터 연동, AI 워크플로우 구성, 관리까지 돕는 인공지능 코딩 에이전트 기술로 소개됨
  • 쉽게 말하면 “이 데이터 가져와서 AI 파이프라인 만들고 배포까지 가자” 같은 지시를 텍스트로 처리하는 방향임
  • 머신러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 데이터 분석 도구가 제각각 흩어져 생기는 운영 비효율을 줄이는 게 목표

• 스노우플레이크가 특히 강조하는 문제는 기업 AI 도입의 현실적인 병목임

  • 도구는 많은데 데이터가 흩어져 있고, 보안과 규제 준수까지 챙겨야 해서 현업 적용이 느려지는 상황
  • 인프라 전담 조직이나 전문 개발 인력이 충분하지 않은 기업일수록 이런 병목이 더 크게 체감됨
  • 코텍스 코드는 이런 환경에서 구축 과정을 단순화하는 디딤돌로 제시됨

• BMW그룹 사례도 꽤 실무적인 포인트가 있음

  • BMW그룹은 스노우플레이크 인프라를 기반으로 클라우드 데이터 허브를 구축함
  • 차량 정보와 내부 운영 시스템 데이터가 따로 노는 사일로 문제를 줄였고, 대규모 운영 분석 환경을 갖췄다고 소개됨
  • 수천 개의 데이터 결과물과 분석 업무를 엄격한 데이터 거버넌스 아래에서 운영한다는 점도 강조됨

• 행사장에서는 코텍스 코드를 직접 만져볼 수 있는 부스도 운영됨

  • 방문객은 텍스트 지시어만으로 가공되지 않은 데이터를 불러오는 흐름을 볼 수 있음
  • 원천 데이터 호출부터 최종 배포 단계까지 이어지는 전주기 AI 파이프라인 시연을 실시간으로 확인하는 방식임
  • 국내 개발자 입장에서는 “데이터 플랫폼 위에서 에이전트가 어디까지 해주나”를 감 잡을 수 있는 자리임

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기술 맥락

• 이번 이야기의 핵심은 AI 모델 성능보다 데이터가 어디에 있고, 누가 접근할 수 있고, 어떤 흐름으로 배포되는지를 묶는 쪽이에요. 기업 환경에서는 모델 하나 붙이는 것보다 데이터 사일로와 권한 관리 때문에 일이 더 자주 막히거든요.

• 스노우플레이크가 코텍스 코드를 앞세우는 이유는 자연어 명령을 데이터 작업의 진입점으로 만들려는 거예요. 전문 인력이 부족한 팀도 데이터 연동, 워크플로우 구성, 배포 흐름을 한 플랫폼 안에서 이어가게 하려는 의도가 보여요.

• BMW그룹 사례가 중요한 이유는 규모가 있기 때문이에요. 차량 정보와 내부 운영 시스템을 클라우드 데이터 허브로 묶고, 수천 개 분석 결과물과 업무를 거버넌스 아래에서 돌렸다는 건 단순 데모보다 훨씬 현실적인 신호예요.

• 한국 기업에도 비슷한 고민이 많아요. 생성형 AI 도입은 빠르게 말하지만, 실제 운영 단계에서는 데이터 위치, 보안 통제, 규제 준수, 배포 자동화가 같이 따라와야 하거든요.