스노우플레이크, 기업 인공지능의 중심을 모델에서 데이터 실행 기반으로 옮기다

모델보다 데이터가 오래간다는 메시지

• 스노우플레이크가 서밋 26에서 기업 인공지능의 무게중심을 “모델 도입”에서 “데이터 기반 실행”으로 옮기겠다고 선언함.

  • 발표자는 공동창업자 겸 최고 아키텍트 베누아 다주빌, 제품 담당 수석부사장 크리스티안 클레이너만이었음.
  • 핵심 메시지는 모델은 계속 바뀌어도 기업 데이터, 거버넌스, 보안, 업무 맥락은 안정적으로 유지돼야 한다는 것임.

• 이 관점은 꽤 현실적임. 기업 인공지능은 모델만 붙인다고 바로 굴러가지 않음.

  • 내부 데이터에 접근해야 하고, 권한을 지켜야 하고, 어떤 데이터가 어떤 의미인지 알아야 함.
  • 외부 업무 시스템과도 연결돼야 실제 액션을 할 수 있음.
  • 그래서 스노우플레이크는 모델 성능 경쟁보다 데이터 플랫폼 위에서 인공지능을 안전하게 돌리는 쪽을 강조함.

에이전트와 실시간 데이터 기반 강화

• 스노우플레이크는 인공지능 서비스 접근성을 높이기 위해 코코와 코워크를 소개함.

  • 코코는 기존 코텍스 코드를 확장한 제품임.
  • 코워크는 기존 스노우플레이크 인텔리전스를 개편한 개인 인공지능 에이전트임.
  • 이름은 제품 리브랜딩처럼 보이지만, 방향은 데이터 플랫폼 안에서 업무용 에이전트를 더 쉽게 만들게 하겠다는 쪽임.

• 실시간 인공지능을 위한 스트리밍 기반도 새로 공개함.

  • 스노우플레이크 데이터스트림은 카프카 호환 완전관리형 스트리밍 서비스임.
  • 별도 스트리밍 인프라를 직접 운영하지 않고 실시간 데이터를 스노우플레이크 테이블로 바로 수집할 수 있게 하는 게 목표임.
  • 운영팀 입장에선 카프카 클러스터 관리 부담을 줄이고, 분석 테이블까지 이어지는 파이프라인을 단순화할 수 있음.

• 코텍스 환경에서 스페이스X 인공지능 모델도 활용할 수 있게 한다고 밝힘.

  • 특정 모델 하나에 묶이기보다 여러 모델을 엔터프라이즈 데이터에 연결하는 플랫폼 포지션을 강화하려는 흐름임.
  • 이건 “모델 선택권은 열어두되 데이터 통제권은 스노우플레이크가 잡겠다”는 전략으로 읽힘.

신뢰성과 상호운용성이 핵심

• 호라이즌 컨텍스트는 인공지능 답변의 신뢰성을 높이기 위한 거버넌스 기술로 소개됨.

  • 여러 시스템에 흩어진 메타데이터, 데이터 의미 정의, 쿼리 로그, 리니지 정보를 통합함.
  • 인공지능, 비즈니스 인텔리전스, 애플리케이션이 같은 비즈니스 맥락을 쓰도록 맞추는 역할임.
  • 쉽게 말하면 “매출”이라는 단어가 팀마다 다르게 계산되는 문제를 줄이려는 장치임.

• 개방형 데이터 상호운용성도 강화함.

  • 아파치 아이스버그와 아파치 폴라리스 기반 기능을 확대함.
  • 기업 고객은 특정 벤더에 데이터가 갇히는 걸 싫어하니까, 개방형 테이블 포맷과 카탈로그 쪽을 계속 밀 수밖에 없음.

sequenceDiagram
    participant 사용자
    participant 코워크
    participant 호라이즌컨텍스트
    participant 스노우플레이크데이터
    participant 업무시스템
    사용자->>코워크: 업무 질문 요청
    코워크->>호라이즌컨텍스트: 의미 정의와 권한 확인
    호라이즌컨텍스트->>스노우플레이크데이터: 관련 데이터와 리니지 조회
    스노우플레이크데이터-->>코워크: 권한 내 데이터 반환
    코워크->>업무시스템: 필요한 액션 연동
    코워크-->>사용자: 맥락 포함 답변 제공

삼성전자 사례가 보여준 현실 사용처

• 키노트에는 삼성전자 디엑스부문 모바일경험사업부 서정아 부사장도 등장함.

  • 삼성전자는 스노우플레이크 코워크 기반으로 쇼퍼 인사이트 액션 에이전트를 구축한 사례를 소개함.
  • 현재 전 세계 임원, 영업, 마케팅 담당자 약 1000명이 이 에이전트를 활용하고 있다고 함.
  • 단순 실험용 챗봇이 아니라 글로벌 영업·마케팅 의사결정에 붙인 사례라는 점이 포인트임.

• 톰슨로이터와 언더아머 경영진도 활용 사례를 공유함.

  • 스노우플레이크가 노리는 시장은 개발자용 장난감이 아니라, 데이터가 많은 대기업의 업무 자동화 영역임.
  • 그래서 발표 전반이 모델 데모보다 보안, 거버넌스, 실시간 데이터, 개방형 포맷에 집중돼 있음.

기술 맥락

• 스노우플레이크가 말하는 기업 인공지능은 모델 호출 하나로 끝나는 구조가 아니에요. 사내 데이터 웨어하우스, 권한 정책, 메타데이터, 로그, 외부 업무 시스템이 같이 연결돼야 실제 업무에서 쓸 수 있거든요.

• 호라이즌 컨텍스트가 중요한 이유는 기업 데이터의 의미가 생각보다 쉽게 어긋나기 때문이에요. 같은 “고객”이나 “매출”도 부서마다 계산 방식이 다르면 인공지능이 그럴듯하지만 틀린 답을 만들 수 있어요.

• 데이터스트림은 실시간성을 해결하려는 선택이에요. 고객 행동, 주문, 장비 이벤트처럼 계속 들어오는 데이터를 오래된 배치 테이블로만 처리하면 에이전트가 현재 상황을 반영하기 어려워요.

• 아이스버그와 폴라리스를 강화하는 건 벤더 종속 우려를 낮추려는 움직임이에요. 기업은 인공지능 플랫폼을 쓰고 싶어도 데이터가 한 회사 포맷에 잠기는 건 부담스럽기 때문에, 개방형 테이블과 카탈로그 지원이 점점 중요해져요.

• 삼성전자 사례는 이 전략이 왜 필요한지 잘 보여줘요. 전 세계 임원, 영업, 마케팅 담당자 1000명 규모로 쓰려면 답변 품질뿐 아니라 권한, 데이터 정의, 운영 안정성이 같이 받쳐줘야 하거든요.