“데이터 전략 없이는 인공지능(AI) 전략도 없다. AI의 성공은 강력한 데이터 기반에 있다. 스노우플레이크 고객들은 이미 ‘스노우플레이크 인텔리전스’를 이용해 산재해 있는 정형·비정형 데이터를 통합 관리하며 생산성을 향상하고 있다.”
이수현 스노우플레이크 에반젤리스트는 20일 서울 강남구 스파크플러스 코엑스점에서 열린 ‘스노우플레이크 인텔리전스 출시 기자간담회’에 참석해 “기업 전반에 새로운 데이터 중심 의사결정 문화를 정착시킬 것”이라며 이같이 말했다.
이날 스노우플레이크는 ‘스노우플레이크 서밋 2025’에서 공식 출시한 엔터프라이즈용 에이전틱 AI ‘스노우플레이크 인텔리전스(Snowflake Intelligence)’에 대해 소개했다. 스노우플레이크 인텔리전스는 내년 상반기 모바일 앱 버전으로도 출시될 예정이다.
스노우플레이크에 따르면 전 세계 약 1만2000개 고객사가 한 번의 질의만으로 심층 데이터 분석을 수행할 수 있다. 스노우플레이크 인텔리전스는 자연어 기반 인터페이스로 쿼리(복잡한 질문이나 데이터 요청)를 자동 생성해 분석 결과를 대화형으로 제공한다. 정식 출시 후 지난 3개월간 시스코, 토요타 모터 유럽 등 1000여개 고객사가 스노우플레이크 인텔리전스를 활용해 약 1만5000개의 AI 에이전트를 배포했다.
이수현 에반젤리스트는 “그동안 데이터가 산재돼 있어 지연되던 비즈니스 이슈를 해결하고 단답형 답이 아니라 근본적인 이유를 파악할 수 있게 된 것”이라며 “의사결정 과정에서의 추측을 줄이고, 기업 전반에 새로운 데이터 중심 의사결정 문화를 정착시킬 수 있다”고 말했다.
스노우플레이크 인텔리전스는 앤트로픽 등 업계 선도 기업의 AI 모델을 기반으로 구동된다. 스노우플레이크 AI 리서치팀에 따르면 ‘텍스트 투 SQL(Text-to-SQL)’ 처리 속도가 최대 3배 개선됐다. 표준 데이터세트 기준 최대 95% 오류를 탐지하는 ‘에이전트 GPA(goal, plan, action)’ 평가 방식을 적용해 응답 신뢰성도 강화했다.
이수현 에반젤리스트는 “보유하고 있는 데이터를 활용해 대답할 수 없는 경우에 대답한다면, 그건 할루시네이션(환각)”이라며 “이용자들은 스노우플레이크 인텔리전스에 탑재된 가드레일 기능을 통해 아예 대답하지 않거나, (다른 쿼리를) 추천하는 등 원하는 방식을 설정할 수 있다”고 설명했다.
스노우플레이크는 기업 내 데이터 민주화를 가속하고 AI 에이전트 도입을 지원하는 다양한 기능 업데이트도 함께 공개했다.
먼저 일관된 보안과 거버넌스 환경에서 데이터를 운영할 수 있도록 ‘호라이즌 카탈로그’를 업데이트했다. 호라이즌 카탈로그는 아파치 폴라리스 인큐베이팅(Apache Polaris Incubating)과 아파치 아이스버그 레스트 카탈로그(Apache Iceberg REST Catalog)의 오픈 API를 통합해 데이터 위치와 형식에 관계없이 일관된 보안·거버넌스를 제공한다.
데이터 접근성과 상호운용성을 높이기 위해 오픈플로우(Openflow)도 정식 출시했다. 오픈플로우는 다양한 데이터를 안전하게 수집·통합하는 개방형 표준 기반 파이프라인으로, 기업의 레이크하우스 운영을 단일 플랫폼에서 관리할 수 있도록 한다.
AI 개발자 지원 기능도 강화됐다. 프라이빗 프리뷰로 공개된 자연어 기반 AI 어시스턴트 ‘코텍스 코드(Cortex Code)’는 쿼리 최적화, 워크플로 분석, 비용 절감 작업을 자동화한다. 또한 ‘스노우플레이크 AISQL’과 ‘동적 테이블(Dynamic Tables)’을 결합해 단순 선언형 SQL만으로 AI 추론 파이프라인을 구성할 수 있게 했다.
새로운 중앙 개발 환경 ‘스노우플레이크 워크플레이스’도 정식 출시됐다. 이 플랫폼은 깃(Git)·VS 코드 통합, 다양한 파일 형식 지원, dbt(데이터 빌드 툴) 프로젝트 구축·배포 기능 등을 제공한다. 스노우플레이크는 아파치 스파크 코드를 스노우플레이크 엔진에서 안전하게 실행할 수 있는 ‘스노우파크 커넥트 포 아파치 스파크’도 함께 공개했다.
스노우플레이크는 오라클·팔란티어·SAP·엔비디아와의 협업 현황도 소개했다. 오라클과는 데이터베이스 통합 커넥터를 제공해 기존 오라클 워크로드 현대화를 지원하며, 팔란티어와는 데이터 파이프라인 최적화와 AI 애플리케이션 구현 가속화를 목표로 협력한다. SAP와는 시맨틱 데이터 연계를 통해 기업의 AI 애플리케이션 구축을 돕고, 엔비디아와는 ‘쿠다-X(CUDA-X)’를 스노우플레이크 머신러닝(ML)에 탑재해 그래픽처리장치(GPU) 가속 ML 워크플로 활용성을 높였다.
김경아 기자
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