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스노우플레이크 창업자 “기업 AI 경쟁력은 데이터 이동 최소화에 달렸다”

STORIUM 편집부 작성: STORIUM 편집부
2026년 06월 07일 16시 30분
Reading Time: 1 min read
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Home AI 서비스·툴
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스노우플레이크(Snowflake)의 공동창업자 겸 최고아키텍트 베누아 다쥬빌이 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘스노우플레이크 서밋 26’ 기간에 “기업 AI 경쟁의 무게중심이 LLM 자체에서 데이터·거버넌스·업무 맥락을 통합하는 플랫폼 역량으로 이동하고 있다”고 밝혔다. 그는 LLM 기업들이 모델 기술은 갖추고 있어도 기업의 데이터와 거버넌스 구조를 보유하고 있지 않다는 점을 기업 AI 구축의 핵심 과제로 꼽았다.

다쥬빌 최고아키텍트는 스노우플레이크의 주요 경쟁력으로 멀티클라우드 기반 데이터 공유 구조를 제시했다. 기업 데이터가 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 여러 클라우드와 리전에 분산돼 있는 만큼, 이를 연결·공유·이동할 수 있는 플랫폼이 필수적이라는 설명이다. 그는 서로 다른 클라우드에 데이터가 나뉜 것 자체도 사일로(데이터 고립) 문제의 한 형태라고 규정했다. 스노우플레이크의 다음 발전 방향은 데이터를 다른 애플리케이션으로 옮기는 대신 애플리케이션이 데이터가 위치한 플랫폼 안에서 실행되는 구조, 즉 데이터 이동 최소화라고 그는 강조했다.

High-rise urban buildings under striking cumulus clouds in a cityscape.
사진: Minsu B / Pexels

스노우플레이크는 현재 전 세계 1만3900여 개 고객사를 보유한 AI 데이터 클라우드 기업으로, 앤트로픽·오픈AI·오픈소스 모델 등 다양한 AI 모델을 플랫폼 내에서 선택해 사용할 수 있는 멀티모델 전략을 추진하고 있다. 다쥬빌 최고아키텍트는 “AI와 데이터가 같은 플랫폼 안에서 긴밀하게 결합돼 있다는 점이 스노우플레이크의 가장 큰 강점”이라고 설명했으며, 고객이 작업 성격에 따라 최적의 모델을 선택할 수 있는 유연성이 중요하다고 덧붙였다. 한국 시장에 대해서는 제조·반도체 분야를 주요 성장 기회로 평가했다.

스노우플레이크 서밋 26에서 제시된 이 같은 방향은, 기업들이 AI 도입 시 모델 선택 못지않게 데이터 통합 전략과 거버넌스 체계를 먼저 갖춰야 한다는 시장 전반의 인식 변화를 반영한다. 데이터가 여러 시스템에 흩어진 상태에서는 AI 성능이 아무리 뛰어나도 실질적인 기업 가치를 창출하기 어렵다는 점에서, 플랫폼 중심의 AI 데이터 통합 수요는 더욱 커질 전망이다.

Tags: AI데이터클라우드기업AI데이터거버넌스멀티클라우드스노우플레이크
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