스노플레이크 서밋(Snowflake Summit) 2026에서 기업용 AI가 컴퓨트 자원 확보 경쟁을 넘어 실질적인 비즈니스 성과를 만드는 소프트웨어·데이터 인프라 단계로 전환되고 있다는 진단이 나왔다. TECHnalysis Research의 수석 애널리스트 밥 오도넬(Bob O’Donnell)은 “프론티어 모델과 기업 데이터를 연결하는 커넥터 역할이 소프트웨어 시장의 새 기회가 될 것”이라고 평가했다.
강력한 데이터 기반이 AI 성과를 결정한다는 공통된 메시지가 이번 행사에서 반복됐다. 도어대시(DoorDash)의 데이터 엔지니어링 책임자 바이브하브 자주(Vaibhav Jajoo)는 “머신러닝 피처와 AI 에이전트 워크플로의 데이터 소비량이 분석 사용자를 이미 앞질렀다”며 모놀리식 아키텍처를 탈피해야 새로운 AI 사용 사례를 열 수 있다고 밝혔다. 스포츠 미디어·커머스 기업 파내틱스(Fanatics)는 스노플레이크와의 협력으로 팬 개개인의 선호를 실시간으로 파악해 맞춤 경험을 제공하고 있으며, 웨어러블 기기 업체 WHOOP는 하루에만 약 20테라바이트의 새 데이터를 처리하며 공개 표준 기반의 상호운용성을 핵심 과제로 삼고 있다고 설명했다.
보안과 신뢰 거버넌스 역시 기업용 AI 전환의 새 과제로 떠올랐다. 사이버보안 기업 테너블(Tenable)은 스노플레이크를 보안 데이터 레이크의 기반으로 삼아 AI 주도 위험 자동화 기능을 개발 중이다. 클로버 네트워크(Clover Network)의 최고정보책임자 비나야크 카갈카르(Vinayak Kagalkar)와 스노플레이크의 CIO 마이크 블란디나(Mike Blandina)는 AI 지원 개발 환경에서 모델 프로젝트 단위로 코딩 표준과 경계를 설정하는 방식으로 거버넌스를 강제할 수 있다고 소개했다. 의료 데이터 회사 코모도 헬스(Komodo Health)는 3억 3,000만 건 이상의 비식별화 환자 여정 데이터를 기반으로 의료진이 환자 차트를 빠르게 파악할 수 있는 설명 가능한 AI 워크플로를 구축했다고 밝혔다.
생산 환경에서는 범용 프론티어 모델보다 도메인 특화 모델이 더 높은 정확도를 낸다는 경험도 공유됐다. 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 분야 스타트업 리졸브 AI(Resolve AI)의 CEO 스피로스 잔토스(Spiros Xanthos)는 “특정 비즈니스 사용 사례에서는 도메인 특화 모델이 속도·정확도 모두에서 프론티어 모델을 앞선다”고 밝혔다. 법률·세무·감사 분야의 글로벌 정보서비스 기업 톰슨 로이터(Thomson Reuters)는 수천 개의 관리된 테이블과 데이터베이스를 기반으로 전문직이 고위험 환경에서도 신뢰할 수 있는 AI 도구를 구축했다고 설명했다.
