[AI 리더스] "AI를 DB 안으로"…오라클, AI 도입 공식 뒤집는다

오라클이 기업 현장의 인공지능(AI) 도입 공식을 정면으로 뒤집고 있다. 데이터를 AI 플랫폼으로 옮기는 기존 방식 대신, AI를 데이터가 있는 곳으로 끌어오는 역방향 전략을 내세우면서다. 벡터 검색·자연어 질의·에이전틱 프레임워크까지 핵심 AI 기능을 데이터베이스(DB) 안에 직접 내재화하는 방식으로, 데이터 이동 없이 기업 AI 도입의 속도와 보안을 동시에 잡겠다는 구상이다.

하산 리즈비 오라클 DB 엔지니어링 부문 총괄 부사장은 16일 서울 송파구 롯데타워에서 열린 '오라클 AI 익스피리언스' 행사에서 지디넷코리아와 만나 "챗GPT나 클로드 같은 모델은 퍼블릭 데이터로 학습돼 있지만 기업이 AI에서 실질적인 가치를 얻으려면 내부의 프라이빗 데이터에 AI를 적용해야 한다"며 "데이터를 이동시키는 순간 속도와 보안 두 가지 문제가 동시에 발생한다"고 강조했다.

기업이 보유한 자체 데이터를 기반으로 AI를 도입할 때 가장 흔한 접근은 데이터를 AI 플랫폼으로 옮기는 것이다. 그러나 이 과정에서 보안 취약점이 생기고 이관 작업에 수개월이 소요되는 현상이 반복됐다. 오라클의 'AI 데이터베이스 26ai'는 이런 문제의식에서 나왔다.

하산 리즈비 오라클 DB 엔지니어링 부문 총괄 부사장이 16일 서울 송파구 롯데타워에서 열린 '오라클 AI 익스피리언스' 행사에서 그룹 인터뷰를 진행하고 있다. (사진=오라클)

지난해 출시된 AI 데이터베이스 26ai는 벡터 검색 기능을 데이터베이스에 직접 탑재해 외부 벡터DB로의 데이터 이동을 없앴다. 자연어 질의 기능 셀렉트 AI도 DB 내부에서 처리한다. 기존엔 검색증강생성(RAG) 파이프라인을 별도 구축해야 했던 작업이다.

리즈비 부사장은 "GPT든 클로드든 제미나이든 어떤 AI 모델을 쓸지는 고객이 정한다"며 "고객에게 선택권을 주지 않는 벤더가 오히려 도태될 것"이라고 강조했다.

또 AI 데이터베이스 26ai 출시 이후 시장 반응에 대해선 "멀티클라우드 도입 속도가 특히 빠르다"며 "강한 채택세를 보이고 있다"고 덧붙였다.

에이전틱 AI 역시 같은 방향으로 수렴하고 있다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들은 단순 질의응답을 넘어 여러 시스템을 자율적으로 오가며 작업을 수행하는 AI 에이전트 도입에 속도를 내고 있다. 오라클은 지난달 에이전트를 구축·배포하는 '프라이빗 에이전트 팩토리'와 에이전트 간 컨텍스트를 저장·관리하는 '유니파이드 메모리 코어'를 DB에 통합했다.

리즈비 부사장은 "데이터 집약 애플리케이션이라면 에이전트를 DB 안에 위치시키는 것이 가장 빠르고 안전하다"며 "데이터를 여기저기 옮길 필요가 없어 속도와 보안을 확보할 수 있다"고 설명했다.

개방성도 회사 전략의 한 축이다. '오라클 자율운영 AI 레이크하우스'는 오픈소스 기반 테이블 형식 데이터레이크 솔루션인 아파치 아이스버그 표준을 채택해 데이터브릭스와 스노우플레이크 등 80여 개 데이터 저장소와 연동된다. 배포 환경도 온프레미스부터 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)·아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트 애저·구글 클라우드까지 모두 동일한 엑사데이터 엔진 위에서 구동된다.

리즈비 부사장은 "어떤 환경을 선택하든 같은 엔진 위에서 워크로드를 자유롭게 이동할 수 있다"며 "한쪽에 종속되지 않는 유연성이 핵심"이라고 피력했다.

보안 역시 중요한 요소로 꼽힌다. 앤트로픽의 신규 AI 모델 '클로드 미토스 프리뷰' 등 AI 모델의 사이버 공격 역량이 급격히 고도화되며 각국 정부가 긴급 대응에 나선 가운데, 오라클은 AI 에이전트 시대의 보안 위협을 데이터베이스 단에서 원천 차단하는 방식으로 맞서고 있다. 오라클이 새롭게 공개한 '딥 데이터 시큐리티'는 데이터 접근 정책을 애플리케이션 단이 아닌 DB 단에 직접 구현해 AI 에이전트가 다른 사용자 데이터에 접근하는 것 자체를 원천 차단한다.

리즈비 부사장은 "AI 프로젝트 성공의 가장 큰 장애물은 보안"이라며 "주요 AI 연구소 및 파트너들과 긴밀히 협력해 오라클 제품이 지속적인 테스트와 품질 관리를 받도록 하는 것이 기본 전략"이라고 말했다.