클라우드 기반 데이터 웨어하우징 기업 스노우플레이크(Snowflake)가 오픈소스 데이터베이스 전문 스타트업인 크런치 데이터(Crunchy Data)를 약 2억 5천만 달러에 인수하기로 합의했습니다. 이번 인수는 기업 고객이 자체 인공지능 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 전략의 일환으로, 스노우플레이크의 AI 시장 확대 움직임이 본격화되고 있습니다.
2025년 현재, 인공지능은 단순한 유행을 넘어 모든 산업의 본질을 재편하는 기술 혁명으로 자리 잡고 있습니다. 챗봇에서 생성형 AI, 나아가 자율적인 **AI 에이전트(Agent)**까지, 기업들은 더 이상 AI를 선택이 아닌 생존 전략으로 받아들이고 있습니다.
하지만 AI의 가능성을 현실로 바꾸는 데 있어 가장 큰 장벽은 바로 데이터 인프라입니다. 모델은 쉽게 빌릴 수 있지만, 자체 데이터를 기반으로 안전하고 유연하게 AI를 개발·운영할 수 있는 환경을 갖추는 일은 어렵고 복잡합니다. 이러한 시대적 과제 앞에서, 클라우드 데이터 플랫폼 기업인 **스노우플레이크(Snowflake)**가 한 가지 해답을 제시했습니다.
바로, Crunchy Data의 인수와 Snowflake Postgres 출범입니다. 이는 단순한 기술 인수를 넘어, Snowflake가 어떤 기업으로 진화하려 하는지, 그리고 왜 '데이터베이스'가 AI 시대의 새로운 경쟁력이 되는지를 보여주는 전략적 움직임입니다.
🧠 AI 에이전트 경쟁… Databricks vs Snowflake
이번 인수는 경쟁사인 데이터브릭스(Databricks)가 비슷한 오픈소스 데이터베이스 스타트업인 네온(Neon)을 약 10억 달러에 인수하겠다고 발표한 지 불과 한 달도 안 된 시점에서 나왔습니다. 스노우플레이크와 데이터브릭스는 모두 기업들이 자체 데이터를 활용해 AI 애플리케이션과 에이전트를 구축하도록 지원하는 방향으로 전략을 전환하고 있습니다.
스노우플레이크와 데이터브릭스의 경쟁은 단순한 클라우드 데이터 플랫폼을 넘어, AI 에이전트 시장을 선점하려는 본격적인 전략 전쟁으로 번지고 있습니다. 두 회사 모두 대규모 데이터를 저장하고 처리하는 기능에 강점을 가지고 있지만, 최근 들어 기업 고객들이 자체 AI 에이전트를 구축하려는 수요가 폭발적으로 증가하면서, 양사의 초점이 ‘데이터 저장’에서 ‘데이터 활용을 통한 AI 실현’으로 이동하고 있는 것입니다.
데이터브릭스는 최근 오픈소스 Postgres 기반 데이터베이스 스타트업인 **네온(Neon)**을 약 10억 달러에 인수하겠다고 발표하면서 선수를 쳤습니다. 네온은 PostgreSQL을 클라우드 환경에서 빠르게 확장할 수 있는 기술로 주목받은 스타트업으로, 데이터브릭스는 이를 통해 데이터 분석, 머신러닝, 그리고 AI 에이전트 개발까지 한 플랫폼에서 통합하려는 전략을 구체화했습니다.
이에 맞서 스노우플레이크는 약 2억 5천만 달러 규모로 **크런치 데이터(Crunchy Data)**를 인수하며 반격에 나섰습니다. 크런치 데이터 역시 PostgreSQL 전문 기업으로, 특히 보안성과 안정성 측면에서 강점을 가져 정부기관 및 대기업 고객을 확보하고 있던 기업입니다. 스노우플레이크는 이를 통해 Snowflake Postgres라는 새로운 서비스를 런칭하고, PostgreSQL 기반 AI 에이전트 및 애플리케이션 개발을 가속화할 계획입니다.
이처럼 두 기업 모두 PostgreSQL을 핵심 무기로 삼고 있는 점이 흥미롭습니다. 이유는 간단합니다. Postgres는 수십 년간 검증된 오픈소스 DB로서, 유연성과 확장성이 높고, 다양한 AI 모델이나 애플리케이션의 백엔드로 활용하기에 적합하기 때문입니다.
결국 이 경쟁은 단순히 누가 더 좋은 성능의 DB를 제공하느냐가 아니라, **“누가 고객이 직접 AI를 만들 수 있는 가장 직관적이고 강력한 도구를 제공하느냐”**에 초점이 맞춰져 있습니다. 그리고 그 도구의 핵심이 지금은 ‘PostgreSQL’이라는 공통된 인프라인 것입니다.
🛠️ 스노우플레이크 포스트그레스(Snowflake Postgres) 출범
크런치 데이터는 인수 후 ‘Snowflake Postgres’라는 신규 서비스의 핵심으로 편입될 예정입니다. 스노우플레이크 엔지니어링 부사장 Vivek Raghunathan은 “Snowflake Postgres는 개발자들이 에이전트 및 앱을 더 쉽게 개발, 배포, 확장할 수 있도록 단순화하는 것이 목표”라며, “빠른 실험뿐 아니라 확장성과 안정성을 갖춘 인프라가 필요했다”고 밝혔습니다.
스노우플레이크는 이번 크런치 데이터 인수를 통해 자사 플랫폼의 포트폴리오에 강력한 무기를 하나 추가했습니다. 그것이 바로 **‘Snowflake Postgres’**입니다. 이 서비스는 PostgreSQL 기반 데이터베이스를 클라우드에서 보다 쉽고 안정적으로 사용할 수 있도록 돕는 통합 서비스로, AI 애플리케이션과 에이전트 개발에 최적화된 환경을 제공하는 것이 핵심 목표입니다.
기존의 Snowflake는 주로 데이터 웨어하우징과 분석 중심의 아키텍처였지만, Postgres의 도입으로 트랜잭션 기반 애플리케이션 개발, 빠른 프로토타이핑, 실시간 데이터 핸들링까지 그 영역을 확장하게 됩니다. Snowflake의 엔지니어링 수석 부사장 Vivek Raghunathan은 “개발자들이 보다 쉽게 에이전트를 구축하고 확장할 수 있도록 환경을 단순화해야 했다”고 강조했으며, 단순한 테스트 환경이 아닌, 운영에 최적화된 인프라를 제공하는 것이 핵심 가치라고 밝혔습니다.
Snowflake Postgres는 단순한 클라우드 DB 서비스가 아닙니다. 이는 개발자가 데이터 저장, 분석, AI 학습 및 에이전트 배포까지 원스톱으로 진행할 수 있는 AI 애플리케이션 허브로 진화하고 있다는 신호입니다. 개발 생산성과 배포 유연성을 동시에 확보하려는 Snowflake의 전략적 행보가 본격화되고 있는 것입니다.
🐘 PostgreSQL, 오픈소스 AI 시대의 핵심 기술
크런치 데이터는 대기업과 정부 기관이 PostgreSQL 데이터베이스를 클라우드에서 손쉽게 사용할 수 있도록 지원해온 회사입니다. PostgreSQL은 1980년대 후반에 개발된 인기 있는 오픈소스 관계형 데이터베이스로, AI 모델을 학습시키고 데이터를 처리하는 기반 시스템으로 활용되고 있습니다. AI 시대에 들어서면서, 이처럼 유연하고 확장 가능한 오픈소스 DB는 기업 맞춤형 AI 구축의 중요한 열쇠가 되고 있습니다.
PostgreSQL은 1980년대 말부터 이어져 온 가장 신뢰받는 오픈소스 관계형 데이터베이스 중 하나입니다. 그동안 은행, 정부, 대형 포털 등 수많은 산업에서 정합성, 보안, 유연성을 이유로 채택되어 왔으며, 최근에는 AI 시대의 핵심 인프라로 새롭게 주목받고 있습니다.
왜 PostgreSQL일까요? 그 이유는 다음과 같습니다.
- 오픈소스 기반의 유연한 커스터마이징
- 광범위한 생태계와 플러그인
- AI 모델과의 연동이 쉬운 JSON, 벡터 데이터, 확장 쿼리 지원
- 벡터 검색 및 인덱싱 기능을 통해 생성형 AI와 궁합이 좋음
이러한 특징 덕분에 PostgreSQL은 단순한 데이터 저장소를 넘어, AI 학습을 위한 훈련 데이터베이스, AI inference에 필요한 실시간 질의 처리, 그리고 사용자 정의 함수를 통한 AI 로직 내장까지 가능하게 만듭니다.
특히 최근에는 Postgres 기반 DB에 벡터 검색 기능을 탑재하거나, OpenAI나 Hugging Face 등의 API와 직접 연동하는 사례가 늘어나고 있습니다. 이처럼 Postgres는 더 이상 ‘고전적인 관계형 DB’가 아닌, AI 애플리케이션과 에이전트를 구동하기 위한 실전형 도구로 자리매김하고 있는 것입니다.
이번 스노우플레이크의 행보는 이러한 기술적 전환을 꿰뚫어 본 결과이며, 앞으로 Postgres는 클라우드 AI 인프라의 표준 플랫폼 중 하나로 확고히 자리 잡을 가능성이 큽니다.
🚀 Snowflake의 AI 비전과 성장세
스노우플레이크는 지난 몇 년 동안 AI와 관련된 기능 개발에 집중적인 투자를 이어왔으며, 현재 5,200개 이상의 고객사가 매주 자사 플랫폼의 AI 기능을 활용하고 있습니다. 2025 회계연도 1분기에는 처음으로 분기 매출 10억 달러를 돌파하며 애널리스트들의 기대를 웃돌았습니다. 이는 AI 중심 데이터 분석 수요의 폭발적인 성장세를 보여주는 단적인 예입니다.
스노우플레이크는 단순한 클라우드 데이터 웨어하우스 기업이 아닙니다. “데이터 중심의 AI 플랫폼”으로 진화하고 있는 기술 기업입니다. 회사는 지난 수년간 AI 및 머신러닝 기능을 강화하기 위해 지속적인 투자와 인수 활동을 전개해 왔으며, 이번 Crunchy Data 인수는 그 일환으로 볼 수 있습니다.
특히 2025 회계연도 1분기 실적 발표에서, 스노우플레이크는 사상 처음으로 분기 매출 10억 달러를 돌파하며 시장의 기대를 넘어서는 성과를 보여주었습니다. 이는 단순한 일회성 이벤트가 아니라, AI 중심 기능을 중심으로 한 고객 확장이 실질적인 매출 성장으로 연결되고 있음을 보여주는 지표입니다. 회사는 현재 약 5,200개 이상의 고객사가 매주 자사의 AI 기능을 활용 중이라고 밝혔으며, 이는 Snowpark, Cortex, LLM 연결 기능 등을 포함하는 전체 AI 포트폴리오의 활용도가 급증하고 있음을 시사합니다.
또한 2023년에는 생성형 AI 검색 스타트업인 Neeva를 인수하며, 자연어 기반 데이터 탐색 기능도 강화했습니다. 이는 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라, 고객이 데이터를 통해 바로 인사이트를 얻고, AI로 전환할 수 있도록 돕는 사용자 경험 중심의 전략입니다. Snowflake의 비전은 명확합니다. **“누구나 쉽게 AI를 만들 수 있는 플랫폼”**이 되는 것. 이 목표 아래, 스노우플레이크는 인프라, 데이터, AI 기능을 하나의 통합된 경험으로 연결하고 있습니다.
🧩 AI 플랫폼 경쟁, 이제는 데이터베이스가 핵심
스노우플레이크의 이번 인수는 단순한 데이터 플랫폼 제공을 넘어, 기업 고객이 자사 데이터를 바탕으로 AI를 '직접' 구축하고 운영할 수 있는 환경을 마련하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 OpenAI, Nvidia, Databricks 등과 같은 테크 기업들과 동일한 전장을 공유하게 되었음을 의미합니다. 스노우플레이크는 2023년에도 생성형 AI 검색 스타트업 네바(Neeva)를 인수하며 그 방향성을 드러낸 바 있습니다.
오늘날 기업들이 AI를 도입할 때 가장 먼저 부딪히는 과제는 “데이터를 어디에, 어떻게 저장하고 연결할 것인가”입니다. 이 질문에 대한 해답은 단순한 모델이나 API가 아닌, 데이터베이스 구조 그 자체에서 출발합니다. 그렇기 때문에 현재 AI 플랫폼 시장의 승부는 'AI 모델'보다 'AI에 적합한 데이터베이스'를 갖춘 자가 이긴다는 방향으로 전개되고 있습니다.
OpenAI, Nvidia, Databricks, 그리고 이제 Snowflake까지. 이들은 모두 AI 플랫폼 경쟁에서 주도권을 잡기 위해 데이터베이스 역량을 강화하고 있으며, 특히 PostgreSQL 같은 오픈소스 RDBMS에 주목하고 있습니다. 이는 AI가 텍스트, 이미지, 숫자 데이터를 다루는 데 있어 정형 데이터와 비정형 데이터의 유연한 처리 능력을 동시에 요구하기 때문입니다.
AI 에이전트를 만들기 위해서는 단순한 모델뿐 아니라, 다음 요소들이 필요합니다:
- 벡터 검색과 인덱싱 (예: Embedding 처리)
- 데이터 변환과 필터링 로직
- 대규모 실시간 질의 처리
- 고객 맞춤형 컨텍스트 저장 및 추적
이 모든 것을 안정적으로 운영하려면, 결국 탄탄한 데이터베이스 인프라가 필수입니다. Snowflake는 이번 Crunchy Data 인수를 통해 Postgres 기반의 정교한 데이터 스택을 확보함으로써, 단순히 ‘저장소’의 역할을 넘어 AI 에이전트를 실행하는 ‘운영 플랫폼’으로 진화하고자 하는 것입니다.
결론적으로, AI 플랫폼 경쟁의 중심은 이제 GPU도, API도 아닌 데이터 저장과 활용의 구조적 기반으로 이동하고 있으며, Snowflake는 그 변화의 중심에서 새로운 판을 만들고 있습니다.
🧭 마무리: 클라우드, 데이터, AI의 삼각 축을 잡아라
이번 크런치 데이터 인수를 통해 스노우플레이크는 단순한 클라우드 저장소 제공업체에서 AI 시대의 핵심 플랫폼 기업으로 진화하고 있습니다. 클라우드 인프라, 데이터베이스, 그리고 AI가 연결되는 이 삼각 축의 중심에 스노우플레이크가 올라서는 모습을 주목할 필요가 있습니다. 이제 경쟁은 단순한 성능이나 가격이 아니라, ‘누가 더 쉽게 고객이 AI를 만들 수 있도록 도와주는가’의 싸움으로 바뀌고 있습니다.
스노우플레이크의 이번 인수는 단순한 기능 보완이 아니라, AI 시대에 최적화된 데이터 생태계를 설계하려는 시도입니다. Snowflake Postgres는 PostgreSQL 기반의 확장성과 신뢰성을 바탕으로, 개발자와 기업이 AI 에이전트를 쉽게 설계하고, 데이터 기반 앱을 운영할 수 있도록 하는 새로운 전환점을 만들고 있습니다.
이는 경쟁사인 데이터브릭스의 행보와도 맞물리며, AI 플랫폼 경쟁이 GPU, 모델, 알고리즘의 전쟁에서 데이터베이스와 인프라 아키텍처의 전쟁으로 이동하고 있음을 명확히 보여줍니다. 누가 더 강력한 AI 모델을 만드는가보다, 누가 고객이 직접 원하는 AI를 더 쉽게, 빠르게 만들 수 있도록 지원하는가가 핵심 경쟁력으로 부상한 것입니다.
앞으로 Snowflake는 단순한 데이터 저장소가 아닌, **AI 개발자와 기업을 위한 '데이터-중심 AI 허브'**로 진화할 가능성이 높습니다. Postgres, 벡터 DB, 실시간 분석, 생성형 AI 검색 등 다양한 기능이 하나의 플랫폼으로 통합되며, Snowflake는 AI 인프라의 조용한 챔피언으로 자리잡고 있습니다.
이제 중요한 질문은 하나입니다. 당신의 데이터는 AI를 만들 준비가 되어 있는가? 그리고, 그 여정을 함께할 플랫폼은 누구인가?
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