[인터뷰] “귀해진 기업 데이터…위험한 유출 대신 AI를 안으로 모셔라” 작성일 04-19 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">하산 리즈비 오라클 총괄 부사장</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="U4sxF8TshK"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9b016ddbd73c83596cfe5e55cf6cd306241b67daa208b8fabde22e7610b41df5" dmcf-pid="u8OM36yOWb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="하산 리즈비 오라클 데이터베이스엔지니어링 부문 총괄 부사장. 오라클 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/19/dt/20260419135347852vfyk.png" data-org-width="640" dmcf-mid="p1dpOtNdC9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/19/dt/20260419135347852vfyk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 하산 리즈비 오라클 데이터베이스엔지니어링 부문 총괄 부사장. 오라클 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f5faa2bb56676390a3eade5414814471930185c439aa58a4a904185ae71fc19b" dmcf-pid="76IR0PWIyB" dmcf-ptype="general"><br> 최근 한국 정부가 방대한 공공데이터를 인공지능(AI) 학습용으로 개방하겠다는 청사진을 밝혔다. 민간 기업도 바쁘게 움직이고 있다. 기업들은 자신만의 고유 데이터를 가장 잘 활용하기 위해 비즈니스에 특화된 AI를 앞다퉈 개발하고 있다.</p> <p contents-hash="44c3a9359a1d9220c4862138775b73b1a2774779b0d158ae744ae530391b2d3f" dmcf-pid="zPCepQYCvq" dmcf-ptype="general">하지만 현실의 벽은 높다. 보안과 개인정보 침해, 복잡한 거버넌스 리스크 등으로 민감한 내부 데이터를 외부의 거대 AI 엔진으로 통째로 넘기는 것에 난색을 표하고 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="a7287286fe91e8b0374090dda76affcd03973d632c66a7236c65d6662e0c64e0" dmcf-pid="qQhdUxGhWz" dmcf-ptype="general">여기에 자국 데이터의 해외 반출을 통제하는 이른바 ‘소버린 AI’(데이터 주권) 규제가 전 세계적으로 거세지면서, 무작정 데이터를 퍼블릭 클라우드로 긁어모아 AI를 학습시키던 기존의 공식은 근본적인 한계에 부딪혔다.</p> <p contents-hash="c2f4c42a06ed885f70d7316169753c199859b9c100d4cf83835b989687418f6b" dmcf-pid="BxlJuMHlv7" dmcf-ptype="general">하산 리즈비 오라클 데이터베이스 엔지니어링 부문 총괄 부사장은 19일 “이제 기업 AI의 성패는 어떤 훌륭한 거대언어모델(LLM)을 쓰느냐가 아니라, 귀해진 기업 내부 데이터가 잠들어 있는 기존 DB 안으로 AI 엔진을 얼마나 안전하고 깊숙하게 끌어들일 수 있느냐에 달렸다”고 진단했다.</p> <p contents-hash="abd5038a1fb18ba524629cfccbe08a0a00147cc88265aca3311ee4988ef6bd0e" dmcf-pid="bMSi7RXSTu" dmcf-ptype="general">지금까지 기업들은 오픈AI의 챗GPT, 앤스로픽의 클로드 등 최고 수준의 생성형 AI를 활용하기 위해 민감한 데이터를 외부의 벡터 DB나 퍼블릭 클라우드로 이동시켜왔다. 데이터를 AI가 있는 곳으로 보내는 ‘Data to AI’ 방식이다.</p> <p contents-hash="c801b4de5439d533ce58ff1f6705b4f11a7ee991736f798040125f24fdd0ada4" dmcf-pid="KRvnzeZvlU" dmcf-ptype="general">하지만 리즈비 부사장은 이 지점이 기업 AI 도입의 가장 큰 패착이 될 수 있다고 경고했다. 그는 “데이터를 이리저리 이동시키기 시작하면서 가장 먼저 마주하는 거대한 장벽은 보안과 컴플라이언스”라고 짚었다.</p> <p contents-hash="ab4d96b51cb62be6e5b63b68bc13c710cf0d3921727211a3b76cc19d3cadec04" dmcf-pid="9eTLqd5TCp" dmcf-ptype="general">기술적 비효율성도 문제점으로 꼽힌다. 기존의 관계형 DB와 AI용 벡터 DB를 분리해 운영할 경우 두 DB를 동기화하고 조인하는 과정에서 엄청난 컴퓨팅 비용과 지연이 발생한다. 다루는 데이터가 방대해질수록 실시간 AI 서비스는 불가능해진다.</p> <p contents-hash="dd492d235848952cd531e1141f3cd30de0384764e62d3079535775ecb2d8ad93" dmcf-pid="2dyoBJ1yC0" dmcf-ptype="general">리즈비 부사장은 “오라클은 데이터를 AI가 있는 외부로 옮길 것인지, 아니면 데이터가 있는 곳으로 AI를 가져올 것인가에 대한 고민의 해법을 후자로 내렸다”며 “기업의 데이터가 이미 안전하게 보관된 안방으로 ‘최고의 AI’를 직접 모셔오는 것”이라고 설명했다. AI를 데이터가 있는 곳으로 모셔오는 ‘AI to Data’ 방식이다.</p> <p contents-hash="6e8b4865fbababcbb2fe71b7c20840c5434933265faf92ee6a7115a5dec78ab1" dmcf-pid="VJWgbitWS3" dmcf-ptype="general">대표적인 사례가 DB 자체에 내장된 ‘벡터 검색’ 기능이다. 만약 기존 DB에 벡터 기능이 없다면, 기업은 방대한 데이터를 밖으로 빼내 다른 DB에서 벡터화하는 위험한 과정을 거쳐야 한다.</p> <p contents-hash="956e86db73f66a7fbf8b65f7f97f3f093754c2453a3b5c394b1ecdaf5abaf12f" dmcf-pid="foXAVgpXSF" dmcf-ptype="general">안방에 들일 AI도 기업들이 직접 선택할 수 있다. 특정 AI 모델을 강요하지 않는 ‘개방성’이 오라클의 핵심 전략이다. 챗GPT, 제미나이 등 기업이 선호하는 모델을 가져와 데이터베이스 내부에서 직접 활용할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="86c9bb4cb82dbbd2bf2f29a35abc787fdffbfe72b4d5e1793ead71105c885562" dmcf-pid="4gZcfaUZht" dmcf-ptype="general">데이터가 머무는 안방도 기업이 직접 선택할 수 있다. 특정 클라우드 벤더에 종속되던 ‘록인’에서 벗어나 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 데이터가 담긴 클라우드에 관계 없이 오라클 AI를 적용할 수 있다.</p> <p contents-hash="7f7ab85dc6ab1833a51d0f1aeacdbb2b51ced82cb5290423b3ce3b522fd0e2cb" dmcf-pid="8a5k4Nu5l1" dmcf-ptype="general">리즈비 부사장은 “오라클은 오라클클라우드인프라(OCI)뿐 아니라 경쟁사와의 협력을 통해 기업이 원하는 어떤 클라우드 환경에서도 오라클 DB를 구동할 수 있도록 문호를 개방했다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="1418ce909fac7c0815e0c20cdca3bde9a47881e58d80cd8cbb87f27a6657cb5d" dmcf-pid="6N1E8j71C5" dmcf-ptype="general">이는 전 세계적인 소버린 규제에 대응하는 핵심 무기가 될 것으로 봤다. 글로벌 기업이 인도 데이터는 인도 서버에, 유럽 데이터는 유럽 서버에 강제로 머물게 해야 하는 상황이 발생해도 오라클 기술을 활용하면 각국 규제에 맞춰 데이터를 흩어두면서도 논리적으로는 통합 관리할 수 있다.</p> <p contents-hash="baf97ce7b7b85e679707edb11decfad7d7c648fef73d06171209aaf83fd3f1ce" dmcf-pid="PjtD6AztCZ" dmcf-ptype="general">보안이 극도로 민감한 기업을 위해 클라우드 서버 인프라 자체를 기업의 자체 데이터센터 안으로 통째로 배달해 주는 하이브리드 모델까지 마련했다.</p> <p contents-hash="b0c9798229b56487a0f60f3dcaa54b60258cce6c7c0ce1c265b6d7eb892cb1f4" dmcf-pid="QAFwPcqFvX" dmcf-ptype="general">리즈비 부사장은 “결국 고객에게 유연한 선택권을 주지 않는 벤더는 외면받아 어려움에 처하게 될 것”이라며 “데이터가 어디에 있든, 그곳이 바로 혁신의 안방이 될 수 있도록 지원하는 것이 중요하다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="d92393c873066be7c2571bd7bd45fe991fa5253ea8be9066fc43dc4df0733f0f" dmcf-pid="xc3rQkB3vH" dmcf-ptype="general">김남석 기자 kns@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [인터뷰] “귀해진 기업 데이터…위험한 유출 대신 AI를 안으로 모셔라” 04-19 다음 아이티센클로잇 “올림픽·아겜 IT, 예술·생활체육에도 접목” 04-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
