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스노우플레이크 CEO가 밝힌 '엔터프라이즈 AI'의 5가지 미래 시나리오

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[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 스노우플레이크(Snowflake)는 '데이터 클라우드'의 절대 강자로서, 하드웨어 중심의 논의(엔비디아)에서 소프트웨어와 데이터가 실제 비즈니스 가치로 어떻게 연결되는지를 가장 잘 설명해 줄 수 있는 위치에 있습니다.

슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO의 발언을 분석해 기업 경영진과 투자자들이 반드시 알아야 할 '엔터프라이즈 AI의 5가지 미래 시나리오' 형태로 정리했습니다.

슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) 스노우플레이크 CEO

출처: NVIDIA CES 2026 'Setting the Stage' 패널 토의

📊 Executive Summary (핵심 요약)

CES 2026 엔비디아 세션에 패널로 나선 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) 스노우플레이크 CEO는 "챗봇(Chatbot)의 시대는 가고, 에이전트(Agent)의 시대가 왔다"고 선언했습니다. 그는 기업의 AI 도입이 단순한 호기심 단계를 지나, 실질적인 '데이터 주권' 확보와 '비정형 데이터(Dark Data)'의 자산화로 넘어가고 있음을 강조했습니다. 특히 하드웨어 투자(GPU)가 소프트웨어 혁신(SaaS)과 결합해 어떻게 실제 ROI(투자 수익률)를 창출하는지 구체적인 청사진을 제시했습니다.

💡 Scenario 1. '수동적 조회'에서 '능동적 에이전트'로의 전환

"CEO의 주머니 속에 실시간 경영 참모가 들어온다"

라마스와미 CEO는 AI의 역할이 단순한 질의응답을 넘어, 비즈니스 맥락을 이해하는 '데이터 에이전트(Data Agent)'로 진화했다고 정의했습니다.

  • 실시간 인텔리전스: 그는 자신의 스마트폰에서 구동되는 에이전트를 예로 들며, "언제든 '이 고객과의 관계는 어떤가?', '매출 추이는?'이라고 물으면 AI가 즉시 내부 데이터를 분석해 답한다"고 밝혔습니다.
  • 의사결정의 민주화: 과거에는 데이터를 분석하려면 담당자에게 메일을 보내고 일주일을 기다려야 했지만, 이제는 모든 CEO와 의사결정권자가 '손끝(Fingertips)'에서 기업의 최신 정보를 확인할 수 있게 되었습니다.

💾 Scenario 2. 하드웨어의 실용주의: "구형 칩도 돈을 번다"

최신 GPU만이 정답은 아니다

엔비디아 세션임에도 불구하고 그는 '하드웨어 효율성'을 강조했습니다. 모든 작업에 최신형 칩이 필요한 것은 아니라는 현실적인 지적입니다.

  • 적재적소의 배치: "스노우플레이크의 검색 엔진은 3~4년 된 구형 칩을 기반으로 구축되었지만, 여전히 고객들에게 핵심적인 가치를 제공한다"고 설명했습니다.
  • 고부가가치 작업의 차별화: 반면, 코딩이나 복잡한 추론 같은 최상위 작업에는 최신 파운데이션 모델과 고성능 칩이 필수적입니다.
  • ROI의 확실성: 연봉 20~30만 달러(약 3~4억 원)의 고숙련 인력을 더 효율적으로 만들 수 있다면, 기업은 SaaS 비용 지출을 주저하지 않을 것임을 확신했습니다.

🌐 Scenario 3. '데이터 주권(Data Sovereignty)'이 글로벌 확장의 열쇠

"내 데이터는 내 나라에 있어야 한다"

기업들이 AI 도입을 주저하는 가장 큰 현실적 장벽은 바로 '데이터의 위치'와 '보안'입니다.

  • 국경의 장벽: "독일 고객은 데이터가 독일 밖으로 나가는 것을 원치 않는다"며, 글로벌 비즈니스에서 데이터 주권이 핵심 이슈임을 지적했습니다.
  • 분산형 인프라의 이점: AI 인프라가 전 세계(중동, 아시아 등)로 분산되는 현상은 이러한 규제와 고객 니즈를 충족시키는 데 오히려 도움이 됩니다. 스노우플레이크는 별도의 하드웨어 약정 없이 트래픽을 유연하게 관리하여 이를 지원합니다.
  • 신뢰와 거버넌스: "당신의 데이터는 당신의 것"이라는 원칙 하에, 무단 액세스를 방지하고 거버넌스 프레임워크를 제공하는 것이 플랫폼 기업의 핵심 역량이 되었습니다.

🗃️ Scenario 4. '다크 데이터(Dark Data)'의 부활

셰어포인트에 잠든 20년 치 계약서를 깨워라

슈리다 라마스워미 CEO는 기업 내부에 쌓여만 있고 활용되지 못하는 '다크 데이터'에 주목했습니다.

  • 비정형 데이터의 자산화: 기업들은 셰어포인트 저장소 구석에 20년 치 계약서나 문서를 방치해두고 있습니다. 과거에는 "그 계약서 어디 있지?"라고 물어보고 며칠을 찾아야 했습니다.
  • AI가 여는 새로운 가치: 이제 AI는 이 방대한 비정형 데이터를 읽고, 구조화하여 즉시 검색 가능한 지식으로 변환합니다. 이것이 바로 기업들이 AI를 통해 얻을 수 있는 가장 즉각적이고 거대한 가치입니다.

⚔️ Scenario 5. 오픈 모델 vs 폐쇄형 모델의 공존

"개발자의 마음을 얻는 자가 승리한다"

오픈 소스와 폐쇄형(Proprietary) 모델의 경쟁 구도에 대해 그는 '역할 분담'을 예고했습니다.

  • 성능의 폐쇄형: 현재 코딩이나 복잡한 에이전트 작업에는 최상위 4개 기업(OpenAI 등)의 모델이 월등합니다.
  • 확장의 오픈형: 하지만 규모의 경제를 실현하고 개발자 생태계를 장악하는 것은 '오픈 모델'입니다. 그는 "메타(Meta)가 오픈 소스 전략을 잘 구사했다"며, 오픈 소스가 개발자들의 사고방식(Mindset)에 지대한 영향을 미친다고 분석했습니다. 결국 폐쇄형 기업들도 생태계 확장을 위해 오픈 모델을 내놓을 수밖에 없는 구조입니다.

📝 [테크수다's Insight] 조직의 '새로운 근육'을 키워라

슈리다 라마스워미 CEO의 발언 중 가장 인상적인 부분은 기술이 아닌 '사람'에 대한 이야기였습니다.

"훌륭한 영업 에이전트 도구가 있어도, 영업 사원들에게 매일 폰을 꺼내 시연하라고 가르치는 건 완전히 다른 문제입니다. 그것은 '새로운 근육(New muscle)'이며, 조직은 그것을 훈련해야 합니다."

CES 2026에서 우리가 목격한 것은 기술의 완성입니다. 이제 남은 과제는 '체화(Embodiment)'입니다. 2026년, 성공하는 기업은 최고의 GPU를 산 기업이 아니라, 직원들이 AI 에이전트를 자신의 근육처럼 자연스럽게 쓰도록 '변화 관리(Change Management)'에 성공한 기업이 될 것입니다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]

  • 이 기사를 작성하기 위해 구글 제미나이, 앤쓰로픽 클로드, 오픈AI ChatGPT, Otter.ai 를 활용했습니다.