기업 인공지능 전환(AX)의 무게중심이 기술 검증에서 실제 비즈니스 성과 창출로 이동하는 가운데, 오라클이 '데이터'를 중심으로 한 엔터프라이즈 AI 전략을 내세운다. 기업 핵심 데이터에 AI를 연결하고 이를 실제 업무 실행까지 이어가는 것이 골자다.
11일 한국오라클은 'AI 중심 클라우드 & 데이터 플랫폼 최신 기술 업데이트' 간담회를 열었다. 이날 차세대 인프라 아키텍처 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 액셀러론'과 'AI 데이터 플랫폼'을 소개하며 엔터프라이즈 AI를 실제 업무 실행 단계로 전환하기 위한 전략과 비전을 발표했다.
나정옥 한국오라클 부사장은 오라클 AI 전략을 'AI를 데이터 가까이(Bring AI to Your Data)'로 정의했다. 오라클은 신뢰할 수 있는 데이터와 모델 선택의 자율성, AI 워크로드를 위한 인프라를 엔터프라이즈 AI 전략의 세 가지 축으로 제시했다.
그는 “AI를 별도의 시스템으로 구축하는 것이 아니다”며 “기업의 핵심 데이터와 데이터 플랫폼에 AI를 통합해 데이터가 있는 곳에서 AI를 바로 활용할 수 있도록 하는 것”이라고 강조했다.
데이터 측면에서 'AI 데이터 플랫폼'을 앞세운다. 데이터웨어하우스가 정형 데이터 기반 분석, 데이터레이크가 정형·비정형 데이터의 대규모 저장에 초점을 맞췄다면 AI 데이터 플랫폼은 통합 데이터에 AI 기능을 결합해 검색·추론·자동화까지 수행하는 구조다. 기업 운영·분석 데이터에 벡터 검색과 자연어 질의, 생성형 AI, AI 에이전트를 직접 연결한다.
오라클은 △하나의 데이터 계층 △AI를 데이터 가까이 △보안과 거버넌스 내장 △분산 환경의 연결 등 네 가지 접근법을 바탕으로 AI 데이터 플랫폼 전략을 제시했다.
이 가운데 '하나의 데이터 계층'을 구현하는 '오라클 AI 데이터베이스 26ai'를 차별점으로 강조했다. 오라클 AI DB는 AI를 DB 안에 통합해 AI 활용 과정의 복잡도를 줄이고, 기업 데이터와 워크플로우·승인·정책을 활용해 AI가 실제 업무를 실행하도록 지원한다.
더나아가 이 같은 엔터프라이즈 AI 전략을 인프라 측면에서 OCI 액셀러론을 통해 뒷받침한다. 액셀러론은 OCI 2세대(Gen2)의 격리·신뢰 구조를 유지하면서 호스트와 네트워크 패브릭, 보안 전반의 데이터 경로를 다시 설계한 차세대 아키텍처다. 2016년 OCI Gen2 이후 약 10년 만의 대규모 인프라 업그레이드다. 오라클 액셀러론은 단순히 더 많은 컴퓨트를 제공하는 것을 넘어, 컴퓨트가 기다리지 않도록 데이터 경로 전반을 재설계한 것이 특징이다.
나 부사장은 “오라클의 AI 전략은 더 많은 AI 기능을 추가하는 것이 아니라 AI를 데이터·애플리케이션·인프라의 핵심 구조 안에 내장시켜 기업이 실제로 실행할 수 있는 결과를 더 빠르게 얻도록 만드는 것”이라며 “AI를 별개의 프로젝트로 취급하기보다는 핵심 데이터와 운영 시스템의 재설계 과제로 다뤄야 한다”고 말했다.
이어 “이제 엔터프라이즈 AI의 핵심 과제는 AI 기술 자체를 검증하는 단계를 넘어, AI를 실제 비즈니스와 업무 프로세스에 적용해 측정할 수 있는 성과와 기업 경쟁력으로 연결하는 것”이라고 덧붙였다.
강성전 기자 castlekang@etnews.com
