"보안과 확장성을 모두 고려한 통합 데이터 아키텍처가 필요하다."
티르탄카르 라히리 오라클 인공지능(AI) 엔진 부문 수석 부사장은 3일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '오라클 AI 서밋 2026'에서 이같이 밝혔다.
라히리 부사장은 오라클의 목표를 기업용 AI 플랫폼으로의 도약으로 제시했다. 그는 "기업 데이터 관리의 전략적 필수 요소로 자리 잡은 AI를 데이터 플랫폼의 핵심에 내재화하는 데 초점을 맞췄다"면서 "AI 모델과 벡터 임베딩을 어디에 둘지 고객이 선택할 수 있도록 하고, AI 배포 방식도 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드는 물론 에어갭(Air-Gap·외부망과 물리적으로 분리된 환경)까지 통합 지원하는 방향을 추진하고 있다"고 밝혔다.
라히리 부사장은 데이터 운영 비용을 줄이는 전략으로 '통합 데이터 아키텍처(Converged Data Architecture)'를 내세웠다. 데이터 관리의 총소유비용(TCO)을 낮추기 위해 기업이 데이터와 AI를 따로 붙이는 방식이 아니라 하나의 아키텍처 안에서 굴리도록 돕겠다는 취지다.
이 같은 '통합' 메시지는 오라클이 작년 10월 출시한 오라클 AI 데이터베이스 '26 ai'를 통해 실현 가능해졌다. 26 ai는 AI가 기본으로 탑재된 데이터베이스 엔진이다. 오라클은 벡터 검색(Vector Search)과 검색증강생성(RAG)을 통해 기업 내부 데이터를 빠르게 찾고, 그 결과를 초거대언어모델(LLM)과 결합해 더 정확한 답변을 만들 수 있다고 강조해왔다.
라히리 부사장은 "AI 벡터는 복합적인 의미를 숫자로 배열해 나열하지만, 사용자가 선택한 모델을 기반으로 생성이 가능하고 '벡터 인덱스'를 더해 검색 속도를 높였다"고 설명했다. 그러면서 "RAG을 통해 유의미한 문서를 찾고 데이터를 기반으로 웹애플리케이션이 활용하도록 할 수 있다"며 "LLM과 결합해 데이터베이스 API를 활용할수 있고, SQL(데이터베이스에 질문하고 수정하기 위해 쓰는 언어) 기능을 활용하면 가장 연관이 높은 문서를 빠르게 검색할 수 있다"고 덧붙였다.
라히리 부사장은 데이터 유형이 달라도 AI 기능 구현이 가능하다고 강조했다. 그는 "오라클이 가진 목표는 굉장히 복잡한 AI 로직(Logic)을 명료한 SQL로 쉽게 만들도록 돕는 것"이라며 "짧은 SQL 구문은 몇백 줄짜리 파이썬 코드와 같다고 생각하면 된다"고 말했다. 그러면서 "정형화된 데이터만이 아니라 다른 유형의 데이터와도 결합해 SQL 구문으로 만들 수 있다"고 설명했다.
오라클은 글로벌 AI 모델과 협업도 늘려가고 있다. 라히리 부사장은 "xAI, 구글, 메타, 코히어, 오픈AI 등 글로벌 선도 AI 모델 기업들과의 협업을 통해 강력한 AI 모델과 오라클의 특화된 AI 에이전트 전략으로 기업 고객을 공략하고 있다"고 했다. 오라클은 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)'를 도입해 AI 모델 개발과 배포를 가속화하고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있는 환경을 구축해왔다. 오라클의 OCI를 사용하는 고객사 수만 43만개에 달한다.
한국오라클은 올 상반기 아마존웹서비스(AWS)와 사업 협력을 준비 중이다. 김성하 한국오라클 사장은 "국내 AWS 데이터센터에 '엑사(오라클이 하드웨어+소프트웨어를 한 세트로 최적화해 만든 데이터베이스 전용 플랫폼)' 장비가 들어갔다. 실제로 지금 준비 작업을 하고 있다"며 "국내 디지털 금융사 고객사 한 곳이 미국 리전(region)에 있는 오라클 데이터센터를 사용해 (서비스 도입을 위한) 개념증명(PoC)을 진행 중"이라고 했다.