오라클, 데이터·업무 잇는 기업 AI 체계 제시

기업의 인공지능 전환이 기술 검증을 넘어 실질적인 사업 성과를 요구받는 단계로 접어들면서 오라클이 핵심 데이터와 AI를 직접 결합하는 전략을 제시했다. 한국오라클은 11일 ‘AI 중심 클라우드 & 데이터 플랫폼 최신 기술 업데이트’ 간담회를 열고, AI를 기업 데이터가 저장된 환경에서 활용해 실제 업무 실행으로 연결하겠다는 구상을 공개했다.

전략의 세 축은 신뢰할 수 있는 데이터, 모델 선택의 자율성, AI 워크로드용 인프라다. AI 데이터 플랫폼은 정형·비정형 데이터를 통합한 뒤 벡터 검색과 자연어 질의, 생성형 AI, AI 에이전트를 기업의 운영·분석 데이터에 연결한다. 하나의 데이터 계층, 데이터 인접형 AI, 내장형 보안·거버넌스, 분산 환경 연결 등 네 가지 접근법도 함께 제시됐다.

오라클은 ‘오라클 AI 데이터베이스 26ai’를 하나의 데이터 계층을 구현하는 핵심 요소로 내세웠다. 데이터베이스 내부에 AI를 통합해 활용 과정의 복잡성을 낮추고, 기업이 보유한 데이터뿐 아니라 워크플로와 승인 절차, 정책까지 이용해 AI가 업무를 수행하도록 지원하는 구조다. 기존 데이터웨어하우스의 정형 데이터 분석과 데이터레이크의 대규모 저장 범위를 넘어 검색·추론·자동화까지 포괄한다.

인프라 부문에서는 차세대 아키텍처 ‘OCI 액셀러론’이 AI 데이터 플랫폼을 뒷받침한다. 액셀러론은 OCI 2세대의 격리·신뢰 구조를 유지하면서 호스트, 네트워크 패브릭, 보안 영역의 데이터 경로를 다시 설계했다. 2016년 OCI 2세대 이후 약 10년 만에 이뤄진 대규모 인프라 개편으로, 컴퓨트 자원의 양을 늘리는 데 그치지 않고 데이터 이동 때문에 연산이 대기하는 상황을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 나정옥 한국오라클 부사장은 AI를 별도 프로젝트가 아닌 데이터·애플리케이션·인프라와 운영 시스템의 재설계 과제로 다뤄야 측정 가능한 성과와 경쟁력으로 이어갈 수 있다고 설명했다.