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[IT뉴스][현장] 한국오라클 김성하 사장 "오라클은 이제 AI 기업"…고객 AI 수익화 실현

온카뱅크관리자

2026-02-03 13:57:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 데이터 사일로 해법 제시…엔터프라이즈 AI 성과 창출 전략 공개 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)"오라클은 더 이상 데이터베이스 회사가 아닌 인공지능(AI) 기업입니다. 미션 크리티컬 데이터를 가장 잘 다뤄온 오라클의 강점을 바탕으로 고객사가 AI를 통해 실질적인 수익을 창출할 수 있도록 지원하겠습니다."
 한국오라클 김성하 사장은 3일 서울 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 열린 ‘오라클 AI 서밋 2026’에서 이같이 말하며, AI를 실제 성과로 연결하기 위한 오라클의 기술 전략과 국내 적용 사례를 소개했다.
 김 사장은 국내 기업들이 AI 도입 과정에서 어려움을 겪는 근본적인 원인으로 데이터 사일로 문제를 지목했다. 
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 <img alt="한국오라클 김성하 사장(사진=남혁우 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/ZDNetKorea/20260203135727082ohbc.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="zgZKmkvmoY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/ZDNetKorea/20260203135727082ohbc.jpg" width="658">
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 한국오라클 김성하 사장(사진=남혁우 기자)
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 그는 "많은 기업이 AI 파일럿 단계는 이미 넘었지만, 이를 전사적 성과로 확산시키는 데는 실패하고 있다"며 "AI가 특정 부서나 일부 업무 자동화에는 효과를 내고 있지만, 기업 전체 프로세스를 바꾸는 단계까지는 이르지 못하고 있다"고 말했다.
 데이터 사일로화가 반복되는 이유로는 기업 내부 데이터 구조의 한계가 지목됐다. 김 사장은 "부서별로 데이터가 분산돼 있고 전사적자원관리(ERP), 문서, 이미지, 로그 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터가 각기 다른 시스템에서 관리되고 있다"며 "이런 환경에서는 AI가 기업 전체를 관통하는 인사이트를 만들기 어렵고 결국 단편적인 자동화 도구로 머무르게 된다"고 진단했다. 
 데이터가 통합되지 않은 상태에서는 AI 모델을 아무리 고도화해도 실제 비즈니스 성과로 이어지기 어렵다는 설명이다.
 오라클은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터, AI 모델, 실행 환경을 하나의 구조로 통합하는 엔터프라이즈 AI 데이터 플랫폼 전략을 추진하고 있다. 데이터가 생성되고 저장되는 위치에서 곧바로 AI를 실행하고, 트랜잭션 데이터와 분석 데이터, 비정형 데이터까지 하나의 데이터 계층에서 처리함으로써 AI 활용 과정에서 발생하는 복잡성과 운영 부담을 줄이겠다는 구상이다.
 김 사장은 "AI를 성공적으로 확산하려면 새로운 모델을 도입하는 것보다 데이터 아키텍처를 먼저 재정비하는 것이 중요하다"며 "오라클은 데이터베이스, 클라우드 인프라, AI 기술을 하나의 프레임워크로 제공해 기업들이 파일럿을 넘어 실제 수익과 성과로 이어지는 AI를 구현하도록 지원하고 있다"고 강조했다.
 더불어 티르탄카르 라히리 오라클 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 기업 환경에서 데이터를 AI 환경에 맞춰 최적화하기 위한 오라클 AI 데이터베이스 26ai를 소개했다.
 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 LLM과 AI 벡터를 데이터베이스 핵심 기능으로 통합한 AI 네이티브 데이터베이스다. 문서, 이미지, 영상, 구조화 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 하나의 데이터 계층에서 처리할 수 있도록 설계됐다.
 특히 벡터 검색과 검색증강생성(RAG) 구현 방식을 데이터베이스 내부로 끌어들인 점이 강조됐다. 오라클은 벡터 검색, 문서 결합, LLM 호출 과정을 단일 SQL문으로 구현할 수 있도록 설계했다. 라히리 수석 부사장은 "복잡해 보이는 RAG 파이프라인을 선언형 SQL 하나로 처리할 수 있다"며 "이는 수백 줄의 파이썬 코드와 같은 효과를 낸다"고 설명했다.
 한국 시장 전략도 구체화됐다. 오라클은 올해 국내 시장에서 보안과 규제로 인해 퍼블릭 클라우드 AI 활용에 제약이 큰 금융, 제조, 국가 핵심 인프라 산업 진출을 본격화할 방침이다.
 김 사장은 "국내 주요 산업은 퍼블릭 클라우드 활용에 한계가 있는 경우가 많다"며 "오라클은 고객 전용 프라이빗 클라우드와 기존 오라클 데이터베이스 환경을 그대로 활용해 AI로 확장할 수 있는 구조를 제공한다"고 말했다.
 현재 한국에는 6년 전 구축된 2개 퍼블릭 클라우드 데이터센터가 운영 중이며, 이와 별도로 고객 전용 오라클 전용 리전 클라우드 앳 커스터머(DRCC) 형태의 지원센터도 다수 구축돼 있다.
 김 사장은 "국내 추가 데이터센터 구축과 관련해서는 본사 차원에서 전략적으로 검토 중"이라며 "구체적인 일정이나 위치를 밝힐 단계는 아니지만, 한국 시장 수요에 대한 중요성은 본사에서도 명확히 인식하고 있다"고 설명했다.
 오픈AI와는 스타게이트 프로젝트의 일환으로 엔터프라이즈 AI 인프라 구축을 진행 중이다. 김 사장은 "오픈AI와의 협력은 데이터센터 구축이나 대규모 AI 인프라 확장과 연계된 글로벌 프로젝트 차원에서 본사가 주도하고 있다"며 "한국 시장 역시 이러한 글로벌 AI 인프라 전략의 영향권에 있다"고 말했다. 
 업계에서는 오라클이 오픈AI와 협력을 통해 AI 학습과 추론에 최적화된 데이터센터 역량을 지속 확대할 것으로 보고 있다.
 김성하 사장은 "올해는 AI 실험 단계를 넘어 실제 수익과 성과를 만들어내는 전환점이 되는 해"라며 "국내 기업이 보안과 규제를 고려하면서도 AI를 전사적으로 확산할 수 있도록 데이터 중심 AI 인프라 구축을 적극 지원하겠다"고 말했다. 
 이어 "금융, 제조, 공공, 국가 핵심 인프라 등 미션 크리티컬 산업을 중심으로 엔터프라이즈 AI 적용 사례를 빠르게 확대하고 한국 기업이 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 성과를 창출하도록 돕는 것이 올해 핵심 목표"라고 강조했다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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