핵심 요약
스노우플레이크 공동창업자 겸 최고아키텍트인 베누아 다쥬빌이 미국 샌프란시스코에서 열린 스노우플레이크 서밋 26 기간 인터뷰에서 기업 AI 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 그 자체에서 데이터·거버넌스·업무 맥락을 결합하는 플랫폼으로 옮겨가고 있다고 밝혔다. 그는 LLM 기업은 AI는 갖췄지만 기업 데이터와 거버넌스는 갖지 못했다고 지적하며, 데이터를 모델로 옮기기보다 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행해 이동을 최소화하는 것이 핵심이라고 강조했다.
무엇이 발표·공개됐나
이번 발언의 골자는 기업이 AI를 제대로 쓰려면 모델 성능만이 아니라 데이터, 거버넌스, 접근 권한, 업무 맥락까지 한꺼번에 다뤄야 한다는 것이다. 다쥬빌은 기업 고유의 정형·비정형 데이터와 보안·규정 준수 체계가 결합되지 않은 LLM은 실제 업무에서 신뢰할 만한 답을 내기 어렵다고 봤다.
데이터 이동 최소화라는 설계 철학
전통적 접근은 데이터를 외부 AI 모델로 보내 처리하는 방식이었다. 다쥬빌이 제시한 방향은 반대다. 민감한 기업 데이터를 플랫폼 밖으로 내보내지 않고, 데이터가 저장된 거버넌스 경계 안에서 모델을 호출하도록 해 유출 위험과 복제 비용을 동시에 줄인다는 구상이다. 이는 데이터 클라우드 사업자가 AI 시대에 자신의 해자를 재정의하는 논리이기도 하다.
왜 중요한가
지난 2~3년간 기업 AI 화두는 어떤 LLM이 더 똑똑한가에 쏠려 있었다. 그러나 모델 성능이 상향 평준화되면서 차별화 지점이 모델에서 데이터와 운영 체계로 이동하고 있다. 같은 모델을 써도 양질의 사내 데이터와 정교한 권한·거버넌스를 붙인 기업이 더 정확하고 안전한 결과를 얻는다.
특히 거버넌스는 단순한 보안 이슈를 넘어 규제 대응과 책임 소재의 문제다. 누가 어떤 데이터에 접근해 어떤 답을 받았는지 추적·통제하지 못하면 금융·의료·공공 등 규제 산업에서 AI는 도입 자체가 어렵다. 데이터 이동 최소화는 보안·비용·규제를 한 번에 푸는 열쇠로 부상하고 있다.
