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스노우플레이크, 오픈AI와 2억 달러 규모 파트너십 체결

게시 확산 지수 51

스노우플레이크가 오픈AI와 수년 간 2억 달러 규모의 파트너십을 맺었다. 기업 고객은 데이터 환경을 벗어나지 않고도 Snowflake Cortex AI와 Snowflake Intelligence 내에서 오픈AI 첨단 모델을 호출해 SQL 분석이나 맞춤형 에이전트 구축을 바로 수행할 수 있다.

스노우플레이크, 오픈AI와 2억 달러 규모 파트너십 체결
이미지: openai.com

기업용 AI 시장에서 한 우물만 파는 시대는 끝났습니다. 데이터 플랫폼 스노우플레이크(Snowflake)가 이를 수치로 증명했습니다.

스노우플레이크는 2월 2일 오픈AI(OpenAI)와 수년 단위의 2억 달러 규모 파트너십을 체결했다고 발표했습니다. 이번 계약으로 GPT-5.2를 포함한 오픈AI의 첨단 모델들이 스노우플레이크의 Cortex AI 및 Snowflake Intelligence에 직접 탑재됩니다.

이에 따라 스노우플레이크를 사용하는 전 세계 12,600개 이상의 기업 고객은 3대 주요 클라우드 환경 전반에서 자사 데이터를 외부로 유출하지 않고도 오픈AI 모델을 즉시 호출할 수 있게 되었습니다.

SQL 쿼리 안에서 대형 모델 바로 호출

이번 통합의 핵심은 현업 데이터 워크플로에 기술이 자연스럽게 스며들었다는 점입니다.

개발자와 분석가는 Snowflake Cortex AI Functions를 통해 일반적인 SQL 쿼리 안에서 오픈AI 모델을 바로 실행할 수 있습니다. 기존의 정형 테이블 데이터는 물론 텍스트, 이미지, 오디오 파일까지 익숙한 데이터베이스 명령어로 분석합니다.

코딩을 모르는 일반 직원들도 Snowflake Intelligence를 통해 자연어로 질문하면 시스템이 알아서 데이터를 추출해 통찰을 제공합니다. 캔바(Canva)와 피트니스 기기 제조사 웁(WHOOP)이 이미 이를 활용해 자체 에이전트를 구축하고 있으며, 향후 OpenAI Apps SDK와 AgentKit 연동도 확대될 예정입니다. 스노우플레이크 임직원 전원에게도 ChatGPT Enterprise가 배포됩니다.

두 달 전 앤트로픽에도 2억 달러를 썼던 스노우플레이크

이번 거래가 낯설지 않은 이유는 분명합니다. 스노우플레이크는 불과 두 달 전인 작년 12월 초, 오픈AI의 최대 라이벌인 앤트로픽(Anthropic)과도 똑같이 2억 달러 규모의 파트너십을 발표했습니다.

스노우플레이크의 AI 부사장 바리스 굴테킨(Baris Gultekin)은 자사가 특정 공급업체에 종속되지 않는 ‘모델 애그노스틱(model-agnostic)’ 노선을 유지하고 있다고 밝혔습니다. 현재 플랫폼에는 오픈AI와 앤트로픽뿐만 아니라 구글과 메타의 모델도 함께 제공됩니다.

이러한 양다리 전략은 업계 전반의 추세입니다. 지난 1월 서비스나우(ServiceNow) 역시 오픈AI 및 앤트로픽과 연달아 다년 계약을 맺었습니다. 벤처캐피털들은 각자 투자한 모델이 1위라고 엇갈린 보고서를 내놓고 있지만, 실사용 기업들은 마치 우버와 리프트를 번갈아 타듯 상황에 맞춰 최적의 모델을 골라 쓰는 방식을 택하고 있습니다.

왜 중요한가

기업 입장에서 가장 다루기 까다로운 문제는 데이터 보안과 거버넌스였습니다. 거버넌스가 갖춰진 데이터 웨어하우스 밖으로 데이터를 반출하지 않고 익숙한 SQL 환경에서 GPT-5.2를 다룰 수 있게 된 것은 매우 실질적인 변화입니다. 이미 스노우플레이크를 주력으로 쓰는 조직이라면 지금 당장 테스트해 볼 가치가 충분합니다.

산업 전반으로 보면 AI 모델 제조사들이 노리던 ‘기업 시장 독점’ 구상은 힘을 잃었습니다. 주요 기업들이 철저하게 복수 공급자 체제를 고수하면서, 모델 제공사들은 동일한 플랫폼 내부에서 성능과 단가를 두고 직접적인 경쟁을 피할 수 없게 되었습니다.

스노우플레이크의 선택은 매우 영리해 보입니다. LLM 진영의 치열한 출혈 경쟁 속에서 승패와 상관없이 자사 데이터 클라우드의 사용량을 늘리는 안전한 중립 지대를 차지했기 때문입니다. 반면 모델 개발사 입장에서는 코드 몇 줄만 바꾸면 경쟁사 모델로 갈아탈 수 있는 환경이 조성되면서 고객 락인(Lock-in) 효과가 약화되는 부담을 안게 되었습니다.

출처 (2)

  1. [1]
    openai.com(새 탭에서 열림)원문openai.com
  2. [2]
    techcrunch.com(새 탭에서 열림)보도techcrunch.com

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