AI 시대, 저장소 전쟁 본격화… 수퍼베이스-아마존 S3 손잡았다

AI의 산업 내 영향력이 가속화되면서, AI 네이티브 애플리케이션은 기존 저장소와 컴퓨팅 구조의 경계를 허물며 새로운 기술 지형을 형성하고 있다. 특히 ‘에이전트 기반(agentic)’ 워크로드는 이제 단순한 지연(latency)보다는 ‘확장성’과 ‘저장 비용’이 핵심 과제로 부상하고 있다.

AWS 리인벤트 2025 행사에서 진행된 인터뷰에서 폴 코플스톤(Paul Copplestone) 수퍼베이스(Supabase) 최고경영자(CEO)는 "에이전트 기반 애플리케이션은 어마어마한 양의 데이터를 생성한다"며, "이러한 데이터를 처리하기 위해선 매우 낮은 비용의 스토리지 플랫폼이 필수적이며, 바로 이 지점에서 아마존 S3의 가치가 부각된다"고 설명했다. 그는 이어 "이제는 전체 데이터베이스 워크로드가 S3 위에서 구동되는 흐름이 보인다"고 덧붙였다.

이런 흐름은 단순한 추세를 넘어서, 대규모 시스템 구축과 효율적인 데이터 활용이라는 이중 과제를 해결하기 위한 전략적 방향이다. 기존 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 기반의 시스템은 빠른 응답 속도가 생명이었지만, AI 중심의 워크로드는 방대한 데이터 볼륨 처리에 초점이 맞춰졌고, 이에 따라 데이터베이스와 S3 간의 유기적 협업이 절실해졌다.

또한 기업들이 생성형 AI나 에이전틱 AI를 확장 적용하면서, 분산된 데이터 구조에서 발생하는 병목 현상이 커지고 있다. 코플스톤은 "데이터를 데이터베이스에서 제거한 후에도 동일한 쿼리를 데이터 웨어하우스에서 그대로 실행할 수 있다"고 설명하며, 양쪽 환경 간 쿼리 동기화가 가능한 개방형 스토리지 구조의 중요성을 강조했다.

아마존웹서비스(AWS)는 이러한 변화에 발맞춰, 향후 기업용 AI는 단발성 질문이 아닌 장시간 실행되는 에이전트 모델이 주도할 것이라 전망하고 있다. 이에 따라 AWS는 고속의 데이터베이스와 저비용 대용량 저장소의 결합을 강화하는 방향으로 투자를 확대 중이다. 수퍼베이스는 이 흐름에 발맞춰, PostgreSQL 데이터베이스와 S3 스토리지를 결합한 새로운 개방형 플랫폼을 제안하며 시장을 공략하고 있다.

코플스톤은 "지연 시간이 민감한 데이터는 PostgreSQL에 저장하고, 상대적으로 느려도 대량의 데이터를 요구하는 경우에는 S3에 저장하는 방식이 현재 우리가 제안하는 완성된 플랫폼"이라고 설명했다. 이와 같은 구조는 고성능을 요구하는 애플리케이션과 범용 대규모 분석 시스템이 한 환경에서 공존할 수 있는 길을 연다.

결국 AI 시대의 데이터 전략은 단지 '빠르게 처리하는 것'을 넘어 '어떻게 확장 가능하고 비용 효율적으로 다룰 것인가'로 진화하고 있으며, 수퍼베이스와 AWS의 접근법은 그 해답 중 하나를 제시하고 있다. AI 네이티브 앱이 본격적으로 산업에 안착함에 따라, 저장소 아키텍처 역시 개방성과 연동성을 기반으로 한 근본적인 재설계가 불가피해지고 있다.