스노우플레이크, '실전형' 오픈소스 AI로 기업 생산성 끌어올린다

스노우플레이크(SNOW)가 기업 고객을 위해 오픈소스 AI 기술 혁신에 나섰다. 최근 발표된 텍스트-투-SQL 모델 ‘Arctic-Text2SQL-R1’과 AI 추론 최적화 기술 ‘Arctic Inference’는 생성형 AI의 현장 배치 과정에서 발생하는 두 가지 대표적인 난제를 해결하는 데 중점을 두고 있다. 이 두 기술은 비즈니스 환경에 직접 적용이 가능한 현실적인 해법을 제시하면서, 엔터프라이즈 AI 인프라의 새로운 기준을 제시하고 있다는 평가를 받고 있다.

텍스트-투-SQL 기능은 자연어로 작성된 질의를 SQL 쿼리로 변환하는 역할을 한다. 그동안 여러 언어모델(LLM)이 이 기능을 탑재했지만, 실제 복잡한 스키마와 중첩된 논리 구조를 지닌 기업용 데이터베이스에서는 엉뚱한 질의 결과를 내거나 실행 자체가 실패하는 경우가 허다했다. 스노우플레이크는 이러한 문제의 본질이 '언어 유사도'에만 집중된 학습 방식에 있다고 보고, 실행 결과의 정확성에 중점을 둔 새로운 보상 방식 '실행 정렬 강화학습(Execution-Aligned Reinforcement Learning)'을 도입했다. 이를 통해 Arctic-Text2SQL-R1은 복잡한 실전 환경에서 실제로 구동 가능한 고정밀 SQL 쿼리를 생성할 수 있도록 설계됐다.

한편 두 번째 과제인 AI 추론 성능은 ‘처리 속도’와 ‘비용 효율성’ 간의 구조적 딜레마가 존재했다. 빠른 응답 속도를 확보하려면 GPU 리소스를 과도하게 사용해야 했고, 반대로 비용을 낮추면 성능이 희생되었다. 스노우플레이크는 이런 문제를 해결하기 위해 ‘시프트 병렬화(Shift Parallelism)’라는 새로운 접근 방식을 Arctic Inference에 도입했다. 이 기술은 실시간 트래픽 패턴에 따라 병렬화 전략 간 전환이 가능하도록 설계돼, 동일한 시스템 안에서 고속 응답성과 GPU 활용도 간의 균형을 이룰 수 있도록 도와준다.

Arctic Inference는 업계에서 널리 사용되는 오픈소스 추론 서버 vLLM과의 통합을 바탕으로 배포 편의성도 크게 개선됐다. 기존 인프라를 수정하지 않고도 손쉽게 성능을 높일 수 있어, AI 모델 추론을 운영 중인 기업들에게 매력적인 대안으로 부상하고 있다. 스노우플레이크의 AI 수석 아키텍트 사먐 라즈반다리(Samyam Rajbhandari)는 "Arctic Inference는 오픈소스 기반 중 가장 빠른 응답 성능을 실현할 수 있는 솔루션"이라고 강조했다.

기업들이 이 두 기술에서 가장 크게 기대하는 부분은 실질적 *생산성 향상*이다. 특히 Arctic-Text2SQL-R1은 데이터 분석 도구의 비전문가 활용도를 획기적으로 끌어올릴 수 있는 계기가 될 수 있다. 단순히 그럴듯해 보이는 쿼리를 만드는 것이 아니라, 실제 운영 중인 데이터베이스 환경에서 정확히 동작하는 쿼리를 생성함으로써, AI 기반의 의사결정 신뢰도를 높여줄 수 있기 때문이다. 다만 이 기술의 기업 내 확산엔 시간이 다소 필요할 것으로 보인다. 많은 기업들이 여전히 자사의 데이터플랫폼 내 기본 SQL 툴에 의존하고 있기 때문이다.

반면 Arctic Inference는 기존 워크플로우를 그대로 유지하면서도 GPU 성능을 극대화할 수 있어, 보다 빠른 속도로 기업 시장에 안착할 가능성이 크다. 분산화된 AI 추론 인프라를 통합하고, 동시에 처리 속도와 운영비용 개선이라는 두 마리 토끼를 잡아야 하는 기업들에게 매력적인 선택지로 여겨질 전망이다.

이번 스노우플레이크의 오픈소스 AI 기술은 단순한 기술 시연을 넘어, 실제 기업이 겪고 있는 문제를 명확히 진단하고 그 해법을 제시했다는 점에서 주목할 만하다. 텍스트-투-SQL과 추론 최적화라는 양대 과제를 실용적 접근으로 해결한 이 기술이, 향후 AI가 기업 가치 창출의 핵심 도구로 자리 잡는 데 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.