오라클 Deutsche Bank 2026 Technology Conference

초대해 주셔서 감사합니다. 좋네요.

레스토랑, 이런 행사들, 그리고 기본적으로는 저희의 고투마켓 기능, 마케팅 기능을 운영·관리하고, 고객들 앞에서 최선을 보여 드리기 위해 해야 하는 모든 일들을 챙기는 데 시간을 쓰고 있습니다. 클레이는 인프라 쪽에 많은 시간을 쓰는데요, 특히 지금 저희가 진행 중인 대규모 인프라 구축에 집중하고 있습니다. 다만, 그렇다고 해서 저희가 시간을 그렇게만 배타적으로 나누는 것은 아닙니다. 클레이와 저는 여기서 아주 오랜 기간 함께 일해 왔고, 이런 역할을 맡기 훨씬 전부터 함께해 왔습니다. 그래서 투자 의사결정, 회사 운영 같은 여러 가지를 함께 협업하고 있습니다. 그러다 보니 수년에 걸쳐 잘 다져진 파트너십이고, 래리와도 꽤 오랜 기간 함께 일해 왔는데, 저희에게는 이 방식이 아주 잘 맞습니다.

저는 오라클의 애플리케이션 비즈니스에서, 말하자면 커리어를 시작하고 성장해 왔고, 특히 미션 크리티컬 산업용 애플리케이션 분야에 많은 시간을 보냈습니다. 하지만 그건 오라클에서 저희가 하는 일의 일부입니다. 저희가 하는 일의 전부는 아닙니다.

네. 음, 브래드, 제가 보기엔 가장 흥미로운 지점은 방금 ‘지난 1년 동안 그 대화가 어떻게 진화했느냐’고 하신 부분입니다. 저는 오히려 ‘지난 한 달 동안 어떻게 변했느냐’를 생각하게 됩니다.

와. AI 쪽은 그만큼 계속해서 빠르게 변하고 있거든요.

지난 1년 전체를 다 훑으면 여기 45분을 전부 써도 모자랄 겁니다. 매달 바뀌니까요. 다만 AI의 ‘디스럽션’ 측면에서 요약해 보겠습니다. 이건 아마 두어 번 전 실적 발표 콜에서도 말씀드렸던 내용입니다. AI로 인해 가장 먼저 본격적으로 흔들릴 산업은 어쩌면 우리 업계, 즉 저희 자체 산업일지도 모릅니다. 말하자면 AI를 만들어 낸 산업이기도 하지만, 저희가 지금 보고 있는 디스럽션 요소, 그중에서도 긍정적인 디스럽션은 정말 놀라울 정도입니다. 저는 아주 오래전에, 그 당시 표현으로는 ‘프로그래머’로 일을 시작했습니다. 이후에는 소프트웨어 엔지니어 등으로 명칭이 바뀌긴 했지만, 기능은 같은 일이었습니다.

그때 누군가가, 단 한 명의 소프트웨어 엔지니어가 지금 우리가 얻고 있는 수준의 생산성을 낼 수 있고, 프로덕션급—제가 말하는 건 미션 크리티컬한 수준입니다. 여기서는 애플리케이션 영역을 예로 들겠지만 애플리케이션에만 국한된 얘기는 아닙니다—의 결과물을 그렇게 크게 만들어 낼 수 있다고 했다면, 저는 ‘그건 ‘스타워즈’ 같은 미래 얘기다’라고 했을 겁니다. 그럴 리가 없다고요. 그런데 그게 현실입니다. 이건 정말로 현실입니다. 굉장히 흥미로운 일이기도 하고요. 그래서 소프트웨어 산업은 아마도 긍정적인 방향으로 큰 변화를 겪게 될 가능성이 높다고 생각합니다. 다만 제가 그 말로 의미하는 바가 무엇이 아닌지 분명히 하고 싶은데요. 이른바 ‘SaaSpocalypse’에 대한 우려 같은 것들, 즉 이제는 소프트웨어 엔지니어가 더 이상 필요 없어진다든가 하는 뜻은 아닙니다.

저희가 스스로를 혁신하면서 이렇게 높은 생산성을 낼 수 있는 건, 미션 크리티컬 애플리케이션과 오라클 데이터베이스 같은 미션 크리티컬 인프라를 구축하고 제공해 온 수십 년의 경험이 있기 때문입니다. 저희는 도메인을 이해하고, 규제상의 제약을 이해하고, 이를 고객에게 턴키 서비스로 제공하기 위해 무엇을 해야 하는지도 모두 알고 있습니다. 그런 도메인 전문성이 있으면, 많은 툴링을 활용해 더 많은 일을 더 빠르게 해낼 수 있습니다. 이게 ‘디스럽션’에 관한 첫 번째 포인트입니다. 이제 고객들이 이걸 어떻게 생각하느냐는 질문으로 넘어가 보겠습니다. 고객사 CEO들과는 어떤 대화를 나누고 있느냐는 건데요. 제가 보기엔 수용 국면은 대략 이런 느낌입니다. ‘이 AI라는 것, 뭔가 있네.’ ‘이건 꽤 현실적인데, 여기서 어떻게 가치를 뽑아내지?’ ‘관련 비용은 어떻게 이해해야 하지?’

‘조직에 어느 정도의 변화 요인을 반영해야 하지?’ ‘변화 관리는 어떻게 해야 하지?’ ‘가장 손쉬운 과제는 어디에 있지?’ ‘중기적으로 수익을 낼 수 있는 부분은 어디지?’ ‘장기적인 관점에서는 무엇을 고민해야 하지?’ 이런 것들이 지금 대화의 핵심이 됐습니다. 그리고 저는 이것이 결국, 저희가 흔히 ‘추론(inferencing) 시장’이라고 부르는 영역을 크게 열어 준다고 봅니다. 저희가 말씀드려 온 것처럼, AI에서 다음으로 큰 것이라고 할 수 있는 게 바로 그 부분이라고 생각합니다. 보세요, 모델은 정말 놀랍잖아요? 코덱스(Codex)요, 그러니까 소스 코드를 만들어내는 능력, 인터넷에 있는 모든 것을 읽고 쓰는 능력, 이해하고 대화하는 능력까지… 정말 놀라운 기술입니다. 물론 맥락상, 이런 모델들은 저희가 매일 서비스하는 모든 기업과 정부가 보유한 민간 데이터나 정부 데이터에 대해서는 아무것도 알지 못합니다.