스노우플레이크 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

좋습니다, 훌륭합니다. 골드만삭스 커뮤니코피아 콘퍼런스에서 스노우플레이크 세션을 시작하겠습니다. 저는 가브리엘라 보르지스이며, 저희 소프트웨어 부문을 담당하고 있습니다. 오늘 무대에는 스리다르 라마스와미 CEO, 브라이언 로빈스 CFO께서 함께해 주셨습니다. 두 분 모두 이 자리에 함께해 주셔서 감사합니다.

감사합니다. 감사합니다. 이 자리에 함께하게 되어 기대가 큽니다.

스리다르, 먼저 현장에서 나누셨던 몇 가지 대화부터 시작해 보겠습니다. 현장에서 어떤 이야기들을 듣고 계신지 간단히 말씀해 주시겠습니까? 현대적인 데이터 기술 스택을 놓고 보면, 현재와 2024년, 2025년을 비교했을 때 혁신의 속도가 달라졌습니다. 그렇다면 그 대화들에서 실제로 보시고 또 들으신 내용을 조금 말씀해 주시겠습니까? 고객들이 기존 환경에서 실제로 새로운 환경, 즉 AI가 적용된 환경으로 전환해 가는 여정에 대해 어떤 이야기들이 나오고 있나요?

네. 데이터 현대화에 대한 수요는 항상 매우 높았습니다.

하지만 솔직히 말씀드리면, "마이그레이션"이라는 단어는 거의 모든 CIO나 CDO의 마음에 공포심을 불러일으키죠. 그러니까 엔지니어링 쪽에서는 다들 시간이 너무 오래 걸리고, 결과도 매우 불확실하고, 그런 것들 때문에요. 제 생각에는 AI가 그런 작업들을 얼마나 빠르게 끝낼 수 있는지에 상당히 큰 영향을 주고 있습니다. 그리고 기대 수준도, 그러니까 제 팀에 대해 제가 갖고 있는 기대뿐만 아니라, 저는 이전에도 마이그레이션이 대부분 자동화되길 바란다고 말씀드린 적이 있습니다. 그런데 고객들조차도 그렇게 되길 기대하고 있습니다. 예를 들어, 저희의 매우 큰 제조업 고객 한 곳이 테라데이타 마이그레이션 계획을 공격적으로 추진해서, 이를 3개 분기 이내에 마무리하려고 하고 있습니다. 2024년에는 들어보지 못했을 만한 일이었습니다. 그것은 더 많은 가능성이 열려 있다는 이야기의 첫 번째 단계 같은 것입니다. 자, 그럼 끝까지 해냅시다. 하지만 그에 못지않게 흥미로운 점은, 이제 데이터 플랫폼 차원, 즉 그동안 대체로 이런 종류의 논의에서는 한발 물러서 있던 스노우플레이크 같은 수준에서, 우리가 어떻게 비즈니스 가치를 제공할 수 있을지에 대한 대화를 나눌 수 있게 됐다는 것입니다. 예를 들면, 어떻게 하면 매우 규모가 큰 에너지 제조업체에서 송장 처리를 자동화할 수 있을지 같은 모든 것들입니다.

왜냐하면 이런 프로세스는 항상 굉장히 수작업 중심이고, 일관성이 없고 들쭉날쭉하기 때문입니다. 그들은 여기저기서 표본 점검 같은 것만 하곤 했습니다. 그들은 매년 지급하는 100억 달러에 대해 효율성이 1%포인트 더 높아질 거라고 추정하는데, 그 1%포인트가 천문학적인 금액이라는 뜻입니다. 이는 그런 내용, 즉 공급망 최적화에 관한 이야기이기도 하고, 맞춤형 CDP를 어떻게 하면 훨씬 더 빠르게 구현할 수 있느냐에 관한 이야기이기도 합니다. 제가 보기에 이런 대화들이야말로 이전과 비교했을 때 2026년다운, 아주 확연히 달라진 모습이고요. 솔직히 예전에는 대부분의 CEO들이 저와 굳이 대화하려고조차 하지 않았습니다. 예를 들면, “데이터 벤더라는데, 그게 뭐가 중요해?” 이런 식입니다. 저는 그 변화가 바로 지금 이 순간을 특별하게 만드는 점이라고 생각합니다.

맞춤형 CDP 이야기로 다시 돌아가고 싶지만, 일단 잠깐만 마이그레이션 관련 흐름을 계속 이어가겠습니다. 저희가 6월에 귀사 컨퍼런스에 참석했을 때, 저희가 대화했던 많은 시스템 통합업체(SI)들이 코딩 도구 덕분에 이제 마이그레이션이 변동비가 아니라 고정비로 처리될 수 있게 됐다는 점을 이야기했습니다. 변동비 기반 마이그레이션에서 고정비 기반 마이그레이션으로 전환되는 흐름에 대해 조금 더 설명해 주시고, 코딩 도구가—그리고 이 부분이 자연스럽게 코코(Coco)로도 이어지는데요—마이그레이션 진행 속도에 어떤 영향을 미칠 수 있다고 봐야 하는지도 말씀해 주시겠습니까?

이것은 더 큰 추세라고 말씀드릴 수 있습니다. AI는 근본적으로 소프트웨어를 산업화하고 있습니다. 그리고 지금 이 순간에도, 이것이 모든 기술 기업과 모든 소프트웨어 기업에 제기하는 위협을 과소평가하고 싶지는 않습니다. 이는 매우, 매우 근본적인 변화입니다. 또한 이는 스노우플레이크 같은 데이터 플랫폼이 무엇인지와, 데이터 위에서 구동되는 애플리케이션이 될 수 있는 것이 무엇인지 사이의 간극을 완전히 없애버렸습니다. 이제 여러분도 아시겠지만, 스노우플레이크 위에 사람들이 구축하는 것들은 기존의 전형적인 패키지형 SaaS 앱처럼 보이지 않을 겁니다. 그 자체만의 고유한 외관과 사용자 경험을 갖게 될 겁니다. 그 부분은 저희가 이야기해볼 수 있습니다. 하지만 또 한 가지는, 이로 인해 데이터 플랫폼과 예전에 서비스라고 불리던 실제 영역 간의 거리가 크게 좁혀졌다는 점입니다. 왜냐하면 그렇게 하면 많은, 정말 많은 것들을 자동화하기 시작할 수 있기 때문입니다. 그리고 소프트웨어는, 인류가 지능이라고 부르는 것을 어느 정도는 상징한다고 할 수 있습니다. 그게 그들이 하는 일입니다. 워크플로를 구축합니다. 그들은 데이터 구조를 마련해 둡니다. 그들은 우리의 사고를 체계화해 주고, AI는 그것을 대규모로 가속화합니다. 그래서 이제 많은 분들이 코딩 에이전트의 힘을 활용할 수 있게 되면서, “잠깐만, 마이그레이션 같은 작업에 걸리는 시간을 대폭 압축할 수 있겠는데, 그리고 실제 마이그레이션에서는 필연적으로 생기는 이상한 문제들, 자잘한 잡다한 이슈들도 똑같이 빠르게 해결할 수 있을 거라는 확신이 드네”라고 말하게 되는 겁니다.

그리고 업계의 대다수가 여전히 시간·자재 기반, 즉 많은 시간과 많은 자재, 그리고 많은 비용을 투입하는 방식으로 운영되고 있기 때문에 그들은 그 안에서 기회를 포착하고 있습니다. 그래서 진취적인 시스템 통합업체들은 “결과를 보장할 수 있습니다”라고 말하고 있습니다. 저희도 마찬가지로 그렇게 하고 있습니다. 저희도 지금은 고객사에 결과를 제공할 수 있다고 말씀드리고 있는데, 그 이유는 일을 신속하게 처리할 수 있는 역량이 과거보다 훨씬 좋아졌기 때문입니다. 하지만 미지의 것들에 대응할 수 있는 역량도 전반적으로 훨씬 좋아졌습니다. 저는 이 두 가지의 결합이 서비스 산업 전반에 걸쳐 엄청난 변화를 이끌 것이라고 생각합니다. 제가 서비스가 사라질 거라고 생각하는 건 아니고요, 다만 서비스의 모습이 극적으로 달라질 겁니다. 이전보다 훨씬 더 작아질 겁니다. 다만 고객들이 원하는 결과가 무엇인지와 훨씬 더 긴밀하게 연결된 형태가 될 겁니다.

코코에 대해 구체적으로 여쭤보겠습니다. 그리고 브라이언, 가이던스를 어떻게 보시는지와 관련해서는 대화에 참여해 주시면 좋겠습니다. 스리다르, 저희가 방금 이야기하기 시작한 건, 보세요, 코코를 사용하고 있는 설치자 기반의 고객 수만 중요한 게 아니라 실제로는 사용의 깊이, 그리고 여러분이 새롭게 해결하고 있는 완전히 신규한 사용 사례들도 중요하다는 점입니다. 그럼 첫 번째로는, 경영진으로서 각 고객사 내에서 코코의 사용을 더 깊게 하고 더 강화하기 위해 어떤 방식으로 추진하고 계신지 조금 말씀해 주시겠습니까?

네. 그래서 그중 상당 부분은 저희가 직접 배우고 얻은 것들입니다. 이 부분은 제가 이전에도 말씀드린 적이 있는 것 같습니다. 스노우플레이크라는 회사에 있어 큰 전환점 중 하나는 회사 내 모든 구성원이 사용할 수 있는 코딩 에이전트를 갖추게 된 것이었습니다. 이는 특정 부서만을 위한 전문 도구가 아니었습니다. 그 결과, 모든 부서에서 창의성과 혁신이 폭발적으로 나타나는 모습을 확인했습니다. 그리고 이는 AI로 무엇이 가능한지 이해하는 데 저희에게 큰 도움이 되었습니다. 그리고 하네스 전반의 장점이자, 여러분을 포함한 모두에게 큰 영향을 미치게 될 것이라고 제가 생각하는 이유는, 지금 여러분이 하시는 업무가 하나의 시스템 안에서 가시적으로 관찰 가능한 형태로 드러난다는 점이며, 이는 곧 최적화가 가능하다는 의미이기도 합니다. 이는 자동화가 가능합니다. 그래서 고객이 무엇을 하고 있는지에 대해 저희가 많은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 저희가 코코로 무엇을 하고 있느냐는 점입니다. 저희가 반복되는 일들을 하고 있는지요? 예를 들어, 이제는 고객이 이런 일을 매우 자주 하는 것으로 보이기 때문에 ‘이런 역량을 키우시는 것이 좋겠습니다’와 같은 추천을 제공할 것입니다. 그리고 거기서 바로, 동료들이 사용하고 있는 저희의 스킬 세트로 넘어가 보실 수 있습니다. 이것은 직장에서 업무 효율을 더 높이는 데 활용하실 수 있는 기능입니다.

이를 통해 사용의 깊이 같은 요소를 파악하고, 그 결과를 바탕으로 저희가 실행할 수 있는 것들과 연결할 수 있습니다. 결국 중요한 건, 원하시는 결과를 만들어낼 수 있는 어떤 행동을 취할 수 있느냐입니다. 그래서 저희는 실습형 랩 같은 것들을 제공하고 있는데, 이것들이 매우, 매우 효과적이라는 점이 입증되었습니다. 이는 기본적으로 저희의 좀 더 기술적인 담당자 중 한 분이 고객과 함께 진행하는 2~3시간짜리 튜토리얼입니다. 그리고 그 덕분에 고객은 자신들의 업무를 더 효과적으로 수행하게 되고, 데이터 팀의 만족도도 높아지며, 더 많은 일을 더 많이 해낼 수 있게 됩니다. 그리고 그들의 일상에 늘 따라다니는 성가신 문제들을 더 쉽게 디버깅할 수 있습니다. 하지만 이것은 동시에 저희에게도 명확한 이정표이자 로드맵을 제시해 줍니다. 즉, 저희에게 중요한 각 고객사에서 정말로 깊은 수준의 도입을 이끌어내기 위해 무엇이 필요한지에 대한 로드맵입니다.

저도 여기에 한 가지 덧붙이겠습니다. 코코가 해낸 것 중 하나는, 페르소나 관점에서 저희가 누구에게 판매할 수 있는지에 대한 범위를 넓혀줬다는 점입니다. 그래서 제가 1년 전에 스노우플레이크에 합류했을 때는, 지금처럼 고객과 대화할 기회가 거의 없었습니다. 저는 매주 3~5명의 CFO를 만나 코코와 관련해 내부적으로 무엇을 하고 있는지, 그리고 무엇이 가능할 수 있는지에 대해 이야기하고 있습니다. 그리고 코코나 코워크의 도입을 실제로 확대하는 데에는, 내부에서 어떻게 활용하고 있는지 사람들에게 보여주는 것만큼 좋은 방법은 없다고 생각합니다. 또 스리다르는 저희가 만들고 있는 역량이 고객들의 방대한 데이터 전반에 적용될 수 있어서, 고객들이 이를 실제로 사용하기 시작하도록 하는 데 도움이 된다고 말했습니다. 그래서 내부에서 어떻게 하고 있는지, 무엇이 가능할 수 있는지, 그리고 얼마나 빠르게 속도를 낼 수 있는지를 한번 보여드리면, 그분들이 굉장히 큰 관심을 보이십니다.

브라이언, 스리다르, 방금 ‘버스트(burst)’라는 표현을 쓰셨는데요. 그러니까요, 지금은 새로운 제품 사이클이 시작된 상황이고, 이를 시험적으로 사용해보는 고객들도 있을 겁니다. 매출총유지율(gross retention)이나 지속 가능성(durability)과 관련해서는 질문들이 나올 겁니다. 코코(Coco)가 규모를 키워오는 과정에서도 매출총유지율(gross retention)은 안정적으로 유지되고 있다고 이미 말씀하신 것으로 알고 있습니다. 애널리스트로서 질문 하나 드리면, 저희는 코코(Coco)를 모델링하려고 합니다. 그리고 마이그레이션(migration)과 마이그레이션 속도가 귀사의 사업에 어떤 영향을 미치고 있는지도 저희는 모델링하려고 합니다. 향후 18개월 동안의 블루스카이 시나리오(blue sky scenarios) 몇 가지를 생각해 보려고 할 때, 저희에게 어떤 조언을 해주시겠습니까? 그리고 고객들이 코코(Coco)에 대해 크게 기대를 갖더라도, 결국 시장 경쟁은 여전히 치열하고 실험도 진행되는 상황에서 그 전망의 리스크를 어떻게 낮추십니까? 또 그런 사용 패턴이 시간이 지나면서 실제로 약해지거나 사라질 가능성은 없을까요?