몽고DB Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

코어 제품 부문 최고제품책임자(CPO)입니다.

저쪽에서 안 들리나 봅니다. 당신 목소리가 안 들린다고 하네요.

제가— 지금은 들리시나요?

마이크를 조금만 조정해 보시죠. 문이 닫힐 때까지 기다리겠습니다. 좋습니다. CJ, 먼저 말씀해 주시죠. 이제 그 역할을 맡으신 지 거의 1년이 됐고, 고객과도 수백 건의 대화를 나누셨는데요. MongoDB가 어떤 역할을 할 수 있는지에 대해 무엇이 분명해졌고, 그것이 회사에 대한 본인의 포부를 어떻게 바꿔 놓았나요?

물론입니다. 먼저, 이 자리에 함께하게 되어 매우 기쁩니다. 초대해 주셔서 감사합니다. 말씀드리자면, 평균적으로 제가 하는 고객 미팅은 주당 10~12건 정도입니다. 고객들이 현재 우리를 어떻게 보고 있고, 앞으로는 어디까지를 우리 역할로 보는지 정말 이해하려고 노력하고 있습니다. 이는 AI 네이티브, 디지털 네이티브 기업부터 포춘 500, 글로벌 2000 기업까지 전반에 걸쳐 있습니다. 가장 큰 배움은, 우리가 대규모 워크로드에서도 매우 크게 확장할 수 있는 아주 현대적인 데이터베이스로 확실히 인식되고 있다는 점입니다. 예를 들어, 북미의 한 포춘 100 기업은 여러 워크로드를 MongoDB로 옮긴 뒤, 특별한 이유가 없는 한 신규 애플리케이션은 MongoDB 위에 구축해야 한다는 표준으로 우리를 정했다고 말했습니다. 아시다시피 경쟁이 매우 치열한 데이터베이스 시장에서 이건 엄청난 일입니다.

그래서 첫째는, 우리가 가장 현대적인 데이터베이스라는 점입니다. 둘째는, 실시간 AI 워크로드를 만든다고 할 때 MongoDB가 적합한 데이터 플랫폼이라는 점입니다. 아주 훌륭한 기술, 혹은 훌륭한 기반으로 보입니다. 이게 제 첫 번째 배움입니다. 두 번째 배움은, 데이브와 팀이 과거에 이야기해 온 현대화 기회가 실제로 존재한다는 점입니다. 사람들이 AI 준비를 하려는 과정에서 말이죠. 지금은 아직 초기 단계라는 점을 저희도 알고 있고, 올해도 그렇게 말씀드렸습니다만, 마이크와 저는 여러분께 서비스 중심 접근보다는 올바른 제품과 제품 중심 접근을 만드는 데 집중하고 있다고 공유드렸습니다. 하지만 그 기회는, 특히 포춘 100과 글로벌 2000에서, 고객들이 AI를 준비하는 과정에서 MongoDB에게 매우 현실적인 기회입니다.

세 번째로 말씀드릴 점은, MongoDB가 지난 여러 해 동안 이제는 Atlas까지 포함해 워크로드별로 눈부시게 성장해 왔음에도, C-레벨에서의 인지도는 낮았다는 것이 제 깨달음이었다는 점입니다. 그래서 제가 이번 대화를 하면서 깨달은 바로는, 개선할 수 있는 부분이 바로 그 점이라고 말씀드리고 싶습니다. AI 관련 의사결정, 즉 워크로드에 대한 AI 아키텍처가 무엇인지, 거기에 MongoDB를 예컨대 어디에 배치할지 같은 것들은 보통 최고데이터책임자(CDO)나 최고AI책임자(CAIO) 또는 엔터프라이즈 아키텍트가 탑다운으로 내리는 결정입니다. 제가 깨달은 건, 그분들께 “저희는 이제 벡터를 완전히 통합했습니다”라고 말씀드리면,

“업계 최고 수준의 임베딩 모델도 있으니 MongoDB 위에서 에이전트를 구축하셔야 합니다”라고 했을 때, 그분들이 “아, 그런 줄 몰랐네요”라고 반응한다는 점이었습니다. 6주 전에는 한 아주 큰 금융서비스 회사와 그런 대화를 했는데, 지금은 Vector, Voyage AI, 그리고 Mongo를 함께 얹어서 PoC를 진행하고 있습니다. 저는 MongoDB에 대한 C-레벨의 인지도가 낮다는 것을 확인했습니다.

네. 제 생각에 처음부터 탑다운 관여를 더 강화할 수 있지 않겠느냐는 말씀을 해오셨던 것 같습니다. 지난 대략 12개월 동안 그 여정에서 지금 어디쯤 와 있다고 보시나요? 예를 들어 그런 신규 워크로드를 따내는 것과 관련해서 관여 수준이 얼마나 더 높아졌나요?

네. 탑다운으로 접근하면 세일즈 사이클은 대체로 항상 길어지는 경향이 있습니다. 다만 아직 초기이긴 하지만, 효과가 나타나고 있습니다. 유럽의 대형 통신사나 대형 리테일 기업과 훨씬 더 많은 전략적 대화를 하고 있고, 그쪽에서는 “좋습니다, 표준화하겠습니다”라고 말하고 있습니다. 텍사스에 있는 한 포춘 100 기업의 경우도, 저희가 관여하기 시작하자 “CJ, 개발자들은 MongoDB를 좋아하지만, 그동안은 우리를 제대로 지원하지 않았기 때문에 우리 마켓플레이스에서 표준 중 하나가 아니었습니다”라고 하더군요. “이걸 바로잡아서 사람들이 MongoDB 위에서 구축을 시작할 수 있게 합시다”라는 것이었습니다. 아직 초기이긴 하지만 신호는 매우 고무적이고, 이런 탑다운 대화를 통해 AI를 포함한 신규 워크로드에서 기회를 얻고 있습니다.

좋습니다. 마이크, 이제 대화에 함께해 주시죠. Atlas는 지난 몇 분기 동안 약 29% 성장률을 유지해 왔습니다. 대체로 대형 고객들이 성장을 이끌고 있는 반면, 새로운 AI 코호트는 아직 다소 초기 단계로 보이는데요. 요즘 확보하고 있는 워크로드는 과거와 어떤 점이 다르고, 그것이 현재 성장 추세의 지속 가능성과 시간이 지나면서 더 강화될 가능성에 대한 관점에 어떤 영향을 주나요?

물론입니다. 초대해 주셔서 감사합니다, 맷. 지속 가능성과 관련해 워크로드 성장에 대해 이야기해 보겠습니다. 첫 번째 질문에 답하자면, 저희는 큰 변화를 많이 보지는 못했습니다. 과거에 계약했던 워크로드와 오늘날 확보하는 워크로드 사이에 큰 차이는 없었습니다. 물론 지역이나 산업 섹터별로는 항상 약간의 미묘한 차이가 있습니다. 성장을 실질적으로 견인하는 요인은 세 가지입니다. 첫째는 저희가 더 큰 엔터프라이즈에 대한 고투마켓(GTM) 집중도를 계속 높여오고 있고, 그 워크로드가 성장함에 따라 저희에게는 두 가지 과제가 생긴다는 점입니다. 하나는 워크로드를 더 많이 확보하는 것이고, 그 안에서 MongoDB가 더 많이 자리 잡을수록 워크로드를 확장할 수 있는 여지가 커진다는 점입니다. 이게 첫 번째입니다. 두 번째는 크로스셀인데, 특히 Vector Search와 이제 임베딩(embeddings)과 관련된 부분입니다.

대형 고객의 거의 절반이 여러 제품을 사용하고 있지만, 그로부터의 매출 기여도는 아직 상당히 낮은 편이라 이를 끌어올리는 것이 과제입니다. 이 모든 것의 기반이 되는 것은, 맷, 짐 샤프와 팀이 Atlas의 신뢰성과 성능 측면에서 훌륭한 일을 해왔고, 그 덕분에 해당 고객 기반에서 이탈과 사용 축소를 제한할 수 있었다는 점입니다. 저희는 이런 흐름이 계속될 것으로 예상하며, 그렇기 때문에 지속 가능한 성장에 대한 확신을 갖고 있습니다. 다시 말씀드리면 워크로드 추세 자체에 큰 차이는 없지만, 대형 엔터프라이즈에서의 성장을 견인하는 요인은 바로 이런 부분입니다.

좋습니다. CJ와 마이크 두 분께 질문드리면, AI 수요는 프런티어 랩, AI 네이티브 기업, 그리고 대형 엔터프라이즈 쪽에서도 어느 정도 분명히 커지고 있지만, 각각은 서로 다른 도입 곡선 위에 있습니다. 이 각 코호트별로 신규 워크로드를 확보하는 속도를 설명해 주시고, 각각이 Atlas 소비에 어떤 영향을 주기 시작하는지 말씀해 주실 수 있을까요?