에버퓨어 Investor update

여러분, 안녕하십니까. 오늘은 산타클라라 본사에서 처음으로 개최되는 에버퓨어 재무 애널리스트 미팅에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 다양한 일정이 준비되어 있습니다. 오늘 오전에는 데이터 관리와 인공지능에 대한 기술 심층 분석으로 시작하겠습니다. 이후 기술 중심의 질의응답 세션이 이어집니다. 그다음 점심 식사를 위해 잠시 쉬었다가 오후 12시에 다시 시작하며, 찰리, 타렉, 롭이 참여하는 메인 세션을 진행하겠습니다. 화장실이나 와이파이와 관련된 정보가 필요하신 분들은 복도에 계신 직원에게 문의하시면 도움을 받으실 수 있습니다. 점심 식사 후에는 찰리가 저희의 전략과 확대되고 있는 기회에 대한 개요를 설명하며 논의의 기반을 마련하겠습니다. 정확히 말씀드리면, 크게 확대되고 있는 기회입니다. 롭은 네 가지 고성장 시장 영역에서 저희의 근본적인 강점과 승리할 수 있는 경쟁력을 설명하겠습니다. 여기에는 핵심 사업과 세 가지 추가 고성장 시장 영역이 포함됩니다.

타렉은 향후 성장의 기반과 장기 재무 프레임워크를 설명하며 마무리하겠습니다. 그 후 찰리, 롭, 카즈, 타렉, 빌, 프라카시가 참여하는 최종 질의응답 세션을 진행하겠습니다. 최종 질의응답 세션이 끝난 후, 현장에 참석하신 분들을 위해 편안한 분위기의 칵테일 리셉션을 마련하겠습니다. 시작하기에 앞서, 매년 이 행사에서 말씀드리는 것처럼 에버퓨어에서 저희가 하는 모든 일의 가치는 소프트웨어에 의해 결정된다는 점을 다시 한번 말씀드리겠습니다. 여기에는 핵심 사업뿐만 아니라 세 가지 추가 고성장 시장 영역도 포함됩니다. 저희의 모든 고성장 시장 영역에서 다시 한번 말씀드리지만, 결국 항상 중요한 것은 무엇일까요?

소프트웨어입니다. 좋습니다. 이제 찰리에게 시작 인사말을 부탁드리겠습니다.

여러분, 좋은 아침입니다. 환영합니다. 이 자리에 직접 참석해 주신 분들께 진심으로 감사드립니다. 대부분의 여러분께서 이곳까지 오시는 데 긴 여정이었을 것으로 알고 있으며, 직접 참석해 주신 데 진심으로 감사드립니다. 또한 오늘 저희의 논의를 온라인으로 함께해 주시는 모든 분들께도 감사드립니다. 저희는 매우 기대하고 있습니다. 이곳의 팀 모두가 저희가 하고 있는 모든 일에 대해 여러분께 말씀드리게 되어 무척 기대하고 있습니다. 많은 것이 변하고 있습니다. 분명히 외부 세계에서도 많은 변화가 일어나고 있고, 저희 산업에서도 많은 것이 변하고 있습니다. 하지만 에버퓨어에서도 많은 변화가 일어나고 있으며, 여러 측면에서 이러한 내용을 여러분께 말씀드릴 수 있는 매우 좋은 시기입니다. 한 가지는 저희 사업이 가속화되고 있다고 믿는다는 점입니다.

오늘 수치를 통해 이를 보여드릴 수 있기를 바랍니다. 또한 사업이 여러 영역으로 확장되고 있습니다. 이는 폴이 앞서 언급한 내용이며, 의제에서 보실 수 있듯이 저희가 다양한 영역에 대해 많은 배경 설명을 드릴 예정입니다. 한 가지 더 말씀드리면, 이 자리에 직접 참석하신 분들을 위해 테이블 위에 자료를 한 부씩 준비해 두었습니다. 다소 긴 내용입니다. 약 12페이지 분량입니다. 하지만 앞으로 10년 동안 정보기술 아키텍처가 근본적으로 어떻게 변화할 것인지에 대한 핵심적인 관점을 담고 있다고 생각합니다. 저희는 인공지능으로 인해 이러한 변화가 촉발되고 있으며, 이에 따라 조직들이 애플리케이션을 중심으로 구성하기보다 데이터를 중심으로 조직화하기 시작해야 할 필요성이 커지고 있다고 믿습니다. 이는 정보기술 아키텍처를 구축하는 방식에 있어 매우 근본적인 변화입니다.

이러한 근본적인 변화는 저희 에버퓨어가 추구하고 있는 매우 새로운 기회를 열어줄 것이며, 다른 공급업체들도 같은 방향으로 나아가고 있습니다. 하지만 현재 우리가 어디에 있고 산업으로서 어디로 나아가고 있는지, 그리고 이러한 변화가 어떻게 진행되면서 서로 다른 아키텍처와 애플리케이션과 데이터 간의 새로운 관계로 전환되고 있는지를 이해하지 못한다면, 앞으로 일어날 모든 변화를 충분히 예측할 수 없을 것입니다. 그러므로 여유 시간이 있을 때 이 자료를 훑어보시고 내용을 잘 이해해 보시기를 적극 권합니다. 그럼 첫 번째 연사인 프라카시 다르지를 무대 위로 모시겠습니다.

알겠습니다. 감사합니다. 네, 알겠습니다. 찰리가 언급한 첫 번째 영역인 데이터 중심성이라는 개념에 대해 좀 더 자세히 말씀드리겠습니다. 저희는 이를 데이터 우선주의라고 부릅니다. 이는 애플리케이션 아키텍처를 역전시키는 개념입니다. 저희가 사업을 전개하면서 실제로 말씀드리고 있는 것은 데이터가 어디에 있든 고객이 데이터의 가치를 극대화할 수 있도록 어떻게 지원할 수 있는가 하는 점입니다. 퓨어든 논퓨어든 상관없이, 데이터의 가치를 관리하고 데이터에서 최대한의 레버리지를 이끌어내는 데 초점을 맞추고 있습니다. 둘째, 저희가 이를 수행할 수 있다고 믿는 이유는 이미 고객 환경 전반에 걸쳐 구조화된 데이터는 물론 비구조화 데이터로 보강된 수많은 미션 크리티컬 데이터에 대한 신뢰를 확보하고 있기 때문입니다. 여기서 살펴볼 세 번째 논지는 왜 스토리지 기업이 이러한 역할을 해야 하는가입니다.

데이터를 생각해 보면, 왜 컨텍스트는 데이터와 함께 이동하는 동시에 스토리지에 지속적으로 남아 있어야 할까요? 오늘날 가장 큰 데이터 관리 과제를 생각해 보면, 이 말씀을 드리기 전에 저는 SAP에서 13년 동안 금융 애플리케이션과 데이터베이스 애플리케이션을 구축하는 일을 했습니다. 오늘날 전 세계의 많은 고객은 애플리케이션을 구매하고, IT 부서는 이러한 애플리케이션 간의 데이터를 통합합니다. 전체 지출을 생각해 보면, 실제로 전체 지출의 80~90%가 보유하고 있는 모든 자산 간의 통합 작업에 투입됩니다. 규모가 커질수록 이 비용은 계속 누적됩니다. 대체로 데이터 통합 비용은 오늘날 기업을 운영하는 데 수반되는 가장 큰 비용입니다.

에이전트와 에이전트의 데이터 접근을 생각해 보면, 데이터가 어디에 있고 애플리케이션이나 레이크하우스 등에 컨텍스트가 갇혀 있는 상황은 통합 비용 측면에서 실제로 폭발적으로 확대될 것입니다. 애플리케이션과 데이터 웨어하우스 등에 존재하는 이러한 정보 사일로는 AI를 활용하려면 공유된 컨텍스트가 필요합니다. 에이전트는 데이터에 직접 접근할 때 더 효과적으로 작동합니다. 이것이 오늘날 저희가 업계에서 목격하고 있는 과제입니다.

현재 사람들이 애플리케이션을 운영하는 상황을 보면, SAP는 다음과 같은 전략을 제시합니다. "영업 주문을 승인하고 싶으시다면 세일즈포스의 모든 데이터를 SAP로 가져오십시오." 세일즈포스는 이렇게 말합니다. "에이전트포스를 사용하고 SAP의 모든 데이터를 세일즈포스로 가져오십시오." 데이터브릭스는 이렇게 말합니다. "좋습니다. 모든 데이터를 데이터브릭스로 가져오십시오." 현재 모든 기업이 컨텍스트의 일부를 보유하고 있으며, 이것이 애플리케이션 전반에 걸쳐 컨텍스트가 파편화되는 원인입니다. 저희의 첫 번째 접근 방식은 데이터가 어디에 있든 공유된 컨텍스트를 어떻게 만들 것인가입니다. 데이터가 있는 곳에서 데이터를 활용하고 공유된 컨텍스트를 구축하는 방법을 이해하는 것입니다. 둘째, 시스템 간에 데이터를 이동하는 대신 데이터가 있는 곳에서 데이터를 재사용할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 이렇게 하면 통합의 복잡성이 달라지고, 애플리케이션을 개발하는 방식이 뒤바뀝니다. 과거에는 애플리케이션이 데이터를 소유하고 캡슐화했습니다.

이것은 제 재무 애플리케이션에 저장된 재무 데이터입니다. 이것은 제 영업 애플리케이션에 저장된 영업 데이터입니다. 저희는 데이터가 우선되는 세상에서는 애플리케이션 워크플로가 플러그 앤 플레이 방식으로 작동하고 여러 애플리케이션에서 데이터를 재사용하게 될 것으로 보고 있습니다. 이는 구축하고 설계하는 방식이 달라지는 것입니다. SAP 초창기에 제가 SAP에 있을 때, 저희는 엔드투엔드 ERP라고 할 수 있는 업무를 처리하기 위해 대규모 스키마를 구축하려고 했습니다. 사람들이 서로 다른 애플리케이션을 구매하기 시작하고 하나의 기준 데이터 모델로 통합하지 않으면서, 이러한 구조는 대부분 사일로화되고 파편화되었습니다. AI의 시대에는 이러한 플러그 앤 플레이 방식의 워크플로를 통해 데이터가 있는 곳에서 데이터를 재사용할 수 있게 될 것이라고 저희는 믿고 있습니다. 새로운 직원을 채용할 때 모든 재무 비용 센터 데이터를 복사할 필요 없이 재무 비용만 업데이트하면 됩니다.

HR과 재무 간의 분리는 오늘날처럼 크게 벌어져 있어서는 안 됩니다. 이제 데이터 우선주의에 대해 말씀드리겠습니다. 이러한 접근 방식을 취하면 데이터 통합과 데이터 복사가 줄어들고, 데이터의 일관성, 즉 전체 데이터 환경에서 데이터가 갖는 의미의 일관성이 높아집니다. 물론 사이버 공격 표면은 적을수록 항상 더 좋습니다. 또한 이렇게 하면 토큰 사용 비용도 최적화할 수 있습니다. 즉, 모델에 입력하는 정보 중 관련성 있는 정보에 집중할 수 있습니다. 대규모 언어 모델 공장을 구축하는 대신, 적절한 데이터와 적절한 컨텍스트를 갖춘 소형 언어 모델을 사용하면 더 낮은 비용으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 저희는 이를 계속해서 확인해 왔으며, 이것이 에이전트가 구축되는 방식입니다. 에이전트는 특정 목적에 맞춰 타깃 데이터로 구축되고 있습니다. 벤더로서 저희가 갖고 있는 믿음입니다. 첫째, 저희는 데이터가 분산될 것이라고 믿습니다. 세상에서 데이터를 생성하는 단 하나의 주체만 존재하지는 않을 것입니다.