몽고DB가 데이터베이스(DB)를 넘어 인공지능(AI) 애플리케이션과 AI 에이전트를 위한 통합 데이터 플랫폼으로 사업 영역을 확대한다. 통합 데이터 플랫폼을 기반으로 국내 기업의 AI 도입을 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 확장하도록 지원한다는 전략이다.
장정욱 몽고DB 코리아 지사장은 1일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 개최한 '몽고DB 닷로컬 서울 2026' 기조연설에서 “생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업 데이터 플랫폼에 요구되는 역할이 달라졌다”면서 “결국 데이터레이어가 AI의 성패와 비용을 동시에 좌우한다”고 강조했다.
장 지사장은 “현재 한국 산업 전반에서 기업들이 AI를 프로덕션 환경에 도입하는 과정에서 맞닥뜨리는 벽은 대부분 데이터 레이어”라며 “AI 모델 자체로는 충분하지 않다”고 말했다.
이를 위해 몽고DB는 데이터 저장·처리를 넘어 검색과 실시간 분석, 벡터 검색, 임베딩, 리랭킹 등을 하나의 플랫폼에 통합한다. AI 애플리케이션 구축 과정에서 발생하는 데이터 이동과 시스템 복잡성을 줄이는 데 집중하고 있다.
크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄 디렉터는 “AI 애플리케이션은 방대한 양의 다양하고 비정형적인 데이터를 다뤄야 한다”며 “몽고DB의 기반을 AI 데이터 레이어 전반으로 확장하고 있다”고 말했다.
특히 지난해 인수한 보이지AI(Voyage AI)의 임베딩·리랭킹 기술을 몽고DB 아틀라스와 결합해 AI 검색 정확도를 높이는 데 힘을 쏟고 있다. 데이터를 저장·조회하는 것을 넘어 AI 모델과 에이전트가 필요한 맥락을 정확하게 검색할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다.
프랭크 리우 몽고DB 보이지AI 리서치 매니저는 “검색 정확도는 AI 애플리케이션이나 에이전트가 어떤 판단을 내리는지, 나아가 운영 비용까지 좌우한다”며 “아무리 뛰어난 모델이라도 맥락으로 제공되는 데이터가 오래됐거나 불완전하다면 결과는 부정확할 수밖에 없다”고 말했다.
몽고DB는 이 같은 전략을 바탕으로 국내 기업의 AI 전환 시장 공략을 확대한다.
국내에서는 개별 서비스에 적용한 몽고DB 활용 범위를 전사 AI 데이터 플랫폼과 레거시 시스템 현대화 영역으로 넓히는 사례도 나타나고 있다. 실제 LG유플러스, BC카드, 한전KDN, 쏘카, 뤼튼 등이 대규모 운영 데이터 처리와 검색 시스템 등에 몽고DB를 적용하고 있다.
또한 공공 시장 공략에도 나선다. 몽고DB는 파트너사와 함께 공공기관 도입에 필요한 조달청 나라장터 제품 등록 절차를 마쳤다. 이를 기반으로 다양한 규제와 워크로드 특성에 맞춰 공공 분야에서도 몽고DB 적용을 확대할 계획이다.
장 지사장은 “데이터 레이어 현대화는 기술 부채를 없애고 혁신 속도를 높이며 비용을 최적화하고 AI 정확도를 개선하는 핵심 단계”라며 “몽고DB는 한국 기업들이 AI를 개념 단계에서 대규모 실시간 실행 단계로 끌어올리는 데 필요한 기반을 제공할 것”이라고 말했다.
강성전 기자 castlekang@etnews.com
