몽고DB, AI 데이터 플랫폼으로 확장…“데이터 레이어가 AI 성패 좌우”

몽고DB가 데이터베이스를 넘어 인공지능(AI) 애플리케이션과 AI 에이전트를 위한 통합 데이터 플랫폼으로 사업 영역을 넓힌다. 생성형 AI 확산으로 기업이 실제 운영 환경에서 AI를 적용할 때 가장 큰 장애물이 데이터 레이어에 있다는 판단에서다. 몽고DB는 저장·처리 기능에 더해 검색, 실시간 분석, 벡터 검색, 임베딩, 리랭킹 등을 하나의 플랫폼에 묶어 국내 기업의 AI 도입을 실험 단계에서 운영 단계로 끌어올리겠다는 전략을 내놨다.

장정욱 몽고DB 코리아 지사장은 1일 서울 삼성동 그랜드인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 ‘몽고DB 닷로컬 서울 2026’ 기조연설에서 “생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업 데이터 플랫폼에 요구되는 역할이 달라졌다”며 “결국 데이터 레이어가 AI의 성패와 비용을 동시에 좌우한다”고 말했다. 그는 “한국 산업 전반에서 기업들이 AI를 프로덕션 환경에 도입하는 과정에서 맞닥뜨리는 벽은 대부분 데이터 레이어”라며 “AI 모델 자체로는 충분하지 않다”고 설명했다.

몽고DB는 AI 애플리케이션 구축 과정에서 발생하는 데이터 이동과 시스템 복잡성을 줄이는 데 초점을 맞추고 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 밝혔다. 특히 지난해 인수한 보이지AI(Voyage AI)의 임베딩·리랭킹 기술을 몽고DB 아틀라스와 결합해 AI 검색 정확도를 높이는 데 주력하고 있다.

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 수요를 공략할 계획이다.

국내에서는 이미 일부 기업이 몽고DB를 대규모 운영 데이터 처리와 검색 시스템에 적용하고 있다. LG유플러스, BC카드, 한전KDN, 쏘카, 뤼튼 등이 대표적이다. 몽고DB는 개별 서비스 적용을 넘어 전사 AI 데이터 플랫폼과 레거시 시스템 현대화 영역으로 활용 범위가 넓어지고 있다고 설명했다. 공공 시장 공략도 추진한다. 몽고DB는 파트너사와 함께 조달청 나라장터 제품 등록 절차를 마쳤으며, 규제와 워크로드 특성에 맞춰 공공 분야 적용을 확대할 방침이다.

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.