뉴욕증권거래소에 표시된 IBM 로고 [사진=연합뉴스]

[디지털데일리 이안나기자] IBM이 8일(현지시간) 글로벌 실시간 데이터 스트리밍 선도기업 컨플루언트를 약 110억달러(약 16조원)에 전액 현금으로 인수한다고 밝혔다. 2019년 레드햇(340억달러) 이후 최대 규모의 인수로 AI 중심 재편을 추진해온 IBM이 데이터 계층까지 전략적으로 확장했다는 평가가 나온다. 인수는 규제 절차 이후 내년 중반 완료될 전망이다.

컨플루언트는 오픈소스 ‘아파치 카프카(Kafka)’ 기반 데이터 스트리밍 기업이다. 글로벌 6500여 고객사를 확보하며 실시간 데이터 파이프라인 대표 플랫폼으로 자리 잡아왔다.

기업이 AI를 실험 단계에서 ‘업무 자동화·실행’ 단계로 옮기기 위해 필요한 것은 결국 실시간으로 정제된 데이터 흐름인데 이 영역이 그동안 IBM 기술 스택에서 상대적으로 비어 있던 부분이었다. 컨플루언트 인수는 이 공백을 메우는 결정으로 해석된다.

IBM이 최근 실시간 데이터의 중요성을 강조해온 점을 고려하면 이번 인수는 AI 활용 과정에서 가장 큰 병목으로 지적돼 온 ‘데이터 흐름’ 문제를 정면으로 겨냥한 선택으로 해석된다. AI 모델이 성장해도 데이터가 제때 정제돼 흘러오지 않으면 자동화·에이전트 기반 의사결정은 성립하지 않기 때문이다.

아빈느 크라슈나 IBM CEO는 경제전문 매체 CNBC에 “데이터, 특히 실시간 데이터는 기업이 기능하는 방식에서 매우 중요하다”며 “더 이상 몇 주 전, 몇 달 전 데이터는 충분하지 않다"고 말했다. IBM 자체 AI 플랫폼 왓슨x가 작동하려면 결국 실시간 데이터 흐름이 뒷받침돼야 하고 이번 인수는 그 기반을 기술적으로 보강하려는 조치로 해석된다.

실시간 데이터의 중요성은 한국 기업 환경에서도 똑같이 핵심 과제로 부상하고 있다. 9일 한국IBM 기자간담회에서 이수정 한국IBM 사장은 “AI가 데이터를 빠르게 접근할 수 있는 통로를 마련하는 일은 전략이 아니라 기술적 과제”라며 “컨플루언트는 다양한 데이터 소스를 실시간으로 통합해 AI가 바로 활용 가능한 상태로 만드는 역량을 갖고 있어 IBM AI·오토메이션 전략과 시너지가 크다”고 말했다.

IBM의 기존 데이터 아키텍처와의 결합도 주목된다. IBM은 올해 2월 데이터스택스를 인수해 핵심 기술인 아스트라 DB와 카산드라 기반 엔터프라이즈 DB를 왓슨x.데이터에 통합했다. 이 기술들은 비정형 데이터를 다루는 생성형 AI 분석뿐 아니라 금융·유통처럼 초저지연으로 대규모 읽기·쓰기 작업이 필요한 서비스에 적합한 실시간 DB로 평가된다.

여기에 컨플루언트 스트리밍 계층이 더해지면 데이터는 수집→흐름→저장→AI 활용으로 이어지는 단일 경로를 구축할 수 있다. AI 프로젝트 병목이던 ‘데이터 준비 과정’이 기술적으로 해소되는 셈이다.

국내 금융권 사례는 이런 변화가 현실적 수요에 기반하고 있음을 보여준다. 홍규표 한국IBM 부장은 “국내 K은행 개념검증(PoC)에서 IBM 솔루션과 컨플루언트를 결합해 테스트했다”며 “실시간 트랜잭션·이벤트 처리가 많은 금융권에서 스트리밍 기반 아키텍처 수요는 계속 증가하는 추세”라고 말했다.

홍 부장은 “카프카는 오픈소스로 많이 쓰이지만 엔터프라이즈 버전을 활용하면 고객 입장에서는 시스템 안정성 면에서 확실한 이점을 얻을 수 있다”며 “카산드라 기반 DB와 컨플루언트 스트리밍을 함께 적용할 수 있는 구조가 마련되기 때문에 훨씬 안정성 있는 서비스를 구성할 수 있다”고 말했다.

이 같은 구조는 IBM이 다른 빅테크와 차별화되는 부분이기도 하다. AWS·마이크로소프트(MS)·구글이 스트리밍을 클라우드 내부 기능으로 강화하는 동안 IBM은 온프레미스·프라이빗·하이브리드 환경까지 포괄하는 전 계층 데이터 파이프라인을 구축하고 있다. IBM은 메시징, 운영 자동화, 컨테이너 등 기존에 강했던 영역에 데이터 스트리밍 기술을 더하면서 AI가 실제 업무에서 작동할 수 있는 기반을 크게 강화하고 있다.

최근 인수·투자 흐름에서 나타난 IBM의 오픈소스 지향성도 컨플루언트 인수로 더 분명해졌다. 레드햇·하시코프·데이터스택스·컨플루언트로 이어진 흐름은 왓슨x 이후 IBM이 강조해온 ‘오픈니스(Open-ness)’ 철학을 반영한다. 폐쇄형 스택을 구축하기보다 외부 생태계에서 산업 표준으로 자리 잡은 기술을 있는 그대로 받아들여 고객 환경에 맞춘 AI 플랫폼을 구성하는 방식이다.

AI 에이전트 시대가 본격화되면서 기업의 핵심 과제는 더 이상 모델 선택이 아니다. 데이터가 어떤 형태나 속도, 품질로 AI까지 도달하느냐가 경쟁력의 기준이 된다. IBM의 컨플루언트 인수는 이 과제를 기술적으로 채우는 선택이자 AI 경쟁이 모델 중심에서 데이터 중심으로 이동하고 있음을 보여주는 신호로 읽힌다.