AI 도입 위한 대규모 인수

데이터 업계가 급격한 변화의 기로에 서 있다. 최근 2개월간 Databricks의 10억 달러 규모 Neon 인수와 Salesforce의 80억 달러 규모 Informatica 인수를 보면, 데이터 업계의 통합이 가속화되고 있다. 이러한 인수의 공통점은 기업 AI 도입을 위한 데이터 기반 구축이다.

AI 기업과 애플리케이션의 성공은 양질의 기반 데이터 접근성에 달려 있다. 2024년 12월 TechCrunch 설문조사에서 기업 투자자들은 데이터 품질을 AI 스타트업의 성공 핵심 요소로 꼽았다. 데이터 통합 기업 SnapLogic의 CEO인 Gaurav Dhillon은 “AI 필수요소를 활용하려면 데이터 플랫폼을 대대적으로 재구성해야 한다”고 강조했다.

분산화된 데이터 환경의 한계

지난 10년간 데이터 업계는 방대하고 분산된 생태계로 성장했다. 2020년부터 2024년까지만 해도 24,000건 이상의 딜을 통해 3,000억 달러 이상이 데이터 스타트업에 투자됐다. 각기 다른 특정 영역에만 집중하는 솔루션들이 난립하면서, 현재 업계 표준인 여러 데이터 관리 솔루션을 묶어 사용하는 방식은 AI가 데이터를 탐색하고 애플리케이션을 구축하는 데 적합하지 않다.

Fivetran의 Census 인수 사례가 이러한 트렌드를 잘 보여준다. 13년간 데이터를 클라우드 데이터베이스로만 이동시키던 Fivetran은 데이터를 다시 빼내는 기능을 제공하는 Census를 인수해 완전한 솔루션을 구현했다. 전 Gartner 애널리스트이자 현재 SanjMo 자문회사를 운영하는 Sanjeev Mohan은 “고객들이 호환되지 않는 다수의 제품에 지쳐 있다”며 “메타데이터 영역에서 수십 개 제품이 겹치는 기능을 제공하고 있다”고 지적했다.

스타트업에게는 기회, 그러나 의문은 남아

현재 데이터 스타트업들은 자금 조달에 어려움을 겪고 있어 인수가 청산보다 나은 선택이 되고 있다. PitchBook의 Derek Hernandez 애널리스트는 “최고의 솔루션들이 현재 인수되고 있으며, 수상 경력이 있는 솔루션이라도 프라이빗 상태를 유지하는 것보다 대기업 인수가 더 유리하다”고 분석했다.

벤처 시장이 출구 전략에 목말라 있고 IPO 시장이 조용한 상황에서, 인수는 출구를 제공할 뿐만 아니라 창업팀들이 계속 구축할 수 있는 기회를 제공한다.

그러나 이러한 인수 전략이 구매자들의 목표를 달성할 수 있을지는 여전히 의문이다. Dhillon이 지적했듯이, 인수되는 데이터베이스 기업들은 급변하는 AI 시장과 쉽게 작동하도록 구축되지 않았다. 최고의 데이터를 가진 기업이 AI 세계에서 승리한다면, 데이터 기업과 AI 기업이 분리된 존재로 남아있는 것이 합리적일까?

Hernandez는 “대부분의 가치는 주요 AI 기업들과 데이터 관리 기업들의 합병에서 나올 것”이라며 “독립적인 데이터 관리 기업이 기업과 AI 솔루션 사이의 제3자 역할을 계속하는 것은 특별한 인센티브가 없다”고 전망했다.

자세한 내용은 TechCrunch에서 확인할 수 있다