알리바바 클라우드는 2025년 가트너 매직 쿼드런트 클라우드 DBMS 부문에서 6년 연속 리더로 선정됐다고 밝혔다.
가트너 보고서는 클라우드 DBMS를 데이터 저장과 처리를 수행하는 소프트웨어 제품으로 정의하며, 이들 솔루션이 주로 클라우드 환경에서 플랫폼 서비스(PaaS) 형태로 제공된다고 설명했다. 알리바바 클라우드는 서버리스 지원을 포함한 클라우드 네이티브 역량과, 컴퓨팅·메모리·스토리지를 분리한 3계층 아키텍처의 폴라DB(PolarDB)를 통해 기술적 차별성을 인정받았다.
알리바바 클라우드는 인프라부터 클라우드 플랫폼, DBMS, 멀티모달 데이터 관리, AI 엔지니어링, 대규모 언어 모델까지 아우르는 데이터·AI 플랫폼을 자체 기술로 구축한 하이퍼스케일러로 평가받았다. 외부 기술 의존 없이 애플리케이션 개발과 배포를 지원할 수 있는 점도 강점으로 꼽혔다.
알리바바 클라우드 인텔리전스 데이터베이스 제품 사장 페이페이 리 박사는 “알리바바 클라우드는 데이터와 AI의 개방형 통합을 가속화하고 있다”며, “에이전트형 AI 환경을 겨냥해 앱사라DB(ApsaraDB)를 클라우드 네이티브 데이터 기반에서 AI 준비가 된 멀티모달 데이터 기반으로 진화시키고, 클라우드 네이티브 역량과 멀티모달 데이터 관리, AI 모델 통합을 지속 강화하고 있다”고 밝혔다.
가트너의 ‘엔터프라이즈 AI 에이전트를 위한 DBMS 혁신 인사이트’ 보고서에 따르면, 생성형 AI 기능이 내장된 DBMS에 대한 지출은 2028년까지 3배 증가할 것으로 전망된다. 이는 AI 에이전트 개발과 모델 학습을 위해 최신 DBMS가 데이터를 동적으로 수집·관리하는 역할이 중요해지고 있음을 보여준다.
AI 준비 데이터 플랫폼으로 산업별 활용 확대
알리바바 클라우드의 데이터베이스 솔루션은 다양한 산업과 AI 애플리케이션 전반에 적용되며, 멀티모달 데이터 관리와 AI 준비 환경을 통해 데이터·AI 결합 기반의 혁신을 가속한다.
글로벌 바이오의약품 기업 아스트라제네카는 알리바바 클라우드와 협력해 중국 내 의약품 이상 반응 보고 도구를 개발했다. 이 솔루션은 방대한 의학 문헌과 과학 논문을 학습한 AI를 활용해, 제약사 내 검토자가 관련 자료를 보다 효율적으로 식별하고 부작용 보고서를 작성할 수 있도록 지원한다.
알리바바 클라우드는 애널리틱DB(AnalyticDB) 벡터 엔진을 엔터프라이즈급 RAG 아키텍처에 적용하고, Qwen 대규모 언어 모델과 통합해 아스트라제네카의 의료 지식 기반 구축을 지원했다. 이를 통해 보고 효율성은 300% 향상됐으며, 보고서 정확도도 90%에서 95%로 개선됐다.
데이터 인프라의 지능화와 확장성, 통합에 대한 수요가 커지는 가운데, 알리바바 클라우드는 AI 시대에 적합한 클라우드 데이터베이스 활용 범위를 지속 확대하고 있다. 데이터와 AI의 깊이 있는 융합을 기반으로, 기업이 데이터의 잠재력을 실질적인 비즈니스 가치로 전환할 수 있도록 지원한다는 전략이다.
한편 알리바바 클라우드는 2025년 11월 가트너 ‘생성형 AI 혁신 가이드’에서 생성형 AI 전문 클라우드 인프라, 생성형 AI 모델 제공, 생성형 AI 엔지니어링, 생성형 AI 지식 관리 애플리케이션 등 4개 부문에서 이머징 리더로 선정됐다.
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