Noel D'Costa
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Snowflake Cortex AI는 귀사의 Snowflake 계정 안에서 실행되는 AI 서비스 모음입니다. 대규모 언어 모델을 호출하는 SQL 함수, 테이블에 대한 질문을 처리하는 Cortex Analyst, 문서를 위한 Cortex Search를 포함합니다. Cortex Agents가 이들을 조율하고, 지금은 Snowflake CoWork로 이름이 바뀐 Snowflake Intelligence가 그 위의 채팅 앱입니다.
매력은 단순합니다. 데이터가 이미 운영 중인 같은 계정, 역할, 정책 아래에 머뭅니다. 리스크도 단순합니다.
켜기도 쉽고 돈을 쓰기도 쉽습니다. 그 아래의 데이터가 제대로 모델링되어 있지 않으면 자신만만하게 틀린 답을 내놓습니다.
제가 참여한 제조와 방위 산업 프로그램에서 질문은 결코 "Snowflake가 AI를 할 수 있는가?"가 아니었습니다. "답을 믿을 수 있는가, 그리고 누가 무엇을 봤는지 증명할 수 있는가?"였습니다. 이 가이드는 그 대화를 위해 쓴 글입니다.
이 분야의 제품 이름은 빠르게 바뀌었습니다. 중요한 변화는 두 가지입니다. Snowflake는 Cortex Agents, Snowflake 관리형 MCP 서버와 함께 2025년 11월 4일에 Snowflake Intelligence의 정식 출시를 발표했습니다.
그리고 2026년 6월 Summit에서 제품 이름을 Snowflake CoWork로 바꿨습니다. 일부 SQL 권한과 객체 이름에는 아직 예전 이름이 쓰입니다.
Document AI는 사라졌습니다. Snowflake는 2026년 3월 16일에 Document AI 인터페이스를 폐기하고 문서 추출 기능을 AI_EXTRACT 함수로 옮겼습니다. SI 제안서에 아직 Document AI 모델 구축이 언급되어 있다면 시대에 뒤떨어진 것입니다.
2026년 10월 기준 구성은 다음과 같으며, 상태와 청구 기준은 Snowflake 문서에서 가져왔습니다.
| 구성 요소 | 하는 일 | 상태 | 청구 기준 |
|---|---|---|---|
| Cortex AI Functions | AI_COMPLETE, AI_CLASSIFY, AI_FILTER, AI_AGG, AI_EXTRACT, AI_PARSE_DOCUMENT, AI_REDACT 같은 SQL 함수 | GA, 일부 함수는 프리뷰 | 100만 토큰당 AI Credits, 파싱은 페이지당 |
| Cortex Analyst | 비즈니스 질문을 시맨틱 뷰 위의 SQL로 변환 | 제공 중. 2026년 8월부터 Snowflake는 Cortex Agents를 통한 호출을 권장하며 REST API도 계속 지원 | API는 메시지당, Agents를 통하면 토큰당 |
| Cortex Search | 검색에 쓰이는 텍스트 대상 키워드 및 벡터 하이브리드 검색 | 2024년 10월부터 GA | 인덱스 GB당 월 AI Credits, 새로 고침 웨어하우스 비용 별도 |
| Cortex Agents | 작업을 계획하고 Analyst, Search, 사용자 지정 도구, MCP 커넥터를 호출 | 2025년 11월부터 GA | 오케스트레이션 토큰에 각 도구 자체 비용 추가 |
| Snowflake CoWork(이전 Snowflake Intelligence) | Cortex Agents 위에 구축된 현업 사용자용 채팅 앱 | 2025년 11월부터 GA. 2026년 6월에 발표된 여러 기능은 프리뷰 또는 "출시 예정"으로 표시 | 토큰에 도구 및 웨어하우스 비용 추가 |
| Snowflake 관리형 MCP 서버 | 에이전트, Analyst, Search, SQL을 외부 AI 클라이언트에 노출 | 2025년 11월부터 GA | 기반 도구 비용 |
모델은 Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Mistral AI 등에서 제공되며, 임베딩과 추출에는 Snowflake 자체 Arctic 모델도 있습니다. 어떤 모델을 호출할 수 있는지는 리전과 리전 간 설정에 달려 있습니다. 방위 산업 고객이 가장 신경 쓰는 결정이므로 아래에서 더 자세히 다룹니다.
Cortex Analyst는 테이블을 읽고 추측하지 않습니다. 시맨틱 뷰를 읽습니다. 시맨틱 뷰는 비즈니스 엔터티, 측정값, 조인, 동의어에 이름을 붙이는 스키마 수준 객체입니다.
SQL을 작성하기 위해 모델로 가는 것은 그 메타데이터뿐입니다. 그다음 SQL은 호출자의 역할로 귀사 웨어하우스에서 실행됩니다.
그러니 매출, 스크랩률, 납기 준수율에 대한 Snowflake CoWork의 모든 답의 품질은 그 시맨틱 뷰에 달려 있습니다. 제 경험상 실제 작업은 여기에 있습니다.
어려운 부분은 데이터 정합성이 아니라 시맨틱 계층에서 지표 정의에 합의하는 일이었습니다. "납기 준수"를 영업, 공급망, 재무가 모두 받아들이는 방식으로 한 번 정의하는 데에는 어떤 모델 설정보다 더 많은 회의가 필요합니다.
도움이 되는 기능이 두 가지 있습니다. 검증된 쿼리(verified queries)를 사용하면 정답이 확인된 질문과 그 SQL을 저장해 모델에 실제 예시를 줄 수 있습니다. Snowflake에서는 이를 기준으로 평가를 실행할 수도 있어, 데모에서 받은 인상 대신 정확도 수치를 얻을 수 있습니다.
예전 방식인 스테이지 위의 YAML 시맨틱 모델 파일도 아직 작동합니다. 신규 작업에는 피하십시오. Snowflake 자체 문서가 시맨틱 뷰를 권장하며, 스테이지에 접근할 수 있는 사람은 누구나 YAML 모델을 쓸 수 있어 거버넌스 공백이 생깁니다.
ERP 데이터가 아직 깔끔하게 적재되고 모델링되지 않았다면 거기서 시작하십시오. 그 단계는 제 SAP, Oracle, Dynamics 365 데이터를 Snowflake로 가져오기 가이드에서 다룹니다.
Snowflake Cortex AI를 지지하는 가장 강력한 논거는 거버넌스입니다. Cortex Analyst, Cortex Agents, CoWork는 기존 역할 기반 접근 통제, 행 접근 정책, 마스킹을 그대로 따릅니다.
모델 접근 자체도 이제 역할 권한으로 통제됩니다. 예전의 계정 전체 모델 허용 목록 파라미터는 2026년 중에 폐기됩니다.
누군가 승인하기 전에 확인할 만한 세부 사항이 있습니다.
- Cortex Search는 소유자 권한으로 실행됩니다. 검색 서비스에 USAGE 권한이 있는 사람은 소유 역할이 인덱싱한 모든 것의 결과를 봅니다. 큰 인덱스 하나가 아니라 대상별로 별도 서비스를 만드십시오.
- 에이전트는 호출자의 기본 역할을 사용합니다. 사용자의 기본 역할이 넓다면 에이전트도 그 범위를 물려받습니다. 역할부터 정리하십시오.
- 리전 간 추론은 프롬프트를 이동시킵니다.
CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION파라미터는 추론이 홈 리전 밖에서 실행될 수 있는지를 통제합니다. Snowflake는 데이터가 홈 리전에 저장된 채 유지되고 프롬프트가 다른 곳에 저장되지 않는다고 말하지만, 페이로드는 이동합니다. 일부 신규 조직은 기본값이ANY_REGION입니다. 리전 간 추론 문서는 레지던시 요건이 있다면 이를 명시적으로 설정하라고 권장합니다. - MCP 서버는 에이전트를 우회할 수 있습니다. Snowflake는 거버넌스가 필요한 질문에는 Cortex Agent를 유일한 도구로 노출하라고 권고합니다. 같은 서버에서 원시 SQL 실행을 노출하면 외부 클라이언트가 에이전트의 통제를 우회할 수 있습니다.
방위 산업에서는 3번이 핵심 논의 주제입니다. 파라미터를 DISABLED나 리전 값으로 설정하면 추론이 경계 안에 머물지만, 사용할 수 있는 모델이 줄고 크레딧당 비용이 올라갑니다. Snowflake의 미국 정부 리전은 요청을 같은 컴플라이언스 경계 안에 유지합니다.
MCP 문서에는 MCP 서버에 대한 공식 FedRAMP 평가가 완료되지 않았다는 점도 명시되어 있습니다. 기밀 데이터는 이 중 어디에도 들어갈 자리가 없습니다. 파일럿은 비기밀, 비수출 통제 데이터로 한정하고, 수출 통제 책임자가 그 경계에 서면으로 동의하게 하십시오.
정책 측면은 제 AI 거버넌스 프레임워크 가이드에서 다룹니다.
AI 기능은 웨어하우스 비용을 내는 Platform Credits와 별개인 AI Credits로 청구됩니다. Snowflake AI 가격 페이지에 따르면 AI Credit은 글로벌 라우팅 온디맨드 기준 $2.00이며, 추론을 리전으로 제한하거나 리전 간 라우팅을 끄면 $2.20입니다.
AI Credit 가격은 에디션과 관계없이 같습니다. Platform Credit 용량 할인은 적용되지 않습니다.
아래 단가는 2026년 10월 9일 시행 Snowflake Service Consumption Table의 정가이며, 2026년 10월에 확인했습니다. 엔터프라이즈 계약, AI Credit 용량 구간, 새 모델 출시가 숫자를 바꿀 것입니다.
| 항목 | 정가 |
|---|---|
| AI Credit, 글로벌 라우팅 / 리전 라우팅 | $2.00 / $2.20 |
llama3.3-70b를 사용한 AI_COMPLETE(입력 / 출력) | 100만 토큰당 0.432 / 0.432 AI Credits |
openai-gpt-4.1을 사용한 AI_COMPLETE(입력 / 출력) | 100만 토큰당 1.20 / 4.80 AI Credits |
claude-sonnet-4-5를 사용한 AI_COMPLETE(입력 / 출력) | 100만 토큰당 1.80 / 9.00 AI Credits |
AI_CLASSIFY 또는 AI_FILTER | 100만 토큰당 1.62 AI Credits |
AI_EXTRACT(arctic-extract) | 100만 토큰당 5.55 AI Credits |
AI_PARSE_DOCUMENT, 레이아웃 모드 | 1,000페이지당 3.66 AI Credits |
| Cortex Search 서빙 | 인덱싱된 데이터 GB당 월 6.3 AI Credits |
| REST API를 통한 Cortex Analyst | 메시지 1,000건당 67 Platform Credits |
모델 간 격차가 큽니다. 출력 토큰 기준으로 claude-sonnet-4-5는 llama3.3-70b의 약 20배입니다. 10년 치 정비 노트에 대한 분류 작업을 잘못된 모델로 돌리면 AI 예산이 일주일 만에 바닥납니다.
사람들이 걸려드는 비용 함정이 세 가지 있습니다. 멀티턴 대화는 매 턴마다 전체 이력을 다시 처리하므로, 긴 대화일수록 질문당 비용이 커집니다.
에이전트 비용은 쌓입니다. 오케스트레이션 토큰, 그다음 각 도구, 그다음 SQL을 실행하는 웨어하우스입니다. 프로비저닝된 처리량을 예약하면 취소할 수 없으며, 쓰든 안 쓰든 청구됩니다.
통제 장치는 있습니다. 리소스 예산, 사용자별 할당량, 에이전트의 오케스트레이션 예산을 쓰십시오. CORTEX_FUNCTIONS_QUERY_USAGE_HISTORY, CORTEX_AGENT_USAGE_HISTORY, SNOWFLAKE_COWORK_USAGE_HISTORY 같은 사용량 뷰를 모니터링하십시오.
모든 배치 작업은 먼저 샘플로 테스트하십시오. 플랫폼 측면은 제 Snowflake 가격과 크레딧 가이드에서 다룹니다.
모델은 가장 바꾸기 쉬운 부분입니다. 답의 성패는 시맨틱 계층에서 갈립니다.
이 부분에서 Snowflake 자체 문서는 솔직합니다. Cortex Analyst는 SQL로 답할 수 있는 질문에 답합니다.
"마진이 왜 떨어졌나?" 같은 개방형 추론은 하지 않으며, 이전 쿼리의 결과를 재사용할 수도 없습니다. Snowflake는 에이전트의 응답과 인용이 정확하다고 보장되지 않는다고도 경고합니다.
제 판단은 이렇습니다. 의사결정에 쓰이는 모든 AI 답은 지정된 사람이 서명하는 초안으로 취급하십시오. 잘못된 숫자가 계약 문서나 감사 문서에 들어갈 수 있는 방위 산업에서는 더욱 그렇습니다.
또 하나의 리스크는 종속입니다. 시맨틱 뷰, 에이전트, 검색 서비스는 Snowflake 객체입니다.
프롬프트와 평가 세트는 옮길 수 있지만, 배관은 옮길 수 없습니다. 아직 플랫폼을 고르고 있다면 제 Snowflake vs Databricks 비교에서 그 트레이드오프를 정리합니다.
두 산업 모두에서 제가 고를 첫 활용 사례는 같은 형태입니다. 한 팀을 위한 정형 질문 세트 하나와 문서 세트 하나입니다.
제조업에서는 첫 파일럿을 정비 및 품질 어시스턴트로 하겠습니다. ERP와 MES의 작업 오더, 다운타임, 스크랩, 부적합 데이터 위에 시맨틱 뷰를 둡니다.
정비 절차서와 종결된 품질 보고서 위에 Cortex Search 서비스를 둡니다. 정비 계획 담당자가 "지난 분기에 계획되지 않은 다운타임이 가장 많았던 라인은 어디이고, 지난번에는 무엇을 발견했나?"라고 물으면 수치와 관련 보고서를 함께 받습니다.
방위 산업에서는 비기밀 프로그램의 공급업체 품질에 같은 패턴이 통합니다. ERP의 납품 및 품질 지표와 공급업체 시정 조치 문서입니다. 기밀 자료와 수출 통제 자료는 범위에서 완전히 제외하십시오.
90일 Cortex AI 파일럿
범위 설정
팀 하나, 실제 질문 20~30개, 문서 세트 하나를 고릅니다. 무엇보다 먼저 리전 간 파라미터와 역할을 설정합니다.
모델링
시맨틱 뷰를 구축하고 상위 질문에 대한 검증된 쿼리를 작성합니다. 비즈니스 책임자와 지표 정의에 합의합니다.
구축
대상별 Cortex Search 서비스와 Cortex Agent 하나를 만듭니다. 첫날 예산과 사용자별 할당량을 설정합니다.
테스트
질문 세트로 평가를 실행합니다. 사용자가 답을 평가합니다. 지금 같은 답을 얻는 데 걸리는 시간과 비교합니다.
결정
확대하거나, 데이터를 고치거나, 중단합니다. 무엇을 택했고 왜인지 기록합니다.
네 가지를 측정하고, 시작하기 전에 기준선을 기록하십시오.
- 답의 정확도. 검증된 질문 세트를 기준으로 비즈니스 책임자가 채점합니다.
- 답을 얻는 시간. 현재 경로, 보통 분석가 요청이나 리포트 찾기와 비교합니다.
- 답변된 질문당 비용. 웨어하우스 시간을 포함해 사용량 뷰에서 산출합니다.
- 접근 예외. 사용자가 자기 역할로 접근할 수 없어야 할 데이터를 본 모든 사례입니다. 목표는 0건입니다.
무엇이든 사기 전에 현재의 CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION 설정을 확인하고, 기본 역할이 넓은 사용자를 목록으로 만들고, 운영 책임자가 매달 묻는 질문 20개를 고르십시오. 그 한 페이지짜리 요약이 어떤 벤더 데모보다 준비 상태에 대해 더 많은 것을 알려 줄 것입니다.
파일럿 범위, 레지던시 설정, SI 제안서에 대해 제2의 의견이 필요하시면, 저는 조직이 이런 결정을 내리도록 돕고 있습니다. 여기에서 연락하실 수 있습니다. Databricks 쪽 대응 제품은 Databricks Genie와 Agent Bricks에 관한 제 글을 참고하십시오.
Snowflake Cortex AI란 무엇입니까?
Snowflake Cortex AI는 귀사의 Snowflake 계정 안에서 실행되는 Snowflake의 AI 서비스 제품군입니다. 대규모 언어 모델을 호출하는 AI SQL 함수, 테이블에 대한 질문을 처리하는 Cortex Analyst, 문서를 위한 Cortex Search를 포함합니다. Cortex Agents가 도구를 조율하고, Snowflake CoWork 앱이 현업 사용자를 지원합니다.
Snowflake Intelligence와 Snowflake CoWork는 같은 것입니까?
네. Snowflake Intelligence는 2025년 11월 4일에 정식 제공되었고, 2026년 6월 Snowflake Summit에서 Snowflake CoWork로 이름이 바뀌었습니다. 일부 SQL 권한과 기본 객체 이름에는 아직 Snowflake Intelligence라는 이름이 쓰입니다.
Snowflake Cortex는 제 데이터를 Snowflake 밖으로 보냅니까?
모델은 Snowflake의 서비스 경계 안에서 실행되며, 저장된 데이터는 계정의 홈 리전에 머뭅니다. 리전 간 추론을 활성화하면 프롬프트와 응답이 다른 리전에서 처리될 수 있으며, 그곳에 저장되지는 않습니다. 레지던시 규정이 있다면 CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION 파라미터를 명시적으로 설정하십시오.
Snowflake Cortex AI의 비용은 얼마입니까?
대부분의 Cortex 기능은 AI Credits로 청구되며, 글로벌 라우팅에서는 개당 $2.00, 리전 라우팅에서는 $2.20입니다(정가, 2026년 10월 확인). 단가는 모델과 기능에 따라 100만 토큰당 크레딧의 일부에서 여러 크레딧까지 다양합니다. REST API를 통한 Cortex Analyst는 메시지 1,000건당 67 Platform Credits가 청구됩니다. 엔터프라이즈 계약이 이 숫자를 바꿉니다.
Snowflake 시맨틱 뷰란 무엇입니까?
시맨틱 뷰는 비즈니스 엔터티, 측정값, 관계, 동의어를 설명하는 스키마 수준의 Snowflake 객체입니다. Cortex Analyst와 Cortex Agents는 이를 사용해 질문을 정확한 SQL로 바꿉니다. 예전의 YAML 시맨틱 모델 파일을 대체하며, 답의 품질을 좌우하는 주된 요인입니다.
Snowflake Document AI는 무엇으로 대체되었습니까?
AI_EXTRACT 함수입니다. Snowflake는 2026년 3월 16일에 Document AI 인터페이스와 PREDICT 메서드를 폐기했습니다. AI_EXTRACT는 SQL 호출 한 번으로 문서에서 엔터티, 목록, 표를 추출하며 토큰 기준으로 청구됩니다.
글쓴이
Noel D'Costa
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