공식 발표 당일 정리
오라클 26ai 에이전틱 AI, 추가 비용 없이 되는 이유가 있습니다
기존 Oracle AI Database 고객이라면 오늘부터 쓸 수 있습니다. 단, 구조를 모르면 제대로 못 씁니다.
결론부터 말씀드리면, 2026년 3월 24일 오라클이 공개한 오라클 26ai 에이전틱 AI 신기능은 “기존 고객은 추가 비용 없이 오늘 바로 쓸 수 있습니다.” 그런데 이게 왜 가능한지, 공짜라는 게 어디까지 공짜인지, 그리고 어떤 구조 덕분에 프롬프트 인젝션을 DB 레이어에서 막는지는 대부분의 블로그에 나오지 않습니다. 공식 발표문과 기술 블로그를 직접 읽고 정리했습니다.
“무료”의 범위가 생각보다 넓습니다 — Agent Factory 요금 구조
오라클 공식 기술 블로그(2026.03.24)에 딱 이렇게 나옵니다. “Agent Factory is available now at no additional cost to Oracle AI Database customers.” AI Vector Search도 마찬가지입니다. 26ai 라이선스 안에 이미 포함되어 있어서 별도로 구매할 필요가 없습니다. (출처: Oracle AI Database Private Agent Factory 공식 블로그, 2026.03.24)
그런데 여기서 생각해볼 게 있습니다. “추가 비용 없음”이라는 건 Oracle AI Database를 이미 쓰고 있다는 전제가 붙습니다. 오라클 라이선스 자체 비용은 그대로입니다. 무료 체험용 Oracle Cloud Free Tier로도 Autonomous AI Vector Database를 쓸 수 있지만, 현재는 “제한 공개(Limited Availability)” 상태입니다. 대규모 프로덕션 워크로드로 넘어가려면 클릭 한 번으로 Autonomous AI Database로 업그레이드해야 하고, 그때부터는 유료입니다.
정리하면, Agent Factory 자체는 기존 고객 기준 무료이지만 처음 진입하는 팀이라면 Oracle AI Database 라이선스가 선행 조건입니다. 이 구조를 모르면 “완전 무료”로 오해하기 쉽습니다.
💡 공식 발표문과 요금 페이지를 같이 보니 이런 차이가 보였습니다. “추가 비용 없음”은 신규 기능 단위 요금이 없다는 뜻이지, 오라클 플랫폼 비용 전체가 없다는 뜻이 아닙니다. 무료 티어로 시작하면 제한된 범위 안에서 먼저 경험할 수는 있습니다.
23ai에서 26ai로 넘어가는 방법이 의외입니다
많은 엔터프라이즈 팀이 “버전 업그레이드 = 대규모 마이그레이션 프로젝트”라고 생각합니다. 그런데 공식 발표문에는 이렇게 나와 있습니다. “고객은 2025년 10월 릴리스 업데이트를 적용하기만 하면 23ai에서 26ai로 전환할 수 있다. 데이터베이스 업그레이드나 애플리케이션 재인증은 필요하지 않다.” (출처: Oracle AI Database 26ai 공식 페이지, 오라클 코리아, 2025.10.16)
26ai는 독립된 새 버전이 아닙니다. 23ai의 차세대 장기 지원(LTS) 릴리스이고, 이미 23ai를 쓰고 있는 고객은 패치 적용 수준으로 에이전틱 AI 기능 전체를 쓸 수 있게 됩니다. 기존에 배포한 앱을 새로 인증받을 필요도 없습니다. 실제 운영 중인 시스템에 미치는 영향이 훨씬 작다는 뜻입니다.
Autonomous Data Warehouse 23ai를 쓰고 있다면 상황은 더 간단합니다. 오라클이 자동으로 Autonomous AI Lakehouse 26ai로 전환해 줍니다. 별도로 요청하거나 작업을 예약할 필요가 없습니다.
💡 “버전 업그레이드 없이 에이전틱 AI를 쓸 수 있다”는 게 기존 블로그에서 잘 짚이지 않는 부분입니다. 오라클 26ai가 신규 도입 기업보다 기존 23ai 고객에게 더 빠른 진입 경로를 제공한다는 점에서 경쟁 포지션이 달라집니다.
에이전트가 DB 안에서 보안을 걸 수 있는 이유
AI 에이전트 보안의 가장 흔한 구조는 이렇습니다. 애플리케이션 코드 레이어에서 “이 사용자는 이 데이터를 못 봐”라고 설정하고, DB는 높은 권한의 서비스 계정으로 연결합니다. 문제는 에이전트가 SQL을 동적으로 생성할 때 이 통제가 뚫릴 수 있다는 겁니다. 프롬프트 인젝션으로 사용자가 에이전트를 조작해 원래 접근 권한이 없는 데이터를 가져오게 만드는 시나리오가 여기서 생깁니다.
오라클 26ai의 Deep Data Security는 이 구조를 바꿉니다. 보안 정책이 애플리케이션 코드가 아닌 데이터베이스 레이어에 선언형 SQL로 작성됩니다. 에이전트가 어떤 SQL을 동적으로 생성하든, 어떤 앱이 DB에 접속하든, 데이터베이스 자체가 행·열·셀 단위로 접근을 막습니다. (출처: Oracle Deep Data Security 공식 기술 블로그, 2026.03.24)
이걸 “최소 권한 원칙(Least Privilege)”의 DB 네이티브 구현이라고 보면 됩니다. 공식 문서에는 “Controlled Privilege Elevation” 기능도 있는데, 특정 승인된 워크플로우에서만 일시적으로 권한을 올려 사용하고 그 외에는 항상 낮은 권한으로 유지하는 방식입니다. 높은 권한의 공용 서비스 계정이 더 이상 필요하지 않습니다.
LLM 없이 답을 찾는 Trusted Answer Search의 구조
보통 RAG 시스템은 이렇게 작동합니다. 사용자 질문 → LLM이 질문 해석 → 벡터 검색으로 관련 문서 조회 → LLM이 최종 답변 생성. 이 구조에서 환각(Hallucination)이 발생하는 지점은 마지막 “LLM이 답변 생성”하는 단계입니다.
오라클 26ai의 Trusted Answer Search는 이 마지막 단계를 바꿉니다. LLM에게 최종 답변 생성을 맡기는 대신, AI 벡터 검색으로 미리 생성된 보고서와 질문을 매칭합니다. LLM이 새로운 문장을 생성하지 않으므로, 확률적으로 틀린 내용이 생성될 가능성 자체가 줄어듭니다. (출처: Oracle AI Database 에이전틱 AI 발표 기술 블로그, 2026.03.24)
APEX AI Interactive Reports에도 이 방식이 적용됩니다. 자연어 질문이 들어오면 LLM이 필터와 집계 조건으로 변환하고, 그 조건으로 사전 정의된 데이터 뷰 안에서만 답을 찾습니다. 수백만 개의 기존 APEX Interactive Reports가 APEX 차기 버전 업그레이드만으로 이 기능을 쓸 수 있게 됩니다. LLM이 자유롭게 SQL을 생성하는 게 아니라 범위가 제한된 구조화된 쿼리만 만들기 때문에 훨씬 예측 가능한 결과를 냅니다.
벡터 DB 따로 두지 않아도 되는 이유가 있습니다
RAG 아키텍처를 구축할 때 가장 흔한 선택지는 Pinecone, pgvector, Qdrant 같은 전용 벡터 데이터베이스를 운영 DB 옆에 따로 두는 방식입니다. 그런데 이 구조는 데이터 동기화 파이프라인을 유지해야 하고, 운영 DB의 실시간 데이터와 벡터 DB의 데이터 사이에 시차가 생깁니다. 에이전트가 “지금 이 순간”의 데이터로 결정을 내려야 하는 시나리오에서 치명적입니다.
오라클 26ai의 Unified Memory Core는 벡터, JSON, 그래프, 관계형, 공간, 텍스트, 컬럼형 데이터를 단일 엔진에서 처리합니다. 외부 동기화가 없으므로 데이터 갱신 지연이 없고, 에이전트가 항상 최신 운영 데이터로 추론합니다. Exadata 기반으로 스케일아웃하면 최대 5엑사바이트 스토리지와 100,000개 이상의 CPU 코어를 활용할 수 있습니다. (출처: Oracle AI Database 에이전틱 AI 발표 공식 보도자료, 2026.03.24)
추가로 오라클 26ai는 Apache Iceberg 테이블에 저장된 벡터 데이터를 네이티브로 읽어 인덱싱합니다(Vectors on Ice). Databricks, Snowflake처럼 Iceberg를 쓰는 외부 시스템과도 연동되고, 기본 벡터 데이터가 바뀌면 인덱스를 자동으로 갱신합니다. 데이터 레이크와 운영 DB 양쪽을 통합 검색할 수 있습니다.
| 항목 | 전용 벡터 DB 별도 운영 | Oracle 26ai Unified Memory Core |
|---|---|---|
| 데이터 실시간성 | 동기화 지연 발생 | 지연 없음 (단일 엔진) |
| 유지 관리 | 파이프라인 별도 관리 | 인덱스 자동 갱신 |
| 데이터 타입 | 벡터 중심 | 벡터+JSON+그래프+관계형 등 7종 |
| 보안 정책 위치 | 앱 레이어 (분산) | DB 레이어 (중앙) |
지금 당장 쓸 수 있는 것과 아직 안 되는 것
공식 블로그(2026.03.24)를 보면 현재 제공 범위가 명확하게 나뉩니다. Agent Factory는 Oracle AI Database 고객 전체에게 즉시 제공되고, Oracle Cloud Marketplace와 Oracle Downloads에서 내려받을 수 있습니다. 온프레미스는 Exadata Cloud@Customer, Oracle Exadata Database Machine, Oracle Database Appliance, Linux x86-64 플랫폼까지 지원합니다.
Autonomous AI Vector Database는 아직 “Limited Availability”입니다. Oracle Cloud Free Tier에서 먼저 써볼 수 있지만, 전체 기능이 일반 공개(GA)된 상태는 아닙니다. Deep Data Security도 마찬가지입니다. 공식 블로그에 “가용성 세부 사항은 곧 발표될 예정(Availability details will be announced soon)”이라고 나와 있고, 현재 시점에서 정확한 출시 일정은 공개되지 않았습니다.
즉, 에이전트 빌딩(Agent Factory)과 MCP 서버 연동은 오늘 바로 쓸 수 있지만, 핵심 보안 기능인 Deep Data Security는 조금 더 기다려야 합니다. 이 부분을 구분하지 않으면 현재 쓸 수 없는 기능을 쓸 수 있다고 오해하기 쉽습니다.
Q&A 5개
오라클 26ai와 23ai는 완전히 다른 버전인가요?
아닙니다. 26ai는 23ai의 장기 지원(LTS) 후속 릴리스입니다. 23ai에서 2025년 10월 릴리스 업데이트만 적용하면 26ai로 전환되고, 별도의 DB 업그레이드나 앱 재인증 절차가 없습니다. (출처: Oracle AI Database 26ai 공식 페이지, 2025.10.16)
Private Agent Factory를 쓰려면 OCI(오라클 클라우드)를 써야 하나요?
아닙니다. AWS, Azure, Google Cloud에서도 실행됩니다. 온프레미스와 에어갭 환경도 지원합니다. 오라클 공식 블로그에 Oracle Database@Azure, Oracle Database@Google Cloud, Oracle Database@AWS 모두 포함된다고 명시되어 있습니다. (출처: Oracle AI Database Private Agent Factory 공식 블로그, 2026.03.24)
Pinecone 같은 전용 벡터 DB를 오라클 26ai로 교체할 수 있나요?
벡터 검색 자체는 교체할 수 있습니다. 오라클 AI Vector Search가 26ai에 포함되어 있고, 관계형·JSON·그래프 데이터와 함께 단일 쿼리로 검색됩니다. 다만 전용 벡터 DB가 제공하는 특화된 ANN 알고리즘 옵션이나 특정 생태계 통합이 필요하다면 완전한 교체 전 벤치마크를 직접 진행해볼 필요가 있습니다.
Deep Data Security는 지금 바로 쓸 수 있나요?
아직은 아닙니다. 2026년 3월 24일 공식 블로그에 “가용성 세부 사항은 곧 발표될 예정”이라고 명시되어 있습니다. 오라클이 정확한 출시 시점을 아직 공개하지 않은 상태입니다.
Trusted Answer Search를 쓰면 LLM이 전혀 필요 없게 되나요?
완전히 대체되는 건 아닙니다. APEX AI Interactive Reports 기준으로는, LLM이 자연어 질문을 필터·집계 조건으로 변환하는 역할은 유지합니다. 다만 최종 답변 텍스트를 LLM이 자유 생성하지 않고 미리 정의된 데이터 뷰 안에서만 결과를 내보냅니다. LLM의 역할이 줄어들 뿐, 사라지지는 않습니다.
마치며
오라클 26ai 에이전틱 AI 발표에서 가장 중요한 포인트는 세 가지였습니다. 첫째, 기존 23ai 고객은 업그레이드 없이 에이전틱 AI를 쓸 수 있다는 진입 장벽 제거. 둘째, 보안 제어가 앱 레이어에서 DB 레이어로 이동했다는 아키텍처 전환. 셋째, LLM이 자유 생성하는 구조 대신 벡터 검색으로 매칭하는 Trusted Answer Search로 환각 위험을 줄였다는 점.
솔직히 말하면, “에이전틱 AI를 DB 안에 집어넣겠다”는 접근 자체는 오라클의 전통적인 전략과 맥락이 닿아 있습니다. 데이터를 중심에 놓고 모든 기능을 그 주변에 배치하는 방식입니다. 새로운 철학이라기보다는 기존 철학의 AI 시대 버전이라고 보는 게 더 정확합니다.
다만 Agent Factory의 추가 비용 없는 제공, MCP 서버 내장, 멀티클라우드 지원이라는 세 가지가 함께 묶인 건 기존 오라클 고객 입장에서 실질적인 이득입니다. 이미 오라클 인프라를 쓰고 있다면, 이번 발표는 꽤 주목할 만합니다.
본 포스팅 참고 자료
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오라클 코리아 공식 보도자료 — 오라클 AI 데이터베이스 에이전틱 AI 발표 (2026.03.24)
https://www.oracle.com/kr/news/announcement/oracle-unveils-ai-database-agentic-innovations-for-business-data-2026-03-24/ -
Oracle AI Database 기술 블로그 — Mission-Critical Agentic AI for Business Data (2026.03.24)
https://blogs.oracle.com/database/oracle-ai-database-delivers-mission-critical-agentic-ai-built-for-business-data -
Oracle Private Agent Factory 공식 기술 블로그 (2026.03.24)
https://blogs.oracle.com/database/introducing-private-agent-factory-unlocking-the-agentic-ai-potential-in-enterprises-with-oracle-ai-database-26ai -
Oracle Deep Data Security 공식 기술 블로그 (2026.03.24)
https://blogs.oracle.com/database/introducing-oracle-deep-data-security-identity-aware-data-access-control-for-agentic-ai-in-oracle-ai-database-26ai -
Oracle AI Database 26ai 공식 페이지 (2025.10.16)
https://www.oracle.com/kr/database/ai-native-database-26ai/
본 포스팅 작성 이후 서비스 정책·UI·기능이 변경될 수 있습니다. Oracle AI Database는 주기적인 업데이트를 통해 기능과 가용성이 달라질 수 있으며, 특히 “Limited Availability” 단계의 기능은 정식 출시 시 스펙이 변경될 수 있습니다. 최신 정보는 오라클 공식 홈페이지에서 확인하시기 바랍니다.
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