AI 시대의 숨은 강자, MongoDB가 주목받는 이유
AI코리아 뉴스레터 구독자 여러분 Sai 김진환입니다. 이제 생성형 AI가 없이는 업무나 일상을 살아가지 못하는 시대가 되어가고 있죠? 그런데 이런 AI 서비스가 실제로 작동하려면 뒤에서 엄청난 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리해줄 '데이터베이스'가 필요합니다. 오늘은 바로 이 AI 시대의 핵심 인프라를 제공하며 급성장 중인 기업, MongoDB를 살펴보겠습니다.
MongoDB, 그들은 누구인가
MongoDB는 2007년 설립된 미국의 데이터베이스 전문 기업입니다. 2024년 기준 전 세계에 약 5만 명의 고객을 보유하고 있으며, 최근에는 총 59,900명의 고객을 확보하며 빠르게 성장하고 있습니다. 기업 가치는 약 328억 달러(한화 약 43조 원)에 달하며, 나스닥 증시에 상장되어 'MDB'라는 티커로 거래되고 있습니다.
전통적인 데이터베이스는 마치 엑셀 표처럼 행과 열로 딱딱하게 데이터를 저장합니다. 하지만 MongoDB는 '문서형 데이터베이스'라는 새로운 방식을 사용합니다. 이는 마치 워드 문서처럼 유연하게 데이터를 저장할 수 있어서, 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 정보를 자유롭게 다룰 수 있습니다. 특히 SNS 게시물, 사용자 리뷰, 센서 데이터처럼 형식이 일정하지 않은 '비정형 데이터'를 처리하는 데 탁월합니다.
AI 시대, MongoDB의 결정적 무기
최근 AI 붐과 함께 MongoDB가 특히 주목받는 이유는 '벡터 검색(Vector Search)' 기능 때문입니다. 벡터 검색이란 무엇일까요? 우리가 구글에서 검색할 때는 정확한 키워드가 일치해야 결과가 나옵니다. 하지만 벡터 검색은 단어의 '의미'를 이해해서 비슷한 개념을 찾아줍니다. 예를 들어 "강아지"를 검색하면 "반려견", "애완동물"처럼 관련된 내용도 함께 찾아주는 것입니다.
2024년 리툴(Retool)의 AI 현황 보고서에서 MongoDB Atlas Vector Search는 2년 연속 가장 사랑받는 벡터 데이터베이스로 선정되었습니다. 이는 개발자들이 실제로 사용해보고 동료에게 추천할 의향이 가장 높다는 의미입니다. 같은 조사에서 벡터 데이터베이스 사용률이 2023년 20%에서 2024년 63.6%로 급증했는데, 이는 AI 개발에 벡터 검색이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.
MongoDB의 가장 큰 강점은 'RAG(검색 증강 생성)' 시스템을 쉽게 구축할 수 있다는 점입니다. RAG는 AI가 엉터리 답변을 하는 '환각(hallucination)' 현상을 줄이기 위해 실시간으로 최신 정보를 검색해서 답변에 반영하는 기술입니다. 5,000명 이상 직원을 둔 대기업 중 3분의 1이 RAG를 활용해 주가 정보나 내부 비즈니스 데이터에 접근하고 있습니다.
경쟁사 대비 MongoDB만의 차별점
데이터베이스 시장에는 PostgreSQL이라는 강력한 경쟁자가 있습니다. PostgreSQL은 오래된 전통의 오픈소스 데이터베이스로, 최근 'pgvector'라는 확장 프로그램을 추가하면서 벡터 검색 기능을 갖추게 되었습니다. 그렇다면 MongoDB와 무엇이 다를까요?
PostgreSQL with pgvector는 구조화된 AI 워크로드에서 뛰어난 성능을 보이지만, NoSQL 솔루션만큼 쉽게 확장되지는 않습니다. 쉽게 말해 PostgreSQL은 정교한 데이터 분석에는 강하지만, 사용자가 급증할 때 서버를 늘리는 '확장성'에서는 MongoDB가 유리합니다. MongoDB는 챗봇의 의미 검색처럼 비정형 AI 데이터를 다루는 워크로드에 적합하고, 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
또한 MongoDB Atlas는 문서 데이터베이스에 강력한 검색 기능을 내장한 관리형 서비스로, 개발자들이 여러 데이터베이스 유형과 검색을 한곳에서 처리할 수 있어 매우 개발자 친화적입니다. 다시 말해 MongoDB를 쓰면 운영 데이터를 저장하는 데이터베이스와 AI 검색 기능을 따로따로 관리할 필요가 없다는 뜻입니다. 이는 개발 시간과 비용을 크게 절약해줍니다.
MongoDB의 핵심 장점
| 구분 | 장점 | 설명 |
|---|---|---|
| 데이터 모델 | 유연한 문서 기반 구조 | JSON 형식으로 비정형 데이터를 자유롭게 저장, 스키마 변경이 쉬움 |
| AI 기능 | 통합 벡터 검색 | 별도 벡터 DB 없이 Atlas Vector Search로 의미 기반 검색 가능 |
| 확장성 | 수평적 확장 용이 | 샤딩(Sharding)을 통해 데이터를 여러 서버에 자동 분산 |
| 개발 생산성 | 개발자 친화적 | SQL 대신 프로그래밍 언어와 유사한 쿼리 방식, 학습 곡선 완만 |
| 클라우드 네이티브 | Atlas 관리형 서비스 | AWS, Azure, GCP 모두 지원, 인프라 관리 불필요 |
| LLM 중립성 | 모든 AI 모델 지원 | GPT-4, Claude, DeepSeek 등 어떤 LLM과도 통합 가능 |
| 실시간 처리 | 높은 쓰기 성능 | IoT, 로그 데이터 등 대량의 실시간 데이터 처리에 강점 |
| RAG 최적화 | 운영 DB + AI 통합 | 기존 데이터를 AI 학습/검색에 바로 활용 가능 |
| 생태계 | 강력한 파트너십 | Meta, AWS, Anthropic, IBM 등과 협력 |
| 검증된 안정성 | 글로벌 기업 사용 | Netflix, Adobe, Uber 등 5만+ 기업에서 운영 중 |
오픈소스 시대, MongoDB의 똑똑한 전략
MongoDB의 가장 큰 전략적 강점은 'LLM 중립적' 접근법입니다. MongoDB Atlas는 GPT-4 같은 상용 모델이든 오픈소스 대안이든 모든 LLM과 통합될 수 있습니다. 최근 600만 달러(약 79억 원)라는 저렴한 비용으로 개발된 DeepSeek-R1이라는 오픈소스 LLM이 등장해 OpenAI의 GPT-4에 필적하는 성능을 보여주면서, AI 업계는 빠르게 변화하고 있습니다.
이런 상황에서 MongoDB의 중립적 접근은 기업들에게 '벤더 락인(vendor lock-in)', 즉 특정 업체에 종속되는 위험을 피할 수 있게 해줍니다. 조직들은 자유롭게 실험하며 자신의 사용 사례에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있고, 신기술이 등장하면 높은 전환 비용 없이 새로운 기술로 이동할 수 있습니다.
MongoDB vs 주요 경쟁사 비교
| 항목 | MongoDB | PostgreSQL (+ pgvector) | Oracle | MySQL |
|---|---|---|---|---|
| 데이터 모델 | 문서형 (NoSQL) | 관계형 (SQL) | 관계형 (SQL) | 관계형 (SQL) |
| AI 벡터 검색 | 네이티브 통합 | 확장 프로그램 필요 | 최근 추가 중 | 미지원 |
| 확장성 | 매우 우수 (수평 확장) | 보통 (수직 확장 위주) | 우수 (고가 솔루션 필요) | 보통 (제한적) |
| JSON 지원 | 최우수 (기본 설계) | 우수 (JSONB 지원) | 제한적 | 제한적 |
| 학습 난이도 | 쉬움 | 어려움 (SQL) | 매우 어려움 | 보통 |
| 클라우드 관리형 | Atlas (완전 관리형) | RDS, AlloyDB 등 | Oracle Cloud | RDS, Azure DB |
| 비정형 데이터 | 최적화 | 가능 | 제한적 | 제한적 |
| RAG 구축 | 즉시 가능 | 추가 설정 필요 | 복잡 | 어려움 |
| 복잡한 쿼리 | 보통 (Aggregation) | 매우 강력 (SQL) | 최강 | 우수 |
| 트랜잭션 | ACID 지원 | ACID 지원 | ACID 지원 | ACID 지원 |
| 라이선스 비용 | 무료 + 유료 (Atlas) | 완전 무료 (오픈소스) | 매우 고가 | 무료 + 유료 |
| 벡터 차원 지원 | 최대 2,048차원 | 제한 없음 | 개발 중 | - |
| 주요 사용 사례 | AI/ML, 실시간 앱, IoT | 비즈니스 앱, 분석 | 엔터프라이즈 ERP | 웹 애플리케이션 |
| AI 시대 적합성 | 최우수 | 우수 | 보통 | 낮음 |
실적으로 증명하는 성장세
MongoDB는 2025회계연도 2분기에 매출 4억 8천만 달러를 기록하며 시장 예상을 3% 상회했습니다. 특히 클라우드 서비스인 Atlas가 29% 성장하며 전체 매출의 74%를 차지하고 있습니다. Atlas는 MongoDB를 직접 설치하지 않고 클라우드에서 바로 사용할 수 있는 서비스로, 기업들이 복잡한 인프라 관리 없이 데이터베이스를 활용할 수 있게 해줍니다.
회사는 2025년 회계연도 전체 매출 가이던스를 14-15% 성장으로 상향 조정했으며, 연간 매출 전망을 23억 4천만~23억 6천만 달러로 제시했습니다. 애널리스트들은 평균 목표주가를 427.93달러로 제시하며 30명 전원이 '매수' 의견을 제시하고 있어, 시장의 높은 기대를 보여줍니다.
전문 벡터 DB와의 비교
| 항목 | MongoDB Atlas | Pinecone | Milvus | Weaviate |
|---|---|---|---|---|
| 유형 | 범용 DB + 벡터 | 전용 벡터 DB | 전용 벡터 DB | 전용 벡터 DB |
| 운영 데이터 저장 | 가능 | 불가 | 불가 | 불가 |
| 하이브리드 검색 | 텍스트+벡터 동시 | 제한적 | 지원 | 지원 |
| 벡터 차원 | 2,048 | 20,000 | 32,768 | 65,535 |
| 관리 편의성 | 최우수 (완전 관리형) | 우수 (관리형) | 낮음 (직접 관리) | 보통 (클라우드 옵션) |
| NPS (사용자 추천도) | 1위 (2년 연속) | 높음 | 중간 | 높음 |
| 학습 곡선 | 쉬움 | 보통 | 어려움 | 보통 |
| 비용 | 사용량 기반 | 고가 | 무료 (오픈소스) | 무료 + 유료 |
| 최적 사용처 | AI + 운영 통합 | 순수 벡터 검색 | 대규모 벡터 | 의미 검색 특화 |
파트너십으로 완성하는 생태계
MongoDB는 혼자 싸우지 않습니다. MongoDB AI Applications Program(MAAP)을 통해 캡제미니(Capgemini), IBM, 맥킨지의 QuantumBlack 등 업계 리더들과 협력하고 있습니다. Meta와의 협업을 통해 고객들이 자신의 데이터를 활용해 맞춤형 AI 애플리케이션을 확장 가능하고 비용 효율적인 방식으로 구축할 수 있도록 지원합니다.
또한 AWS, Anthropic과 함께 메모리 강화 AI 에이전트를 지원하는 참조 아키텍처를 발표하며, 기업들이 복잡한 프로세스를 자동화하고 더 똑똑하고 반응성 높은 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕고 있습니다. 이는 마치 레고 블록처럼 필요한 AI 기능을 조립해서 쓸 수 있는 환경을 만드는 것과 같습니다.
왜 MongoDB인가: 세 가지 핵심 이유
첫째, MongoDB는 개발자들이 실제로 선호하는 도구입니다. 복잡한 SQL 쿼리 대신 프로그래밍 언어와 비슷한 방식으로 데이터를 다룰 수 있어 학습 곡선이 완만합니다. 마치 한글로 된 설명서와 영어로 된 설명서의 차이라고 생각하면 됩니다.
둘째, AI 시대에 필수적인 벡터 검색 기능이 이미 데이터베이스에 통합되어 있습니다. 다른 솔루션들은 여러 제품을 조합해야 하지만, MongoDB는 하나의 플랫폼에서 모든 것을 해결할 수 있습니다. 이는 개발 시간을 단축하고 유지보수 부담을 줄여줍니다.
셋째, 클라우드 네이티브 설계로 인해 글로벌 확장이 용이합니다. Netflix, Adobe, Uber 같은 대기업들이 MongoDB를 사용하는 이유도 바로 이 확장성 때문입니다. 사용자가 10명이든 1억 명이든 같은 시스템으로 대응할 수 있습니다.
앞으로의 전망
한국투자증권은 생성형 AI 산업이 발전하며 중장기적으로 MongoDB의 비정형 데이터베이스 서비스에 대한 수요가 늘어날 것이라고 전망했습니다. 특히 기업들이 자체 데이터로 AI를 학습시키는 '프라이빗 AI' 트렌드가 강화되면서, 데이터를 안전하게 저장하고 효율적으로 활용할 수 있는 MongoDB의 가치는 더욱 높아질 것으로 보입니다.
물론 도전 과제도 있습니다. 최근 설문조사 응답자 중 50% 이상이 AI 기술 스택에 대해 불만족을 표시했으며, 내부 승인을 받는 것과 새로운 솔루션을 도입할 때의 구매 프로세스가 복잡하다는 점이 지적되었습니다. 하지만 MongoDB는 이런 문제를 해결하기 위해 통합된 플랫폼과 강력한 파트너 생태계를 구축하고 있습니다.
마치며
AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 우리가 사용하는 검색엔진, 쇼핑 추천, 고객 서비스 챗봇 뒤에는 모두 데이터베이스가 있습니다. MongoDB는 이 보이지 않는 인프라를 제공하며, AI 시대의 필수 플레이어로 자리잡고 있습니다.
전통적인 데이터베이스 강자인 Oracle, Microsoft SQL Server가 여전히 시장을 지배하고 있지만, 클라우드와 AI 시대에는 새로운 게임의 법칙이 필요합니다. MongoDB는 바로 이 새로운 시대의 규칙에 맞춰 설계된 데이터베이스입니다. 유연성, 확장성, 그리고 개발자 경험이라는 세 마리 토끼를 모두 잡으며, 차세대 데이터베이스 리더로 성장하고 있습니다.
투자자라면 실적과 기술력을 동시에 갖춘 성장주로, 개발자라면 생산성을 높여주는 강력한 도구로, 그리고 기업이라면 AI 전환을 위한 믿을 수 있는 파트너로 MongoDB를 주목할 만합니다. AI 혁명의 숨은 조력자, MongoDB의 여정은 이제 시작입니다.
읽어주셔서 감사드립니다.
[저자 관련 정보]
이름 : 김진환
소속: 주식회사 위니브 데이터 Lead - https://weniv.co.kr/
고려대학교 빅데이터사이언스학부 데이터 강의, 경제통계학 박사수료
데이터 분석 강의 문의 및 생성형 AI 강의 문의도 언제든 환영입니다.
문의 : 이메일 주소: happydata1510@gmail.com
