AI 에이전트 제어 및 비용 관리를 위한 'Cortex AI Gateway'

프롬프트 인젝션 한 번으로 기업 데이터가 유출될 수 있는 관리자 권한 부여 문제는 AI 에이전트 도입의 가장 큰 제약이다. Snowflake는 이를 해결하기 위해 데이터와 도구, 모델 접근을 중앙에서 통제하는 Cortex AI Gateway(코텍스 AI 게이트웨이)를 발표했다. 이 제어 레이어는 기업 데이터와 도구, 그리고 AI 모델에 접근하는 모든 에이전트의 동작을 중앙에서 규정한다. 특히 자사 제품에 국한하지 않고 Anthropic의 Claude Code(클로드 코드)나 Cursor(커서) 같은 경쟁사 제품까지 거버넌스 범위에 포함하도록 설계했다. 기업은 이를 통해 외부 에이전트가 내부 자원에 접근하는 경로를 단일 지점에서 관리한다.

자율 에이전트를 위한 공유 신뢰 모델 구축을 위해 주요 ID 벤더들과의 보안 통합 체계도 함께 공개했다. 1Password(원패스워드), Aembit(엠빗), Linx Security(링크스 시큐리티), SailPoint(세일포인트), Saviynt(사비언트)가 첫 번째 보안 통합 파트너로 이름을 올렸다. 이들은 평소 시장에서 서로 경쟁하는 관계에 있는 ID 벤더들이다. 하지만 자율 에이전트를 위한 신뢰 모델이라는 공통의 목적을 위해 협력 관계를 맺었다. 경쟁 관계의 기업들이 보안 표준을 위해 결합한 이례적인 연합 구조다. 이들은 자율 에이전트가 기업 환경에서 안전하게 작동하기 위한 신뢰 기반의 인증 체계를 함께 구축한다.

기술이 실제로 작동하는 방식

100개 이상의 서버 연결을 통해 다양한 에이전트의 권한을 한 곳에서 통제한다. MCP(Model Context Protocol, 에이전트와 기업 도구를 연결하는 표준 규격) 서버를 지원해 접근 정책과 감사 로그를 중앙 집중화한다. Snowflake CoWork와 CoCo 같은 자체 에이전트는 물론 외부 플랫폼의 제3자 에이전트까지 관리 대상에 포함한다. 인증과 권한 부여, 로그 기록 프로세스를 단일 지점으로 통합했다.

에이전트의 비인간 ID와 승인한 인간의 ID를 동시에 기록하는 이중 속성(dual attribution) 방식을 적용했다. 기존의 인간 중심 보안 모델에서 벗어나 에이전트에게 고유 ID를 부여한다. 기업 내에서 수행되는 모든 작업의 접근 제어를 작업 범위 단위로 제한한다. 모든 동작에 대해 완전한 감사 가능성을 확보했다.

확인해야 할 핵심 지점

특정 팀이나 에이전트가 유발하는 비용을 실시간으로 할당하지 못하면 기업의 AI 지출은 통제 불능 상태가 된다. IT 및 재무 팀은 Cortex AI Gateway(AI 소비 관리 도구)를 통해 전체 AI 사용 현황을 통합 조회한다. 비용을 특정 팀, 에이전트, 워크로드 단위로 세분화해 할당한다. 청구 금액이 급증하기 전에 지출 한도를 강제로 적용한다.

Snowflake는 2026년 5월 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 게이트웨이 스타트업인 Natoma를 인수했다. Natoma는 27명 규모의 기업으로 툴 호출 단계에서 신원 확인과 정책 적용, 감사를 수행하는 중앙 집중형 게이트웨이를 보유했다. Snowflake는 데이터 웨어하우스를 넘어 에이전트의 접근 권한을 결정하고 기록하는 제어 평면(Control Plane)으로 기능을 확장한다.

에이전트가 사용자 권한을 그대로 상속받아 데이터에 접근하는 방식은 보안 사고의 핵심 경로가 된다. 개별 ID 보유 여부와 태스크별 권한 제한(Task-scoped access) 적용 여부, 모델별 비용 한도 설정 여부를 기준으로 권한 체계를 태스크 기반 최소 권한으로 전환해야 한다.