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다큐브, ‘AI 데이터 번역’ 세계 최고 권위 평가인 ‘Spider 2.0’ 전 트랙 1위 ‘싹쓸이’… K-AI 기술력 입증

미국 예일대 주관 ‘AI 데이터 수능’ DBT, Lite, Snow 전 트랙 석권… 세계 최초 ‘그랜드슬램’

자연어를 DB 언어로 바꾸는 ‘글로벌 기술 장벽’ 완벽 제패… 금융 등 실제 산업 현장에서 통하는 ‘초격차 기술력’ 입증

DBT· 라이트· Snow 최고 난도 평가 모두 제패

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대한민국 토종 AI 기업이 전 세계 AI 모델의 데이터 처리 능력을 평가하는 가장 혹독한 시험대에서 최정상을 차지했다. AI 전문기업 다큐브(대표 윤예지)는 미국 예일대(Yale) 연구진이 주도하는 세계 최고 권위의 Text-to-SQL(자연어-데이터 변환) 벤치마크인 'Spider 2.0'에서 평가 대상인 3개 트랙(DBT· 라이트· Snow) 모두 세계 1위를 석권했다고 11일 밝혔다. 중국 텐센트는 다큐브에 이어 2위를 차지했다. 최고 난이도로 꼽히는 이 평가에서 국내 기업이 전 트랙을 제패한 것은 사상 최초며, 전 세계를 통틀어도 3개 트랙을 모두 독식한 기업은 다큐브가 유일하다. 

<이미지출처: 다큐브>

다큐브는 지난해 DBT(Data-Based Text-to-SQL) 트랙과 Lite 트랙에서 1위를 기록한 데 이어 올해 Snow 트랙까지 1위를 차지하며 Spider 2.0 전 트랙을 순차적으로 석권했다. Spider 2.0은 미국 예일대 연구진과 글로벌 산업 파트너들이 공동 개발한 차세대 Text-to-SQL 벤치마크다. 사람이 일상 언어로 질문하면 AI가 이를 데이터베이스 언어로 얼마나 정확하게 바꾸는지 평가한다. 'DBT', 'Lite', 'Snow' 세 개 트랙으로 구성되며, 각각 데이터 구조 이해력, 'Text-to-SQL' 변환 정확도, 실제 기업 환경에서의 활용 가능성을 중점적으로 검증한다. 

 

'SQL' 지식이 없어도 자연어로 데이터를 질의할 수 있는 AI의 이해도와 정확도를 평가하는 것이 핵심이다. Google Analytics, Salesforce 등 실제 기업 환경에서 쓰이는 데이터베이스를 기반으로 총 547개 실전형 문제를 통해 정확도와 실행 완성도를 검증한다. 이번 Snow 트랙에서는 동일한 문제를 실제 상용 데이터베이스 환경에 적용해 SQL의 실행 가능성과 현업 활용 완성도까지 함께 확인했다. 다큐브는 이 평가에서 복잡한 조건, 다중 테이블 연결, 고난도 질의 상황에서도 가장 정확한 SQL을 생성하는 AI로 인정받았다. 특정 환경에 국한되지 않고 다양한 상용 데이터베이스에서 일관된 성능을 보인 점이 높은 평가를 받았다. 이번 전 트랙 1위로 다큐브는 Text-to-SQL 분야에서 세계 최고 수준의 기술 경쟁력을 공식적으로 입증했다. 단일 트랙 성과가 아닌 전 영역을 아우르는 종합 기술력을 갖춘 기업임을 보여준 결과다. 윤예지 다큐브 대표는 “다큐브는 자연어 기반 데이터 질의 기술을 금융·회계·데이터 플랫폼 전반에 적용하며 AI 에이전트 기술을 고도화해 왔다”며 “이번 Spider 2.0 전 트랙 1위는 이러한 기술력이 글로벌 시장에서도 충분히 통한다는 의미 있는 성과”라고 말했다.

IT개발자협동조합 기자단 기자 kodec@devtimes.co.kr
작성 2026.03.03 17:39 수정 2026.03.03 17:45

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