ClickHouse, 시리즈 C 자금 조달 연장… 대담한 '삼중 전선' 전략으로 IPO 준비 박차
새로운 자금 조달, 고위급 인재 영입, 그리고 실시간 분석, 옵저버빌리티, AI 인프라에 대한 대규모 투자가 회사의 다음 장을 연다.
샌프란시스코 — ClickHouse가 성장의 엔진을 더욱 가속화하고 있습니다. 실시간 분석 전문 기업 ClickHouse는 최근 시리즈 C 라운드 자금 조달을 연장하며 Citi Ventures, Insight Partners, Peak XV Partners와 같은 새로운 투자자들을 유치했습니다. 이번 자금 조달은 단순한 추가 자금 확보를 넘어, 회사가 수십억 달러 규모의 세 가지 핵심 시장(실시간 분석, 옵저버빌리티, AI 에이전트 인프라)으로 공격적으로 확장하며 기업 공개(IPO)를 준비하고 있다는 신호탄입니다.
이 발표는 화요일(현지 시각) 세 명의 거물급 임원 영입 소식과 함께 전해졌는데, 이는 IPO를 앞둔 기업의 전형적인 행보로 보입니다. Atlassian과 Slack에서 매출 성장을 이끈 Kevin Egan이 최고수익책임자(CRO)로 합류했으며, Snowflake의 전 재무 담당 리더였던 Jimmy Sexton이 최고재무책임자(CFO)를 맡습니다. Weights & Biases 출신의 Mariah Nagy는 인사 담당 부사장(VP of People)으로 선임되었습니다. 이들은 현재 2,000개 이상의 고객사를 확보하고 지난 한 해 동안 연간 반복 매출(ARR)이 4배 증가했다고 주장하는 ClickHouse를 이끌어 나갈 것입니다. Anthropic, Meta, Vercel과 같은 주요 기업들은 이미 ClickHouse의 플랫폼을 사용하고 있습니다.
그러나 이번 상황이 흥미로운 이유는 단순한 자금 조달 연장이 아닙니다. ClickHouse가 동시에 세 가지 다른 전선에서 싸우기로 결정했다는 점인데, 각 시장은 이미 기존 강자들이 지배하고 있으며 이해관계가 매우 높습니다.
속도 계층에 대한 베팅
ClickHouse의 핵심 강점은 항상 '속도'였습니다. 이 플랫폼은 대규모 데이터 세트에 대한 초고속 쿼리를 지원하며, Snowflake나 Databricks와 같은 대형 시스템과 함께 중요한 계층 역할을 합니다. 이 거대 기업들이 '기록 시스템(systems of record)'으로서 지배적인 위치를 차지하는 동안, ClickHouse는 밀리초 단위의 속도가 중요하고 비용 효율성이 핵심인 사용 사례를 처리하는 성능 전문 기업의 역할을 수행합니다.
최근 제품 업데이트는 회사가 이러한 역할에 더욱 집중하고 있음을 보여줍니다. ClickHouse는 MongoDB 변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC) 통합을 조용히 테스트 중인데, 이는 데이터를 실시간으로 ClickHouse로 스트리밍하는 기능입니다. 또한 Apache Iceberg 및 Delta Lake와 같은 개방형 형식(open formats)에 대한 지원을 강화하여, 빠른 쿼리 캐시(query cache) 역할에서 완전한 분석 엔진으로 발전하겠다는 의도를 내비쳤습니다.
한 인프라 분석가는 "속도는 더 이상 의문이 아닙니다. ClickHouse는 이미 이를 입증했습니다"라며, "진정한 질문은 ClickHouse가 대규모 환경에서 읽기(reads)와 쓰기(writes)를 모두 처리하고, 강점을 잃지 않으면서 주요 분석 계층이 될 수 있는지 여부입니다"라고 말했습니다.
옵저버빌리티: 트로이 목마
속도가 ClickHouse의 주력이라면, 옵저버빌리티는 '트로이 목마'가 될 수 있습니다. ClickHouse는 최근 로그, 메트릭, 트레이스, 심지어 세션 리플레이까지 한데 모아 관리할 수 있도록 설계된 오픈소스 옵저버빌리티 플랫폼인 ClickStack을 공개했습니다. 이는 Datadog, Grafana, Elastic과 같은 강자들과 직접적인 경쟁 구도를 형성하게 됩니다.
ClickHouse의 핵심 제안은 간단합니다: 비용 절감입니다. 대규모 로그 볼륨에 ClickHouse의 컬럼형 스토리지(columnar storage)를 사용함으로써, 회사는 기존 업체 대비 인프라 비용을 50%에서 80%까지 절감할 수 있다고 보고 있습니다. 예를 들어 로그 보존(log retention)만 ClickHouse로 옮기는 부분적인 마이그레이션(migration)만으로도 ClickHouse가 점차 입지를 넓힐 수 있는 발판을 마련할 수 있습니다.
하지만 옵저버빌리티는 저렴한 스토리지 이상의 의미를 가집니다. 기업들은 또한 수년간 정교하게 다듬어진 모니터링 도구, 스마트 알림, 문제 해결 기능을 기대합니다. 당분간 ClickHouse의 성공은 기업들이 전체 옵저버빌리티 스택을 하룻밤 사이에 교체하기보다는, 비용에 민감한 팀들이 로그와 트레이스를 옮기는 데서 비롯될 가능성이 높습니다.
AI 에이전트 데이터 전략
세 번째 도전은 가장 대담합니다. ClickHouse는 AI 에이전트와 자율 시스템의 기본 백엔드가 되는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 ClickHouse 클라우드 내에 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol) 서버와 AskAI 어시스턴트(AskAI Assistant)를 출시했습니다. 이는 AI 앱이 복잡한 통합 과정 없이도 운영 데이터를 안전하게 쿼리할 수 있도록 하려는 아이디어입니다.
Anthropic의 Claude나 Cursor와 같은 도구를 사용하는 개발자들에게는 이것이 판도를 바꿀 수 있습니다. AI 에이전트가 코딩 및 쿼리 처리를 점차 더 많이 담당하게 되면, 해당 에이전트가 연결하는 데이터베이스의 사용량이 폭발적으로 증가할 수 있습니다.
AI 인프라를 추적하는 한 벤처 투자자는 "이렇게 생각해 보세요"라며, "만약 AI 에이전트가 데이터를 얻기 위해 ClickHouse를 사용한다면, 사용량은 단순히 인력 증가가 아닌 자동화와 함께 성장합니다. 이는 완전히 새로운 스케일링 곡선을 그릴 것입니다"라고 설명했습니다.
LangChain, Sierra, Weights & Biases와 같은 AI 네이티브(AI-native) 기업들과 Anthropic과의 긴밀한 협력을 통해 초기 성과가 이미 나타나고 있습니다.
정부 사업 추진 및 대규모 계약
ClickHouse는 또한 규제 시장(regulated markets)에도 진출하고 있습니다. 엄격한 FIPS 140-3 표준을 준수하고 IL6까지의 보안 수준을 지원하는 ClickHouse Government를 발표했습니다. 이와 함께 전용 인프라를 원하는 조직을 위한 ClickHouse Private도 공개했습니다.
이러한 제품들은 수백만 달러에서 수천만 달러 규모의 정부 계약을 가능하게 할 수 있지만, 쉽지는 않을 것입니다. 국방 및 공공 부문 계약은 일반적으로 체결까지 1년 이상이 걸리며, 마진을 잠식하는 상당한 맞춤형 요구 사항을 수반하는 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고, 이번 행보는 ClickHouse가 상장 기업들이 기대하는 수준의 매출 기반으로 확장할 수 있다는 자신감을 보여줍니다.
다가오는 위험 요소
ClickHouse의 확장 전략은 Spark에서 데이터 웨어하우징 및 AI로 성공적으로 확장한 Databricks와 비교됩니다. 그러나 명확한 과제가 있습니다. ClickHouse는 이제 분석 부문에서는 Snowflake, 옵저버빌리티에서는 Datadog, 그리고 AI 부문에서는 전문 벡터 데이터베이스와 경쟁해야 합니다. 세 가지 전선에서 동시에 경쟁하는 것은 영업 및 마케팅 노력을 분산시켜 약화시킬 위험이 있습니다.
또한 '카테고리 확산(category sprawl)'의 위험도 있습니다. 잠재 고객이 이 제품을 쉽게 분류할 수 없다면("이것이 분석 엔진인가? 옵저버빌리티 플랫폼인가? AI 백엔드인가?"), 판매 주기가 길어질 수 있습니다. 기술적인 측면에서는 MongoDB의 변경 데이터 캡처(CDC)와 같은 기능을 대규모로 통합하는 것이 결코 사소한 일이 아닙니다. 신뢰성에서 한 번의 실수가 고객의 주저함을 불러올 수 있습니다.
투자자들의 면밀한 주시
이러한 위험에도 불구하고, ClickHouse는 세 가지 강력한 트렌드인 실시간 데이터 수요, 옵저버빌리티 비용 절감 압박, 그리고 AI 기반 소프트웨어의 부상이라는 교차점에 있습니다. ClickHouse는 2025년 포브스 클라우드 100(Forbes Cloud 100)에 선정되었으며, 향후 2년 이내에 IPO를 준비하고 있는 것으로 보입니다.
투자자들은 무엇을 주시할까요? 다양한 사용 사례별 총마진(gross margins), 고객들이 옵저버빌리티 또는 AI 기능을 사용하기 시작한 후 얼마나 잘 유지되는지, 그리고 AI 에이전트 통합이 실제 채택으로 이어지는지 아니면 단순한 마케팅 과장(hype)에 그치는지 여부입니다.
수년간의 오픈소스 최적화 덕분에 ClickHouse의 성능 우위는 여전히 견고해 보입니다. 미지수는 회사가 이러한 기술적 우위를 다양한 시장에서 반복적인 수백만 달러 규모의 계약으로 전환할 수 있는지 여부입니다.
기업들이 더 적은 자원으로 더 많은 것을 달성하려 함에 따라(더 빠른 쿼리, 더 저렴한 옵저버빌리티, 더 스마트한 AI), ClickHouse는 적절한 시기에 적절한 위치에 있을 수 있습니다. 다음 몇 분기 동안 ClickHouse가 옵저버빌리티 비용 절감, AI 에이전트를 통한 입증, 분석의 빠른 속도 유지라는 균형 잡힌 행동을 성공적으로 수행할 수 있을지가 판가름 날 것입니다. 이를 성공시킨다면, ClickHouse는 AI 시대의 핵심 인프라로 자리매김할 수 있을 것입니다. 하지만 한 발짝이라도 삐끗한다면, 비평가들은 회사가 너무 많은 것을 동시에 시도했다고 말할 것입니다.
본 내용은 투자 조언이 아닙니다.