Team USA의 올림픽 금메달을 함께 만든 데이터 협업의 이면

Snowflake Summit 26은 막을 내렸습니다. 하지만 Moscone Center에서 샌프란시스코 거리까지 흘러나오던 열띤 대화는 여전히 귓가에 생생합니다. 전 세계에서 모인 수천 명이 데이터와 AI로 가능한 일들을 함께 이야기하던 목소리입니다.

개인적으로 가장 인상 깊었던 순간 중 하나는 Team USA Bobsled/Skeleton(USABS)과 함께한 대담이었습니다. 자리에는 미국 올림픽 금메달리스트 Elana Meyers Taylor, USA Bobsled 헤드 코치 Chris Fogt, USABS CEO Aron McGuire, 스포츠 퍼포먼스 디렉터 Curt Tomasevicz가 함께했습니다.

Snowflake는 Team USA의 공식 데이터 협업 제공업체이자 USA Bobsled/Skeleton의 공식 데이터 클라우드 제공업체로서, 팀이 순간순간 내리는 모든 의사결정을 뒷받침하는 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다.

대표적인 순간이 바로 Elana Meyers Taylor가 미국 대표로 생애 첫 올림픽 금메달을 41세의 나이에 0.04초 차이로 차지했을 때입니다. 약 6.4km를 빙판 위에서 달린 끝에 금메달과 은메달을 가른 것은 심장 박동보다도 짧은 찰나였습니다.

이처럼 작은 격차는 우연히 만들어지지 않습니다. 선수와 코치가 데이터와 AI라는 가장 강력한 최신 도구를 활용해 신체 능력의 한계를 넓혀 갈 때 비로소 만들어집니다.

봅슬레이가 움직이기 전에 이미 시작되는 레이스

봅슬레이에서 푸시 스타트는 모든 것을 좌우합니다. 선수들은 약 181kg~227kg의 썰매를 최고 속도까지 밀어 가속한 뒤 탑승합니다. 선수 한 명이 단 한 걸음만 더 내디뎌도 물리 법칙이 불리하게 작용하고, 마지막 걸음에서 생긴 저항이 결승선까지 속도 손실을 계속 키웁니다.

오랫동안 팀들은 감각에 의존해 왔습니다. 하지만 봅슬레이에서 데이터 협업은 단체 종목을 뒷받침하는 또 하나의 단체 종목입니다. Milano Cortina 2026에서 USABS는 Snowflake CoWork를 통해 차세대 데이터 협업을 실현했고, 그 결과를 실제 경기 전략에 반영했습니다. 

USABS CEO Aron McGuire는 이렇게 말합니다. “썰매를 한 걸음만 더 밀면 탑승하는 순간 오히려 썰매를 뒤로 잡아당기게 되고, 제동력이 생겨 주행 전체를 망치게 됩니다. 반대로 조금만 일찍 탑승하면 팀이 썰매를 미는 힘을 최대한 끌어내지 못합니다. Snowflake CoWork와 협업하면서 선수들이 썰매에 타기 전 몇 걸음을 내디뎌야 하는지 정확히 계산할 수 있었습니다.”

트랙 출발점에서는 이런 수준의 정밀함이 승부를 가릅니다. 그리고 그 준비는 경기 당일보다 훨씬 이전부터 시작됩니다.

겉보기와 실제 중요도가 다른 봅슬레이 커브 

16개의 커브. 4번의 주행. 100분의 1초 단위로 승부가 갈리고, 체력만큼이나 정신력이 중요한 종목에서는 어떤 커브가 진짜 승부처인지 아는 것만으로도 결과가 달라질 수 있습니다.

미국 대표로 올림픽에 다섯 차례 출전한 선수이자 어머니, 장애인 권익 옹호자이며 미국 역사상 가장 많은 메달을 획득한 봅슬레이 선수인 Elana Meyers Taylor가 이를 잘 보여줍니다. 데이터는 눈으로 보이는 것과는 다른 이야기를 들려주었고, 그는 레이스 운영 방식을 바꿨습니다.

Meyers Taylor는 말합니다. “눈으로 봤을 때 승패를 가를 핵심 구간처럼 보이는 커브들이 있어 그곳에 집중했습니다. 하지만 Snowflake CoWork로 데이터를 분석해 보니, 전혀 집중할 필요가 없는 커브도 있다는 사실을 알게 됐습니다. 정말 중요한 커브는 1번, 2번, 4번이었습니다. 우리는 그 커브들에만 집중했고, 그 구간을 제대로 통과하면 좋은 레이스를 펼칠 수 있다는 확신이 있었습니다.”

어디에 에너지를 집중하고 어디에는 집중하지 않아도 되는지 아는 것은 어떤 분야에서든 경쟁 우위가 됩니다. Milano Cortina 2026에서 Meyers Taylor가 기록을 새로 쓰며 따낸 금메달은 최첨단 데이터가 언제, 어떻게 인간의 경기력을 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있는지를 보여줍니다.

봅슬레이 선수의 본능이 데이터와 만나는 순간

Meyers Taylor는 자신의 직감과 데이터를 동시에 신뢰하며 금메달을 차지했습니다. 1인 경기인 모노봅에서도 준비 과정은 팀워크였습니다. Elana가 빙판 위에 서기 전부터 코치와 선수들은 동일한 데이터를 기반으로 움직였습니다.

그는 말합니다. “트랙을 질주하기 시작하면 오직 본능에 의지해야 합니다. 그 순간 믿을 수 있는 것은 본능뿐이기 때문입니다. 본능과 데이터를 결합하는 방식은 이렇습니다. 빙판 밖에서는 데이터를 확보해 분석하고, 썰매에 올라서는 최선을 다합니다.”

선수들을 지도하는 코치들에게도 마찬가지입니다. 

USABS 헤드 코치 Chris Fogt는 말합니다. “저희 수석 파일럿 코치는 1986년부터 이 종목에 몸담아 왔지만, 이런 데이터는 불과 2년 전부터 확보하기 시작했습니다. 그는 오랫동안 같은 커브를 같은 방식으로 가르쳐 왔습니다. 이제 데이터를 확보한 뒤 몇 차례 분석해 보니 그의 방식이 틀린 것은 아니지만 아주 미세한 차이가 있을 수 있다는 사실을 알게 됐습니다. 그는 데이터가 보여주는 그 차이를 기꺼이 받아들이고 이해하려 했습니다. 코치의 경험에 데이터와 Snowflake CoWork를 결합하면 그의 전문성은 훨씬 더 강력해집니다.”

Fogt에게 좋은 데이터란 바로 이런 역할을 합니다. 수십 년에 걸쳐 어렵게 축적한 전문성을 지우는 대신, 강력한 인텔리전스는 이를 확인하고 아주 미세하게 다듬습니다. USABS가 Snowflake와의 파트너십을 통해 이루고자 하는 것도 바로 이것입니다. 코치와 선수가 같은 관점에서 움직이도록 하는 것입니다. Tomasevicz는 이렇게 말합니다. “선수가 능동적으로 무언가를 배우고 코치에게 말할 수 있다면, 코치들도 배움에 열려 있습니다. 더 많은 귀와 눈이 생기는 셈입니다.”

Milano Cortina 2026에서 거둔 이들의 승리는 기술이 인간의 판단을 대체했다는 이야기가 아닙니다. 세계 최고 수준의 선수와 코치들이 호기심을 잃지 않고 데이터를 활용해 트랙 안팎에서 더 나아졌을 때 어떤 일이 가능한지를 보여주는 이야기입니다. 

LA를 거쳐 홈 무대로

Elana가 Team USA에 안긴 금메달은 여러 사람의 평생에 걸친 노력이 맺은 결실이었습니다. 하지만 다음 여정 역시 보상입니다. 다시 체육관과 빙판으로 돌아가 앞으로 4년간 훈련을 이어가는 일입니다. 다음 동계 올림픽 사이클을 준비하며 팀은 이미 한층 더 야심 찬 데이터 로드맵을 구상하고 있습니다. 

다음 개척지는 선수 발굴입니다. 어릴 때부터 훈련을 시작하는 경우가 많은 다른 올림픽 종목과 달리, 봅슬레이는 축구부터 역도까지 다양한 종목에서 선수를 발굴합니다. 실제로 헤드 코치 Chris Fogt와 USABS CEO Aron McGuire는 모두 육상계 출신입니다. 스포츠 퍼포먼스 디렉터 Curt Tomasevicz는 네브래스카에서 대학 미식축구 선수로 뛰었고, 금메달리스트 Elana Meyers Taylor는 2008년 올림픽 소프트볼 대표팀에 선발되지 못한 뒤 봅슬레이로 전향했습니다. 봅슬레이는 순수 근력, 폭발적인 속도, 체격을 중시하기 때문에 이와 유사한 신체 능력이 요구되는 종목에서 정상급 선수를 발굴합니다. 하지만 현재 선수 발굴은 대부분 수작업으로 이루어집니다. 코치들이 육상 경기 결과와 미식축구 기록을 일일이 살펴보고 소셜 미디어를 통해 후보 선수에게 직접 연락하는 방식입니다. 

Tomasevicz는 말합니다. “데이터는 앞으로 목표 선수를 정밀하게 발굴하는 방식의 중심이 될 것입니다. Snowflake CoWork를 활용하면 찾고자 하는 선수를 정밀하게 발굴하고, 그들에게 인생의 특별한 두 번째 기회를 제공할 수 있습니다.”

데이터 협업은 선수 발굴을 넘어 빙판 위로도 이어집니다. McGuire는 “파워형 선수와 스피드형 선수를 어떻게 조합해야 하는지 파악하면 출발 구간을 최적화하는 데 도움이 됩니다”라고 말합니다. “각 선수의 성향을 프로파일링할 수도 있습니다. 더 강한 힘을 내는 선수인지, 더 빠른 선수인지 확인하는 것이죠.” Snowflake는 썰매가 출발하기도 전에 USABS가 이러한 질문에 대한 답을 찾도록 지원합니다.

팀의 목표는 선수 발굴에만 머물지 않습니다. Meyers Taylor는 “앞으로는 AI를 활용해 빙질, 습도 등 다양한 변수의 데이터를 입력하면 ‘이러한 추세를 기준으로 이 장비를 사용해야 한다’는 답을 얻을 수 있기를 기대합니다”라고 말합니다. “추측에 의존해야 하는 부분이 줄어들기 때문에 더 큰 자신감을 갖고 경기에 임할 수 있을 것입니다.”

Milano Cortina 2026에서 USABS가 얻은 인사이트는 성화가 꺼진 뒤에도 계속 이어집니다. 그 인사이트는 매번의 주행과 경기, 이른 아침마다 이어지는 웨이트 트레이닝, 매 올림픽 대회 주기를 거치며 축적됩니다. Snowflake는 바로 그 여정에 함께할 수 있어 영광입니다.

USABS가 나아갈 길은 2030년 알프스를 거쳐 2034년 솔트레이크시티의 홈 무대로 이어집니다. 

하지만 데이터 협업 여정은 2년 뒤 로스앤젤레스에서 계속됩니다. Team USA와 LA28 올림픽 및 패럴림픽 대회의 공식 데이터 협업 제공업체로서, Snowflake는 세계 최고의 선수들과 데이터가 우리의 홈 무대에서 함께 만들어 낼 성과를 기대하고 있습니다. 

그럼 LA에서 다시 만나겠습니다.