검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'이노'통합검색 결과 입니다. (300건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

SAS "벤치마크 등 기술 지표만으로는 AI 예산 확보 못해"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "정확도나 벤치마크 점수만으로는 AI 투자에 대한 경영진 승인을 얻기 어렵습니다. 최고재무책임자(CFO)를 비롯한 경영진이 보고 싶은 것은 시간 절감, 비용 절감, 손실 방지 같은 실질적인 비즈니스 성과입니다." 마리넬라 프로피 SAS 글로벌 생성형 AI 및 에이전틱 AI 전략 책임자는 최근 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026'에서 이같이 말하며 투자수익률(ROI)를 입증할 수 있는 운영 전략이 필요하다고 강조했다. 이를 위해선 거창한 전사적 AI 에이전트 도입에 앞서 탄탄한 데이터 거버넌스를 구축하고 작고 반복적인 업무부터 시작해 명확한 성과를 증명해야 성공적인 AI도입이 한다고 조언했다. F-스코어 대신 비즈니스 성과로…작고 구체적인 성공사례 제시해야 마리넬라 프로피 책임자는 폭발적인 AI 열풍과 달리 많은 기업 AI 프로젝트가 실험 단계에만 머무르며 'ROI 장벽'에 부딪혀 어려움을 겪고 있다고 밝혔다. 이어 이를 극복하기 위한 핵심 열쇠로 '산업별 관점(Industry lens)'을 꼽았다. 그는 "모델의 정확도나 벤치마크 점수인 F-스코어(F-score)가 높다는 데이터 과학 지표만으로는 경영진을 설득할 수 없다"며 "금융권의 사기 탐지 적발률, 제조업의 수요 예측을 통한 재고 절감, 공급망 최적화 등 특정 산업과 사용 사례에 완벽히 맞춰 성과를 증명해야 한다"고 설명했다. 초기 도입 전략으로는 거창한 전사적 AI 에이전트 구축을 경계했다. 대신 "일주일에 10번 반복되는 결정과 같이 매우 구체적이고 작은 사용 사례부터 시작하라"고 조언했다. 기존에 해당 업무를 처리하는 데 투입됐던 소요 시간과 인력 등의 데이터를 AI 도입 후와 비교해 명확한 핵심성과지표(KPI)로 입증해야 한다는 것이다. 또한 성공적인 AI 도입을 위해서는 모델 자체보다 '데이터의 질'이 우선되어야 함을 강조했다. 이런 맞춤형 도입으로 뚜렷한 실질적 성과를 거둔 대표 사례로 DB손해보험을 언급했다. DB손해보험은 SAS의 AI 및 네트워크 분석 기반 사기 탐지 시스템을 도입해 기존에 수 시간씩 걸리던 조직적 공모 의심 건 분석을 2분 이내로 단축하고 분석 정확도를 99%까지 끌어올리며 명확한 비즈니스 가치(ROI)를 입증해 냈다. 프로피 책임자는 "데이터 품질 문제, 거버넌스 부재, 데이터 사일로 현상을 먼저 해결하지 않은 채 무분별하게 시작된 실험은 결국 책임 소재 문제에 부딪혀 취소되고 만다"고 지적했다. 창의성 죽이는 건 AI가 아냐…'게으른 사용'이 문제 프로피 책임자는 마케팅을 비롯해 창의성이 중요한 영역에서의 AI 활용 방식에 대해서도 조언했다. 최근 많은 기업이 AI를 경쟁사 분석, 콘텐츠 기획, 브랜드 메시지 초안 작성 등에 적극 활용하고 있지만 그만큼 광고 카피와 캠페인 메시지가 서로 비슷해지는 '동질화(Sameness)' 현상도 나타나고 있다는 지적이다. 그는 이런 현상의 원인을 AI 자체보다 사용자의 활용 방식에서 찾았다. 생성형 AI는 기존 데이터를 바탕으로 가장 그럴듯한 결과물을 빠르게 제시하는 데 강점이 있지만 비슷한 프롬프트와 유사한 맥락이 반복되면 출력 역시 평균화되기 쉽다는 설명이다. 프로피 책임자는 "AI는 훌륭한 아이디어 생성기이지만 사용자 고유한 '관점(Perspective)'까지 모방할 수는 없다"며 "결과물이 비슷해지는 이유는 결국 사용자가 유사한 프롬프트에만 의존하기 때문"이라고 지적했다. 이어 "AI는 이 세상에 없는 완전히 새로운 것을 발명하는 것이 아니라 기존 데이터를 다르게 재조합하는 데 가깝다"며 "AI가 창의성을 죽이는 것이 아니라 AI를 게으르게 사용하는 것(Lazy use of AI)이 창의성을 죽인다"고 강조했다. 프로피 책임자는 "우리가 AI에게 아이디어를 얻는 것을 넘어 '생각' 자체를 위임해 버리면 스스로 실수하고 실패하며 성장할 수 있는 소중한 기회를 잃게 된다"고 말했다. 이어 "최고의 아이디어는 혼자 컴퓨터 앞에 앉아 있을 때가 아니라 사람과 사람이 관점을 부딪치는 과정에서 탄생한다"며 "AI를 유용한 도구로 적극 활용하되 자신만의 독창적인 목소리와 관점은 끝까지 지켜야 한다"고 당부했다.

2026.05.04 12:12남혁우 기자

"90%만 작동하는 AI 브레이크, 당신이라면 타시겠습니까?"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "현재 인공지능(AI)은 90% 확률로 작동하는 브레이크가 달린 자동차와 같습니다. 아무리 뛰어난 엔진을 탑재했더라도 필요할 때 브레이크가 100% 작동한다는 확신이 없다면 누구도 그 차를 믿고 고속도로를 달리려 하지는 않을 겁니다." 브라이언 해리스 SAS 최고기술책임자(CTO)는 최근 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026'에서 AI를 둘러싼 시장의 과도한 기대에 경고 메시지를 던졌다. 그는 인터뷰에서 생성형 AI의 화려한 시연보다 중요한 것은 기업 현장에서 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하는지 여부라며 고객에게 지속 가능하고 실질적인 가치를 제공하는 것이 SAS의 핵심 철학이라고 강조했다. 단순 시연 넘어 실제 비즈니스 도입이 핵심 브라이언 CTO는 현재 시장에 나온 대규모언어모델(LLM) 등 AI 모델이 가진 능력을 '원시적인(Raw) 능력'이라고 표현했다. 원시적 능력이란 기업 환경에 맞춰 가공되거나 최적화되지 않은 상태로 이를 그대로 가져다 쓰는 것만으로는 기업내 복잡한 문제를 해결할 수 없다는 지적이다. 그는 "우리의 진짜 도전 과제는 이러한 AI 모델을 생명과학이나 은행 같은 고객들의 복잡하고 결정론적인 실제 비즈니스 워크플로우에서 안전하고 효율적으로 운영할 수 있도록 번역(Translate) 하고 통합하는 것"이라고 설명했다. 브라이언 CTO가 예시로 든 생명과학 임상시험이나 금융권 사기 탐지, 자금 세탁 방지 등은 사람의 생명과 막대한 자본이 걸린 고위험(High-risk) 비즈니스다. 이러한 분야에서는 확률에 의존하는 일반적인 AI가 아니라 고도의 정밀도와 정확성, 그리고 결과에 대해 방어하고 설명할 수 있는 결정론적(Deterministic) 시스템이 필수적이라는 설명이다. 능력 이상으로 포장된 AI… 치명적인 위험 인지해야 브라이언 해리스 CTO는 현재 AI 시장에 만연한 맹목적인 환상과 과대광고에 대해 깊은 우려를 표명했다. 그는 "시장에는 실제 능력 이상으로 부풀려진 AI가 너무나도 많으며 이러한 기술적 과장이 산업 전체에 얼마나 치명적인 위험을 초래할 수 있는지 인지하지 못하는 이들이 많다"고 꼬집었다. 이를 설명하기 위해 브라이언 CTO는 현재의 AI를 '90%의 확률로만 작동하는 브레이크가 달린 자동차'에 비유했다. 아무리 뛰어난 엔진을 탑재하고 속도가 빠르더라도 브레이크가 원할 때 100% 작동한다는 확신이 없다면 누구도 그 차에 목숨을 맡기고 고속도로를 주행하려 하지 않을 것이란 설명이다. 특히 단 한 번의 오판이 막대한 재무적 손실이나 신뢰도 하락으로 직결되는 기업 핵심 의사결정 과정에서는 이러한 불확실성이 더욱 치명적인 결과로 돌아온다. 금융권의 사기 탐지나 생명과학 분야의 임상시험처럼 고도의 정밀도와 방어 가능성이 요구되는 환경에 결과의 일관성을 보장할 수 없는 확률적 AI를 무방비하게 도입하는 것은 기업의 존폐를 건 위험한 도박이라는 지적이다. 브라이언 CTO는 "SAS는 지난 50년간 전 세계 주요 기업들의 가장 중요하고 복잡한 의사결정을 지원해 온 만큼 이러한 데이터와 시스템의 위험성을 누구보다 이해하고 있다"고 강조했다. 이어 "우리는 허황된 기술적 과장에 휩쓸리지 않고 철저히 기술의 '현실'에 굳건히 발을 딛고 서서 시장의 하이프에 정면으로 맞서며 고객을 위한 진정하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 가치를 증명해 나갈 것"이라고 강조했다. SAS, 다음 50년 비전도 사람과 고객 지난 50년간 데이터 분석 시장을 이끌어온 SAS는 앞으로의 50년을 위한 비전으로 결국 사람과 고객을 다시 강조했다. 해리스 CTO는 "지금은 며칠만 지나도 시장이 바뀔 만큼 변화 속도가 매우 빠른 시대"라며 단기적인 기술 스펙 경쟁에만 매몰되는 것을 경계했다. 그는 "고객이 진정으로 원하는 것은 당장의 기능이 아니라 변화하는 시장 속도에 맞춰 함께 진화할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너"라고 말했다. 이어 지속적인 혁신의 중심에는 사람이 있다고 언급했다. 인간의 독창적인 아이디어와 AI의 연산 능력이 결합할 때 비로소 예상하지 못한 새로운 가치가 만들어질 수 있다는 설명이다. 브라이언 해리스 CTO는 "인간의 잠재력을 믿는 '영감을 주는 리더십(Inspirational leadership)'이야말로 짐 굿나잇 최고경영자(CEO)가 지난 50년간 보여준 방식이자 AI 시대에 우리가 나아가야 할 핵심 방향"이라고 강조했다.

2026.05.04 11:15남혁우 기자

SAS "금융은 핵심 국가기반시설, 무너지면 경제 전체가 흔들린다"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "오늘날 금융은 '국가 핵심 인프라'입니다. 지속되는 국가 간 분쟁 속 지능형 사이버 공격은 단순한 금전적 이득을 넘어 국가 경제를 혼란에 빠뜨리고 불안정하게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다." 29일 스투 브래들리 SAS 위험 관리·사기 방지·규정 준수 솔루션 부문 수석 부사장은 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 글로벌 정세 변화와 데이터 편향 문제까지 아우르는 입체적인 금융권 생존 전략을 제시했다. 그는 빠르게 발전하는 인공지능(AI)가 비즈니스 혁신을 이끄는 동시에 초국가적 범죄 조직과 적대 세력의 강력한 '무기'가 되고 있다고 경고하며, 글로벌 정세 변화와 데이터 편향 문제까지 아우르는 대안이 마련돼야 한다고 강조했다. 국가 경제를 위협하는 지능형 공격…"공격과 방어 비대칭성 극복해야" 브래들리 부사장은 "금융부문은 단순히 예금을 보관하고 결제를 처리하는 사업자가 아니라 자금 흐름을 유지하고 시장 신뢰를 떠받치며 실물경제의 순환을 가능하게 하는 기반"이라며 "금융시장의 지속 가능성이 보장되지 못하면 국가 경제 전체가 무릎을 꿇을 수 있다"고 설명했다. 최근 급증하는 글로벌 분쟁과 AI 확산 속에서 금융권이 직면한 가장 큰 위험으로 AI를 꼽았다. 그는 "최근 논란이 된 미토스 사례를 보면 AI가 수천 개의 보안 취약점 취약점을 순식간에 식별하고 악용할 수 있음을 보여준다"며 "금융 범죄자들은 규제나 예산의 제약 없이 무제한으로 AI를 도입하는 반면, 은행은 규제와 예산 주기에 묶여 있어 '방어의 비대칭성'이 발생하고 있다"고 우려했다. 기술적 위협뿐만 아니라 급변하는 글로벌 지정학적 위기 역시 금융권이 대비해야 할 핵심 과제로 꼽았다. 미국의 수출 규제로 인한 중국의 자체 반도체 생태계 구축 등 글로벌 공급망 변화와 분쟁 상황이 치열하게 연결돼 대응이 어렵다는 것이다. 그는 "이러한 초연결 리스크 시대에는 부서 간 단절된 기술로는 결코 대응할 수 없다"며 "다양한 유형의 리스크 정책을 하나의 '통합 스트레스 테스트 환경'으로 가져와, 더욱 세밀한 단위에서 자본과 리스크를 관리할 수 있는 민첩한 의사결정 아키텍처가 필요하다"고 강조했다. 기업 내부에 숨겨진 위협, '데이터 편향'과 거버넌스 브래들리 부사장은 외부의 공격만큼이나 치명적인 내부 리스크로 '데이터 편향'을 지적했다. 자동화된 신용 평가나 맞춤형 금융 서비스에서 AI가 특정 소비자 그룹을 차별할 경우 기관 신뢰도에 치명상을 입힐 수 있기 때문이다. 브래들리 부사장은 "데이터의 편향을 사전에 평가하고 걸러내지 않으면 그 편향은 하위 의사결정으로 전파되고 대규모 자동화 과정에서 눈덩이처럼 증폭된다"며 "이것이 바로 SAS가 25년간 규제 기관과 협력하며 '설명 가능한 AI'와 '모델 리스크 관리'에 집중해 온 이유"라고 밝혔다. 그는 "모델링을 시작하기 전부터 데이터의 품질과 편향을 이해하는 '데이터 및 AI 라이프사이클'을 구축하고 배포 후에도 모델의 효능을 지속적으로 모니터링하는 거버넌스 체계가 AI 도입의 전제 조건이 되어야 한다"고 조언했다. AI 시대 금융기관 생존 전략은 선제적 대응 초국가적 조직 범죄 단체들은 이제 규제가 느슨하거나 방어 체계가 약한 국가를 정확히 파악해 전 세계로 공격 범위를 넓히고 있다. 브래들리 부사장은 "과거 사기 안전지대로 여겨졌던 일본도 최근 글로벌 범죄의 타깃이 되고 있다"며 "합성 신원(Synthetic identities)과 AI를 무기화한 이들에게 더 이상 안전한 국가는 없다"고 진단했다. 브래들리 부사장은 급변하는 금융 범죄 동향에 따른 대응하기 위해선 즉각적이고 선제적인 대응이 필요하다고 강조했다. 그는 "많은 고객이 '다음엔 어떤 사기 수법이 등장할지' 묻지만 이는 틀린 질문"이라며 "진짜 던져야 할 질문은 'AI로 인해 사기가 기하급수적으로 정교해질 것이라는 유일한 확실성 속에서 다음 위협이 무엇이든 이를 막아내기 위해 지금 당장 무엇을 준비해야 하는가'이다"라고 지적했다. 이어 "자금이 계좌를 빠져나간 후 회수할 확률은 한 자릿수에 불과하기 때문에 사후 대처가 아닌 계정 탈취나 사기성 신청이 발생하는 온보딩 및 인증 시점에서 즉각적이고 선제적인 차단이 이뤄져야 한다"며 "다양한 혁신 기술과 데이터를 수용할 수 있는 유연한 생태계와 보안 리스크를 단 30밀리초 내에 평가하는 환경을 구축하는 것만이 다가올 미지의 위협에서 살아남을 수 있는 완벽한 민첩성을 부여할 것"이라고 강조했다.

2026.04.30 09:19남혁우 기자

"다가올 양자 시대, 지금부터 앞서가야"…SAS '퀀텀 랩' 첫선

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 보다 손쉽게 양자컴퓨팅 기반 인공지능(AI) 을 실험하고 활용할 수 있는 방안을 제시했다. AI 고도화와 데이터 증가로 인한 인프라 부담이 커지는 가운데 다가올 양자컴퓨팅 시대를 기업이 미리 준비할 수 있도록 돕겠다는 구상이다. 29일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026' 에서 에이미 스타우트 SAS 양자 제품 전략 총괄과 조슈아 그리핀 SAS 고급 분석 R&D 수석 매니저는 SAS 퀀텀 랩을 시연했다. SAS 퀀텀 랩은 데이터·AI 플랫폼 SAS 바이야(Viya) 환경에서 양자 AI를 실험할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 특히 AI 챗봇 코파일럿을 지원해 복잡한 코딩이나 전문적인 양자컴퓨팅 지식이 없더라도, 자연어만으로 학습과 실험, 업무 적용을 이어갈 수 있도록 한 것이 특징이다. 양자컴퓨팅 실험 문턱 낮춘다…양자 전초기지 목표 에이미 스타우트 총괄은 양자컴퓨팅을 기존 CPU나 GPU를 대체하는 기술이 아니라 기업 데이터·AI 라이프사이클을 보완하는 새로운 컴퓨팅 자원이라고 소개했다. 기존 분석·AI 환경 위에 양자처리장치(QPU)를 더해 특히 계산 복잡도가 매우 높은 영역에서 더 나은 해답을 찾도록 돕는다는 설명이다. 스타우트 총괄은 양자컴퓨팅의 잠재력이 발휘될 수 있는 영역으로 금융 포트폴리오 최적화 같은 조합 최적화 문제와 신약 개발, 단백질 접힘, 분자 모델링 등을 제시했다. 지금도 일부 문제는 고전 컴퓨팅으로 다룰 수 있지만, 규모가 커질수록 계산량이 폭증해 기존 슈퍼컴퓨팅만으로는 대응에 한계가 있을 수 있다는 설명이다. 더불어 양자컴퓨팅이 아직 초기 단계에 머물러 있다는 점이 퀀텀 랩을 선보인 배경이라고 밝혔다. 아직 높은 오류율 등 구조적 한계를 완전히 극복하지 못한 연구 단계인 데다, 기존 컴퓨팅 인프라와 다른 시스템 구조 탓에 실험 비용이 많이 들고 학습 곡선도 가파르다는 이유에서다. 이에 따라 SAS 퀀텀 랩은 당장 모든 기업 업무를 양자로 전환하기 위한 제품이라기보다, 기업이 미리 사용 사례를 찾고 내부 역량을 축적할 수 있도록 돕는 실험 플랫폼으로 설계됐다. 사용자는 이 환경에서 기존 컴퓨팅 방식과 양자 방식, 하이브리드 방식을 함께 연구하고 비교할 수 있다. 양자 실험은 회로를 수없이 바꿔가며 테스트하고, 시뮬레이터와 실제 양자 하드웨어를 오가며 반복 실행해야 해 시간이 오래 걸리고 비용 부담도 크다. 퀀텀 랩은 병렬 처리와 캐싱, 자동 튜닝을 지원함으로써 이런 부담을 줄이도록 했다. 스타우트 총괄은 "병렬 처리는 여러 실험을 동시에 수행해 탐색 속도를 높이고, 캐싱은 이미 계산한 결과를 재활용해 중복 연산을 줄인다"며 "자동 튜닝은 양자 회로 파라미터와 고전적 모델 설정을 효율적으로 조정해 최적값을 빠르게 찾도록 지원한다"고 설명했다. 이어 "이를 통해 최대 100배 수준의 실행 속도 향상과 최대 99%의 컴퓨팅 비용 절감 효과를 기대할 수 있다"고 말했다. 양자랩, 자연어로 양자AI 연구 지원…기업 실무 돕는 '양자 고속도로' 조슈아 그리핀 수석 매니저는 SAS 바이야 코파일럿을 활용한 자연어 기반 양자 연구 환경을 시연했다. 퀀텀 랩은 양자컴퓨팅에 대한 기초 학습부터 실제 실험과 검증까지 다양한 지원을 제공한다. 예를 들어 코파일럿 프롬프트 창에 "양자에 관심이 있다" 또는 "실제 문제에 적용해보고 싶다"고 입력하면 화면이 양자 전용 튜터 환경으로 전환되고, 가장 기초적인 1큐비트 실험부터 체험할 수 있는 구성이 제공됐다. 그리핀 수석 매니저는 "퀀텀 랩은 양자를 배우는 단계에서부터 실제 연구 단계까지 함께 가는 파트너"라며 "단순히 개념을 설명하는 데 그치지 않고, 실험이 어느 지점에서 막혔는지 파악해 다음 방향까지 제안한다"고 설명했다. 프롬프트 환경과 더불어 전문 개발자부터 처음 양자컴퓨팅을 접하는 비전문가를 위한 개발환경도 다양하게 지원한다. 개발자는 명령줄 인터페이스(CLI)로 빠르게 업무를 수행할 수 있고, 비전문가는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 직관적으로 상황을 이해하고 필요한 작업을 선택해 진행할 수 있다. 시연은 기초 학습에서 실제 업무 문제 적용 단계로 자연스럽게 넘어갔다. 그리핀 수석 매니저가 "이제 실제 문제를 풀고 싶다"고 입력하자 퀀텀 랩은 기존 머신러닝 워크플로우의 어느 단계에 양자컴퓨팅을 접목할 수 있는지 안내했다. 그리핀 수석 매니저는 양자 회로를 통해 데이터에서 새로운 양자 특징을 추출하는 개념도 시연했다. 입력 데이터를 양자 회로에 통과시키면 고전적 방식으로는 잘 드러나지 않던 패턴을 다른 방식으로 포착할 수 있다는 설명이다. 대표적으로 이미지 분류를 예로 들며 특정 비트 문자열의 출현 패턴 차이를 바탕으로 분류 성능을 높이는 실험을 생각해볼 수 있다고 소개했다. 프로시저 하이퍼튠 기능도 선보였다. 다양한 매개변수를 병렬로 자동 탐색해 최적 조합을 빠르게 찾아주는 기능으로 양자 회로 설정과 고전적 모델 파라미터를 함께 조정하는 데 활용된다. 여러 SAS 세션과 CAS 세션을 활용해 넓은 탐색 공간을 빠르게 훑을 수 있다는 점에서 양자 실험의 반복 비용을 줄이는 핵심 기능으로 제시됐다. 캐싱과 병렬화의 효과도 시연을 통해 소개됐다. 이미 수행한 작업 결과를 다시 활용하고 여러 노드에 작업을 분산해 동시에 실행하는 기능으로 같은 실험을 훨씬 빠르게 반복할 수 있다. 에이미 스타우트 총괄은 SAS가 자체 양자 하드웨어를 구축하는 것이 아니라 다양한 양자 하드웨어 파트너와 협력하고 있다고 밝혔다. 상황에 따라 양자 어닐링, 중성원자 기반 방식 등 서로 다른 양자컴퓨팅이 유리할 수 있는 만큼 특정 하드웨어에 집중하기보다 이를 연결·활용하는 역할에 집중할 방침이다. 그는 "양자컴퓨팅은 기존 컴퓨팅을 대체하는 기술이 아니라 기업의 데이터와 AI 전략을 확장하는 새로운 자원"이라며 "지금부터 사용 사례를 발굴하고 내부 역량을 쌓아간다면 양자 시대가 본격화됐을 때 더 빠르게 기회를 잡을 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.04.30 09:02남혁우 기자

"범용 AI 넘어 실행형 AI로"…SAS, 산업별 맞춤형 에이전트로 기업 혁신 돌파

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "기업 고객이 실제 현장에서 원하는 것은 범용 인공지능(AI)이 아니라 산업별 과제를 이해하고 운영 프로세스에 바로 연결될 수 있는 실행형 AI입니다." 제라드 피터슨 SAS 글로벌 엔지니어링 부문 수석 부사장(SVP)은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 유통, 금융, 의료 등 산업별 과제 해결에 초점을 맞춘 산업 액셀러레이터 신규 오퍼링과 주요 업데이트를 공개했다. 피터슨 부사장은 SAS AI 전략 중 하나로 데이터 관리와 분석, 의사결정, 실행을 하나로 연결하는 '산업형 AI 플랫폼'을 제시했다. 시장의 관심이 대규모언어모델(LLM) 기반 범용 AI에 집중되고 있지만 공급망과 금융처럼 복잡한 변수와 규제가 얽힌 실제 기업 현장에서는 정확도와 거버넌스를 갖춘 실행력이 더 중요하기 때문이다. 그는 "범용 AI가 일반적인 질의응답과 콘텐츠 생성에는 강점을 보일 수 있지만 산업 현장에서는 업무별 데이터 구조와 용어, 내부 정책, 규제 요건이 서로 달라 이를 반영한 판단 체계가 필요하다"며 "특히 기업은 단순한 정보 제공보다 발주, 승인, 이상 징후 탐지, 대응 조치 등 실제 운영 프로세스와 연결되는 기능을 원하기 때문에 산업 특화형 플랫폼이 필수적"이라고 설명했다. 이를 위한 주요 서비스로 글로벌 출시를 앞둔 'SAS 공급망 에이전트'가 소개됐다. 이 솔루션은 기업의 공급 및 운영 계획(S&OP)을 지원하는 도구다. 예를 들어 "수요가 15% 감소하는 시나리오를 시뮬레이션해달라"는 요청에 따라 대안을 제시하는 방식이다. 마이크로소프트 팀즈(Teams) 같은 업무 환경에서 활용할 수 있으며 에이전트가 내린 판단의 근거도 함께 제공하도록 설계됐다. 마리넬라 프로피 에이전틱 AI 글로벌 시장 전략 리드는 식료품점 재고 관리 시나리오를 통해 에이전틱 AI의 실제 구동 방식을 시연했다. 그는 'SAS 바이야 코파일럿'을 활용해 복잡한 코딩 없이 데이터를 전처리하고 수요 예측 대시보드를 구성하는 과정을 소개했다. 이어 대화형 에이전트가 재고 부족 위험을 파악해 담당자에게 발주를 제안하고 어떤 정책과 규칙에 따라 해당 판단이 이뤄졌는지 근거를 제시하는 흐름도 함께 선보였다. 금융권의 주요 과제인 사기 탐지 분야 적용 사례도 공개됐다. 수잔 할러 고급 분석 R&D 수석 디렉터는 "사기 데이터는 정상 거래보다 극히 드물게 발생해 모델을 편향되게 만든다"고 말했다. 이어 'SAS 데이터 메이커'를 통해 희귀한 사기 거래 패턴을 합성 데이터로 생성하고 이를 바탕으로 탐지 성능을 높이는 방안을 설명했다. 이와 함께 검색 증강 생성(RAG) 기반 대형언어모델과 'SAS 지능형 의사결정' 솔루션을 결합한 활용 사례도 제시됐다. SAS는 이를 통해 판단이 모호한 고액 결제 건에 대해 최신 기업 정책 문서를 바탕으로 승인 또는 차단 여부를 실시간으로 결정하는 과정을 시연했다. 에픽게임즈의 언리얼 엔진(UE)과 결합한 디지털 트윈 기반의 'SAS 작업자 안전 모델'도 소개됐다. 이 모델은 지게차 충돌이나 멸균 시설 규정 위반처럼 실제 환경에서 시험하기 어렵거나 위험한 산업 현장 시나리오를 가상 환경에서 반복 시뮬레이션하고, 이를 바탕으로 컴퓨터 비전 모델을 훈련시키는 방식이다. 실제 사고 데이터를 충분히 확보하기 어려운 산업안전 영역에서 활용 가능성이 제시됐다. SAS는 데이터부터 의사결정, 실행까지 이어지는 전 과정을 하나의 흐름으로 연결하는 방향을 제시하며 AI를 기존 업무 시스템 안에서 작동하는 운영 도구로 정착시키겠다는 구상을 내놨다. 미국 일부 주에서 도입된 식량 지원금 부정 수급 방지 모델도 소개했다. 기존 데이터 인프라를 전면 개편하지 않고도 수급 자격 기록, 사례 관리 파일, 소득 확인 데이터, 거래 내역 등 기존 데이터와 연동해 지급 무결성을 관리할 수 있는 공공 분야 적용 사례라는 설명이다. 제라드 피터슨 부사장은 "기업은 AI를 처음부터 직접 구축하기보다 산업 특화 기능을 갖춘 형태로 도입해 적용 속도를 높여야 한다"며 "SAS의 산업별 액셀러레이터와 에이전트가 고객의 초기 도입 부담을 낮추는 데 기여할 것"이라고 말했다.

2026.04.30 07:08남혁우 기자

우도 스글라보 SAS 부사장 "AI는 마법 아니야"…기업용 AI 성패는 '산업 맥락'

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "범용 인공지능(AI)에 산업적 맥락이 더해져야 비로소 '신뢰할 수 있는 AI'가 됩니다. 시장에는 화려한 모델이 넘쳐나지만, 이를 실제 기업 운영에 적용하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다." 우도 스글라보(Udo Sglavo) SAS 응용 AI 및 모델링 R&D 부사장은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026' 현장 인터뷰와 미디어 브리핑에서 이같이 말하며 기업 AI 도입 방안을 제시했다. 그는 기업용 AI의 필수 조건으로 거대 모델 자체의 성능보다 ▲산업 맥락 ▲데이터 전처리 ▲설명 가능성 ▲사람의 최종 책임을 꼽았다. AI 에이전트 시대 "사람은 여전히 운전석에 있어야" 스글라보 부사장은 "생성형 AI가 무에서 유를 창조하는 만능 발명가가 아니다"라며 "생성형 AI는 기존 데이터의 패턴을 분석해 새로운 조합을 만들어내는 기술"이라고 설명했다. 이어 "환각 역시 학습하지 않은 영역에 대해 패턴을 유추해 꾸며내기 때문에 발생한다"고 덧붙였다. 이어 "기업에서 AI의 주된 역할은 놀라운 무언가를 발명하는 것이 아니라 지루하고 복잡한 작업을 대신하는 데 있다"며 "반복 업무를 덜어주면 사람은 더 창의적이고 중요한 판단에 시간을 쓸 수 있다"고 말했다. AI의 효용 가치는 사람의 대체가 아니라 지원에 있다는 설명이다 올해 화두인 '에이전틱 AI'에 대해서는 기대와 경계를 동시에 내비쳤다. 그는 "에이전트는 대형언어모델(LLM)과 전통적인 분석 모델, 메모리가 결합해 사용자가 원하는 결과를 대신 수행하는 결과 지향적 시스템"이라고 설명했다. 다만 "기업 환경에서는 어떤 일이 잘못됐을 때 누군가는 반드시 책임을 져야 한다"며 "'AI가 한 일'이라고 변명할 수 없는 만큼 기술이 발전해도 사람은 늘 의사결정 운전석(Driver's seat)에 앉아 있어야 한다"고 힘주어 말했다. 이 같은 관점은 AI 코딩 시대 개발자의 역할에 대한 설명으로도 이어졌다. 그는 향후 개발자에게 가장 중요해질 역량으로 비즈니스 문제를 듣고 정확한 소프트웨어 명세로 구조화하는 '스펙 기반(Spec-driven) 개발 역량'을 지목했다. AI가 빠른 프로토타입을 짤 수는 있지만, 예기치 못한 예외 상황(Edge case)을 찾아내고 최종 제품을 안정화하는 것은 여전히 대체할 수 없는 인간의 몫이기 때문이다. 스글라보 부사장은 "소프트웨어 업계 전반이 AI를 활용해 코드를 짜고 있지만, 상용 소프트웨어를 공급하는 기업은 자신이 만든 코드에 막중한 책임을 져야 한다"며 "사람의 검토조차 거치지 않은 코드를 고객에게 전달할 수는 없다"고 단언했다. 범용 AI의 한계, '사전 구축형 패키징'과 '설명 가능한 최적화'로 극복 스글라보 부사장은 "오늘날 AI 프로토타입을 만드는 것은 쉽지만, 예산과 데이터 전문가가 부족한 현업에 이를 곧바로 적용할 수는 없다"며 "산업적 맥락이 더해질 때 흥미롭기만 하던 AI가 비로소 신뢰할 수 있는 도구로 바뀐다"고 말했다. 이를 위해 SAS는 다년간 축적한 산업 경험을 현장에서 즉시 활용 가능한 '사전 구축형 모델 및 에이전트' 형태로 패키징해 제공한다. 구체적인 사례로 공급망 분야의 판매 및 운영 계획(SOP)을 들었다. 수요와 공급의 균형을 맞추는 복잡한 업무에서, 사용자가 '수요 15% 감소' 같은 가정을 제시하면 AI가 결과를 시뮬레이션하고 판단 근거까지 함께 제공한다. 그는 이를 두고 "기업이 진정 원하는 것은 맹목적인 자동화가 아니라 '설명 가능한 최적화'"라고 짚었다. 진짜 병목은 모델이 아닌 '데이터'… "빅데이터 맹신은 신화" 스글라보 부사장은 AI 프로젝트의 실질적인 병목 지점으로 모델이 아닌 '전통적인 데이터 관리 문제'를 지목했다. 기업 내 방대한 데이터를 비즈니스용, 기밀용 등으로 분류·라벨링하고, 시스템 구조에 맞춰 스키마를 매핑하는 지루한 IT 작업이 선행되지 않으면 어떤 강력한 AI도 무용지물이라는 것이다. 과거 데이터에 대한 무비판적인 맹신도 경계했다. 스글라보 부사장은 "빅데이터 안에 모든 정답이 숨어 있다는 믿음은 신화에 불과하다"며 "과거 데이터는 과거의 사회적 패턴을 담고 있을 뿐 변화하는 현재를 온전히 반영하지 못한다"고 지적했다. 따라서 데이터를 맹신하지 않고 그 이면의 '의미(Semantic)'를 파악해 "우리는 더 이상 이런 방식으로 일하지 않는다"고 인간 스스로 판단하고 교정할 수 있어야 한다고 역설했다. 현실 데이터의 부족과 편향 문제를 극복하기 위한 대안으로는 '디지털 트윈'과 '합성 데이터'를 제시했다. 제조업 안전 관리처럼 모든 사고 위험 상황을 실제 영상으로 확보하기 어려운 경우, 가상 환경에서 조건(장비 색상, 조명, 작업자 특성 등)을 바꿔가며 합성 데이터를 대량으로 생성해 AI 모델의 빈틈을 메우는 방식이다. 우도 스글라보 부사장은 "엔터프라이즈 AI의 승부는 모델의 화려함이 아닌 산업별 구조 이해와 데이터 통제력에 달려 있다"며 "SAS는 지난 50년간 데이터를 다루며 쌓아온 경험을 바탕으로 기업이 가장 신뢰할 수 있는 실무적 AI 생태계를 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.30 07:06남혁우 기자

롯데이노베이트, 부산·경남서 모빌리티 키운다…지역 거점 가동

롯데이노베이트가 부산·경남 지역을 중심으로 모빌리티 사업 확장에 박차를 가한다. 철도와 결제 시스템 고도화에 더해 자율주행과 서비스형 모빌리티(MaaS) 등 차세대 서비스까지 영역을 넓힌다는 전략이다. 롯데이노베이트는 부산·경남 지역에서 모빌리티 사업을 지속 확대하며 인프라 고도화와 신기술 기반 서비스 구축에 나선다고 29일 밝혔다. 롯데이노베이트는 1995년부터 부산광역시, 마이비와 협력해 철도·교통 인프라 전반에 걸쳐 다양한 프로젝트를 수행해왔다. 부산 도시철도 전 노선에 자동요금징수(AFC) 시스템을 구축하고 국내 최초로 도시철도에 QR 기술을 적용하는 등 기술 혁신을 주도해온 것이 특징이다. 또 부산 교통카드 관리 시스템 개발, 부산지하철 2호선 역무자동화 사업, 스마트톨링 시스템 구축, 신교통카드 개선 사업 등 지역 모빌리티 생태계 전반에 걸친 주요 사업을 수행하며 입지를 강화해왔다. 최근에는 약 300억원 규모 부산 도시철도 역무자동설비 시스템 개선 사업과 100억원 규모의 양산선(노포~북정) 역무자동설비 구축 사업을 진행하며 지역 교통 인프라 고도화에도 참여하고 있다. 회사는 기존 철도·결제 시스템을 기반으로 오픈루프 결제 시스템 확대를 추진하는 한편, 자율주행 서비스와 MaaS 구축 등 미래 모빌리티 사업도 본격화할 계획이다. 이를 통해 부산·경남 지역 스마트시티 구현에 핵심 파트너로 자리매김한다는 목표다. 아울러 롯데이노베이트는 부산 범내골역 인근에 '스마트 모빌리티 센터-부산'을 설립했다. 지역 내 프로젝트 수행 속도를 높이고 협업 효율을 강화하는 동시에 지역 맞춤형 솔루션 개발과 현장 밀착 운영을 확대한다는 방침이다. 롯데이노베이트 관계자는 "부산·경남 지역에서 오랜 기간 쌓아온 신뢰와 IT 기술력을 통해 현장 실행력을 한층 강화할 것"이라며 "이번 부산지점 설립을 통해 기존 솔루션 고도화와 AI·신기술 기반의 모빌리티 사업 다각화를 추진해 지역과 함께 성장하는 모빌리티 혁신 파트너로 자리매김하겠다"고 밝혔다.

2026.04.29 14:13한정호 기자

이노그리드, 충북도청 클라우드 구축 맡는다…공공시장 공략 가속

이노그리드가 충북도청 클라우드 구축 사업을 수주하며 중부권 공공 클라우드 시장 공략에 나선다. 공공 레퍼런스를 기반으로 전국 단위 확산과 AI 인프라 사업 확대를 동시에 추진한다는 목표다. 이노그리드는 충청북도청 '클라우드 기반 정보자원 통합환경 구축 사업'을 수주했다고 29일 밝혔다. 이번 사업은 충북도청 정보자원을 통합 관리하는 클라우드 환경을 구축하는 프로젝트로, 오는 7월까지 약 3개월간 진행된다. 이노그리드는 주관기업으로 참여해 사업 전반을 총괄하게 된다. 회사는 이번 사업에 자사 핵심 솔루션인 ▲오픈스택잇 ▲SE클라우드잇 ▲탭클라우드잇 ▲데브옵스잇 등을 풀스택 형태로 적용한다. 이를 통해 충북도청에 최적화된 클라우드 인프라와 관리 체계를 구축한다는 계획이다. 이노그리드는 제안 단계에서 클라우드 네이티브 전환 경험과 풀스택 아키텍처 경쟁력을 앞세워 경쟁사 대비 우위를 확보했다고 밝혔다. 특히 협력사 연계 구조와 제조사 직접 기술 지원 체계를 강조해 안정적인 사업 수행 역량을 인정받았다는 설명이다. 이노그리드는 하이퍼컨버지드 인프라(HCI) 기반 표준 모델을 바탕으로 충청권 지자체 확산 거점을 마련하고 대전지사를 중심으로 한 지역 기반 전략을 강화할 계획이다. AI 인프라 사업과의 연계도 추진한다. 이노그리드는 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU), 중앙처리장치(CPU), 양자처리장치(QPU) 등 다양한 xPU 자원을 통합 관리하는 AI 인프라 기술을 고도화하고 있다. 인프라부터 플랫폼, AI 서비스까지 단일 제어 체계로 연결하는 구조를 구축할 방침이다. 또 오픈스택 기반 서비스형 인프라(IaaS)와 HCI 아키텍처, 멀티·하이브리드 클라우드 운영 역량을 바탕으로 외산 가상화 솔루션 대체 시장에서도 경쟁력을 확보 중이다. 이번 사업 역시 공공 클라우드 전환과 AI 인프라 고도화 수요 확대에 대응하는 사례로 평가된다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 수주는 충청권 공공 클라우드 시장 확대를 위한 중요한 출발점이자 우리의 공공 클라우드 구축 역량과 기술 경쟁력을 다시 한번 보여준 사례"라며 "사업을 성공적으로 수행해 안정적인 레퍼런스를 확보하고 이를 토대로 전국 공공기관으로 클라우드 전환 사업을 가속화하는 한편, xPU 기반 AI 인프라 확산에도 속도를 내겠다"고 밝혔다.

2026.04.29 11:04한정호 기자

SAS, 'AI 레디' 데이터 관리 고도화…"AI 경쟁력, 결국 데이터가 좌우"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 AI 레디 데이터 관리 고도화에 나섰다. 데이터 준비부터 활용까지 전 과정을 통합 분석과 AI 기반 자동화로 연결해 기업의 AI 신뢰성과 확장성을 높이겠다는 구상이다. AI 기능은 빠르게 늘고 있지만 실제 기업 현장에서는 데이터를 정리하고 통제하는 체계가 이를 따라가지 못해 프로젝트가 지연되거나 실험 단계에 머무는 경우가 적지 않기 때문이다. 자레드 피터슨 SAS 부사장과 수전 할러 시니어 디렉터는 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 SAS 바이야(SAS Viya) 기반 데이터 관리 고도화 전략을 소개했다. 핵심은 데이터 워크플로우 전반에 거버넌스와 데이터 계보, 성능 관리 기능을 내장해 AI 확대 과정에서 통제력과 신뢰성을 유지하는 것이다. AI 확산 병목은 데이터… 설계부터 거버넌스 내장 세션에서는 기업들의 AI 도입 속도에 비해 데이터 환경 정비가 충분히 이뤄지지 못하고 있다는 점이 반복해서 언급됐다. 클라우드와 온프레미스가 혼재된 환경에서는 데이터가 흩어지고, 어떤 데이터가 믿을 만한지, 어떻게 쓰였는지 추적하기가 어렵다. 실제로 최근 IDC와 SAS의 공동 조사에 따르면, 기업의 49%가 분산된 클라우드 데이터 환경을, 44%가 거버넌스 미비를 AI 도입의 가장 큰 장애물로 꼽았다. 가트너 역시 AI에 적합한 데이터 부족으로 전체 AI 이니셔티브의 60%가 실패할 것으로 전망한 바 있다. 자레드 피터슨 부사장은 결국 AI의 성능 문제가 아니라 데이터 운영 문제로 현장 적용이 막힌다고 진단했다. 이에 SAS는 분절된 관리 도구를 임시방편으로 덧붙이는 대신, 플랫폼 설계 단계부터 데이터 접근과 준비 전 과정에 거버넌스와 감사 기능을 직접 내장하는 정면 돌파를 택했다. 비용·지연 없앤다…'데이터 이동 없는 분석' 실현 이날 발표에서 가장 눈길을 끈 부분은 플랫폼 간의 불필요한 데이터 이동과 복제를 없앤 '데이터 이동 없는 분석' 전략이다. 그간 기업들은 분석이나 AI 구동을 위해 데이터를 다른 곳으로 옮기는 과정을 거쳤고, 이는 필연적으로 지연 시간(Latency) 증가와 비용 상승, 보안 리스크로 이어졌다. SAS는 이를 해결하기 위해 가능하면 데이터가 있는 위치에서 바로 분석과 AI를 수행하는 구조를 내세웠다. SAS 스피디스토어는 SAS 바이야와 긴밀하게 통합된 클라우드 네이티브 분석 플랫폼으로, 분산된 데이터 환경에서 직접 분석과 AI를 실행해 불필요한 이동을 줄이고 성능을 대폭 향상시킨다. SAS 데이터 액셀러레이터를 통해 대규모 데이터 웨어하우스나 주요 클라우드 환경에서도 SAS 분석을 직접 실행할 수 있도록 지원 범위를 넓혔다. 덕DB(DuckDB)와 같은 최신 내장형 엔진을 지원해 파켓(Parquet), CSV 등 오픈 포맷 데이터에 대한 빠른 로컬 분석도 가능해졌다. 데이터 수명주기 전반에 코파일럿·합성 데이터 투입 SAS는 인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 워크플로우 역시 철저히 데이터 기반 위에서 작동한다는 점을 강조했다. 많은 AI 어시스턴트가 데이터가 준비된 이후에만 작동해 관리 감독의 공백이 생기는 점을 보완하기 위해, 데이터 수명주기 전반에 코파일럿과 에이전트를 투입한다는 구상이다. SAS 바이야 코파일럿 포 데이터 디스커버리는 사용자가 자연어로 신뢰할 수 있는 데이터와 분석 자산을 단 몇 초 만에 탐색하도록 돕는다. 개발자를 위한 SAS 바이야 코파일럿 포 코드 어시스턴스는 거버넌스가 적용된 환경 내에서 안전하게 SAS 및 파이썬 코드를 작성하고 개선하도록 지원해 반복적인 작업을 줄여준다. 이와 함께 민감한 정보 노출은 차단하면서도 실제 데이터의 통계적 특성을 고스란히 반영하는 합성 데이터 생성 도구 'SAS 데이터 메이커'도 소개됐다. 데이터 접근이 까다로운 부서 간에도 규제 리스크 없이 안전하게 AI 모델을 개발하고 테스트할 수 있는 장치다. 자레드 피터슨 부사장은 "인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI 워크플로우로 전환이 가속화되면서, 이를 뒷받침할 현대적인 데이터 플랫폼은 이제 선택이 아닌 핵심 요구사항이 됐다"고 짚었다. 이어 "거버넌스와 신뢰성이 내장된 데이터 파운데이션을 통해, 기업들이 복잡성을 줄이고 AI의 실질적인 가치를 대규모로 실현할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.04.29 10:10남혁우 기자

SAS 50년 이끈 짐 굿나잇 CEO "기술의 중심은 사람과 고객"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "기술의 중심에는 결국 사람과 고객이 있어야 합니다." 짐 굿나잇 SAS 공동 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 기술 경쟁력의 핵심으로 성능과 혁신뿐 아니라 사람과 고객 중심의 가치를 강조하며 인공지능(AI) 시대에도 이러한 원칙은 변하지 않는다고 밝혔다. 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서는 창사 50주년을 기념해 짐 굿나잇 CEO와 브라이언 해리스 최고기술책임자(CTO)의 특별 대담 세션이 공개됐다. 당초 현장 라이브 대담으로 예정됐던 이번 세션은 짐 굿나잇 CEO의 일신상 이유로 사전 제작 영상 상영으로 대체됐다. 이번 대담은 SAS의 탄생 배경부터 플랫폼 전략, 성능 경쟁력, 양자컴퓨팅 대응, 그리고 사람 중심 경영 철학까지 50년의 흐름을 짐 굿나잇 CEO의 발언을 중심으로 풀어낸 자리였다. 자바보다 10년 앞선 '추상화' 철학…멀티클라우드·양자로 확대 짐 굿나잇 CEO는 "1970년대 초 SAS가 복잡한 데이터 연산과 분석 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있도록 설계됐다"고 회고했다. 데이터 처리와 프로시저 작성을 통합적이고 실용적인 방식으로 구현하면서 사용자층을 넓혔다. 이후 1975년 첫 사용자 그룹 모임에 약 350명이 몰린 것을 계기로 대학을 떠나 본격적인 회사 설립에 나섰다는 설명이다. 그는 SAS의 가장 중요한 분기점으로 1980년대 내린 아키텍처 결정을 지목했다. 메인프레임 중심 환경에서 PC와 다양한 시스템으로 시장이 확장되던 시기 SAS는 특정 운영체제에 종속되지 않는 멀티벤더 아키텍처(MDA)를 도입했다. 운영체제와 직접 맞물리는 대신 중간 계층을 통해 여러 플랫폼에 대응할 수 있도록 '추상화'한 것이다. 브라이언 해리스 CTO는 "한 번 작성하면 어디서든 실행할 수 있다는 철학은 자바보다 10년 앞선 것"이라며 "이 같은 결정이 오늘날 SAS의 핵심 플랫폼인 'SAS 바이야'의 멀티클라우드 전략으로 이어지고 있다"고 설명했다. 이어 "이러한 구조적 선택 덕분에 일부 비교 사례에서는 SAS가 경쟁 제품 대비 평균 수십 배, 특정 경우에는 최대 49배 빠른 결과를 보인 적이 있다"며 "최신 기술 도입에 그치지 않고, 실제 기업 환경에서 요구되는 속도와 안정성을 검증해 왔다"고 강조했다. 더불어 짐 굿나잇 CEO와 해리스 CTO는 단순히 빠른 것만을 강조하는 것이 아니라 기업환경에 자연스럽게 적용할 수 있도록 안정성과 확장성, 실사용성을 함께 확보해야 한다고 강조했다. SAS는 이러한 철학을 미래 기술 대응에도 이어간다는 구상이다. 최근 양자컴퓨팅 환경 역시 기존 코드와 익숙한 환경을 최대한 유지한 채 새로운 기술을 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. "가장 큰 자산은 매일 저녁 회사를 나서는 직원들" 굿나잇 CEO는 50년간 이어온 기술 혁신의 배경에는 특정 기술 자체보다 사람 중심의 조직 문화가 있었다고 강조했다. 해리스 CTO는 이를 보여주는 대표적 사례로 1985년 굿나잇 CEO가 전 직원에게 보낸 이른바 '역방향 조직도' 메모를 소개했다. 해당 조직도에는 맨 위에 고객이 그 아래에 직원이, 그리고 가장 아래에 CEO가 배치돼 있었다. 고객을 최우선에 두되 그 가치를 실제로 만들어내는 주체는 직원이라는 점을 구조적으로 보여준다는 설명이다. 리더의 역할 역시 조직 위에서 지시하는 것이 아니라 직원들이 최고의 역량을 발휘할 수 있도록 밑에서 떠받치는 데 있다는 철학이 담겼다. 이어 해리스 CTO는 굿나잇 CEO가 과거 "내 가장 큰 자산은 매일 저녁 회사를 나서는 직원들"이라고 말한 바 있다고 소개했다. 경영자의 역할은 직원이 다음 날 다시 돌아오고 싶어 하는 환경을 만드는 것으로 직원이 존중받고 역량을 발휘할 수 있는 환경이 결국 고객을 위한 혁신으로 이어진다는 설명이다. 짐 굿나잇 CEO는 "기술의 중심에는 결국 사람과 고객이 있어야 한다"며 "기술은 고객 가치를 만들기 위한 수단이며, 그 가치를 실현하는 주체는 결국 사람"이라고 말했다. 이어 "직원이 최고의 환경에서 역량을 발휘할 수 있어야 고객에게도 더 큰 혁신을 제공할 수 있으며 AI 시대에도 이 원칙은 변하지 않는다"고 강조했다.

2026.04.29 09:03남혁우 기자

"AI 거버넌스는 규제 아닌 경쟁력"…SAS, 'AI 내비게이터'로 기업 신뢰 구축

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 인공지능(AI) 시대 기업 경쟁력의 핵심으로 '신뢰(Trust)'와 '거버넌스'를 제시했다. 단순한 원칙 제시에 그치지 않고, 조직 전반에 분산된 AI 모델과 자산을 중앙에서 통합 관리하는 특화 플랫폼을 통해 기업의 실질적인 AI 리스크 관리를 지원하겠다는 전략이다. 레지 타운센드 SAS 데이터 윤리 부문 부사장은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 'SAS AI 내비게이터(SAS AI Navigator)'를 공개했다. SAS AI 내비게이터를 통해 고객사가 규제 대응을 넘어 보다 투명하고 통제 가능한 AI 운영 기반을 마련하도록 돕겠다는 구상이다. AI 도입과 급증하는 불확실성, 핵심 차별화 요소는 신뢰 타운센드 부사장은 AI 기술의 빠른 확산이 기대와 함께 보안과 일자리, 의사결정 책임 문제를 둘러싼 불안과 불확실성에 대한 우려도 키우고 있다고 진단했다. 그는 "이런 우려는 급변하는 환경에서 자연스러운 반응"이라며 "불확실성의 시대에 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하려면 기술적 우위를 넘어 신뢰를 확보하는 것이 중요하다"고 설명했다. 또 AI 거버넌스의 목적은 기술 발전을 억제하는 규제가 아니라 실제 업무 환경에서 AI가 신뢰 가능한 방식으로 작동하도록 만드는 데 있다고 덧붙였다. 타운센드 부사장은 "완전한 자동화나 기술에 대한 맹신보다 중요한 것은 의사결정 과정 안에 인간의 판단력을 남겨두는 일"이라며 "결정적인 순간에 인간의 개입과 검토가 가능해야 AI를 실제 비즈니스 현장에 안전하게 적용할 수 있다"고 설명했다. 이는 AI 거버넌스를 단순한 규제 준수 수단이 아니라 기업 운영의 기본 인프라로 보겠다는 SAS의 문제의식과 맞닿아 있다. AI 도입 속도보다 누가 어떤 모델을 어떤 목적으로 활용하는지, 그 과정에서 어떤 위험이 발생할 수 있는지를 파악하고 관리할 수 있어야 한다는 것이다. 거버넌스 선언 넘어 실행 도구로…'SAS AI 내비게이터' 타운센드 부사장은 안전한 AI 활용을 실행하기 위해 거버넌스 특화 솔루션 'SAS AI 내비게이터'을 선보인다고 소개했다. AI 내비게이터는 조직 내 AI 모델과 자산 현황을 한눈에 파악할 수 있는 중앙 집중형 대시보드를 제공한다. 기업은 AI 내비게이터를 활용해 부서별로 흩어진 AI 자산과 잠재적인 관리 사각지대를 가시화하고 전사 차원에서 현황을 보다 체계적으로 점검할 수 있다. 어떤 모델이 어디에 적용되고 있는지 각 모델이 어떤 위험 요소를 안고 있는지 필요한 관리 기준이 반영되고 있는지를 통합적으로 살펴볼 수 있도록 지원한다. 그는 이를 통해 경영진이나 사업 부문 책임자도 조직의 AI 운영 현황과 위험 수준을 보다 쉽게 파악할 수 있다고 밝혔다. AI가 특정 기술 부서의 전유물이 아니라 전사적 리스크 관리 대상이 되고 있는 만큼, 경영진이 이해하고 판단할 수 있는 수준의 가시성을 확보하는 것이 중요하다는 설명이다. 타운센드 부사장은 "많은 기업이 거버넌스를 성장을 늦추는 부담으로 인식해 왔지만 오히려 실용적이고 도입 가능한 AI를 구축하는데 필수적"이라며 "단순히 원칙을 선언하는 것이 아니라 현장에서 실제로 작동하는 관리 체계를 구축하고 지원할 것"이라고 강조했다. 산업별 맥락에 맞춘 규제·정책 연계 지원 타운센드 부사장은 AI 거버넌스가 단일 기준만으로 해결될 수 있는 문제가 아니라고 지적했다. 금융업의 신용평가, 제조업의 품질 관리, 헬스케어 분야의 임상 데이터 분석은 AI가 적용되는 환경과 위험 수준, 요구되는 통제 수준이 각각 다르기 때문이다. 거버넌스 역시 산업과 업무 맥락에 따라 다르게 설계돼야 한다는 설명이다. 타운센드 부사장은 AI 내비게이터가 ISO 표준, 유럽연합 AI법, 기업 내부 정책 등 다양한 기준을 개별 활용 사례에 맞춰 연계해 관리할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 같은 AI 기술이라도 적용되는 산업과 업무에 따라 요구되는 설명 가능성, 검토 절차, 위험 관리 방식이 달라지는 만큼 획일적인 통제보다 맥락에 맞는 거버넌스 체계가 필요하다는 것이다. SAS의 접근은 문제가 발생한 뒤 수습하는 사후 대응보다 설계 단계에서 위험을 줄이는 사전 관리에 무게를 둔다. 특히 의료나 금융처럼 오류의 파급력이 큰 영역에서는 AI 도입 자체보다 어떤 통제 체계 아래에서 운영되는지가 더 중요하다는 점에서 거버넌스는 기업 경쟁력의 핵심 요소로서의 가치를 가진다는 것이다. 레지 타운센드 부사장은 "AI 거버넌스는 단순히 기술을 통제하는 것이 아니라 적절한 순간에 올바른 판단이 개입되도록 돕는 체계"라며 "기업들이 투명하고 안전한 환경에서 AI를 활용해 지속 가능한 비즈니스 우위를 확보할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.04.29 09:02남혁우 기자

"불확실한 AI, 단독 사용은 위험"…SAS, 사스포칼립스 해법은 '통제'

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] 인공지능(AI)이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 대체할 것이란 이른바 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 위기론에 대해 SAS가 정면 돌파에 나섰다. 기업 환경에서는 단 한 번의 오류도 비용 손실과 규제 리스크, 안전 문제로 이어질 수 있는 만큼, AI만으로 이뤄진 자동화 프로세스는 활용에 한계가 있을 수밖에 없다는 지적이다. SAS는 이에 대한 해법으로 강력한 통제와 검증 체계를 기반으로 한 기업용 AI 운영 모델을 제시했다. 브라이언 해리스 SAS 최고기술책임자(CTO)는 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026' 기조연설에서 "기업용 AI는 강력한 가드레일과 검증 체계 안에서 작동해야 한다"며 SAS의 대안을 소개했다. 동시에 그는 AI 시대에도 궁극적으로 중요한 것은 기술 자체가 아니라 결국 '사람'이라고 강조했다. 확률적 AI, 단독 사용은 위험…미션 크리티컬 특화 가드레일 필수 브라이언 CTO는 AI 에이전트만으로 구성된 자동화 프로세스의 위험성을 경고했다. 대형언어모델(LLM)과 같은 AI는 같은 질문에도 맥락과 상황에 따라 다른 답을 내놓을 수 있는 비결정론적 특성을 지닌다. 이런 특성 탓에 개별 단계에서 발생한 작은 오류가 연쇄적으로 누적되면 판단을 왜곡하고 복합 오류로 확산될 수 있다는 설명이다. 특히 기업 환경에서는 이런 불확실성이 단순한 오답에 그치지 않고 비용 손실, 규제 리스크, 안전 문제로 이어질 수 있다고 지적했다. 이 때문에 기업용 AI는 자유로운 생성 능력보다 예측 가능성과 검증 가능성, 운영 통제 체계를 우선해야 한다는 게 그의 판단이다. 그는 의료, 제조, 금융처럼 정확한 의사결정이 핵심인 미션 크리티컬 분야에서 AI 단독 활용은 특히 위험하다고 강조했다. 이어 기업용 에이전틱 AI가 실제 비즈니스 성과로 이어지려면 강력한 운영 통제와 거버넌스가 필수적이라고 거듭 밝혔다. 바이야, 분석 플랫폼에서 'AI 통제 플랫폼'으로 진화 브라이언 CTO는 이런 AI의 한계를 보완할 대안으로 SAS의 데이터·AI 플랫폼 '바이야(Viya)'를 제시했다. 바이야는 원래 기업 데이터를 통합·분석하고, 그 결과를 실제 의사결정으로 연결하는 분석 및 의사결정 플랫폼 역할을 해왔다. SAS는 여기에 생성형 AI와 외부 LLM, AI 에이전트 활용이 확대되는 흐름을 반영해 기존의 분석 신뢰성과 통제 체계를 AI 운영 전반으로 확장하고 있다고 설명했다. 과거 바이야가 데이터 분석과 모델 운영 중심의 플랫폼이었다면, 이제는 외부 AI가 개입하는 환경에서도 그 결과가 SAS의 검증된 분석 로직과 신뢰할 수 있는 데이터, 거버넌스 절차를 반드시 거치도록 만드는 통합 운영 플랫폼으로 진화하고 있다는 의미다. 이를 위해 SAS는 AI 통제력 확보를 위한 기능을 바이야에 추가했다. 'SAS 바이야 MCP 서버'는 클로드(Claude)와 같은 외부 LLM이 임의로 결과를 생성하거나 통제 체계를 우회하지 못하도록 막는다. 또 외부 AI 에이전트가 의사결정을 수행할 때도 반드시 SAS의 검증된 로직과 수치 데이터를 거치도록 강제하는 표준화된 안전장치다. 외부 AI 활용은 허용하되, 최종 판단은 SAS의 통제 가능한 프레임 안에서 이뤄지도록 설계했다. 'SAS 바이야 코파일럿'은 실제 분석 워크플로우 안에 깊숙이 내장돼 데이터 준비, 모델 해석, 결과 검토 등 업무 전반에서 인간 전문가와 협업하도록 설계됐다. AI가 단독으로 결론을 내리는 것이 아니라, 데이터 과학자 등 담당자가 실시간으로 결과를 확인하고 유효성을 검증하는 인간 개입형 체계를 전제로 한다. 'SAS 에이전틱 AI 액셀러레이터'는 기업이 자체 AI 에이전트를 설계하는 초기 단계부터 보안과 거버넌스를 내재화한다. 부서별 무분별한 AI 개발을 막고 사전에 정의된 베스트 프랙티스와 승인된 컴포넌트만 사용하도록 함으로써 통제 범위를 벗어난 AI의 등장을 원천 차단하겠다는 전략이다. 조직 내 AI 자산 한눈에 통제…'AI 내비게이터' 플랫폼 차원의 통제와 함께 기업 전반의 규제 준수를 지원하는 거버넌스 특화 솔루션도 이번 행사에서 공개됐다. 올해 3분기 마이크로소프트 애저 마켓플레이스에 출시될 'SAS AI 내비게이터'는 조직 내 LLM, 에이전트, 오픈소스 모델 등 다양한 AI 자산의 생애주기를 통합 관리할 수 있도록 설계된 SaaS형 솔루션이다. 브라이언 CTO는 "AI가 기업 시스템 안으로 들어올수록 중요한 것은 결과를 어떤 승인 체계와 거버넌스 위에서 작동하게 하느냐에 있다"며 AI 내비게이터를 통해 외부 규제와 기업 내부 정책을 개별 AI 활용 사례에 보다 손쉽게 적용할 수 있다고 강조했다. 디지털 트윈으로 의료 현장 혁신 브라이언 CTO는 생성형 AI가 기업이 보유한 수많은 기술 역량 가운데 하나일 뿐이라며, 진정한 기회는 여러 기술의 융합에서 나온다고 짚었다. 생성형 AI, 에이전틱 AI, 컴퓨터 비전, 합성 데이터 등이 결합될 때 조직 전체를 정밀하게 분석하고 개선할 수 있는 '디지털 트윈'이 완성된다는 설명이다. 대표 사례로는 에픽게임즈와 협력해 덴마크 최대 의료 멸균 서비스 기업 스테릴 센트럴의 코펜하겐 시설을 디지털 트윈으로 구현한 프로젝트를 소개했다. 공정 최적화 시뮬레이션 결과 겉으로는 병목처럼 보였던 승강기가 아니라 시스템 후반부 공정에서 실제 병목 현상이 발생하고 있다는 점을 찾아냈고 이를 개선해 운영 효율을 크게 개선했다는 설명이다 또 합성 데이터를 활용해 컴퓨터 비전 모델을 훈련시키는 '합성 비전' 기술도 선보였다. 이를 통해 현장 작업자들의 마스크와 가운 등 보호 장비 착용 여부를 높은 정확도로 식별하며 의료 현장의 안전 관리 수준을 한층 끌어올렸다고 소개했다. 브라이언 CTO는 강연 말미에 "사람이 여전히 중요할 것인가?(Will people matter?)"라는 질문을 던지며 기술의 본질을 되짚었다. 그는 1987년 우주비행사들이 우주에서 지구를 바라보며 국경이나 정치적 경계 없이 하나의 인류를 느꼈던 '조망 효과(Overview Effect)'를 언급하며 기술의 진정한 역할은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 역량을 확장하는 데 있다고 강조했다. 브라이언 해리스 CTO는 "과거 인터넷이 그랬듯 AI 역시 사회를 재편한 뒤 결국 우리 일상 속으로 자연스럽게 스며들 것"이라며 "모든 혁신보다 오래 살아남는 것은 결국 사람이며 철저한 통제와 신뢰를 바탕으로 인간의 능력을 확장하는 것이 SAS가 추구하는 AI의 미래"라고 말했다.

2026.04.29 09:01남혁우 기자

"국영 은행도 인정"…IBK가 찜한 롯데이노베이트, 베트남서 금융 IT 판 키운다

베트남을 거점으로 동남아 금융 IT 시장 공략에 나선 롯데이노베이트가 레퍼런스 확보에 속도를 내고 있다. 기존 금융·유통 시스템 운영 경험을 바탕으로 현지 규제 대응과 안정적 운영 역량을 동시에 입증하며 사업 영역을 빠르게 넓히는 모습이다. 롯데이노베이트는 베트남 현지 법인을 통해 IBK기업은행의 데이터센터(DC), 재해복구(DR) 구축 사업을 수주했다고 27일 밝혔다. 이번 사업은 IBK 글로벌 시스템을 토대로 IT 인프라와 소프트웨어, 보안 솔루션을 도입하고 데이터센터(DC)와 재해복구(DR) 체계를 설계·구축하는 프로젝트다. 롯데이노베이트는 글로벌 IT 서비스 기업 DXC 테크놀로지와 협력해 현지 규제와 금융 보안 요건을 반영한 표준 아키텍처를 설계한다. 구축은 단계별로 진행된다. 롯데이노베이트는 시스템 구축과 통합 테스트를 거쳐 안정적인 운영 전환까지 수행할 예정이다. 초기 구축 단계부터 가용성과 확장성을 동시에 확보하기 위해 모듈화 및 자동화 운영 체계를 적용한다. 이를 통해 향후 서비스 확장과 디지털 전환 수요에도 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 이번 수주는 롯데이노베이트가 축적해 온 금융 IT 전문성과 현지화 역량, 운영 경험이 종합적으로 반영된 결과로 풀이된다. 롯데이노베이트 베트남 법인은 마트, 백화점, GRS, 면세점, 시네마, 호텔 등 베트남에 진출한 롯데그룹 계열사의 IT 시스템을 통합 관리하고 있다. 특히 '롯데몰 웨스트레이크 하노이' 등 대형 복합시설 운영을 통해 대규모 시스템 통합과 안정적 서비스 운영 역량을 쌓아왔다. 금융권 레퍼런스도 강점으로 꼽힌다. 롯데이노베이트는 베트남 최대 지점망을 보유한 국영 은행 아그리뱅크(Agribank)의 시스템 구축 및 운영을 20년째 수행하고 있다. 이와 함께 KB국민은행 하노이 지점, SGI서울보증 베트남 지점, IBK기업은행 하노이 지점 등 금융기관 프로젝트를 수행하며 현지 규제 환경에 대응해 왔다. 증권 분야에서도 사업을 넓히고 있다. 롯데이노베이트는 비엣캡 증권(VCI), 사이공-하노이 증권(SHS), NH투자증권 베트남(NHSV), 신한투자증권 베트남(SSV) 등에 증권 업무 시스템 '티솔루션(T-Solution)'을 구축하며 금융권 전반으로 IT 서비스 경쟁력을 확대하고 있다. 롯데이노베이트는 지난 14일 아그리뱅크 부행장 레홍푹(Le Hong Phuc)과 만나 베트남 금융 IT 시장 동향과 협력 방안도 논의했다. 양사는 20년간 이어온 파트너십을 기반으로 디지털 뱅킹 고도화, 클라우드 전환, AI 고객 서비스 등 차세대 금융 인프라 구축 협력을 강화하기로 했다. 롯데이노베이트는 이번 수주를 계기로 금융 분야 레퍼런스를 확대하는 한편 유통·제조 등 주요 산업으로 사업 영역을 넓힐 계획이다. 중장기적으로는 베트남을 동남아 사업 거점으로 삼아 디지털 전환(DX) 사업을 고도화하고 글로벌 사업 포트폴리오를 확장한다는 구상이다. 롯데이노베이트 베트남 법인장은 "이번 수주는 당사의 금융 IT 역량과 현지 사업 경험이 결합된 경쟁력이 인정받은 결과"라며 "최고 수준의 보안성과 안정성을 갖춘 디지털 인프라를 통해 IBK기업은행 베트남 법인의 성공적인 출범과 지속적인 성장을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.04.27 17:07장유미 기자

[유미's 픽] "최대주주 됐다"…이노그리드 품은 NHN클라우드, AI 인프라 풀스택 판 흔든다

NHN클라우드가 이노그리드를 자회사로 편입하며 클라우드 사업 구조 재편에 나섰다. 퍼블릭 클라우드 중심 사업에서 벗어나 AI 인프라 구축과 운영까지 아우르는 '풀스택 사업자'로의 전환이 본격화되는 흐름이다. 27일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 이노그리드는 NHN클라우드 자회사 NHN인재아이엔씨를 흡수합병한다. 합병비율은 1대 31.2049이며 합병기일은 7월 6일이다. 합병 이후 NHN클라우드는 이노그리드 지분 50.96%를 확보해 최대주주에 오르고, 이노그리드는 NHN클라우드 자회사로 편입된다. 이번 합병은 이노그리드가 NHN인재아이엔씨를 흡수하는 구조지만, 실질적으로는 NHN클라우드가 이노그리드를 중심으로 사업을 재편하는 성격이 짙다. 존속법인은 이노그리드로 유지되며 김명진 이노그리드 대표가 경영을 이어간다. NHN클라우드 관계자는 "이번 사업구조 재편을 통해 공공과 민간을 아우르는 클라우드 사업 기반을 강화하고 안정적인 성장 체계를 구축해 나가겠다"고 밝혔다. 이번 결합은 기술과 실행 역량의 통합에 초점이 맞춰져 있다. 일단 이노그리드는 서비스형 인프라(IaaS)·서비스형 플랫폼(PaaS)·멀티 클라우드 관리 플랫폼(CMP) 등 클라우드 풀스택 소프트웨어를 보유한 기업으로 알려져 있고, NHN인재아이엔씨는 클라우드 설계·구축·운영 역량을 갖춘 조직이다. 양사가 합쳐지며 앞으로는 클라우드 솔루션부터 인프라 구축, 전환, 운영, 관리서비스(MSP)까지 전 주기를 하나의 체계로 묶게 된다. 이 구조는 이미 시장에서도 검증됐다. 양사는 현재 일본 시장에서 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 멀티클라우드 운영 기술을 결합한 협업 모델을 선보이며 해외 시장을 공략하고 있다. NHN클라우드가 인프라를 담당하고 이노그리드가 운영 효율화를 맡는 방식으로, 분산된 GPU 자원을 통합 관리해 활용률을 높이는 구조다. 이노그리드는 이번 합병을 통해 클라우드 솔루션 기업에서 데이터센터 전반의 컴퓨팅 인프라를 책임지는 사업자로 역할을 확장하게 된다. AI 도입이 확대되면서 기업 고객은 인프라 확보뿐 아니라 설계, 운영, 비용 최적화까지 통합 서비스를 요구하고 있다. 이에 맞춰 AI 인프라부터 멀티·하이브리드 클라우드 운영, 마이그레이션, 데브옵스(DevOps), 클라우드 관리 서비스(MSP)까지 아우르는 사업 구조를 구축한다는 구상이다. NHN클라우드 역시 사업 외연을 넓힌다. 이번 일로 퍼블릭 클라우드 중심 구조에서 프라이빗 클라우드와 공공·금융 시장까지 확장하고, 구축·운영 역량을 내재화해 엔터프라이즈 시장 공략 기반을 확보하게 됐다. 회사 측은 이노그리드의 플랫폼 기술과 자사 인프라 운영 역량을 결합해 구축부터 운영까지 전 과정을 아우르는 통합 서비스 체계를 만들겠다는 계획이다. 지배구조 변화도 눈에 띈다. 이노그리드는 지난 2024년 말 에티버스 지주사 이테크시스템이 약 230억원을 투자하며 최대주주에 오른 뒤 기업공개(IPO) 재추진을 염두에 둔 성장 전략을 이어왔다. 하지만 이번 합병 이후 NHN클라우드가 최대주주로 올라서면서 방향이 틀어졌고, 이테크시스템은 일부 지분을 유지하며 투자자로 남는 것으로 전해졌다. 이에 따라 이노그리드는 독립 상장 중심 전략에서 NHN클라우드와의 통합 인프라 사업을 기반으로 기업가치를 키우는 방향으로 무게중심이 이동할 전망이다. 재무 구조에서도 상호 보완 성격이 뚜렷하다. 이노그리드는 기술력과 레퍼런스를 확보했지만 적자 구조가 이어져 왔고, NHN클라우드는 공공 클라우드와 GPU 인프라 사업을 기반으로 매출 성장과 손실 축소 흐름을 이어왔다. 이에 업계에선 양사의 결합을 두고 기술·운영 역량과 자본·인프라 기반을 묶어 성장성과 수익성을 동시에 끌어올리려는 전략으로 분석했다. 업계 관계자는 "클라우드 시장 경쟁 구도는 인프라 제공을 넘어 AI 인프라 설계와 운영, 비용 최적화까지 포함하는 방향으로 이동하고 있다"며 "NHN클라우드는 이노그리드를 통해 이 흐름에 맞는 사업 구조를 갖추게 됐고, 이노그리드는 대형 사업자 체계 안에서 인프라 사업자로 도약할 기반을 확보하게 됐다"고 밝혔다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 합병은 클라우드 풀스택을 넘어 AI 인프라의 설계, 구축, 전환, 운영까지 아우르는 통합 사업 체계를 완성하는 전환점"이라며 "데이터센터 전반의 컴퓨팅 인프라를 책임지는 기업으로 사업 영역을 확장해 나가겠다"고 말했다.

2026.04.27 11:03장유미 기자

HK이노엔-아토매트릭스, AI 기반 차세대 비만 신약 공동개발

HK이노엔(HK inno.N)이 아토매트릭스(Atomatrix)와 손잡고 차세대 비만치료제 개발을 위한 공동연구개발 계약을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 계약은 인공지능(AI) 및 컴퓨터 시뮬레이션 기반의 신약 설계 플랫폼을 활용해 인크레틴(Incretin) 계열 비만치료제(GLP-1 수용체 작용제 등)의 한계를 보완할 수 있는 새로운 기전의 저분자 후보물질 발굴을 목표로 한다. HK이노엔은 자체 신약 개발 역량을 바탕으로, 신약 합성 및 생물학적 평가를 수행하며 후보물질의 약효와 안전성을 검증하고, 아토매트릭스는 자사 신약 설계 플랫폼 '캔디'(CANDDIE)를 활용해 후보물질 설계와 선별을 맡는다. 캔디는 인공지능과 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 분석 기법 중 하나인 분자동역학(MD) 기반의 신약 설계 플랫폼이다. 표적 단백질과 후보물질의 결합 안정성뿐만 아니라, 결합 후 나타나는 약효 반응까지 정밀하게 분석할 수 있어 연구 초기 단계부터 위험 요인을 선제적으로 관리해 개발 기간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있따. 박병철 HK이노엔 신약연구소 소장은 “기존 비만치료제가 가진 위장관계 부작용, 근감소 등의 한계를 극복할 수 있는 비인크레틴(Non-incretin) 계열 신약을 적극 추진하고 있다”며 “양사의 강점을 결합해 유망 후보물질을 신속히 발굴하고, 후속 개발 단계로 빠르게 진입할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 이은호 아토매트릭스 대표는 “생물학적으로 복잡한 표적일수록 데이터 기반 해석과 물리 기반 시뮬레이션을 결합한 정밀한 접근 방식이 필수적”이라며 “이번 협업을 통해 HK이노엔과 혁신 신약 개발을 가속화하고, 자사의 신약 설계 플랫폼이 실제 후보물질 도출로 이어지는 성과를 입증하겠다”고 밝혔다.

2026.04.27 09:30조민규 기자

이노스페이스, 알샛스페이스와 "캐나다 위성 발사 협력"

민간 우주 발사체 기업 이노스페이스(대표 김수종)는 캐나다 몬트리올에 본사를 둔 우주항공·방산 기술 기업 '알샛 스페이스(RSAT)'와 위성 발사 서비스 및 우주 시스템 분야 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 27일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 캐나다를 포함한 북미 시장과 상호 합의된 글로벌 지역에서의 협력 기회를 공동으로 모색한다. 특히 향후 캐나다 정부 및 민간 프로젝트에 공동 참여, 위성 발사 서비스와 첨단 우주 시스템 기술을 결합한 신규 사업 기회를 발굴하는 데 긴밀히 협력할 계획이다. 이노스페이스는 '한빛(HANBIT)' 발사체 개발 및 발사 운용 역량을 기반으로 고객 중심의 저비용·신속 발사 경쟁력을 강화하고 있다. RSAT은 우주 시스템 통합, 발사 임무 지원, 인프라 구축 등 다양한 분야에서 프로젝트를 수행해 온 기업이다. 이번 협약은 이노스페이스가 지난 3월 캐나다 마리타임 런치 서비스(MLS)와 체결한 발사장 거점 확보를 위한 비구속적 의향서(LOI)에 이은 것으로, 향후 현지 발사장에서 이들 지역 위성을 반복 발사할 수 있는 전략적 기반을 마련했다는데 의미가 있다. 김수종 이노스페이스 대표는 “이번 협력을 통해 캐나다는 물론 북미 시장에서의 발사 서비스 사업 확장 가능성을 구체화하고, 현지 발사 수요에 안정적으로 대응할 수 있는 실행 기반을 마련하게 됐다”며 “앞으로 알샛과 긴밀한 협력을 이어가며 현지 산업과의 파트너십을 강화하고, 신규 협력 모델을 발굴하고 확대함으로써 지속 가능한 사업 구조를 구축해 나가겠다”고 말했다. 거빈더 초한 RSAT 대표는 “이번 협력은 고객 중심의 신속하고 유연한 발사 서비스 기회를 확대하고, 국제 협력을 기반으로 글로벌 우주 생태계의 성장을 지원하기 위한 것”이라며, “이노스페이스와 함께 위성 발사 서비스와 우주 시스템 기술 협력을 바탕으로 이해관계자의 요구에 효과적으로 대응하고, 신규 사업 기회를 발굴해 나가기를 기대한다”고 말했다.

2026.04.27 08:56박희범 기자

이노스페이스, 일본 자룩스와 2028년 위성 발사 계약

일본 기업 위성이 국내 민간 기업이 개발한 국산 발사체에 탑재된다. 민간 우주 발사체 기업 이노스페이스(대표 김수종)는 일본 도쿄에 본사를 둔 항공·우주 전문 종합상사 '자룩스(JALUX)'와 위성 발사 서비스 계약(LSA)을 체결했다고 22일 밝혔다. 자룩스는 일본 항공(JAL) 그룹 계열사로 항공·우주 및 공항 비즈니스에 특화된 글로벌 종합상사다. 60년 이상 항공기 부품 유통, 엔진 유지보수(MRO), 공항 운영 등 항공 산업 전반 핵심 밸류체인을 보유했다. 이번 계약에 따라 양기업은 기업 간 협력을 3개 분야에서 진행하기로 했다. 우선 ▲ 2028년 '한빛' 발사체 탑재를 목표로 하는 '위성 발사 서비스 계약(LSA)' ▲자룩스의 일본 내 항공·우주 분야 네트워크를 활용한 '발사 중개 협력' ▲일본 내 '대리점 계약'을 통한 상시 영업 체계 구축 등이다. 김수종 대표는 "별도 현지 거점 없이도 일본 내 검증된 유통망을 즉각 확보할 수 있게 됐다"고 말했다. 자룩스는 이번 계약에 따라 이노스페이스의 2028년 발사 슬롯을 선제적으로 확보하게 됐다. 자룩스는 60년 이상 항공·우주 분야에서 축적한 고객 네트워크를 바탕으로 수요자 밀착형 비즈니스를 전개할 계획이다. 카사이 토시아키 자룩스 대표는 "아시아·태평양(APAC) 전역으로 발사 서비스 파이프라인의 전략적 확대가 가능할 것으로 기대한다"며 “이노스페이스의 혁신적인 하이브리드 로켓 기술과 자룩스의 항공 밸류체인 전반에 걸친 네트워크 및 전문성을 결합해 전 세계적으로 증가하는 위성 수요와 발사 서비스 간의 격차를 해소할 수 있을 것"이라고 말했다. 김수종 이노스페이스 대표는 “2028년 발사 슬롯에 고객을 선제적으로 확보함으로써 중장기 성장 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다”며 "발사 서비스 계약을 시작으로 중개 및 대리점 협력까지 확장함으로써 일본 시장 내 입지를 공고히 하고, 나아가 아시아·태평양 전역으로 발사 서비스 사업 기회를 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다. 한편 시장조사기관 마크엔텔에 따르면 일본 우주 발사 서비스 시장은 2024년 9억 6천만 달러에서 2030년 22억 6천만 달러에 이를 것으로 전망됐다. 일본은 우주항공연구개발기구(JAXA)를 중심으로 2023년부터 10년간 약 1조 엔 규모의 '우주전략기금'을 조성했다.

2026.04.22 17:57박희범 기자

이노스페이스, 인도 그라하스페이스와 다중 발사 협력 모색

민간 우주 발사체 기업 이노스페이스(대표 김수종)는 인도 위성기업 '그라하 스페이스(Grahaa SPACE)'와 다중 발사 서비스 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 21일 밝혔다. MOU 체결식은 인도 벵갈루루에서 우주항공청과 인도 국가우주진흥허가센터가 공동으로 개최한 '한-인도 스페이스 데이' 행사장에서 진행됐다. 협약은 지난해 12월 수행된 '한빛-나노' 첫 상업 발사 이후 이루어진 것으로 초도 협업이 다중 발사 서비스 협력으로 확대됐다는 점에서 의미가 있다고 이노스페이스 측은 설명했다. '그라하 스페이스'는 '한빛-나노' 발사 당시 위성을 탑재했던 고객기업이다. 첫 발사 스페이스워드(SPACEWARD) 미션이 실패했음에도 발사 준비부터 실제 운용에 이르는 전 과정에서 경험한 이노스페이스의 기술력과 고객 대응 역량을 높이 평가한 것으로 알려졌다. 양측은 이번 협력을 바탕으로 향후 다중 발사 기회를 공동으로 모색하는 등 전략적 파트너십을 강화하기로 했다. 이노스페이스측은 "단일 발사 임무를 넘어, 고객 발사 수요와 궤도, 일정에 유연하게 대응할 수 있는 고객 맞춤형 다중 발사 기반 운용 체계를 구축한다는 점에서도 의미가 있다"고 부연 설명했다. 양사는 이번 협약을 계기로 반복 발사를 전제로 한 체계적인 운용 프로세스를 정립하고, 글로벌 소형위성 시장에서의 경쟁력을 함께 확대해 나갈 계획이다. 인도 벵갈루루에 본사를 둔 '그라하 스페이스'는 다양한 지상 응용 분야에서 활용 가능한 지리공간 영상 데이터 사업화를 위해, 첨단 지구 관측용 나노 군집 위성을 개발 중인 우주 기술 스타트업이다. 국경 감시, 환경 모니터링, 산업 활동 분석, 국방 등 폭넓은 산업 분야를 중심으로, 실험, 연구 등 다양한 고객 임무에 맞춰 유연하게 설계 가능한 적층형 나노 위성 플랫폼을 독자 개발해 제공한다. 그라하 스페이스 라메시 쿠마르 V 대표는 “지난해 '스페이스워드' 미션을 성공적으로 마무리하지는 못했지만, 이노스페이스의 기술력과 대응 역량에 대한 신뢰는 여전히 확고하다”며 “우주 임무의 복잡성을 고려할 때, 진정한 파트너십은 도전 과제를 함께 이해하고 학습하며 흔들림 없이 협력을 지속하는데 그 가치가 있다”고 말했다. 이어 그는 “이번 다중 발사 서비스 협력 MOU는 이러한 신뢰와 중장기 비전에 기반해 체결되었으며, 양사가 신뢰성·투명성·지속적 개선이라는 공통의 가치를 바탕으로 향후 나노 위성 사업 로드맵을 함께 발전시켜 나가는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다. 김수종 대표는 “이번 협약은 초도 발사에 참여한 고객으로부터 기술력과 서비스 품질을 인정받아 협력 범위를 확장했다는 점에서 의미가 있다”며 “반복 발사를 통해 발사체의 안정성을 지속적으로 입증하고, 고객 요구에 부합하는 발사 서비스를 제공해 글로벌 위성 고객에게 더욱 신뢰받는 파트너로 성장해 나가겠다”고 말했다. 그는 또 “다중 발사 서비스 모델은 고객에게 일정 유연성과 비용 효율성을 동시에 제공할 수 있어 향후 소형위성 시장의 차별화된 서비스로 자리매김할 것”이라며 “고객 임무 중심의 차별화된 발사 서비스 역량을 지속적으로 강화해 글로벌 시장에서의 경쟁력을 한층 높이겠다”고 덧붙였다.

2026.04.21 09:00박희범 기자

[유미's 픽] 롯데 휴머노이드, 계단 마라톤 수행…신동빈의 비전, 피지컬 AI로 결실맺나

#. 지난 18일. '롯데월드타워 스카이런' 하루 전 독특한 참가자가 눈길을 끌었다. 화제의 주인공은 롯데이노베이트가 만든 휴머노이드 로봇 '로이(ROI)'였다. 로이는 사람도 힘든 123층, 2917개 계단 코스에 도전해 화제를 모았다. 대회 공식 유니폼을 착용한 '로이'는 이날 일부 구만에만 도전했다. 배터리 효율과 안전 동선을 고려한 조치였다. 하지만 그룹 내부에선 의미있는 성과로 평가했다. 그룹의 신성장동력을 '피지컬 인공지능(AI)'으로 전환하는 신호탄이 됐기 때문이다. 롯데이노베이트는 피지컬 AI의 현장 적용 가능성을 살펴보기 위해 '2026 롯데월드타워 스카이런'에 '로이(ROI)'를 투입했다고 20일 밝혔다. 로봇전환(RX) 전략의 일환으로, 현장 실증을 통해 휴머노이드 로봇의 실제 적용 가능성을 검증하기 위해 이뤄졌다. 2017년 시작된 롯데월드타워 스카이런은 롯데물산이 주관하는 국내 최고 높이의 수직 마라톤 대회다. 참가자들은 롯데월드타워 123층(555m)까지 총 2917개 계단을 오른다. 8회째인 올해 대회는 지난 19일 개최됐다. 행사 전날 투입된 '로이'는 안정적인 계단보행 동작을 선보여 내부 기대감을 높였다. 롯데이노베이트는 대회 코스와 유사한 환경에서 강화 학습 기반 반복 시뮬레이션과 학습을 진행했다. 학습 과정에선 계단 높이와 간격 등 변수를 반영해 완성도를 높였다. 이런 과정을 통해 로봇 관절의 위치와 속도, 토크 등 자체 감각 정보를 실시간으로 수집해 최적의 동작을 수행하도록 했다. 계단 보행은 균형 제어와 환경 인지 능력이 동시에 요구되는 고난도 과제로, 물류·보안·시설 점검 등 다양한 산업에서 활용 가능성이 높은 영역으로 꼽힌다. 롯데이노베이트는 "자체 개발해 내재화한 강화 학습 기반의 계단 보행 제어 기술이 핵심적으로 활용됐다"며 "이는 작업 효율 향상과 운영 유연성 제고를 통해 산업 현장의 노동 부담 경감에 기여할 것으로 기대된다"고 말했다. 이번 실증은 롯데이노베이트가 추진 중인 '피지컬 AI' 사업 확대 전략의 일환이다. 롯데이노베이트는 소프트웨어 기반 AI 사업을 넘어 최근 로봇과 결합된 물리적 AI 영역으로 사업을 확장하고 있다. 이를 위해 2025년 8월 피지컬 AI 및 로봇 전담 조직을 신설하고 관련 연구와 사업 조직을 지속적으로 확대해왔다. 이 사업의 핵심은 자체 AI 플랫폼 '아이멤버(i-Member)'다. 롯데이노베이트는 대형언어모델(LLM), 음성 인식·합성(STT·TTS), 비전 AI 등 그동안 축적한 기술을 로봇에 탑재해 '두뇌' 역할을 구현하고 있다. 특히 특정 하드웨어에 종속되지 않는 구조를 채택해 다양한 제조사의 로봇에 AI를 적용할 수 있도록 한 점이 특징이다. 여기에 시각·언어·행동을 통합하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델과 로봇 관제 플랫폼을 결합해 작업자가 자연어로 명령을 내리면 로봇이 상황을 인지하고 자율적으로 작업을 수행하는 환경 구축을 목표로 하고 있다. 롯데이노베이트는 이 같은 기술을 기반으로 'RaaS(Robot as a Service)' 사업을 추진한다. 로봇 하드웨어와 AI, 관제 시스템, 운영 서비스를 통합 제공하는 방식으로, 초기 도입 부담을 낮추고 지속적인 수익 창출 구조를 확보하겠다는 전략이다. 적용 분야는 유통과 물류를 중심으로 제조, 건설, 식품, 서비스 등으로 확대될 전망이다. 유통 현장에서는 영업 종료 후 재고 파악과 보안 순찰을, 제조·화학 현장에서는 사람이 접근하기 어려운 위험 작업을 로봇이 대신 수행하는 방식이다. 하나의 휴머노이드 로봇이 다양한 산업에서 활용되는 '범용성' 확보도 목표로 제시했다. 특히 롯데그룹 계열사를 테스트베드로 활용할 수 있다는 점은 사업 초기 확산에 유리한 요소로 꼽힌다. 실제 현장에서 데이터를 축적하고 기술을 고도화하는 선순환 구조를 구축할 수 있기 때문이다. 이 같은 움직임은 그룹 차원의 전략과도 맞닿아 있다. 신동빈 롯데그룹 회장이 신년사를 통해 AI 내재화를 핵심 과제로 제시한 가운데 롯데이노베이트는 이를 로봇과 결합한 형태로 구체화하고 있다. 업계에선 유통·화학 등 기존 사업의 체질 개선이 요구되는 상황에서 이러한 자동화 전략이 롯데그룹의 현실적인 해법으로 부상하고 있다는 평가다. 롯데이노베이트 관계자는 "지속적으로 축적한 AI 기술력을 바탕으로 피지컬 AI 분야에 적극 진출해 롯데그룹의 다양한 사업 영역에 혁신적인 솔루션을 제공하겠다"며 "유통, 물류, 제조, 서비스 등 그룹 내 다양한 현장에 휴머노이드 로봇을 단계적으로 도입해 업무 효율성과 고객 경험을 동시에 높이겠다"고 밝혔다.시장에서도 롯데이노베이트의 움직임을 긍정적으로 평가했다. 특히 롯데이노베이트가 로봇 하드웨어가 아닌 AI 플랫폼 중심 전략을 택했다는 점에 주목하고 있다. 기존 로봇 기업들이 기계 성능 고도화에 집중하는 것과 달리 다양한 로봇에 적용 가능한 '두뇌'를 구축하는 방식으로 접근하고 있다는 점에서다.다만 휴머노이드 로봇의 상용화까지는 기술 안정성과 비용 효율성 확보가 과제로 남아 있다는 지적도 나온다. 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 정교한 작업 수행 능력과 운영 비용 절감이 동시에 입증돼야 하기 때문이다. 이준석 한양증권 연구원은 "롯데그룹사의 방대한 데이터와 유통망을 기반으로 AI 플랫폼과 물리적 로봇을 결합한 피지컬 AI 및 RaaS 모델은 물류·유통 거점의 비용 절감과 수익 극대화를 이끌 미래 가치 성장 요인"이라며 "(롯데이노베이트는) 올해를 기점으로 본업의 견고한 펀더멘탈과 신사업의 수익성 정상화가 맞물리는 본격적인 질적 성장 국면에 진입할 전망"이라고 밝혔다.

2026.04.20 15:51장유미 기자

일진전기, 마곡 이노센터서 헌혈 캠페인…관계사 임직원 동참

일진전기와 관계사들이 임직원 헌혈 활동을 이어가며 정기 사회공헌 프로그램을 확대하고 있다. 일진전기는 17일 서울 마곡동 이노센터에서 일진전기와 관계사 임직원들이 참여한 '사랑의 헌혈 캠페인'을 진행했다고 밝혔다. 이번 캠페인에는 일진전기를 비롯해 이노센터에 입주한 일진홀딩스, 일진다이아몬드, 알피니언메디컬시스템 등 관계사 임직원들이 함께했다. 일진전기와 관계사들은 지난해 10월 대한적십자사 서울혈액원과 '헌혈문화 확산을 위한 업무협약(MOU)'을 체결한 뒤 혈액 수급난 해소와 생명 나눔 실천을 위해 연 2회 정기 헌혈 캠페인을 진행하고 있다. 올해 헌혈 캠페인은 마곡 이노센터뿐 아니라 각 계열사 공장이 위치한 화성과 홍성 등 지역에서도 개별적으로 진행될 예정이다. 일진전기와 관계사들은 정기 헌혈 캠페인을 통해 생활 속 나눔 실천 문화를 확산하고 사회공헌 활동도 이어간다는 방침이다. 일진전기 관계자는 “임직원들의 적극적인 참여가 큰 힘이 되고 있다”며 “앞으로도 헌혈 캠페인을 포함해 사회에 실질적인 도움이 될 수 있는 다양한 사회공헌 활동을 이어가겠다”고 밝혔다.

2026.04.17 15:02류은주 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next