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'SAS AI'통합검색 결과 입니다. (27건)

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코오롱베니트, SAS 협업으로 실시간 AI 분석 플랫폼 시장 공략

코오롱베니트가 데이터 인프라 혁신을 원하는 국내 기업을 위해 실시간 인공지능(AI) 분석 플랫폼 시장을 공략한다. 코오롱베니트는 서울 광화문 포시즌즈 호텔에서 열린 'SAS 이노베이트 온 투어 서울 2026'에 참가했다고 18일 밝혔다. 이날 행사에서 데이터 수집부터 분석, 모델 운영, 시각화, AI 실행을 통합 지원하는 SAS 기반 분석 플랫폼 전략을 공개했다. 국내 유일 SAS 공식 총판으로서 컨설팅과 구축, 기술지원, 운영 안정화까지 통합 지원하며 국내 엔터프라이즈 AI 수요를 확보한다는 전략이다. 코오롱베니트는 이번 행사에서 '실시간 분석을 통한 즉각적 가치 실현'을 주제로 발표를 진행했다. 발표를 맡은 안성무 코오롱베니트 SAS사업팀 수석은 엔터프라이즈 AI 플랫폼 'SAS 바이야(Viya)'를 중심으로 한 맞춤형 분석 환경 구축 방안을 소개했다. SAS 바이야는 데이터 분석과 머신러닝, 데이터 관리, 시각화를 통합 지원하는 플랫폼이다. 코오롱베니트는 여기에 세 가지 솔루션을 결합했다. ▲합성데이터 생성과 품질 검증을 돕는 SAS 데이터 메이커 ▲AI 실행과 업무 자동화를 지원하는 에이전틱AI ▲실시간 데이터 처리를 맡는 스피디 스토어 등이다. 실제 가전·모바일 고객 서비스 분야 기업에 스피디 스토어를 도입한 결과 성능이 크게 향상됐다. 기존 대용량 데이터 처리 과정에서 발생하던 병목 현상과 야간 배치 중심 분석의 한계를 해결했다. 도입 기업은 주요 분석 워크로드에서 기존 대비 수십 배의 쿼리 성능 개선을 달성했다. 일일 사후관리(AS) 접수 집계, 고객 세그먼테이션, 엔지니어 스케줄 최적화 등 작업 속도를 단축했고 운영 비용도 절감했다. 코오롱베니트는 이번 협업을 바탕으로 금융, 제조, 공공, 유통 등 산업별 데이터 분석 수요를 집중적으로 다각화한다. 제조 분야는 설비 데이터 기반 품질 이상 탐지, 금융 분야는 이상 거래 탐지와 리스크 관리에 솔루션을 적용한다. 공공 분야는 행정 데이터 통합 분석, 유통 분야는 고객 행동 분석과 개인화 추천을 중심으로 시장을 넓힌다. 정상섭 코오롱베니트 데이터플랫폼사업총괄 본부장은 "AI 시대의 경쟁력은 데이터를 얼마나 빠르게 분석하고 실제 업무 실행으로 연결하느냐에 달려 있다"며 "SAS Viya를 중심으로 다양한 SAS 솔루션을 결합해 고객 분석 환경을 고도화하고 산업별 AI 활용 사례를 확대하겠다"고 말했다.

2026.06.19 16:54남혁우 기자

SAS "AI시대, 사스포칼립스 극복 해법은 사람과 신뢰"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 창립 50주년을 맞아 개최한 'SAS 이노베이트 2026'의 핵심 메시지로 '사람'과 '신뢰'를 제시했다. 생성형 인공지능(AI)를 필두로 화려한 기술 유행이 시장을 휩쓸고 있지만 이를 실제로 사용하는 주체는 사람이며 비즈니스 성패 역시 고객이 믿고 쓸 수 있는 AI에 달려 있다는 의미다. SAS는 4월 28일부터 30일까지 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 이 같은 철학을 바탕으로 차기 50년을 이끌어갈 비전과 전략을 제시했다. 사스포칼립스 위기, 속 빈 화려함 대신 실무 최적화 제시 이번 행사에서 가장 주목 받은 것은 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 위기론에 SAS가 어떤 대안을 제시할 것인지였다. 사스포칼립스는 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 멸망(Apocalypse)이 더해진 표현으로 급격한 AI 발전이 개인 업무를 넘어 기존 SW 기업 역할까지 위협할 수 있다는 우려를 담고 있다. SAS가 제시한 해법은 과열된 AI 경쟁에 올라타기보다 실제 산업 현장에서 안전하게 운영할 수 있는 AI에 집중하겠다는 것이다. 더 화려한 기술 시연이나 일회성 데모보다 신뢰 가능한 데이터, 거버넌스, 설명 가능성, 통제 가능한 운영 체계를 갖춘 AI가 기업 고객에게 더 중요하다는 판단이다. 브라이언 해리스 최고기술책임자(CTO)는 키노트에서 일부 AI 데모를 미국 유명 토크쇼 '데이비드 레터맨 쇼'의 '신기한 동물 묘기(Stupid Pet Tricks)'에 빗대며 눈길을 끄는 볼거리는 될 수 있어도 실제 업무 환경에서는 그대로 활용하기 어렵다고 지적했다. 이어 "우리는 그날그날의 유행에 감정적으로 반응하기보다 고객에게 실질적이고 확실한 결과를 제공할 것"이라고 말하며 SAS의 차별화된 방향성을 분명히 했다. 바이야, AI 운영 인프라로 진화…거버넌스·미래 기술 주도 시장의 위기 돌파를 위해 SAS는 고위험 의사결정을 돕는 기업의 핵심 '운영 인프라'로 올라서겠다는 전략을 취했다. AI를 단순히 새로운 기능으로 덧붙이는 데 그치지 않고 기업 핵심 업무와 규제 환경, 데이터 품질, 책임 구조까지 포괄적으로 통합 지원하겠다는 방침이다. 특히 금융, 제조, 공공, 헬스케어처럼 작은 오류도 막대한 비용과 책임 문제로 이어질 수 있는 산업에서는 이 같은 접근이 더욱 중요하다는 판단이다. 이에 맞춰 핵심 플랫폼인 '바이야(Viya)'를 안전한 AI 활용을 돕는 통합 운영 플랫폼으로 확장한다. 이를 위해 조직 내 수많은 AI가 어떤 근거로 작동하는지 투명하게 관리하는 AI 내비게이터와 SAS 바이야 MCP 서버 등 강력한 거버넌스 및 운영 기술을 대거 추가했다. SAS 바이야 코파일럿 등을 앞세운 마이크로소프트와의 긴밀한 협력도 눈에 띄었다. 이는 막대한 자본이 드는 AI·클라우드 인프라 경쟁에서 빅테크와 정면승부를 벌이기보다, 이들이 구축한 거대 생태계 위에 바이야의 강력한 분석 두뇌를 제공해 고객에게 보다 효율적이고 안전한 서비스를 제공하려는 전략으로 풀이된다. 차기 50년을 이끌어갈 핵심 기술 비전으로는 디지털 트윈과 양자 컴퓨팅을 전격 제시했다. 의료, 제조 등 복잡한 산업 환경을 가상 공간에 완벽히 구현해 위험을 사전 시뮬레이션하고, 이 과정에서 기존 고전 컴퓨팅으로는 풀 수 없는 난제를 해결하겠다는 목표다. 이는 당장의 기술 유행을 좇는 것에 그치지 않고, 다가올 미래 컴퓨팅 패러다임까지 주도하며 엔터프라이즈 AI의 한계를 돌파하겠다는 강력한 의지의 표명이다. 브라이언 해리스 CTO는 "SAS의 역할은 단편적인 AI 도구를 제공하는 데 그치지 않고, 고객이 어떠한 리스크 환경에서도 안심하고 혁신을 주도할 수 있도록 거버넌스부터 미래 양자 기술까지 아우르는 안전한 운영 체계'를 제공하는 것"이라며 "바이야는 이 모든 복잡성을 조율하고 기업의 비즈니스 가치를 극대화하는 궁극의 오케스트라 지휘자가 될 것"이라고 강조했다. 짐 굿나잇 최고경영자(CEO)는 "기술의 중심에는 결국 사람과 고객이 있어야 한다"며 "기술은 고객 가치를 만들기 위한 수단이며, 그 가치를 실현하는 주체는 결국 사람"이라고 말했다.

2026.05.05 09:21남혁우 기자

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

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

50주년 맞는 SAS, '이노베이트 2026' 개막…사스포칼립스 극복 해법 주목

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] 창립 50주년을 맞은 SAS가 연례 비즈니스·기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026'을 통해 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 우려를 넘어설 해법을 제시할지 주목된다. SAS는 27일(이하 현지시간)부터 30일까지 미국 텍사스주 게일로드 텍산 컨벤션 센터에서 'SAS 이노베이트'를 개최한다. 행사 첫날인 27일은 본격적인 개막에 앞선 준비 기간으로 현장에서는 전 세계에서 모여든 2300여 명의 참가자 등록과 미디어 사전 브리핑 등 예열 일정이 진행됐다. 이어 28일에는 짐 굿나잇 최고경영자(CEO)의 기조연설과 공식 개막식을 필두로 본 행사가 본격적으로 막을 올린다. 이번 컨퍼런스는 인공지능(AI) 확산으로 전통적인 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들의 경쟁력이 위협받는 대격변기 속에서 SAS가 어떤 돌파 전략을 내놓을지를 가늠하는 무대라는 점에서 업계의 관심을 끌고 있다. 사스포칼립스 현실화 우려…SAS 해법 주목 최근 생성형 AI는 단순 업무 보조를 넘어 데이터 분석, 코드 작성, 자동화, 의사결정 지원 영역까지 빠르게 침투하고 있다. 이 과정에서 기존 SaaS 기업들이 제공해 온 기능 상당수가 범용 AI 모델이나 AI 에이전트로 대체될 수 있다는 전망이 확산했고, 이 같은 위기론을 두고 시장에서는 사스포칼립스라는 표현까지 등장했다. 관건은 SAS가 강점으로 내세워 온 산업 특화 분석 역량과 신뢰성이다. 금융, 제조, 공공, 헬스케어 등 규제와 위험 관리가 중요한 산업에서는 단순한 생성형 AI보다 설명 가능성, 검증 가능성, 거버넌스가 더 중요하게 작동한다. 정확성과 책임성이 필수적인 기업 환경에서는 범용 AI만으로 해결하기 어려운 수요가 여전히 크기 때문이다. 이러한 맥락에서 브라이언 해리스 최고기술책임자(CTO) 등 주요 임원진은 기조연설을 통해 클라우드 분석 플랫폼 'SAS 바이야(Viya)'를 중심으로 분석·예측·리스크 관리 등 핵심 사업 영역의 대체 불가한 경쟁력을 제시할 예정이다. 금융 사기 탐지, 의료 기록, 국가 규제 인프라 등 생명 및 신용과 직결된 핵심 데이터 시스템(system of Record)에 생성형 AI와 전통적 통계 모델링을 결합하여, 단순 AI 도입만으로는 극복하기 어려운 한계를 넘어서겠다는 구상이다. IPO 본격화 기대…기술 넘어 성장 서사 입증 시험대 투자 업계 관심도 높다. SAS가 창립 50주년을 맞는 올해를 중요한 전환점으로 삼아 기업공개(IPO) 의지를 분명히 하고 있는 만큼 이번 행사는 단순한 기술 발표를 넘어 AI 시대의 실질적 수익 창출 전략과 상장 비전을 시장에 증명하는 중대한 자리가 될 전망이다. SAS는 1976년 창립 이후 40년 넘게 연속 흑자를 기록하며 세계 최대 규모의 비상장 소프트웨어 기업으로 자리매김했다. 더불어 성공적인 상장을 위해 클라우드 네이티브 중심으로의 비즈니스 체질 개선은 물론 회계·재무 시스템 정비와 내부 통제 체계 구축에 오랜 공을 들여왔다. 시장에서는 본격적인 상장 채비를 마친 SAS가 이번 무대에서 단순한 기술 경쟁력을 넘어, 핵심 플랫폼인 'SAS 바이야(Viya)' 기반 구독 모델과 에이전틱 AI 솔루션이 어떻게 안정적으로 미래 매출을 견인할지 구체적인 '기업가치 서사(Narrative)'를 제시할 것으로 기대하고 있다. 기술 시연 넘어 현장 적용으로… 워크숍·특별 연사 마련 이번 행사에서는 에이전틱 AI, 생성형 AI, 예측 모델링 등 기술을 실제 산업 현장에 적용해 수익성과 생산성 향상으로 연결한 사례와 실행 방안이 제시될 예정이다. 마리넬라 프로피 글로벌 생성형 AI 및 에이전틱 AI 전략 책임자는 200여 개의 세부 세션과 데모를 통해 최신 AI 기술의 기업 프로덕션 환경 적용 로드맵을 소개할 예정이다. 이 과정에서 기존 라이선스 중심 모델을 넘어 AI 성과와 데이터 활용 기반의 새로운 비즈니스 모델 가능성도 함께 제시될 것으로 보인다. 데이터 과학자와 개발자를 위한 프로그램도 마련됐다. 50개 이상의 실습 워크숍이 운영되며, 참가자들은 저렴한 비용에, 학생은 무료로 SAS 자격증 취득 기회를 얻을 수 있다. 특별 초청 연사로는 구독자 6000만 명을 보유한 유튜브 크리에이터 '듀드 퍼펙트(Dude Perfect)'와 베스트셀러 작가 '멜 로빈스'가 나선다. 이들은 데이터와 AI 시대에 인간의 창의성과 실행력을 높이는 방안에 대해 이야기를 나눌 예정이다. SAS 관계자는 "이번 SAS 이노베이트 2026은 대담한 아이디어가 진정한 변화를 촉발하는 혁신의 장이 될 것"이라며 "사스포칼립스라는 혼란 속에서도 확고한 전략을 주도하고 미래 기술을 선도하고자 하는 기업들에게 전 세계 리더들이 연결되고 배우며 산업을 이끌어갈 최고의 모멘텀이 될 것"이라고 강조했다.

2026.04.28 10:45남혁우 기자

[사스포칼립스 위기 ㊥] SaaS에서 AI 플랫폼으로…글로벌 기업 '대이동'

생성형 인공지능(AI)의 급속 확산과 함께 소프트웨어 산업 지형이 빠르게 재편되고 있다. 글로벌 시장에서는 서비스형소프트웨어(SaaS) 성장률 둔화와 투자 위축, 인력 구조조정이 동시에 나타나면서 이른바 '소프트웨어 기업 위기론'까지 제기되고 있다. 이러한 흐름이 단순한 경기 조정의 연장선인지, 산업 구조 전환의 신호탄인지를 두고 지디넷코리아는 시장 지표와 주요 기업들의 전략 변화를 토대로 AI가 촉발한 변화의 본질을 세 편에 걸쳐 짚어본다. 이번 기획에서는 글로벌 동향과 함께 국내 소프트웨어 기업들의 현실과 대응 과제도 종합적으로 분석한다. 전 세계적으로 소프트웨어 업계에서 생성형 인공지능(AI)가 빠르게 확산되면서 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 중심의 매출 구조가 흔들리고 있다. AI가 단순 기능 추가 수준을 넘어 비즈니스 모델 자체를 재편할 수 있다는 인식이 커지면서 개인을 넘어 소프트웨어(SW) 기업을 대체할 것이란 우려가 커지고 있기 때문이다. 이로 인해 일각에서는 SaaS와 멸망(Apocalypse)을 합친 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)'라는 표현까지 등장했다. AI 에이전트가 업무를 자율적으로 수행하는 구조로 발전함에 따라 서비스 사용자 수를 기준으로 과금하던 기존 구독 모델이 붕괴할 수 있다는 전망이 힘을 얻고 있다. 기업 고객이 AI를 통해 업무 효율을 높일수록 필요한 라이선스 수는 줄어들게 되고 이는 곧 SaaS 기업의 매출 기반 축소로 이어지기 때문이다. 27일 업계에 따르면 SAP, 세일즈포스, 어도비 등 글로벌 소프트웨어 기업들은 이러한 변화 속에서 전략 재조정에 속도를 내고 있다. 에이전틱 AI 확산에 대한 기대와 우려가 동시에 반영되며 주가 변동성이 확대됐고, 투자자들은 각 기업의 수익 모델 전환 가능성에 주목하고 있다. 단순히 AI 기능을 추가하는 것을 넘어 과금 체계와 플랫폼 구조를 재설계해야 한다는 압박이 커진 상황이다. 역대 최대 실적에도 주가하락...에이전틱 AI 대체 우려 급증 시장의 공포는 숫자로 드러나고 있다. 주요 기업 대상 SW 기업은 1년 전 대비 두 자릿수 상승 흐름을 유지하고 있음에도 20~40% 하락한 종목이 속출했다. 반면 AI 인프라를 대표하는 엔비디아는 같은 기간 70% 안팎 상승하며 대비를 이뤘다. 투자 자금이 '애플리케이션 SaaS'에서 'AI 인프라·모델'로 이동하는 구조적 재편이 진행 중이라는 해석이 나온다. 유럽 최대 소프트웨어 기업 SAP는 2026년 1월 29일 하루 만에 15% 이상 급락하는 충격을 겪었다. 2026년 2월 24일 기준 52주 고점 대비 약 22% 하락한 수준이다. 표면적 원인은 클라우드 수주 잔고 성장 둔화였다. 그러나 시장이 더 민감하게 반응한 지점은 'AI가 ERP 좌석 수요를 잠식할 수 있다'는 우려였다. 고각사에서 재무, 인사, 공급망 업무를 AI로 자동화하면, 직원 수만큼 SAP 계정을 유지할 필요가 줄어들 수 있다. 이는 SAP의 핵심인 사용자 기반 과금 모델을 직접 압박한다는 분석이다. 세일즈포스는 2025년 고점 대비 약 18% 하락한 흐름을 이어가고 있다. 2026년 2월 기준 52주 최고가 대비 약 20% 안팎 낮은 수준에서 거래되고 있다. 시장은 CRM 소프트웨어의 핵심 수익 모델인 '영업사원 1인당 과금' 구조가 AI 에이전트 확산으로 축소될 수 있다고 보고 있다. AI 상담원이 고객 응대를 처리하면, 기업은 상담 인력을 줄일 수 있고 이는 곧 라이선스 감소로 이어질 수 있다는 우려다. 어도비는 2026년 2월 기준 최고가 대비 약 35% 하락했다. 오픈AI의 영상 생성 모델과 미드저니 등 이미지 생성 AI 확산이 직접적인 영향을 줬다. 포토샵이나 프리미어 프로를 배우지 않아도 전문가급 결과물을 낼 수 있는 환경이 열리면서 이탈이 늘고 있다는 평이다. 미국 에듀테크 기업 체그는 가장 극단적 사례로 꼽힌다. 2026년 2월 기준 1년 전 대비 주가가 90% 이상 하락했다. 2021년 고점과 비교하면 95% 이상 폭락하며 사실상 상장 폐지를 눈앞에 두고 있다. 대학생이 유료 구독 대신 무료 AI 챗봇을 활용하면서 매출이 급감한것이 주요 원인으로 AI가 기존 SaaS 서비스를 직접 대체할 경우 어떤 일이 벌어지는지를 보여주는 사례로 인용된다. "사람 대신 AI가 일한다"…과금 체계·플랫폼 대수술 AI로 인한 존립 위기를 극복하기 위해 각 기업은 비즈니스 모델의 대전환을 시도하고 있다. 핵심은 사람이 아닌 AI의 작업량으로 돈을 버는 구조로의 이동이다. SAP는 창사 이래 최대 수준의 인력 재편을 단행했다. 약 8000명 규모의 직무를 AI 중심 역할로 재배치하고, 생성형 AI 코파일럿 '조울(Joule)'을 ERP 전반에 통합했다. 단순 질의응답이 아니라, 재무 보고 초안 작성, 수요 예측, 공급망 리스크 분석까지 자동 수행하는 '비즈니스 AI'로 포지셔닝을 바꿨다. 과금 구조 역시 좌석 기반 유지와 함께 AI 사용량 기반 추가 과금 체계를 병행하는 이중 구조로 전환하고 있다. 세일즈포스는 에이전트포스를 통해 기업이 자율 AI 상담·영업 에이전트를 직접 구축하도록 지원하고 있다. 과금 체계도 직원 수 기반에서 대화 수, 처리 건수 등 사용량·성과 기반 모델로 확장했다. 마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)는 공개석상에서 "미래의 고객은 사람과 AI 에이전트를 함께 관리하게 될 것"이라며, 줄어드는 인간 좌석을 AI 에이전트 매출로 대체하겠다는 전략을 분명히 했다. 어도비는 통합 전략을 택했다. 자체 생성형 AI 모델 '파이어플라이(Firefly)'를 모든 주요 제품에 내재화했다. 차별점은 '저작권 안전성'이다. 어도비 스톡 등 라이선스가 확보된 데이터로만 학습시켰음을 강조하며 저작권 이슈에 민감한 기업 고객을 확보하고 있다. 또 생성형 AI 기능을 사용할 때마다 크레딧을 차감하는 방식을 도입해 정액 구독 모델과 병행하는 수익 구조 다변화를 꾀하는 중이다. 비상장 기업인 SAS는 기업공개를 연기하고 플랫폼 전환에 집중하고 있다. 분석 도구 중심 사업에서 AI 기반 의사결정 자동화 플랫폼으로 재편을 추진 중이다. 레거시 통계 소프트웨어에서 벗어나 클라우드 기반 AI 서비스로 수익 모델을 재설계하는 단계에 들어갔다. 도메인 데이터와 프로세스 장악한 기업만 살아남는다 업계에선 주가 하락이 옥석 가리기에 가깝다고 평가했다. 라이선스 판매 모델에 머무는 기업은 체그 사례처럼 급격한 수요 이탈을 겪을 수 있다고 봤다. 방대한 기업 데이터와 업무 프로세스를 기반으로 AI 에이전트 생태계를 구축한 기업은 위기를 기회로 바꿀 가능성이 크다. SAP와 세일즈포스가 단순 기능 경쟁이 아닌 '업무 자동화 플랫폼'으로의 전환을 서두르는 이유도 여기에 있다. 현재 글로벌 SW 기업 공통 과제는 포스트 SaaS를 준비하는 것이다. 여전히 구독 모델은 핵심 매출원이지만 AI 확산 속도만큼 구조적 균열의 가능성도 커지고 있는 상황이다. 이에 사용량 기반 과금, 에이전트 중심 플랫폼 전략, 독점적 데이터 자산 통합이라는 세 가지 축을 중심으로 생존 공식을 다시 쓰고 있다. 대런 모우리 구글 클라우드 부사장은"AI 모델을 직접 개발하는 빅테크가 범용 기능을 빠르게 확장하고 있어 중간에서 단순히 기술을 연결만 해주는 형식의 서비스는 설 자리가 좁아질 것"이라고 경고했다. 이어 "이제는 단순히 대규모언어모델(LLM)을 가져다 쓰는 기능의 시대가 아니라, 그 기술로 해당 산업의 구체적인 문제를 해결할 수 있는지를 증명해야 하는 '가치의 시대'"라며 "남들이 쉽게 모방할 수 없는 자신만의 깊고 넓은 '도메인 특화 해자'를 구축하는 기업만이 살아남을 것"이라고 강조했다.

2026.02.27 11:34남혁우 기자

내년 'AI 거품' 걷힐까…SAS "ROI·책임성 압박 커진다"

내년 기업들이 인공지능(AI) 전략을 실험에서 투자대비수익률(ROI)과 책임성 중심으로 바꿔야 한다는 주장이 나왔다. SAS는 2026년이 AI 거품 논란과 에너지 비용 증가, 생성형 AI 파일럿 한계 등 누적된 문제를 드러내는 '심판대'가 될 것이라고 8일 밝혔다. 전망에 따르면 AI 공급자와 사용자 모두에게 책임성이 요구될 것으로 나타났다. 데이터 관리와 신뢰성 확보를 기반으로 한 책임 있는 AI만이 기술 성숙기에서 살아남을 수 있다는 설명이다. SAS는 2026년 AI 시장이 과도한 기대와 거버넌스 요구가 충돌하는 시기가 될 것으로 예측했다. 검증되지 않은 프로젝트는 폐기되고, 측정 가능한 효과와 설명 가능한 모델링을 갖춘 기술만이 채택될 전망이다. AI 지출 구조도 빠르게 변할 것으로 예상된다. 최고재무책임자(CFO)들은 생성형 AI 프로젝트에 대한 명확한 ROI을 요구하며, 6~12개월 내 성과를 입증하지 못하면 예산이 삭감되거나 공급업체가 교체될 가능성이 크다는 설명이다. 기업은 에이전틱 AI에게 자율적 역할을 더 부여할 것이란 시각도 나왔다. 포춘 500대 기업에서 고객 상호작용의 4분의 1 이상이 에이전틱 시스템으로 처리될 것으로 예상되며, 장애 발생 시 기업 매출에 직접 타격을 줄 수 있는 위험도 커질 전망이다. SAS는 에이전틱 AI가 도구에서 팀 구성원으로 변화하는 전환점을 맞을 것이라고 분석했다. 기업은 사람과 AI가 함께 학습하며 일하는 구조로 이동하고, 내부 팀 운영 방식 전반이 AI 중심 생태계로 재구성될 가능성이 있다. 일자리 대체 논쟁도 새로운 국면을 맞이할 것으로 보인다. SAS는 AI가 사람을 대체하기보다 역량을 강화하는 방향이 가시화되고 있다며, 조직은 인력에 대한 장기적 투자와 리더십을 요구받을 것으로 봤다. 데이터 경쟁에서는 합성 데이터가 핵심 전략으로 부상할 전망이다. 기업들은 프라이버시, 데이터 규제 문제를 해결하기 위해 합성 데이터를 활용하며, 데이터 생성 능력 자체가 경쟁 우위를 결정하는 요소가 될 것으로 예상된다. 내년부터 최고정보책임자(CIO) 역할도 바뀔 것으로 나타났다. SAS는 CIO가 기술 제공자에서 AI 거버넌스와 통합을 총괄하는 '최고 통합 책임자(Chief Integration Officer)'에 가까운 역할로 이동할 것이라고 내다봤다. 양자 컴퓨팅 분야에서도 변화가 예고된다. SAS는 2026년 양자 시장이 투자 확대와 함께 소프트웨어·애플리케이션 중심으로 무게 중심이 이동할 것으로 전망하며, 전문 인력 수요가 급증할 것으로 예상했다. 이중혁 SAS코리아 대표는 "전 세계적으로 AI 투자에 대한 ROI와 신뢰성 확보 요구가 높아지는 가운데, 국내 기업들도 AI 도입에 대해 단기적·실험적 접근에서 중장기적·전략적 관점으로 전환하고 있다"고 말했다. 이어 "특히 국내 금융권에서는 리스크 관리, 내부통제, 자산·부채 종합관리(ALM) 등 전문 영역에서 AI 적용을 확대해 실질적 ROI를 확보하려는 시도가 더욱 활발해질 것"이라며 "공공 분야는 AI·클라우드·보안 투자가 강화되고 에이전틱 AI 기반 효율화와 합성 데이터 활용이 핵심이 될 것"이라고 말했다.

2025.12.08 15:42김미정 기자

금융사기 조직 증가세…SAS "AI·네트워크 탐지 전략 필수"

조직적 금융사기 확산을 막으려면 인공지능(AI)과 네트워크 분석을 합친 탐지 전략이 필요하다는 주장이 나왔다. SAS는 지능형 금융범죄가 조직적 공모 형태로 진화되는 것을 막기 위해 이런 방식이 필수라고 18일 밝혔다. SAS코리아 조민기 상무는 "기존 거래 모니터링이나 이상금융거래탐지시스템으로는 범죄 단체가 만든 공모 구조를 파악하기 어렵다"며 "고객 정보와 계좌와 디바이스 등 엔티티 데이터를 함께 분석해야 한다"고 주장했다. 이어 "네트워크 기반 분석을 통해 숨겨진 공모 관계를 전체적으로 파악하는 것이 핵심"이라고 강조했다. 실제 보험업계에서는 공모 형태의 보험사기가 꾸준히 늘고 있다. 은행권에서는 대출 사기와 송금 사기와 불법 환전과 온라인 도박 자금이 뒤섞여 빠르게 순환되는 구조가 나타난다. 여기에 서비스형 자금세탁까지 결합하며 적발이 더 어려워지는 상황이다. 일부 금융사 직원이 범죄 조직과 연루되는 내부자 사례도 증가하고 있다. 조 상무는 "이런 복잡한 사기 구조를 추적하기 위해서는 개별 거래가 아닌 전체 네트워크를 분석해야 한다"며 "거래와 엔티티를 동시에 분석하면 기존 방식으로는 보이지 않던 연루 고리가 드러나 공모 여부를 정확히 판단할 수 있다"고 말했다. DB손해보험은 SAS 바이야 기반의 AI·네트워크 분석 시스템 DB T-시스템을 국내 최초로 구축해 자동차보험 가입 정보와 청구 기록, 사고 이력을 통합 분석하는 체계를 만들었다. 이를 통해 수십에서 수천 건의 관련 사례를 즉시 확인하는 구조를 마련했다. 이후 DB손해보험은 "공모 관계 분석 시간이 기존 수 시간에서 2분 이내로 줄었다"며 "동일 시간에 약 30건의 분석을 처리할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 이어 "사기 분석 정확도는 99%로 향상돼 조직적 사기의 확산을 초기에 차단할 수 있다"고 덧붙였다. 해외에서도 SAS 바이야 네트워크 분석은 국제 범죄 조직이 수행하는 자금 세탁 과정에서 자금 흐름을 차단하는 데 활용되고 있다. 글로벌 감독기관과 대형 은행들이 자금 인출의 전 과정을 추적하는 데 이 기술을 도입하고 있다. 이중혁 SAS코리아 대표는 "SAS 바이야의 AI·네트워크 분석 기반 사기 탐지 기능으로 수많은 글로벌 금융기관들이 정교해지는 조직적 금융범죄에 선제 대응하고 있다"며 "우리는 네트워크 분석을 비롯한 SAS의 하이브리드 분석·적발 기법으로 금융기관의 범죄 대응 영역을 확대할 것"이라고 밝혔다.

2025.11.18 15:15김미정 기자

한국 AI 신뢰 투자, 글로벌 평균 절반…"AI 거버넌스 미비"

한국 기업이 높은 데이터 인프라를 갖췄지만, 인공지능(AI) 신뢰 구축과 신기술 투자에서는 여전히 보수적인 태도를 보인다는 조사 결과가 나왔다. 11일 SAS가 공개한 IDC의 '데이터 및 AI 영향력 보고서: 신뢰가 이끄는 AI 시대' 보고서에 따르면, 한국의 신뢰할 수 있는 AI 거버넌스 확보에 대한 투자는 글로벌 평균에 크게 미치지 못한 것으로 나타났다. 특히 에이전틱 AI 신뢰성 확보 투자는 글로벌 평균의 10분의 1에도 미치지 못한 것으로 조사됐다. 이번 조사는 북미와 유럽, 중동·아프리카, 아시아·태평양 등 전 세계 2천375명의 IT·비즈니스 리더 대상으로 진행됐다. 연구는 기업의 AI 도입 수준, 거버넌스 체계, 윤리적 책임 및 데이터 관리 역량을 종합 분석해 '신뢰할 수 있는 AI 지수'를 도출했다. 보고서에 따르면 한국 기업은 기존 머신러닝(ML) 기반 AI 기술 도입률이 95.5%로 글로벌 평균인 65.8%를 크게 상회했다. 반면 생성형 AI 도입률은 68.2%로 글로벌 평균치 81.4%보다 낮았다. 에이전틱 AI와 양자 AI 도입률은 각각 35.8%, 22.7%에 그쳐 전 세계 평균인 51.5%, 30%보다 뒤처졌다. AI 활용 목적 또한 단기적 효율에 집중된 것으로 나타났다. 한국 기업의 주요 AI 목표는 '비즈니스 위험 감소'와 '비용 절감', '수익 증대' 등으로, 기능적·단기 성과 중심의 초기 도입 단계에 머물렀다. 이에 데이터 인프라의 성숙도와 달리 AI 신뢰도 지수에서는 극명한 편차가 확인됐다. 조사 결과 한국 조직의 26%는 최고 등급인 고급 수준의 신뢰 체계를 구축했으나, 30%는 여전히 기초 수준에 머물렀다. 이는 글로벌 기업들이 다섯 단계 전반에 고르게 분포한 결과와 상반되는 구조다. IDC는 이 같은 불균형이 향후 신뢰 기반 AI 경쟁력 확보의 걸림돌이 될 수 있다고 분석했다. 또 보고서는 한국이 에이전틱 AI 등 신기술 확산에 대비한 투자 계획에서도 글로벌 대비 큰 격차를 보인다고 지적했다. 신뢰할 수 있는 AI 분야에 대폭 투자할 계획이 있다고 응답한 한국 조직은 4%에 불과해, 아태지역 평균(20%)과 글로벌 평균(52%)을 크게 밑돌았다. 전대일 한국IDC 수석연구원은 "한국 기업은 세계적인 수준의 데이터 준비도를 갖췄지만만 AI 신뢰 거버넌스 구축에는 여전히 보수적"이라며 "데이터 기반 잠재력을 극대화하고 진정한 비즈니스 혁신을 이루기 위해선 장기적이고 전사적인 AI 로드맵이 필요하다"고 말했다. 이중혁 SAS코리아 대표는 "국내 금융·공공 부문 고객사들이 거대언어모델(LLM)·AI 에이전트 기반 시스템을 주요 사업 과제로 준비 중"이라며 "우리는 신뢰할 수 있는 AI 플랫폼과 거버넌스 역량을 통해 기업들이 지속 가능한 AI 전략을 구축할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.11.11 10:20김미정 기자

AI로 태평양 건넜다…삼성중공업, 자율운항 최적화 기술 실증

삼성중공업이 인공지능(AI)을 기반으로 한 자율운항 최적화 기술 실증에 성공해 해운∙물류 분야 혁신에 한 발 다가섰다. 삼성중공업은 독자 개발한 AI 자율운항시스템(이하 SAS)을 검증하기 위한 태평양 횡단 실증을 마쳤다고 25일 밝혔다. AI 기반 SAS는 대만 에버그린사 1만5천TEU급 컨테이너 운반선에 탑재됐으며, 지난달 25일부터 이달 6일까지 미국 오클랜드에서 대만 가오슝에 이르는 태평양 구간에서 기능 시험을 수행했다. 시험 결과 SAS는 약 1만km 구간에서 선원 개입없이 기상과 항로 상황에 맞춰 3시간 마다 기상을 분석, 최적 가이드 104회, 선박 자동 제어 224회 수행하면서 연료를 절감하고 정시(ETA, 도착 예정시간)에 맞춰 도착했다. 해상 운송 시 기상 악화 등 운항 중 변수로 인해 도착 예정 시간을 지키지 못하게 되면 공급망 혼란, 물류비 상승 등 해운사에 큰 손실이 발생한다. 이에 기상 상황과 운항 여건을 분석해 정확한 도착을 지원하는 경제적 자율운항 기술이 요구되는 상황이다. 삼성중공업은 앞으로도 에버그린과 AI 자율운항 기술의 공동 연구를 지속해 속도 최적화는 물론, 항로 최적화까지 수행해 정량적 연비 절감 효과를 더욱 높여나갈 예정이다. 이동연 삼성중공업 조선해양연구소장(부사장)은 "SAS는 충돌 회피를 위한 자율운항보조시스템에서 스스로 경제적인 속도를 유지하며 도착시간까지 지키는 수준으로 진화했다"며 "연비 절감을 실현하는 친환경 수단으로 글로벌 해운 물류 산업에 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.09.25 09:07류은주 기자

[기고] AI 시대 폭증한 데이터 저장 비용, 관리 계층화로 해결해야

인공지능(AI)과 빅데이터 분석이 기업 경영의 핵심 도구로 자리 잡으면서 데이터 저장·관리에 드는 비용이 새 이슈로 떠오르고 있다. 글로벌 리서치 기업 인사이트 파트너스가 발표한 '데이터 센터 스토리지 시장 규모·전망' 보고서에 따르면, 글로벌 데이터 센터 스토리지 시장은 2024년 546억7천만 달러(약 76조2천209억원)에서 2031년 1천302억3천만 달러(약 181조5천406억원)로 확대될 것으로 예상된다. 2025년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR)은 11.2%에 달할 것으로 전망된다. 특히 AI 모델 학습과 고도화된 분석 확산으로 데이터 규모가 기하급수적으로 늘어나 이를 저장·관리하는 비용이 부담이 되고 있다. 실제 많은 기업들이 데이터 스토리지 비용을 분석 환경에서 주요 비용 요소로 꼽는다. 관련 조사에 따르면, 기업들은 분석 소프트웨어(SW)에 투자하는 1달러 대비, 데이터 저장소에 4달러를 지출한다. 온프레미스도 예외는 아니지만, 저장소 용량이 즉시 비용으로 연결되는 클라우드 환경이라면 스토리지 비용에 더욱 민감할 수밖에 없다. 이런 문제를 해결하기 위한 해답 중 하나는 '스토리지 최적화'다. 핵심은 데이터 중요도와 사용 빈도에 따라 저장소를 계층화하는 것이다. 대표적인 방법은 SAS 데이터셋 등 기존 분석용 데이터를 파케이(Parquet) 같은 오픈 파일 형식으로 변환하는 것이다. 활용 성과도 나오고 있다. 100테라바이트(TB) 규모의 SAS 데이터셋을 25TB의 파케이 형식으로 변환한 결과, 저장 공간을 75% 줄이면서 연간 스토리지 비용을 49만 달러(약 6억8천306만원)에서 12만 달러(약 2억7천880만원)로 절감할 수 있었다. 또 분석 결과를 오픈 파일 형식으로 저장하면, 다양한 시스템에서 직접 접근할 수 있다는 장점도 있다. 더 나아가 자주 사용하지 않는 데이터를 클라우드의 저비용 저장소로 이동시키면 비용 절감 효과는 극대화된다. 아마존 S3(AWS S3) 같은 클라우드의 오브젝트 스토리지를 활용하면 월 GB당 0.02달러 수준의 저렴한 비용으로 데이터를 보관할 수 있다. 기존 고성능 스토리지 대비 최대 98%까지 비용을 줄일 수 있는 셈이다. 스토리지 최적화 장점은 비용 절감에만 그치지 않는다. 고급 압축 기술을 통해 저장 공간을 줄이면서도 SQL 조회 속도를 대폭 향상시킬 수 있다. 해외 모 은행사 관계자는 "다수 부서장은 비용 절감 KPI를 부여 받고, 가장 먼저 SW 비용만 줄이려 한다"며 "스토리지나 인프라 같은 다른 비용은 잘 고려하지 않는다"고 말했다. 이 은행의 사례를 보면, SAS의 스토리지 최적화 기술을 통해 30~40TB 규모의 SAS 데이터셋 저장소 비용을 70%까지 절감하면서도 데이터 조회 속도를 크게 향상시켰다. 또 다른 은행사의 경우, 분석 시스템의 클라우드 전환 과정에서 자주 사용하지 않는 페타바이트급 대용량 데이터를 고성능 저장소 대비 20배 저렴한 클라우드 오브젝트 저장소에 보관하고, 원하는 데이터를 조건에 맞게 빠르게 조회할 수 있는 분석 시스템을 구축했다. 스토리지 최적화를 성공적으로 추진하려면 전략적 접근이 필요하다. 먼저 보유 데이터를 분석해 사용 빈도와 중요도에 따라 분류해야 한다. 그 다음 데이터 특성에 맞는 최적의 저장소 계층을 설계하고, 용도에 맞는 사용 전략을 수립하는 것이 바람직하다. 또 단순 비용 절감에만 치우치지 말고, 데이터 접근성과 분석 성능을 함께 고려해야 한다. 저장 비용을 줄이되 필요한 데이터에는 빠르게 접근 가능해야 한다. AI 시대에 데이터는 기업의 가장 중요한 자산이다. 이를 효율적으로 관리하지 못한다면 AI 성과를 추구하는 과정에서 큰 비용 부담으로 작용할 수 있다. AI 투자 효율성을 높이고, 성공적인 결과를 얻기 위해 스토리지 최적화로 데이터 관리 비용을 줄이고 AI 역량을 강화하는 전략이 필요하다.

2025.09.02 10:47김근태 컬럼니스트

[인터뷰] 브로드컴도 탐냈던 SAS, AI 덧입고 기업 가치 ↑…디팍 부사장 "내년엔 상장"

"2026년에는 상장할 겁니다." 한 때 브로드컴 매각설이 돌던 미국 데이터 분석 소프트웨어(SW) 기업 SAS가 창립 50주년을 맞는 내년에 반드시 상장의 꿈을 이루겠다는 의지를 드러냈다. 2021년부터 꾸준히 상장 계획을 드러냈으나, 오랜 기간 동안 비상장기업으로 운영됐던 탓에 회계 및 재무 시스템 정비, 내부 통제 시스템 구축 등에 많은 시간이 소요되자 상장 시기를 그간 차일피일 미뤄 왔다. 하지만 최근 들어 SAS는 신사업 확장을 통해 기업 가치를 끌어 올려 덩치를 키우겠다는 야심을 내비치기 시작했다. 소프트웨어 산업 내 최대 규모 비상장 기업으로 주목 받고 있지만, 생성형 인공지능(AI) 시대 도래로 기업의 생존을 위해선 변화가 필요해졌기 때문이다. 디팍 라마나단 SAS 글로벌 기술 프랙티스 부문 부사장은 10일 서울 여의도 페어몬트 앰배서더 호텔에서 개최된 'SAS 이노베이트 온 투어 서울 2025'에 참석한 후 기자와 만나 "50년간 사기업으로 운영됐던 기업 입장에선 상장을 준비하기 위해 많은 준비가 필요했다"며 "현재도 관련 작업이 진행 중으로 내년쯤에는 마무리 되지 않을까 싶다"고 말했다. 1976년 설립된 SAS는 데이터 분석 분야의 전통 강자이자 대표적 비상장 소프트웨어 기업으로, 포천 500대 기업의 상위 50곳 중 92%를 고객사로 확보하고 있다. 또 대표 솔루션인 데이터 플랫폼 'SAS 바이야(Viya)'를 통해 데이터 분석과 시각화, AI 기능 등을 제공하고 있다. 앞서 SAS는 지난 2021년 브로드컴에 150억~200억 달러(약 17조~23조원)의 가치를 인정 받아 인수될 뻔 했으나, SAS 공동창업자인 짐 굿나잇과 존 샐의 변심으로 거래가 무산됐다. 이후 보름여 만에 SAS는 IPO 추진 발표를 내놨으나, 미국 증권거래위원회(SEC)가 정한 회계 기준을 충족하기 위한 준비 작업에 다소 어려움을 겪으면서 상장에 계속 나서지 못했다. 하지만 기업 가치를 끌어 올리기 위한 사업 확장 움직임에는 거침 없었다. 최신 기술 트렌드에 발 맞춰 새로운 솔루션을 꾸준히 선보였던 상태로, AI 기능과 고급 분석 소프트웨어(SW)·솔루션에 대한 상당 규모 투자를 이어가며 변화해 왔다. 2019년과 2023년에는 데이터 분석과 의사결정을 고도화 할 수 있는 기술을 개발하기 위해 AI에 대한 10억 달러(약 1조4천억원)의 투자계획을 각각 발표해 주목 받기도 했다. 그 결과 매년 연매출은 30억 달러(약 3조4천500억원)를 상회하며 꾸준한 성장세를 보이고 있다. 또 설립 이후 적자를 기록한 적이 없는 건실한 기업으로도 유명세를 떨치고 있다. 특히 올해부터는 '에이전틱 AI'와 '디지털 트윈', '퀀텀 AI' 분야에 역량을 집중하며 신규 사업 준비에 박차를 가하는 분위기다. 또 최근 각광 받고 있는 '합성 데이터'에도 높은 관심을 보이고 있는 상태로, 이 사업을 강화하기 위해 지난해 4분기에는 영국 합성 데이터 솔루션 기업 '헤이지'를 인수하기도 했다. 디팍 부사장은 "최근 인수한 회사와 연계해 우리가 가진 강력한 통계 분석 플랫폼 위에 합성 데이터를 쉽게 응용할 수 있도록 한 'SAS 데이터 메이커'를 조만간 출시할 것"이라며 "합성 데이터가 공공, 금융뿐 아니라 최근에는 디지털 트윈을 도입하려는 제조 산업에서도 각광 받고 있는 만큼 향후 성장성이 크다고 본다"고 말했다. 그러면서 "실제 합성 데이터를 이용하면 기존 데이터보다 머신러닝(ML) 모델의 정확도를 28%나 높여주는 사례가 나올 정도로 생산 효율성도 높여준다"며 "개인 정보 등 민감 데이터를 개발자에게 쉽게 전달하기 어려운 산업, 기업, 기관 등이 합성 데이터를 적용해 좀 더 정확도 높은 AI 시스템을 구축하려는 모습을 보이고 있다"고 설명했다. 또 SAS는 올 들어 인간과 AI가 상호작용하며 투명한 의사 결정을 할 수 있도록 돕는 'AI 에이전트' 구축에도 역량을 집중시키고 있다. 'SAS 바이야'에서 구동되는 'SAS 인텔리전트 디시저닝(SAS Intelligent Decisioning)'에서 AI 에이전트를 설계, 배포, 확장할 수 있도록 지원하고 있는 상태로, 인간 개입이 없이 AI만으로 작동시키려고 하는 다른 기업들의 AI 에이전트와는 운영 원리가 다소 다르다. 디팍 부사장은 "생성형 AI를 기업들이 사용하려고 하지만 결론을 내리는 과정에서 AI가 어떤 판단을 내렸는지 전혀 알 수 없는 '블랙박스' 상태일 때가 많다"며 "우리가 지향하는 AI 에이전틱은 자율적인 의사결정과 윤리적 거버넌스 간 중요한 균형을 맞추는 것"이라고 밝혔다. 이에 SAS는 각 업무 때마다 어떤 기준으로 의사 결정을 내렸는지 한 눈에 알아볼 수 있게 알아볼 수 있는 '쇼 리니지(Show Lineage)' 기능을 AI 에이전트를 통해 지원해주고 있다. 이는 다른 기업 제품에서는 찾아 볼 수 없는 SAS만의 차별화된 요소다. 디팍 부사장은 "이를 통해 각 과정에서 해당 AI 모델의 알고리즘, 바이어스, 적용 기법 등 모든 정보를 투명하게 제공하는 '모델 카드'를 확인해 볼 수 있다는 점에서 사용자는 의사 결정에 반영된 로직을 단계별로 검토할 수 있게 된다"며 "이 기능을 활용하며 규제 당국의 감사 대응에도 투명하게 대응할 수 있다는 것이 강점"이라고 강조했다. 그러면서 "필요 시에는 다른 팀에서 사용한 워크 플로우를 끌어와 재활용하거나, 새롭게 추가함으로써 워크 플로우를 확장할 수도 있다"며 "백지에서 시작하는 것이 아닌 검증된 의사결정 로직을 유연하게 조합할 수 있다는 점에서 매력 요소가 될 것"이라고 자신했다. 이 외에도 SAS는 최근 '포트나이트' 게임으로 유명한 에픽게임즈와 손잡고 언리얼타임 3차원 창작툴인 '언리얼 엔진'을 활용해 디지털 트윈 사업에도 뛰어 들었다. 제조업체들이 점차 시뮬레이션된 가상 환경에서 새로운 전략을 실험하고 효과적인 방식을 실제 공정에 적용하기 위해 디지털 트윈 기술을 많이 활용하기 시작한 만큼, 성장성이 있다고 판단한 것이다. 특히 미국 종합 제지 조지아-퍼시픽은 SAS 기술이 적용된 디지털 트윈을 활용해 무인운송차량(AGV) 운용을 포함한 기타 생산 프로세스를 최적화하기 위해 나섰다. 그 결과 조지아-퍼시픽은 비용을 절감하고 제품 품질을 크게 향상시킬 수 있었다. 이는 SAS의 AI 및 고급 분석 기술이 잘 적용됐기 때문으로 분석됐다. 또 SAS는 최근 많은 기업들이 주목하고 있는 퀀텀 AI에도 승부수를 띄웠다. SAS가 최근 실시한 자체 글로벌 설문조사에 따르면 전체 응답자의 60% 이상이 퀀텀 AI에 적극 투자 중이거나 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 이에 SAS는 ▲양자 어닐링 시스템을 개발하는 '디웨이브 퀀텀' ▲초전도 기반 양자 컴퓨팅을 선도하는 'IBM' ▲중성 원자 기반 컴퓨팅 기술을 보유한 '큐에라 컴퓨팅'과 손 잡고 퀀텀 AI 기술 고도화에 나섰다. 또 지난 달 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 'SAS 이노베이트 2025' 행사에선 짐 굿나잇 SAS 최고경영자(CEO)와 사티아 나델라 마이크로소프트(MS) CEO가 화상으로 퀀텀 AI와 관련해 대담을 펼쳐 눈길을 끌었다. MS와는 개발자, 데이터 과학자 등을 겨냥해 'SAS 바이야' 플랫폼에 내장된 AI 기반 대화형 어시스턴트인 'SAS 바이야 코파일럿' 출시도 올해 3분기 안에 진행할 예정이다. 굿나잇 CEO는 "MS와 SAS는 양자 AI(quantum AI)에 있어 같은 비전을 공유하고 있다"며 "양자컴퓨팅을 다른 AI 기술에 접목할 경우 엄청난 잠재력이 있다"고 강조했다. 디팍 부사장은 "최근 미국 대형 고객사와의 협업을 통해 복잡한 최적화 문제를 퀀텀 AI로 해결했다"며 "기존 대비 300% 성능이 향상됐고 시간이 97%나 단축됐다"고 밝혔다. 이어 "많은 고객사들과도 최적화된 프로그램들을 해결해 나가기 위해 최근 퀀텀 AI 기술을 많이 활용하고 있다"며 "퀀텀 AI 기술에 대해 내부적으로 많은 기대를 가지고 있다"고 덧붙였다.

2025.06.10 16:50장유미 기자

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