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"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

HD현대, 안두릴·ABS와 손잡고 美 무인함정 시장 공략

HD현대가 미국 시장에서 미래 무인함정 분야 공략을 강화한다. HD현대는 미국서 안두릴 및 미국선급협회(ABS) 등과 잇달아 MOU를 체결하고 함정 사업 분야 미국과의 협력을 확대하기로 했다고 23일 밝혔다. HD현대는 19일부터 나흘간 워싱턴 D.C.에서 열린 미국 '해양항공우주 전시회(SAS 2026)'에 참가 중이다. 우선 HD현대는 현지시간 22일 인공지능(AI) 방산기업 안두릴과 '첨단 무인잠수정(UUV) 시스템 공동 개발에 관한 양해각서(MOU)'를 체결했다. 기존에 진행 중인 무인수상정(USV) 개발 협력에 이어 협력 범위를 잠수정 분야로 넓혀 미국을 비롯한 글로벌 시장 공략에 속도를 내겠다는 구상이다. 글로벌 시장조사업체 마켓리서치퓨처에 따르면 세계 무인잠수정 시장은 2025년 55억 7540만달러에서 2035년 258억 9890만달러로 확대돼 연평균 16.6% 성장할 것으로 전망된다. HD현대는 같은 날 ABS, 안두릴과 '자율 해양 시스템 및 관련 규정·인증 프레임워크 개발에 관한 3자 MOU'도 체결했다. 이번 협력을 통해 3사는 무인함정 개발과 사업화에 필수적인 실증 및 인증 절차를 정립하고, 무인화와 관련된 규정 수립에 함께 노력할 예정이다. 이를 바탕으로 함정 무인화 기술의 경쟁력과 공신력을 높이고 관련 시장에서 주도권 확보에 나선다는 계획이다. HD현대는 이번 협력을 계기로 조선 기술력과 AI 기반 무인체계 기술을 결합해 글로벌 무인함정 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 주원호 HD현대중공업 사장(함정·중형선사업대표)은 “무인 함정 분야는 전 세계 미래 함정 시장의 화두며, 우리가 반드시 선도해야 할 분야”라며 “안두릴, ABS 등과의 협력을 통해 글로벌 무인함정 시장에서 기술력을 입증할 것”이라고 말했다.

2026.04.23 11:45류은주 기자

천궁Ⅱ 이어 비궁까지…LIG D&A, 美 방산시장 공략 본격화

LIG 디펜스&에어로스페이스(이하 LIG D&A)가 2.75인치 유도로켓 '비궁'과 근접방어무기체계(CIWS-Ⅱ), 자폭용 무인수상정 등을 앞세워 세계 최대 규모의 미국 방산시장 공략에 나선다. LIG D&A는 이달 20일부터 22일까지(현지시간) 미국 메릴랜드주에서 열리는 해양 중심 방산 전시회 '씨-에어-스페이스 2026(SAS 2026)'에 참가한다고 밝혔다. 이번 전시회는 미국 최대 규모 해양 방산 행사다. LIG D&A는 이번 참가를 계기로 미국 시장 진출을 위한 마케팅 활동을 본격화할 방침이다. LIG D&A는 해양 솔루션 시너지 극대화를 위해 HD현대중공업과 공동 부스를 꾸리고, 전시관 전면에 이번 공략의 핵심 무기체계인 2.75인치 유도로켓 비궁을 배치한다. 비궁은 2024년 7월 미국 하와이 인근 해상에서 실시된 해외비교시험(FCT) 최종 시험발사에서 6발 모두 표적에 명중하며 성능을 입증한 바 있다. 특히 2019년부터 5년간 진행된 FCT 전 과정에서 100% 명중률을 기록하며 미국 시장 진출 가능성을 높였다는 평가를 받는다. 회사 측은 이를 한미 해군이 공동 수립한 무인화 기반 미래 작전 개념을 실증한 첫 사례로 보고 있다. 이번 전시에서는 비궁 외에도 130mm 함대함 유도로켓 '비룡', 함정 최종 방어체계인 CIWS-Ⅱ, 최근 현대전에서 비대칭 전력으로 주목받는 자폭용 무인수상정도 함께 소개된다. LIG D&A는 이를 통해 개별 무기체계를 넘어 다양한 운용 개념을 포괄하는 종합 방산 솔루션 기업으로서의 역량을 알린다는 계획이다. 시장 진출의 교두보 마련에도 속도를 내고 있다. LIG D&A는 올해 초 미국 현지법인(LIG 디펜스 U.S. Inc.)을 설립했다. 이 법인은 현지 파트너십 강화와 기술 교류의 거점 역할을 맡게 되며, 향후 판매 거점과 생산시설 확보를 통해 미국 내 공급망 체계를 구축하는 기반이 될 전망이다. LIG D&A 관계자는 “천궁-Ⅱ를 통해 이미 입증된 유도무기 기술력을 바탕으로 미국 시장 진출을 가속화할 것”이라며 “미국의 신뢰받는 파트너로서 한미동맹에 기여하고 K-방산 수출 확대에 힘을 보태겠다”고 말했다.

2026.04.21 10:04류은주 기자

HD현대重, 美 최대 방산전시회 'SAS 2026' 韓 기업 최초 참가

HD현대중공업이 미국 최대 방산전시회에 참가해 미국 함정 시장 공략에 본격 나선다. HD현대중공업은 현지시간으로 19일부터 나흘간 미국 워싱턴 D.C.에서 열리는 미국 최대규모 해양 방산전시회인 '해양항공우주 전시회(SAS 2026)'에 한국 기업으로 최초로 부스를 꾸렸다고 밝혔다. SAS 2026에는 전 세계 57개국에서 430여개 방산기업이 참여하며, 1만 6000여명의 관람객이 방문할 것으로 예상된다. 이번 전시회에서 HD현대중공업은 LIG D&A와 함께 150㎡ 규모 공동 전시관을 꾸렸다. 전시관에는 최첨단 이지스 구축함을 비롯해 호위함, 미래형 전투함, 군수지원함, 잠수함 등 HD현대중공업이 독자 개발한 첨단 함정들의 모형이 배치됐다. HD현대중공업은 이번 전시회에서 미국 해군의 차세대 해양 방위 전략을 뒷받침할 파트너로서 독보적인 함정 건조 역량과 첨단 무인 체계 기술력을 선보인다고 전했다. 특히 미 해군이 당면한 함대 재건 문제를 해결하고, 유·무인 복합 전투체계를 지원할 수 있는 최적의 글로벌 파트너임을 강조할 계획이다. 한편, HD현대중공업은 20일부터 나흘간 말레이시아 쿠알라룸푸르에서 열리는 동남아시아 최대 규모 방산 전시회 'DSA 2026'에 참가, 말레이시아 해군이 추진 중인 중장기 함대 재편 계획에 참여한다는 방침이다. 이번 전시회에서는 대규모 상륙 작전과 재난 구호에 최적화된 다목적지원함을 비롯해 연안임무함, 원해경비함, 다목적 호위함, 수출형 잠수함 등 말레이시아 해군의 전력 강화 요구에 부합하는 첨단 플랫폼을 전시한다. HD현대중공업 주원호 사장(함정·중형선사업대표)은 “K-해양방산 선도 기업으로서 함정 수출 분야에서 새로운 전기를 마련할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.

2026.04.19 10:23류은주 기자

율촌·SAS코리아·람다256, 스테이블코인·디지털자산 규제 대응 '맞손'

디지털자산 규제 변화에 대응하기 위해 법률, 데이터 분석, 블록체인 기술 기업이 공동 대응 체계를 구축한다. 율촌, SAS 코리아, 람다256은 스테이블코인과 디지털자산 규제 변화에 공동 대응하기 위한 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 11일 밝혔다. 이번 협약은 글로벌 디지털자산 규제 환경이 빠르게 정비되는 상황에서 금융기관과 기업이 보다 체계적으로 규제 변화에 대응할 수 있도록 지원하기 위해 추진됐다. 세 기관은 법률, 데이터 분석, 블록체인 기술을 결합해 디지털자산 규제 대응 체계를 구축하고 공동 연구와 사업 협력을 추진할 계획이다. 율촌은 디지털자산 관련 규제 해석, 거버넌스 설계, 정책 자문 등 법률 분야 전문성을 기반으로 제도 대응 방향을 제시한다. SAS 코리아는 AI 기반 데이터 분석과 금융범죄 대응 솔루션을 활용해 리스크 관리 체계 고도화를 지원할 예정이다. 람다256은 온체인, 오프체인 데이터 인텔리전스와 자금세탁방지(AML) 통합 엔진 등 블록체인 기술을 기반으로 기술적 인프라를 제공한다. 이번 협력을 통해 3사는 스테이블코인과 디지털자산 관련 자금세탁방지, 금융범죄 대응, 내부통제, 리스크 관리, 서비스 개발과 관련된 법률 구조 설계 등 주요 규제 이슈 전반에 대한 공동 대응 체계를 마련할 계획이다. 특히 디지털자산 제도 변화와 감독 방향, 시장 흐름을 지속적으로 분석해 금융권과 기업이 활용할 수 있는 실무 중심의 대응 전략과 인사이트를 도출한다. 기술과 데이터 분석을 활용한 규제 대응 운영 모델도 구체화해 실제 현장에서 활용 가능한 시스템 형태로 발전시킨다는 방침이다. 3사는 협력 실행력을 높이기 위해 각 사 임원과 실무 책임자, 분야별 전문가로 구성된 전담 협의체도 운영한다. 협의체는 정기적인 논의를 통해 공동 연구 과제와 사업화 가능 영역을 발굴하고 협력 과제를 구체화하는 역할을 맡는다. 정의정 람다256 대표는 "이번 협력은 새로운 규제 환경에서 금융 솔루션과 블록체인 기술을 결합해 디지털자산 시대에 필요한 통합 금융범죄 대응 체계를 구축하는 중요한 계기가 될 것"이라며 "각 분야 전문성을 결합해 기술적, 제도적 완성도를 높이고 시장이 신뢰할 수 있는 가이드라인을 제시하겠다"고 말했다. 이중혁 SAS 코리아 대표이사는 "이번 협력은 급속히 증가하는 디지털 금융범죄에 대응하기 위한 통합적 접근의 출발점"이라며 "데이터와 AI 기반 금융범죄 탐지, 자금세탁방지, 내부통제, 규제 대응 역량을 통해 금융기관과 기업이 새로운 금융 환경에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 협력하겠다"고 밝혔다. 세 기관은 이번 협력을 통해 단순한 협약을 넘어 실제 금융권과 기업 현장에서 활용 가능한 사례와 비즈니스 모델을 발굴하고 디지털자산 규제 대응 시장에서 협력 범위를 확대해 나갈 계획이다.

2026.03.11 16:46남혁우 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

글로벌 보안 대회 '카스퍼스키 CTF' 열린다

카스퍼스키가 주최하는 글로벌 보안 대회 '카스퍼스키 CTF'가 본격적으로 시작된다. 카스퍼스키는 지난달 30일부터 전 세계의 학술 및 기업 팀을 대상으로 한 대회인 '카스퍼스키 CTF' 대회의 등록을 시작했다고 3일 밝혔다. 카스퍼스키의 CTF(Capture The Flag)는 사이버 보안 관련 기술, 전략, 실력을 겨루는 대회다. 총 5개 리전에서 진행되며 각 리전의 우승 팀은 오는 10월 25일부터 28일까지 태국에서 열리는 카스퍼스키의 'SAS(보안 분석 전문가 서밋)' 행사의 일환으로 진행되는 SAS CTF 2025 결승전에 진출하게 된다. 결승전에 진출한 팀은 총 상금 약 1만8천 달러(한화 약 2천400만원)을 놓고 경쟁하게 된다. 이번 대회는 학술 및 기업 분야의 팀을 대상으로 실력을 시험해볼 수 있는 플랫폼을 제공하고자 기획됐다. 참가를 원하는 팀은 ▲북아메리카, 남아메리카 및 카리브해 지역 ▲유럽, 중동, 튀르키예 및 아프리카 ▲러시아 및 CIS ▲아시아 및 오세아니아 중에 하나의 리전을 선택해야 한다. 이번 '카스퍼스키 CTF'는 암호학, 리버스 엔지니어링, 웹 보안, 인공지능(AI)까지 최첨단 사이버 보안 과제들이 출제될 예정이다. 등록을 완료하기 위해 모든 참가자는 공식적으로 인정받는 기관 또는 조직 소속임을 입증해야 한다. 이는 기업 또는 학술 도메인 이메일 주소를 통해 확인이 진행된다. 대회 참가 등록을 통과한 팀들은 오는 30일과 31일에 24시간 온라인 CTF 토너먼트에 참가하게 되며 이를 통해 각 지역 스트림의 우승 팀이 결정된다. 5개 리전의 '카스퍼스키 CTF' 우승 팀은 SAS CTF 2025 태국 현장 결승전 참석을 위한 항공 및 숙박 경비도 지원된다. 더불어 카스퍼스키는 결승전을 준비하는 참가자들을 위해 대회 준비 역량을 높이기 위한 일련의 교육 세션(웨비나)을 마련할 예정이다. 이 세션에서는 티저 문제 풀이와 함께 SAS CTF 결승전에서의 전략 및 고득점 팁을 다룰 예정이다. 카스퍼스키 이효은 한국지사장은 "사이버 보안 위협은 계속해서 진화하고 있고 이를 해결하기 위한 핵심은 바로 전문가로 성장할 출중한 인재"라며 "'카스퍼스키 CTF'는 글로벌 대회로, 다양한 지역의 학술팀과 기업팀이 참여해 기술을 시험하고 역량을 강화할 수 있도록 설계됐다"고 설명했다.

2025.08.03 19:30김기찬 기자

코오롱베니트, 'SAS 이노베이트 온 투어'서 데이터·AI 사업 생태계 확장 선언

코오롱베니트가 데이터 및 AI 분야 사업을 본격 확대하며, 산업 전반을 아우르는 데이터 전문 기업으로의 도약을 선언했다. 코오롱베니트는 'SAS 이노베이트 온 투어 서울 2025' 행사에서 데이터 기반 분석 사업 전략을 공개했다고 11일 밝혔다. 이 자리에서 코오롱베니트 정상섭 본부장은 SAS와의 협업을 강화해 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업 분야의 분석 수요를 충족하겠다는 비전을 제시했다. 코오롱베니트는 지난 2015년부터 데이터 기반 분석 사업을 전개해왔으며 올해 이를 본격 확장하고 있다. 국내 유일의 SAS 공식 총판으로 컨설팅부터 기술지원, 운영 안정화까지 통합적으로 제공하는 데이터·AI 생태계 중심 전략을 추진 중이다. SAS 코리아는 글로벌 데이터 및 AI 분야 선두 기업으로 코오롱베니트와의 협업을 통해 최신 기술을 신속히 국내에 도입하고 있다. 정 본부장은 "클라우드 기반 AI 분석 역량을 강화해 전 산업을 아우르는 데이터 전문 기업으로 성장하겠다"며 "고객의 데이터 활용을 극대화하는 환경을 제공하겠다"고 강조했다. 코오롱베니트는 생성형 AI 수요에 맞춰 SAS의 최신 클라우드 기반 솔루션을 국내에 공급하고 있다. 대표적으로 'SAS 바이야', 'SAS 워크벤치', 'SAS 데이터 메이커', 'SAS 바이야 코파일럿' 등을 통해 고객이 복잡한 분석 환경에서도 손쉽게 AI 기능을 내재화할 수 있도록 지원한다. 다음달 출시 예정인 'SAS 데이터 메이커'는 합성데이터를 활용해 민감정보를 보호하면서도 데이터 분석의 정확성을 유지할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 이와 함께 SAS의 '엔터프라이즈 에이전틱 AI' 기술도 시장의 관심을 모으고 있다. 코오롱베니트는 금융을 포함한 공공, 제조, 유통 등 다양한 산업군을 대상으로 한 고객 맞춤형 분석 서비스를 강화하고 있다. 최근에는 스마트팩토리 등 제조 산업의 수요가 급증하고 있는 가운데 합성데이터 기반 분석 솔루션을 앞세워 유통 및 공공 분야로의 진출도 확대할 계획이다. 이를 위해 산업별 전문 파트너사 24곳과 협력 체계를 구축하고 있으며, AI 및 클라우드 기반 솔루션을 공동 제안하고 있다. 코오롱베니트는 지난해 서울 가산동에 'AI 솔루션 센터'를 설립하고, 이를 거점으로 교육, 개념검증(PoC), 공동 제안 등 다양한 고객 협업 모델을 운영하고 있다. 이를 통해 지속 가능한 비즈니스 생태계 조성과 시장 확대에 나서고 있다. 정상섭 본부장은 "코오롱베니트는 클라우드 기반 데이터·AI 분석 기술을 바탕으로 산업 전반에 새로운 비즈니스 가치를 제공하고 있다"며, "고객의 디지털 전환을 지원하는 최적의 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.

2025.06.11 10:07남혁우 기자

[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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