심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2)   이번 호에서는 유연한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반의 다중 도메인 엔지니어링 시뮬레이션 제품으로 새롭게 출시된 심센터 X 어드밴스드(Simcenter X Advanced)와 히즈(HEEDS)에서 새로워진 부분에 대해서 살펴본다. 이 클라우드 기반 설루션은 모든 과제를 해결하고 성능 엔지니어링의 힘을 발휘할 수 있도록 지원한다. ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   효율적인 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 활용의 필요성 엔지니어링 시뮬레이션은 제품 개발을 간소화하고 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시하는 효율적인 방법을 제공한다. 그러나 다음과 같은 수많은 과제로 인해 시뮬레이션 소프트웨어 투자 효과를 극대화하지 못할 수 있다.   그림 1   라이선스 활용도 저하 : 데스크톱 소프트웨어에 대한 IT 지출의 활용도 저하나 낭비는 상당한 비용 요인이다. 이는 항상 가동 가능한 접근성과 유연한 사용을 위한 라이선싱 모델을 보장하는 배포 방법이 필요함을 의미한다. 시뮬레이션 비즈니스 사례 변화 : 오늘날 시뮬레이션의 핵심 가치 창출 요소는 시장 출시 기간 단축이다. 이는 시뮬레이션 프로세스 체인의 모든 요소를 가속화하여 시뮬레이션 처리량을 극대화해야 함을 의미한다. 복잡성의 폭발적 증가 : 하이테크 기업 관계자들은 제품 복잡성을 주요 과제로 꼽는다. 이러한 제품 복잡성은 엔지니어링 분야 간 장벽을 허물고 효과적이며 추적 가능한 협업을 촉진해야 할 필요성으로 이어진다. 이와 같은 이유로 엔지니어링 시뮬레이션 도구의 배포 및 활용 효율성을 극대화해야 한다. 이러한 경쟁력을 유지하려면 특히 다음과 같은 문제를 해결해야 한다. 배포, 라이선스 및 사용자 관리의 복잡성을 어떻게 줄일 수 있을까? 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 최적 활용을 어떻게 보장할 수 있을까? 엔지니어의 생산성을 극대화하기 위해 시뮬레이션 도구를 어떻게 제공할 수 있을까? 복잡한 제품을 다루고 디지털 스레드의 힘을 발휘하기 위해 엔지니어링 부서 간 장벽을 어떻게 허물 수 있을까? 심센터 X 제품을 IT 담당자 입장에서 살펴 보면, 간단하고 유연하며 관리하기 쉬운 라이선싱 모델을 통해 IT 소유 비용을 절감하고 소프트웨어 라이선스를 최대한 활용할 수 있고, 중앙 집중식 관리 콘솔을 활용하여 통합 클라우드 권한 부여를 통해 시뮬레이션 소프트웨어 사용자를 신속하고 쉽게 온보딩함으로써 소프트웨어 배포를 간소화하고 효율화할 수 있다. 해석 엔지니어 또는 CAE 팀 책임자의 입장에서는 AI 기술과 다중 물리 해석 협업, 내장형 데이터 관리로 생산성을 높일 수 있고, 주요 엔지니어링 시뮬레이션 분야(예 : 전산 유체 역학, 기계, 시스템 시뮬레이션, 다학제 설계 분석 및 최적화) 전반에 걸쳐 온디맨드 기능을 간편하게 언제 어디서나 이용할 수 있다.   그림 2   심센터 X는 산업 소프트웨어의 대규모 생태계에 통합된 설루션으로서 지멘스의 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 핵심 구성 요소로, 고객의 디지털화 여정을 가속화하는 촉매제 역할을 담당한다. 동시에 지멘스는 클라우드와 SaaS가 미래의 보편적인 사용 환경으로 전환될 것으로 판단하여 지멘스의 모든 포트폴리오를 빠르게 클라우드로 이전하고 있다. 이미 심센터 X는 지멘스 엑셀러레이터 SaaS 생태계의 핵심 구성 요소로 자리매김하며, NX X, 팀센터 X(Teamcenter X) 등 다양한 DISW 제품군과 함께 제공될 예정이다. 이러한 전략적 통합은 지멘스의 포괄적인 디지털 스레드 비전을 실현하기 위한 것으로, 모든 제품군에 걸쳐 원활하고 일관된 사용자 경험과 IT 팀을 위한 효율적인 라이선스 관리를 보장한다.   모든 것을 위한 단일 플랫폼 : 심센터 X와 지멘스 엑셀러레이터의 중앙 집중식 클라우드 라이선싱 다양한 엔지니어링 소프트웨어에 대한 라이선스 관리는 IT 팀에게 상당한 도전과 노력을 요구한다. 라이선스 서버 구성은 복잡해지고, 온프레미스 라이선스 배포는 오랜 시간이 소요되며, ‘익명’ 사용자 프로필로 인한 사용자 관리가 어렵다. 이 모든 것은 IT 부담을 최소화하고 라이선스 활용도를 최적화함으로써 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 투자 수익률(ROI)을 극대화하려는 목표 달성에 위험 요소가 된다. 좋은 소식은 심센터 X가 라이선스 관리를 간편하게 만든다는 점이다. 지멘스가 호스팅하고 소유하는 클라우드 기반 권한 부여 및 라이선스 관리 시스템을 통해, 심센터 X는 IT 관리자와 최종 사용자 모두에게 제품 사용 및 배포를 단순화시킬 수 있다. 새로운 라이선스를 기다리는 일은 이제 과거의 일이 되었다. 라이선스 관리자가 라이선스 파일을 생성, 검증 및 전송하는 번거로운 과정과 고객이 라이선스 서버를 설치 및 설정하는 과정은 이제 옛날 이야기다. IT 관리자가 지멘스 엑셀러레이터 어드민 콘솔(Siemens Xcelerator Admin Console)이라는 단일 통합 시스템을 통해 지멘스 엑셀러레이터 전반의 모든 제품을 관리할 수 있도록 한다. 라이선스의 사용도 특정 국가나 사무실에 국한된 것이 아니라, 전 세계 어디에서든 사용을 위해 할당할 수 있다. 더불어서 가격 책정 체계도 대폭 간소화되었다.   다분야 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 최적화를 간편하게 전산 유체 역학(CFD)부터 기계 및 시스템 시뮬레이션을 거쳐 다분야 설계 해석 및 최적화(MDAO)에 이르기까지, 심센터 X 어드밴스드는 엔지니어와 엔지니어링 팀이 다분야 시뮬레이션 및 최적화를 원활하게 설정하고 실행할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

헥사곤(Hexagon)이 IDC가 발표한 IDC 마켓스케이프: 전 세계 석유 및 가스 플랜트 설비 자산 성능 관리(APM) 2025-2026 공급업체 평가에서 리더(Leader)로 선정됐다. 헥사곤의 HxGN APM은 플랜트 설비의 상태와 리스크를 체계적으로 분석하고, 설비 전략을 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 설계된 통합 플랜트 설비 자산 성능 관리 솔루션이다. HxGN APM을 통한 유지보수 효율성 및 ROI 극대화 헥사곤의 HxGN APM 솔루션을 통해 플랜트 운영 기업은 유지보수 업무의 효율성을 높이고, 조기 고장 예방 및 신뢰성 기반 정비(RBM)를 구현할 수 있다. 이는 빠른 투자 대비 효과(ROI) 달성과 운영 비용 절감으로 이어진다. IDC는 보고서를 통해 헥사곤이 이투스 디지털(Itus Digital) 인수로 예지보전, 신뢰성 전략 관리, 리스크 모델링 등 플랜트 설비 자산 성능 관리 역량을 크게 강화했다고 평가했다. HxGN APM은 주요 EAM 및 CMMS 시스템과의 표준 커넥터와 다양한 OT 시스템 연계를 지원해 정유, 가스, 화학, 발전 등 플랜트 산업 전반에 최적화된 기능을 제공한다. AI 기반 플랜트 운영 혁신과 설비 자산 트윈 기술 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스 부문의 조 니콜스 포트폴리오 전략 및 실행 부사장은 이번 리더 선정에 대해 AI 기반 플랜트 운영 혁신에 대한 헥사곤의 지속적인 투자와 기술 경쟁력을 입증하는 결과라고 밝혔다. 헥사곤은 예측 분석, 생성형 AI, 설비 자산 트윈(Asset Twin) 기술을 통해 고객이 설비 리스크를 최소화하고 유지보수 비용을 최적화하며, 플랜트 전 생애주기에 걸쳐 안정적이고 예측 가능한 운영을 실현할 수 있도록 지원할 계획이다. 헥사곤은 이번 석유 및 가스 분야 리더 선정 외에도 글로벌 제조 산업 및 글로벌 유틸리티 플랜트 설비 자산 성능 관리 평가에서 각각 주요 공급업체(Major Player)로 이름을 올렸다. 제조 분야에서는 AI/ML 기능을 결합한 1원칙 기반의 규칙 중심 설비 자산 관리 역량을, 유틸리티 분야에서는 HxGN EAM, SAP, IBM 맥시모 등 엔터프라이즈 시스템과의 연계를 통한 다운타임 감소 및 에너지 효율 개선 성과를 인정받았다. 신규 소프트웨어 기업 옥타브 출범으로 데이터 통찰력 강화 HxGN APM은 헥사곤 AB에서 분사 예정인 신규 소프트웨어 기업 옥타브(Octave)의 핵심 포트폴리오로 자리 잡을 예정이다. 2026년 상반기 출범을 목표로 하는 옥타브는 에셋 라이프사이클 인텔리전스 사업부와 안전, 인프라, 지리공간 사업부, 그리고 ETQ와 브릭시스(Bricsys)를 통합한 순수 소프트웨어 및 SaaS 전문 기업으로 설립된다. 옥타브는 고급 데이터 분석과 AI 기반 기술을 통해 플랜트 및 산업 현장의 복잡한 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 예정이다. 이를 통해 고객의 플랜트 운영 및 유지보수 경쟁력과 의사결정 속도를 동시에 향상시킨다는 전략이다. 한편, 인터그래프코리아와 동일 기업인 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스 사업부는 고객이 보다 수익성 있고 안전하며 지속 가능한 산업 시설을 설계, 건설, 운영할 수 있도록 지원하며 경제 및 환경 지속 가능성에 기여하고 있다.  

헥사곤은 보얀시(Voyansi), 록랩(LocLab), 컨스트럭션 애널리시스(Construction Analysis, 구 Avvir), 멀티비스타(Multivista)를 하나의 브랜드로 통합한 ‘헥사곤 멀티비스타(Hexagon Multivista)’를 공식 출범했다. 헥사곤은 이를 통해 건축, 엔지니어링, 건설 및 운영(AECO) 산업을 위한 단일 통합 서비스 포트폴리오를 제공하겠다고 설명했다. 이번 통합은 비효율적이고 파편화된 워크플로, 기술 과부하, 불분명한 투자수익률(ROI) 등 업계의 공통 과제를 해결하는 데에 초점을 맞추고 있다. 헥사곤 멀티비스타는 캡처, 생성, 분석 서비스를 결합하여 현장 현실 캡처부터 디지털 모델링, 자동화된 건설 분석에 이르는 원활한 경험을 제공하는 데에 주력한다. 이는 고객의 공급업체 관리를 단순화하고 팀 간 협업을 개선하며 프로젝트 관리의 복잡성을 줄여준다. 또한 프로젝트 수명주기의 모든 단계에서 데이터와 통찰력을 제공해 고객이 가치를 극대화하도록 돕는다.   ▲ 헥사곤 멀티비스타 웹사이트 캡처   헥사곤은 이번 통합이 수년간의 전략적 기업 인수와 인재 투자를 기반으로 이루어졌다고 설명했다. 멀티비스타의 프랜차이즈 모델은 전 세계 60개 이상의 지역에 전문가 팀을 보유하고 있으며, 구축된 네트워크를 통해 현지 전문 지식을 제공한다. 헥사곤의 지원을 받는 지역 프랜차이즈 팀은 단일 접점 역할을 하며 신뢰할 수 있는 엔드 투 엔드 건설 서비스를 제공한다. 한편, 이번 통합 서비스 제공과 함께 헥사곤은 산업 기술 육성에 대한 노력도 이어갈 계획이다. 직업 학교를 위한 교육 프로그램을 확장함으로써 헥사곤은 차세대 AECO 전문가들이 현대적인 디지털 건설 환경에 대비하도록 지원한다. 현장 참여 및 교육을 통해 헥사곤 멀티비스타는 시공사가 통합 서비스가 제공하는 생산성, 효율, 단순성의 이점을 누리도록 도울 예정이다. 헥사곤의 계열사인 멀티비스타의 루이스 파스쿠알(Luis Pascual) 사장 겸 CEO는 “건설 산업은 고립된 도구에서 더 연결된 작업 방식으로 꾸준히 이동하고 있지만, 많은 조직은 여전히 설루션을 스스로 꿰맞춰야 하는 상황”이라고 지적했다. 그는 “우리는 고객의 의견을 경청하고 건설을 더 간단하고 효율적으로 만드는 데 중점을 두어 그들의 요구를 반영한 서비스 포트폴리오를 구축했다. 오늘 우리는 건설의 다양한 단계에서 고객이 일하는 방식에 부합하는 더 명확한 구조 안에서 이러한 역량을 통합한다”고 밝혔다.

가트너는 2026년 전 세계 AI 지출 규모가 전년 대비 44% 증가한 2조 5278억 달러(약 3736조 원)에 이를 것으로 전망했다. 또한, 2027년에는 3조 3366억 달러(약 4931조 원)까지 늘어날 것으로 보았다. 부문별로 보면, AI 인프라 지출의 압도적 비중이 눈에 띈다. 2026년 AI 인프라 지출은 약 1조 3663억 달러에 이르는데, 이는 전체 AI 지출의 절반 이상을 차지하는 규모이며 전년 대비 약 4010억 달러 증가한 수치이다. 기술 기업들이 AI 기반을 확장함에 따라, 서버 등 하드웨어와 관련 인프라 구축에 큰 폭의 투자가 이뤄지고 있음을 알 수 있다. 특히 AI 최적화 서버에 대한 지출은 전년 대비 49% 증가할 것으로 예상되며, 이 부분의 투자는 전체 AI 지출의 약 17%를 차지할 것으로 전망된다.    ▲ 전 세계 AI 시장별 지출 전망(단위 :  백만 달러, 데이터 출처 : 가트너)   소프트웨어 지출은 2025년 2831억 달러에서 2026년 4524억 달러로 급증할 전망이다. 이는 기업들이 개별 프로젝트를 진행하기보다, 이미 사용 중인 소프트웨어 공급업체를 통해 AI를 점진적으로 도입하려는 경향과 일치한다. 서비스 부문 역시 2025년 4394억 달러에서 2026년 5886억 달러로 꾸준히 성장할 것으로 보인다. 사이버보안 및 데이터 분야의 경우 금액 자체는 작지만 증가율이 높게 나타났다. 사이버보안은 2025년 약 259억 달러에서 2026년 513억 달러로 약 2배 가까이 성장할 것으로 보인다. 데이터 부문 또한 2025년 8억 달러 수준에서 2026년 31억 달러로 3배 이상 급증할 전망이다. 이는 AI 도입이 본격화되면서 보안과 데이터 확보의 중요성이 커지고 있음을 뜻한다. 가트너의 존 데이비드 러브록(John-David Lovelock) 수석 VP 애널리스트는 “AI 도입은 재정 투자에 달려 있는 것이 아니라, 인적 역량과 조직 프로세스의 준비 수준에 따라 좌우된다”면서, “성숙한 조직일수록 불확실한 잠재력보다는 검증된 성과를 중심으로 AI 투자 전략을 재편하고 있다”고 전했다. 또한 그는 “AI는 2026년까지 ‘환멸의 골짜기’ 국면에 머물 것으로 예상된다. 이에 따라 AI는 개별 프로젝트로 추진되기보다, 이미 사용 중인 소프트웨어 공급업체를 통해 점진적으로 확산되는 방식이 주를 이룰 것”이라며, “AI가 기업 전반으로 확산되기 위해서는 투자 대비 수익(ROI)에 대한 예측 가능성이 선행돼야 한다”고 덧붙였다.

해마다 연말이 되면 업계에서는 새해의 전망을 내놓는다. 특히 IT 분야에서는 여러 기술 기업이 AI(인공지능)를 중심으로 한 2026년 전망을 소개했다. 2026년은 산업을 가리지 않고 AI가 본격 활용되는 해가 될 것으로 보인다. 이제는 AI를 사용하는 기업 사용자의 초점이 ‘AI를 도입해야 하는가’에서 ‘어떻게 AI를 활용해야 하는가’로 옮겨가고 있다. 지난 달 미디어 대상의 간담회를 진행한 IBM, 델 테크놀로지스, 오라클은 공통적으로 ‘데이터’가 AI를 성공적으로 정착시키고 기업의 미래를 결정짓는 핵심 자산이라고 강조했다. ■ 정수진 편집장   데이터, AI 시대 기업 경쟁력의 핵심이 되다 AI 학습을 위한 데이터의 중요성은 꾸준히 커지고 있다. AI 시대의 데이터는 단순한 정보의 기록에 그치지 않고, 기업의 미래를 결정짓는 핵심 자산이자 경쟁력의 원천이라는 것이다. 한편으로, 누구나 사용할 수 있는 범용 AI 모델이나 알고리즘만으로는 차별회된 경쟁력을 확보하기 어렵다는 목소리도 나온다. 한국IBM의 이수정 사장은 “기업이 비즈니스를 수행하며 축적해 온 기업의 고유 데이터야말로 AI를 자사에 최적화하고 실질적인 성과를 내게 하는 결정적 자산”이라고 설명했다. 델 테크놀로지스는 AI 알고리즘만으로는 차별화된 혁신을 이룰 수 없으며, 고품질의 데이터와 이에 대한 손쉬운 접근이 필수라고 짚었다.   ▲ IBM은 AI가 학습하고 활용할 수 있도록 준비된 데이터가 필요하다고 짚었다.   오라클 역시 공개된 데이터로 학습된 범용 AI 모델만으로는 기업 관점에서 신뢰할 수 있고 실질적인 가치를 창출하기에 부족하다고 보았다. 기업이 가진 문제를 해결하기 위해서는 기업 내부에 축적된 비공개 데이터를 학습하고 활용해야 하며, 누가 더 자신의 데이터를 AI에 잘 접목하느냐가 AI 시대의 경쟁력이라는 것이다.   AI의 신뢰성과 성능을 위한 데이터 활용 전략 데이터는 AI가 정확한 답변을 내놓게 하고, 고도화된 추론을 수행하게 만드는 연료가 된다. IBM은 AI, 특히 생성형 AI의 결과물 수준이 입력되는 데이터의 품질에 따라 결정된다고 보고 있다. 품질이 낮거나 관리가 안 된 데이터는 AI의 환각(hallucination) 현상으로 이어지기 때문에, 추적이 가능하고 통제된 ‘AI를 위한 데이터(AI ready data)’가 신뢰할 수 있는 AI를 만들 수 있다는 설명이다. 델 테크놀로지스는 데이터가 단순한 정보 제공을 넘어 자율형 AI 에이전트의 ‘지능’과 ‘기억’을 형성하는 데 결정적인 역할을 한다고 설명했다. 델 테크놀로지스의 존 로즈(John Roese) CTO(최고 기술 책임자) 겸 CAIO(최고 AI 책임자)는 “에이전트가 일반적인 LLM보다 똑똑해지려면 기업의 특화 데이터를 지식 그래프(knowledge graph) 형태로 변환해서 단기 및 장기 메모리를 제공해야 하며, 실시간 추론 과정에서도 정제된 데이터 공급이 필수”라고 전했다.   ▲ 델 테크놀로지스는 AI가 이해할 수 있는 데이터를 구축하는 지식 레이어의 필요성을 강조했다.   한편, 그동안 활용되지 못한 방대한 비정형 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것이 새로운 기회로 떠오르고 있다. IBM은 기업 데이터의 90% 이상을 차지하는 문서나 이미지 등의 비정형 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 정형화하는 것이 AI 경쟁력의 핵심이라고 보고 있다. 델 테크놀로지스 또한 전 세계 신규 데이터의 80%가 비정형 형태로 생성되고 있다면서, 이를 효과적으로 관리하고 처리하는 역량이 미래 기업의 경쟁력이 될 것으로 전망했다. 인사이트를 얻고 데이터 주권을 확보할 수 있도록 데이터를 통합하는 것 역시 중요한 전략으로 꼽힌다. 데이터가 분산되어 있으면 AI의 지능도 조각나며, 보안이 없이는 AI 도입 자체가 불가능하다는 점도 데이터 전략이 중요해지는 배경이다. 한국오라클의 조경진 상무는 “데이터가 분산되면 기업은 단편적이고 분산된 지식밖에 얻을 수 없다”면서, “통합된 데이터를 기반으로 해야만 기업 전체를 꿰뚫는 심도 있는 인사이트를 도출할 수 있다”고 지적했다. 또한 민감한 정보가 유출되지 않도록 데이터가 저장된 원천 위치에서 보안과 통제가 이루어져야 기업이 안심하고 AI를 도입할 수 있다고 강조했다.   AI 시대의 성패는 데이터가 결정한다 세 기업은 모두 남들이 가진 일반적인 데이터나 범용 AI 모델(Public Model)만으로는 기업의 차별화된 경쟁력을 확보할 수 없다는 데 의견을 같이했다. 한편으로, 이를 실현하는 방법론에서 IBM은 ‘정제’, 델은 ‘계층화’, 오라클은 ‘내재화’를 핵심 키워드로 제시했다. IT 업계에서는 이제 AI 도입의 실험 단계를 넘어, 기업들이 실질적인 투자 수익(ROI)을 거두는 단계로 진입해야 한다고 보고 있다. 이를 위한 선결 과제는 사내 곳곳에 흩어진 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 가공하고, 강력한 거버넌스를 통해 관리해서 기업 고유의 자산을 확보하는 것이다.   ‘원유’인 데이터를 정제하는 플랫폼 IBM은 데이터 전략을 기술 전략이 아닌 경영 전략으로 보고 있다. IBM의 접근법은 데이터를 고성능의 생성형 AI를 위한 연료로 만드는 것이다. 데이터를 추적 가능하고 통제된 상태의 ‘AI를 위한 데이터’로 정제해야 한다는 설명이다. IBM은 데이터를 단순히 보관하는 것이 아니라, 매출 전환이나 고객 이탈 방지 등 구체적인 KPI와 연결해 자산 가치를 입증하는 데 주력하고 있다.   데이터 구조의 진화, ‘지식 레이어’를 구축해야 델은 IT 업계의 중심이 GPU 등의 연산(compute) 능력에서 데이터로 이동할 것으로 전망했다. 델의 해법은 인프라와 데이터 구조를 진화시키는 데에 초점을 맞춘다. 델은 기존의 시스템에 기록된 데이터를 AI 에이전트가 이해할 수 있는 벡터나 지식 그래프 형태로 변환해서, 별도의 ‘지식 레이어(knowledge layer)’를 구축해야 한다고 보고 있다. 이런 지식 레이어는 자율형 AI 에이전트에게 기억과 지능을 제공함으로써, 실시간 추론과 업무 수행을 가능하게 하는 기반이 된다.   ▲ 오라클은 데이터베이스 안에서 AI와 데이터가 결합된 통합 아키텍처를 제시했다.   데이터가 있는 곳에 AI를 오라클은 보안과 데이터 주권을 강조하면서, 데이터를 AI 모델로 가져가는 것이 아니라 데이터가 있는 곳에 AI를 심는 AI 내재화(built-in) 방식을 제안한다. 데이터베이스 자체에 AI 기능을 통합함으로써 데이터의 외부 유출을 원천 차단할 수 있다는 것인데, 이를 통해 루트 권한자가 볼 수 없는 데이터는 AI도 볼 수 없게 하는 강력한 보안을 구현한다는 설명이다. 또한, 관계형 데이터와 벡터 데이터를 통합 처리하는 융합형 데이터베이스를 통해 데이터 분산에 따른 지식의 파편화를 막고, 통합된 인사이트를 제공한다는 점을 차별화 포인트로 내세우고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

이미지 출처: Gemini  SAS(쌔스)가 2026년이 AI에 대한 대대적인 '현실 점검'의 해가 될 것이라고 전망했다. SAS는 2025년 한 해 동안 AI 분야의 놀라운 발전과 성공에도 불구하고, 잠재적인 AI 거품, 에너지 위기, 그리고 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 기대 이하 성과에 대한 우려가 커지고 있다고 밝혔다. SAS 전문가들은 2026년이 AI로부터 실질적인 ROI(투자수익률)를 실현하고 윤리적, 경제적 난제를 정면으로 마주해야 하는 '중요한 심판대'가 될 것이라고 내다봤다. 이러한 미래에 대한 우려와 동시에 낙관적인 기대감도 존재한다. SAS 리더들은 전진을 위한 핵심 요소로 '책임성'을 강조했다. 즉, AI 공급자와 이를 사용하는 조직 모두가 책임감을 가지고 AI를 적용해야 한다는 것이다. 데이터 관리의 기본을 충실히 하고 신뢰할 수 있는 AI를 수용하는 것이야말로 기술이 성숙기에 접어들고, 조직을 강화하며 혁신을 가속화할 유일한 길이라고 SAS는 전했다.   2026년 AI 시장 주요 전망 SAS의 데이터 및 AI 리더들이 제시하는 2026년 주요 전망은 다음과 같다. 1. AI 시장의 심판: 책임 있는 혁신에 대한 요구 증대 2026년은 AI 시장의 심판이 시작되는 해가 될 것으로 보인다. AI에 대한 과도한 기대가 거버넌스와 충돌하며, 책임 있는 혁신만이 살아남는 시점이 도래할 것이다. 일관된 ROI와 투명한 감독에 대한 요구는 더욱 증가할 것이며, 검증되지 않은 허황된 프로젝트들은 자연스럽게 폐기될 것이다. 기업들은 기본이 되는 데이터 오케스트레이션, 견고한 모델링, 설명 가능한 거버넌스에 투자를 재집중하게 될 것이다. 과대평가된 기술은 사라지고, 측정 가능한 효과와 운영의 엄격함을 갖춘 책임 있는 AI가 그 자리를 차지하게 될 것이라는 전망이다. 이 과정이 얼마나 강도 높게 진행될 것인지, 그리고 AI의 진정한 르네상스가 언제 시작될지에 대한 의문은 계속될 것으로 예상된다. 2. AI 지출의 대격변: 실질적인 ROI 요구 ChatGPT 래퍼와 같은 기술에 수십억 달러가 투입된 후, 이제 CFO들은 실질적인 ROI를 요구하고 있다. 그러나 대부분의 생성형 AI 프로젝트에서 ROI 달성은 어려울 것으로 예상된다. 'AI 혁신'이라는 명목으로 예산 집행이 정당화되던 시기는 지났다. 이제 쿼리당 비용, 정확도, 측정 가능한 비즈니스 성과에 대한 확인과 분석이 필수가 될 것이다. 6개월에서 12개월 내에 구체적인 비용 절감, 매출 성장 또는 생산성 향상을 입증하지 못하는 기업은 AI 이니셔티브가 중단되거나 공급업체를 교체하게 될 것이다. 3. 에이전틱 AI, 손익에 대한 책임 갖게 될 것 포춘 500대 기업들은 2026년 말까지 고객 상호작용의 4분의 1 이상을 에이전틱 시스템이 자율적으로 처리할 것으로 전망했다. 이 에이전트들은 단순 상담을 넘어 측정 가능한 매출 효과를 발생시킬 것이다. 그 결과 '최고 에이전트 책임자(Chief Agent Officer)'와 같은 새로운 역할이 생겨날 것으로 예상된다. 그러나 자율 시스템이 매출을 주도하게 되면 대규모 '에이전트 장애' 발생 시 막대한 여파를 초래할 수 있으며, 이로 인한 다운타임은 기업 매출에 직접적인 타격을 주게 될 것이다. 4. 새로운 동료, 에이전틱 AI의 등장 2026년, 기업은 AI 에이전트가 더 이상 도구가 아닌 팀원이 되는 새로운 생태계로 진입하게 될 것이다. 사람과 AI가 혼합된 팀으로 운영되며, 에이전트는 신뢰할 수 있는 협력자로서 업무를 수행하고, 업무 맥락을 공유하며 사람들과 함께 지속적으로 학습하게 될 것이다. 5. AI 대체론보다 AI 역량 강화론의 부상 AI를 사용해 일자리를 없앨 것인가, 아니면 AI로 사람들에게 힘을 실어 경쟁 우위를 창출할 것인가? 2026년 리더들은 이 두 가지 선택지 사이에서 고민하게 될 것이다. 점점 더 명확해지는 사실은 AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람의 역량을 강화한다는 것이다. 기업은 지속적인 변화를 통해 인력에 투자할 수 있는 대담하고 주도적인 리더를 필요로 하게 될 것이다. 6. 합성 데이터, AI 패권의 새로운 전장으로 부상 합성 데이터는 단순한 임시방편이 아니라, 데이터 부족, 프라이버시 제한, 컴플라이언스 병목에 맞서는 전략적 무기다. 2026년에는 데이터 군비 경쟁이 벌어질 것이며, 기업들은 멀티모달 현실 데이터뿐만 아니라 얼마나 확신 있게 데이터를 생성할 수 있는지를 놓고 경쟁하게 될 것이다. 실제와 같은 정교함을 갖추고, 실험적 기능에서 벗어나 비즈니스 우위를 창출하는 대규모 전환에 성공하는 기업이 승자가 될 것이다. 7. CIO, '최고 통합 책임자(Chief Integration Officer)' 시대로의 전환 2026년 CIO들이 에이전틱 AI의 미래를 준비하는 주역이 되면서, 기존의 기술 제공자에서 에이전틱 AI를 위한 '통합자'로 역할이 달라질 것이다. 이는 '최고 통합 책임자'로의 전환을 의미한다. 에이전트가 주도하는 세상에서 IT 아키텍처의 미래를 설계하기 위해, AI 거버넌스, 통합, 그리고 부서 간 리더십이 CIO들의 일상 업무가 될 것이다. 8. 양자 컴퓨팅에 대한 기대감 증폭 2026년 양자 시장은 관련 기술이 2030년까지 초기 단계의 가치를 실현할 것이라는 기대감과 함께 더욱 뜨거워질 것이다. 투자자들은 하드웨어와 포스트-양자 암호화에서 벗어나 소프트웨어와 애플리케이션에 더 큰 비중을 두게 될 것으로 예상된다. 한편, 실제 양자 가치를 구현하는 소프트웨어 및 애플리케이션 계층을 포함해 전체 스택을 포괄하는 '양자 아키텍처(Quantum Architecture)'라는 용어에 주목할 필요가 있다. 이러한 미래에 대응하기 위해 전문 인력 채용이 급증할 것으로 예상된다. 국내 시장 전망 및 SAS의 역할 SAS코리아((한국쌔스소프트웨어) 이중혁 대표이사는 "전 세계적으로 AI 투자에 대한 ROI와 신뢰성 확보 요구가 높아지는 가운데, 국내 기업들도 AI 도입에 대해 단기적, 실험적 접근에서 중장기적, 전략적 관점으로 전환하고 있다"라고 말했다. 또한 "단순 업무에 적용되던 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI의 비즈니스 수익 개선 효과에 의문을 제기하는 조직이 늘어나면서, 대안으로 에이전틱 AI를 고려하는 움직임이 확산되고 있다"고 설명했다. 그는 2026년 국내 시장 전망에 대해 "금융권에서는 리스크 관리, 내부통제, ALM(자산, 부채 종합관리) 등 전문 영역에서 AI 적용을 확대해 실질적 ROI를 확보하려는 시도가 더욱 활발해질 것이며, 공공 분야는 디지털플랫폼정부 2.0을 중심으로 AI, 클라우드, 보안 투자가 강화되는 동시에, 에이전틱 AI 기반 업무 효율화와 합성 데이터의 활용이 AI 투자의 핵심이 될 것"이라고 전망했다. 이중혁 대표이사는 내년도 사업에 대해 "글로벌 성공 사례를 기반으로 국내 고객들이 AI 거버넌스를 확보하고 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 금융, 공공 부문 솔루션과 전문 서비스를 통해 적극 지원하겠다"고 강조했다.