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.  

씨게이트 테크놀로지가 슈퍼컴퓨팅 2025(SC25) 콘퍼런스를 앞두고 새로운 씨게이트 엑소스(Exos) 4U100 및 4U74 JBOD 시스템을 공개하며 엔터프라이즈 스토리지의 새로운 표준을 제시했다. 데이터센터 및 에지 단의 고용량 데이터 환경을 위해 설계된 이 플랫폼은 높은 수준의 고밀도 단일 인클로저로, 최대 3.2 페타바이트(3.2PB)의 스토리지 용량을 제공한다. 생성형 AI, 분산형 스토리지 아키텍처, 변화하는 데이터 주권 환경 등으로 인해 데이터의 양이 급증하는 가운데, 씨게이트 엑소스 4U100 및 4U74 시스템은 진보한 SAS-4 JBOD 스토리지 설루션을 제공한다. 이를 통해 운영 흐름을 간소화하고 에너지 효율을 높이며 확장 가능한 스토리지 기능을 지원한다. 이 시스템은 씨게이트의 모자이크(Mozaic) 기술을 기반으로 한다.     씨게이트 엑소스 4U100은 최신 씨게이트 모자이크 열보조자기기록(HAMR) 기술을 활용해 업계 최고 수준의 밀도, 에너지 효율, 뛰어난 데이터 처리 속도를 제공한다. 이 제품은 페타바이트급 AI 및 머신러닝 워크플로를 위해 설계되었으며, 빈번한 모델 체크포인트 관리, 장기 데이터 보존, 지속적인 데이터 수집을 지원한다. 또한, 조직이 스토리지 확장 및 실시간 에지 분석을 보다 원활하게 수행할 수 있도록 돕는다. 이 제품은 단일 인클로저에 3.2 페타바이트, 현재 및 차세대 드라이브를 지원하도록 엔드 투 엔드로 설계됐다. SAS 또는 SATA를 지원하는 유연한 구성과 간소화된 설치를 지원하며, 이전 세대 대비 냉각 효율은 70% 높이고 전력 사용은 30% 줄여 운영 효율을 높였다. 다양한 랙 깊이에 최적화되고 도구 없이 접근 가능해 간편한 설치가 가능하며, 데이터 센터 및 에지 사이트에서 빠르게 설치할 수 있다. 이 외에도 엔터프라이즈급 보안을 지원한다. 보안 부팅, 씨게이트 시큐어(Secure) 인증서, 레드피시(Redfish) 관리 기능을 지원하는 등 데이터 주권 준수 기준에 부합하도록 개발됐다. 생성형 AI는 기업의 데이터 생성 및 관리 방식을 혁신시키고 있다. 씨게이트의 후원을 받아 진행된 IDC의 최신 연구에 따르면, 78%의 조직이 새로운 유형의 콘텐츠를 생성하고 있으며, AI 도입이 가속화되면서 스토리지 수요 또한 급증하고 있다. 애덤 라이트(Adam Wright) IDC 리서치 매니저는 “이제 중요한 것은 얼마나 더 많은 데이터가 생성될지의 문제가 아니라, 기업이 그 많은 데이터를 어떻게 활용해 실제 가치를 창출하느냐”라고 말했다. 기업들이 당면한 과제는 단순한 데이터의 양적인 측면을 넘어선다. 변화하는 데이터 주권 관련 법률로 인해 조직은 데이터를 지역 내에서 저장하고 관리해야 하는 상황에 직면하고 있다. 온프레미스 AI 워크플로 역시 증가하면서, 분석 환경은 기존의 중앙 집중형 클라우드에서 벗어나 하이브리드, 분산형, 혹은 분리형 운영으로 전환되고 있다. 이는 높은 성능, 강력한 보안, 미래를 대비한 확장성, 그리고 에너지 효율성을 갖춘 스토리지를 필요로 하며, 에지 단에서의 혁신을 이룰 수 있는 기반을 조성한다. 씨게이트의 멜리사 밴다(Melyssa Banda) 에지 스토리지 및 서비스 부문 수석 부사장은 “씨게이트 엑소스 4U100 및 JBOD는 에지 스토리지 혁신의 새로운 장을 여는 제품으로, 에지에서의 데이터 생성, 저장, 복제 및 분석 수요에 대응하도록 설계되었다. 이는 단순한 제품을 넘어, 데이터가 미래의 비즈니스 성과에 어떠한 가치를 제공할 수 있는지 고민하는 리더들을 위해 더 많은 데이터를 더욱 오래 보존할 수 있도록 하고자 하는 씨게이트의 약속을 담고 있다”고 밝혔다. 씨게이트 엑소스 4U100 및 4U74 JBOD 제품은 전 세계 씨게이트 공식 유통사를 통해 다음 분기부터 판매될 예정이다.

알테어가 자사의 데이터 분석 및 AI 플랫폼 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)의 대규모 업데이트를 발표했다.   이번 업데이트는 에이전틱 AI, 데이터 관리 및 보안 체계 강화, 실시간 분석 자동화, 셀프서비스형 데이터 준비 기능을 향상해, 기업이 데이터 중심의 연결된 인텔리전스 환경을 구현할 수 있도록 지원한다.   새 버전은 사람의 통찰력, 자동화된 데이터 처리, 에이전틱 AI를 하나로 통합해 조직이 데이터를 실질적인 비즈니스 인사이트로 전환할 수 있도록 설계됐다. 알테어는 이를 통해 기업이 부서 간 데이터가 유기적으로 연결된 지능형 분석 생태계를 구축하도록 지원한다는 방침이다.     업데이트의 핵심은 AI를 통한 데이터 자동화와 분석 효율성 향상이다. 알테어 AI 클라우드(Altair AI Cloud)는 대규모 멀티 에이전트 시스템을 안전하게 운영할 수 있는 기반을 제공한다. 사용자는 대규모 언어 모델과 머신러닝 기술을 결합해 반복적인 분석 과정을 자동화하고, 여러 AI 에이전트가 협력해 데이터를 해석·검색·처리하도록 설정할 수 있다. 이를 통해 복잡한 분석 업무를 보다 직관적이고 효율적으로 수행할 수 있다.   데이터 거버넌스와 의미 분석 기능도 한층 고도화됐다. 알테어 그래프 스튜디오(Altair Graph Studio)는 AI가 데이터의 관계와 의미를 스스로 파악해 필요한 정보를 찾아내고 분석할 수 있도록 돕는다. 내장된 AI 도우미 기능은 데이터 구조 설계와 관리 과정을 단순화하며, 기업이 데이터를 안전하게 다루고 관련 규정을 준수할 수 있도록 지원한다.   데이터 전처리 및 시각화 기능도 강화됐다. 데이터 전처리 설루션 알테어 모나크(Altair Monarch)는 SQL Server, Oracle, MySQL 등 다양한 데이터베이스와의 연결성을 강화했으며, 데이터의 흐름과 변경 이력를 한눈에 파악하도록 지원한다. 시각화 설루션 알테어 판옵티콘(Altair Panopticon)은 네트워크 그래프 시각화 엔진과 자동 데이터 갱신 및 대시보드 안내 기능을 추가했다. 이를 통해 금융, 제조 등 실시간 데이터가 중요한 산업에서 신속하고 정확한 의사결정을 지원한다.   이 밖에도 알테어 SLC(Altair SLC)는 데이터브릭스 연결 기능과 클라우드 데이터 처리 지원을 강화해 기업이 보유한 기존 SAS 자산을 오픈 환경으로 손쉽게 이전할 수 있도록 했다. 이를 통해 다양한 분석 언어와 환경을 하나의 플랫폼에서 통합적으로 활용할 수 있으며, 기업의 데이터 분석 유연성과 효율성을 높였다.   샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 알테어 최고기술책임자(CTO) 겸 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 시뮬레이션 총괄은 “이번 업데이트는 알테어가 AI, 데이터 관리, 실시간 분석을 완전히 통합함으로써 기업의 데이터 활용 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있음을 보여주는 사례”라면서, “지멘스의 일원으로서 이러한 기술 발전을 더욱 가속화해 고객의 경쟁력 강화를 지원할 것”이라고 밝혔다.

제조업계는 품질 보장, 비용 절감, 폐기물 감소와 같은 과제에 직면하면서 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이에 따라 많은 기업이 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스 등 다양한 기술을 적극 도입하고 있으며, 그 중에서도 시뮬레이션 기술은 스마트 공장 구현의 핵심 요소로 주목받고 있다. 특히 디지털 트윈 기술은 업계의 복잡한 도전 과제를 효과적으로 관리하고, 기업의 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 디지털 트윈은 제품 설계의 최적화와 생산 시스템의 강화를 모두 지원한다. 기업은 디지털 트윈을 활용해 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 줄이고, 자원을 효율적으로 절약할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 실제 물리적 대상과 동기화되어 지속적으로 업데이트되므로, 제조업체는 생산 라인과 공급망 등과 같은 동적인 요소에 민첩하게 대응할 수 있다. 실시간 시뮬레이션 기능은 개선이 필요한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 사전에 테스트하며, 전체 시스템을 지속적으로 모니터링하는 데 기여한다. 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 물리 기반의 디지털 모델 세트로 구성되어 있으며, 제품과 생산의 전체 수명 주기와 공급망 전반에 걸쳐 다양한 측면을 일관되게 표현한다. 이 모델에는 전기, 기계, 제조 분야의 소프트웨어가 포함되어 있으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서도 생성과 관리에 필요한 부담을 최소화할 수 있다.   제품과 생산 전반을 아우르는 디지털 트윈의 통합 효과 제조업체는 포괄적 디지털 트윈을 활용함으로써 제품과 생산의 수명 주기를 각각 ‘제품용 디지털 트윈(digital twin for products)’과 ‘생산용 디지털 트윈(digital twin for production)’으로 원활하게 통합할 수 있다. 제품 측면에서는 제품용 디지털 트윈의 강력한 시뮬레이션 기능이 설계 주기를 단축하고, 프로토타이핑을 지원하며, 최종 제품의 품질을 향상시키는 데 기여한다. 한편, 생산용 디지털 트윈은 전체 공장의 설계와 최적화를 촉진해, 기계와 생산 라인을 보다 빠르고 효율적이며 친환경적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 생산 시스템 내에서 작업을 실행하는 가장 효율적인 방법을 결정함으로써 생산 일정을 최적화하는 데 도움을 준다. 이처럼 디지털 트윈의 두 가지 측면은 모두 기업의 운용 비용 절감을 지원한다. 제조업체는 제품용/생산용 디지털 트윈을 활용해 공장을 가상 환경에서 재현할 수 있으며, 이를 통해 실제 세계에서 많은 비용이 소요되는 재설계 작업을 수행하기 전에 기계와 시스템을 미리 최적화할 수 있다. 또한 기업은 시뮬레이션 기술을 활용해 고객과 함께 설계를 검토하고, 물리적 시스템의 전체 기능을 구체화할 수 있다. 국내에서도 많은 기업이 제품용/생산용 디지털 트윈을 도입해 제조 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 예를 들어, LG이노텍은 자사 구미 사업장에 디지털 트윈 기술을 적용한 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 이를 통해 가상 환경에서 반도체 기판 공정을 수백만 회 반복하며, 높은 수율과 품질을 단시간에 달성했다. 또한 디지털 트윈 기반의 라인 모니터링 시스템(LMS)을 통해 생산 라인, 제품 이동 경로, 재고 현황, 설비 이상 유무 등 전체 공장 상황을 실시간으로 모니터링하고 있다. GS칼텍스는 공장 건설 단계에서 확보한 3D 모델에 공정별 장치 설계도와 공정 도면 등 설비 정보를 적용해 자사 여수 공장의 디지털 트윈을 구축했다. 이를 통해 원유 입고부터 제품 출하까지의 생산 과정을 가상 공장에서 구현하고, 공정 단계별로 발생하는 비효율을 줄였다. 그 결과, 설비 관련 데이터를 찾는 시간이 기존 대비 약 30% 감소했으며, 현장 구조물 설치 등 공간 확인이 필요한 작업의 소요 시간도 약 70% 줄어든 것으로 나타났다.     산업 전반에서 확산되는 디지털 트윈의 가치 여러 산업 분야의 기업이 포괄적 디지털 트윈의 이점을 직접 경험하고 있다. 제품 설계업체부터 기계 제조업체에 이르기까지, 많은 고객이 디지털 트윈을 구현해 실질적인 가치를 창출하고 있다. 실제 사용 사례는 다음과 같다. 저비용 냉각 공기 흐름 최적화 AVG 경로 탐지 공장 레이아웃 증강 AI 기반 제품 개선 폐순환(closed-loop) 디지털 트윈 생성과 차세대 설계 최적화 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 제조업체가 많은 비용과 시간이 소요되는 설비 재작업을 방지할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 활용하면 물리적 프로토타입 기계를 배송하는 데 드는 추가 시간과 비용은 물론, 기계가 기대 성능에 미치지 못할 경우 발생하는 개조 비용까지 대폭 절감할 수 있다. 국내 제조업계에서도 지멘스의 기술을 기반으로 디지털 트윈을 적극적으로 구현하고 있다. DL모터스는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 다양한 설루션을 도입한 대표 사례다. AI 지원 설계 설루션인 NX를 통해 기존 2D 설계를 3D로 전환했으며, PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)를 활용해 설계 데이터와 자재 명세서(BOM)의 열람, 배포, 관리가 가능한 환경을 구축했다. 이를 통해 시스템 응답 속도를 15~50배 가속화하고, 제품 설계를 혁신하며 제조 공정을 최적화했다. DL모터스는 지멘스와의 협력을 통해 디지털 전환을 앞당기며, 이륜차 업계의 디지털 트윈 구현을 선도하고 있다. 또한 HD현대는 공장 시뮬레이션을 위한 테크노매틱스(Tecnomatix)와 팀센터를 활용해 선박 생산의 전체 수명 주기를 아우르는 스마트 조선소 구축에 힘쓰고 있다. 지멘스와의 협력을 통해 설계와 생산 작업을 가시화하고, 건조 과정을 사전에 시뮬레이션하는 ‘인더스트리 메타버스’를 개발하고 있다. 양사는 2023년에 체결한 ‘설계-생산 일관화 제조혁신 플랫폼 공동개발을 위한 업무협약’을 바탕으로, 선박 제조 과정의 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하는 디지털 자동화 생산 체계 구축을 위해 협력하고 있다.   산업 혁신을 이끄는 디지털 트윈의 미래 가치 포괄적 디지털 트윈은 제조 공장의 잠재력을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 디지털 전환과 디지털 트윈을 통한 지속적이고 적극적인 최적화는 비용을 효과적으로 관리하면서 제품과 생산의 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 디지털 트윈의 장점은 여기에 그치지 않는다. 시뮬레이션 기술은 소프트웨어 정의 자동화와 생산 시스템을 기반으로 산업계가 산업용 메타버스를 구축하도록 이끌고 있다. 산업용 메타버스는 사용자가 물리적 자산의 가상 표현과 실시간으로 상호작용할 수 있는 디지털 환경으로, 기업은 이를 통해 거리의 제약을 극복하고 협업을 촉진할 수 있으며, 문제와 프로세스를 보다 깊이 이해하고 최적의 설루션을 도출할 수 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 정부의 산업 디지털화 정책도 국내 산업의 디지털 트윈 도입을 적극 지원하고 있다. 산업통상자원부는 지난 5월, 산업단지 입주기업의 AI와 디지털 설루션 활용을 지원하는 현장 방문 프로그램인 ‘산업단지 AX 카라반’을 출범했다. 올해에는 10개의 인공지능 전환 실증 산업단지가 선정될 예정이며, 디지털 트윈 기반 스마트 공장 구축을 위한 실증 사업이 본격화될 전망이다. 지역 차원에서도 디지털 트윈 도입을 위한 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 2023년에 지멘스는 경상북도, 김천시와 함께 경북 제조산업에 디지털 트윈 기술을 지원하는 업무협약을 체결했다. 지멘스는 지역 산업 현장에 디지털 설루션을 제공해 산업 생태계를 혁신하고, 디지털 트윈 분야의 신규 사업을 발굴하며, 전문 인재를 양성하는 다양한 사업에 협력하고 있다. 이처럼 디지털 트윈은 민간과 공공을 막론하고 차세대 산업 혁신을 이끌 중추 기술로 주목받고 있다. 포괄적 디지털 트윈은 향후 제조업 경쟁력을 좌우할 핵심 동력으로서, 산업 생태계 내부의 협력을 촉진하고 지속 가능한 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 성공적 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장으로 선임되기 전 SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조산업의 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략   경제 불확실성이 커지는 가운데, 국내 제조업계는 디지털 전환과 AI 도입을 통해 위기를 극복해야 할 필요성에 직면했다. 디지털 트윈과 디지털 스레드 같은 신기술은 제품 개발부터 생산까지 전 과정의 효율을 높이고 비용을 절감하여 경쟁력을 강화하는 핵심 역량으로 주목을 받고 있다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아의 한국지사장이다. 30여년 이상 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다.SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   한국은 세계 12위 규모의 경제 대국으로 자동차, 전자, 철강, 미용, 퍼스널 케어 제품 등 주요 산업을 중심으로 대외무역부(Foreign Trade Department : FTD)에서 가장 빠르게 성장하고 있는 국가 중 하나다. 또한 한국은 미국의 여섯 번째로 큰 무역 파트너로, 수출 품목의 대다수가 가공된 공산품이다. 그러나 최근 미국의 자동차와 철강에 대한 25% 관세 부과로 인해 한국의 수출이 5.2% 감소했다.¹) 대한상공회의소의 최근 조사에 따르면, 국내 제조업체 2107개 중 60.3%가 미국발 관세 정책으로 영향을 받고 있다고 응답했다. 뿐만 아니라 반도체, 의료 장비, 전기 장비, 기계, 통신, 전자 산업을 영위하는 기업의 65% 이상도 영향을 받을 것으로 예상하고 있다.²) 이러한 경제적 불확실성 속에서 한국의 제조업체들은 어떻게 관세의 영향을 최소화할 수 있을까? AI(인공지능), 디지털 트윈 등 신기술을 도입하는 디지털 전환이 그 해답이 될 수 있다. 제조업체들은 품질 보증, 비용 절감, 낭비 최소화와 같은 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 현대적인 접근 방식으로 디지털화를 지목하고 있다. 스마트 공장 구축을 위해 시뮬레이션 소프트웨어를 적용하는 것이 가장 대표적이며, 많은 제조업체가 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스와 같은 기술을 쉽게 수용하고 있다. 나아가, 제조업체들은 포괄적인 디지털 트윈을 활용해 업계의 도전 과제를 관리하면서 경쟁력을 유지해야 할 것이다.   그림 1. 소프트웨어와 자동화를 포함한 제품, 생산의 원활한 통합을 통해 제조업체는 포괄적인 디지털 트윈으로 제품을 설계, 시뮬레이션, 테스트, 검증할 수 있다. 동시에 설계 주기를 단축하며 제품과 프로세스 품질을 최적화할 수 있다.(이미지 출처 : 지멘스)   포괄적인 디지털 트윈의 가치 디지털 트윈은 제품 최적화와 생산 시스템 증강을 모두 향상시킬 수 있는 혁신 기술이다. 확장 가능한 포괄적인 디지털 트윈을 통해 제품과 생산 수명 주기를 원활하게 통합할 수 있으며, 여기에는 소프트웨어와 자동화가 포함된다. 물리 기반 디지털 트윈이 ‘포괄적’이려면 기계, 전자, 전기 시스템, 소프트웨어 등 모든 제품 도메인을 통합하고 제조와 연결해 오늘날 스마트 제품과 프로세스를 완벽하게 파악할 수 있어야 한다. 포괄적인 디지털 트윈은 일관된 디지털 모델 세트로 구성되며, 이 디지털 모델 세트는 전체 제품, 생산 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 측면을 나타낸다. 디지털 트윈은 실물 제품과 함께 업데이트된다. 덕분에 제조업체는 생산 라인과 공급망 등의 활성 요소에 대응할 수 있다. 제조업체는 디지털 트윈을 통해 제품, 생산, 프로세스를 설계, 시뮬레이션, 테스트, 개선, 검증할 수 있다. 따라서 물리적 프로토타입에 소요되는 시간과 비용을 절감해 귀중한 자원을 절약할 수 있다. 실시간 시뮬레이션은 개선이 가능한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 테스트하며, 전체 시스템을 모니터링하는 데 도움을 준다. 포괄적인 디지털 트윈은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 보장하고 이를 생성, 유지하는 데 드는 노력을 최소화한다. 제조업체는 디지털 트윈을 도입해 신제품, 제조 시스템, 서비스 제공 또는 프로세스의 개발 수명 주기 초기에서부터 주요 활동을 전환할 수 있다. 이를 ‘시프트 레프트(shift-left)’ 방법론이라고 한다. 엔지니어링, 설계, 원가 계산, 기타 분석 활동에 시프트 레프트를 도입하면 수명 주기 초기에 귀중한 정보와 인사이트가 생성된다. 제조업체는 이를 이용해 즉시 품질을 개선할 수 있다. 즉, 포괄적인 디지털 트윈은 운영 비용을 절감하고, 예지보전을 촉진해 생산 중단 시간을 최소화하며, 처리량을 최적화한다. 동시에 제품과 성능의 전반적인 품질과 문제 해결을 개선할 수 있다. 이러한 시간, 비용 절감으로 제조업체는 시장 출시에 필요한 시간을 단축시킬 수 있다. 또한 포괄적인 디지털 트윈을 사용해 가상으로 새로운 제품 설계 구성을 탐색할 수 있어 경쟁 우위 달성이 가능하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  알테어가 2025년 가트너 매직 쿼드런트 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 부문에서 2년 연속 리더로 선정됐다고 밝혔다.  가트너 매직 쿼드런트 보고서는 특정 시장의 기술 성숙도와 공급업체 간 경쟁력을 평가한 시장 조사 결과로, 기업들을 리더, 챌린저, 비저너리, 틈새 시장 플레이어 네 가지 유형으로 분류한다. 이번 결과는 비전의 완성도와 실행 능력을 중심으로 평가되었으며, 알테어는 두 분야 모두에서 높은 점수를 받았다고 소개했다.   알테어의 데이터 분석 및 AI(인공지능) 플랫폼인 알테어 래피드마이너는 로코드 기반 AutoML, 고급 MLOps(머신러닝운영) 기능, 에이전트 프레임워크, 고속 데이터 시각화 등의 기업 AI를 지원하는 기능을 제공한다. 특히 알테어 래피드마이너는 SAS 언어 실행을 지원하는 설루션과 함께 기존 분석 환경을 유지하면서 워크플로의 현대화를 병행할 수 있도록 지원한다. 여기에 대규모 병렬 연산 기반의 그래프 엔진을 통해 지식 그래프 구축, 데이터 패브릭, 온톨로지 모델링 등 엔터프라이즈 규모의 데이터 통합 환경도 제공한다.   알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “2년 연속 리더로 선정된 것은 알테어의 데이터 과학 및 AI 기술력이 시장에서 신뢰받고 있음을 입증하는 결과”라며, “지멘스 생태계와의 통합을 바탕으로 고객이 AI를 더 빠르게 구축하고 확장할 수 있도록 지속적으로 혁신을 이어갈 것”이라고 밝혔다.

SAS, ‘SAS 이노베이트 2025’에서 인간-AI 상호작용 가능한 AI 에이전트 등 혁신 기술 공개   SAS(쌔스)가 5월 6일부터 9일(현지시간)까지 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 연례 컨퍼런스 ‘SAS 이노베이트 2025(SAS Innovate 2025)’에서 최신 AI 및 데이터 분석 기술 혁신과 다양한 비즈니스 사례를 선보였다. SAS 이노베이트는 전 세계 산업 전문가와 오피니언 리더들이 한자리에 모여 인사이트를 공유하는 자리다. 투명한 의사결정을 위한 맞춤형 인간-AI 상호작용 지원 ‘AI 에이전트’ 공개 인간의 개입 없이 AI 시스템이 스스로 의사결정을 내리고 조치를 취하는 시대가 점차 다가오고 있다. 이러한 AI 에이전트의 빠른 발전에 발맞춰 SAS는 책임 있는 혁신(responsible innovation)을 기반으로 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래를 구축하고 있다. SAS는 자사의 데이터 및 AI 플랫폼 SAS 바이야(SAS® Viya®)에서 구동되는 SAS 인텔리전트 디시저닝(SAS® Intelligent Decisioning)을 통해 AI 에이전트를 설계, 배포, 확장할 수 있도록 지원한다고 발표했다. 이는 인간과 AI 간의 자율성 균형을 맞추고, 의사결정 과정에 대한 설명 가능성과 거버넌스를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 의사결정 시 윤리적 기준을 반영하는 AI 에이전트 첨단 기술 리서치 기관인 더 퓨처럼 그룹(The Futurum Group)의 AI 소프트웨어 및 도구 부문 닉 페이션스(Nick Patience) 부사장은 "SAS의 에이전트 기반 AI 접근 방식은 자율적인 의사결정과 윤리적 거버넌스 간의 중요한 균형을 맞추고 있다"라며, "SAS의 지능형 에이전트는 단순한 기술적 진보를 넘어 책임감 있는 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 실용적인 프레임워크로서, 이는 조직이 빠르게 진화하는 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소"라고 강조했다. SAS 바이야의 에이전틱 AI 프레임워크는 AI 에이전트의 설계 및 제공 방식을 정의하는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 한다. 첫째, 의사결정이다. SAS는 강력한 결정론적 분석(deterministic analytics)과 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)의 유연성 및 추론 능력을 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있다. 이를 통해 SAS 고객은 규제 산업에서 요구되는 비즈니스 기준과 규칙을 준수하면서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 둘째, 인간과 AI의 균형이다. SAS는 업무의 복잡성, 리스크, 비즈니스 목표에 따라 AI 에이전트의 자율성과 인간 개입 수준을 기업이 직접 조정할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 반복적인 데이터 기반 작업에서 완전히 자율적으로 운영될 수 있으며, 인간은 감독, 윤리적 판단, 전략적 방향을 제시하는 역할을 수행할 수 있다. 셋째, 거버넌스다. SAS의 내장된 거버넌스 프레임워크를 활용하여 기업은 윤리 기준과 데이터 프라이버시를 준수하면서 비즈니스 가치 및 규제 심사에 부합하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. SAS 바이야가 이끄는 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래 SAS 바이야는 데이터 수집 및 분석부터 AI 에이전트 구축, 배포, 모니터링에 이르기까지 AI 에이전트 여정의 모든 단계를 포괄적으로 지원한다. 또한, 지속적인 성과 추적, 거버넌스 및 보안을 보장하며, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 효율적인 방식으로 AI 에이전트를 관리할 수 있도록 돕는다. SAS는 수십 년간 축적해온 신뢰성 있는 거버넌스 경험을 바탕으로 모든 에이전트에 감사 가능성(auditability), 편향 탐지, 규제 준수 기능을 제공한다. 향후 SAS는 에이전틱 AI 로드맵에 따라 SAS 바이야에 코파일럿 생산성 어시스턴트를 통합할 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 사용자는 더욱 빠르고 스마트하게 수작업을 줄이고, 기업 논리에 기반하여 업무를 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 SAS는 자사의 뛰어난 산업 전문성을 바탕으로 데이터 엔지니어링, 공급망 최적화 등 다양한 업종별 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있는 사전 구성된(pre-packaged) 산업 특화 지능형 에이전트도 제공할 예정이다. 이는 기업들이 통제력과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 가치 실현을 가속화하는 데 기여할 것으로 보인다. 마리넬라 프로피(Marinela Profi) SAS 글로벌 AI 시장 전략 부문 리드는 “SAS 바이야는 단순히 행동하는 에이전트를 넘어, 분석, 비즈니스 규칙, 적응성에 기반하여 목적성 있는 의사결정을 내리는 에이전트를 구축한다”며, “거버넌스를 준수하며 의사결정에 집중한 SAS의 통합 프레임워크를 통해 AI 에이전트가 기업의 핵심 차별화 요소로 자리 잡을 것”이라고 전망했다. SAS, 비즈니스 병목 해소 위한 맞춤형 AI 모델 공개 SAS는 산업별 솔루션에 대한 10억 달러 투자의 일환으로 새로운 AI 모델 포트폴리오를 발표했다. 각 산업별로 즉시 적용 가능하거나, 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 학습이 가능한 AI 모델들은 다양한 규모의 기업 환경에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 현재 제공 중인 주요 AI 모델로는 ▲(전 산업) AI 기반 개체 식별 및 문서 분석 모델 ▲(헬스케어) 약물 복약 순응도 위험 모델 ▲(제조) 전략적 공급망 최적화 모델 ▲(공공) 식량 지원 결제 무결성 모델 및 판매세 세금 규정 준수 모델 등이 있다. 올해에는 ▲(금융) 결제 및 카드 거래 판별 모델 ▲(헬스케어) 의료비 지급 적정성 검증 모델 ▲(제조) 근로자 안전 모니터링 모델 ▲(공공) 개인 소득세 납세 준수 모델 등 새로운 모델들이 추가로 출시될 예정이다. 뿐만 아니라 SAS는 데이터 과학자들이 데이터 레이크(data lake)를 구축하고 정교화하는 데 소요되는 시간을 단축하기 위해 데이터 준비 과정을 자동화하고, 모델이 실시간으로 작동할 수 있도록 지원하는 사전 구축된 AI 에이전트(AI agent)도 향후 제공할 계획이다. SAS, 에픽게임즈의 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈으로 제조업 혁신 지원 SAS는 포트나이트로 유명한 미국 게임사 에픽게임즈(Epic Games)의 실시간 3차원(3D) 창작 툴인 언리얼 엔진(Unreal Engine)과 SAS의 강력한 AI 및 고급 분석 기술을 결합한 디지털 트윈(digital twin)을 통해 제조 산업의 핵심 프로세스 혁신을 지원하고 있다. 이를 통해 제조업체는 시뮬레이션된 가상 환경에서 새로운 전략을 실험하고 효과적인 방식을 실제 공정에 적용할 수 있게 된다. 미국 종합 제지 및 포장 제조 기업 조지아-퍼시픽(Georgia-Pacific)은 AGV(Automated Guided Vehicle: 무인운송차량) 운용을 포함한 기타 생산 프로세스를 최적화하기 위해 SAS 기술이 적용된 디지털 트윈을 활용하고 있다. SAS는 에픽게임즈가 개발한 모바일 앱 리얼리티스캔(RealityScan)을 활용하여 조지아-퍼시픽 서배너 공장의 실제와 똑같은(photorealistic) 렌더링 이미지를 캡처하고, 이를 언리얼 엔진에 통합했다. 언리얼 엔진과 결합된 SAS의 분석 기술은 실제 생산 라인에 영향을 주지 않고 공정을 정밀하게 조정할 수 있도록 지원하여, 비용 절감과 제품 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 언리얼 엔진은 정교한 물리 시뮬레이션, 차세대 라이팅, 굴절 표면 효과를 제공하여 매우 사실적이고 세밀한 디지털 모델 구현을 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 디지털 환경에서 공정을 시각화하고 상호작용하며, SAS의 고급 AI 기술과 결합되어 더욱 정확한 예측과 향상된 비즈니스 의사결정을 도출할 수 있다. 기업들은 시간과 비용이 많이 소요되는 실제 환경 테스트 없이 언리얼 엔진과 SAS의 분석 기술을 결합한 디지털 환경에서 정교하고 정확한 디지털 트윈을 활용하여 잠재적인 문제를 사전에 발견하고 해결할 수 있다. SAS, “글로벌 기업 5곳 중 3곳, 양자 AI 투자 및 도입 검토” SAS가 최근 실시한 글로벌 설문조사에 따르면, 양자 컴퓨팅(quantum computing)과 양자 AI(quantum AI)는 AI 이후의 차세대 혁신 기술로 주목받고 있으며, 전체 응답자의 60% 이상이 양자 AI에 적극적으로 투자하거나 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 동시에 비즈니스 리더들은 양자 AI 도입의 주요 장애 요인으로 ▲높은 비용(38%) ▲기술에 대한 이해 및 지식 부족(35%) ▲실제 적용 사례에 대한 불확실성(31%) 등을 지적했다. 이는 양자 AI에 대한 관심은 높지만, 실제 비즈니스에 활용하기 위해서는 명확한 로드맵과 실용적인 가이드가 필요하다는 점을 시사한다. SAS는 이러한 요구에 발맞춰 고객과의 파일럿 프로젝트, 양자 AI 연구, 양자 컴퓨팅 분야의 선도 기업들과의 협력을 통해 양자 기술의 효과적인 도입을 지원하고 있다. 특히 복잡한 양자 시장이나 물리학적 원리를 깊이 이해하지 않아도 누구나 양자 기술을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있다. 현재 SAS는 양자 어닐링(quantum annealing) 시스템을 개발하는 디웨이브 퀀텀(D-Wave Quantum), 초전도 기반 양자 컴퓨팅을 선도하는 IBM, 중성 원자 기반 컴퓨팅 기술을 보유한 큐에라 컴퓨팅(QuEra Computing)과 협력하고 있으며, 이들의 기술을 자사 연구와 고객 프로젝트에 적극적으로 활용하고 있다.   SAS 바이야 혁신으로 속도·생산성·신뢰성 향상   이 외에도 SAS는 SAS 바이야(SAS® Viya®) 데이터 및 AI 플랫폼의 새로운 성능 향상을 발표했다. 이번 성능 개선은 최신 AI 기술 발전을 기반으로 인간의 생산성과 의사결정 능력을 확장하고 향상시키는 데 초점을 맞추었다. 새롭게 출시되었거나 곧 출시 예정인 SAS 바이야의 주요 기능은 다음과 같다. SAS 데이터 메이커(SAS Data Maker): 작년 비공개 프리뷰를 통해 처음 소개된 SAS의 안전한 합성 데이터 생성기 ‘SAS 데이터 메이커’는 조직이 데이터 개인 정보 보호 및 부족 문제를 해결하는 동시에 프로세스를 간소화하고 리소스를 절약하는 데 기여한다. SAS가 최근 합성 데이터 분야의 선두 기업인 헤이지(Hazy)의 주요 소프트웨어 자산을 인수하면서 개발 속도가 더욱 빨라졌으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. SAS 관리형 클라우드 서비스: SAS 바이야 에센셜즈(SAS Viya Essentials): 중소기업을 위해 올해 초 출시된 관리형 클라우드 서비스 패키지인 ‘SAS 바이야 에센셜즈’는 소규모로 즉시 사용 가능한 호스티드 관리형 서비스 형태로 제공되어 SAS 바이야 도입의 장벽을 낮춘다. SAS 바이야 코파일럿(SAS Viya Copilot): SAS 바이야 플랫폼에 내장된 AI 기반 대화형 어시스턴트인 ‘SAS 바이야 코파일럿’은 강력한 개인 비서 역할을 수행하여 개발자, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자 모두의 분석 작업 및 업무 효율성을 높인다. SAS 바이야 코파일럿은 현재 개별 초대를 통한 비공개 프리뷰로 제공되고 있으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. 초기 코파일럿 제품의 주요 기능에는 SAS 사용자를 위한 AI 기반 모델 개발 및 코드 지원이 포함된다. 애저 AI 서비스(Azure AI Services)를 기반으로 구축된 코파일럿은 SAS와 마이크로소프트 파트너십의 중요한 결과물이다. SAS 바이야 워크벤치(SAS Viya Workbench): 2024년에 출시된 SAS 바이야 워크벤치는 개발자, 데이터 과학자 및 모델러의 작업 속도와 효율성을 크게 향상시키는 클라우드 기반 코딩 환경이다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 또는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 통해 SAS 또는 파이썬(Python) 코드를 사용하여 데이터 관리, 분석 및 모델 개발을 용이하게 수행할 수 있다. 2025년의 새로운 기능으로는 R 코딩 지원, SAS 엔터프라이즈 가이드(SAS Enterprise Guide) 개발 환경 지원이 추가되었으며, 기존 AWS 마켓플레이스뿐만 아니라 마이크로소프트 애저 마켓플레이스(Microsoft Azure Marketplace)에서도 이용 가능하게 되었다.