SAS의 R&D는 어디를 향하고 있나

[인터뷰] 재러드 피터슨 SAS 연구개발(R&D)부문 수석부사장(SVP)

“SAS는 그동안 쌓아온 우리의 유산을 최선을 다해 활용할 것이다. 우리의 유산은 지금 일어나고 있는 모든 일 속에서 SAS를 특별하게 만들기 때문이다. 대형언어모델(LLM), 양자컴퓨팅 같은 오늘날 최첨단 기술은 마치 거인의 어깨 위에 서 있는 것처럼 과거에 존재했던 기술의 확장이다. SAS는 기술적 관점에서 고객에게 무슨 일이 일어나는 지 이해하고, 우리의 유산을 통해 고객에게 신뢰할 수 있는 조언자가 될 수 있다.”

재러드 피터슨 SAS 연구개발(R&D)부문 수석부사장(SVP)이 7일 <바이라인네트워크>와 인터뷰에서 한 말이다.

재러드 피터슨 부사장은 “오늘날 LLM, 딥러닝, 컴퓨터 비전 같은 기술은 사실 꽤 오래 전부터 등장했던 신경망에서 발전한 것으로, 더 많은 매개변수와 훨씬 더 많은 계층을 가진 훨씬 더 복잡한 신경망일 뿐”이라며 “SAS는 우리의 유산을 통해 기술적인 관점에서 이 문제를 바라보기 때문에 시장에서 특별한 존재일 수 있다”고 말했다.

피터슨 부사장은 “SAS의 고객은 AI와 함께 시장에서 일어나는 일의 모든 것을 할 수 없고, 반드시 기술 경험의 관점에서 봐야 하는 것도 아니다”라며 “SAS는 고객과 관계를 이해하고 역사적으로 우리가 이룬 것을 이해하며, 수학과 기술에 대한 우리의 이해를 통해 고객의 문제를 이해할 수 있다”고 강조했다.

SAS는 1976년 창립된 데이터 분석 소프트웨어 기업으로, 50년 넘게 강고한 데이터 플랫폼을 구축해왔다. 오랜 시간 데이터 분석이란 한 분야에서 활약해온 만큼 고급 분석 영역에서 독보적 지위를 유지했다. 클라우드, 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI 등에 이르기까지 SAS는 성장 일로에 서 있었다. 지난 10여년의 IT 기술 트렌드는 데이터의 가치를 계속해서 높였고, 그 데이터를 다룰 수 있는 SAS의 소프트웨어는 강력한 수요를 맞이했다.

지난 10여년 사이 중간 어느 시점에 SAS는 기술과 비즈니스 전략에서 대대적인 전환을 이뤄냈다. 단순히 통계 분석을 위한 유틸리티 소프트웨어 차원을 넘어 기업의 데이터 활용 전반을 떠받치는 플랫폼으로 진일보한 것이다. 하지만, 어떤 IT 시장도 그렇듯 영원한 강자는 없다. SAS는 전통적인 경쟁자뿐 아니라 새로운 기술을 다루는 신흥 기업과도 싸워야 한다. 여기서 50년간 SAS가 쌓아온 플랫폼은 유산이기도 하지만, 구식으로 여겨지기도 한다. SAS의 판단은 과거와 결별이 아니었다. 오히려 쌓아온 유산을 토대로 삼고, 기존 고객이 SAS의 기반을 바탕으로 새로운 도전에 대응할 수 있게 한다는 것이었다.

피터슨 부사장은 “SAS 바이야 코파일럿 작업은 우리의 제품 포트폴리오와 고객에게 단기적으로 영향을 미칠 수 있는 가장 유리한 위치에 있고, 널리 퍼질 것이며, 모든 애플리케이션의 진정한 수준이 높아질 것”이라고 말했다.

현재 AI 기술을 매우 빠르게 진화하고 있다. SAS도 진화하고 있다.

SAS는 올해 올랜도에서 개최한 ‘SAS 이노베이트 2025’에서 SAS 바이야의 생성형 AI 관련 신제품을 쏟아냈다. 클라우드 기반의 데이터 플랫폼인 SAS 바이야는 LLM에 기반한 AI 에이전트를 구축하고, 운영할 수 있는 프레임워크를 제공하며, 자연어로 코드를 생성하고 에이전트 워크플로우를 관리할 수 있는 어시스턴트 ‘코파일럿’도 제공한다. 기업의 생성형 AI 활용 수명주기 전반에 걸쳐 기술적 경로를 제공하며, 신뢰 가능하고 설명 가능한 AI를 활용하게 해준다.

피터슨 부사장은 “SAS 바이야의 각 제품은 올해 꽤 공격적인 로드맵을 갖고 있고, 그 제품들은 AI와 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 코파일럿을 도구에 통합하는 데 초점을 맞추고 있다”며 “그리고 합성 데이터, SaaS와 멀티 테넌시 같은 클라우드 등에도 초점을 맞추고 있다”고 말했다.

생성형 AI는 눈부시게 빠른 경주처럼 보인다. 고도의 IT 기술 전문성을 갖지 못한 기업은하루하루 달라지는 생성형 AI의 발전을 따라잡기 힘들어 한다.

이에 대해 재러드 피터슨 부사장은 “많은 고객과 이야기를 나눠보면 그들은 종종 AI에 엄청난 투자를 하고 있다고 말하고, 실제로도 많은 흥미로운 개념증명(POC)을 진행하고 있다”며 “분명 훌륭한 데모를 많이 구축했지만, 그 중에 어느것 하나도 실제 비즈니스 가치로 변환하기 어려운 게 사실”이라고 말했다.

그는 “고객이 SAS와 협력해야 하는 이유는 시장과 기술의 변화 속에서 SAS가 그 중 간에서 버퍼의 역할을 하기 때문”이라며 “이것이 기업이 기술을 채택하고 실제로 그들의 공간에서 비즈니스 가치를 얻는 방법”이라고 강조했다.

그는 “SAS는 그 순간에 고객에게 무언가 판매하는 것 이상의 장기적인 관계를 구축하고, 대화할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너”라며 “SAS 바이야 워크벤치의 자연어 처리 역량을 예로 들면, 고객은 그 모든 심층적이고 복잡한 기술을 이해하지 않고도 최신 기능을 실질적으로 더 쉽게 사용할 수 있게 한다”고 덧붙였다.

과거 SAS는 독자적인 분석용 언어인 ‘SPL’만 고집했다. SAS 바이야를 출시하면서는 자사 독점 언어뿐 아니라 파이썬과 R 같은 오픈소스 언어도 사용할 수 있게 했다. 이같은 변화는 현재까지도 이어지고 있고, 생성형 AI를 맞이하면서 고객의 기술 진입장벽 낮추기는 획기적으로 진행되고 있다.

피터슨 부사장은 “생성형 AI는 고객이 SAS란 파트너에게 접근하는 것을 더 쉽게 만들어주고, SAS의 제품, 언어, 기술을 더 쉽게 접근할 수 있게 한다”며 “양자 컴퓨팅도 마찬가지이며, 고객은 모든 알고리즘의 복잡성을 이해하지 않고 실제 문제와 양자컴퓨터 사이의 중간 계층으로서 SAS를 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.

올해 들어 기업 내부 데이터에 LLM이 접근하는 방식을 표준화하는 시도가 앤트로픽의 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 통해 이뤄지고 있다. 지난달 구글클라우드는 AI 에이전트와 AI 에이전트가 서로 통신하고 연계하는 데 활용할 수 있는 ‘에이전트투에이전트(A2A) 프로토콜’을 발표했다. SAS도 이런 시도에 주목하고 있다.

피터슨 부사장은 “MCP와 A2A는 실제로 흥미로운 움직이라고 생각한다”며 “개방형 표준이란 개념은 최종 사용자에게도, 고객에게도 좋은 일이며, MCP 채택의 급속한 확대는 정말 정말 대단한 일”이라고 말했다.

그는 “MCP는 에이전트와 백엔드 시스템 사이에서 일종의 번역 또는 프로토콜 또는 계층이 됐다”며 “A2A도 마찬가지이며, 우리가 주의를 기울여야 할 훌륭하고 흥미로운 문제”라고 덧붙였다.

재러드 피터슨 부사장은 ‘SAS 이노베이트 2025’ 첫날 연설에서 합성 데이터 생성에 대해많은 신경을 써 발표했다. 작년 SAS가 인수한 합성 데이터 생성 기술업체 ‘헤이지’를 바탕으로 ‘SAS 바이야 데이터메이커’가 출시될 예정이고, ‘데이터메이커’는 기업에서 보유한 데이터에서 민감 정보를 자동으로 제거하고, 패턴에 기반해 유사 복제 데이터를 무제한으로 만들 수 있게 해준다. 이렇게 확보한 합성 데이터는 AI 모델의 학습량을 대폭 늘려 더 고도화된 추론을 가능하게 한다.

피터슨 부사장은 “기업이 AI로 혁신하려면 더 많은 데이터, 더 고품질의 데이터가 필요하다”며 “표 형식이든 3D 데이터든 많은 데이터가 있어야 하고, 고객이 더 많은 데이터를 만들 수 있도록 돕는 방법이 데이터메이커”라고 설명했다.

생성형 AI 영역은 AI 에이전트란 애플리케이션화의 측면과 더불어 기반 기술의 고도화로 나아가고 있다. ‘사고 혹은 추론(Reasoning)’ 모델이라 불리는 것이다. 작년 오픈AI의 o3 모델로부터 시작돼 앤트로픽의 클로드 3.7과 구글 제미나이 2.5 플래시 등의 등장으로 폭발했으며, 올해초 중국 딥시크-R1의 등장으로 충격 단계까지 왔다. 사고의사슬(COT)이란 방식을 활용하는 사고 모델은 사용자의 요청을 스스로 여러 단계로 쪼개고 한 흐름에서 스스로 질문하고 답변하는 식으로 목적을 달성한다. 이 과정에서 토큰화의 규모는 사용자 예측 범위를 벗어나 거대해지고 비용 증가를 유발할 수 있다.

피터슨 부사장은 “SAS 바이야 코파일럿은 마이크로소프트 애저 AI 서비스를 기반으로 구축됐고, 백그라운드에서 애저의 해당 서비스를 통해 사용할 수 있는 모델을 사용하고 있다”며 “즉 SAS는 기본 모델을 구축하고 학습하는 사업을 하는 게 아니라, 단순히 무대 뒤에서 그것들을 활용하는 것”이라고 말했다.

그는 “SAS는 컨텍스트 창이 더 커지는 문제는 AI 모델 기업에서 걱정하도록 하고, 빠르게 추종함으로써 기업에게 가치를 제공할 것”이라고 덧붙였다.

글. 바이라인네트워크

<올랜도(미국)=김우용 기자>yong2@byline.network