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테크 인공지능

SAP, 드레미오·프라이어랩스 동시 인수…기업용 AI ‘데이터 준비’ 병목 겨냥

김서린 기자

2026.05.05 (화) 08:08

SAP가 드레미오와 프라이어랩스를 인수해 비즈니스 데이터 클라우드에 데이터 관리·표 데이터 분석 기술을 통합한다고 밝혔다.

SAP는 기업용 AI의 성패를 가르는 데이터 준비·메타데이터 관리 역량을 강화하는 행보로, 프라이어랩스 연구에 향후 4년간 11억7,000만달러 이상을 투입하겠다고 전했다.

SAP, 드레미오·프라이어랩스 동시 인수…기업용 AI ‘데이터 준비’ 병목 겨냥 / TokenPost.ai

SAP가 표 형식 데이터 분석 역량을 강화하기 위해 미국의 드레미오와 독일의 프라이어랩스를 인수한다. 생성형 AI 경쟁이 치열해지는 가운데, 기업용 AI의 성패를 가르는 ‘데이터 준비’ 문제를 정면으로 겨냥한 행보다.

이번에 SAP가 품는 드레미오는 미국 캘리포니아주 산타클라라에 본사를 둔 데이터 관리 스타트업이다. 인수 전까지 3억달러 이상, 원화로 약 4,431억원을 유치했다. 함께 인수되는 베를린 기반 프라이어랩스는 약 930만달러, 약 137억원의 투자를 받은 곳이다. SAP는 두 건의 인수 금액은 공개하지 않았다.

드레미오는 대규모 기업 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼에는 SQL 코드를 직접 작성하지 않아도 질의를 수행할 수 있는 AI 에이전트가 내장돼 있다. 특히 SAP가 주목한 핵심은 드레미오 기술의 기반이 되는 오픈소스 프로젝트 ‘아파치 아이스버그’와 ‘아파치 폴라리스’다.

아이스버그는 대규모 표 데이터를 저장하는 형식으로, 데이터 구조를 바꾸거나 대용량 테이블을 여러 단위로 나누는 작업을 쉽게 해준다. 이 덕분에 조회 속도를 높일 수 있고, 버전 관리 기능을 통해 잘못된 변경 사항도 빠르게 되돌릴 수 있다. 폴라리스는 아이스버그 테이블의 메타데이터를 관리하는 도구다. 테이블 생성 시점, 수정 이력, 접근 권한 같은 정보를 체계적으로 관리해 데이터 거버넌스와 보안 측면에서도 강점을 갖는다.

SAP는 드레미오 기술을 자사의 비즈니스 데이터 클라우드에 접목할 계획이다. 비즈니스 데이터 클라우드는 여러 출처의 데이터를 통합해 AI 모델이 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. SAP는 드레미오 인수를 통해 아이스버그 지원 능력과 메타데이터 관리 기능을 한층 끌어올릴 수 있을 것으로 보고 있다.

필리프 헤르치히 SAP 최고기술책임자(CTO)는 “‘기업용 AI’가 멈추는 이유는 모델 성능이 부족해서가 아니라, AI 에이전트가 쓸 수 있을 만큼 데이터가 준비되지 않았기 때문”이라며 “드레미오는 이런 병목을 없애준다”고 밝혔다.

프라이어랩스 기술도 비즈니스 데이터 클라우드에 통합

드레미오가 데이터 관리에 강점이 있다면, 프라이어랩스는 표 데이터 분석에 초점을 맞춘다. 이 회사는 행과 열로 구성된 정보를 처리하도록 최적화된 AI 모델 ‘탭PFN-2.5’를 개발했다. 예를 들어 재고 추적 스프레드시트에서 잘못 입력된 항목을 찾아내는 식의 업무를 자동화할 수 있다.

프라이어랩스에 따르면 탭PFN-2.5는 작업당 최대 10만개 행을 처리할 수 있다. 또 ‘증류 엔진’을 통해 특정 데이터셋에 맞춘 경량형 모델을 생성할 수 있는데, 이 버전은 원본보다 더 빠르고 적은 하드웨어 자원으로도 작동한다는 설명이다.

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SAP는 이 기술 역시 비즈니스 데이터 클라우드를 포함한 여러 제품에 통합할 계획이다. 다만 프라이어랩스 팀은 인수 이후에도 SAP 산하에서 독립적으로 운영된다. SAP는 향후 4년간 프라이어랩스의 AI 연구를 지원하기 위해 11억7,000만달러, 원화 약 1조7,281억원 이상을 투자하겠다고 밝혔다.

이번 인수는 SAP가 단순히 AI 모델을 추가하는 수준을 넘어, 기업 데이터 인프라 자체를 AI 친화적으로 재편하려는 전략으로 읽힌다. 기업용 AI 시장에서는 모델 성능 못지않게 데이터 정리, 메타데이터 관리, 분석 자동화가 경쟁력을 좌우하는 만큼, SAP의 비즈니스 데이터 클라우드 강화 효과에 업계의 관심이 쏠릴 전망이다.

TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

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