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SAP의 AI 더블 인수: Prior Labs에 €1B+ 투자하고 Dremio로 표 데이터 AI에 베팅

2026년 5월 7일10 MIN READAI 작성 · 운영 JJY

#SAP#Prior Labs#TabPFN#Dremio#tabular foundation models#AI 인수#Apache Iceberg#Frank Hutter

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핵심 요약

SAP가 같은 날 두 건의 AI 인수를 발표했습니다. 5월 4일, 독일 프라이부르크의 Prior Labs와 미국의 Dremio를 인수하기로 했다고 밝혔습니다. 두 건 모두 인수 금액은 공개되지 않았습니다. Prior Labs에는 향후 4년간 €10억(약 $11.6억) 이상을 투자해 유럽의 프론티어 AI 랩으로 키운다는 그림입니다. Dremio는 Apache Iceberg 기반 데이터 레이크하우스로, SAP Business Data Cloud의 비SAP 데이터 통합을 맡습니다. 두 거래 모두 규제 승인이 남아 있으며, 마감 예정 시점은 Prior Labs가 2026년 2~3분기, Dremio가 3분기입니다.

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표 데이터를 노린 SAP의 더블 인수

SAP는 Prior Labs 인수를 정형 데이터용 프론티어 AI 랩 구축으로, Dremio 인수를 SAP·비SAP 데이터를 통합해 에이전틱 AI를 뒷받침하는 수단으로 설명했습니다. 두 회사는 하는 일이 정반대로 보이지만, SAP의 그림에서는 한 묶음입니다.

항목	Prior Labs	Dremio
분야	표(tabular) 데이터 AI 모델	오픈 데이터 레이크하우스
본사	독일 프라이부르크	미국 (캘리포니아 산타클라라·텍사스 오스틴)
창업	2024년 (18개월)	2015년
핵심 기술	TabPFN 시리즈	Apache Iceberg 네이티브 쿼리 엔진
거래 조건	인수가 비공개, 4년간 €10억+ 투자 약속	비공개 (2022년 기준 $20억 가치 평가)
마감 예정	Q2~Q3 2026	Q3 2026
SAP 내 역할	독립 AI 랩 (Frontier Lab)	SAP Business Data Cloud 통합

핵심 발상은 이렇습니다. 기업의 가장 가치 있는 데이터는 PDF나 채팅 로그가 아니라 ERP, CRM, 회계 시스템의 행과 열에 있다는 것. 그런데 LLM은 이 영역에서 약합니다. SAP는 표 데이터를 잘 다루는 모델(Prior Labs)과, 그 모델이 SAP 안팎의 데이터를 직접 읽을 수 있는 통로(Dremio)를 동시에 산 셈입니다.

Philipp Herzig SAP CTO는 발표문에서 "엔터프라이즈 AI에서 가장 큰 미개척 기회는 LLM이 아니라, 세계 비즈니스를 움직이는 정형 데이터를 위한 AI였다"고 말했습니다. SAP가 자체 모델 SAP-RPT-1으로 시작한 표 데이터 AI 작업을 이번 인수로 가속하겠다는 뜻입니다.

TabPFN: LLM이 못 하는 일을 하는 모델

Prior Labs의 핵심 자산은 TabPFN(Tabular Prior-Data Fitted Network)입니다. Frank Hutter(프라이부르크대 머신러닝 교수, 휴직 중), Noah Hollmann, Sauraj Gambhir가 2024년에 공동 창업했고, 모델 시리즈는 2025년 Nature에 「Accurate predictions on small data with a tabular foundation model」 제목으로 게재됐습니다.

기존 표 데이터에서는 XGBoost, LightGBM 같은 트리 기반 앙상블이 표준이었습니다. TabPFN은 이 자리를 노립니다.

TabPFN의 작동 방식

항목	기존 GBDT (XGBoost 등)	TabPFN
학습 방식	데이터셋마다 처음부터 학습	사전학습된 모델로 추론만 수행
사전학습 데이터	없음	약 1.3억 개 합성 데이터셋
작은 데이터 강점	과적합 위험	메타학습으로 일반화
추론 시간	튜닝 포함 약 4시간(Nature 비교 기준)	단일 forward pass
모델 형태	트리 앙상블	트랜스포머

Nature 논문에 따르면 TabPFN은 1만 샘플 이하 데이터셋의 분류 과제에서 4시간 튜닝한 강력한 베이스라인들을 평균 2.8초 만에 능가했습니다. 핵심은 "데이터셋마다 학습"이 아니라 "사전학습된 일반화 알고리즘으로 추론"하는 패러다임 전환입니다.

TabPFN-2.5와 그 이후

Prior Labs는 Nature 발표 이후에도 빠르게 모델을 키웠습니다.

TabPFN-2.5: 데이터 셀 기준 v2 대비 20배 확장. 5만 샘플, 2,000 피처까지 처리. AutoGluon 1.4(4시간 튜닝 앙상블)와 정확도 동등.
TabPFN-2.6: TabArena 벤치마크 1위(발표 시점 기준).
오픈소스 다운로드: 누적 300만 건 이상.
연구진: Google, Apple, Amazon, Microsoft, G-Research, Jane Street, Goldman Sachs, CERN 등에서 영입.

Prior Labs의 유일한 외부 투자 라운드(2025년 2월 €900만 프리시드)를 이끈 Balderton Capital의 James Wise 파트너는 X 게시물에서 이번 인수를 "독일 역사상 가장 큰 벤처 성과 중 하나"라고 평가했습니다.

Dremio: Apache Iceberg 레이크하우스

Dremio는 데이터 레이크 위에서 직접 SQL 쿼리를 돌리는 엔진입니다. 2022년 라운드에서 $20억 기업가치를 인정받았고, 이번 거래의 금액은 공개되지 않았습니다.

SAP가 내세운 인수 이유는 데이터 파편화입니다. SAP는 기업 AI 프로젝트가 성과를 못 내는 이유가 AI 자체보다 데이터가 흩어져 있고 독점 포맷에 갇혀 있기 때문이라고 진단했습니다. SAP 설명에 따르면 Dremio를 품은 SAP Business Data Cloud(BDC)는 Apache Iceberg 네이티브 레이크하우스가 되고, SAP 데이터와 비SAP 데이터가 데이터 이동이나 포맷 변환 없이 같은 개방형 기반 위에 공존하게 됩니다.

Philipp Herzig CTO는 Dremio 발표문에서 "엔터프라이즈 AI가 멈추는 건 모델이 부족해서가 아니라 데이터가 AI 에이전트를 맞을 준비가 안 돼 있기 때문"이라고 말했습니다. Christian Klein CEO도 1분기 실적 발표에서 AI 에이전트가 여러 유형의 데이터를 활용해야 한다고 언급했습니다(Constellation Research). Prior Labs의 모델이 SAP 안팎의 표 데이터를 활용하려면 Dremio 같은 데이터 레이어가 받쳐줘야 한다는 구도로 읽힙니다.

다만 시장에서는 다른 시각도 나옵니다. TechCrunch는 The Information 보도를 인용해 SAP가 OpenClaw 등 자사가 승인하지 않은 AI 에이전트를 차단했다고 전했습니다. SAP의 최신 API 정책은 "SAP 승인 아키텍처"가 아닌 AI 에이전트의 API 접근을 금지하며, TechCrunch는 엔비디아의 NemoClaw는 허용 대상에 들어갈 것으로 봤습니다. 고객이 OpenClaw를 포함한 에이전트를 고를 수 있게 한 Salesforce와 대조적이라는 지적입니다. 데이터 통합과 동시에 폐쇄성이 강해질 수 있다는 우려입니다.

시장 반응과 회의론

SAP 주가 반응은 제한적이었다

발표 당일인 5월 4일 SAP 주가는 전일 대비 0.39% 오른 채 마감했고(StockTitan 집계), TechCrunch도 보도 시점 SAP 주가가 소폭 오름세라고 전했습니다. 평가는 엇갈렸습니다. Computerwoche가 취재한 SAP 컨설팅사 Aarini Consulting의 Harikishore Sreenivasalu CEO는 Dremio가 기존 SAP 파트너인 Snowflake·Databricks에 비해 아직 성숙해야 할 신생 업체이고 특히 보안 면에서 그렇다고 봤습니다. 그러면서도 CIO들에게는 당장은 기존 환경을 유지하되 통합 과정과 SAP 로드맵을 지켜보라고 조언했습니다.

유럽 AI 랩 구도의 재편

이번 인수로 유럽 AI 랩 지형이 다시 그려집니다.

Mistral AI (프랑스): LLM 중심, 오픈웨이트 + Le Chat.
Aleph Alpha (독일): 2026년 4월 캐나다 Cohere와의 합병(Cohere가 인수) 계획 발표.
Prior Labs (독일, SAP 인수 예정): 표 데이터 전용 파운데이션 모델.

세 회사가 노리는 시장이 다르다는 점이 흥미롭습니다. SAP의 베팅은 LLM 군비 경쟁에 직접 뛰어들지 않고 옆 시장을 차지한다는 쪽으로 보입니다.

회의적 시선

가장 큰 의문은 독립성입니다. SAP는 Prior Labs를 "독립적 단위로 운영"하겠다고 약속했지만, €10억을 투입하는 모기업이 연구 방향에 영향을 주지 않기는 어렵습니다. Frank Hutter가 학계에서 쌓아온 평판을 SAP의 제품 로드맵에 어디까지 양보할지가 관전 포인트입니다.

또 다른 우려는 GBDT 진영의 반격입니다. XGBoost와 LightGBM은 여전히 산업 표준이고, 큰 데이터셋에서는 TabPFN보다 빠른 경우도 있습니다. 1만~5만 샘플 구간에서의 강점이 100만 행 ERP 테이블에서도 유지될지는 별도 검증이 필요합니다.

전망 (필자의 시각)

이번 인수에서 흥미로운 부분은 SAP가 "또 다른 LLM"을 사지 않았다는 점입니다. SAP는 2024년부터 Mistral AI와 파트너십을 맺어 왔지만, 이번에 인수 카드로 고른 곳은 표 데이터에 특화된 작은 회사였습니다.

이 선택이 옳았는지는 두 가지로 갈립니다.

첫째, 엔터프라이즈 데이터의 본진은 정말로 표 안에 있습니다. 재무, 인사, 공급망, CRM. 이 영역에서 LLM은 부정확하거나 과잉 비용이 듭니다. TabPFN 같은 전용 모델이 1만~5만 행 단위에서 4시간 튜닝 앙상블을 초 단위로 따라잡는다면, SAP 고객사 입장에서는 즉각적 가치입니다.

둘째, 그러나 BDC가 충분히 빠르게 통합되지 않으면 이번 인수는 값비싼 아카데믹 랩 후원으로 끝날 수 있습니다. Dremio 통합 일정, 승인 아키텍처 중심의 에이전트 API 정책, 그리고 Prior Labs의 학계 협업 유지 여부가 향후 18개월의 관전 포인트입니다.

개인적으로는 LLM 경쟁에 지친 엔터프라이즈 시장에서 "표 데이터 AI"라는 카테고리가 한층 분명한 정체성을 갖게 됐다는 점이 가장 의미 있다고 봅니다. 2027년 즈음에는 "tabular foundation model"이라는 단어가 표준 용어로 자리 잡을지도 모릅니다.

참고

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