유의사항
본 글은 2026년 7월 14일 기준 공개된 삼성SDS 공식 홈페이지와 관련 자료를 바탕으로 작성되었습니다. 기업의 기술 경쟁력과 사업 방향을 쉽게 이해할 수 있도록 정리했으며, DANA NOTES의 분석이 함께 포함되어 있습니다. 투자 권유나 재무 분석을 목적으로 작성된 글이 아니며, 일부 내용은 향후 기업의 사업 전략에 따라 변경될 수 있습니다.
이 글에서 다루는 내용
삼성SDS의 경쟁력은 기업의 AI 전환을 실제 업무에 연결하는 데 있다
1부에서는 삼성SDS가 IT 서비스, 클라우드, 기업용 솔루션과 디지털 물류 사업을 운영하는 기업이라는 점을 살펴보았습니다.
그렇다면 이러한 사업은 삼성SDS의 경쟁력으로 어떻게 연결될까요?
기업이 AI를 도입하려면 생성형 AI 모델 하나만 연결해서는 부족합니다. 기업 내부의 데이터와 업무 시스템을 AI가 이용할 수 있어야 하고, 보안과 권한을 관리해야 하며, AI가 안정적으로 작동할 수 있는 클라우드와 데이터센터도 필요합니다.
AI가 만든 결과를 실제 업무로 연결하려면 메일, 회의, 결재, ERP, 생산, 품질, 물류와 같은 기존 시스템도 함께 움직여야 합니다.
삼성SDS의 경쟁력은 이처럼 서로 다른 기술과 업무 환경을 하나의 운영 체계로 연결할 수 있다는 점에서 찾을 수 있습니다.
삼성SDS는 이를 AI 인프라, AI 플랫폼, AI 솔루션을 연결하는 AI 풀스택(AI Full Stack) 전략으로 설명하고 있습니다. 기업의 AI 전략 수립과 적용 사례 발굴부터 인프라·플랫폼 구축, 운영, 전사 확산까지 지원하는 구조입니다.
1. 대규모 기업 시스템을 구축하고 운영해 온 경험
기업용 IT에서는 새로운 기술을 개발하는 능력만큼이나 기존 시스템을 안정적으로 운영하는 능력이 중요합니다.
제조기업의 생산 시스템이나 금융회사의 핵심 업무 시스템은 잠시만 중단되어도 실제 사업에 영향을 줄 수 있습니다. 새로운 AI 기능을 도입하더라도 기존 시스템과 충돌하지 않아야 하며, 데이터와 접근 권한도 기업의 보안 기준에 맞게 관리되어야 합니다.
삼성SDS는 제조·금융·공공 분야의 핵심 시스템과 데이터센터를 오랫동안 구축하고 운영해 왔습니다. 삼성SDS는 공식적으로 금융·제조·공공 등 보안과 안정성이 중요한 시스템을 35년 이상 운영한 경험을 보유하고 있다고 설명합니다.
이러한 경험은 기업용 AI 사업에서도 중요한 기반이 됩니다.
기업이 AI를 도입할 때 필요한 것은 단순히 AI가 질문에 답하도록 만드는 것이 아닙니다. AI가 기업의 데이터와 업무 규칙을 이해하고, 기존 시스템을 조회하며, 허용된 범위 안에서 실제 업무를 수행하도록 만들어야 합니다.
삼성SDS는 기업의 기존 시스템을 구축하고 운영해 온 경험을 바탕으로 AI를 제조, 품질, 물류, 연구개발, 경영지원 등의 업무 시스템과 연결하고 있습니다.
삼성 관계사에서 축적한 경험을 외부 기업으로 확대하고 있다는 점도 확인할 수 있습니다. 삼성SDS에 따르면 2025년 외부 금융시장 수주는 전년보다 4배 이상 증가했으며, 생명보험사 영업 채널 고도화, 시중은행 업무 프로세스 혁신, 글로벌 모바일뱅킹 플랫폼 구축 사업 등을 수주했습니다. 제조 분야에서는 S-OIL과 3년간의 IT 통합 운영 계약도 체결했습니다.
즉, 삼성SDS가 보유한 첫 번째 경쟁력은 기업 시스템의 구조를 이해하고, 이를 장기간 안정적으로 구축·운영해 온 경험이라고 볼 수 있습니다.
2. 자체 클라우드와 멀티클라우드를 함께 지원하는 역량
기업의 시스템이 모두 같은 환경에서 운영되는 것은 아닙니다.
일부 시스템은 기업 내부의 온프레미스 환경에서 운영되고, 일부는 기업 전용 클라우드를 이용합니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle Cloud와 같은 글로벌 퍼블릭 클라우드를 여러 개 함께 사용하는 기업도 있습니다.
따라서 기업의 AI 전환을 지원하려면 특정 클라우드만 제공하는 것보다 고객의 업무와 보안 수준에 맞춰 여러 환경을 조합하고 운영하는 능력이 필요합니다.
삼성SDS는 자체 클라우드인 Samsung Cloud Platform(SCP)을 운영하는 동시에 글로벌 클라우드를 설계·구축·이전·운영하는 클라우드 매니지드 서비스(MSP)를 제공합니다.
SCP는 보안성과 안정성이 중요한 기업 및 공공 환경을 지원하는 클라우드입니다. 삼성SDS는 SCP와 함께 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle Cloud의 특성을 고려해 고객에게 적합한 클라우드 구성을 설계하고, 보안·거버넌스·비용 관리까지 통합 지원하고 있습니다.
여기에 데이터센터와 AI 연산 인프라도 포함됩니다.
삼성SDS는 기업이 대규모 GPU를 직접 구매하지 않고 필요한 만큼 이용할 수 있는 GPUaaS를 제공하고 있습니다. 2026년에는 NVIDIA B300 기반 GPUaaS에 이어 퓨리오사AI의 레니게이드 기반 NPUaaS도 출시했습니다.
또한 기존 110MW 규모의 AI 인프라를 2029년까지 230MW로 확대하고, 데이터센터 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업을 포함해 2031년에는 AI 인프라 사업 규모를 800MW 이상으로 확장하겠다는 계획을 발표했습니다. 이는 이미 구축된 규모가 아니라 삼성SDS가 앞으로 추진할 계획입니다.
삼성SDS의 클라우드 경쟁력은 단순히 자체 클라우드를 보유했다는 데 있지 않습니다.
데이터센터와 AI 연산 인프라부터 자체 클라우드, 글로벌 클라우드의 전환과 운영까지 연결할 수 있다는 점이 더 중요한 경쟁력입니다.
3. FabriX와 Brity로 AI를 실제 업무에 연결하는 구조
AI 인프라가 AI를 실행할 수 있는 기반이라면, 기업의 데이터와 업무 시스템을 AI에 연결하는 역할은 플랫폼이 담당합니다.
삼성SDS의 FabriX는 생성형 AI 모델, 기업 내부 데이터, 업무 시스템과 AI 에이전트를 연결하는 기업용 AI 플랫폼입니다.
기업은 FabriX를 통해 하나의 AI 모델만 이용하는 것이 아니라 여러 생성형 AI 모델과 사내 지식, 도구를 업무에 맞춰 활용할 수 있습니다. 제조, 품질, 물류, 연구개발, 경영지원 시스템과 연계할 수 있으며, AI 에이전트의 개발부터 실행과 운영까지 관리하는 기능도 제공합니다.
여러 AI 에이전트가 동시에 운영되는 환경에서 성능, 비용과 활용도를 관리하고, 보안·가드레일·AI 거버넌스를 적용하는 기능도 포함됩니다.
하지만 AI가 데이터와 시스템에 연결되는 것만으로 업무 혁신이 완성되는 것은 아닙니다. 직원이 실제로 AI를 사용할 수 있는 업무 환경과 AI가 작업을 실행할 수 있는 자동화 기능도 필요합니다.
삼성SDS는 이 영역에서 다음과 같은 솔루션을 제공하고 있습니다.
- Brity Works
메일, 메신저, 일정, 회의와 문서 작업을 지원하는 협업 환경입니다. - Brity Copilot
회의 요약, 통·번역, 문서 작성과 정보 확인 등 생성형 AI를 활용한 업무를 지원합니다. - Brity Automation
반복되는 업무와 기업의 실제 프로세스를 RPA와 BPA를 이용해 자동화합니다.
이 구조를 연결하면 AI가 단순히 질문에 답하는 데서 끝나지 않습니다.
직원이 AI와 대화해 필요한 정보를 확인하고, 기업 시스템에서 데이터를 조회하며, 문서를 작성하고, 메일을 보내거나 일정을 등록하고, 정해진 절차에 따라 후속 업무를 수행하는 환경으로 확장할 수 있습니다.
삼성SDS가 CES 2026에서 공개한 사례에서도 AI 에이전트가 업무 일정과 정보를 안내하고, 메일 발송과 회의 일정 등록, 영상 분석, 신고 처리와 문서 초안 작성까지 수행하는 과정이 제시되었습니다. 다만 당시 발표된 업무시간 절감 수치는 고객의 개념검증 과정에서 측정된 결과이므로, 모든 기업에서 같은 효과가 발생한다고 일반화할 수는 없습니다.
FabriX가 AI와 기업 시스템을 연결하는 중심 플랫폼이라면, Brity는 직원이 AI를 사용하고 AI가 업무를 실행하는 환경을 담당합니다.
이처럼 인프라, 플랫폼, 협업 환경과 자동화 기능을 한 흐름으로 연결할 수 있다는 점이 삼성SDS AI 풀스택의 핵심입니다.
4. 자체 기술과 글로벌 AI를 함께 활용하는 개방형 구조
기업마다 필요한 AI 모델과 솔루션은 다릅니다.
한 기업 안에서도 문서 작성, 데이터 분석, 고객 상담, 공급망 관리와 인사 업무에 적합한 AI가 서로 다를 수 있습니다. 모든 업무를 하나의 AI 모델이나 자체 솔루션만으로 처리하기는 어렵습니다.
삼성SDS는 자체 플랫폼과 솔루션만 제공하는 방식보다, 외부의 AI 모델과 글로벌 기업용 솔루션을 함께 연결하는 방향을 추진하고 있습니다.
FabriX는 삼성의 AI 모델뿐 아니라 주요 글로벌 언어모델을 연결할 수 있도록 구성되어 있습니다. 삼성SDS는 OpenAI의 ChatGPT Enterprise 공급과 도입 지원 사업을 진행하고 있으며, 2026년 2분기에는 OpenAI, Anthropic, Google Cloud와의 협력 체계를 구축했다고 발표했습니다.
기업용 솔루션에서도 SAP, Salesforce, Workday, o9 등의 글로벌 솔루션을 고객의 기존 시스템과 연결하고 있습니다.
이러한 구조에서 삼성SDS의 역할은 모든 AI 모델과 기업용 소프트웨어를 직접 만드는 것이 아닙니다.
기업이 필요한 기술을 선택하고, 이를 기존 데이터와 시스템에 연결해 실제로 운영할 수 있도록 전체 구조를 설계하는 것에 가깝습니다.
이는 기술 변화가 빠른 AI 시장에서 중요한 의미를 가집니다. 특정 AI 모델의 성능과 시장 지위가 달라지더라도 기업이 업무 목적에 맞는 모델과 서비스를 선택해 활용할 수 있기 때문입니다.
5. IT 서비스와 디지털 물류를 함께 운영하는 사업 기반
삼성SDS의 또 다른 특징은 IT 서비스와 물류 사업을 함께 운영한다는 점입니다.
삼성SDS는 물류 시스템만 구축하는 것이 아니라 국제운송, 창고, 내륙운송과 계약물류 사업을 실제로 운영하고 있습니다. 디지털 물류 플랫폼 Cello Square를 통해 견적, 예약, 운송, 화물 추적과 정산 등의 물류 업무도 디지털화하고 있습니다.
2025년 말 기준 Cello Square 가입 고객은 2만4,625개사로, 전년보다 27% 증가했습니다. 삼성SDS는 디지털 서비스의 범위를 국제운송에서 창고와 내륙운송으로 확대하고 있습니다.
물류 사업을 직접 운영한다는 점은 AI와 IT 기술을 실제 현장에 적용할 수 있는 기반이 됩니다.
예를 들어 운송 경로와 물동량을 분석하고, 창고 운영을 자동화하거나, 물류 상황을 디지털 트윈으로 구현하는 방식으로 AI를 활용할 수 있습니다. 삼성SDS는 국가별 물류 운영 사례를 자체 창고관리시스템과 운송관리시스템에 표준화하고, AI 기반 업무 자동화와 창고 디지털 트윈 적용을 확대하겠다는 방향을 제시했습니다.
DANA NOTES의 관점에서 보면, 삼성SDS의 물류 사업은 IT 서비스와 별도로 존재하는 사업에 그치지 않습니다.
기업 시스템 구축 경험과 실제 물류 운영 경험이 결합되면서 공급망과 물류 분야의 AI 활용 사례를 만들 수 있는 산업 기반으로 볼 수 있습니다.
시장에서 확인되는 삼성SDS의 경쟁력
기업이 제시하는 전략이 실제 경쟁력인지 판단하려면 제품 구성뿐 아니라 고객과 사업 성과도 함께 확인해야 합니다.
삼성SDS의 2025년 클라우드 사업 매출은 2조6,802억 원으로 전년보다 15.4% 증가했습니다. 이 가운데 SCP와 GPUaaS 사용량 증가, 금융 분야의 클라우드 전환, 공공 분야의 생성형 AI 사업과 ERP·SCM 사업 확대가 성장을 이끌었습니다.
2026년 2분기에도 클라우드 사업 매출은 7,794억 원으로 전년 같은 기간보다 17% 증가했습니다. 특히 외부 고객을 대상으로 한 클라우드 사업 매출이 75% 증가했으며, CSP 사업은 24%, MSP 사업은 17% 성장했습니다.
AI 사업도 내부 적용과 시범 운영을 넘어 외부 고객으로 확대되고 있습니다.
삼성SDS는 2026년 4월 우리은행의 핵심 업무에 175개 이상의 AI 에이전트를 적용하는 사업의 우선협상대상자로 선정되었으며, 한국수출입은행의 생성형 AI 시스템 구축 사업도 수주했다고 발표했습니다.
이러한 성과는 삼성SDS의 경쟁력이 삼성 관계사의 IT 운영에만 머무르지 않고, 금융·공공·제조 등 외부 시장으로 확대되고 있는지를 보여주는 지표입니다.
다만 수주, 우선협상대상자 선정과 실제 구축 완료는 구분해야 합니다. 발표된 사업이 예정된 일정에 따라 구축되고, 고객의 업무 성과와 장기적인 매출로 이어지는지는 이후에도 확인할 필요가 있습니다.
삼성SDS가 추진하는 Enterprise AX
삼성SDS가 현재 추구하는 방향은 기존 시스템에 생성형 AI 기능을 일부 추가하는 것보다 더 넓습니다.
삼성SDS는 기업의 데이터, 의사결정과 업무 실행을 AI 중심으로 연결하는 Enterprise AX(AI Transformation)를 추진하고 있습니다.
이를 위해 AI 인프라와 FabriX, Brity 솔루션을 연결하는 AI 풀스택을 확대하고, 기업의 AI 전략 수립부터 구축, 운영과 전사 확산까지 지원하는 구조를 강화하고 있습니다.
2026년에는 내부에 분산되어 있던 AI 사업과 기술 조직을 결합한 AX센터도 신설했습니다. 삼성SDS는 개별적인 AI 기능을 제공하는 데서 그치지 않고, AI가 기업의 실제 업무 현장에서 작동하고 지속적인 성과로 연결되도록 지원하는 것을 AX센터의 방향으로 제시했습니다.
최근에는 AI 인프라와 기업 업무용 AI를 넘어 디지털 자산과 피지컬 AI 분야에도 사업 범위를 확대하고 있습니다.
삼성SDS는 2026년 미국 피지컬 AI 기업에 투자하고, 다양한 로봇을 통합·제어해 제조실행시스템과 연결하는 로봇 오케스트레이션 사업을 추진하겠다고 발표했습니다. 아직 사업 초기 단계이지만, 기존 제조 시스템 구축 경험을 로봇과 피지컬 AI 영역으로 확장하려는 방향으로 볼 수 있습니다.
앞으로 지켜봐야 할 점
삼성SDS의 AI 풀스택은 AI 인프라부터 기업 업무 솔루션까지 넓은 영역을 포함하고 있습니다. 앞으로는 이러한 구성이 실제 기업의 성과로 얼마나 이어지는지를 지켜볼 필요가 있습니다.
첫 번째는 외부 고객 사업의 확대입니다.
삼성SDS는 삼성 관계사의 대규모 시스템을 구축하고 운영하며 많은 경험을 축적했습니다. 앞으로는 금융·공공·제조 등 외부 고객에서도 AI와 클라우드 사업을 지속적으로 확대하고, 장기간 운영되는 사업으로 연결하는지가 중요한 기준이 될 것입니다.
두 번째는 AI 에이전트의 실제 업무 정착입니다.
AI 에이전트가 개념검증이나 일부 업무 지원을 넘어 기업의 핵심 시스템과 안정적으로 연결되고, 업무시간 단축·비용 절감·고객 서비스 개선과 같은 측정 가능한 성과를 만드는지 확인해야 합니다.
세 번째는 AI 인프라 확대 계획의 실행입니다.
삼성SDS는 데이터센터와 GPU·NPU 기반 AI 인프라를 크게 확대하겠다는 계획을 발표했습니다. 향후 실제 투자 규모와 구축 일정, 고객 확보, 인프라 사용률이 사업 성과를 판단하는 기준이 될 수 있습니다.
네 번째는 디지털 물류와 AI의 결합입니다.
Cello Square의 고객과 서비스 범위가 계속 확대되는지, 창고 자동화와 디지털 트윈 등의 기술이 실제 물류 운영의 효율성과 안정적인 사업 성과로 이어지는지도 지켜볼 부분입니다.
이러한 요소들은 삼성SDS의 약점을 단정하기 위한 기준이라기보다, 현재 추진 중인 전략이 실제 경쟁력으로 이어지고 있는지를 확인하기 위한 지표입니다.
DANA NOTES 해설
생성형 AI 시장에서는 새로운 모델과 기능이 빠르게 등장합니다. 그러나 기업의 경쟁력은 최신 AI 모델을 먼저 사용하는 것만으로 만들어지지 않습니다.
기업의 데이터는 여러 시스템에 나뉘어 있고, 업무마다 서로 다른 권한과 보안 규칙이 적용됩니다. AI가 실제 업무를 수행하려면 이러한 시스템을 연결하고, 안정적으로 운영하며, 문제가 발생했을 때 통제할 수 있는 구조가 필요합니다.
삼성SDS의 경쟁력은 개별 AI 모델 하나보다 이 전체 구조를 기업의 업무 환경 안에서 구현할 수 있다는 점에 있습니다.
대규모 기업 시스템을 구축하고 운영한 경험, 자체 클라우드와 글로벌 클라우드를 함께 다루는 역량, FabriX와 Brity를 통한 AI 업무 연결, 그리고 실제 물류 운영 경험이 서로 결합되어 있습니다.
따라서 삼성SDS의 AI 풀스택은 단순히 보유한 제품을 한데 모은 목록으로만 봐서는 안 됩니다.
AI 인프라에서 기업 데이터와 시스템, 직원의 업무 환경과 자동화된 실행까지 연결하여 AI가 기업 안에서 실제로 작동하도록 만드는 사업 구조로 이해할 필요가 있습니다.
앞으로 기업용 AI의 경쟁 기준이 모델의 성능에서 실제 도입과 운영 성과로 확대될수록, 이러한 통합 역량은 삼성SDS의 중요한 경쟁 기반이 될 것으로 보입니다.
