삼성SDS가 에이전틱 AI 전략의 핵심 플랫폼 패브릭스(FabriX)로 우리은행 175개 이상 AI 에이전트를 구축한다. 멀티 거대언어모델 연결·에이전트 스튜디오·오케스트레이션·RAG 지원 구조, 기업여신·자산관리·고객상담 등 29개 업무 자동화, 업무속도 30% 개선 목표, 2031년까지 10조 원 투자 로드맵, 구글 클라우드 파트너십, NVIDIA B300 도입, 개발자가 봐야 할 에이전트 플랫폼 API와 멀티에이전트 오케스트레이션 기술까지.
삼성SDS가 2026년 에이전틱 AI 전략의 핵심 플랫폼으로 패브릭스(FabriX)를 앞세웠다. 우리은행에 175개 이상의 AI 에이전트를 구축하는 'AI 에이전트 뱅킹' 프로젝트에 패브릭스가 기반 플랫폼으로 투입된다. 기업여신, 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 5대 영역의 29개 핵심 업무를 AI 에이전트로 전환하는 작업이다.
2026년 1월 CES에서 삼성SDS는 에이전틱 AI를 기업 경쟁력의 핵심으로 선언했다. "AI를 활용하는 단계에서 AI가 직접 실행하는 단계"로의 전환이 핵심 메시지다. 이 전략의 실체인 패브릭스 플랫폼의 기술 구조, 우리은행 175개 에이전트 프로젝트의 세부 내용, 2031년까지 10조 원 투자 계획, 개발자가 봐야 할 변화를 다룬다.
삼성SDS는 2026년 1월 CES에서 에이전틱 AI 전략을 공식 선언했다. 핵심 메시지는 단순하다. 기존 AI는 사용자의 질문에 답하는 도구였다. 에이전틱 AI는 목표를 받으면 멀티스텝으로 스스로 실행한다.
우리은행 옥일진 AX혁신그룹 부행장은 이번 프로젝트에 대해 "'묻고 답하는 AI'에서 '일하고 해결하는 AI'로 전환하는 중요한 계기"라고 밝혔다. 금융 업무에서 에이전트가 실제로 의사결정을 보조하고 업무 프로세스를 자율 실행하는 구조다.
삼성SDS가 이 전략을 위해 자체 개발한 생성형 AI 플랫폼이 패브릭스(FabriX)다. 여러 거대언어모델을 연결하고, 에이전트를 설계·배포·관리하는 전 과정을 지원한다.
패브릭스는 삼성SDS의 생성형 AI 플랫폼이다. 단일 언어 모델이 아니라 여러 거대언어모델을 통합하고, 기업 시스템과 에이전트를 연결하는 풀스택 플랫폼으로 설계됐다.
패브릭스의 핵심 경쟁력은 삼성SDS의 기업 시스템 구축 경험이다. ERP, MES, CRM 등 기업 레거시 시스템과 AI 에이전트를 연결하는 커넥터 생태계가 자체 플랫폼의 강점으로 작용한다.
삼성SDS는 2026년 5월부터 사업을 착수해 올해 12월까지 90여 개 에이전트를 우선 선보인다. 이후 2027년 8월까지 순차적으로 175개 이상으로 확대하며 AI 기반 금융 업무 환경을 완성한다는 계획이다. 목표 효과는 업무 처리 속도 30% 개선이다.
인프라에 절반인 5조 원이 배정됐다는 점이 주목할 만하다. 에이전틱 AI는 대규모 추론 워크로드를 지속적으로 실행하므로 컴퓨트 비용이 핵심 원가다. 삼성SDS는 외부 클라우드(아마존웹서비스, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드, 오라클 클라우드)와 자체 클라우드를 병행 운영하는 멀티클라우드 전략을 취한다.
삼성SDS는 2026년 4월 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 강화했다. 기존 멀티클라우드 운영에서 구글 클라우드 비중을 높이고, 구글의 AI 인프라(버텍스 AI, 제미나이 API 등)와 패브릭스 플랫폼을 연계하는 방향이다.
하드웨어 측면에서는 NVIDIA B300 GPU를 선제적으로 도입했다. B300은 블랙웰 아키텍처 기반 최신 AI 가속기로, 대규모 AI 에이전트 추론 워크로드에 최적화됐다. 삼성SDS는 이를 AI 인프라에 통합해 패브릭스 기반 에이전트의 응답 속도와 처리량을 높인다.
인프라 전략의 결과가 주가에도 반영됐다. 2026년 5월 28일 삼성SDS 주가는 AI 인프라 낙관론으로 상한가를 기록했다(서울경제 보도).
삼성SDS의 에이전틱 AI 전략에서 개발자 관점의 의미 있는 변화를 세 가지로 정리한다.
① 기업 AI 통합의 복잡성이 플랫폼으로 흡수된다: 패브릭스 같은 에이전트 플랫폼이 멀티 언어 모델 연결, 레거시 시스템 커넥터, 거버넌스를 한 레이어에서 처리한다. 기업 고객을 위한 AI 솔루션을 만들 때 이 플랫폼 위에서 도메인 특화 에이전트를 구현하는 방식이 주류가 될 가능성이 있다.
② 에이전트 오케스트레이션 경험이 중요해진다: 단일 모델 호출이 아니라 여러 에이전트가 역할을 나눠 협력하는 구조 설계가 핵심 기술이 된다. LangGraph, 오픈AI Swarm, 패브릭스처럼 멀티에이전트 오케스트레이션 경험을 쌓을 것을 권장한다.
③ 금융·제조 등 규제 산업의 AI 프로젝트 기회가 확대된다: 삼성SDS의 우리은행 프로젝트처럼 규제 산업에서 AI 에이전트 구축 수요가 급증하고 있다. 거버넌스, 감사 로그, 컴플라이언스 연동을 이해하는 개발자에 대한 수요가 늘어난다.
코파일럿 스튜디오는 마이크로소프트 365 생태계에 최적화된 에이전트 개발 도구입니다. 패브릭스는 삼성SDS가 대기업·금융·공공 등 국내 엔터프라이즈 환경에 맞춰 개발한 멀티 거대언어모델 기반 에이전트 플랫폼입니다. 레거시 ERP·MES·코어 뱅킹 시스템과의 커넥터 생태계, 국내 규제 컴플라이언스 지원에서 차별점이 있습니다. 코파일럿 스튜디오가 마이크로소프트 클라우드 의존성이 높다면, 패브릭스는 멀티클라우드·온프레미스 환경을 지원합니다.
아닙니다. 단계적으로 배포됩니다. 2026년 12월까지 90여 개를 우선 선보이고, 이후 2027년 8월까지 175개 이상으로 순차 확대합니다. 금융 시스템 특성상 각 에이전트는 엄격한 검증과 실제 환경 테스트를 거쳐야 합니다. '175개'는 최종 완성 목표 수치이며, 초기에는 비교적 안전한 내부 업무 자동화 에이전트부터 투입됩니다.
현재 패브릭스는 삼성SDS가 기업 고객에게 제공하는 B2B 서비스 플랫폼입니다. 일반 개발자가 직접 가입해 쓰는 퍼블릭 서비스는 아닙니다. 삼성SDS의 프로젝트 파트너사 또는 시스템 통합(SI) 파트너로 참여하는 형태로 접근할 수 있습니다. 향후 부분적인 API나 개발자 에코시스템이 열릴 가능성은 있으나 현재로서는 공개 발표가 없습니다.
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 정해진 규칙과 순서에 따라 UI를 클릭하고 데이터를 이동하는 방식입니다. 업무 흐름이 바뀌면 스크립트를 수정해야 하고, 예외 상황에 취약합니다. 에이전틱 AI는 자연어로 목표를 받고, 상황에 따라 스스로 판단해 멀티스텝을 실행합니다. 비정형 문서 처리, 예외 케이스 대응, 다른 시스템과의 동적 연동이 가능합니다. 비용 면에서는 에이전틱 AI가 더 비싸지만, 처리할 수 있는 업무 복잡성이 훨씬 높습니다.
법적 책임의 주체는 여전히 은행과 담당 직원입니다. AI 에이전트는 보조 도구로 활용되며, 실제 금융 결정(대출 승인, 투자 추천 등)에서 최종 승인은 사람이 합니다. 삼성SDS의 패브릭스는 거버넌스 레이어에서 에이전트의 실행 범위를 제한하고 감사 로그를 기록합니다. 금융위원회 등 규제 기관의 AI 활용 가이드라인에 따라 에이전트의 자율 실행 권한이 결정됩니다.
세 회사 모두 에이전틱 AI 플랫폼 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 삼성SDS는 패브릭스를 자체 개발하고 삼성 그룹 계열사 내 레퍼런스를 앞세웁니다. LG CNS는 에이전틱워크스(AgenticWorks) 플랫폼에 엑사원과 코히어 지현 등 멀티 모델을 투입했습니다. SK C&C는 SK 그룹의 AI 전략(에이닷, SK텔레콤 AI)과 연계한 방향입니다. 공통점은 세 회사 모두 자체 플랫폼을 통해 기업 고객을 묶어두는 구조를 추구한다는 점입니다.
