SAP가 보기 드문 공격적인 베팅에 나섰다. 대상은 설립 18개월밖에 되지 않은 독일 프라이부르크의 스타트업 Prior Labs다. 이 회사가 이전에 조달한 자금은 프리시드 930만달러가 전부였다.
SAP가 사려는 것은 또 하나의 대형 언어모델 팀이 아니다. Prior Labs는 구조화 데이터를 위한 기반 모델을 만든다. 소비자용 챗봇 경쟁보다 SAP의 핵심 사업인 기업 소프트웨어에 훨씬 가까운 영역이다.
거래 조건
SAP는 공식 인수 가격을 공개하지 않았다. 다만 보도에 따르면 4년 동안 10억유로, 약 11억6000만달러를 투입하는 구조다. 거래는 거의 전액 현금이며, 세 창업자에게 초기 지급되는 금액만 5억달러를 넘는 것으로 알려졌다.
Prior Labs는 2024년 프라이부르크에서 설립됐다. 창업자는 CEO Frank Hutter, Noah Hollmann, Sauraj Gambhir다. 2025년 2월 프리시드 라운드는 Balderton Capital이 주도했고, Hugging Face 공동창업자 Thomas Wolf와 Black Forest Labs 공동창업자 Robin Rombach도 엔젤 투자자로 참여했다. 전 Meta 수석 AI 과학자 Yann LeCun은 고문으로 이름을 올렸다.
TabPFN의 의미
핵심 제품은 TabPFN, 즉 Tabular Prior-data Fitted Networks다. 표 형식 데이터에 맞춰 훈련된 기반 모델군이다.
텍스트 모델이 언어를 다루도록 최적화돼 있다면, TabPFN은 표를 읽도록 설계됐다. 매출 명세, 결측값, 이상치, 분포, 열 사이의 관계가 대상이다. 모델 주변에 분석 코드를 짜는 방식이 아니라, 모델 자체가 표의 구조를 이해하도록 하는 접근이다.
오픈소스 TabPFN 모델은 Hugging Face에서 누적 다운로드 300만회를 넘겼다. 작은 독일 연구소가 구조화 데이터 커뮤니티에서 이 정도 채택을 얻은 것은 분명한 신호다.
SAP가 보는 전장
SAP 최고기술책임자 Philipp Herzig는 기업 AI에서 가장 큰 미개척 기회가 대형 언어모델이 아니라 구조화 데이터용 AI에 있다고 설명했다.
SAP 입장에서는 설득력 있는 판단이다. ERP 테이블, 재무 전표, 판매 원장, 재고 기록, HR 데이터, 생산 작업 지시는 자연어처럼 정리돼 있지 않다. 범용 LLM에 억지로 넣으면 정확도가 떨어지거나 계산 비용이 지나치게 커진다. SAP는 이런 기업 구조화 데이터를 가장 많이 접하는 소프트웨어 기업 중 하나다.
Prior Labs는 그 데이터에 맞는 모델 계층을 제공한다. SAP가 독점적 기업 데이터, TabPFN식 모델, 자체 애플리케이션 계층을 묶을 수 있다면 기존 고객 기반 안에서 방어 가능한 AI 거점을 만들 수 있다.
NemoClaw라는 단서
발표문에는 또 하나의 중요한 대목이 있었다. SAP는 API 정책으로 승인되지 않은 AI 에이전트의 접근을 막는다고 밝혔다. 반면 Nvidia의 NemoClaw는 Joule Agents 플랫폼을 통해 SAP가 인정한 아키텍처로 통과권을 받았다.
이는 SAP가 ERP에 AI 기능을 추가하는 데 그치지 않는다는 뜻이다. 어떤 에이전트가 들어오고 어떤 방식으로 접속할지까지 통제하려 한다. Prior Labs는 모델 계층, Joule Agents는 오케스트레이션 계층, NemoClaw는 승인된 에이전트 프레임워크 역할을 맡는다.
Salesforce의 Agentforce, ServiceNow의 AI Control Tower와 닮은 흐름이다. 기업 SaaS 대기업들이 겨냥하는 곳은 직장 AI의 표준 인터페이스와 진입 규칙이다.
성공할 수 있을까
위험은 TabPFN이 아직 연구 성격이 강하다는 점이다. 오픈소스 다운로드가 많다고 해서 대기업의 운영 환경에서 바로 통한다는 뜻은 아니다. 데모를 대형 고객용 정식 제품으로 끌어올리려면 최소 1~2년이 걸릴 수 있다.
경쟁 시간도 줄고 있다. Microsoft Fabric 내부에서는 비슷한 구조화 데이터 기반 모델 프로젝트가 진행되는 것으로 알려졌고, OpenAI에서도 GPT-Tabular 방향에 관심을 두는 인력이 있다. SAP는 선점했지만 대형 모델 회사들이 방향을 트기 전에 해자를 구축해야 한다.
통합 역시 과제다. 독일의 작은 연구팀이 독일 대기업에 합류한다는 점은 문화적으로 맞아 보일 수 있지만, SAP의 제품 리듬과 연구소의 개발 속도는 다르다.
그럼에도 TabPFN이 기업 구조화 데이터의 사실상 표준이 된다면 SAP는 AI 시대의 핵심 모델 계층을 생태계 안으로 끌어들인 셈이다. 그때 10억유로는 오히려 싼 가격으로 보일 수 있다.
출처: SAP bets $1.16B on 18-month-old German AI lab and says yes to NemoClaw(TechCrunch); CocoLoop, SAP Acquires AI Startup Prior Labs With EUR1B Investment to Unlock Enterprise Structured Data(The AI Insider)