산업통상자원부(이하 산업부)는 7월 9일 오후 2시 LG사이언스파크에서 디자인 기업 및 전문가들이 참석한 가운데 AI 디자인 현장 간담회를 개최하고, ‘AI 디자인 확산 전략’을 발표했다. 이번 발표는 AI 시대에 맞춘 새로운 산업 정책의 일환으로, 디자인 산업에 AI를 빠르게 도입하여 산업 전반의 경쟁력을 높이기 위한 전략이다.   AI 디자인 확산 전략 개요 이번 전략은 4개월간 디자인 분과위 위원, 디자인 협단체, 디자인 및 AI 기업 등과의 의견 수렴과 논의를 통해 마련되었다. 전략은 ① 플래그쉽 프로젝트 추진, ② 핵심 경쟁력 확보, ③ 신시장 창출, ④ AI 디자인 제도 및 규범 설계 등 네 가지 축을 중심으로 진행된다. 이를 통해 디자인 기업의 AI 도입률을 50%로, AI 디자이너를 1만 명으로, AI 디자인 혁신기업을 500개로 늘리고, 전 산업의 디자인 활용률을 60%까지 끌어올리는 것이 목표다. 7대 분야 AI 디자인 플래그쉽 프로젝트 추진 우선, 디자인 분야 AI 활용률이 5.5%로 저조한 현실을 감안해 7대 분야 ‘AI 디자인 플래그쉽 프로젝트’를 추진한다. 2024년에는 트렌드 분석, 디자인 유사도 검색, 디자인 지식․연구 특화 경량언어모델(sLLM) 등 3대 AI 서비스 개발을 시작한다. 2025년에는 소비재 디자인, 최적 공학 부품 설계, 제조 공정 설계 자동화, 디지털 디자인 자동생성 등 AI 디자인 활용 효과가 큰 4대 분야를 중심으로 20개 AI 디자인 모델 개발을 지원할 예정이다. AI 디자인 핵심 경쟁력 확보 산업부는 AI 디자인 핵심 경쟁력 확보를 위해 기술, 기업, 데이터, 인재 등 4가지 분야에 집중 투자할 계획이다. 2024년 중 디자인컨셉, 디자인생성, 프로토타이핑, 디자인-생산 연동, 디자인 지식․보호 등 5대 분야에 필요한 AI 디자인 기술 로드맵을 발표하고, 2025년부터 본격적으로 R&D를 지원한다. 또한, 6대 권역별로 디자인 창작랩을 구축해 AI 기반 디자인 신상품 및 서비스 기획․개발을 지원하고, 디자인 기업의 AI 전환을 돕는 맞춤형 지원체계를 마련한다. K-디자인 빅데이터 허브 구축 디자인 진흥기관 및 해외 보유기관과 협력해 디자인 아카이브, 한국 전통 디자인, 색채․소재․마감(CMF), 휴먼데이터 등 4대 분야를 중심으로 K-디자인 빅데이터 허브를 구축한다. 인적자원개발협의체 중심으로 AI 디자인 교육 프로그램을 개발․보급하고, 디자인-AI 융합 전공 트랙을 5개 개설하며, 온라인 교육용 ‘디자인 그라운드’를 운영한다. AI 디자인 시장 활성화 제조, 넛지, 엔지니어링, 패키징 등 4대 산업 분야별로 생성형 AI를 활용해 시장 분석, 제품 디자인, 설계 자동화, 서비스 프로토타입 생성 등을 지원하는 협업 프로젝트 150여 개를 선정해 지원한다. 활용․공급기업 간 매칭을 위한 마켓플레이스를 구축하고, 생산기술연구원에 구축된 엔지니어링 빅데이터 플랫폼을 통해 제조기업에게 디자인․설계 소프트웨어, 고성능 컴퓨팅 파워, 설계․해석 데이터 분석 컨설팅 등을 종합적으로 지원한다. AI 디자인 제도 및 규범 설계 AI 디자인 확산의 걸림돌이 될 수 있는 디자인 저작권, 데이터 프라이버시, 윤리 문제 등을 논의하기 위해 금년 하반기에 민관합동 디자인 제도 개편 논의기구를 구성할 계획이다. 또한, 산업디자인법 등 관련 법령을 선제적으로 개정하여 AI 디자인 개념․범위, AI 디자인 혁신기업 지원 근거를 마련한다. 이와 함께 일본, 대만, 싱가포르, 말레이시아 등 세계 각국의 디자인 진흥기관과 AI 디자인 아시아 이니셔티브를 출범해 AI 디자인 정책 및 규범 관련 국제적 공조 방안을 강구한다. 한편, 안덕근 장관은 LG사이언스파크에 소재한 「Gen AI 스튜디오」에서 생성형 AI 최신 기술과 국내외 솔루션 산업 적용 사례를 체험하고, 산업계와 의견을 교환했다. 안 장관은 “AI 시대에 우리 디자인기업과 디자이너들이 누구보다 앞서 AI를 적극 도입하고 활용하여 세계 최고의 기업과 인재로 거듭나기를 기대한다”고 강조하며, “정부는 K-디자인이 AI를 활용하여 새롭게 도약할 수 있도록 오늘 발표한 전략을 차질없이 추진해 나가겠다”고 밝혔다. 이번 발표된 AI 디자인 확산 전략은 우리나라 디자인 산업의 경쟁력을 강화하고, AI 기술을 통해 산업 전반의 혁신을 이끄는 중요한 기틀이 될 것으로 기대된다.   이미지 출처 : 디자인진흥원    AI 디자인 확산 전략의 주요 내용은 첨부 파일에서 확인 가능하다.  

알테어가 자사의 설계 및 시뮬레이션 플랫폼 '알테어 하이퍼웍스 2024'를 출시했다고 밝혔다.   하이퍼웍스는 제품 설계, 시뮬레이션, 최적화를 위한 통합 소프트웨어 플랫폼으로, 엔지니어링 전 과정을 지원한다. 최신 버전은 AI 기반 엔지니어링, 기계 및 전자 시스템 설계, 시뮬레이션 기반 설계 및 최적화 분야에서 진전을 이뤘다. 설계 및 시뮬레이션 도구에 AI 기술을 접목하고, HPC 기반 워크플로로 AI 활용도를 높였으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 AI를 적용할 수 있게 되었다.     주요 기능도 대폭 개선되었다. 알테어 하이퍼메시는 생성형 기반의 설계로 최적 설계 탐색을 가속화하고, 알테어 심랩은 DOE(실험 계획)를 통한 다양한 조건에서의 열해석을 지원한다. 알테어 드라이브와 알테어 원의 HPC 및 클라우드 자원을 활용해 알테어 피직스 AI 모델 학습 시간도 단축했다.   또한 디지털 트윈과 디지털 스레드를 통합해 디지털 엔지니어링 생태계를 구축했다. 엔지니어는 디지털 엔지니어링 생태계를 통해 모든 데이터를 통합 관리하여 설계 오류를 줄이고 품질을 향상시킬 수 있게 되었다.   엔지니어링 사용자 경험 측면에서도 발전이 있었다. 하이퍼웍스 2024는 250개 이상의 CAD 시스템 및 파일 형식을 지원하며, 파이썬과 C++ 지원으로 사용자 정의 및 자동화 기능을 강화했다. 또한 직관적인 워크플로와 사실적인 그래픽을 통해 작업 효율을 높였다.   기계 및 전자 시스템 설계 분야에서는 파이썬 API로 반복 작업을 자동화하고, 3D 인쇄 회로 기판(PCB) 모델링을 개선했다. 또한 알테어 심솔리드는 메싱이나 설계 단순화 작업 없이 ECAD(전자캐드)에서 시뮬레이션으로 원활하게 전환할 수 있어 복잡한 PCB 및 집적 회로(IC) 모델의 분석이 용이해졌다.   이외에도 설계 및 제조 효율성을 극대화하는 시뮬레이션 기반 설계 솔루션 기술도 더욱 강화했다. 특히 알테어 인스파이어는 스케치부터 시작해 기하학적 구조 구축 및 편집이 가능하며, 구조, 유체, 동역학 해석 등 다양한 제조 공정에 대한 상세한 분석을 설계자 친화적으로 수행할 수 있다.   알테어의 짐 스카파 최고경영자는 “하이퍼웍스 2024는 기존 워크플로에 AI 기능을 혁신적으로 통합하여 엔지니어가 작업 속도를 높이고 복잡한 설계 문제를 해결할 수 있게 한다”면서, “제품 개발 수명 주기의 모든 단계에서 최신 사용자 경험을 제공하여 앞으로도 혁신적인 디지털 엔지니어링 사례를 계속 만들어갈 것”이라고 밝혔다.

인텔은 메타(Meta)의 최신 LLM(대규모 언어 모델)인 라마 3.1(Llama 3.1)에 데이터센터, 에지 및 클라이언트 AI 제품 전반에 걸친 성능 데이터 및 최적화를 제공한다고 밝혔다. 인텔은 ‘AI 에브리웨어’ 전략을 위해 AI 소프트웨어 생태계에 지속적으로 투자하고 있으며, 새로운 모델이 인텔의 AI 하드웨어에 최적화되도록 보장하고 있다. 메타는 지난 4월 라마 3 출시에 이어, 7월에는 현재까지 가장 성능이 뛰어난 모델인 라마 3.1을 출시했다. 라마 3.1은 공개적으로 사용 가능한 가장 큰 파운데이션 모델인 라마 3.1 405B(4천 50억개 모델)를 포함해 다양한 규모와 기능에서 여러 새로운 업데이트 모델을 제공한다. 이 새로운 모델들은 파이토치(PyTorch) 및 인텔 파이토치 익스텐션(Intel Extension for PyTorch), 딥스피드(DeepSpeed), 허깅 페이스 옵티멈 라이브러리(Hugging Face* Optimum libraries), vLLM 등 개방형 생태계 소프트웨어를 통해 인텔 AI 제품에서 활성화 및 최적화된다. 또한 생태계 전반에서 최고의 혁신을 활용하는 개방형, 멀티 벤더, 강력하고 컴포저블한 생성형 AI 솔루션을 만들기 위한 LF AI 및 데이터 재단(LF AI & Data Foundation)의 새로운 오픈 플랫폼 프로젝트인 OPEA(Open Platform for Enterprise AI) 역시 이 모델들을 지원한다. 라마 3.1 다국어 LLM 컬렉션은 8B, 70B, 405B 크기(텍스트 인/텍스트 아웃)의 사전 학습 및 조정(인스트럭션 튜닝)된 생성 모델 컬렉션으로, 모든 모델은 8개 구술어에 걸쳐 긴 컨텍스트 길이(128k)를 지원한다. 라마 3.1 405B는 일반 지식, 조작성, 수학, 도구 사용 및 다국어 번역에 있어 최첨단 기능을 갖추고 있다. 이를 통해 커뮤니티는 합성 데이터 생성 및 모델 증류(model distillation)와 같은 새로운 기능을 활용할 수 있게 될 것이다. 한편, 인텔은 생성형 AI 및 대형 언어 모델(LLM)의 고성능 가속을 위한 가우디(Intel Gaudi) 가속기 및 일반 컴퓨팅의 유비쿼터스 백본 역할을 하는 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서, 클라이언트와 에지에서 높은 온디바이스 AI 추론 성능을 제공하는 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) 프로세서 및 인텔 아크(Intel Arc) 그래픽이 탑재된 AI PC를 포함해 인텔 AI 제품 포트폴리오 상에서의 라마 3.1 모델 초기 성능 측정 결과를 소개했다.   ▲ 16대의 인텔 가우디 가속기 상에서의 라마 3.1 405B 추론 결과   ▲ 5세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서 상에서의 라마 3.1 추론 지연 시간   ▲ 인텔 아크 GPU가 내장된 인텔 코어 울트라 7 165H 기반의 AI PC에서 라마 3.1 추론 다음 토큰 대기 시간

엔비디아가 메타(Meta)의 오픈소스 AI 모델 컬렉션인 라마 3.1(Llama 3.1)을 통해 전 세계 기업의 생성형 AI를 강화하는 엔비디아 AI 파운드리(NVIDIA AI Foundry) 서비스와 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 발표했다. 이를 통해 기업과 국가는 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1과 엔비디아 소프트웨어, 컴퓨팅, 전문성을 활용해 도메인별 산업 사용 사례에 맞는 맞춤형 ‘슈퍼모델’을 만들 수 있다. 기업은 자체 데이터는 물론, 라마 3.1 405B와 엔비디아 네모트론(Nemotron) 리워드 모델에서 생성된 합성 데이터로 이러한 슈퍼모델을 훈련할 수 있다. 엔비디아 AI 파운드리는 높은 수준의 퍼블릭 클라우드와 공동 설계된 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud) AI 플랫폼으로 구동된다. 이를 통해 AI 수요 변화에 따라 쉽게 확장할 수 있는 방대한 컴퓨팅 리소스를 기업에게 제공한다. 새로운 서비스는 기업뿐만 아니라 독자적인 AI 전략을 개발 중인 국가들의 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 구축을 지원한다. 이들은 고유한 비즈니스나 문화를 반영하는 생성형 AI 애플리케이션을 위해 도메인별 지식을 갖춘 맞춤형 LLM을 구축하고자 한다. 엔비디아는 프로덕션 AI용 라마 3.1 모델의 엔터프라이즈 배포를 강화하기 위해 라마 3.1 모델용 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 다운로드할 수 있도록 제공한다. NIM 마이크로서비스는 프로덕션 환경에서 라마 3.1 모델을 배포하는 빠른 방법이며, NIM 없이 추론을 실행하는 것보다 최대 2.5배 더 높은 처리량을 제공한다. 기업은 라마 3.1 NIM 마이크로서비스를 새로운 엔비디아 네모 리트리버(NeMo Retriever) NIM 마이크로서비스와 결합해 AI 코파일럿, 어시스턴트, 디지털 휴먼 아바타를 위한 최첨단 검색 파이프라인을 구축할 수 있다.     엔비디아 AI 파운드리는 맞춤형 슈퍼모델을 빠르게 구축할 수 있는 엔드투엔드 서비스를 제공한다. 이는 엔비디아 소프트웨어, 인프라, 전문성 등을 개방형 커뮤니티 모델, 기술, 엔비디아 AI 에코시스템의 지원에 결합한다. 기업은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1 모델과 엔비디아 네모(NeMo) 플랫폼을 사용해 맞춤형 모델을 만들 수 있다. 여기에는 허깅 페이스 리워드 벤치(Hugging Face RewardBench)에서 1위를 차지한 엔비디아 네모트론-4 340B 리워드 모델이 포함된다. 맞춤형 모델이 생성되면, 기업은 선호하는 클라우드 플랫폼과 글로벌 서버 제조업체의 엔비디아 인증 시스템(Certified Systems)에서 원하는 MLOps와 AIOps 플랫폼을 사용할 수 있다. 이를 통해 프로덕션 환경에서 실행할 수 있는 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 생성한다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 전문가와 글로벌 시스템 통합 파트너는 AI 파운드리 고객과 협력해 개발부터 배포에 이르는 전체 프로세스를 가속화한다. 도메인별 모델을 만들기 위해 추가 훈련 데이터가 필요한 기업은 맞춤형 라마 슈퍼모델을 만들 때 라마 3.1 405B와 네모트론-4 340B를 함께 사용해 합성 데이터를 생성하면 모델 정확도를 높일 수 있다. 자체 훈련 데이터를 보유한 고객은 도메인 적응형 사전 훈련(DAPT)을 위해 엔비디아 네모로 라마 3.1 모델을 맞춤화해 모델 정확도를 더욱 높일 수 있다. 또한, 엔비디아와 메타는 개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 위한 소규모 맞춤형 라마 3.1 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 라마 3.1의 증류 레시피를 제공하기 위해 협력하고 있다. 이를 통해 기업은 AI 워크스테이션과 노트북 같은 광범위한 가속 인프라에서 라마 기반 AI 애플리케이션을 실행할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “메타의 오픈소스 모델인 라마 3.1은 전 세계 기업에서 생성형 AI 채택하는 데 있어 중요한 순간이다. 라마 3.1은 모든 기업과 업계가 최첨단 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 문을 열었다. 엔비디아 AI 파운드리는 라마 3.1을 전체적으로 통합했으며, 기업이 맞춤형 라마 슈퍼모델을 구축하고 배포할 수 있도록 지원할 준비가 돼 있다”고 말했다. 메타의 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) CEO는 “새로운 라마 3.1 모델은 오픈소스 AI에 있어 매우 중요한 단계이다. 기업들은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 사람들이 원하는 최첨단 AI 서비스를 쉽게 만들고 맞춤화하며, 엔비디아 NIM을 통해 배포할 수 있다. 이러한 서비스를 사람들에게 제공할 수 있게 돼 기쁘다”고 말했다.

IBM은 기업이 고품질, 고성능의 다양한 파운데이션 모델을 폭넓게 이용하고, 자사의 필요에 따라 맞춤형으로 배포할 수 있도록 하기 위한 노력의 일환으로 왓슨x.ai(watsonx.ai)에서 미스트랄 라지(Mistral Large) 모델을 제공한다고 발표했다. 인공지능(AI) 개발자를 위한 IBM의 기업용 AI 스튜디오인 왓슨x.ai는 IBM의 그래니트(Granite) 모델 외에도 다양한 오픈소스 및 상용 모델 선택이 가능하며, 이를 용도에 따라 변형하거나 비즈니스 솔루션 및 애플리케이션과 통합해 사용할 수 있다. IBM은 이미 왓슨x.ai 내에서 기업 환경에 적용할 수 있는 소규모 모델인 Mixtral-8x7B를 제공하고 있다. 이 모델은 IBM이 최적화한 모델로, 주어진 시간 동안 처리할 수 있는 데이터의 양이 기존 모델보다 50% 증가했다. 이번에 새롭게 추가된 미스트랄 라지는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 먼저 제공된다. 이제 왓슨x 고객은 추론과 다국어 기능이 필요한 복잡한 전사적 작업을 처리하도록 최적화된 미스트랄 AI의 가장 강력한 모델을 활용할 수 있다. 검색증강생성(RAG) 전문화를 통해 더 장시간의 채팅 상호작용과 대용량 문서 처리가 가능하며, 사용자 정의 함수나 API와 같은 외부 도구에 연결할 수 있고, 뛰어난 코딩 성능으로 특정 용도에 맞는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있다. 책임감 있는 AI 구축을 위해 안전장치로 사용할 수 있는 ‘가드레일(guardrail)’ 기능이 내장되어 있기도 하다.     아울러, 기업은 이제 왓슨x 플랫폼에서 미스트랄 라지를 통해 데이터 스토어, 프롬프트 랩, 모델 튜닝, 프로세스 모니터링 및 거버넌스 기능을 포함한 추가적인 엔터프라이즈 지원 제품을 활용할 수 있다. 왓슨x 고객은 특정 플랫폼에 종속되지 않고 온프레미스(사내 서버)나 퍼블릭 클라우드 제공업체 등 원하는 환경에서 왓슨x.ai 내 모델을 배포할 수 있다. 빠르게 변화하는 AI 분야에서 기업이 민첩하게 적응하고 인프라 및 개발에 대한 매몰 투자를 피하려면 유연성이 핵심이기 때문이다. IBM은 왓슨 플랫폼에 미스트랄 AI의 상용 모델을 제공함으로써 개방형 멀티 모델 전략을 더욱 확장하고 기업이 혁신, 변화, 확장할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 또, 책임감 있게 기업 혁신에 기여하고자 하는 IBM의 의지를 바탕으로, IBM은 한도형 지적 재산권 보상 제도를 통해 미스트랄 라지에 대한 고객 보호를 제공한다고 밝혔다. 이는 IBM이 자사의 AI 모델인 IBM 그래니트 모델에 대한 고객 보증 제도를 적용한 이래 제3자 파운데이션 모델까지 확대한 첫 번째 사례이다.

어도비가 전문 디자인 애플리케이션인 어도비 일러스트레이터(Adobe Illustrator)와 어도비 포토샵(Adobe Photoshop)의 혁신을 통해 일상적인 크리에이티브 워크플로를 가속화하고 크리에이터에게 더 많은 권한을 부여한다고 발표했다. 이번 업데이트로 일러스트레이터는 전문 디자이너와 일러스트레이터가 브랜드 그래픽, 로고 및 아이콘, 제품 패키지, 마케팅 제작물, 패턴 제작 등 아이디어 구상부터 제작에 이르는 작업 전반에서 비전을 더욱 쉽고 빠르게 실현할 수 있는 새로운 방식을 제공한다. 새로워진 포토샵은 크리에이티브 전문가가 디자인 콘셉트를 반복적으로 적용해 애셋을 빠르게 제작하고 차별화된 색상 및 스타일로 복잡한 맞춤형 결과물을 효율적으로 제작하도록 지원한다.   ▲ 일러스트레이터의 ‘텍스트를 패턴으로’ 기능   일러스트레이터에서 크리에이티브 워크플로 가속화를 위한 새로운 툴로 생성형 모양 채우기(Generative Shape Fill)가 베타로 제공된다. 이를 통해 디자이너는 상황별 작업 표시줄(Contextual Taskbar)에서 텍스트 프롬프트를 입력해 모양에 상세한 벡터를 빠르게 추가할 수 있다. 생성형 모양 채우기는 크리에이터가 더욱 빠르게 강력하고 정밀한 작업을 하도록 설계된 최신 파이어플라이 벡터 모델(Firefly Vector Model, 베타)로 구동된다. 이 밖에도 치수 도구(Dimension Tool), 목업(Mockup, 베타), 상황별 작업 표시줄, 리타입(Retype), 향상된 선택 도구, 텍스트를 패턴으로(Text to Pattern, 베타), 스타일 참조(Style Reference) 등 새롭게 추가된 혁신 기능과 워크플로 개선으로 디자이너는 시간을 절약하면서 원하는 작업에 집중할 수 있다. 포토샵에는 주요 크리에이티브 워크플로를 가속화하고 반복적인 작업을 간소화해줄 선택 브러시 도구(Selection Brush Tool) 및 조정 브러시 도구(Adjustment Brush Tool)와 향상된 타입 도구(Type Tool) 및 상황별 작업 표시줄 등 직관적인 기능이 추가됐다. 이를 통해 디자이너는 이미지를 선택, 합성 및 조정하거나 글꼴 작업 시 새로운 차원의 생산성과 정밀도, 제어를 경험할 수 있다. 뿐만 아니라 어도비 파이어플라이 이미지 3 모델(Adobe Firefly Image 3 Model)로 구동되는 이미지 생성(Generate Image)을 통해 새로운 방식의 아이디어 구성과 창작이 가능하다.   ▲ 포토샵의 선택 브러시 도구   이번 일러스트레이터 및 포토샵 업데이트를 통해 그래픽, 패션, 인테리어, 일러스트레이션 등 다양한 분야의 디자이너는 워크플로를 한층 가속화하고, 콘셉트를 구상 및 반복하는 과정에서 생산성을 높이며 작업에 재미를 더할 수 있다. 새롭게 발표된 툴은 다양한 버전의 광고 및 마케팅 그래픽 제작부터 디지털 드로잉 및 일러스트레이션, 패션 실루엣에 패턴 추가, 영감 및 무드 보드 제작까지 모든 디자인 워크플로에서 사용 가능하다. 디자이너는 신규 툴을 이용해 다양한 패턴과 디자인 옵션으로 제품 패키징을 테스트하고, 계절에 맞춘 광고를 탐색하며, 다양한 목업 조합을 기반으로 제품을 디자인할 수 있다.  어도비 파이어플라이는 디자이너가 AI를 크리에이티브 어시스턴트로 사용할 수 있도록 일러스트레이터 및 포토샵에서 ▲일러스트레이터의 새로운 생성형 모양 채우기 ▲텍스트를 패턴으로 기능 ▲스타일 참조 ▲포토샵의 이미지 생성 ▲포토샵 생성형 채우기(Generative Fill)의 세부 사항 향상(Enhance Detail) 등 다양한 생성형 AI 혁신을 제공한다. 이 밖에 디자이너가 생산성을 높이고 창작에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 크리에이티브 워크플로를 가속화하는 일러스트레이터와 포토샵의 혁신 기능이 추가됐다. 어도비의 애슐리 스틸(Ashley Still) 디지털 미디어 부문 수석 부사장은 “일러스트레이션, 디자인, 사진 등의 분야에 종사하는 많은 크리에이티브 사용자들이 아이디어 구상과 디자인, 제작 전반에서 생산성을 극대화하고 워크플로를 가속화할 수 있도록 가장 혁신적인 기능을 제공하는 어도비의 툴을 신뢰한다”면서, “어도비는 일러스트레이터와 포토샵의 기존 워크플로에 직접 내장된 새로운 혁신 기능을 통해 디자이너가 작업 속도를 높이고 드로잉, 디자인 뿐 아니라 크리에이티브 비전 실현 등 가장 자신있는 업무에 집중할 수 있는 새로운 방식을 선사한다”고 말했다.

최주영 지음 / 23,000원 / 이지스퍼블리싱      건축 분야 1위 도서! 《Do it! 스케치업 with 엔스케이프》의 전면 개정판! 8가지 실무 프로젝트로 투시도, 아이소메트릭, 다이어그램, VR까지 완전 정복! 건축·인테리어 업계 종사자 분들께 많은 사랑을 받은 엔스케이프 입문서! 《Do it! 스케치업 with 엔스케이프》가 2024년 최신 내용 업데이트로 전면 개정되어 돌아왔다. 이 책은 스케치업 모델링을 엔스케이프로 렌더링하는 방법을 담았다. 단순히 따라 하기만 하는 것이 아니라 렌더링을 처음부터 끝까지 혼자 해볼 수 있도록 단계별로 설명해 독학을 위한 교재로도 무리가 없다. 이 책에서는 가상의 오두막을 렌더링해 보며 스케치업과 엔스케이프의 기본 기능을 학습하고, 건축 회사에서 실제로 다루는 프로젝트를 통해 실내 투시도와 외부 투시도를 작성해 본다. 또한 디자인 프로세스 발표에 유용한 아이소메트릭과 매스 다이어그램, 단면 투시도 등 콘셉트 디자인도 만들어 볼 수 있다. 렌더링에서 가장 중요한 인공조명, 재질 매핑, 빛 조절, 화각 조절 등 까다롭지만 꼭 필요한 노하우까지도 얻어 갈 수 있다. 이 책을 단계별로 따라 하다 보면 렌더링 입문자도 중급자 수준으로 실력을 높일 수 있다. 마지막으로 부록에는 챗GPT와 크레아 AI를 활용해 모델링·렌더링하는 방법까지 수록, 이 책 한 권으로 스케치업과 엔스케이프의 시간 절약 노하우까지도 한 번에 배울 수 있다.  

김덕진, 서승완 지음 / 25,000원 / 스마트북스   2025년, AI 챗봇의 실체를 마주하는 원년, 절대 놓쳐서는 안 될 AI 챗봇 트렌드와 활용 및 제작법. 10여 년 동안 IT 트렌드의 최전선에서 대중들과 함께 호흡해 온 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장과 프롬프트 엔지니어 서승완 대표가 2025년 AI 챗봇 트렌드를 소개한다. 또한 다양한 강의현장에서 만난 1만 명 사용자들의 요구를 반영하여, 우리 삶과 일에서 활용도가 높은 챗봇 60개를 뽑아 활용 및 제작법을 설명한다. 일잘러를 위한 범용 필수 챗봇부터 기획자, 크리에이터, 마케터, 교강사, 1인 기업가 등을 위한 맞춤형 챗봇까지.  『챗봇 2025_트렌드&활용백과』로 2025년에 닥칠 AI 챗봇의 트렌드를 읽고, 책에 수록된 60개 챗봇에서 내게 맞는 것을 뽑아 맞춤형 워크플로를 만들고 AI 생활을 즐겨보자. 챗봇 트렌드부터 비즈니스 활용, 나만의 맞춤형 챗봇 창작까지 한 권으로 가능하다. 2025년, 일의 미래를 열어갈 AI 챗봇의 트렌드 AI의 발전속도가 무섭다. 이제는 매번 프롬프트를 길게 쓸 필요도 없어졌다! 오픈AI가 챗GPT 멘션 기능을 탑재함으로써, 챗GPT에서 내 요구에 딱 맞는 GPT 챗봇을 불러와서 사용할 수 있게 되었다. ‘회의록 작성’ 챗봇, ‘보고서 작성기’ 챗봇, ‘마케팅 전략’ 챗봇, ‘통계 분석’ 챗봇, 이미지 생성 ‘미드저니 자판기’ 챗봇 등, 필요에 따라 전문가 챗봇들을 불러와서 원하는 주제만 입력하거나 마우스 클릭만으로도 된다. 마치 내 책상 위에 전문가 AI 챗봇들을 불러다 놓고 조수로서 부리는 것과 같다.  이제는 누구나 손쉽게 내 회사, 업무, 취미에 딱 맞는 맞춤형 GPT 챗봇을 만들 수 있게 되었다. 기존의 챗봇은 전문적인 코딩 능력이 필요했지만, 이제는 코딩을 하나도 몰라도 누구나 자신만의 창의적인 아이디어를 담은 맞춤형 챗봇을 손쉽게 만들 수 있다. 여기서 조금만 더 노력과 열정을 쏟는다면, 단순히 취미생활을 넘어 수익화로 연결되는 서비스를 구축하는 것도 꿈이 아니다. 스마트폰 앱 생태계와 같은 새로운 파이프라인이 열리고 있는 것이다. 1장에서는 AI 트렌드를 빠르게 따라가는 사람들을 위해 GPT 챗봇의 최신 발전동향을 다루고, 2025년 챗봇 트렌드를 중점적으로 소개한다. AI 챗봇이 열어갈 일의 미래를 미리 준비하는 사람들에게 큰 도움이 될 것이다.  GPT-4o 등 최신 업데이트 내용 포함 2024년 5월 공개된 ‘전체를 아우른다’는 뜻의 Omni에서 이름을 따온 GPT-4o는 기존 모델보다 훨씬 빠르면서 똑똑한 멀터모달 AI이다. 마치 실제 사람과 대화를 하는 것 같은 경험을 제공하고 카메라로 보이는 장면을 바로 분석해 등장인물·상황을 고려한 응답을 해준다. GPT-4o의 강력한 멀티모달 능력과 GPTs 서비스의 맞춤형 챗봇 생성능력이 결합하면, 내 업무에 꼭 맞는 맞춤형 챗봇이 일상에 깊숙이 자리잡게 될 것이다. 최근 공개된 GPT-4o 멀티모달, 챗봇을 만드는 GPTs 서비스 한글판 최신 업데이트 내용을 반영했다. 내 업무 맞춤형 챗봇을 위한 실용적 예제와 팁이 가득 질문이 바뀌면 결과가 바뀐다. 내 업무 맞춤형 AI 챗봇을 만들기 위한 프롬프트 엔지니어링의 기본구조와 아울러 더 나은 결과를 얻기 위한 템플릿 기법들을 소개한다. ‘홍보기사’ 템플릿, ‘SNS 홍보 게시물’ 템플릿, ‘고객 리뷰 자동 답글’ 템플릿 등 일잘러를 위한 프롬프트 실습 예제, 마법의 프롬프트 단어 등 알짜배기 노하우가 가득하다.  당장 써먹는 업무활용 AI 챗봇 60개 사용 및 창작까지! 일잘러를 위한 범용필수 GPT 챗봇, 직장인을 위한 챗봇, 투자자를 위한 챗봇, 기획자를 위한 챗봇, 마케터를 위한 챗봇, 크리에이터(작가, 유튜버 등)를 위한 챗봇, 취업준비생을 위한 챗봇, 마음을 나누는 챗봇, 이미지 생성 챗봇까지, 알짜배기 GPT 챗봇 60개의 사용법을 수록했다. 아울러 게중 32개의 챗봇은 실습 예제로 제공한다.  AI 대중화를 이끌고 있는 김덕진 소장 특유의 설명 능력과, ‘IT와 인문’을 아우르는 프롬프트 엔지니어 서승완 대표의 친절함으로 AI 챗봇을 쉽고 재미있게 이해할 수 있을 것이다. 이 중에서 내 업무나 특성에 맞는 것을 골라 나만의 워크플로를 만들 때 도움이 될 것이다.  직장인·대학생 필독서―사전처럼 옆에 끼고 펼쳐보는 AI 챗봇 활용백과 책을 펴고 단순히 따라해 보는 것만으로도 AI 챗봇이 무엇이고, 내 일의 미래가 어떻게 바뀔 것이며, 어떻게 활용할 수 있을지 감이 잡힐 것이다.    직장인이 번거로운 업무의 자동화가 절실할 때, 1인 기업가가 시간과 비용을 아끼고 싶을 때, 대학생이 리포트를 쓸 때, 부모가 아이의 공부 실습자료를 만들 때, 사전처럼 옆에 끼고 항상 펼쳐보는 AI 챗봇의 활용백과가 될 것이다.  

김경환 지음 / 27,000원 / 한빛미디어   오늘날 AI 서비스들은 본격적인 상용화를 시작하면서 하루가 다르게 시장이 커지고 있다. 리서치 전문 기업 마켓앤마켓(Markets and Markets)에 따르면 전 세계 AI 시장 규모는 2024년 약 2,054억 달러(약 267조 원) 규모에서 2030년에는 1조 3,452억 달러(약 1,800조 원)로 6배 가량 성장할 것으로 예측된다. 글로벌 AI 시장이 연평균 36.8%의 성장률을 보인다는 예측이다. AI 서비스 개발을 위한 실용적인 가이드북 『쓸모 있는 AI 서비스 만들기』는 AI 이론 학습한 후 다음에 무엇을 해야 할지 고민하는 사람을 위해 쉽고 빠르게 AI 서비스를 개발하는 방법을 상세히 다루고 있다.  이 책에서는 △OCR 기술(약 185억 달러), △이미지 세그멘테이션 기술(약 50억 달러), △자연어 처리 기술(약 345억 달러), △음성 인식 기술(약 268억 달러), △이미지 생성 기술(약 67억 달러) 등 여러 기술 중에서도 시장 규모가 크고 쉽게 상용화가 가능한 5가지 핵심 AI 서비스의 개발 과정을 단계별로 설명한다. 특히 사전 학습된 AI 모델을 활용해서 효율적으로 서비스를 구현하는 방법을 제시하여, 이론에서 실제 구현까지의 간극을 좁히는 데 중점을 두었다. 이 책은 현업 AI 서비스 개발자, AI/머신러닝 분야 취업준비생, 생성형 AI의 빠른 변화를 따라잡고자 하는 개발자를 주요 독자층으로 삼고 있다. 이들을 위해 각 주제별 시장성과 전망 분석을 제공하여 AI 서비스 트렌드를 읽는 안목을 키울 수 있도록 돕는다. 머신러닝 엔지니어인 김경환 저자는 "AI 공부를 시작하는 분들이 실제로 작동하는 AI 서비스를 구현해 보면서 저와 같은 재미와 흥미를 느낄 수 있기를 바란다. 더 나아가서는 이 책이 여러분의 창의력을 자극하고, AI를 활용해 여러분만의 아이디어를 구현하는 데 도움이 되기를 기대한다"라고 전했다.