PR 및 마케팅 전문가 위한 ‘실전형 생성형 AI 지형도 3.0’ 소개    생성형 AI 지형도 3.0 (이미지 제공 : 함샤우트 글로벌) 함샤우트 글로벌이 급변하는 생성형 AI 시장의 흐름을 반영한 ‘생성형 AI 지형도 3.0’을 새롭게 선보였다. 지난해 3월과 9월에 이은 세 번째 업데이트를 통해 공개된 이번 지형도는 단순한 정보 나열을 넘어, 마케팅 실무자들이 실제 업무에 적용 가능한 ‘실행형 가이드’로서 AI 도구 선택의 기준을 제시하고 AI 시대의 전략적 도구 역할을 할 것으로 보인다. 마케팅 업무 42% 대체 전망…실무 중심 ‘실행형 AI 지형도’로 진화   IDC의 연구에 따르면 2026년까지 생성형 AI가 전통적인 마케팅 업무의 42%를 대체하고, 2029년까지 전체 마케팅 생산성을 40% 향상시킬 것으로 예측된다. 이미 79%의 마케터들이 콘텐츠 제작에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 기업들의 30%는 AI 투자에서 2배의 투자수익률(ROI)을, 40%는 3배 이상의 ROI를 기대하고 있는 상황이다. 이러한 변화는 마케터의 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 단순한 보조 도구를 넘어, 생성형 AI는 마케터가 전략 수립부터 실행까지 주도적으로 이끌어갈 수 있도록 돕는 ‘필수 업무 파트너’로 그 중요성이 커지고 있다. 함샤우트 글로벌은 이러한 시장의 흐름을 반영하여 이번 ‘생성형 AI 지형도 3.0’을 단편적인 AI 툴 분류를 넘어 실제 업무에 즉시 활용 가능한 실행형 가이드로 기획했다. 업무 목적별 AI 툴 정보 제공…클릭 한 번으로 상세 정보 확인   함샤우트 글로벌이 공개한 ‘생성형 AI 지형도 3.0’은 마케팅 및 PR 업무에 필수적인 △범용 생성형 AI, △콘텐츠 제작 및 편집, △데이터 분석 및 보고, △마케팅 및 프로모션 자동화, △업무 관리 영역에 특화된 AI 툴 정보를 제공한다. 특히 기존의 AI 지형도들이 단순히 AI 툴의 카테고리만 보여주는 것과 달리, 각 툴에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있는 페이지로 연결되도록 제작된 것이 특징이다. PDF 형태로 제공되는 ‘생성형 AI 지형도 3.0’에서 툴 로고를 클릭하면 AI 전문 정보 플랫폼 ‘AI 매터스(AI Matters)’에서 제공하는 상세 정보를 확인하고 실제 업무에 바로 활용할 수 있도록 편의성을 높였다.   웹 탐색 기반 AI 툴 확산, 멀티모달 기능 통합 등 핵심 변화 주목   생성형 AI 시장이 빠르게 변화하는 만큼, 함샤우트 글로벌이 지난해 9월 발표한 2.0 버전과 비교했을 때 이번 ‘생성형 AI 지형도 3.0’에서는 다음과 같은 핵심적인 변화들을 확인할 수 있다. 가장 눈에 띄는 변화는 실시간 정보 검색 기능을 탑재한 웹 탐색 기반 AI 툴의 확산이다. 챗GPT나 퍼플렉시티(Perplexity)와 같이 뉴스 기사, SNS 트렌드, 업계 보고서 등 외부 정보를 실시간으로 검색하고 활용할 수 있는 기능이 적용된 툴이 크게 증가하여, 마케터들은 하나의 도구만으로 정보 조사부터 콘텐츠 제작까지 통합적으로 처리할 수 있게 되었다. 특히 마누스(Manus)나 젠스파크(Genspark)와 같은 AI 에이전트까지 등장하며 더욱 포괄적인 탐색과 심층적인 분석이 가능해졌다. 또한 이미지 생성, 텍스트 작성, 음성 합성, 영상 편집 등 다양한 기능을 하나의 툴에 통합한 ‘올인원 툴’, 즉 멀티모달 기능을 통합한 AI 툴이 급증했다는 점도 중요한 변화다. 전체 AI 툴 중 약 40%가 복합적인 멀티모달 기능을 제공하는 것으로 나타났다. 이와 더불어 한국어를 정식으로 지원하는 AI 툴이 크게 늘어 국내 마케팅 실무자들이 언어 장벽 없이 다양한 글로벌 툴을 활용할 수 있는 기반이 마련되었다. 지형도 2.0 발표 당시보다 한국어 지원 AI 툴이 40% 이상 증가한 것은 국내 사용자들에게 매우 긍정적인 변화라고 할 수 있다. AI 시대, SAO(Search AI Optimization) 전략 중요성 부각   생성형 AI의 대중화로 인해 소비자 행동 양상이 빠르게 변화하면서 함샤우트 글로벌이 연구한 DCA(Desire, Chat, Action) 모델과 같은 새로운 소비자 의사결정 과정이 중요하게 자리 잡고 있다. 소비자들이 AI와의 대화를 통해 정보를 얻고 구매를 결정하는 환경에서는 AI 생성 결과물에 브랜드가 어떻게 노출되는지가 마케팅의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 따라서 기업들은 단순한 업무 자동화를 위한 AI 활용뿐만 아니라, SAO(Search AI Optimization), 즉 AI 검색 최적화를 통해 자사의 브랜드가 AI 생성 결과물에 효과적으로 노출될 수 있는 전략 수립에 더욱 심혈을 기울여야 할 것이다. 함샤우트 글로벌 김재희 대표는 “이번 지형도 3.0은 단순한 AI 트렌드 정리를 넘어, 생성형 AI 시대에 마케팅 실무자들에게 실질적으로 필요한 도구와 정보의 길잡이를 제공하는 데 큰 의미가 있다”며 “빠르게 발전하는 AI 생태계 속에서 지형도 3.0은 실전 마케터들의 ‘AI 나침반’이자 전략적 의사결정을 위한 로드맵이 될 것”이라고 강조했다. 이번에 공개된 ‘생성형 AI 지형도 3.0’을 통해 마케터들은 자신의 업무 목적에 따라 필요한 AI 툴을 쉽고 빠르게 선택할 수 있다. 첨부 파일에서 고해상도 파일로 다운 가능하다.

트렌드에서 얻은 것 No. 23   “AI는 모든 산업에 새로운 가능성을 열어 준다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 활용하느냐이다.” – 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO 마이크로소프트는 생성형 AI를 다양한 산업에 통합하며, 기술의 활용 방식에 중점을 두고 있고,  나델라의 말은 기술 도입보다 전략적 활용이 중요하다는 점을 강조한다.   생성형 AI와 함께 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라 지금 이 이야기를 한국의 제조기업에 가서 한다면, 이상한 사람 취급을 받을 수 있다. 당장, 어떻게 할 수 있는지 이야기할 수 있느냐? 우리도 그렇게 하고 싶은데, 어떻게 할 수 있는지 제대로 나온 것도 없고, 사례가 있는지 등의 얘기가 자연스럽게 나온다. 맞는 말이다. 하지만, 지금은 레이스의 출발선에서 모두 같은 상황일 것이다. 다만, 전체를 제어하고 미래를 설계하는 혜안이 있는 사람이나 조직 유무에 따라 회사들의 달리기 속도는 분명 차이가 날 것이다.  우리는 그런 시대를 살아가고 또 지나가고 있다. 뉴스에서 다른 회사의 소식을 들으면서 탄식을 하고 있을 것인가, 아니면 고통스럽더라도 뭔가 해 보는 것이 낫지 않느냐의 갈림길에 있다. “그럼에도 불구하고, 우리는 설계할 수 있다.” 그렇다. ‘생성형 AI로 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라’는 말은 지금의 제조 현장에선 거대한 간극처럼 느껴진다. 공장의 열기와 노하우 속에서 살아온 실무자에게는 뜬구름 잡는 이야기처럼 들릴 수 있다. “AI가 좋다는데, 어디까지 해봤나?”, “누가 이걸 설계에 실제로 썼대?” 이런 질문은 당연한 것이고, 오히려 현실을 잘 아는 사람일 수록 더 조심스러운 반응을 보인다. 그러나 지금, 우리는 모두 레이스의 출발선에 서 있다. 완성된 길도, 검증된 답도 아직 없다. 그러니 이 때 필요한 건 기술보다 먼저 혜안을 가진 사람, 구조를 설계할 수 있는 리더다. 단 한 줄의 프로토타입이라도 그려보려는 엔지니어, 익숙한 보고서보다 새로운 질문을 고민하는 팀장, 시행착오를 감수하고 방향을 잡으려는 임원이 지금 이 시대의 속도를 결정짓는다. 그리고 그 ‘혜안’은 거창한 청사진이 아닐 수도 있다. 단 하나의 설계 데이터를 기반으로 AI에게 첫 도면을 그리게 해보는 실험, 실시간 현장 일지에서 이상 징후를 요약하게 해 보는 시도, 현장의 사진 데이터로 품질 검사 자동화를 위한 검출 모델을 훈련해 보는 도전 등이 현 시점에서 예상해 볼 수 있는 가까운 미래 모습일 것 같다. “우리는 예상치 못한 상황을 목격하고, 예상된 상황을 보고하며, 결국 승리할 것입니다.” – 알렉스 카프, 팔란티어 CEO 카프는 AI를 활용한 제조업의 혁신이 불확실성을 극복하고 성공으로 이끄는 열쇠라고 보고 있으며, 이는 생성형 AI를 통한 제조업의 미래를 긍정적으로 전망한다.    그림 1. 실용형 AI 맵 ‘제조 미래를 바꾸다’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   제조, AI를 다시 만나다 “설계는 끝났지만, 고객은 원하지 않는다.”  “시뮬레이션은 끝났지만, 현장은 여전히 오류를 반복한다.”  “보고서는 쌓이지만, 문제는 여전히 현재진행형이다.” 이 문장들은 지금도 수많은 제조 현장에서 반복되고 있다. 전통적인 제조 프로세스는 분업과 효율을 중심으로 설계되었지만, 급변하는 고객의 요구와 복잡해진 제품 환경은 기존 체계의 민첩성과 창의성에 한계를 드러낸다. 이제 제조기업은 하나의 질문 앞에 서 있다. “우리는 더 빠르고 똑똑한 공장을 가질 준비가 되었는가?” 생성형 AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 설계자의 의도를 읽고 CAD 모델을 생성하며, 수십 개의 시뮬레이션으로 프로세스 병목을 알려주고, 품질 이상을 예측할 뿐 아니라 원인을 유추해주는 ‘설계적 사고를 하는 AI’가 등장하고 있다. 이는 기술의 도입이 아니라 제조기업의 ‘운영 철학’ 자체가 전환되는 순간이다. 제조기업이 생성형 AI와 함께 앞으로 어떻게 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 수 있을지를 구체적으로 조망한다. “AI는 인류가 만든 가장 중요한 기술이다. 우리는 그것을 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다.” – 순다르 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO 구글은 AI 개발에 있어 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려하고 있으며, 피차이의 말은 기술 발전과 함께 그에 따른 책임도 중요하다는 점을 상기시켜 준다.   디자인의 재정의 - AI는 창의적인 엔지니어인가? 전통적인 제조 설계 과정은 복잡한 조건 설정, 반복적인 수정, 협업 간의 커뮤니케이션 비용 등으로 인해 수많은 시간과 리소스를 요구해왔다. 하지만 이제, 생성형 AI는 텍스트 한 줄로 설계를 시작하게 한다. “3개의 모듈로 구성된 소형 드론 프레임을 설계해 줘. 탄소 섬유 기반으로 무게는 150g 이하로.” 이 한 문장으로 AI는 초기 설계안을 생성하고, 다양한 대안 모델을 제공하며, 사용자 요구조건에 따라 자동 최적화를 제안한다. AI는 도면을 '그리는 도구'가 아니라, '제안하고 비교하는 동료 엔지니어'로 진화하고 있다. 예를 들어, 오토데스크의 퓨전 360(Fusion 360), 엔톱(nTop), 다쏘시스템의 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)는 이미 생성형 디자인 기능을 내장하고 있다.  디자이너는 아이디어를 제공하고, AI는 그에 기반한 설계 패턴을 도출한다. 이는 ‘무에서 유를 만드는’ 것이 아니라, 수많은 설계 데이터를 학습한 AI가 새로운 패턴과 조합을 도출해내는 방식이다. 결과적으로 설계자는 더 이상 반복적인 CAD 작업자가 아니다. 이제 디자이너는 ‘기획자’이자 ‘비평가’, 그리고 ‘AI와 협력하는 설계 전략가’가 된다. 또한, 이러한 생성형 설계는 대량 맞춤형 생산(mass customization)과의 결합으로 그 진가를 발휘한다. 기존에는 옵션이 제한된 범용 제품만이 경제성이 있었지만, 생성형 AI는 고객의 요구사항을 빠르게 읽고 즉시 설계에 반영할 수 있다. 이는 ‘고객이 참여하는 설계’, 즉 코디자인(co-design) 시대의 도래를 가능하게 한다. 기업은 더 빠르게 시장에 대응하고, 고객은 더 높은 만족도를 경험한다. 이처럼 생성형 AI는 설계를 단순히 ‘빠르게’ 만드는 기술이 아니라, 설계의 개념 자체를 ‘재정의’하는 도구이자 기업의 창의성과 기민함을 확장하는 전략 자산이 되고 있다. “퍼플렉시티(Perplexity)는 단순한 답변 엔진에서 행동 엔진으로 전환하고 있다. 이제는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자에게 행동을 제안하고 실행하는 단계로 나아가고 있다.” – 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), 퍼플렉시티 AI CEO 아라빈드의 말은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 실제 행동을 유도하고 실행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.   시뮬레이션의 혁신 - 빠른 판단과 적은 비용 과거의 시뮬레이션은 전문 소프트웨어와 고성능 컴퓨팅 자원, 그리고 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존해 왔다. CAE는 분명 설계 검증과 최적화의 핵심이었지만, 조건 설정 → 모델링 → 결과 해석 → 반복이라는 고비용 순환은 여전히 제품 개발의 병목으로 작용해왔다. 그러나 생성형 AI는 이 병목을 타파하는 새로운 접근을 제시한다. 자연어로 “강풍 조건에서 뒤틀림이 가장 적은 하우징 구조를 찾아줘”라고 지시하면, AI는 자동으로 물리 조건을 추론하고, 유사 데이터 기반의 시뮬레이션 템플릿을 구성하며, 수십 개의 대안 시나리오를 병렬 생성해 ‘예측 – 설명 – 추천’이라는 삼중 루프를 빠르게 수행한다. 이러한 기술은 시뮬레이션의 대중화(simulation democratization)를 이끈다. 기술 전공자가 아니어도, 제품 매니저나 품질 담당자가 AI의 도움으로 설계안의 응력 분포나 유동 조건에 대해 인사이트를 얻을 수 있다. 이는 실무자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 의사결정의 지연 대신, 다중 시나리오 기반의 ‘실험적 사고’를 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 알테어의 AI 기반 인스파이어 플랫폼(AI-driven Inspire Platform), 앤시스의 AI 기반 시뮬레이션 자동화, 그리고 다쏘시스템의 솔리드웍스 생성형 시뮬레이션(Generative Simulation for SOLIDWORKS)이 있다. 이들은 기존 FEM/CFD 분석의 시간과 비용을 줄이는 동시에, 경험 기반 의사결정에서 데이터 기반 최적화로의 전환을 이끌고 있다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순히 ‘더 빠른 계산’을 넘어서, “어떤 시나리오를 먼저 고려해야 하는가?”, “이 조건에서 실패할 가능성은 무엇인가?”라는 전략적 질문에 답하는 보조 엔진이 되어 준다. 이는 시뮬레이션을 단지 제품 검증의 도구가 아니라, 경영 의사결정과 R&D 전략 수립의 인공지능 파트너로 진화시키는 변화의 시작점이다.  “AI는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다. 자율주행차는 그저 시작일 뿐이다.” – 일론 머스크(Elon Musk), 테슬라 CEO 테슬라는 자율주행 기술 개발에 AGI 수준의 AI를 활용하고 있으며, 이는 단순한 기능 향상을 넘어 차량 설계와 운행 방식 전반을 재정의하는 접근이다.   업무 분석과 프로세스 개선 - 데이터는 말하고 AI는 듣는다 제조 현장의 데이터는 언제나 풍부했다. 작업자 일지, 설비 로그, 유지보수 메모, 품질검사 리포트, 현장 사진과 동영상, 고객 클레임 이메일… 하지만 이들 대부분은 정형화되지 않은 ‘텍스트’와 ‘문서’ 형태로 존재하며, 기존 시스템은 이를 ‘기록’하는 데에만 집중했고, 의미를 해석하고 연결하는 능력은 인간의 몫이었다. 이제 생성형 AI는 이 방대한 비정형 데이터의 숲에서 맥락을 이해하는 나무를 찾는다. 작업자가 남긴 “라인 3에서 어제도 제품 정렬이 안 맞았고, 자동 이젝터가 두 번 멈췄다”는 기록은, AI에겐 단순한 텍스트가 아니라 ‘패턴’과 ‘이상’의 시그널이다. LLM은 이런 문장을 분석해 작업 단계별 이벤트를 분해하고, 관련된 설비 로그와 품질 데이터를 연결하여 문제 지점을 도출한다. 이제 업무는 ‘기록하고 보고하는 일’이 아니라, ‘데이터가 스스로 분석하고 말하는 환경’으로 바뀌고 있다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같다. 업무 요약 자동화 : 업무 일지를 요약해 경영진에게 핵심 이슈를 전달 프로세스 병목 식별 : 여러 부서의 텍스트 기반 보고서에서 공통 키워드와 불만 분석 문서 자동 생성 : SOP(표준작업지침서), 회의록, 개선안 보고서 등의 자동 초안 작성 협업 인텔리전스 : 여러 팀 간의 커뮤니케이션 데이터를 분석해 협업 지연 포인트 도출 실제로 지멘스는 AI 기반 자연어 처리 기술(Natural Language Processing : NLP)을 통해 디지털 작업지시서와 실시간 현장 대응 리포트를 자동 생성하는 기능을 도입했고, 보쉬는 AI를 통해 품질 클레임 문서에서 반복 출현하는 원인 유형을 추출하여 품질 개선의 단초로 활용하고 있다. 핵심은 이것이다. 현장의 수많은 대화와 기록이 AI에게 ‘말을 거는 데이터’가 되었고, AI는 그 말을 듣고, 요약하고, 통찰을 제시하며, 업무 개선을 스스로 제안하는 존재가 되었다는 점이다. 이제 우리는 묻지 않을 수 없다. 우리는 AI에게 말 걸 준비가 되어 있는가? 그리고 그 대답을 조직이 들을 준비는 되었는가? “가장 큰 위험은 아무런 위험도 감수하지 않는 것이다. 모든 것이 급변하는 시대에서 위험을 회피하는 전략은 반드시 실패로 이어진다.” — 마크 저커버그, 메타 CEO 저커버그는 변화와 혁신의 시대에 기존의 방식을 고수하며 위험을 회피하려는 태도가 오히려 더 큰 실패를 초래할 수 있음을 경고한다.   품질 관리의 진화 - AI는 예지적 감각을 가질 수 있는가 품질 관리는 제조업의 마지막 방어선이자, 가장 정교한 신경망이다. 그러나 지금까지의 품질 관리는 주로 사후 대응(postdefect 대응)에 집중되어 있었다. 불량이 발생한 후 원인을 찾고, 재발 방지책을 수립하고, 문서를 정리하는 ‘후행적 품질 관리’가 일반적이었다. 이제 생성형 AI는 이 전통적 프레임을 근본부터 흔들고 있다. AI는 ‘불량을 감지’하는 것이 아니라, ‘불량을 설명하고 예측’하려 한다. 예를 들어, 제품 표면의 이미지를 기반으로 한 비전 검사 시스템은 단순히 OK/NG를 판단하는 데서 그치지 않고, “이 영역의 텍스처 패턴은 온도 편차에 의한 수축 변형일 가능성이 높습니다”라고 말할 수 있는 설명형 모델로 진화하고 있다. 나아가, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 통합적으로 분석해 복합적인 이상 징후를 감지하고, 불량의 '가능성'과 '잠재 원인'을 추론해낸다. 예를 들어 다음과 같은 조합이 가능해진다. 작업자 일지 : “이틀 전부터 용접기압이 다소 약한 것 같다.” 센서 로그 : 오전 9~11시에 기압 편차 발생 불량 이미지 : 비드 형성 불균형 AI는 이를 연결해 “용접 조건의 경미한 변화가 반복 불량의 근본 원인일 수 있다”고 보고한다. 이는 단순한 예측모델이 아니다. ‘설명 가능한 품질 관리(Explainable Quality)’, 즉 AI가 품질 이슈에 대해 왜 그런 판단을 했는지를 근거와 함께 제시함으로써, 품질팀은 더 이상 직감이나 경험에만 의존하지 않고 데이터 기반의 합리적 개선 프로세스를 수립할 수 있다. 이미 보쉬, 토요타, GE 항공 등은 ▲AI 기반 비전 검사 시스템에서 ‘불량 예측 + 원인 설명’을 제공하는 모델을 구축 중이고 ▲ISO 9001과 연동되는 AI 품질 리포트 자동화 시스템을 테스트하고 있다. 이는 곧 ‘AI가 품질 시스템의 일원으로 공식 포함되는 시대’가 오고 있음을 뜻한다. 품질의 정의는 바뀌고 있다. 과거의 품질은 발견과 수정의 문제였지만, 앞으로의 품질은 예지와 설득의 문제다. AI는 이제 불량을 찾아내는 것이 아니라, 불량이 만들어지지 않도록 ‘생산 과정 그 자체를 개선하자’고 제안하는 동료가 되어가고 있다. “AI는 전기를 발견한 것과 같은 혁신이다. 모든 산업에 스며들 것이며, 그 영향을 무시할 수 없다.” – 앤드류 응(Andrew Ng), AI 전문가 앤드류 응은 AI의 보편성과 산업 전반에 미치는 영향을 강조하고 있다. 그의 말은 제조업에서도 AI의 통합이 필수임을 시사한다.   경고와 제언 - 생성형 AI는 도입이 아니라 전환이다 많은 제조기업이 생성형 AI에 주목하고 있다. 설계 자동화, 시뮬레이션 최적화, 업무 요약, 품질 예측… 도입 사례는 늘고 있지만, 도입이 곧 성공을 의미하진 않는다. 생성형 AI는 단순한 툴이 아니라, 운영 철학의 변화를 요구한다. 기존의 프로세스는 ‘정해진 절차와 역할’ 속에서 최적화를 추구해왔지만, 생성형 AI는 ‘질문을 던지고 시나리오를 비교하며 판단을 내리는 유연한 사고방식’을 요구한다. 즉, 기술만 바꾸는 것이 아니라 조직의 사고 체계와 역할 구조 자체를 재설계해야 하는 것이다. 예를 들어 <표 1>과 같은 전환이 필요하다.   표 1   하지만 문제는 기술이 아니다. 가장 큰 장벽은 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있느냐는 것이다. 임원은 AI를 단순히 ‘자동화 툴’로 간주하는 경향이 많고, 현장은 여전히 ‘내 일을 뺏는 존재’로 AI를 경계한다. 이 간극을 메우지 않으면, AI는 시연 단계에서 멈추고, 조직은 변화의 본질을 놓친다. 따라서 다음과 같은 전환 전략이 필요하다. 파일럿이 아닌 전환 설계 특정 부서에서 테스트하는 것이 아니라, 조직 전체의 프로세스 전환 시나리오를 기획해야 한다. ‘도입 교육’이 아닌 ‘공감 설계’ 기술 사용법이 아니라, 왜 이 기술이 필요한지에 대한 비즈니스 관점에서의 스토리텔링이 필요하다. AI Co-Worker 관점 전환 AI는 도구가 아니라, 함께 판단하고 실험하는 동료로 봐야 한다. 이를 위해 직무 정의서(JD)도 다시 써야 한다. 성과 기준의 재정립 AI 도입 이후에는 ‘정확도’보다 ‘학습 속도’와 ‘적응력’이 핵심 성과 지표가 된다. 결국, 생성형 AI는 ‘도입해야 할 기술’이 아니라 ‘다르게 일하고, 다르게 생각하고, 다르게 운영하는 기업’으로 전환하기 위한 촉매제다. 이제 경영진에게 남은 질문은 단 하나다. “우리는 기술을 도입할 준비가 되었는가?”가 아니라, “우리는 조직을 전환할 용기를 가졌는가?”이다. “지금은 스타트업의 시대… 세상은 여전히 변화의 가능성에 잠들어 있다.” – 샘 올트먼, 오픈에이아이 CEO 올트먼은 기술 혁신의 시기에 기존 기업들이 변화에 둔감해질 수 있음을 경고하며, 새로운 도전과 변화를 추구하는 조직만이 미래를 선도할 수 있다는 메시지를 담고 있다.   맺음말 : 생성형 AI 시대의 제조 기업, 당신은 어떤 그림을 그리고 있는가 미래의 공장은 단지 더 정교하고, 더 빠르며, 더 자동화된 곳이 아니다. 그곳은 데이터를 읽고, 상황을 이해하고, 사람과 함께 결정하는 공장이다. 문제를 발견하기 전에 감지하고, 작업자를 지원하며, 스스로 최적의 방식을 제안하는 공장이다. 그리고 그 공장의 핵심 파트너는 인간의 상상력을 확장하는 생성형 AI다. 이제 중요한 질문은 이것이다. “우리는 어떤 그림을 그리고 있는가?” 기술은 빠르게 진화한다. 생성형 AI는 설계와 시뮬레이션, 업무 분석과 품질 관리까지 제조의 전 과정을 유기적으로 연결하며 ‘스마트’를 넘어 ‘지능적’으로 만들고 있다. 하지만 진정한 경쟁력은 기술의 채택이 아닌, 기술과 함께 일하는 방식의 변화에서 비롯된다. 아직 많은 제조기업은 ‘가능성 탐색’ 단계에 머물러 있다. 하지만 머뭇거릴 시간이 없다. AI는 이미 조직 구조, 업무 정의, 리더십의 방식까지 영향을 미치기 시작했다. 이제는 기술을 배우는 것이 아니라, 기술과 함께 일할 조직을 설계해야 할 때다. 생성형 AI 시대의 제조 기업은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다. 우리는 상상할 수 있는가? 생성형 AI는 ‘주어진 문제를 해결’하는 것이 아니라 ‘가능성을 확장’한다. 제조기업의 조직은 아직도 문제만 찾고 있는가, 아니면 새로운 기회를 그리고 있는가? 우리는 받아들일 수 있는가? AI는 사람의 영역을 침범하지 않는다. 다만 그 옆에 선다. 우리는 전환할 수 있는가? 우리는 그것을 파트너로 받아들일 준비가 되어 있는가? AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 사고방식과 리더십의 전환이다. 과연 지금의 조직은 그 전환을 감당할 수 있는가? 미래의 공장은 말하고 있다. “나는 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 준비가 되어 있다. 너는 나와 함께 걸을 준비가 되어 있는가?”   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다.(블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial  17　로봇이 달리는 시대, 인간은 어디로 달려가는가?   Hot Window  18 　캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석 : 디지털 트윈에 대한 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요   Case Study  24　노트르담 대성당의 영광스러운 복원을 선보인 언리얼 엔진 라이팅　리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현 27　미래 모빌리티를 위한 자율주행 시뮬레이터, 모라이 심　실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   People & Company  30　AWS 황민선 파트너 세일즈 매니저, 에티버스 김준성 전무　AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   Focus  34　DN솔루션즈, 금속 3D 프린터 'DLX 시리즈'로 제조 혁신 선도한다 37　유니티, “게임을 넘어 다양한 산업으로, 3D 시각화와 AI 통해 혁신 지원” 40　델, ‘AI PC 시대’ 주도 선언… 통합 브랜드 제품 대거 출시   New Products  43　이달의 신제품   On Air 44　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계·시공 프로세스 변화와 대응 전략 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 공급망 관리로 산업 건설 프로젝트의 비효율 해소 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　의료 AI를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개   Column 48　트렌드에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　실용형 AI, 제조의 미래를 바꾸다   54　New Books    Directory  131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    Visualization  84　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2) / 최석영　AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신   AEC 56　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅳ 60　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈마누스 AI 에이전트의 설치, 사용 및 구조 분석 68　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2) / 천벼리　오토캐드 전환 지원과 AI 기반 생산성   범용 CAD  71　오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항 / 양승규　AI 기반 기능 및 성능이 향상된 오토캐드 2026   Reverse Engineering  78　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5) / 유우식　변화와 흐름의 관찰   Mechanical  91　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2) / 최윤정　카티아 VMU를 활용한 설계 검증 혁신 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12) / 박수민　도면 기호 생성하기   Analysis  100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김혜영　앤시스 LS-DYNA의 리스타트 기능 및 활용 방법 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3) / 이종학　수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 110　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21) / 나인플러스IT　차세대 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션 115　MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1) / 오재응　아키텍처 모델과 1D 모델의 전략적 연계   PLM  126　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

캐디안이 4월 23일~25일 일본 도쿄에서 열리는 ‘2025 일본 도쿄 춘계 IT 전시회(Japan IT Week Spring)’에 참가해 자사의 주요 CAD 설루션을 선보인다고 밝혔다. 캐디안은 이번 전시회에서 ▲전통 목조 건축 전용 설계 툴 ‘TW-Arch’ ▲DWG 기반 범용 설계 CAD ‘캐디안(CADian)’ ▲AI 기반 물량산출 솔루션 ‘AI-CE’ 등 자사의 대표 제품을 출품한다. 특히 캐디안은 국가유산청의 지원을 받아 ETRI(한국전자통신연구원), 고려대학교 건축문화유산연구실, 울산과학기술원(UNIST), 한국플랫폼서비스기술과 공동으로 개발한 ‘TWArch Pro(Traditional Wooden Architecture)’를 일본 시장에 본격적으로 소개할 계획이다.     TWArch Pro는 AAD(AI Aided Design) 기반 전통 목조 건축 설계 도구로, 설계가 까다로운 공포계(지붕 하중 지지 구조)를 포함한 전통 목조 건축물 전체를 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 지원한다. 손으로 그린 전통 목조 건축 도면 이미지를 AI가 자동 분석해 부재를 탐지하고, 위치와 관계를 추론하여 부재 목록을 생성하며, 2차원 도면을 2D·3D 디지털 모델로 자동 변환할 수 있는 것이 특징이다. 또한 TWArch는 CADian 위에서 구동되므로 오토캐드(AutoCAD) 사용자에게 익숙한 DWG 도면 파일의 열람과 편집은 물론 동일한 명령어와 단축키, 인터페이스를 지원해 별도의 학습 없이도 바로 사용 가능한 게 특징이다. 한글, 영어, 일본어, 중국어(간체/번체), 헝가리어 등 다양한 언어도 지원한다. 캐디안의 한명기 상무는 “이번 전시회를 통해 AI 기반 CAD 기술의 새로운 가능성을 일본 시장에 적극적으로 알릴 계획”이라며, “특히 전통 건축 분야에서의 TWArch는 일본 내 목조 건축 설계 시장에서도 높은 관심을 끌 것으로 기대한다.”고 밝혔다.

AMD 는 구글 클라우드의 신규 C4D 및 H4D 가상 머신(VM)에 자사의 5세대 AMD 에픽(AMD EPYC) 프로세서가 탑재됐다고 발표했다. 구글 클라우드의 범용 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 최적화 VM 제품군에 새롭게 추가된 이번 인스턴스는 데이터 분석, 웹 서비스부터 고성능 컴퓨팅과 AI에 이르기까지 다양한 클라우드 워크로드에 높은 성능과 확장성 및 효율성을 제공하는 데에 초점을 맞추고 있다. 구글 클라우드 C4D 인스턴스는 범용 컴퓨팅 워크로드 및 AI 추론 작업에 최적화된 성능, 효율성, 일관성을 제공한다. 구글 클라우드의 테스트 결과에 따르면, AMD의 최신 젠 5(Zen 5) 아키텍처를 기반으로 한 C4D 인스턴스는 이전 세대 대비 vCPU당 최대 80% 높은 처리량을 제공한다. HPC에 최적화된 H4D 인스턴스는 에픽 프로세서와 클라우드 RDMA(Cloud RDMA) 기술을 기반으로 수만 개의 코어까지 효율적으로 확장할 수 있도록 설계됐다.     AMD 서버 사업부의 댄 맥나마라(Dan McNamara) 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 “5세대 에픽 설루션은 출시 이후 다양한 OEM 파트너와 엔터프라이즈 고객에게 빠르게 채택됐으며, 이제 클라우드 영역에서도 활용될 수 있게 되어 매우 기쁘다”며, “구글 클라우드와 긴밀한 기술 협력을 통해 최신 에픽 프로세서를 빠르게 도입하고, 까다로운 워크로드를 위한 고성능∙고효율 인스턴스를 제공할 수 있게 됐다”고 말했다. 구글 클라우드의 마크 로마이어(Mark Lohmeyer) 컴퓨트 및 머신러닝 인프라 부문 부사장이자 총괄 매니저는 “구글 클라우드는 고객에게 고성능, 보안성, 확장성을 갖춘 컴퓨팅 설루션을 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있다”며, “이번에 도입된 에픽 기반 C4D 및 H4D 인스턴스를 통해 고객은 클라우드 네이티브 및 엔터프라이즈 애플리케이션에 최적화된 최첨단 성능과 효율성을 누릴 수 있을 것”이라고 전했다.

로크웰 오토메이션은 3월 12~14일 진행된 ‘2025 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 제조기업의 자율 운영 공장을 구현하기 위한 AI(인공지능) 전략과 기술을 소개했다. 자동화에 그치지 않고 자율화로 나아가는 과정에서 AI가 핵심 요소라고 보는 로크웰 오토메이션은 하드웨어부터 소프트웨어까지 자사의 주요 포트폴리오에 AI를 내장해 차별화를 추구하고 있다. 또한 고객사 맞춤형 AI 설루션을 제공해 다양한 고객 비즈니스를 지원한다는 계획이다. ■ 정수진 편집장    ▲ 공장의 가상 시뮬레이션과 에뮬레이션을 위한 디지털 트윈 설루션   자율 운영 공장에 대한 관심 및 수요 증가 많은 제조기업이 ‘자율 운영 공장’을 추구하고 있다. 이는 생산 최적화, 품질 향상, 생산성 제고, 회복 탄력성 확보, 인사이트를 통한 의사결정 지원 그리고 지속 가능성 개선 등 다양한 비즈니스 목표를 달성하기 위한 것이다. 로크웰 오토메이션의 앤드류 엘리스(Andrew Ellis) 글로벌 포트폴리오 엔지니어링 부문 부사장은 “자율 운영 공장을 구성하는 OT(운영기술)와 IT(정보기술) 시스템은 여러 공급업체가 제공하게 된다. 이들 시스템을 운영/제어하면서 스마트 공장을 구현하기 위해서는 생산 변화에 따라 시스템 확장이 가능한 유연성, 기존 인력으로 유지보수가 가능한 유지보수성, 복잡한 시스템을 보다 단순하게 설계하고 운영하며 유지보수할 수 있는 단순성, 사람과 장비의 안전성, 물리적·사이버 보안, 시스템 간 데이터 공유가 가능한 상호운영성이 필요하며, 이에 대한 수요가 늘고 있다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 전 세계 20여 곳에 제조 공장을 운영하고 있으며, 자체적으로 스마트 제조를 도입하여 자율 운영 공장을 구현하고 있다. 엘리스 부사장은 “이러한 경험을 통해 고객의 요구와 어려움에 깊이 공감할 수 있다”면서, 고객의 스마트 제조 목표 달성을 돕기 위한 핵심 차별화 요소로 ▲고객의 디지털 성숙도와 무관하게 지원하는 접근 방식 ▲포괄적인 제품과 설루션, 서비스 포트폴리오 ▲산업과 기술에 대한 도메인 전문성 ▲ 파트너와의 협력을 통해 포괄적인 설루션을 제공하는 생태계 등 네 가지를 꼽았다.    ▲ 자율 운영 공장 및 AI 비전을 소개한 앤드류 엘리스 부사장   AI, 자율 운영 공장의 핵심 요소가 되다 엘리스 부사장은 스마트 공장의 OT 및 IT 시스템에 AI가 기본적으로 통합되는 추세가 이어지면서, AI는 자율 운영 공장의 핵심 요소로 자리 잡고 있다고 덧붙였다. 로크웰 오토메이션은 매년 ‘스마트 제조 현황 보고서’를 통해 고객과 파트너의 스마트 제조 기술 도입 현황을 조사하고, 이를 통해 핵심 산업 트렌드를 파악하고 있다. 로크웰 오토메이션이 고객사를 대상으로 진행한 설문에서는 85%가 AI 및 머신러닝 도입 계획을 밝혔으며, 특히 생성형 AI와 범용 AI 투자를 최우선으로 꼽았다. 로크웰 오토메이션의 보고서는 제조기업들이 성능과 생산성뿐 아니라 지속 가능성, 사이버 보안, 인력 양성 및 유지를 위해 AI를 도입하고 있다고 분석했다. 로크웰 오토메이션은 자율 운영 공장을 향한 비전을 네 가지의 주요 요소로 설명하고 있다. 이는 ▲적응형 학습이 가능한 PLC ▲엔지니어 및 데이터 사이언티스트의 협력 ▲기존의 공학 원칙과 과거 데이터의 결합 ▲고도의 복잡성을 처리할 수 있는 시스템 구축이다. 엘리스 부사장은 “로크웰 오토메이션은 자율 운영과 제조 라이프사이클 관리 설루션을 통해 산업 운영의 미래를 선도하고 있으며, 설계, 자동화, 물류, 운영, 유지보수 등 다섯 가지 주요 영역에서 AI가 기본으로 내장된 설루션을 제공하고 있다”고 설명했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 공장의 설계, 운영, 유지보수에 걸쳐 AI를 지원한다.   디자인·운영·유지보수까지 폭 넓은 AI 활용 지원 로크웰 오토메이션은 디지털 트윈, 생성형 AI를 통한 PLC 코드 생성, 이상 탐지, 품질 검사, 자율 로봇 운용, MES 및 품질 관리 시스템 최적화, 데이터 기반 운영 알고리즘 구축, 자산 고장 예측 등 다양한 분야에 걸쳐 AI가 통합된 다양한 설루션을 소개했다. 이를 통해 자율 운영 공장의 설계, 운영, 유지보수까지 포괄하는 통합 AI 포트폴리오를 제공한다는 것이 로크웰 오토메이션의 비전이다. 로크웰 오토메이션 코리아의 권오혁 소프트웨어 및 제어 사업 본부장은 “제조 산업은 돌발 변수에 대응하기 어려운 자동화에서 나아가, 변화에 맞춰 유연한 생산 시스템을 구현하는 자율 제조로 나아가고 있다”면서, “로크웰의 AI 설루션은 디자인 – 운영 – 유지보수를 아우르는 수평 축과 에지부터 클라우드까지의 수직 축으로 구성되어 있다”고 소개했다. 예를 들어, 디자인 영역에서 로크웰 오토메이션은 소프트웨어 센서를 통해 생산 프로세스의 제어 변수를 식별하고 실시간 예측 모델을 개발할 수 있고, 생성형 AI 기반 챗봇으로 클라우드 기반의 산업 자동화 설계가 가능한 설루션을 제공한다. 운영 단계에서는 품질 제어 및 보증 플랫폼 AI를 통해 제조 공정의 문제를 정밀하게 식별하고, 자동화와 연계해 빠르게 문제를 해결하도록 돕는다. 유지보수 영역에서는 현장의 예지보전 관리를 하기 위한 머신러닝 설루션을 제공해 시스템의 이상을 사전에 식별할 수 있으며, 현장의 데이터를 모아서 다양하게 활용할 수 있도록 제공하는 플랫폼을 지원한다. 한편, 로크웰 오토메이션은 가상 세계의 피드백을 현실 세계에 구현하는 디지털 트윈과 연계 가능한 로봇 비즈니스도 국내에서 강화할 계획이다. 로크웰 오토메이션 코리아의 신동진 인텔리전스 디바이스 사업본부 이사는 ‘오토(OTTO)’ 브랜드의 산업용 AMR(자율 이동 로봇)을 소개하면서, “로크웰 오토메이션의 오토 AMR은 생산 공정 내 물류뿐 아니라 완제품 및 창고 물류까지 커버할 수 있는 자동화 설루션을 지향한다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 로봇 하드웨어와 함께 운영/분석 소프트웨어인 ‘플릿 매니저(Fleet Manager)’, 구축 지원 및 사후 서비스까지 포함하는 AMR 포트폴리오를 내세우면서, 올해 국내 파트너를 선정하고 본격적인 비즈니스를 시작할 계획이라고 밝혔다.    ▲ 연내 국내 비즈니스를 시작하는 오토 AMR     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 2월호 칼럼에서 필자는 현재 인공지능의 약점으로 현실의 물리적 특성에 대한 이해도가 떨어진다고 짚었다. 그래서 물리적 AI(physical AI)가 필요하다고 이야기한 적이 있다. 물리적 AI란 현실의 물리적 현상을 이해하는 인공지능을 의미한다. 최근의 발전된 대규모 언어 모델(LLM)과 지속적으로 발전하고 있는 인공지능 멀티모달이 우리를 놀라게 하고 있다. 그러나 인공지능 기술(AI technology)과 디지털 트윈 기술(digital twin technology)이 넘어야 할 큰 산이 있다. 인간들은 현실의 물리적 현상에 대해서 경험치가 풍부하다. 하지만 이 두 기술은 현실 세계에 대한 물리적 경험치가 많이 부족하다. 그래서 어떤 대답이나 결정이 현실 세계와 동떨어져서 사람들을 실망시키거나 놀라게 한다. 그래서 사전학습(pretraining)을 하기도 한다. 그러므로 물리적 AI와 물리적 디지털 트윈(physical digital twin)의 기술 결합이 필요하다. 최근에는 인공지능 분야에서 세계 기반 모델(world foundation model)에 관한 연구가 주목 받고 있다. 세계 기반 모델은 대규모 멀티모달 AI 모델로, 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 코드 및 시뮬레이션 데이터를 학습한 모델로, 현실의 물리적인 특성은 물론 사회적과 경험적, 문화적 특성을 이해할 수 있는 인공지능 모델이라고 할 수 있다. 이 기반 모델(foundation model)은 인공지능 분야에서 최근 관심을 받고 있는 개념으로, 다양한 물리적 환경과 현실 세계의 데이터를 기반으로 학습하여 세계를 이해하고 예측하는 대규모 AI 모델을 의미한다. 이 모델은 현실 세계의 물리 법칙, 사회적 상호작용, 환경적 요소 등을 통합적으로 이해하고 시뮬레이션할 수 있도록 설계된다. 물리적 디지털 트윈은 디지털 트윈을 세계 기반 모델로 학습시킨 디지털 트윈이라고 할 수 있다. 현재 디지털 디지털 트윈의 의사결정이 빅데이터나 기계 학습 수준이라면 이것은 딥러닝이라고 할 수 있다. 딥러닝은 전이학습(transfer learning)이나 추론(reasoning)이 가능하다. 현재의 디지털 트윈 개발 환경은 몇 년 전의 챗GPT같은 인공지능 기반 모델이 나오기 전과 비슷하다. 산업 분야 별로 표준화도 없고, 각각의 필요에 따라서 매번 개발해야 하고, 다시 재사용하는 부분도 상대적으로 적어서 개발 비용이 사용자의 기대감에 비해서 매우 비싸고, 저렴한 것은 범용성이 거의 없는 편이다. 그리고 디지털 트윈 내부의 의사결정 법칙을 만들거나 인공지능에 필요한 빅 데이터와 학습 데이터 비용이 많이 필요하다.   그림 1. 물리적 인공지능과 물리적 디지털 트윈의 결합(출처 : 챗GPT로 생성)   제품 개발과 생산과 유지보수 분야에서 디지털 트윈과 AI의 결합은 많은 장점이 있다. 디지털 트윈과 AI를 결합하면 각 기술의 장점을 극대화할 수 있다. 향상된 예측 및 분석 : AI는 디지털 트윈이 수집한 데이터를 분석하여 더 정확한 예측을 제공할 수 있다. 예를 들어, AI는 장비의 장애를 예측하거나, 성능 저하를 조기에 감지하는 데 사용될 수 있다. 자동화된 의사결정 : AI는 디지털 트윈 데이터를 기반으로 더 효율적이고 자동화된 의사결정을 가능하게 한다. 이를 통해 프로세스를 최적화하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있다. 연속적인 학습 및 개선 : 디지털 트윈은 지속적으로 데이터를 수집하고, AI는 이 데이터로부터 지속적으로 학습하며, 시스템의 성능을 개선한다. 사용자 맞춤형 경험 : AI는 디지털 트윈을 통해 수집된 사용자 데이터를 분석하여 맞춤형 사용자 경험을 제공할 수 있다. 만약에 이것이 가능하다면 제품 개발에 필요한 수많은 도면과 CAD 파일과 CAE 작업이 혁신적으로 줄 수 있을 것이다. 물리적 디지털 트윈과 물리적 AI의 추론과 시뮬레이션으로 대체할 수 있다. 그리고 다양한 시나리오가 적용된 결과물은 동영상으로 생성해서 볼 수 있다. 물리적 인공지능과 물리적 디지털 트윈의 기술 통합은 제조 산업 분야에 엄청난 게임 체인저가 될 수 있다. 요즘 각광을 받고 있는 딥시크(DeepSeek)처럼 일반 PC에서 사용할 수 있는 오픈소스의 AI에 물리적인 특성을 이해하는 디지털 멀티모달 AI 모델과 디지털 트윈이 중소기업과 개인 엔지니어가 사용할 수 있는 수준이 된다면, 진정한 인공지능 중심의 5차 산업혁명이 올 수 있다. 이것은 모든 엔지니어에게 새로운 경험이 될 수 있다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 GTC 2025에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션(NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition)’을 발표했다. RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 비주얼 컴퓨팅과 엔터프라이즈 AI를 위해 구축된 첫 번째 블랙웰 기반 데이터센터 GPU이다. 이는 모든 산업에서 높은 성능을 요구하는 AI, 그래픽 애플리케이션을 신속하게 처리할 수 있도록 설계됐다. 이전 세대인 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 아키텍처 기반 L40S GPU에 비해 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU는 다양한 엔터프라이즈 워크로드에서 성능이 크게 향상된다. 예를 들어, 에이전틱 AI(Agentic AI) 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 추론 처리량은 최대 5배 증가되고, 유전체 염기서열 분석은 약 7배로 가속화되며, 텍스트-비디오 생성은 3.3배, 렌더링 속도는 2배 이상 빨라진다. RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 워크스테이션과 서버 GPU로 이뤄진 엔비디아 RTX PRO 블랙웰 시리즈에 속한다. 이번 엔비디아 GTC에서 발표된 RTX PRO 라인업은 여러 산업의 AI와 창의적인 워크로드를 지원하는 데스크톱, 랩톱, 데이터센터 GPU로 구성된다. 여러 분야의 기업들은 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 통해 데이터 분석, 엔지니어링 시뮬레이션, 생성형 AI, 비주얼 컴퓨팅과 같은 워크로드에서 높은 성능을 구현할 수 있다. 여기에는 건축, 자동차, 클라우드 서비스, 금융 서비스, 게임 개발, 의료, 제조, 미디어, 엔터테인먼트, 소매업 등의 산업이 포함된다. 콘텐츠 제작, 반도체 제조, 유전체 분석 기업들은 이미 컴퓨팅 집약적인 AI 지원 워크플로를 가속화하기 위해 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션의 기능을 활용하고 있다.     RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 데이터센터 환경에서 연중무휴 24시간 운영할 수 있게 설계된 수동 냉각 장치 형태로, 강력한 RTX AI와 그래픽 기능을 제공한다. 96GB의 초고속 GDDR7 메모리와 멀티 인스턴스 GPU(MIG)를 갖춘 RTX PRO 6000은 최대 4개의 완전히 격리된 인스턴스로 분할될 수 있다. 각 인스턴스는 24GB의 메모리를 사용할 수 있어, AI 워크로드와 그래픽 워크로드를 동시에 실행할 수 있다. RTX PRO 6000은 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)을 통해 안전한 AI를 구현하는 범용 GPU이다. 이는 강력한 하드웨어 기반 보안으로 AI 모델과 민감한 데이터를 무단 접근으로부터 보호한다. 이에 따라 물리적으로 격리된 신뢰할 수 있는 실행 환경을 제공해 데이터를 사용하는 동안 전체 워크로드를 보호한다. 또한, RTX PRO 6000은 엔터프라이즈급 배포에서 효과적으로 사용될 수 있도록 고밀도 가속 컴퓨팅 플랫폼으로 구성돼 분산 추론 워크로드를 수행할 수 있다. 더불어 엔비디아 vGPU 소프트웨어를 통해 가상 워크스테이션을 제공하며, AI 개발과 고도의 그래픽 애플리케이션을 구동하는 데 사용될 수 있다. RTX PRO 6000 GPU는 광범위한 AI 모델에 걸쳐 강력한 추론 성능을 제공하며, 복잡한 가상 환경의 사실적인 실시간 레이 트레이싱을 가속화한다. 여기에는 5세대 텐서 코어(Tensor Core), 4세대 RT 코어, DLSS 4, 통합된 미디어 파이프라인, FP4 정밀도를 지원하는 2세대 트랜스포머 엔진(Transformer Engine) 등 최신 블랙웰 하드웨어와 소프트웨어 혁신이 포함된다. 기업들은 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU에서 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 플랫폼을 대규모로 실행할 수 있다. 이를 통해 이미지와 비디오 생성, LLM 추론, 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 디지털 트윈, 로보틱스 시뮬레이션 등의 에이전틱 AI, 물리 AI 애플리케이션 개발과 배포를 더욱 원활하게 진행할 수 있다. 엔비디아는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 플랫폼이 5월부터 전 세계 파트너를 통해 출시될 예정이라고 소개했다. 클라우드 서비스 제공업체와 GPU 클라우드 제공업체 중에서는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, IBM 클라우드, 코어위브, 크루소, 람다, 네비우스, 벌처가 최초로 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 인스턴스를 제공할 계획이다. 시스코, 델 테크놀로지스, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), 레노버, 슈퍼마이크로는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 서버를 제공할 예정이다. 이 외에도 어드밴텍, 애티나, 에이브레스, 애즈락랙, 에이수스, 컴팔, 폭스콘, 기가바이트, 인벤텍, MSI, 페가트론, 퀀타 클라우드 테크놀로지(QCT), 미텍 컴퓨팅, 네이션게이트, 위스트론, 위윈 등의 기업도 이 서버를 제공할 계획이다.