슈나이더 일렉트릭이 AI(인공지능)에 대한 높은 수요로 인해 발생하는 에너지 및 지속가능성 문제를 해결하기 위해 엔드 투 엔드(end-to-end) 데이터센터 설루션을 가속화한다고 밝혔다. AI 기술이 몰고 온 에너지 수요 급증 속에서 슈나이더 일렉트릭은 자사의 설루션이 데이터센터의 에너지 효율을 높이고 탈탄소화 및 지속 가능성을 강화하기 위한 중요한 전환점이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 특히 슈나이더 일렉트릭은 AI 시대를 맞아 적합한 에너지 전략, 고급 인프라 설루션, 지속 가능성 컨설팅이라는 세 가지 핵심 영역에 중점을 두고 있다. 재생 가능 에너지 확보와 현장 발전 최적화(풍력, 태양광, 수소 등)를 지원하며, 데이터센터 운영을 더 에너지 효율적으로 유지하기 위한 포괄적인 인프라 설루션을 제공한다. 먼저, 슈나이더 일렉트릭은 엔비디아와의 협력을 통해 고밀도 AI 클러스터를 지원하는 액체 냉각 기반의 최신 데이터센터 레퍼런스 디자인을 선보였다. 이는 엔비디아의 최신 GB200 NVL72 플랫폼 및 블랙웰(Blackwell) 칩에 최적화되어 최대 랙당 132kW의 AI 클러스터를 지원하며, 대규모 액체 냉각 시의 문제를 해결한다. 이 디자인은 슈나이더 일렉트릭의 소프트웨어 툴인 에코다이얼(Ecodial) 및 에코스트럭처 IT 디자인 CFD(EcoStruxure IT Design CFD)를 활용해 개발되었으며, 전력 및 열 부하 분석을 통해 AI 워크로드의 맞춤 설계가 가능하다. 또한 기계적·전기적 설계 방안을 제공해, 더 에너지 효율적이고 지속 가능한 AI 데이터 센터 운영을 실현하도록 돕는다.     또한, 슈나이더 일렉트릭은 고객의 탈탄소화 목표 달성을 지원하기 위해 데이터 기반 지속 가능성 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. 이를 통해 고객은 에너지 전략 수립, 디지털화된 지속가능성 이니셔티브, 공급망 최적화 등 다양한 분야에서 실질적인 변화를 실현할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “AI와 가속 컴퓨팅의 미래를 구축하기 위해서는 빠른 속도와 안정적인 기반이 필수”라면서, “슈나이더 일렉트릭과의 협력을 통해 고객들은 안정적이고 회복력있는 인프라에서 기술적인 발전을 설계할 수 있다. 양사는 고밀도 AI 클러스터 환경을 안정적으로 구현해 전 세계 기업과 산업에 디지털 혁신을 가속화할 수 있도록 협력할 것”이라고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭의 판카즈 샤르마 데이터센터 및 네트워크 사업부 총괄 부사장은 “AI로 인한 에너지 수요와 환경적인 영향은 전례 없는 속도로 증가하고 있으며, 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터와 디지털 인프라를 탈탄소하기 위해 새로운 표준을 설정하고 미래를 형성해 나가고자 한다”면서, “슈나이더 일렉트릭의 이번 발표는 AI 시대를 맞아 에너지 효율성을 높이고 지속 가능성을 강화하려는 중요한 한 걸음을 의미한다”고 전했다.

슈나이더 일렉트릭 코리아가 2025년 1월 1일부로 권지웅 현 전력 사업부 부사장을 신임 대표로 선임한다고 밝혔다. 권지웅 신임 대표는 2018년 슈나이더 일렉트릭 코리아에 합류하여 한국·대만·몽골 클러스터의 IT 사업부 비즈니스 부사장을 역임한 후, 2021년부터 전력 사업부 비즈니스 부사장을 맡아 왔다. 권 대표는 1996년 대우중공업(현 현대로템)에서 생산기술 및 해외 프로젝트 매니저를 시작으로, 2000년 이후 IBM, 시스코, 아카마이, 오라클 등 글로벌 IT기업에서 하드웨어, 소프트웨어, SI, 컨설팅, 네트워크, CDN, 클라우드 등 IT 전 분야를 아우르는 비즈니스 전문가로 활동했다. 특히 깊은 통찰력과 다양한 실무 경험을 바탕으로 국내 주요 전자 전기 기업 비즈니스를 성장시킨 점에서 높은 평가를 받았다는 것이 슈나이더 일렉트릭 코리아의 설명이다.     권지웅 사장은 반도체, 디스플레이, 가전, 배터리, 중공업 등의 제조업과 통신 및 데이터센터와 같은 주요 IT 인프라 비즈니스를 포함, 다양한 산업 분야에서 전문 경험과 인사이트를 보유하고 있으며, 글로벌 비즈니스 리더로서 전략적 혁신과 디지털 전환을 성공적으로 실행하며 각 산업군의 인더스트리 4.0 특성에 맞춘 최적의 솔루션 제공을 통해 시장 성장을 주도해 왔다. 권 신임 대표는 “슈나이더 일렉트릭 코리아의 대표로 선임된 것을 매우 영광스럽게 생각하며, 앞으로 회사의 지속 가능성과 디지털 전환 가속화에 중점을 두고 혁신적인 리더십을 발휘하겠다”면서, “슈나이더 일렉트릭의 기술력과 노하우를 활용해 고객과 파트너에게 더 큰 가치를 제공하고, 국내 시장에서의 입지를 새롭게 재편하겠다”고 밝혔다.

다쏘시스템은 스페인 고압 전기 시스템의 송전 시스템 운영사인 레드 일렉트리카(Red Eléctrica)가 스페인 전력망의 기술 자산 정보를 관리하는 프로세스를 지원하기 위해 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼을 선택했다고 발표했다. 레드 일렉트리카는 스페인 전력 시스템의 송전 시스템 운영사로 탈탄소 에너지 시스템의 중추기관이다. 레드 일렉트리카는 투명성, 객관성, 독립성, 경제성의 원칙에 따라 지속가능성에 대한 강력한 의지를 가지고 탈탄소 에너지 임무를 수행하고 있다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼에 기반한 ‘통합 구축 환경’ 산업 설루션은 1500명 이상의 이해 관계자를 버추얼 트윈으로 연결해, 전 지역의 전력선부터 변전소에 설치된 세부 장비에 이르기까지 다양한 규모의 전기 자산 생태계를 시각화한다. 이러한 멀티스케일 기능을 통해 레드 일렉트리카는 지리적 맥락 내에서 자산 관련 최신 데이터에 대한 실시간 온디맨드 접근을 제공받으며, 이를 통해 내∙외부 이해관계자와의 협업을 개선하고 표준화 관행을 도입할 수 있게 됐다. 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 구축된 ‘단일 데이터 소스’는 레드 일렉트리카의 자산 생성 및 관리 방식을 근본적으로 혁신한다. 예를 들어, 송전선로 및 변전소를 위한 그린필드(Green Field) 및 브라운필드(Brown Field) 프로젝트 설계 품질과 관리를 개선할 수 있다.     레드 일렉트리카의 마리아 솔러레(Maria Soler) 송전 기술 매니저는 “레드 일렉트리카는 에너지 네트워크 개발 계획에 정의된 목표를 달성하고 생태적 전환을 가능하게 하기 위해 송전망에 대한 투자와 혁신에 많은 노력을 기울이고 있다”면서, “이것이 바로 경쟁을 거쳐 우리 여정의 파트너로 다쏘시스템을 선정한 이유”라고 말했다. 다쏘시스템의 레미 도니어(Remi DORNIER) 건축·엔지니어링·건설 부문 부사장은 “2050년까지 전 세계 전력 수요는 160% 이상 급증할 것으로 예상되며, 이러한 수요를 충족하기 위해서는 다양한 저탄소 에너지원을 더욱 효과적으로 통합할 수 있도록 전기 네트워크 개발을 가속화해야 한다”면서, “다쏘시스템의 버추얼 트윈을 활용해 전기 그리드를 시뮬레이션하고 테스트 및 최적화하면 전기 송전 사업자는 협업 효율성과 혁신을 개선하는 것은 물론 차세대 스마트 그리드를 운영하는데 도움이 될 것”이라고 말했다.

2024년 12월 11일 일본 도쿄 빅사이트(Tokyo Big Sight)에서 세계 최대 규모 반도체 관련 전시회 중 하나인 세미콘재팬(SEMICON JAPAN)이 성황리에 개막했다. 총 1182개사가 참가한 이번 전시회는 오는 13일까지 이어지며 반도체 산업의 최신 기술과 트렌드를 한눈에 볼 수 있는 중요한 행사로, 세계 각국의 산업 관계자들이 모여 첨단 기술을 교류하고 비즈니스 기회를 모색하는 장이 될 예정이다. 1. 기술 혁신과 글로벌 협력의 장 세미콘재팬은 반도체 제조, 장비, 소재, 부품 등 다양한 분야의 기업들이 참가하여 최신 기술을 선보이는 전시회로, 매년 수많은 혁신적인 제품과 솔루션이 공개된다. 이번 전시회는 반도체 생산 공정의 효율화와 소형화, 고속화, 저전력화가 주된 이슈로 다뤄진다. 또한, ‘반도체 산업의 지속적인 혁신‘과 ’글로벌 협력‘ 촉진을 목표로 AI, IoT, 5G, 전기차(EV) 등 산업 발전에 핵심적인 역할을 하고 있는 반도체 기술을 주제로 한 세미나도 함께 진행된다. 이처럼 올해의 세미콘재팬은 반도체 산업의 발전 방향과 혁신적인 기술의 확산을 촉진하고, 각국의 기업들에게 글로벌 시장에서의 입지를 넓힐 수 있는 중요한 기회를 제공할 것으로 기대된다. 2. 한국관을 통한 국내 기업들의 참여와 기대 한국산업지능화협회(이하 협회)는 KOTRA와 협력하여 이번 전시회에 한국관 수행기관으로 참가해 국내 기업의 글로벌 진출을 지원한다. 올해 한국관에는 국내 반도체 선도기업 9개사가 참가하며 참가기업은 다음과 같다. (▲㈜엔텍시스템 ▲㈜에이아이비즈 ▲영진아이앤디㈜ ▲위드시스템㈜ ▲㈜피에스텍 ▲㈜나노텍 ▲㈜삼에스라인 ▲㈜아이엠티 ▲㈜에이피피)  참가기업들은 차세대 반도체 제조 공정을 중심으로 다양한 분야에서 경쟁력을 가진 기술을 소개하며 글로벌 기업들과의 협력 기회를 모색중이다. 특히, 일본 시장은 우리 기업들에게 중요한 타겟 시장으로, 전시회를 통해 일본 및 아시아 시장에서의 입지를 확대할 수 있을 것으로 예상된다.  또한, KOTRA와 협회의 지원으로 한국관 참가기업들은 글로벌 바이어와의 네트워킹과 비즈니스 미팅을 통해 새로운 파트너십을 구축하고, 향후 해외 시장에서의 수출 기회를 넓힐 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대된다. 끝으로 협회 이상진 혁신기획본부장은 “한국의 반도체 산업은 세계 시장에서 큰 영향력을 미치고 있고, 세미콘재팬은 이러한 기술력과 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있는 중요한 기회가 될 것이다.”고 알리며 “반도체 산업의 미래를 조망하는 이번 전시회에 참가한 우리 기업들이 우수한 기술력을 소개하고, 글로벌 시장 진출 및 비즈니스 확대의 성과를 얻어가길 기대한다”고 전했다 세미콘재팬 한국관 참여에 관련된 상세한 정보는 글로벌전시플랫폼 홈페이지 또는 한국산업지능화협회 홈페이지를 통해 확인 가능하다.

IBM은 데이터센터에서 생성형 AI 모델의 학습 및 실행 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 차세대 광학 기술을 발표했다. 이는 기존의 전선 기반 단거리 통신을 보완하는 새로운 공동 패키지형 광학(co-packaged optics : CPO) 기술로, 데이터센터 내부 연결 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 새로운 공정이다. 특히 IBM은 이 기술을 구동할 수 있는 폴리머 광학 도파관(Polymer Optical Waveguide : PWG)을 성공적으로 설계, 조립해 최초로 공개했다. IBM 연구진은 CPO 기술이 칩, 회로 기판, 서버 간 고대역폭 데이터를 전송하는 컴퓨팅 방식에 가져올 변화를 시연했다.  광섬유 기술은 전기 대신 빛으로 장거리 데이터 전송을 빠르게 처리하기 때문에, 현재 전 세계 상업 및 통신 트래픽 대부분에 사용되고 있다. 그러나 데이터센터의 경우, 외부 통신 네트워크에는 광섬유를 사용하는데 반해, 내부 통신 네트워크의 대부분에는 여전히 구리선을 사용하고 있다. 이 전선은 대규모 분산 학습 과정에서 다른 장치의 데이터를 기다리느라 절반 이상의 시간을 유휴 상태로 보내는 GPU 가속기들을 연결하고 있는데 이로 인해 상당한 비용과 에너지가 소모된다. IBM 연구진은 광학 속도와 처리 능력을 데이터센터 내부로 도입할 방법을 제시했다. IBM은 새롭게 발표된 논문을 통해, 고속 광학 연결을 가능하게 하는 새로운 CPO 모듈의 시제품을 소개했다. 이 기술은 데이터센터 통신의 대역폭을 확장하고, GPU의 유휴 시간을 줄이며, AI 처리 속도를 향상시킬 수 있다.   ▲ IBM 리서치의 광학 모듈 시제품   IBM은 이번 연구 혁신을 통해 중급 전기 배선(interconnect) 대비 전력 소비를 5배 이상 줄임으로써 생성형 AI 확장 비용을 낮추고, 데이터센터 간 케이블 연결 길이를 기존 1미터에서 수백 미터로 확장할 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, CPO 기술을 통해 기존 전기 배선(wiring)을 사용할 때보다 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 속도를 최대 5배까지 높일 수 있다고 보았다. 이를 통해 일반적인 LLM 학습 시간이 3개월에서 3주로 단축될 수 있으며, 더 큰 모델과 더 많은 GPU를 활용할 경우 성능 향상의 폭이 더욱 커진다는 것이다. 이외에도 IBM은 AI 모델 학습 시 모델 당 미국 가정 약 5000가구의 연간 전력 소비량에 해당하는 에너지를 절감함으로써, 데이터센터 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 전망했다.   IBM 리서치 연구 개발 총책임자인 다리오 길(Dario Gil) 수석 부회장은 “생성형 AI가 점점 더 많은 에너지와 처리 능력을 요구함에 따라 데이터센터는 진화해야 한다. 공동 패키지형 광학(CPO) 기술은 데이터센터를 미래에 대비하도록 만들 수 있다”면서, “이 획기적인 기술을 통해 미래의 칩은 광섬유 케이블이 데이터 센터 안팎으로 데이터를 전달하는 방식으로 통신하게 될 것이며, 미래의 AI 워크로드를 처리할 수 있는 더 빠르고 지속 가능한 새로운 통신 시대를 열 것”이라고 말했다.

마이크로소프트가 2025년 주목해야 할 AI 트렌드 6가지를 공개하면서, AI가 이끌어갈 혁신과 과제에 대한 주요 인사이트를 제시했다.  2024년은 전 세계 조직이 AI를 본격 도입하기 시작한 해로 평가된다. 마이크로소프트의 의뢰로 진행된 IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 조직의 AI 도입률은 지난해 55%에서 올해 75%로 증가했다. 이는 AI가 실험 단계를 넘어, 실제 비즈니스에서 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리잡았음을 보여준다. 마이크로소프트는 이러한 변화에 따라 2025년이 AI가 일상과 업무에서 필수적인 기술로 자리 잡는 전환점이 될 것으로 전망하고 있다. AI는 높은 자율성을 기반으로 복잡한 문제를 해결하고, 업무 효율성을 크게 높이며 일상을 단순화할 것으로 기대된다. 나아가 과학, 의료 등 인류가 직면한 주요 과제 해결에도 적극적으로 활용될 것으로 내다보고 있다. 특히, 이러한 흐름은 AI의 논리적 사고와 데이터 처리 능력의 고도화를 통해 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 마이크로소프트는 이러한 변화를 지원하기 위해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술 개발에 집중하고 있으며, 이를 사용자들이 안심하고 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.  마이크로소프트의 크리스 영(Chris Young) 사업개발·전략·투자 담당 부사장은 “AI는 불가능해 보였던 많은 것을 가능하게 하고 있으며, 지난 한 해 동안 많은 조직이 실험 단계를 넘어 실질적인 도입 단계로 진입했다”고 말했다. 이어 그는 "AI 기술은 우리 삶의 모든 영역에 전면적인 변화를 가져올 전환점에 서 있다"고 강조했다.      마이크로소프트가 제시한 2025년 6가지 주요 AI 트렌드는 ▲더 유용하고 유능해질 AI 모델 ▲업무 형태를 변화시킬 AI 에이전트의 활약 기대 ▲모든 일상을 지원하는 AI 역할 확장 ▲지속 가능한 AI 인프라 구축 필요성 증대 ▲테스트와 맞춤화를 통한 책임 있는 AI 구축 ▲과학적 혁신을 가속화하는 AI 등이다. 첫 번째, AI 모델은 더 많은 일을 더 잘 수행할 것이다. 이 AI 모델들은 과학, 코딩, 수학, 법률 및 의학 등 여러 분야에서 혁신을 주도하며, 문서 작성부터 코딩 같은 복잡한 업무에 이르기까지 폭 넓은 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 보인다. 특히 AI의 추론 능력도 향상될 전망이다. 고급 추론 AI 모델인 오픈AI o1은 인간이 생각하는 방식과 유사한 논리적 과정을 거쳐 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 뛰어난 성능을 입증했다. 데이터 선별과 후속 학습도 AI 모델 발전에서 핵심적인 역할을 하게 된다. 마이크로소프트의 소형언어모델 파이(Phi)는 고품질 데이터를 활용해 모델 성능과 추론 능력을 효과적으로 개선할 수 있음을 보여줬다. 또한, 오르카(Orca) 및 오르카2(Orca 2) 모델은 합성 데이터를 활용한 학습으로 대규모 언어 모델에 준하는 성능을 구현하며 새로운 가능성을 열었다. 두 번째, 개인화된 차세대 AI 에이전트는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하는 데에서 나아가, 복잡하고 전문적인 작업까지 수행하며 조직의 업무 환경과 프로세스를 근본적으로 변화시킬 것으로 기대된다. AI 에이전트는 메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업을 처리할 수 있다. 예를 들어 조직의 재고 공급에 문제가 발생하면 AI 에이전트가 이를 관리자에게 알리고, 적합한 공급 업체를 추천하거나 직접 주문을 실행해 업무가 중단 없이 진행될 수 있도록 돕는다. 또한, 누구나 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있는 환경도 마련된다. 마이크로소프트의 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)는 코딩 없이도 AI 에이전트를 개발할 수 있으며, 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)는 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 고급 AI 에이전트 설계를 지원한다. 이러한 변화는 단순히 사용자와 협력하며 응답하는 프롬프트 기반 AI 에이전트에서, 독립적으로 업무를 수행하고 프로세스를 조율하는 완전 자율형 AI 에이전트까지 다양화될 것으로 예상된다. 세 번째, AI가 일상생활에서 차지하는 역할의 확장이다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)은 AI 동반자로서, 사용자가 하루 일과를 우선 순위에 따라 시간을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 또한, 개인 정보와 데이터 보안을 강화해 보다 안전한 환경에서 AI를 사용할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 일상에서 코파일럿을 더욱 밀접하게 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 하루를 시작하며 코파일럿 데일리(Copilot Daily)의 음성을 통해 최신 뉴스와 날씨 정보를 확인할 수 있다. 또한, 코파일럿 비전(Copilot Vision)은 사용자가 접속한 웹페이지를 분석해 관련 질문에 답하거나 다음 단계를 제안하는 등 보다 직관적인 상호작용을 지원한다. 코파일럿은 의사결정 과정에서도 유용하게 활용된다. 예를 들어, 새 아파트 인테리어를 위해 어울리는 가구를 추천하고, 효율적인 배치 방안을 제시해 사용자의 공간을 더 편리하고 실용적으로 꾸밀 수 있도록 돕는다. 이는 시작 단계이며, 앞으로 AI는 정서 지능의 고도화를 통해 보다 유연하고 자연스러운 상호작용을 제공할 전망이다. 네 번째, 에너지 자원 효율화를 통한 지속 가능한 AI 인프라 구축에 대한 노력이다. 실제로 전 세계 데이터 센터 처리량은 2010년부터 2020년까지 약 9배 증가했음에도 전력 소비량은 단 10% 증가에 그쳤다. 이는 마이크로소프트가 AMD, 인텔, 엔비디아 등과 협력해 반도체 칩 애저 마이아(Azure Maia)와 코발트(Cobalt), 그리고 대규모 AI 시스템 냉각을 위한 액체 냉각 열교환기 기술을 통해 하드웨어의 에너지 효율을 높인 결과다. 향후 몇 년 내에는 냉각에 물을 전혀 사용하지 않는 워터-프리 데이터센터가 도입될 예정이다. 동시에 초고효율 액체 냉각 기술인 콜드 플레이트(Cold plates)의 사용도 확대된다. 이러한 기술들은 지속 가능한 AI 인프라 조성을 위한 노력의 핵심이다. 이와 함께 마이크로소프트는 저탄소 건축 자재를 도입해 데이터센터 설계를 친환경적으로 혁신하고 있다. 탄소 배출이 거의 없는 철강, 콘크리트 대체 소재, 교차 적층 목재 등이 대표적인 예다. 이와 함께 풍력, 지열, 원자력 및 태양광 등 무탄소 에너지원에도 적극 투자하며, 2030년까지 탄소 네거티브, 워터 포지티브, 제로 웨이스트 목표를 달성하기 위한 장기적인 비전을 실행하고 있다. 다섯 번째, AI의 위험을 측정하고 평가하는 기준의 강화다. 2025년에는 책임 있는 AI를 구현하기 위해 ‘테스트’와 ‘맞춤화’에 대한 기준이 높아질 것으로 예상된다. 포괄적인 테스트 체계는 외부의 정교한 위협을 탐지하고, AI가 생성하는 부정확한 응답(환각)과 같은 내부 문제를 해결하는 데에 효과적이다. 마이크로소프트는 AI 모델이 직면할 수 있는 위협을 정밀하게 분석하고 개선하는 과정을 지속하며, 더욱 안전한 AI 환경 구축을 목표로 하고 있다. 특히 모델의 안전성이 높아질수록 테스트와 측정 기준도 더욱 정교해지고 있다. ‘맞춤화’와 ‘제어’는 미래 AI 응용 프로그램의 핵심으로 자리 잡을 것으로 보인다. 조직은 콘텐츠 필터링과 작업에 적합한 가드레일 설정 등 AI 활용 방식을 자유롭게 조정할 수 있다. 예를 들어, 게임사는 직원이 볼 수 있는 폭력 콘텐츠의 종류를 제한할 수 있다. 마이크로소프트 365 코파일럿은 업무 환경에 적합한 콘텐츠를 설정할 수 있는 맞춤형 제어 기능을 제공한다. 여섯 번째, AI가 과학 연구에 미치는 영향력 확대다. 이미 AI는 슈퍼컴퓨팅과 일기 예보 같은 분야의 연구 속도를 가속화하고 있으며, 앞으로는 자연 과학, 지속 가능한 소재 개발, 신약 연구 및 건강 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 2024년, 마이크로소프트 리서치(MSR)는 생체 분자 과학 문제를 해결할 생체분자 역학 시뮬레이션(simulate biomolecular dynamics)을 개발했다. AI2BMD(AI-driven Biomolecular Dynamics)로 불리는 이 시스템은 단백질 설계, 효소 공학, 신약 개발 등의 분야에서 전례 없는 속도와 정밀도로 문제를 해결하며 생물 의학 연구에 새로운 가능성을 열었다. 2025년에는 AI가 지속 가능한 소재 설계와 신약 개발 같은 인류의 공동 과제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이를 통해 과학 기관과 연구자들은 AI를 통해 연구 효율을 높이고, 지금까지 불가능했던 새로운 돌파구를 마련할 것으로 기대를 모으고 있다.

인텔이 AI PC를 위한 코어 울트라(Intel Core Ultra) 프로세서 신제품을 국내 출시했다. AI 연산 성능과 전력 효율 향상에 초점을 맞춘 코어 울트라 프로세서로 PC 시장에서 성장 동력을 마련하겠다는 것이 인텔의 전략이다. PC 플랫폼 혁신과 함께 하드웨어/소프트웨어 생태계의 확대 또한 인텔이 내세운 목표다. ■ 정수진 편집장   이번에 인텔이 선보인 프로세서는 노트북용의 인텔 코어 울트라 200V(코드명 루나 레이크) 시리즈와 데스크톱용의 인텔 코어 울트라 200S(코드명 애로우 레이크-S)이다. 이들 신제품의 가장 큰 특징으로 인텔이 내세운 것은 이전 세대 대비 4배 이상의 NPU(신경망 프로세서) 성능 향상이다. 그래픽 성능 향상, 애플리케이션 호환성, 보안 성능 강화 등도 신제품이 선보이는 개선점이다.   ▲ 인텔 코어 울트라 200V   AI로 재편되는 PC의 역할 인텔의 잭 황(Jack Huang) APJ 세일즈 디렉터는 “AI 기술은 우리의 삶을 근본적으로 변화시키고 있으며 PC 역시 예외가 아니다. 인공지능이 PC의 사용 경험을 근본적으로 바꿀 것”이라고 전망했다. 이런 흐름에 맞춰 인텔은 CPU(중앙처리장치), GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)를 결합한 AI PC에 주목하고 있다. AI PC는 사진 편집, 음악 제작, 콘텐츠 생성, 스트리밍, 게임 등 다양한 작업에서 전력 소비를 줄이는 동시에 성능을 크게 높일 수 있다. 인텔은 이러한 AI 기술을 최적화하고 대중화할 수 있도록 하는 프로세서 개발에 힘을 기울이고 있다. 이번에 발표한 AI PC 프로세서인 인텔 코어 울트라 200V는 새로운 성능 코어(P-코어)를 채택해 성능을 높이고, 향상된 내장 그래픽을 탑재했다. 전력 효율을 높여 오피스 등 생산성 작업에서 최대 20시간 작업이 가능하다. 11월부터는 마이크로소프트의 코파일럿+ PC(Copilot+ PC)를 지원한다.   ▲ 에이서, 에이수스, 델, HP, 레노버, 삼성전자의 AI PC 모델   함께 발표된 데스크톱 프로세서인 코어 울트라 200S는 와트당 성능 향상과 사용자 경험 개선을 목표로 개발됐다. 이전 세대의 프로세서에 비해 절반의 전력을 쓰면서 같은 성능을 낼 수 있고, 멀티스레드 성능도 놓치지 않도록 했다는 것이 잭 황 디렉터의 설명이다.인텔은 에이서, 에이수스, 델, HP, 레노버, 삼성전자 등 PC 업체가 새 코어 울트라 프로세서를 탑재한 AI PC 제품을 선보일 것이라고 전했다.   ▲ 인텔 코어 울트라 200S   AI 시대를 향한 인텔의 비전 인텔은 올해 4000만 대, 2025년에는 1억 대의 AI PC 프로세서를 출하할 계획이다. 또한 2028년까지 시장에 출시되는 PC의 80%가 AI PC가 될 것으로 보고 있으며, 사용자 경험의 혁신을 위한 지능형 PC 플랫폼과 새로운 아키텍처, 생태계 확대 등을 추진한다는 전략이다. 지난 9월 인텔코리아의 대표로 선임된 배태원 사장은 “AI PC를 위한 프로세서뿐 아니라 하드웨어/소프트웨어 생태계를 통해 사람들의 일상에 AI가 더 가까이 다가갈 수 있도록 하겠다”면서, 한국 파트너들과 함께 AI 시대를 선도하겠다는 포부를 밝혔다. 인텔은 하드웨어 혁신뿐 아니라 AI 생태계 지원 프로그램인 ‘AI 엑셀러레이션 프로그램’을 통해 협력사와 함께 300개 이상의 AI 기능을 개발했다고 밝혔다. 특히, 인텔은 네이버 클라우드 및 KAIST와 공동연구를 통해 한국의 AI 기술 발전에 기여하고 있으며, 기업 및 정부 기관과의 협력도 확대할 계획이다. 이런 노력을 통해 AI 기술이 기업과 개인 사용자 모두에게 더 친숙하게 다가갈 수 있게 지원한다는 것이 인텔의 전략이다. 배태원 사장은 한국이 항상 새로운 기술을 빠르게 수용하고 이끄는 국가로, AI PC 역시 한국에서 빠르게 보급될 것으로 확신했다. 그는 “AI가 더 이상 멀게 느껴지지 않는 시대를 열기 위해 최선을 다할 것”이라며, 국내 기업과도 긴밀히 협력해 AI 기술의 대중화에 앞장서겠다고 전했다.   ▲ 인텔코리아 배태원 사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com