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통합검색 " HP"에 대한 통합 검색 내용이 2,134개 있습니다
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가트너, “1분기 전 세계 PC 출하량 4% 증가… 메모리 가격 상승에 인위적 반등”
가트너가 2026년 1분기 전 세계 PC 출하량 예비조사 결과를 발표했다. 올해 1분기 출하량은 6280만 대로, 지난해 같은 기간보다 4% 늘었다. 하지만 이번 성장은 실제 수요 회복보다는 부품 가격 상승에 대비한 선제적 재고 확보의 결과라는 것이 가트너의 분석이다. 가트너의 리시 파디 리서치 책임자는 이런 성장세를 “인위적으로 부풀려진 수치”라고 평가했다. 메모리 가격 상승세인 ‘멤플레이션(memflation)’과 디램(DRAM), 낸드(NAND) 플래시 등 핵심 부품 비용이 급등했기 때문이라는 것이다. 공급업체와 유통업체들은 2분기에 예상되는 PC 가격 인상을 앞두고 재고 수준을 미리 높였으며, 이러한 현상은 마진이 낮은 제품군에서 더욱 두드러졌다. 또한 2025년 1분기 역시 미국의 관세 부과를 앞둔 선제 수입으로 수치가 높았던 기저 효과가 맞물려 있다.   ▲ 2024년 1분기~2026년 1분기 전 세계 PC 출하량 및 성장률(단위 : 천 대, 출처 : 가트너)   전 세계 PC 공급업체별 순위에서는 상위 4개 업체인 레노버, HP, 델, 애플이 자리를 지켰다. 1위 레노버는 9.5%의 견조한 성장세를 유지하며 시장 점유율 26.5%를 기록, 선두 자리를 지켰다. 한편, 업계 2위인 HP는 상위권 업체 중 유일하게 출하량이 4.9% 감소하며 주춤한 모습을 보였다. 에이수스는 10.8%라는 높은 성장률을 기록하며 에이서를 따돌리고 5위에 자리했다. 업체별 성적표에서 눈에 띄는 곳은 애플이다. 애플은 전년 동기 대비 12.7% 성장하며 주요 업체 중 가장 높은 성장률을 기록했다. 시장 점유율 또한 10.6%로 전년보다 0.8%포인트 상승했다. 이러한 성장에 대해 파디 리서치 책임자는 “신규 맥 사용자와 교육 시장을 공략한 ‘맥북 네오(MacBook Neo)’의 견조한 수요에 힘입은 것”이라고 분석했다. 고성능을 원하면서도 가격에 민감한 소비자층을 효과적으로 흡수하면서 PC 부문의 경쟁력을 강화했다는 평가다.
작성일 : 2026-04-13
슈나이더 일렉트릭, 하노버 메세서 AI와 자동화 기반 산업 혁신 전략 선보인다
슈나이더 일렉트릭이 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 세계 최대 규모의 산업 박람회인 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 전시에서 전기화와 개방형 소프트웨어 정의 자동화, 디지털 인텔리전스를 결합한 산업 현장의 해결 방안을 제시한다. 특히 마이크로소프트와 AWS, 인텔, HPE 등 주요 기술 기업과 협력해 기술 간 연계를 강화하고 산업 환경에서 측정 가능한 성과를 내는 데 집중할 계획이다.     슈나이더 일렉트릭의 전시 부스는 2026년 산업계의 주요 화두인 ▲운영 효율 향상과 ▲노후 시스템 개선 ▲인력 부족 및 숙련도 격차 해소 ▲데이터와 사이버 보안 ▲에너지 효율 및 전기화 등의 핵심 과제를 중심으로 운영한다. 각 전시 구역에서는 실제 고객 사례를 바탕으로 라이브 데모와 파트너 기술을 선보이며 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공한다. 첫 번째 구역에서는 처음으로 공개하는 폭스보로 SDA(Foxboro SDA)와 에이전틱 AI 등 소프트웨어 정의 자동화 기술을 통해 유연한 운영 환경을 보여준다. 에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트 인사이트 월(EcoStruxure Automation Expert (EAE) Insights Wall)을 활용해 수처리 관리 과정을 시연하고 제어와 데이터, AI를 통합한 운영 방식을 소개한다. 두 번째 구역에서는 ETAP(이탭)을 활용해 전력 운영을 최적화하는 방안을 설명한다. 세 번째 구역은 전력과 공정 데이터를 통합해 설계부터 운영까지 전 주기를 최적화하는 통합 데모를 전시한다. 네 번째 구역에서는 다중 로봇과 AI 기반 분석을 결합한 자동화 설루션을 선보이며, 마지막 다섯 번째 구역에서는 디지털 트윈을 이용한 공항 운영과 공조 제어 사례, 사이버 보안 아키텍처를 통한 산업 운영 전략을 공유한다. 박람회 기간 중에는 글로벌 리더들의 발표도 이어진다. 20일에는 장 파스칼 트리쿠아 슈나이더 일렉트릭 이사회 의장이 AI를 통한 유럽의 기회를 주제로 패널 토론에 참여해 디지털 및 에너지 전환 방향을 논의한다. 21일에는 아비바의 카스파 헤르츠버그 CEO가 데이터 기반의 산업 혁신과 비즈니스 가치 창출 방안에 대해 발표한다. 같은 날 글로벌 미디어와 산업 애널리스트를 대상으로 한 쇼케이스를 열어 산업 난제를 경쟁력으로 전환하는 구체적인 사례를 설명할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 행사에서 고객이 겪는 실제 문제에 초점을 맞춰 파트너 혁신 사례와 적용 사례를 함께 보여준다고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭 관계자는 “단순한 비전 제시에 그치지 않고 실질적인 성과로 이어지는 결과를 직접 확인할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2026-04-07
HPE, 엔비디아와 손잡고 차세대 AI 팩토리 및 슈퍼컴퓨팅 혁신 가속화
HPE가 대규모 AI 팩토리와 슈퍼컴퓨터를 위한 'HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅 포트폴리오'의 주요 혁신 사항을 발표했다. 이번 발표는 고객이 AI를 더 효율적으로 확장하고 배포하며, 데이터에서 인사이트를 도출하는 시간을 단축하는 데 중점이다. HPE는 엔비디아와 협력해 구축한 이번 풀스택 AI 설루션이 컴퓨팅, GPU, 네트워킹, 액체 냉각, 소프트웨어 및 서비스를 긴밀하게 통합해 대규모 환경과 국가별 소버린 환경에 최적화했다고 밝혔다. 현재 아르곤 국립 연구소, 독일 슈투트가르트 고성능 컴퓨팅 센터, 허드슨 리버 트레이딩, 한국과학기술정보연구원 등 세계적인 연구 기관과 AI 기업들이 HPE의 인프라를 채택해 혁신을 가속하고 있다. HPE는 자사의 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX5000’에 엔비디아의 최신 설루션을 적용한다. 먼저 액체 냉각 방식의 ‘엔비디아 베라 CPU 컴퓨트 블레이드’를 도입한다. 각 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX240 컴퓨트 블레이드’는 최대 16개의 엔비디아 베라 CPU를 탑재해 까다로운 AI 워크로드를 지원한다. 이는 랙 하나 당 최대 40개의 블레이드와 640개의 CPU, 5만 6320개의 엔비디아 올림푸스 코어를 확장할 수 있다. 또한 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드를 통해 초고속 네트워킹 환경을 제공한다. 이 스위치는 포트당 800Gb/s의 연결성을 지원하며 높은 전력 효율을 갖춘 것이 특징이다.     대규모 및 소버린 환경을 위한 ‘HPE AI 팩토리’ 포트폴리오도 강화한다. HPE는 1조 개 이상의 매개변수를 가진 거대 모델을 위해 설계된 차세대 시스템 ‘HPE 기반 엔비디아 베라 루빈 NVL72’ 랙 스케일 시스템을 선보인다. 이 시스템은 36개의 CPU와 72개의 루빈 GPU, 6세대 NV링크 네트워킹 등을 탑재해 대규모 환경에서 높은 효율을 낸다. 이와 함께 새로운 AI 서버인 ‘HPE 컴퓨트 XD700’도 출시한다. 엔비디아 HGX 루빈 NVL8을 기반으로 한 이 서버는 랙당 최대 128개의 루빈 GPU를 지원하며, 이전 세대보다 두 배 향상된 GPU 집적도를 통해 전력과 냉각 비용을 절감한다. 이외에도 모든 HPE AI 팩토리 포트폴리오에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션’ GPU를 사용할 수 있게 된다. 소프트웨어와 서비스 측면에서는 엔비디아 클라우드 파트너 프로그램 인증을 획득해 클라우드 서비스 제공사의 검증 프로세스를 간소화한다. 수세 가상화 및 랜처 프라임 스위트를 통한 멀티 테넌시 옵션도 확장해 가상머신용 GPU 패스스루 등을 지원한다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 및 오픈시프트와의 통합은 물론, AI 팩토리의 운영과 확장을 돕는 ‘엔비디아 미션 컨트롤’ 소프트웨어도 제공할 예정이다. HPE의 트리시 담크로거 수석부사장은 “세계 최고 성능의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 3대를 구축한 HPE는 최첨단 AI 워크로드와 고성능컴퓨팅을 결합해 과학적 혁신을 주도하고 있다”면서, “엔비디아와 협력해 의학, 생명과학, 제조 등 다양한 분야에서 한계를 뛰어넘는 데 필요한 성능을 제공하겠다”고 밝혔다. 엔비디아의 크리스 매리어트 부사장은 “기업과 국가가 AI의 잠재력을 실현하려면 대규모 모델 학습과 고성능컴퓨팅 워크로드를 처리할 인프라가 필수”라면서, “양사가 공동 개발한 인프라는 가속 컴퓨팅과 액체 냉각 기술을 결합해 인사이트 도출 시간을 단축한다”고 설명했다.
작성일 : 2026-04-06
성능 강화한 노트북 프로세서, 인텔 코어 울트라 200HX 플러스 시리즈 출시
인텔은 새로운 노트북용 프로세서인 ‘인텔 코어 울트라 200HX 플러스’ 시리즈를 출시하며 코어 울트라 200 시리즈 제품군에 게이머와 전문가를 위한 고성능 옵션을 추가했다고 전했다. 고성능 게이밍과 스트리밍, 콘텐츠 제작 및 워크스테이션 환경에 최적화된 이번 시리즈는 인텔 코어 울트라 9 290HX 플러스와 인텔 코어 울트라 7 270HX 플러스 두 가지 모델로 구성된다. 이번 신규 프로세서는 아키텍처 개선과 더불어 일부 게임에서 네이티브 성능을 향상시킬 수 있는 바이너리 변환 계층 최적화 기능인 인텔 바이너리 최적화 툴을 지원한다. 인텔의 조시 뉴먼 클라이언트 컴퓨팅 그룹 제품 마케팅 총괄은 “인텔 코어 울트라 200HX 플러스 시리즈 출시로 최고의 성능을 지향하는 게이머와 크리에이터, 전문가들을 위해 노트북 컴퓨팅 성능을 한층 더 끌어올렸다”고 말했다. 그는 “향상된 다이 투 다이 클럭 속도와 새로운 인텔 바이너리 최적화 툴을 통해 실질적인 성능 향상을 구현했으며 매끄러운 게임 플레이와 신속한 콘텐츠 제작 워크플로를 지원한다”고 덧붙였다.     인텔에 따르면, 성능 측면에서 인텔 코어 울트라 9 290HX 플러스는 이전 세대인 인텔 코어 울트라 9 285HX 대비 게이밍 성능은 최대 8% 증가했고 싱글 스레드 성능은 최대 7% 향상됐다. 구형 시스템인 인텔 코어 i9-12900HX와 비교하면 게이밍 성능은 최대 62% 높아졌으며 싱글 스레드 성능은 최대 30%까지 구현한다. 기술적인 특징으로는 인텔 코어 울트라 7 285HX 및 인텔 코어 울트라 7 265HX 대비 최대 900MHz 향상된 다이 투 다이 클럭 속도를 지원한다. 이를 통해 CPU와 메모리 컨트롤러 간 연결 속도가 1GHz 가까이 증가하며 시스템 지연을 낮추고 게이밍 성능을 높이는 효과를 낸다. 새롭게 도입된 인텔 바이너리 최적화 툴은 사이클당 명령어 수(IPC)와 사용자 체감 성능을 향상시키는 기술이다. 인텔은 이 기술이 다른 x86 프로세서나 게임 콘솔에 맞춰진 워크로드에서도 성능 개선을 가능하게 하며 향후 인텔 성능 로드맵의 핵심 요소가 될 것이라고 설명했다. 연결성 부문에서도 최첨단 기술을 탑재했다. 인텔 와이파이 7과 인텔 무선 블루투스 5.4는 물론 인텔 썬더볼트 5를 지원한다. 특히 썬더볼트 5는 최대 80Gbps의 양방향 대역폭을 기반으로 대용량 파일 전송과 8K 미디어 스트리밍을 원활하게 지원하며 다수의 액세서리를 하나의 PC에 연결하는 데이지 체인 구성도 가능하다. 인텔 코어 울트라 200HX 플러스 기반 시스템은 에이서, 에이수스, 델 테크놀로지스, HP, 레노버, MSI 등 주요 제조사를 통해 순차적으로 출시될 예정이다.
작성일 : 2026-03-18
엔비디아, 글로벌 기업과 협력해 설계·제조 분야 AI 전환 이끈다
엔비디아는 GTC 2026에서 케이던스, 다쏘시스템, PTC, 지멘스, 시높시스 등 글로벌 산업용 소프트웨어 선도 기업과의 협력 내용을 소개했다. 이번 협력은 엔비디아 쿠다-X, 엔비디아 옴니버스, GPU 가속 산업용 소프트웨어를 제공해 설계와 엔지니어링, 제조 과정을 혁신하는 데 목적을 둔다. 이를 통해 삼성, SK하이닉스, HD현대, TSMC 등 주요 기업들은 AI 기반 에이전틱 설루션을 활용해 업무 효율을 높일 수 있게 된다. 엔비디아의 설루션은 아마존웹서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 등 주요 클라우드 서비스와 델, HPE, 슈퍼마이크로 등 제조사의 가속 시스템에서 구동된다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “피지컬 AI와 자율형 AI 에이전트가 산업 전반을 근본적으로 재창조하는 새로운 혁명이 시작됐다”고 평가하면서, “엔비디아는 글로벌 생태계를 하나로 묶어 모든 산업이 이러한 비전을 실현할 수 있도록 전례 없는 규모와 속도를 지원하는 풀스택 가속 컴퓨팅을 제공하고 있다”고 덧붙였다.     주요 산업 소프트웨어 기업들은 AI 에이전트를 자사 플랫폼에 도입해 복잡한 워크플로를 간소화한다. 케이던스의 칩스택 AI 슈퍼에이전트는 반도체 설계와 검증 작업을 수행하며, 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼에서 역할 기반 AI 에이전트인 버추얼 동반자를 구축해 워크플로를 관리한다. 지멘스의 퓨즈 EDA AI 에이전트와 시높시스의 에이전트엔지니어 역시 반도체와 시스템 설계의 자율성을 높이는 데 기여한다. 자동차와 항공우주 분야에서도 가속 컴퓨팅의 성과가 나타나고 있다. 혼다는 엔비디아 그레이스 블랙웰 플랫폼을 활용해 공기역학 시뮬레이션을 기존 CPU 대비 34배 빠르게 수행하며 개발 주기를 단축했다. JLR과 메르세데스 벤츠는 지멘스의 심센터 스타-CCM+ 소프트웨어를 활용해 엔지니어링 워크플로를 혁신하고 있다. 항공우주 분야의 어센던스는 엔비디아 GPU로 구동되는 케이던스 피델리티를 사용해 복잡한 공기역학 시뮬레이션을 단 하루 만에 수행하는 성과를 거뒀다. 에너지와 반도체 제조 분야의 효율 역시 향상됐다. 솔라 터빈은 10억 셀 규모의 연소기 시뮬레이션을 14시간 만에 수행해 청정 에너지 설루션 혁신을 가속화한다. 삼성과 SK하이닉스는 엔비디아 가속 기술이 적용된 델과 HPE의 시스템을 도입해 DRAM과 플래시 메모리 생산을 위한 물리적 검증 과정을 간소화하고 있다. TSMC와 미디어텍 역시 엔비디아 가속 도구를 활용해 첨단 제조와 칩 설계 속도를 높이는 중이다. 산업용 디지털 트윈 기술은 스마트 공장과 물류 혁신을 뒷받침한다. 지멘스의 디지털 트윈 컴포저는 폭스콘, HD현대, 펩시코 등이 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축할 수 있도록 지원한다. PTC는 엔비디아 아이작 심을 활용해 로봇 시스템을 가상 환경에서 설계하고 검증할 수 있는 워크플로를 발표했다. 키온은 자율주행 창고 설루션을 고도화하고 있으며 물류 서비스 기업인 GXO는 엔비디아 젯슨 기반의 자율주행 지게차를 훈련하고 테스트하며 운영 효율을 높이고 있다.
작성일 : 2026-03-18
HP Z북 울트라 G1a 리뷰 - CAE 실무 해석 프로젝트 성능 검증
이번 리뷰는 HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)를 활용해 실제 CAE 실무 환경에서의 성능을 검증한 기록이다. 14인치의 컴팩트한 폼팩터에 탑재된 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(AMD Ryzen AI Max PRO) 프로세서와 통합 메모리 시스템이 복잡한 전처리부터 후처리까지의 해석 루틴을 얼마나 안정적으로 수행하는지 분석하였다. 실무자의 관점에서 이동성과 전문가급 시뮬레이션 성능의 조화를 직접 확인해 보았다.   리뷰 배경 HP Z북 울트라 G1a는 14인치의 워크스테이션급 특성을 넣은 노트북이다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로 시리즈 프로세서 기반으로, CPU와 GPU가 하나의 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처를 전면에 내세운다. 제품 소개 기준으로 최대 128GB 통합 메모리 구성이 가능하며, 이 중 최대 96GB까지를 GPU 전용 메모리로 할당해 그래픽 작업에서 병목을 줄이는 방향으로 설계되었다. 이 노트북을 처음 마주한 인상은 워크스테이션이라는 단어와 외형이 잘 연결되지 않는다는 점이었다. CPU 성능은 AMD 라이젠 AI 맥스 + 395를 기반으로 그래픽은 라데온 8060S(Radeon 8060S)로 확인된다. 이 정도의 성능을 노트북에서 볼 수 있다는 점에서 시뮬레이션을 당장이라도 돌려봐야겠다고 판단하였다.   그림 1. HP Z북 울트라 G1a   HP Z북 울트라 G1a는 14인치급의 얇은 노트북 형태라 이동이 쉽고, 포트 구성도 업무용에 딱 맞춰져 있다. 특히 HDMI 2.1, 썬더볼트 4(USB-C) 등 USB-C 포트를 3개 보유하고 있다. 외부 모니터 연결이나 현장, 회의실 등 이동이 잦은 사용자라면 노트북 자체의 무게 관점에서는 엄청난 점수를 주게 된다. <그림 2>의 왼쪽은 Z북 울트라 G1a의 상판 디자인이다. 그레이 톤에 로고 중심의 미니멀함이 인상이 강하고, 표면 마감도 업무용 워크스테이션답게 차분한 편이다. <그림 2>의 오른쪽 사진은 휴대성 체감을 주기 위해 12.9형 아이패드 프로를 함께 놓고 비교한 장면이다. 태블릿을 키보드 위에 올려두면 느껴지듯, 본체의 면적이 아이패드 프로급과 크게 동떨어지지 않아 가방에서 차지하는 부피 부담이 생각보다 적다. 실제로 태블릿을 넣던 공간에 함께 운용하기 수월했고, 연구실과 세미나실처럼 이동이 잦은 환경에서 편리함을 만들어주는 크기였다.   그림 2. HP Z북 울트라 G1a의 외관(왼쪽) 및 태블릿과의 크기 비교(오른쪽)   CAE 해석 관련 제품 시연 CAE 해석 관련 제품 시연을 보면 대개는 깔끔한 브래킷 한 개, 공기 층이 크게 없는 외부 유동, 혹은 요소 수를 의도적으로 낮춘 모델로 구성된다. 하지만 실제 대학원 연구나 현업 엔지니어가 사용하는 모델은 굉장히 높은 밀도의 요소 수를 가지고 있는 경우가 대부분이다. CAE 해석은 계산 시간만으로는 평가하기 어렵다. 실제로는 모델을 가져오고, 형상을 단순화하고, 메시를 증가시키고, 수렴을 잡고, 결과를 후처리하고, 마지막으로 보고서까지 정리하는 과정이 하나의 루틴으로 이어진다. 이 루틴 중 어느 구간에서든 시스템이 멈추거나 응답성이 크게 떨어지면, 그 순간부터는 업무가 끊기게 된다. 필자는 구조/유동 해석을 병행하는 대학원생 연구원으로서, 이번 대여 장비를 단순 벤치마크가 아닌 실제 연구 및 과제에서 수행하는 순서 그대로 테스트해보기로 했다. 목표는 명확하다. 다음의 두 가지를 중점으로 검토하였다. 전처리부터 후처리까지, 끊김 없이 반복 수행 가능한가? 구조 해석(선형/비선형)과 유동 해석(정상/과도)을 섞었을 때도 안정적으로 유지되는가? 이번 리뷰는 실제 진행했던 해석 프로젝트를 기반으로 진행하였다. 대외비로 인해 전체 형상보다 해석 진행에 맞춘 단순화 모델을 사용하였다. CFD 유동 해석 1건을 먼저 수행해 시스템의 기본 워크플로 안정성을 우선 확인한 뒤, 본 테스트인 XY 스테이지 프로젝트로 넘어가는 방식으로 구성했다. 세 가지 테스트는 해석 솔버 진행 시 해석 엔지니어가 체감하기에 가장 어려움을 겪는 상황에 대해 상세하게 설명하는 것을 목표로 한다. 해석 엔지니어는 대부분 직접 모델링, 전처리에서 후처리까지 모두 진행하기 때문에, 이 모든 과정에서 HP Z북 울트라 G1a의 성능이 성과를 좌우할 수 있다. 이에 따라 대표적인 해석 방법 세 가지(유동, 정적, 열적 해석)을 선정하였다.   그림 3. 분야별 테스트 계획   테스트 1 : 유체 시뮬레이션 전처리(앤시스)   그림 4. 전처리 메시 작업(노트북 자체 화면)   첫 번째 테스트는 유체 해석으로 시작했다. 대상은 다수의 오리피스(Orifice)가 배열된 에어베어링 타입 유동 형상으로, 단순히 솔버만 돌리는 것이 아니라 전처리부터 해석, 후처리까지 모든 워크플로를 수행하였다. 이 유형의 모델은 형상 자체도 복잡하지만, 메시 해상도를 올리는 순간부터 작업감이 급격하게 달라진다. 특히 요소 수가 많아지면 워크벤치(Workbench)에서 해당 프로젝트에 접근하는 ‘클릭 한 번’부터 초기 반응이 늦어지는 경우가 흔하다. 즉, 실제 체감 성능은 메시 창 진입부터 차이가 드러난다. Z북 울트라 G1a의 흥미로운 점은 소음 특성이다. 동일한 워크로드를 워크스테이션급 컴퓨터에서 수행할 때는 팬의 소음이 뚜렷하게 들릴 정도로 동작하는 경우가 있었는데, 이번 테스트에서 수행할 때는 메시 작업창을 여는 순간 짧게 팬이 동작하는 느낌이 있다가, 이후에는 지속적으로 소음이 커지지 않고 비교적 낮은 수준으로 유지되는 느낌을 받았다. 필요한 구간에서만 짧게 소음이 개입하니, 작업하는 엔지니어 입장에서는 안정감을 받으며 작업을 할 수 있었다.   그림 5. 앤시스 워크벤치 프로젝트(유체 해석)   유체 해석 파트는 한 번 돌려서 끝이 아니라, 워크벤치에서 여러 케이스를 동시에 관리하는 형태로 구성했다. <그림 5>처럼 Fluid Flow 시스템을 다수 배치하고, 각 시스템을 Geometry, Mesh, Setup, Solution, Results 순서의 단계로 동일한 구조로 유지한 뒤 케이스별로 필요한 변경만 최소화하여 반복 실행했다. 연구실에서 실제로 유동 해석을 수행할 때는 한 조건으로 끝나기보다 간극, 입력조건, 수치 설정을 바꿔가며 다음 케이스로 넘어가는 일이 일반적이기 때문에, 이번 리뷰에서도 그 흐름을 그대로 가져갔다. 이번 구성의 핵심은 파라미터 기반 분기이다. 간극 조건을 여러 파라미터 케이스로 나누어 두고, 수치 설정을 달리한 케이스도 별도로 두어 같은 프로젝트 내에서 연속적으로 비교할 수 있도록 구성했다. 동일한 방식으로 여러 케이스를 파이프로 연결하여 시뮬레이션했을 때, 데스크톱 워크스테이션에서는 약 5시간, Z북 울트라 G1a에서는 약 7시간 정도가 소요되었다. 실제 솔버에 사용한 코어 수는 동일하게 맞추어 진행했다.(비교에 사용한 데스크톱 워크스테이션 사양은 13세대 인텔 코어 i7-13700KF(16코어/24스레드), RAM 128GB, 엔비디아 RTX A4000(전용 16GB)이다.) 시간 차이는 장비 구성 차이(특히 메모리 용량 등)에서 발생할 수 있으며, 이번 파트에서는 다중 케이스 구성을 프로젝트 단위로 묶어 하나의 파라미터 사이클을 중단 없이 완주했다는 점에 의미를 두었다.   테스트 1-1 : 유체 시뮬레이션(앤시스)   그림 6. 플루언트 해석 단계   이번 테스트는 플루언트 시스템을 구성한 뒤, 실제 설정과 실행은 플루언트 내부에서 진행했다. 실제 유체 해석을 경험하였을 때, CFD 솔버 창 로드가 가장 느리게 뜬다. 이 구간이 실무적으로는 가장 시간을 많이 쓰는 편이다. 이유는 체감 병목이 반드시 솔버에만 있지 않기 때문이다. 큰 메시를 불러오고, 화면에 표시하고, 경계면을 선택하고, 설정 탭을 오가며 저장 및 갱신하는 과정에서 프리징이 발생하면, 계산 시간이 짧더라고 작업은 길어진다. 이 노트북에서는 이 작업이 굉장히 깔끔하다. 예를 들어 Fluid 형상을 Solid로 바꾸는 경우에는 물성 자체를 바꾸기 때문에 체감상 30~50초 정도 지연이 발생했다. 하지만 그 외의 모든 대부분의 기능은 끊김 없이 설정 변경이 가능했다. 팬 소음도 이전과 같이 임포트 시 및 솔버 작동 시를 제외한 부분에서는 거의 들리지 않았다.   그림 7. 유체 해석 결과 컨투어   이번 테스트에서는 해석 대상에서 계산된 압력 분포를 보여준다. 워크스테이션급 노트북에서 이 정도 규모의 모델을 끝까지 수렴시키고, 후처리까지 안정적으로 가져갈 수 있었다는 점에서 굉장히 큰 장점을 느꼈다. 특히 컨투어(contour)가 계단형처럼 깨지지 않고 등압선이 부드럽게 이어지는 점이 비교를 위해 해석을 동일하게 진행한 데스크톱 워크스테이션에서 확인할 수 있는 그래픽과 동일한 수준이다. 압력 분포뿐만 아니라 실제 산업에서 요구하고 검토해야 하는 유동 관련 모든 후처리를 모두 확인할 수 있었다. 노트북 한 대로 연구 및 업무에서 필요한 해석의 한 사이클인 전처리, 해석, 후처리까지를 노트북에서 완주할 수 있었다는데 의미가 있다.   테스트 2 : XY 스테이지 정해석(솔리드웍스 & 앤시스)   그림 8. 시뮬레이션 대상인 XY 스테이지 모델링   시뮬레이션을 수행하기 위해, 연구실에서 실제로 다루는 XY 스테이지의 실물 크기와 구성 방식을 최대한 반영하여 모델링을 진행하였다. 단순한 데모 형상이 아니라, 연구 환경에서 반복적으로 부딪히는 조건을 고려해 임포트, 단순화, 해석용 형상 정리를 여러 번 반복하는 방식으로 접근했다. 모델링 단계에서 가장 먼저 확인한 것은 ‘한 번이라도 흐름이 끊기지 않는지‘였다. 모델링 툴에서 가장 문제가 되는 상황은 복잡한 형상을 다룰 때 화면의 프리징이나 입력 지연인데, 이번 작업에서는 XY 스테이지를 구성하는 형상을 만들고 수정하는 과정에서 눈에 띄는 버벅임이 거의 발생하지 않았다. 단순히 고사양 CPU와 GPU가 있다라는 의미가 아니라, 실제로 커서 이동, 스케치 입력, 피처 생성과 같이 모델링 진행 시 기본적인 동작이 꾸준하게 유지되는지가 체감하는 성능을 결정한다. 이러한 관점에서 작업감이 안정적이었다. 특히, 해석 툴(앤시스 워크벤치)을 완전히 종료하지 않고 백그라운드에 실행해 둔 상태에서 모델링을 병행했을 때다. 일반적으로 해석 툴을 켜 둔 채로 CAD 작업을 하면 메모리나 리소스 점유로 인해서 스케치가 끊기거나 곡선 입력이 느려지는 경험을 하는 경우가 많다. 반면 Z북 울트라 G1a은 워크벤치가 백그라운드에 올라간 상태에서도 솔리드웍스에서 스케치를 그리고 곡선을 생성하는 과정이 딜레이 없이 매끄럽게 이어진다. 하지만 아무래도 해석 솔버를 모든 코어를 사용해서 돌려놓으면 솔버가 돌아가는 동안 솔리드웍스에서 약간의 프리징이 발생한다. 사용자는 해석 솔버 상에서 직접적으로 코어의 개수를 할당해줄 수 있는데, 코어를 조절하여 4코어는 CAD 툴, 4코어는 해석 툴과 같이 나누어 작업을 진행할 때 큰 버벅거림 없이 조작이 가능했다. 코어를 나눴기 때문에 솔버 시간 지연은 발생하지만, 동시 작업이 깔끔하게 진행되는 것 자체로도 해석 엔지니어에게는 큰 장점으로 느껴진다.   테스트 2-1 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 9. 앤시스 워크벤치 프로젝트(정해석, 열해석, 모달해석)   이번 테스트는 여러 파이프로 연결된 워크벤치를 구동하는데, 서로 다른 해석 시스템을 한 프로젝트 안에서 연결한다는 점이 중요하다. 실제 연구나 업무 환경에서는 한 번 만든 CAD를 기반으로 정적 강성, 열 영향, 진동 특성을 연속으로 확인하는 경우가 많고, 이때 프로젝트가 분리되어 있으면 형상 수정이나 단순화가 생길 때마다 각 해석을 따로 업데이트해야 해서 시간이 굉장히 지연된다. 상단의 메인 플로는 세 가지로 구성했다. 정적 구조로 기본 강성과 변위를 확인하고, 같은 지오메트리를 기반으로 열 조건을 부여하였을 때 온도 분포를 점검한 다음, 모달로 고유 진동수와 모드 형상을 확인하는 흐름이다. 이 구조로 구성하면 형상 단순화나 치수 수정이 생겼을 때 업데이트 프로젝트(Update Project) 한 번으로 메인 3개의 해석의 기반 데이터가 함께 따라온다. 실무에서는 굉장히 많은 파라미터를 연속적으로 연결해 두어야 하는데, 이는 노트북으로 해석할 때 중요한 작업 흐름을 끊지 않는 운영 방식으로 직결된다.   테스트 2-2 : XY 스테이지 정해석 메시 작업(앤시스)   그림 10. XY 스테이지 모델링 전처리(메싱)   전처리 작업에서의 메시 작업은 실사용에서는 메시 직후 작업이 끝나는 경우가 거의 없다. 접촉 및 구속을 다시 확인하거나, 특정 부위를 더 촘촘히 쪼개거나, 단순화가 부족한 부분을 다시 CAD로 되돌려 수정하는 등 ‘다시 돌아가는’ 작업이 필연적으로 발생한다. 이때 중요한 건 계산 성능보다도 프로젝트가 계속 이어지는지 여부다. 메시가 늘어난 상태에서 트리 이동, 특정 파트 및 면 선택 같은 동작이 불규칙하게 멈추면 이후 단계에서 재 메시나 후처리로 넘어가는 속도가 눈에 띄게 떨어진다. 이번 구성에서는 메시를 1mm로 굉장히 작게 분할하여도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 형태는 두드러지지 않았다.   테스트 2-3 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 11. XY 스테이지 정해석 컨투어   이번 테스트는 Static Structural의 결과가 Mechanical에서 로드되어, 컨투어로 시각화되었다. 계산 후 결과를 불러와 렌더링하고, 필요한 뷰를 만들고, 캡처 가능한 상태로 정리하는 후처리 루틴이 매끄럽게 진행되었다. 현업과 연구에서 시간은 계산에서만 쓰이지 않는다. 결과를 열고, 표시 항목을 바꾸고, 시점을 정리하고 캡처하는 과정이 반복된다. 특히 조립체 모델에서는 내가 보고 싶은 위치에 대한 시점 찾기 과정에서 버벅임이 심한 경우가 대다수다. 이번 테스트에서는 결과 컨투어를 띄운 이후 확대 및 회전 등 기본 조작을 수행하며 캡처 가능한 상태로 정리하는 흐름으로 진행되었고, Z북 울트라 G1a에서 충분히 프로젝트 관리가 가능하였다. 해석 솔버 작동 시간은 유체 해석급으로 복잡한 메시와 연산량이 요구되지는 않았기에 10분 이내로 해석은 완료되었다.   테스트 3 : XY 스테이지 열해석(앤시스)   그림 12. XY 스테이지 열해석 컨투어   이번 테스트의 경우 정상상태 열 해석의 결과 화면이며, 각각 온도와 열량 결과 항목을 표시하였다. 이번 테스트는 정적, 열 해석을 각각 돌린 것이 아니라 워크벤치에서 하나의 프로젝트를 묶어 반복 업데이트하는 형태로 운영하였다. 실제 해석 업무에서 체감 생산성을 좌우하는 것은 솔버의 단발적인 성능만이 아니다. 경계조건인 열원, 대류, 접촉 등을 수정하고, 다시 업데이트한 뒤, 동일한 뷰에서 결과를 재확인 및 캡처하는 과정을 반복하면서 목표하는 컨투어가 나오고, 분석한 결과와 동일한지 확인하는 과정이 정말 중요하다. 열 해석은 15분 이내 수준에서 비교적 빠르게 완료되었다. 이 정도 솔버 시간이 확보되면 열원 크기나 경계조건 같은 변수를 바꿔가며 파라미터 시뮬레이션 형태로 반복 실행하는 운영도 현실적인 선택지가 된다.   테스트 4 : AMD 소프트웨어를 통한 해석 속도 개선 테스트   그림 13. 아드레날린 에디션 그래픽 설정   Z북 울트라 G1a는 AMD 전용 그래픽 드라이버 및 그래픽 옵션 설정을 통합 관리하는 소프트웨어 아드레날린 에디션(Adrenalin Edition)을 적용할 수 있는데, 이를 통해 <그림 13>과 같이 Gaming → Graphics 메뉴에서 그래픽 옵션을 선택할 수 있다. 이 화면은 본래 게임 환경을 대상으로 한 옵션이 포함되어 있으나, 이번 테스트에서는 해석에 필요한 더 조밀한 메시와 대형 형상들의 결과 표시를 검토하는 상황에서 실무자의 뷰포트 조작이 더 부드러워지는지, 또는 반대로 표시 지연이 발생하는지 확인하는 목적으로 진행된다.   테스트 4-1 : 메시 사이즈 조밀화 구간 작업감 검증 테스트   그림 14. A : 메시 1mm Sizing 적용 시   그림 15. B : 메시 0.5mm Sizing 적용 시   앞선 테스트 2-2(메시 작업)에서 강조했던 포인트는 단순히 메시가 생성되느냐가 아니었다. 실사용에서 메시 작업은 직후에 끝나는 경우가 거의 없고, 모델을 다시 손보거나(형상 수정과 구속 변경), 특정 부위만 더 촘촘히 쪼개거나(Refine), 조건은 바꿔 반복 수행하는 과정이 기본 루틴이 된다. 이때 체감상 생산성을 좌우하는 건 계산 성능만이 아니라 메시가 늘어난 상태에서도 트리 이동, 파트 및 면 선택, 화면 회전과 같은 기본 조작이 끊기지 않고 이어지는지에 있다. 한 번 버벅거림이 시작되면, ‘재메시 – 솔브 – 후처리’로 넘어가는 전체 흐름이 눈에 띄게 느려진다는 점이 있다. 이번 테스트 4에서는 AMD의 아드레날린 에디션 소프트웨어를 설치한 뒤, 그래픽 옵션을 적용한 상태에서 해석 프로그램 메시 조밀화 구간의 작업감을 다시 확인하는 형태로 진행했다. 메시 사이즈를 낮춰 요소 수가 증가하는 상황에서 안정성이 유지되는지 체크하는 것을 목적으로, 테스트는 기존 프로젝트 흐름을 유지하되 메시 사이즈를 다르게 적용하여 비교했다. 비교 조건은 A와 B로 메시를 생성한 후 화면 회전과 줌, 그리고 트리 이동과 특정 파트의 면 선택 등을 반복하였다. 결과적으로 조밀화 자체가 부담인 B 조건에서도 멈춤이 덜한 것을 확인하였다. 이 작업에서 핵심 부담은 결국 작업의 흐름이 끊기는 것이다. 이번 설정에서는 조밀한 메시에서도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 패턴은 보이지 않았다. 메시 사이즈를 0.5mm까지 낮춰도 조작이 꺾이지 않는다는 점과 아드레날린 설정 적용 이후 메시 상태에서의 화면 반응성이 안정적으로 유지되는 방향으로 체감되었다.   테스트 4-2 : 모달해석 테스트   그림 16. 모달해석 결과 화면(모드 형상 컨투어)   아드레날린 설정 후, 기존 XY 스테이지 프로젝트 흐름에 모달해석을 추가로 수행했다. 특히 모달해석은 결과 확인 과정에서 모드 형상 확인, 애니메이션 재생, 값 확인 및 캡처를 반복 수행하게 되는데, 그래픽과 솔버 시간 감소를 확인하기 위해 필수적으로 해석을 진행하였다. 모달해석 결과는 Mechanical에서 바로 로드되어 모드(Mode) 별 주파수 테이블과 함께 표시되었고, 결과 항목을 전환해도 화면 반응이 끊기지 않았다. 특히 모달해석에서는 에니메이션 재생을 수행했을 때 조작이 툭툭 끊기는 것 없이 안정적으로 확인이 가능하였다. 이어서 모달해석은 다른 구조 해석이나 열 해석과는 상이하게 경계 조건에 따라 솔버 시간이 3~4배는 더 걸리게 된다. 아드레날린 설정을 통해 그래픽 끊김이 발생하지 않는 선에서 옵션을 변경하여 솔버를 진행하였을 때 소요되는 결과를 확인하였다.   그림 17. 아드레날린 에디션 적용 전/후 솔브 시간 비교   <그림 17>에서 확인할 수 있듯이 동일 모달해석 케이스에서 약 32분에서 23분으로 솔버 시간이 줄어드는 결과를 확인했으며, 약 9분 31초 수준으로 29% 수준의 시간 단축을 통해 솔버 사용 속도가 눈에 띄게 증가했음을 확인하였다. 이 차이는 단일 요인(그래픽 옵션)만으로 원인을 단정하기는 어렵지만, 단일 해석 설정에서 아드레날린 에디션 적용 이후 동일 케이스를 반복 수행했을 때 솔버 시간이 감소하는 경향이 확인되었다는 점에서 의미가 있었다. 특히 연구 및 실무 환경에서는 모달해석을 단독으로 한 번만 돌리는 경우가 드물고, 메시 조정과 결과 확인이 반복되기 때문에, 5~10분 단위의 차이도 누적되면 전체 작업 흐름에 영향을 준다. 이번 테스트에서는 그 누적이 실제로 체감될 정도로 줄어들었고, 속도 개선 가능성을 확인할 수 있었다. XY 스테이지 테스트는 한 번 만든 지오메트리를 워크벤치에서 계속 돌릴 때, 실제로 프리징 없이 곧바로 다음 루프로 넘어갈 수 있는지를 확인하는 과정이었다. 기본 테스트(테스트 1~3)만으로도 Z북 울트라 G1a은 해석자로서 굉장히 만족스러웠고, 특히 작업 흐름을 끊어버리는 프리징이 거의 없었다는 점에서 큰 점수를 주고 싶었다. 여기에 추가로 테스트 4인 AMD 아드레날린 에디션 적용 후의 작업 흐름도 함께 확인하였다. 조밀 메시에 대한 결과 화면처럼 그래픽적으로 무거워지는 구간에서도 전체 해석 흐름이 무너지지 않는지를 다시 점검하였고, 추가로 수행한 모달 해석에서도 결과 확인 과정이 한 번에 이어지는 형태로 진행됐다. 특히 솔버 시간 측면에서는 동일 케이스에서 소요시간이 감소하는 결과도 확인되어, 단순하게 돌아간다는 수준을 넘어 반복 수행 관점에서 체감 효율을 한 단계 더 끌어올릴 여지가 있다는 인상을 받았다. 결국 해석 실무자 입장에서 중요한 것은 케이스를 최적화하기 위해 나누고 설정을 바꾸고 결과를 정리하는 과정을 포함해 작업자가 하루 동안 수행하는 작업을 노트북에서 유지할 수 있는가에 있다. 이번 리뷰는 그 과정이 끊기지 않는지에 초점을 두고 진행했고, 추가 테스트 적용 결과까지 포함해 그 목적에 맞는 형태로 마무리되었다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 정수진 한국공학대학교 메카트로닉스공학과 석사과정으로, CAE 해석 및 설계 검증, 시뮬레이션 최적화, 멀티피직스 관련 연구과제를 담당하고 있으며, 주로 구조, 열, 유체 시뮬레이션 기반 해석 연구를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-03-05
[피플&컴퍼니] 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장
AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 오병준 한국지사장은 지난해 국내 대형 조선사의 차세대 설계 시스템 수주 등 굵직한 성과를 거뒀다고 소개했다. 그는 알테어 인수를 통한 기술 시너지와 엔비디아와 협력한 디지털 트윈 신제품으로 올해 제조 현장에 실질적인 가치를 제공하겠다고 밝혔다. 아울러 국내 기업에는 데이터 주권을 확보하고 작은 성공부터 만들어가는 실용적인 디지털 전환 전략을 주문했다. ■ 정수진 편집장     지난해 제조 시장의 분위기와 주요한 변화를 소개한다면? 2025년에는 많은 대기업이 지출을 통제하면서 제조 시장의 전반적인 경기가 좋은 편은 아니었지만, 하반기에 들어서면서는 많이 회복되어 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 입장에서는 목표를 달성할 수 있었다. 조선이나 일부 업종을 제외한 중소기업들은 여전히 큰 어려움을 겪었다.가장 큰 변화는 디지털 스레드(digital thread) 기반의 제조업 변환이 본격적으로 시작되었다는 점과, 알테어 인수 이후 AI 기반의 엔지니어링 프로세스 혁신을 지멘스가 주도하게 되면서 고객의 관심이 높아졌다는 것이다. 특히 BYD 등의 중국 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 제품 출시를 크게 앞당기는 것을 보면서, 국내 시장에서도 DX 전략 도입을 더욱 적극적으로 고민하는 환경으로 바뀌었다. 산업별로 살펴 보면, 항공/방산 분야에서는 무기를 수출할 때 예방 정비 데이터를 함께 납품해야 하는 트렌드에 따라 팀센터 SLM 기반의 MRO(유지·보수·운영) 데이터 체계 구축에 대한 수요가 늘었다. 가장 큰 성과는 조선 분야에서 HD현대와 4년간 공동 개발한 끝에 지멘스의 설루션이 차세대 설계 시스템으로 선정된 것이다. 향후 5년간 전환을 거쳐 2028년에는 실제 선박 설계에 투입될 예정이다. 반도체 기업들의 전사 프로젝트 역시 계속 확장되고 있다.   인수합병 등으로 제품 라인업과 타깃 산업군이 방대해졌는데 어떻게 정리할 수 있을지? 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 포트폴리오는 CAD 제품군인 디자인센터(Designcenter), 알테어 설루션을 포함한 시뮬레이션 제품군인 심센터(Simcenter), PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter), 제조 운영 관리를 위한 옵센터(Opcenter), AI/에이전트 플랫폼인 멘딕스(Mendix)와 래피드마이너(Rapidminer), HPC, IoT 등으로 구성된다. 이에 더해 최근 인수한 닷매틱스(Dotmatics)를 통해 바이오 산업의 SaaS(서비스형 소프트웨어) 분야도 본격 공략할 예정이다. 주요 타깃 산업은 자동차, 전기·전자, 반도체, 조선, 기계, 항공국방, 배터리, 의료기기, 에너지, 프로세스 산업 등 10여 개 이상이다. 건설 산업에서는 직접적인 제품 포트폴리오는 크지 않지만, 지멘스 스마트 인프라(SI) 사업부의 빌딩 관리 및 알테어 시뮬레이션을 통해 협업하고 있다.   알테어 인수를 포함해 내부 조직 및 세일즈 체계에는 어떤 변화가 있었는지? 지멘스는 2007년부터 약 45조 원을 투입해 수많은 인수합병을 진행해 왔다. 현재 알테어, 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스), 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 모두 합쳐 한국에만 600명이 넘는 직원이 근무 중이다. 내부적으로는 모든 제품을 총괄하는 어카운트 세일즈와 특정 설루션에 특화된 스페셜티 세일즈 조직이 긴밀히 협업하는 체계를 갖추고 있다. 알테어와의 법인 통합은 올해 7월경으로 예상되며, 기존에 별도로 움직이던 지멘스 EDA 조직도 글로벌 산하로 사업 관리가 통합되었다.   산업 분야에서 AI 기술의 적용 현황과 지멘스의 전략을 소개한다면? 엔지니어링 레벨에서는 설계 툴인 NX의 코파일럿(Copilot) 등 AI 기능이 자리를 잡았고, 알테어를 인수하면서 물리적 시뮬레이션을 데이터 기반으로 보완하는 피직스 AI(Physics AI) 적용 사례가 늘고 있다. 알테어의 인수는 AI 기반 혁신의 큰 모멘텀이 될 것으로 기대하고 있다. PLM 분야에서도 RAG(검색 증강 생성)를 통해 기업 내·외부의 데이터를 엮어 리포팅 공수를 줄이는 작업이 진행 중이다. 특히 향후 기대되는 분야는 온톨로지(ontology)이다. 온톨로지는 부품이나 장비 등 데이터가 가진 속성 간의 숨겨진 관계를 찾아내서 ‘지식 그래프(knowledge graph)’를 만들고, 전사적 뷰에서 프로세스를 연결해 부서 간에 데이터가 단절되는 사일로(silo)를 없애는 기술이라고 할 수 있다. 무리하게 전사 시스템 전체를 통합하려다 실패하는 경우가 적지 않은데, 이와 달리 지멘스는 제조산업의 도메인 지식을 바탕으로 품질 관리 시스템의 고도화처럼 특정 영역부터 시작하는 바텀업(bottom-up) 방식을 채택했다. 2026년부터는 실질적인 비즈니스 가치를 현장에서 입증해 나갈 계획이다.   ▲ 지멘스가 엔비디아와 함께 개발한 디지털 트윈 컴포저   구체적인 AI 접근법과 최근 발표한 신제품에 대해 소개한다면? 지멘스는 ▲NX 등 툴 자체에 내장된 엔지니어링 AI ▲래피드마이너 등을 활용해 전사 내·외부 데이터를 엮는 데이터 패브릭 기반 AI ▲멘딕스 플랫폼과 PLM을 엮어 프로세스 자동화를 돕는 디지털 스레드 기반 에이전틱 AI(agentic AI) 등 세 가지 핵심 영역에 집중해 AI 전략을 추진하고 있다. PLM은 단순 관리 시스템을 넘어 AI가 장착된 프로세스 중심의 혁신 플랫폼으로 변화할 것이다. 이와 함께 지난 CES 2026에서 엔비디아와 공동 발표한 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 올 6월에 출시할 예정이다. 기존의 공장 시뮬레이션이 단방향으로 이뤄졌다면, 이 설루션은 실제 공장 데이터와 가상의 모델 공장이 양방향으로 실시간 데이터를 주고받으며 AI가 둘 사이의 차이(gap)을 분석하고 최적화해주는 리얼타임 메타버스 설루션이다. 여타의 디지털 트윈 설루션이 가진 과도한 코딩의 한계를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.   최근 산업 분야별 비즈니스 트렌드와 기술 투자 현황에 대해서는 어떻게 보는지? 비용 절감과 제품 출시 시간 단축을 위해 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등에 대한 관심과 투자가 크게 늘고 있다. 실제로 실제 제품을 사용하는 소음진동(NVH) 테스트 장비 시장은 정체되는 반면, 이를 가상화하는 시뮬레이션 투자는 증가하고 있다. 특히 시뮬레이션 데이터 관리(SPDM)에 대한 투자가 늘고 있는데, 지멘스의 팀센터 포 시뮬레이션(Teamcenter for Simulation)과 알테어가 가진 다중 시뮬레이션 및 HPC 호스팅 플랫폼인 알테어 원(Altair One)이 결합하면서 이 시장에서 경쟁력을 갖추게 되었다. 또한 디지털 매뉴팩처링(DM)을 통한 생산 프로세스 최적화도 현장에 깊이 자리 잡고 있는 상황이다.   새로운 기술이 등장하면서 기업에서는 이를 활용하는 데에 어려움도 느끼는 것 같다. 어떤 조언을 해 줄 수 있을지? 기술적인 호기심만으로 접근하지 말고 비즈니스 문제와 가치를 먼저 명확히 정의한 후에 투자를 결정해야 한다고 강조하고 있다. 또한 가장 중요한 것은 데이터의 소유권(ownership)을 절대 설루션 공급사에게 내주지 말아야 한다는 것이다. 특정 툴에 종속되지 않으려면 기업 스스로 전사 데이터 모델을 이해하는 데이터 아키텍트를 반드시 육성해야 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 기업들에게 실질적인 도움을 주기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 작년에 기업 임원급을 대상으로 ‘디지털 전환 아카데미’를 꾸준히 진행해 왔는데, 올해도 이런 활동을 이어갈 계획이다. 아카데미에는 한국타이어, LG이노텍, KG모빌리티 등 여러 국내 기업의 C 레벨 임원들이 직접 참석하고 있는데, 설루션 소개가 아닌 베스트 프랙티스와 문제 해결 경험담을 공유하면서 높은 참여율과 좋은 호응을 얻고 있다. 아카데미의 주된 목적은 수백억 원의 큰 투자나 거대 담론에 휩쓸리지 말고, 임원의 권한 내에서 당장 할 수 있는 작은 디지털 전환 과제부터 빠르게 실행할 수 있도록 독려하는 것이다.   2026년 국내 제조 시장 전망과 주요 비즈니스 계획을 소개한다면? 복잡한 대내외 환경 속에서도 주요 대기업들은 근본적인 혁신을 계속 추구할 것으로 보인다. 현대자동차 등의 오픈 이노베이션 가속화, 휴머노이드 로봇 산업의 성장, 전고체 배터리 등 신시장 혁신이 공격적으로 진행될 것으로 본다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 올 한 해 AI를 산업에 적용해 실질적인 비즈니스 효과를 검증하고 확산하는 데 집중하고자 한다. 특히 조선 분야를 중심으로 디지털 트윈 컴포저의 현장 적용을 지원할 예정이다. 미국이나 중국 기업들이 호기심을 갖고 빠르게 테스트해 보는 반면 국내 기업들은 실행 속도가 다소 느린 경향이 있다고 느끼는데, 앞으로는 실패를 두려워하지 않는 과감한 실험적 투자 문화가 자리 잡기를 바란다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-03-05
HP 코리아, 강용남 신임 대표 선임
HP 코리아가 강용남 신임 대표를 선임했다고 밝혔다. 강 신임 대표는 HP 코리아의 한국 비즈니스를 총괄하며, AI 기반 PC와 차세대 프린팅 설루션을 중심으로 기업 및 소비자 시장 전반에서의 경쟁력 강화에 나설 예정이다. 특히 AI와 클라우드 기반의 업무 환경 전환이 가속화되는 가운데, 생산성과 보안을 강화하는 통합 설루션 전략을 본격 추진할 계획이다.     강용남 대표는 글로벌 IT 업계에서 25년 이상의 경력을 쌓은 리더로, 한국 및 아시아태평양 지역 전반에서 컨슈머 및 커머셜 비즈니스를 이끌며 지역 전략, 운영, 성장 전반을 총괄해 왔다. 또한 테크놀로지 산업 전반에서 디지털 전환과 서비스 기반 비즈니스 혁신을 주도한 경험을 보유하고 있다. 특히 강 대표는 과거 HP 코리아에서 프린팅 및 퍼스널 시스템즈(PPS) 그룹 임원으로 재직하며 커머셜 영업 전략을 이끈 바 있다. HP는 강 대표가 가진 조직 및 한국 시장에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 전략적 우선순위에 대한 안정적인 실행과 빠른 조직 안착이 가능할 것으로 기대하고 있다. 강용남 대표는 “AI가 업무 환경을 재편하고 있는 지금이야말로, HP 코리아가 그동안 축적해 온 강점을 바탕으로 변화를 더욱 가속화해야 할 시점”이라며, “HP의 ‘미래의 업무(Future of Work)’ 비전을 기반으로 강력한 실행력과 가시적인 성과에 집중하고, AI PC와 차세대 프린팅 설루션을 통해 고객의 생산성과 보안을 한 단계 끌어올리는 동시에 한국 시장에서 HP의 리더십을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다. HP의 마이클 보일 아시아·태평양 지역 수석 부사장 겸 대표이사는 “강용남 대표를 HP 코리아의 새로운 리더로 맞이하게 되어 매우 기쁘다”며, “강 대표는 한국 시장에 대한 깊은 이해와 글로벌 IT 산업 전반에 걸친 폭넓은 경험을 바탕으로, HP 코리아의 지속 가능한 성장과 시장 리더십 강화를 이끌 실행력을 갖춘 리더”라고 밝혔다.
작성일 : 2026-03-04