오라클은 다양한 산업 분야의 글로벌 기업들이 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션(Oracle Cloud VMware Solution)을 사용해 기존의 온프레미스 데이터센터 운영을 종료하고, 비즈니스 주요 애플리케이션을 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)로 이전한다고 밝혔다. 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션은 높은 수준의 확장성과 성능, 보안, 제어를 필요로 하는 기업을 위해 설계됐다. 기업 고객은 자사의 VM웨어 스택 전반에 대한 관리 제어 운영을 위해 클라우드 인프라스트럭처와 VM웨어 콘솔을 직접 관리할 수 있다. 기업은 이로써 기존의 기술과 모범 사례, 도구를 유지하면서 온프레미스의 VM웨어 자산을 클라우드로 신속히 마이그레이션할 수 있게 됐다. 오라클은 이 서비스에 새로운 기능을 지속적으로 추가하기 위해 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션용 엔비디아 A10 텐서 코어(NVIDIA A10 Tensor Core) GPU와 인텔 제온 플래티넘 8358 프로세서(Intel Xeon Platinum 8358 ProCESsor)를 갖춘 새로운 OCI 컴퓨트 구성을 발표했다. 또한 AMD 에픽(EPYC) 9J14 프로세서 기반의 또 다른 추가 구성을 출시할 계획이다. 이를 통해 오라클은 고객들에게 광범위한 워크로드 전반에서 추가 컴퓨트 옵션과 향상된 성능을 제공한다는 방침이다.     히타치 건설 기계는 유압 굴삭기, 휠 로더, 도로 시설 및 광산 장비의 개발, 제조, 판매, 임대, 관리 서비스를 제공하며 전세계에서 40만 대 이상의 건설 장비를 운용 중인 글로벌 기업이다. 히타치 건설 기계는 디지털 전환 전략의 일환으로 약 500대의 가상 서버와 100개의 데이터베이스를 온프레미스 VM웨어 가상화 환경에서 OCI 상의 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션과 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service)로 마이그레이션 중에 있다. 히타치 건설 기계는 이를 통해 이미 인프라 운영 비용을 20% 절감하고, 온라인 트랜잭션 처리 성능을 50%, 배치 처리 성능을 60% 개선했다. 렘트랜스는 우크라이나의 철도 차량 민간 운영사로, 연간 5천2백만 톤 이상의 화물을 운송하는 1만 5000대 이상의 무개 화차를 운영하고 있다. 열차 일정 관리, ID 및 액세스 관리 등 핵심 프로세스 및 데이터베이스를 클라우드로 긴급하게 전환해야 했던 렘트랜스는 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션을 통해 데이터 및 애플리케이션을 우크라이나 외부로 신속하게 이전해 데이터 복원력을 높이고 자사의 IT 투자를 보호할 수 있었다. 마츠다 모터스 로지스틱스 유럽 N.V.(MLE)는 유럽 고객에게 차량 및 부품을 유통하는 업무를 담당하고 있다. MLE는 유럽 30여 개국의 2300여 개 이상의 딜러 및 독립 유통업체에 직접 예비 부품을 공급하고 바르셀로나, 앤트워프, 제브뤼주 항구로 차량을 배송하여 유럽 전역에 유통한다. 회사는 데이터센터를 단계적으로 축소하고 운영을 현대화한다는 목표를 달성하기 위해 500개의 VM웨어 가상머신을 마이그레이션하고 오라클 엑사데이터 시스템을 OCI 기반 엑사데이터 데이터베이스 서비스에서 실행되는 80개의 오라클 데이터베이스에 통합했다. MLE는 또한 자사의 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션의 12개 호스트를 갖춘 여러 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC)로 통합했다. 그 결과 MLE는 프랑크푸르트에 있는 2개의 데이터센터 운영을 종료하면서도 높은 수준의 애플리케이션 맞춤화 및 데이터베이스 호환성을 유지할 수 있었다. 아홀드 델레이즈는 세계 최대 규모의 식료품 리테일 기업으로, 16개의 지역별 브랜드와 7,700개의 매장, 40만명 이상의 직원을 보유하고 있다. 수년간 자체 온프레미스 VM웨어 환경 및 그 운영을 뒷받침하기 위한 여러 IT 시스템과 솔루션을 운영해 온 아홀드 델레이즈는 VM웨어에서 오라클 핵심 비즈니스 프로세스용 애플리케이션과 타사 앱을 실행하며 비교해본 후 성능 개선 및 비용 절감을 위해 클라우드로의 마이그레이션을 결정했다. 이후 회사는 자사의 네덜란드 핵심 로컬 브랜드인 앨버트 하인, 에토스, 갤앤갤을 시작으로 전자상거래 및 공급망, 리테일 프로세스를 지원하는 400개 이상의 VM웨어 가상머신(VM)을 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션으로 마이그레이션했다. 이를 통해 남아 있던 데이터센터 상면공간을 제거하고 자사의 VM웨어 환경에 대한 전반적인 관리 제어 권한을 유지할 수 있게 되었다.  오라클의 마헤쉬 티아가라얀(Mahesh Thiagarajan) OCI 총괄 부사장은 “VM웨어 자산을 클라우드로 옮겨 운영하기를 원하는 많은 기업들이 새로운 운영방식으로 인해 IT 기술을 배워야 한다는 부담감을 느끼고 있다”면서, “오라클 클라우드 VM웨어 솔루션은 조직이 VM웨어 클러스터를 완벽하게 제어하고 기존의 도구, 기술, 프로세스를 유지해줘 재교육에 대한 부담을 덜 수 있도록 지원한다. 오라클의 솔루션은 고객이 온프레미스 VM웨어 클러스터와 동일한 운영 모델을 유지할 수 있게 하기 때문에, 클라우드를 통한 시스템 현대화 추진 시 위험성이 낮은 접근 방식”이라고 설명했다.

한국마이크로소프트가 8월 6일 공식 출시되는 ‘서피스 프로 11번째 에디션(Surface Pro 11th Edition)’ 및 ‘서피스 랩탑 7번째 에디션(Surface Laptop 7thEdition)’ 사전 예약 판매를 시작한다고 밝혔다. 사전 예약은 쿠팡, 네이버 서피스 브랜드 스토어, 하이마트(온라인 및 잠실/월드타워점 외 일부 오프라인 매장), 현대백화점(더현대 서울/판교), 지마켓 마이크로소프트 온라인 스토어에서 진행된다. 지난 5월, 마이크로소프트는 AI 기술로 설계된 코파일럿+ PC(Copilot+ PC)라는 새로운 윈도우 PC 카테고리를 공개하면서 칩셋부터 운영 체제, 애플리케이션 레이어, 클라우드까지 PC의 모든 요소를 AI 중심으로 완전히 재구성한 윈도우 플랫폼을 선보였다. 이번 신제품 2종은 서피스 제품군의 첫 번째 코파일럿+ PC로, 높은 성능과 배터리 효율성을 제공하는 퀄컴의 스냅드래곤 X 엘리트(Snapdragon X Elite) 및 스냅드래곤 X 플러스(Snapdragon X Plus) 프로세서가 탑재됐다. 이 프로세서의 NPU(Neural ProCESsing Unit)는 45 TOPS(초당 45조 회 연산)를 처리할 수 있으며, 소형언어모델(SLMs)을 비롯한 여러 최신 AI 모델을 통해 사용자는 디바이스에서 직접 실행되는 새로운 AI 경험을 할 수 있다.   ▲ 서피스 프로 11th 에디션   서피스 프로 11th 에디션 (Surface Pro 11th Edition)은 휴대성이 높은 투인원(2-in-1) 제품으로, 태블릿 또는 데스크톱 모드로 쉽게 전환할 수 있어 언제 어디서든 AI 기능을 최대한 활용할 수 있도록 설계됐다. 특히 이전 모델 대비 90% 더 빠른 성능을 통해 생산성, 창의성, 커뮤니케이션 등에 최적화된 하이브리드 AI 사용 환경을 제공한다. 먼저 내장 카메라가 대폭 개선됐다. 초광각 쿼드 HD(Quad HD) 전면 카메라는 윈도우 스튜디오 이펙트(Windows Studio Effects)의 다양한 AI 기능을 지원해 더욱 선명하고 자연스러운 영상 통화 환경을 지원한다. 후면 카메라는 10MP 울트라 HD가 탑재돼 4K 화질로 영상 촬영이 가능하며, 별도의 장비 없이 내장된 프로그램을 통해 손쉽게 영상 편집을 할 수 있다.  서피스 슬림 펜(Surface Slim Pen) 기능도 향상됐다. 햅틱 엔진과 제로 포스 잉킹(Zero Force inking) 기능을 갖춰 자연스러운 필기 경험을 제공하며, 초정밀 음영 처리와 4096개의 압력 감지 포인트로 더욱 정교한 필기가 가능하다. 서피스 프로 플렉스 키보드(Surface Pro Flex Keyboard)에는 저소음 햅틱 터치패드가 탑재되었으며, 펜 보관 및 충전 기능도 지원한다. 서피스 프로는 최대 14시간 동안 영상 시청이 가능한 강력한 배터리가 탑재됐으며, 와이파이 7을 통해 안정적인 인터넷 환경을 지원한다. 13인치 OLED 또는 LCD HDR 디스플레이 모델과 네 가지 색상으로 출시되며, 스냅드래곤 X 플러스(10 코어), LCD 디스플레이, 플래티넘 색상, 와이파이, 16GB RAM, 256GB SSD를 탑재한 기본 모델의 가격은 154만 9000원부터 시작한다.   ▲ 서피스 랩탑 7th 에디션   서피스 랩탑 7th 에디션(Surface Laptop 7th Edition)은 최신 AI 기술과 강력한 하드웨어가 탑재됐으며, 역대 가장 슬림하고 세련된 디자인을 제공한다. 특히 이전 모델 대비 86% 더 빠른 성능을 지원해 멀티태스킹, 고사양 작업, 엔터테인먼트 등 다양한 AI 사용 환경에서 높은 성능을 발휘한다. 먼저 더 몰입감 있는 시각적 경험을 선사한다. 픽셀센스(PixelSense) 터치스크린 디스플레이는 모든 시리즈 중 가장 얇은 베젤로 더 넓은 시야를 제공한다. 또한, 120Hz 주사율로 부드러운 화면 전환을 제공하며, HDR 기술로 더 선명한 밝기와 명암을 구현한다. 돌비 비전 IQ(Dolby Vision IQ)는 자동으로 최적의 화질을 제공하고, 적응형 컬러 기술은 주변 환경에 맞춰 색상을 조정한다. 내장 카메라와 사운드도 개선됐다. AI 기반 풀 HD 서피스 스튜디오 카메라는 윈도우 스튜디오 이펙트의 자동 프레이밍, 인물 사진 흐림 효과, 크리에이티브 필터, 음성 집중 등 다양한 효과를 지원한다. 또한, 프리미엄 옴니소닉 스피커(Omnisonic speakers)와 돌비 애트모스 스튜디오 마이크(Dolby Atmos studio microphone)는 더욱 풍부하고 깨끗한 사운드를 구현한다. 서피스 랩탑은 13.8인치와 15인치 두 가지 화면 크기로 출시된다. 13.8인치는 네 가지 색상(플래티넘, 블랙, 사파이어, 듄)으로, 15인치는 플래티넘과 블랙 두 가지 색상으로 제공된다. 15인치는 최대 22시간, 13.8인치는 최대 20시간 동안 영상을 시청할 수 있다. 와이파이 7을 지원하며, 13.8인치 스냅드래곤 X 플러스(10코어), 플래티넘 색상, 16GB RAM, 256GB SSD를 탑재한 기본 모델의 가격은 154만 9000원부터 시작한다.

  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 진보된 최신 반도체 패키징 2.5D 및 3D 기술과 기판을 사용하여 ASIC 및 칩렛의 계획 및 이기종 통합을 위한 빠르고 예측 가능한 경로를 제공하는 소프트웨어인 이노베이터3D IC (Innovator3D IC)를 발표했다.  지멘스의 Innovator3D IC는 설계 계획, 프로토타이핑 및 예측 분석을 위한 통합 데이터 모델을 갖춘 전체 반도체 패키지 어셈블리의 디지털 트윈을 구축하기 위한 통합 콕핏(consolidated cockpit)을 제공한다. 이 콕핏은 물리적 설계, 다중 물리 분석, 기구 설계, 테스트, 사인오프, 제조 출시까지 모든 과정을 지원한다. 지멘스의 Innovator3D IC는 전력과 신호, 열, 기계적 응력 분석 도구를 통합함으로써 세부 설계 구현 전에 문제를 식별, 방지, 해결하는 동시에 신속한 '가정(what-if)' 탐색을 가능하게 한다. 이러한 전환적 접근 방식은 비용과 시간이 많이 소요되는 다운스트림 재작업이나 최적이 아닌 결과를 방지할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 AJ 인코르바이아(AJ Incorvaia)전자 보드 시스템(Electronic Board Systems) 부문 수석 부사장은 "지멘스는 이미 지멘스 엑셀러레이터의 일부로 가장 포괄적인 반도체 패키징 관련 기술 포트폴리오를 보유하고 있었다"라고 말하며, "이러한 기술을 Innovator3D IC와 결합함으로써 고객은 무어(Moore) 이상을 실현할 수 있다"라고 말했다. Innovator3D IC는 지멘스의 Aprisa 소프트웨어 디지털 IC 배치 및 경로 기술, XpeditionPackage Designer 소프트웨어, Calibre 3DThermal 소프트웨어, 기구 설계용 NX™ 소프트웨어, Tessent 테스트 소프트웨어, 인터칩렛 DRC, LVS 및 테이프아웃 사인오프용 Calibre 3DSTACK 소프트웨어를 사용하여 ASIC, 칩렛 및 인터포저(Interposer) 구현을 지원한다. Innovator3D IC는 계층적 디바이스 계획 방식을 사용하여 수백만 개의 핀이 포함된 고급 2.5D/3D 통합 설계의 엄청난 복잡성을 처리한다. 설계는 정교함과 구현 방법을 제어하는 속성을 가진 기하학적으로 분할된 영역으로 표현된다. 이를 통해 중요한 업데이트를 신속하게 구현하는 동시에 특정 영역에 분석 기법을 일치시켜 실행 시간이 지나치게 길어지는 것을 방지할 수 있다. 계층적 인터페이스 배선 경로 계획은 칩렛 인터페이스와 핀 할당을 더욱 최적화한다. Innovator3D IC는 산업용 소프트웨어인 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오와 통합되어 있지만 개방형 아키텍처를 통해 타사 포인트 솔루션과의 통합도 지원한다. Innovator3D IC의 핵심 요소는 3Dblox, LEF/DEF, Oasis 및 인터페이스 IP 프로토콜(예: UCIe 및 BoW)과 같은 산업 표준 형식을 지원한다. ‘Open Compute Projects Chiplet Design Exchange’ 워킹 그룹(OCP CDX)에 적극적으로 참여하여 새로운 상용 칩렛 에코시스템에서 제공할 표준화된 칩렛 모델을 직접 사용할 수 있다. Innovator3D IC는 2.5D 및 3D 통합에 국한되지 않고 인터포저(유기, 실리콘 또는 유리), ABF 빌드업, RDL 기반의 칩 퍼스트 또는 라스트 등 모든 선도적이고 새로운 반도체 통합 방법론과 플랫폼을 계획하고 프로토타입을 제작할 수 있으며, ‘Deca Technologies’ 회사의 적응형 패터닝 프로세스(adaptive patterning proCESs)에 대한 지원도 포함한다. 또한 패널 레벨 패키징(PLP), 임베디드 또는 레이즈드 실리콘 브리지, 시스템 인 패키지(SiP) 및 모듈에 대한 인증도 받았다.   Innovator3D IC 솔루션은 IMEC가 개발한 시스템 기술 공동 최적화(STCO) 방법론 프로세스를 기반으로 설계되었으며 프로토타이핑 및 계획, 설계, 승인/제조 핸드오프 전반에 걸쳐 활용되며 종합적인 검증 및 신뢰성 평가로 마무리된다. 지멘스는 5백만 개 이상의 핀 설계에서 최적의 용량과 성능을 달성하기 위해 광범위한 멀티스레딩 및 멀티코어 기능을 사용하는 차세대 전자 시스템 설계(NGESD) AI 기반 사용자 경험(UX) 기술을 사용하여 Innovator3D IC를 개발했다. 인텔 파운드리의 석 리(Suk Lee) 에코시스템 기술실(Ecosystem Technology Office) 부사장 겸 GM은 "EMIB와 같은 고급 이기종 통합 플랫폼의 경우 예측 분석 기능을 갖춘 통합 플로어플래닝 및 프로토타이핑 콕핏이 필수적이다"라고 말하며, "지멘스 EDA와의 협력을 통해 우리는 Innovator3D IC를 고급 통합 플랫폼의 중요한 설계 기술 구성 요소로 보고 있다"라고 말했다. Innovator3D IC는 2024년 후반에 출시될 예정이다. 지멘스의 Innovator3D IC 소프트웨어에 대한 자세한 내용은 홈페이지에서 확인할 수 있다.

개발 및 공급 : 유니티 주요 특징 : 렌더링을 위한 URP와 HDRP의 성능 향상, 조명 기능 개선, 풍부한 환경 렌더링의 정확성 향상, 멀티 플랫폼 지원 개선, XR 입력 및 상호작용 간소화, AI를 활용한 동적 런타임 경험 제공 등     유니티 6(Unity 6) 프리뷰 버전(이전 명칭은 2023.3 테크 스트림)은 2024년 출시되는 유니티 6 정식 버전의 개발 사이클에서 마지막 릴리스에 해당하며, 유니티 2023.1과 2023.2 버전에서 릴리스된 기능을 포함한다. 유니티는 2023년 11월 진행된 ‘유나이트’ 이벤트에서 명명 규칙을 업데이트한다고 발표한 바 있다. 유니티 6 프리뷰는 테크 스트림 릴리스처럼 구성되어 있으며, 지원되는 릴리스이므로 탐색 중이거나 프로토타이핑 단계에 있는 프로젝트에서 최신 기능과 업데이트된 기능을 미리 사용해 볼 수 있다. 정식 제작 중인 프로젝트에는 향상된 안정성과 지원이 제공되는 유니티 2022 LTS릴리스를 사용하는 것이 좋다.   렌더링 성능 향상 유니티 6 프리뷰에서는 URP(유니버설 렌더 파이프라인)와 HDRP(고해상도 렌더 파이프라인)의 성능이 향상되어 여러 플랫폼 전반에서 제작 속도를 높일 수 있다. 콘텐츠에 따라 다르지만, CPU 워크로드를 30~50%까지 줄이는 동시에 다양한 플랫폼 전반에서 더 원활하고 빠르게 렌더링할 수 있다. 새로운 GPU 상주 드로어를 사용하면 복잡한 수동 최적화를 거치지 않고도 규모가 크고 풍부한 월드를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 고사양 모바일 기기, PC, 콘솔 등의 플랫폼에서 복잡한 대형 신(scene)을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화할 수 있다.   ▲ 복잡한 대형 신을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화한다.   GPU 상주 드로어와 함께 GPU 오클루전 컬링 또한 프레임마다 오버드로되는 양을 줄여 게임 오브젝트의 성능을 향상시킨다. 즉, 렌더러가 보이지 않는 오브젝트를 드로하느라 리소스를 낭비하지 않게 한다. GPU 오클루전 컬링은 GPU 기반 접근 방식을 통해 신에서 보이지 않는 오브젝트를 렌더링하지 않게 한다.  STP(시공간 포스트 프로세싱)로 GPU 성능을 최적화하고 시각적 품질과 런타임 성능을 높일 수 있다. STP는 저해상도에서 렌더링된 프레임을 정확도 손실 없이 업스케일링하도록 설계되어, 플랫폼에 다양한 성능 수준과 화면 해상도로 일관적인 고품질 콘텐츠를 제공할 수 있다. STP는 데스크톱과 콘솔 전반에서, 무엇보다도 컴퓨팅 가능한 모바일 기기에서 URP 및 HDRP 모두와 호환된다.   ▲ STP는 GPU 성능을 최적화하고 시각적 품질과 런타임 성능을 높인다.   URP용 렌더 그래프(Render Graph)는 새로운 렌더링 프레임워크 및 API로, 렌더 파이프라인의 유지 관리와 확장을 간소화하고 렌더링 효율성과 성능을 높인다. 최신 시스템에는 특히 타일 기반(모바일) GPU에서 메모리 대역폭 사용량과 에너지 소비를 줄이기 위한 네이티브 렌더 패스의 자동 병합 및 생성 같은 핵심 최적화 기능이 다양하게 추가되었다. 또한 새로운 렌더 그래프 API를 통해 커스텀 패스 추가 워크플로를 간소화할 수 있기 때문에, 사용자는 커스텀 래스터와 커스텀 패스로 렌더 파이프라인을 확장하고 새로운 컨텍스트 컨테이너를 사용하여 필요한 파이프라인 리소스에 모두 안전하게 액세스할 수 있다. 마지막으로, 새로운 렌더 그래프 뷰(Render Graph Viewer) 툴을 사용해 엔진의 렌더 패스 생성과 프레임 리소스 사용량을 에디터 내에서 직접 분석하고, 렌더 파이프라인 디버깅과 최적화 과정을 간소화할 수 있다.   ▲ 렌더 그래프 뷰를 사용하여 렌더 파이프라인, 패스, 리소스를 분석한다.   URP의 포비티드 렌더링(Foveated Rendering) API를 사용하면 포비티드 렌더링 수준을 설정하여 사용자 주변의 중거리/원거리 정확도를 낮추는 대신 GPU 성능을 높일 수 있다. 유니티 6 프리뷰에서는 두 가지 새로운 포비티드 렌더링 모드를 사용할 수 있다. 고정 포비티드 렌더링(Fixed Foveated Rendering)의 경우 스크린 공간 중앙 영역의 품질이 높아지고, 시선 추적 포비티드 렌더링(Gazed Foveated Rendering)에서는 시선 추적을 통해 스크린 공간에서 품질을 높여야 할 영역을 결정한다. 포비티드 렌더링 API는 오큘러스 XR(Oculus XR) 플러그인을 사용하는 메타 퀘스트(Meta Quest), 그리고 소니 플레이스테이션 VR2(Sony PlayStation VR2) 플러그인과 호환되며, OpenXR 플러그인에 대한 지원이 곧 추가될 예정이다.   ▲ 시선이 집중되는 영역의 품질을 높이는 방법으로 GPU 성능을 향상하여, VR에서 시각적 품질을 높이고 프레임 속도를 개선한다.   HDRP 및 URP에서의 볼륨 프레임워크 향상으로 모든 플랫폼에서 CPU 성능이 최적화되어 저사양 하드웨어에서도 실행이 가능하다. 이제 URP에서도 HDRP처럼 전반적으로 향상된 사용자 인터페이스를 사용하여 전역 볼륨과 품질 수준별 볼륨을 설정할 수 있다. 또한 이제 손쉽게 URP용 커스텀 포스트 프로세싱 효과와 함께 볼륨 프레임워크를 사용하여 커스텀 안개와 같은 효과를 직접 제작할 수 있다.    ▲ URP 커스텀 포스트 프로세싱   조명 개선 사항 APV(적응적 프로브 볼륨)는 유니티에서 전역 조명을 구현하는 새로운 방법을 제공한다. 라이트 프로브를 통해 빛을 받는 오브젝트의 저작(authoring) 및 반복 작업(iteration)을 더 간소화했으며, 시간대 시나리오나 스트리밍 등의 새로운 작업을 수행할 수 있다. 유니티 2023.1 및 2023.2 테크 스트림 릴리스에서 제공된 APV의 개발을 기반으로, 유니티 6 프리뷰에서는 탁월한 조명 전환을 구현하기 위해 저작 워크플로 개선, 스트리밍 기능 확장, 제어 및 플랫폼 도달률(Reach) 확장 등의 개선이 이루어졌다.  APV 시나리오 블렌딩을 URP로 확장하여, 낮과 밤을 전환하거나 방에서 불을 켜고 끄는 상황에 대한 베이크된 프로브 볼륨 데이터를 손쉽게 블렌딩할 수 있도록 더 광범위한 플랫폼을 지원한다. 여러 조명 시나리오를 베이크한 다음 런타임에 블렌딩할 수 있다. 이 기능은 프로브 볼륨 데이터에만 적용된다. 반사 프로브, 라이트맵, 광원 위치 또는 강도와 같은 기타 요소는 직접 조정해야 한다.  URP와 HDRP에서 모두 지원하는 APV 스카이 오클루전을 사용하면 가상 환경에 시간대별 조명 시나리오를 적용하여 APV 시나리오 블렌딩에 비해 다양한 컬러 배리에이션으로 하늘의 정적 간접 조명을 구현할 수 있다. 스카이 오클루전을 사용하면 APV 시나리오 블렌딩에 비해 다양한 컬러 배리에이션으로 하늘의 정적 간접 조명을 구현할 수 있다.  이제 APV 디스크 스트리밍이 URP에서 비컴퓨트(non-compute) 경로를 지원하며, AssetBundles 및 Addressables 지원 또한 활성화되었다.  Probe Adjustment Volumes 툴을 활용하여 APV 콘텐츠를 미세 조정하고 빛 번짐 효과를 해결할 수 있다. 이러한 볼륨 내부의 프로브에 대해 샘플 카운트 오버라이드 및 프로브 무효화 등을 조정할 수 있다. 조정 볼륨의 영향을 받지 않는 라이트 프로브는 숨길 수 있고, 이제 영향을 받는 프로브의 프로브 조명 데이터만 미리 확인할 수 있으며, Probe Volume 및 Probe Adjustment Volume 컴포넌트에서 곧바로 베이크할 수 있다. 마지막으로, C# Light Probe Baking API가 추가되어 이제 한 번에 베이크할 프로브의 개수를 제어하여 실행 시간과 메모리 사용량 간의 균형을 맞출 수 있다.    더 정확하고 풍부한 환경 유니티 6 프리뷰는 HDRP에서 프로젝트의 시간대 시나리오를 더 사실적으로 구현할 수 있도록 일몰과 일출의 하늘 렌더링을 개선하였다. 또한 먼 거리의 안개를 보완하기 위해 오존층 지원과 대기 산란이 추가되었다. 커스틱을 샘플링하여 볼류메트릭 광원의 빛줄기를 생성하는수중 볼류메트릭 포그 지원이 추가되어 물의 표현도 개선되었다. 성능 최적화 측면에서는 CPU로 시뮬레이션을 모사하는 대신, 몇 프레임이 지연되며 GPU에서 시뮬레이션을 다시 읽어 오는 옵션이 추가되었다. 혼합 트레이싱 모드가 포함된 투명한 표면 지원도 추가되어, 물과 같은 표면을 터레인이나 초목과 함께 렌더링할 때 레이트레이싱과 스크린 공간 효과를 혼합할 수 있다. 대규모의 동적인 월드를 렌더링하려면 무엇보다 성능이 중요하므로 URP와 HDRP의 SpeedTree 초목 렌더링을 최적화했으며, 앞에서 언급한 새로운 GPU 상주 드로어를 활용한다.   VFX 그래프 아티스트 워크플로 유니티 프리뷰 6에서는 VFX 아티스트가 더 많은 플랫폼에 효율적으로 도달할 수 있도록 툴과 URP 지원을 개선했다. VFX 그래프 프로파일링 툴을 사용하면 VFX 아티스트는 메모리와 성능에 대한 피드백을 받고, 그래프 내에서 최적화할 부분을 찾아서 특정 효과를 미세 조정하고 성능을 극대화할 수 있다.   ▲ VFX 그래프 프로파일링 툴   셰이더 그래프 키워드의 지원을 받아 VFX 셰이더를 제작할 수 있으며, URP 뎁스 및 컬러 버퍼를 사용하여 빠른 충돌이나 월드 내 파티클 생성을 위해 URP로 더 복잡한 효과를 만들 수 있다. VFX 그래프의 개념과 기능을 학습할 수 있도록 제작된 VFX 애셋 모음인 신규 학습 템플릿으로 VFX 그래프를 빠르게 시작할 수 있다.   셰이더 그래프 아티스트 워크플로 유니티 6 프리뷰에는 셰이더 그래프 사용자들이 많이 겪는 고충을 해결하기 위해 편집이 가능한 키보드 단축키, 그래프에서 가장 GPU 사용량이 많은 노드를 빠르게 식별할 수 있는 히트맵 컬러 모드를 추가하였으며, 실행 취소/재실행 또한 더 빨라졌다.   ▲ 노드의 상대적 GPU 비용을 보여 주는 히트맵 컬러 모드   여러 셰이더 그래프 애셋이 담긴 신규 노드레퍼런스 플을 사용할 수 있다. 샘플에 포함된 각 그래프는 하나의 노드를 설명하고, 내부적으로 작동하는 수학을 요약하며, 가능한 노드 사용 방법에 대한 예시를 포함한다.    멀티 플랫폼 개선 사항 유니티 6 프리뷰는 멀티 플랫폼 개발 워크플로를 최적화하고 인기 있는 플랫폼 전반에서 도달률을 향상하는 것을 목표로 데스크톱과 모바일, 웹 및 XR에서 향상된 멀티 플랫폼 기능을 제공한다.   빌드 창 편의성 향상 및 새로운 빌드 프로필 새로운 빌드 프로필 기능을 통해 더욱 유연하고 효율적으로 빌드를 관리할 수 있다. 각 프로필에서 빌드 설정을 구성하는 것 외에 이제 서로 다른 신 목록을 넣어 빌드의 콘텐츠를 커스터마이즈할 수 있어, 게임에서 가장 선보이고 싶은 신이 사용된 고유의 플레이 가능한 데모를 여러 개 만들 수 있다. 또한 플레이어 설정에서 볼 수 있는 스크립팅에 더해 어떤 프로필이든 정의하는 커스텀 스크립팅을 설정할 수 있으며, 이를 통해 빌드와 에디터 플레이 모드의 기능과 동작을 미세 조정할 수 있다. 버티컬 슬라이스(시연 버전)를 만들거나 플랫폼별로 동작을 다르게 설정하려 할 때 이 기능을 활용할 수 있다. 프로필마다 플레이어 설정 오버라이드를 추가하여 플랫폼 모듈에 맞게 설정을 커스터마이즈할 수 있다. 이 기능을 이용하면 프로필마다 다른 퍼블리싱 설정을 손쉽게 구성할 수 있다. 전반적으로 이 최신 기능을 사용하면 에디터에서의 빌드 관리 방식을 커스터마이즈하기 위해 커스텀 빌드 스크립트를 사용해야 하는 빈도를 낮출 수 있다. 마지막으로, 에디터에서 플랫폼을 쉽게 확인할 수 있도록 플랫폼 브라우저를 추가했다. 플랫폼 브라우저에서 Unity가 지원하는 모든 플랫폼을 확인하고 원하는 플랫폼의 빌드 프로필을 생성할 수 있다.   ▲ 유니티 6의 새로운 빌드 프로필 창   웹 런타임으로 모바일 게임 도달률 향상 안드로이드 및 iOS 브라우저 지원이 유니티 6 프리뷰에 추가되었다. 이제 모든 웹에서 유니티 게임을 실행할 수 있으며, 브라우저 게임을 데스크톱 플랫폼으로 제한해 개발하지 않아도 된다. 또한 게임을 네이티브 앱의 웹 뷰에 임베드하거나, 유니티의 프로그레시브 웹 앱 템플릿을 사용해 고유한 바로 가기와 오프라인 기능을 가진 네이티브 앱처럼 게임이 작동하도록 구현할 수 있다. 모바일 기기 컴파스 지원과 GPS 위치 트래킹 같은 기능이 추가되어, 게이머가 플레이하는 플랫폼에 맞게 대응하도록 웹 게임을 구현할 수 있다. Emscripten 3.1.38 툴체인 업데이트와 부호 확장 명령 코드, 트랩 없는 부동 소수점-정수 변환, 벌크 메모리, BigInt, Wasm 테이블, 네이티브 Wasm 예외, Wasm SIMD와 같은 새로운 WebAssembly 언어 기능 모음을 통한 최신 WebAssembly 2023 지원을 통해 웹 게임을 미세 조정할 수 있다. 또한 WebAssembly 2023은 힙 메모리를 4GB까지 지원하므로 최신 하드웨어에서 더 많은 RAM을 사용할 수 있다.   ▲ 아이폰 15 프로의 사파리에서 실행되는 유니티의 2D 샘플 프로젝트 해피 하비스트(Happy Harvest)   유니티 6 프리뷰에는 최신 안드로이드 툴, 즉시 사용 가능한 자바(Java) 17 지원, 안드로이드 앱 번들에 디버그 심볼을 추가하는 기능 등을 비롯한 더 많은 모바일 개선 사항이 포함된다. 이를 통해 구글 플레이 스토어(Google Play Store)에 제출하는 시간을 절약하고 플레이 콘솔(Play Console)에서 항상 스택트레이스 정보를 확인할 수 있다.   WebGPU 백엔드 얼리 액세스 WebGPU 백엔드의 실험 단계 지원을 도입하는 것은 웹 기반 그래픽스 가속의 중대한 이정표로서, 앞으로 유니티 웹 게임의 그래픽스 렌더링 정확도를 도약시키는 디딤돌이 될 것이다. WebGPU는 컴퓨트 셰이더 지원과 같은 최신 GPU 기능을 웹에 노출하고 활용하려는 목적으로 설계되었다. WebGPU는 새로운 웹 API로서, 다이렉트X 12(DirectX 12), 벌칸(Vulkan), 메탈(Metal)과 같은 네이티브 GPU API를 통해 내부적으로 구현하는 최신 그래픽스 가속 인터페이스를 데스크톱 기기에 따라 제공한다. WebGPU 그래픽스 백엔드는 여전히 실험 단계이므로 정식 제작에 사용하는 것은 권장하지 않는다.   ▲ GPU(컴퓨트) 스키닝의 장점을 활용해 높은 프레임 속도를 유지하면서 로봇들의 골격 위에 스킨을 메시 처리한 데모   유니티 에디터의 ARM 기반 윈도우 기기 지원 유니티는 2023.1에서 ARM 기반 윈도우 기기에 대한 지원을 제공하여 새로운 하드웨어로 타이틀을 가져올 수 있게 했다. 유니티 6 프리뷰를 통해 유니티 6에서 ARM 기반 윈도우 기기에 대한 네이티브 유니티 에디터 지원을 제공한다. 따라서 이제 ARM 기반 기기의 성능과 유연성을 활용하여 유니티 게임을 제작할 수 있다.   다이렉트X 12 백엔드 개선 사항 유니티의 다이렉트X 12 그래픽스 백엔드가 정식으로 제작에 사용 가능하며, DX12를 지원하는 윈도우 플랫폼을 타깃으로 제작할 때 사용할 수 있다. 이번 변경에 앞서 렌더링 안정성과 성능에 대한 포괄적인 향상이 이루어진 바 있다. 유니티 에디터와 유니티 플레이어는 DX12에서 Split Graphics Jobs를 사용하여 향상된 CPU 성능의 혜택을 누릴 수 있다. 성능 향상 수준은 신의 복잡도와 제출되는 드로 콜 횟수에 따라 다를 수 있다.     무엇보다도 DX12 그래픽스 API는 광범위한 최신 그래픽스 성능을 지원할 수 있으므로, 유니티의 레이트레이싱 파이프라인 같은 차세대 렌더링 기법을 사용할 수 있다. 조만간 그래픽스에서 머신러닝에 이르는 DX12의 고급 기능을 활용하여, 높은 수준의 정확도와 성능을 실현할 수 있을 것이다.   마이크로소프트 GDK 패키지로 마이크로소프트 플랫폼 생태계 도입 마이크로소프트와 유니티의 지속적인 파트너십 덕분에 이제 유니티 6 프리뷰와 2022 LTS, 2021 LTS에서 2개의 새로운 마이크로소프트 GDK 패키지를 이용할 수 있다. Microsoft GDK Tools와 Microsoft GDK API 패키지를 동일한 구성 및 코드 베이스로 마이크로소프트 게이밍 플랫폼에서 사용할 수 있다. 이 패키지를 사용하면 사용자 ID, 플레이어 데이터, 소셜, 클라우드 스토리지 등의 엑스박스(Xbox) 서비스를 활용할 때와 같은 코드를 사용하여, 윈도우 및 엑스박스같은 마이크로소프트 게이밍 플랫폼에서 더욱 손쉽게 게임을 빌드할 수 있다. 통합 마이크로소프트 GDK 패키지를 사용하면 공유 코드 베이스와 API를 통한 빌드 프로세스 자동화 기능을 활용하여 마이크로소프트 플랫폼에서 게임을 제작할 수 있다. 패키지에 포함된 다양한 기능을 선보이는 새로운 샘플도 제공된다. 이전에는 엑스박스 콘솔과 윈도우의 마이크로소프트 스토어를 타깃으로 삼는 경우 마이크로소프트와 유니티에서 제공하는 별도의 GDK 패키지를 설치하는 것이 지침이었다. 그렇게 하려면 타깃으로 삼은 각 마이크로소프트 플랫폼별로 다른 코드 브랜치를 관리해야 했다. 새로운 마이크로소프트 GDK 패키지를 사용하면 그럴 필요가 없다. 또한 이제 빌드 서버에서 직접 API로 MicrosoftGame.config 파일을 수정할 수 있다. 유니티 6의 새로운 빌드 프로필 기능과 함께 사용하면 하나의 프로젝트만으로도 손쉽게 마이크로소프트 게이밍 생태계에 게임을 공개할 수 있다.   ▲ 유니티 패키지 관리자의 새로운 마이크로소프트 GDK API(1단계) 및 마이크로소프트 GDK 툴즈(2단계). 유니티 패키지 관리자에서 직접 마이크로소프트 GDK 패키지를 설치하고 마이크로소프트 GDK를 사용해 개발을 시작할 수 있다.   XR 경험 유니티는 AR킷(ARKit), AR코어(ARCore), 비전OS(visionOS), 메타 퀘스트, 플레이스테이션 VR, 윈도우 MR(Windows Mixed Reality) 등 많이 알려진 알려진 XR(확장현실) 플랫폼을 지원한다. 유니티 6 프리뷰는 혼합 현실, 손 및 시선 입력, 개선된 시각적 정확도 같은 최신 크로스 플랫폼 기능을 포함한다. 이제 향상된 템플릿에 이러한 많은 최신 기능이 통합되어 더 빠르게 시작할 수 있다.   현실 세계를 게임에서 구현하기 기존 게임을 혼합 현실로 확장하려 할 때나 아니면 완전히 새로운 게임을 제작하려는 경우에도 AR 파운데이션(AR Foundation)을 사용하면 크로스 플랫폼 방식으로 현실 세계를 플레이어 경험에 통합할 수 있다. 유니티 6 프리뷰에는 AR코어에서의 이미지 안정화 지원을 추가하였으며, 메타 퀘스트(Meta Quest)와 같은 혼합 현실 플랫폼을 대상으로 메시 및 바운딩 박스 기능 등에 대한 지원을 개선했다.   ▲ 최신 AR 파운데이션 메시 기능   XR 입력 및 상호작용 상호작용을 간소화할 수 있도록 XRI(XR Interaction Toolkit) 3.0에 여러 주요 개선 사항이 추가되었다. 그중에서도 Near-Far Interactor라는 새로운 인터랙터는 프로젝트에서 인터랙터의 동작을 커스터마이즈할 때 유연성과 모듈성을 향상시킬 수 있다.  새로운 Input Reader의 추가로 XRI 입력 처리 방식이 개선되었으며, 이를 통해 입력 프로세스가 간소화되고 다양한 입력 유형 전반에서 코드의 복잡도가 줄어든다. 마지막으로, 크로스 플랫폼 방식으로 게임 내 키보드를 구현하고 커스터마이즈할 수 있도록 새로운 가상 키보드 샘플을 출시할 계획이다.   고유의 손 제스처 손을 사용하여 콘텐츠와 상호작용하도록 하는 플랫폼이 점점 더 많아지는 추세이다. 유니티의 XR Hands 패키지를 사용하면 커스텀 손 제스처(예 : 엄지 척, 엄지 다운, 가리키기)나 일반적인 오픈XR 손 제스처를 구현할 수 있다. 샘플이 포함되어 있어 빠르게 작업을 시작할 수 있다. 손 모양과 제스처의 제작, 미세 조정 및 디버깅을 위한 툴이 함께 지원되므로 더 많은 사용자를 대상으로 폭넓은 콘텐츠를 제공할 수 있다.   시각적 정확도 향상 게임의 시각적 정확도를 향상하려는 방법의 하나로 현재 실험 단계 패키지로만 이용할 수 있는 Composition Layers 기능이 있다. 이 기능은 런타임의 합성 레이어에 대한 네이티브 지원을 사용하여 텍스트, 비디오, UI 및 이미지를 더욱 양호한 품질로 렌더링하고, 더 선명한 텍스트, 뚜렷한 윤곽선을 비롯해 전반적으로 더 나은 결과물을 제공하는 동시에 아티팩트도 상당히 줄일 수 있다.   멀티플레이어 제작 간소화 유니티 6 프리뷰는 간단한 엔드 투 엔드 통합 솔루션으로, 멀티플레이어 게임의 제작, 출시, 성장을 가속한다. 실험 단계 멀티플레이어 센터 유니티는 패키지 레지스트리에서 사용할 새로운 실험 단계 멀티플레이어 센터(Experimental Multiplayer Center) 패키지를 제작했다. 멀티플레이어 센터는 멀티플레이어 개발을 시작할 수 있도록 안내하는 간소화된 가이드 툴이다. 에디터의 중심에 있는 이 가이드를 활용하면 프로젝트별 요구 사항에 맞는 유니티 툴과 서비스에 액세스할 수 있다.  멀티플레이어 센터는 프로젝트의 멀티플레이어 사양에 따른 인터랙티브 가이드, 리소스와 교육 자료에 대한 액세스, 그리고 멀티플레이어 기능을 빠르게 배포하고 간단하게 실험할 간편한 방법을 제공한다.   멀티플레이어 플레이 모드 유니티 에디터 내에서 각 프로세스 전반의 멀티플레이어 기능을 테스트해 볼 수 있는 멀티플레이어 플레이 모드(Multiplayer Play Mode) 1.0 버전이 릴리스되었다. 디스크의 동일한 소스 애셋을 사용하면서 하나의 개발 기기에서 최대 4명의 플레이어(기본 에디터 플레이어 및 가상의 플레이어 3명)를 동시에 시뮬레이션할 수 있다. 멀티플레이어 플레이 모드를 사용하면 프로젝트를 빌드하고, 로컬에서 실행하고, 서버-클라이언트 관계를 테스트하는 데 걸리는 시간을 단축하는 멀티플레이어 개발 워크플로를 구축할 수 있다.   ▲ 멀티플레이어 플레이 모드는 개발 과정에서 멀티플레이어 게임을 테스트하기 위한 설정 시간을 단축하고 빠른 반복 루프를 유지한다.   멀티플레이어 툴즈 멀티플레이어 툴즈(Multiplayer Tools) 패키지를 2.1.0 버전으로 업데이트하며, 새로운 디버깅 시각화 툴인 네트워크 신 비주얼라이제이션(Network Scene Visualization)을 추가했다. 네트워크 신 비주얼라이제이션(NetSceneVis)은 멀티플레이어 툴즈 패키지에 포함된 강력한 툴로, 유니티 에디터 신 뷰에서 프로젝트를 보며 메시 셰이딩이나 텍스트 오버레이와 같은 시각화 기능을 통해 오브젝트별 네트워크 커뮤니케이션을 시각화하고 디버깅할 수 있다.   Netcode for GameObjects용 실험 단계 분산형 권한 새로운 Experimental Multiplayer ServiCES SDK 0.4.0 버전(com.unity.serviCES.multiplayer)과 함께 사용할 때의 분산형 권한 모드를 Netcode for GameObjects 2.0.0-exp.2 버전(com.unity.netcode.gameobjects)에 추가했다. 분산형 권한 모드에서는 클라이언트가 게임 세션에서 생성된 넷코드(Netcode) 오브젝트에 대해 분산된 소유권/권한을 가진다. 넷코드 시뮬레이션 워크로드는 클라이언트 전반에 분산되며, 네트워크 상태는 유니티가 제공하는 고성능 클라우드 백엔드를 통해 조율된다.   넷코드 포 엔티티즈 게임 오브젝트가 디버그 바운딩 박스를 렌더링할 수 있도록 지원하여 넷코드 포 엔티티즈(Netcode for Entities) 경험을 개선했다. 또한 코드를 수정할 필요 없이 커스터마이즈할 수 있는 넷코드 설정 변수 대부분이 포함된 NetCodeConfig ScriptableObject를 추가했다.   데디케이디드 서버 패키지 프로젝트를 별도로 만들지 않아도 프로젝트에서 서버와 클라이언트 역할을 전환하도록 허용하는 데디케이디드 서버(Dedicated Server) 패키지를 출시했다. 멀티플레이어 역할을 사용하면 클라이언트 및 서버 전반에 게임 오브젝트와 컴포넌트를 배분할 수 있다.  멀티플레이어 역할로 각 빌드 타깃에서 사용할 멀티플레이어 역할(클라이언트, 서버)을 결정할 수 있다. 이는 다음과 같이 구성된다. 콘텐츠 선택 : 여러 멀티플레이어 역할을 대상으로 포함하거나 제거할 콘텐츠(게임 오브젝트, 컴포넌트)를 선택하는 UI 및 API를 제공한다. 자동 선택 : 여러 멀티플레이어 역할에서 자동으로 제거되어야 할 컴포넌트 유형을 선택하는 UI 및 API를 제공한다. 안전성 확인 : 멀티플레이어 역할에서 오브젝트를 제거하여 발생할 수 있는 잠재적인 널(null) 참조 예외를 감지하기 위한 경고를 활성화한다. 이 패키지에는 데디케이디드 서버 플랫폼 개발에 추가로 필요한 최적화 및 워크플로 개선 사항도 포함된다.   Experimental Multiplayer ServiCES SDK Experimental Multiplayer ServiCES SDK는 유니티 6 프리뷰에서 개발하는 게임에 온라인 멀티플레이어 요소를 한 번에 추가할 수 있는 솔루션이다. UGS(Unity Gaming ServiCES)를 기반으로 릴레이(Relay) 및 로비(Lobby) 서비스의 여러 기능을 새로운 단일 ‘세션’ 시스템으로 결합한 솔루션으로, 빠르게 플레이어 그룹의 연결 방식을 정의할 수 있도록 지원한다. Experimental Multiplayer ServiCES SDK 0.4.0 버전(com.unity.serviCES.multiplayer)을 사용하면 P2P(peer-to-peer) 세션을 생성하고 플레이어가 참여 코드, 활성 세션 목록 검색 또는 ‘빠른 참여’ 기능 등 다양한 방법으로 참여하도록 구현할 수 있다.   유니티 6 프리뷰의 멀티플레이어 유니티 6 프리뷰에 포함된 많은 기능은 아직 실험 단계에 있으며, 아직 정식 제작에 사용할 수는 없다. 유니티 6가 완전한 지원 경험을 갖출 수 있도록 사용자의 피드백을 바탕으로 해당 기능을 빠르게 사전 릴리스 및 릴리스 단계로 전환할 예정이다.   엔티티 워크플로 개선 사항 유니티 6 프리뷰는 ECS 워크플로를 간소화하고 사용자가 흔히 겪는 어려움을 해결한다. 이러한 노력의 하나로, 유니티는 향후 엔티티와 게임 오브젝트 워크플로가 통합되는 상황에 대비하여 엔티티의 저장 방식을 변경했다. 이제 엔티티 ID가 전역적으로 고유의 값을 가지며, 한 엔티티 시스템에서 다른 시스템으로 원활하게 옮길 수 있다. 이러한 변경이 ECS 워크플로에 영향을 주지는 않지만, 항상 정확한 엔티티를 표시하므로 디버깅 시 모호함을 줄일 수 있다. 또한 유니티 2022 LTS에 제공된 최신 ECS 개선 사항이 유니티 6 프리뷰에도 적용되었다. ECS 1.1 : 주요 물리 콜라이더 워크플로 및 성능 개선, ECS 프레임워크 전반에서 80개 이상의 수정 사항 ECS 1.2 : 에디터 워크플로 전반의 편의성 및 성능 개선, 직렬화, 베이킹, 50개 이상의 수정 사항 및 유니티 6 호환성   AI를 활용한 동적 런타임 경험 제공 유니티 6 프리뷰에는 런타임에 AI 모델을 통합하는 뉴럴 엔진인 유니티 센티스(Unity Sentis)가 포함된다. 센티스를 통해 오브젝트 인식, 스마트 NPC, 그래픽스 최적화 같은 새로운 AI 기반 기능을 활용할 수 있다. 센티스는 최근에 성능과 사용 초기 경험 간소화에 집중하여 개선이 이루어졌다.   성능 이제 유니티 에디터에서 AI 모델 가중치 양자화(FP16 또는 UINT8)를 지원하므로 필요한 경우 모델 크기를 최대 75%까지 줄일 수 있다. 모바일 게임을 출시하는 경우 상당한 절약 효과를 볼 수 있다. 모델 스케줄링 속도 또한 2배 향상되었고, 메모리 누수와 가비지 컬렉션은 줄어들었다. 마지막으로, 이제 더 많은 ONNX 연산자를 지원한다.   시작하기 프로젝트에 적합한 AI 모델을 더 쉽게 찾을 수 있도록, 유니티는 대규모 60만 개 이상의 AI 모델을 보유한 AI 모델 허브인 허깅 페이스(Hugging Face)와 협력 관계를 맺었다. 이제 센티스에서 ‘바로 사용할 수 있는’ AI 모델을 즉시 찾을 수 있으므로 손쉬운 연동이 가능하다.  적합한 모델을 찾았으면 이제 게임에 연결해야 한다. 더 쉽게 연결할 수 있도록 유니티는 AI 모델을 제작, 수정, 연결하는 데 활용할 새로운 Functional API를 도입했다. 직관적이고, 안정적이며, 인퍼런스에 최적화된 API이다. 메모리 관리 및 스케줄링 전반을 제어하기 위해 완전히 커스터마이즈할 수 있는 낮은 레벨의 API가 필요하다면 Backend API를 계속 사용할 수 있다.   생산성 및 기능성 향상 유니티 엔진은 비주얼 스크립팅에서부터 UI 툴킷까지 사용자의 생산성과 기능성을 향상하기 위한 다양한 툴을 제공한다. 기존 툴에 더해 유니티 6 프리뷰에서는 특히 프로파일링 툴 포트폴리오에 두 가지 업데이트가 추가되었다.   메모리 프로파일러 유니티 6 프리뷰에서는 메모리 프로파일러(Memory Profiler)와 관련해 두 가지 주요 업데이트가 적용되었다. 우선, 기존에는 분류되지 않았던 그래픽스 메모리가 이제 측정되며 리소스별 보고가 이루어진다.(예 : 렌더 텍스처 및 컴퓨트 셰이더) 그리고, 상주 메모리에 대한 정보가 더 자세히 보고된다. 예를 들어 디스크로 전환되는 메모리는 더 이상 여기에 포함되지 않는다. 이러한 업데이트는 특히 네이티브 메모리 사용량을 파악하기 어렵다는 사용자의 직접적인 피드백을 해결한다.   ▲ 업데이트된 메모리 프로파일러     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   디지털 엔지니어링과 관련해 마케팅 측면에서 디지털 트윈(digital twin)이 최고라면, 제품 생산 측면에서는 디지털 스레드(digital thread)가 가장 가치가 있다. 디지털 트윈이 시각적이라면 디지털 스레드는 추상적인 개념이다. 그러므로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드를 시각적으로 표현하는 방법은 시각적 그림을 사용한다. 전통적 엔지니어링의 순환구조에서 무한루프 구조로 진화했으며, <그림 1>에서 보여 주는 것처럼 무한루프는 무수한 디지털 스레드로 연결되어 있다. 마치 우리의 뇌와 신경이 하나처럼 연결되어 있는 것을 상상하면 된다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 제품 개발 무한루프와 디지털 스레드   디지털 엔지니어링 이니셔티브의 1 단계는 무한루프이며, 디지털 영역과 물리적 영역으로 되어 있다. 이것은 기존의 순환 제품수명주기와 차별된다. 그리고 이 무한루프 안에서 무수한 디지털 스레드와 연결되어 있다. 2 단계는 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 프로세스가 포함된 이니셔티브이다. 가장 간단한 디지털 제품 수명주기 구조는 디지털과 물리적으로 양분하는 것이다. 모든 디지털 엔지니어링에서 디지털 트윈이 필요한 것은 아니다. 현재 디지털 트윈이 필요 없거나 비용상 만들 필요가 없는 프로세스는 있지만, 디지털 스레드는 모든 디지털 엔지니어링에 중요한 요소이다.   그림 2. 단순한 디지털 제품 수명주기 프로세스(출처 : 조형식)   <그림 2>는 디지털 제품 수명주기 프로세스(Digital Product Lifecycle ProCESs)를 나타내며, 이는 개념(concept)에서 폐기(disposal)까지 디지털 기술(digital technology)을 사용하여 제품을 설계, 개발 및 관리하는 방법을 설명한다. 이 과정은 무한루프로 표현되어 있으며, 이는 지속적이고 반복적인 특성을 나타낸다.   그림 3. 디지털 트윈과 디지털 스레드(출처 : 지멘스)   <그림 3>은 디지털 트윈에서 디지털 스레드에서의 데이터 흐름을 보여준다. 그러나 궁극적으로 디지털 스레드는 데이터의 스트림(data stream)뿐 아니라 지식의 흐름이 된다. 모든 제품 관련 지식과 프로세스의 연결과 흐름이 디지털 스레드의 최종 목적이다. 그러나 이 그림은 너무 추상적이고, 구체적으로 디지털 스레드에서 무엇을 해야 하며 어떤 자료 및 프로세스와 연결되는지에 대해서 불분명하다.   그림 4. 제품 수명주기와 디지털 스레드(출처 : Aras)   <그림 4>는 PLM 회사인 아라스(Aras)에서 오랫동안 주장하는 그림이다. 이 그림은 제품 수명주기에서 각 단계(phase)마다 기준 데이터의 항목을 연결하는 것을 보여 준다. 이전에도 엔터프라이즈 PLM에서는 추적성(traceability)이라는 특성으로 사용해 왔지만, 기존의 추적성과 디지털 스레드의 차이점은 양방향이라는 것이고 디지털 트윈에서는 실시간 양방향 연결이 필요하다.  그러나 이 자료는 자료의 추적성가 유사하며, 실제에서 디지털 스레드는 수많은 데이터, 지식, 정보와 메시 형태나 지식 그래프(knowledge graph)의 형태로 무수히 연결되어 있다. 이런 연결을 수작업으로 연결하기는 현실적으로 불가능하다.   그림 5. PLM과 디지털 스레드 로드맵(출처 : Prostep)   <그림 5>는 독일 프로스텝(Prostep)의 디지털 스레드 로드맵 자료이다. 몇 년 전부터 상용으로 사용할 수 있는 디지털 스레드이며, 장점은 기존의 다양한 CAD, CAE, PLM 등과 연결할 수 있다는 것이고, 단점은 이 회사의 인터페이스를 구입해서 연결해야 하는데 비용이 들 수 있다. 또한 이 모든 분야의 지식과 정보의 사일로 데이터를 누구가 어떻게 연결할 것인가 숙제이다.   <그림 4~5>는 기존의 PLM같은 선형 제품 수명주기를 전제로 발전한 것이기 때문에, 미래의 디지털 엔지니어링 수명주기에서는 발전이 필요해 보인다.  결론적으로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드는 가장 중요한 자산이라고 할 수 있다. 현재 주목받고 있는 디지털 트윈도 디지털 스레드가 없다면 사상누각일 수 있다. 그러나 디지털 스레드는 눈에 보이는 것이 아니기 때문에, 일반인의 관심이나 기업이 거액을 투자하기는 쉽지 않다. 또한 CAD, PLM 공급사도 디지털 스레드의 중요성을 인지하지만 비용이 많이 들고, 표준화하기도 어렵고, 잘못하면 비즈니스 주도권에도 영향을 미치기 때문에 디지털 스레드를 관망하고 있다. 디지털 스레드에 대해 가장 큰 관심을 보이는 분야는 미국 국방성이나 방위산업과 항공산업이다. 그러나 미래에 소프트웨어 정의 제품과 디지털 트윈, 산업용 인공지능같은 디지털 엔지니어링의 발전은 디지털 스레드에 달려 있다. 또한 디지털 스레드와 소프트웨어 정의, 디지털 트윈 작업의 복잡성 때문에 챗GPT나 생성형 인공지능의 도움 없이는 불가능하다.    그림 6. 인생 디지털 스레드    요즘은 나의 개인 지식 관리에 디지털 스레드를 적용해 보고 있다. 이것을 ‘인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)’라고 이름붙였다. 1년 365일 100년이면 3만 6500 개의 ‘오늘’이 있다. 이것을 연결해 주는 것이 인생 디지털 스레드이다. 우리는 그냥 살다가 무엇이 어떻게 연결되어 있는지 모르고 죽는다. 아무리 오래 살아도 오늘은 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있으면 우리는 더 현명할 결정을 할 수 있고, 더 좋은 창조적인 삶을 살 수 있다. 디지털 스레드를 우리의 삶, 인생, 이벤트, 경험, 지식 관리, 시간 관리, 인간관계, 감정 같은 정보에 적용할 수 있는 몇 가지 흥미로운 방법이 있다. 이를 통해 개인의 삶에서 더욱 체계적이고 효율적으로 연관성을 관리할 수 있다. 지난 기록을 조사해 보니 나의 일이나 삶에서 80% 이상이 중복이었다. 디지털 스레드는 이런 중복을 제거하는 데에 매우 효과적이라는 것을 깨닫고 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.

앤시스코리아가 중소벤처기업부(이하 중기부)와 우주항공 스타트업 지원을 위한 간담회를 진행했다고 밝혔다. 6월 21일 진행된 이번 간담회는 우주항공청 출범을 기점으로 본격적으로 우주항공 시대를 준비하는 국내 환경에 발맞추어, 향후 우주항공 분야를 이끌어 갈 스타트업에 대한 지원 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 양 기관은 이번 간담회를 시작으로 적극적이고 광범위한 협력을 바탕으로 우주항공 스타트업에 대한 실질적인 지원 방안을 마련하겠다는 상호 간의 의지를 확인했다. 간담회에서는 양 기관의 주요 관계자가 깊이 있는 논의를 이어갔다. 중소벤처기업부에서는 오영주 장관과 임정욱 창업벤처혁신실장, 진수웅 글로벌창업팀장 등이 참석했으며 앤시스에서는 아제이 고팔(Ajei Gopal) CEO, 문석환 앤시스 아세안(ASEAN) 및 호주·뉴질랜드(ANZ) 총괄 대표, 박주일 앤시스코리아 대표, 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 앤시스 고객만족부문 이사 등이 자리했다. 중기부 오영주 장관과 아제이 고팔 CEO의 대면과 함께 패드메쉬 맨들로이 이사의 앤시스 기업 소개가 이어졌으며, 다음으로 중기부의 우주항공 스타트업 지원 프로그램에 대한 발표가 진행됐다. 이용희 앤시스코리아 이사는 ‘2024년 글로벌 기업 협업 프로그램 – 애스크(ASK :  Ansys/Startup/Korea)’의 성과를 공유했다. 국내 대표 우주항공 스타트업들도 참석해 실제 스타트업이 필요로 하는 지원에 대해 의견을 전달했다. 달 탐사 로버를 개발하는 UEL 무인탐사연구소, 우주 방사선 환경을 분석해 그에 맞는 차폐 솔루션을 개발하는 스페이스앤빈, 항공우주에서 사용되는 안테나, 레이더, 통신장비의 성능 검증을 위한 인공지능 기술을 개발하는 덱스트러스테크놀러지, 금속 3D 프린팅 특화 설계 기술 및 공정 기술을 활용해 최적화된 설계를 제공하는 홍스웍스, 제조업을 위한 생성형 AI 기반 제품 설계 솔루션 기업 나니아랩스 등이다.   ▲ 사진 출처 : 중소벤처기업부   앤시스코리아 박주일 대표는 “우주항공청 출범 등 한국이 우주항공 시대를 열어가고 있는 중요한 시점에 국내 유망한 우주항공 스타트업에 대한 지원 방안을 모색할 수 있어 대단히 뜻 깊은 시간이었다. 바쁜 일정 속에서 귀한 시간을 내어주신 오영주 장관님을 비롯한 중기부 관계자와 스타트업 대표님들께 감사의 인사를 전한다. 앤시스는 앞으로도 한국의 항공우주 분야 글로벌 리더십을 위해 열정적으로 지원할 것”이라고 말했다. 중소벤처기업부 오영주 장관은 “우주 산업이 새로운 미래 성장 동력으로 주목받고 있는 가운데, 중기부는 게임 체인저가 될 수 있는 우주 분야 유망 스타트업들을 집중 육성할 계획”이라며, “앤시스와의 협업을 통해 국내 우주 스타트업들이 우주 강국의 주역으로 성장해나갈 수 있도록 중기부도 적극 지원할 것”이라고 밝혔다.

PLM 업계 인터뷰 PLM의 역사와 발전을 위한 제언   서효원 KAIST 산업및시스템 공학과 명예교수/초빙교수 서효원 교수는 CAM/CAM, PLM 분야에 30여 년 몸담아 오고 있다. 한국CDE학회(구, 한국CAD/CAM학회) 창립에 참여하여, 현재는 고문으로 있으며, KAIST PLM Academy(KPA)를 설립 및 운영해 왔다. 현재는 힌국 산업지능화협회 PLM기술위원회와 디지털트윈 기술위원회 위원장을 맡고 있다. 최근 연구분야로는 PLM, EngNLP, Digital Twin 등의 연구 및 프로젝트를 진행하고 있다.   - 국내 PDM/PLM의 역사에 대해 소개한다면. 국내 PDM/PLM의 역사는 삼성전자가 첫 PDM 프로젝트를 시작한 1995년이 원년이 아닐까 싶다.(PDM/PLM 커뮤니티)  1995년 전후로 PDM연구회가 운영되었고, 한국CAD/CAM학회가 창립되면서 PDM/PLM에 대한 연구가 활발하게 이루어졌다. 또한 2005년 ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’가 처음으로 개최되면서 PLM에 대한 이슈 및 성공사례, 구축 사항 등에 관한 실질적인 정보를 제공, 해마다 좋은 반응을 이끌어내고 있다. 2006년 12월에는 현대차, 삼성전자, LG전자 등 기업들이 주도하는 ‘PLM 컨소시엄’이 창립되면서 PLM의 국내 기업에 보급도 활발해졌다. 초기에는 데이터 관리 중심 PDM의 이름으로 발전 하였고, CPC(PTC)의 개념, PLM(IBM)의 개념으로 발달하였다. 이때 국내에 BPR (Business ProCESs Reengineering : 비즈니스 프로세스 혁신) 개념이 활발해지면서 제조 기업에 BPR/PLM이 하나의 쌍을 이루어 프로젝트가 진행되었다. 이러한 PLM은 2000년부터 2015년까지 대기업을 중심으로 본격적으로 도입되면서 국내 PLM의 최고의 성숙기를 맞이하였다. 2000년 국산 PDM 솔루션으로 DynaPDM이 개발되는 등 이후에는 중소기업에도 PLM 도입이 활발해지기 시작했으며 중소형 PLM은 국내 PLM이 어느 정도 역할을 하기 시작했다.  디지털 트윈(Digital Twin)은 2002년 미국 마이클 그리브스 박사가 제품생애주기관리(PLM)의 이상적 모델로 설명하면서 등장하였다. 이 개념에 대해 NASA의 존 비커스 박사가 디지털 트윈으로 명명하고, 2010년 NASA가 우주 탐사 기술 개발 로드맵에 디지털 트윈을 반영하면서 우주 산업에서 쓰여 온 것으로 알려지고 있다. 이러한 디지털 트윈의 개념이 보급되고 최근 디지털 트윈의 중요성이 산업현장에서 부각되면서 PLM의 역할이 중요해지고 있다.   - PLM 관련 진행해 왔던 일 중에서 의미 있는 일이나 에피소드가 있다면. 제품개발/PLM 관련 일들중 과목개발, 학생 배출, 논문(국내외, SCI 등), ASME Conf Best Paper Award (Product Ontology Framework), IEEE Best Paper Honorable Mention (Estimation of Product Cyclic ProCESs) 등이 있었지만 가장 의미 있는 일은 KAIST PLM Academy (KAIST PLM 전문가과정/KPA) 설립하여 PLM 기업 전문가 250 여분을 배출했다는 것이 가장 의미 있는 일이었다고 생각한다. KPA를 통해 전문가 배출뿐만 아니라, 강의에 참여한 분들도 기업 전문가 분들이 대부분이셨기 때문에 PLM 산업 현장에서 마주 할 때 사전에 교감을 갖고 있어 일을 협력적으로 진행하게 되는 경우가 종종 있다는 말을 전해 들을 때 PLM 분야에 조금은 공헌한 것으로 보람을 느낀다.   - 최근 PLM 트렌드와 향후 PLM//DX 관련 전망은 어떠하다고 보는가? 최근에 GPT 및 디지털트윈이 큰 화두로 떠 오르고 있다. 디지털 트윈은 그동안 공장자동화, 컴퓨터통합생산, 인더스트리 4.0, CPS 시스템 등의 연장선 상에서 발전되고 있으며, 향후 물리-디지털 트윈간 양방향 커뮤니케이션에 기반한 보다 왼성된 디지털 트윈으로 발전하여 정확한 시뮬레이션 및 예측, 그에 따른 물리 트윈 운영 오페레이션 또는 가이드가 이루질 수 있다.  GPT는 인공지능에 의한 자연어 처리를 대중적으로 활용할 수 있는 수준으로 발전하였다. 이러한 GPT 기술은 제조기업 또는 엔지니어링 분야에서 핵심적인 역할을 할 것이다. 제품설계, 생산, 유지보수 및 고객서비스 등 모든 분야에서 엔지니어링 정보를 생성, 활용하고 있는데 GPT 가 훌륭한 협업자가 될 것이며, 나아가 단계적으로 전문가 작업을 대체해 나길 수도 있을 것이다. 제조 기업에 GPT가 효과적으로 활용되기 위해서는 ‘생성형’이 갖고 있는 이슈가 극복되어져야 할 것이다. GPT 기술은 PLM 기술의 혁신적 발전을 가져올 것이며, GPT-enabled PLM은 디지털 스레드 기술을 기반으로 하여 디지털트윈 발전의 핵심적인 역할을 할 것이다.   - PLM/DX 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 국내 PLM/DX 분야의 발전을 위해서 몇 가지 제언을 드립니다. PLM/DX 분야에서 활동하셨던 분들이 축적한 노하우를 디지털화 시켜 다음 세대에 물려줄 수 있어야 할 것이다. 이 안에는 '문제점(비식별화된)''도 포함되어야 할 것이다. 또한 국내 기업의 제품개발의 특성과 해외 솔루션의 GAP의 모니터링을 통해 국내 기업의 니즈가 솔루션을 리딩할 수 있도록 해야 할 것이다. 마지막으로 인공지능, GPT와 같은 기술을 빠르게 PLM/DX와 접목시켜야 하고, 이를 위해 Cross-Over 협력체계를 갖추는 것이 필요할 것이다.      

시스코가 연례 행사인 ‘시스코 라이브 2024(Cisco LIVE 2024)’에서 자사의 전체 포트폴리오에 걸쳐 인공지능(AI) 기반 기능이 한층 더 강화된 네트워킹, 보안, 가시성 솔루션을 공개했다. 이번에 공개된 솔루션은 고객이 전체 디지털 발자국(digital footprint)을 연결 및 보호하고 디지털 회복탄력성을 구축하는 데 필요한 가시성과 인사이트를 제공한다. 시스코는 AI가 단지 ‘새롭게 부상한 기술적 터닝포인트’가 아니라, “전체 조직을 연결하고 보호하며 기업의 성장과 확장을 지원하고, 모두를 위한 포용적인 미래를 가능하게 하는 디지털 회복탄력성의 원천”이라고 설명했다.   ▲ 시스코 라이브 2024에서 연설하는 시스코 척 로빈스 회장   시스코는 AI와 네트워킹을 결합해 더 쉬운 인공지능을 구현할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 시스코가 엔비디아와 함께 개발한 시스코 넥서스 하이퍼패브릭(Cisco Nexus HyperFabric) AI 클러스터는 AI 포드 및 데이터센터 워크로드를 한 곳에서 손쉽게 설계, 배포, 모니터링, 품질 보증할 수 있는 것이 특징이다. 설계부터 검증된 배포, 모니터링, 품질 보증에 이르기까지 엔터프라이즈급 AI 인프라를 위한 모든 과정을 사용자에게 안내한다. 시스코 사우전드아이즈(Cisco ThousandEyes)에 탑재된 새로운 AI 네이티브 디지털 경험 어슈런스 기능은 고객이 언제 어디서나 모든 엔터프라이즈, 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS), 인터넷 네트워크에 대한 가시성을 확보하고 관리할 수 있게 지원한다.    AI와 보안을 결합해 안전한 인공지능 사용을 지원하는 것 또한 시스코가 내세우는 주요 전략 중 하나이다. 시스코는 시스코 시큐리티 클라우드에 도입된 신규 기능을 통해 복잡하고 초 분산된 환경에서 안전하게 기업을 보호할 수 있도록 지원한다. 고객은 방화벽 인프라, 새로운 텔레메트리 소스, 뛰어난 네트워크 가시성 및 AI 네이티브 관리 아키텍처로 뒷받침되는 AI 보안 태세를 구축할 수 있다. 시스코는 AMD 펜산도 데이터 처리 장치(DPU)와 인텔 인프라 처리 장치(IPU)에 시스코 하이퍼쉴드(Hypershield)를 지원한다고 발표했다. 이로써 기업들은 클라우드에서 데이터센터, 에지까지 AI 기반의 분산 보안 아키텍처를 구축할 수 있게 됐으며, 동시에 향상된 성능과 에너지 효율을 확보할 수 있다. 최근 스플렁크를 인수한 시스코는 이번 행사에서 신규 AI 어시스턴트와 스플렁크 로그 옵저버빌리티(Splunk Log Observability)의 기능을 시스코 앱다이나믹스 애플리케이션 성능 모니터링(APM)과 결합한 솔루션인 앱다이나믹스 로그 옵저버 커넥트(AppDynamics Log Observer Connect)를 출시했다고 발표했다. 사용자는 이를 이용해 의미 있는 가이던스와 인사이트를 확보하여 빠르고 정확하게 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다. 웹엑스 고객센터에 탑재된 새로운 기능은 기업이 대화형 셀프서비스 경험을 직접 설계 및 관리하고, 고객센터 상담원을 위한 AI 어시스턴트를 제공하며, 서드파티 버추얼 에이전트 솔루션을 도입할 수 있도록 지원한다. 웹엑스 스위트용 AI 어시스턴트는 조만간 모든 고객 대상으로 제공될 예정이다. IT 관리자는 웹엑스 컨트롤 허브(Webex Control Hub)에서 원격 기기 접근 관리 기능을 활용할 수 있고, 시스코 스페이스 데스크 예약(Desk Reservation with Cisco SpaCES)을 통해 사무 공간과 시스코 협업 기기를 쉽게 찾고 예약할 수 있도록 지원한다.  시스코의 척 로빈스(Chuck Robbins) 회장은 “시스코는 인프라와 데이터의 연결 방식, 기업 보호를 혁신하는 독보적인 위치에 있으며, AI 시대에 엔터프라이즈 고객에게 알맞은 전략적 파트너”라고 전했다. 한편, 시스코 인베스트먼트는 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 개발하고 확장하기 위해 10억 달러(약 1조 3700억 원) 규모의 글로벌 AI 투자 펀드를 조성한다고 발표했다. 시스코는 고객 준비도, 컴퓨트 인프라, 파운데이션 모델, 모델 개발 및 트레이닝 등 여러 핵심 분야의 발전을 위해 기업용 대규모 언어 모델(LLM)로 유명한 캐나다의 인공지능 기업 코히어, 프랑스의 미스트랄 AI, 미국의 데이터 레이블링 스타트업 스케일 AI 등에 전략적 투자를 진행 중이다.

SAP가 미국 올랜도에서 열린 연례 콘퍼런스 ‘SAP 사파이어(SAP Sapphire)’에서 AI 시대에 비즈니스를 한 단계 더 발전시키는 방법을 보여주는 혁신적인 AI 혁신과 파트너십을 공개했다. SAP는 미션 크리티컬한 프로세스를 지원하는 엔터프라이즈 클라우드 포트폴리오에 비즈니스 AI(Business AI)를 도입하고 AI의 한계를 뛰어넘는 기업들과 협력함으로써, 글로벌 비즈니스에 새로운 인사이트와 독창성을 불어넣는다는 비전을 소개했다. SAP는 엔터프라이즈 솔루션 전반에 비즈니스 AI를 탑재해 사용자에게 풍부한 인사이트를 제공함으로써, 더 나은 결과를 제공하고 창의적인 문제 해결력을 높일 수 있도록 지원한다. ▲보상 추천 기능으로 인사 관리자를 지원하는 SAP 석세스팩터스(SAP SucCESsFactors)의 AI 생성 보고서 ▲판매가 가장 높을 것으로 예측되는 영업사원과 제품의 조합을 예측하는 SAP 세일즈 클라우드(SAP Sales Cloud)의 예측 기능 등이 대표적인 사례이다. 한편, SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP)은 아마존웹서비스(AWS), 메타 및 미스트랄 AI의 대규모 언어 모델을 생성형 AI 허브에 추가하고 있다. SAP AI 코어(AI Core)의 이 기능을 통해 SAP 애플리케이션용 생성형 AI 사용 사례를 더 쉽게 구축할 수 있다. SAP의 자연어 생성형 AI 코파일럿 솔루션인 ‘쥴(Joule)‘도 SAP 솔루션 포트폴리오 전반으로 확장하고 있다. 쥴은 여러 시스템의 데이터를 신속하게 정렬하고 맥락화하여 스마트한 통찰력을 제공하는 생성형 AI다. 2023년 가을 SAP 석세스팩터스 솔루션에 도입되었으며, 현재 SAP S/4HANA 클라우드 솔루션과 SAP 빌드, SAP 통합 스위트(SAP Integration Suite) 등에도 내장돼 있다. 오는 연말까지 SAP 아리바(SAP Ariba)와 SAP 애널리틱스 클라우드(SAP Analytics Cloud) 솔루션에도 적용될 예정이다. 또한 SAP는 쥴을 마이크로소프트 365의 코파일럿(Copilot)과 통합해 쥴의 활용 범위를 확장할 계획도 발표했다. 이 통합은 사용자에게 워크플로에 내장된 통합 환경을 제공하고, SAP와 마이크로소프트 365의 비즈니스 애플리케이션이 상호작용하면서 사용자가 정보에 원활하게 접근할 수 있게 해준다.   ▲ 사파이어 2024에서 기조연설을 진행한 SAP 크리스찬 클라인 CEO   SAP의 크리스찬 클라인(Christian Klein) CEO는 “사파이어 2024에서 발표한 혁신적인 비즈니스 AI가 업무 방식 전반에 변화를 가져올 것”이라면서, “SAP는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 고객이 민첩함과 독창성을 발휘할 수 있도록 실제 성과에 기여하는 혁신 기술을 제공하겠다“고 말했다. 한편, SAP는 업계 기술 기업과 파트너십을 맺고 생성형 AI가 엔터프라이즈 수준에서 구현할 수 있는 한계를 뛰어넘기 위해 노력하고 있다고 소개했다. SAP는 “AWS 및 마이크로소프트와의 협력 확대와 더불어 구글 클라우드, 메타, 미스트랄 AI, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 지원 기술의 힘을 활용하여 빠른 속도로 혁신하고 더욱 풍부한 실제 결과를 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. SAP와 구글 클라우드는 쥴 및 SAP 공급망용 통합 비즈니스 플래닝(SAP Integrated Business Planning for Supply Chain)에 구글 클라우드의 제미나이(Gemini) 모델 AI 어시스턴트 및 구글 클라우드 코텍스(Google Cloud Cortex) 프레임워크의 데이터 기반을 통합할 예정이다. SAP는 메타의 라마 3(Llama 3)를 활용해 SAP 애널리틱스 클라우드에서 고도로 맞춤화된 분석 애플리케이션을 렌더링하는 스크립트를 생성할 예정이다. 메타의 차세대 AI 모델은 언어의 뉘앙스와 문맥 이해에 강점을 갖고 있어, 기업의 비즈니스 요구 사항을 가시적인 성과로 전환하는 데에 적합하다. 그리고 SAP는 미스트랄 AI의 새로운 대규모 언어 모델도 SAP AI 코어의 생성형 AI 허브에 추가할 예정이다. 또한, SAP는 엔터프라이즈급 비즈니스 애플리케이션에 최첨단 기술을 탑재하기 위해 엔비디아와 제품 간 파트너십을 강화할 계획이다. SAP는 쥴을 라이즈 위드 SAP(RISE with SAP) 구현을 위한 AI 어시스턴트 역할을 하도록 훈련시키면, 엔비디아의 최첨단 AI 모델이 SAP 컨설팅 자산을 선별하여 구현 관련 질문에 대한 관련성 있고 정확한 답변을 제공할 수 있다고 밝혔다. 이외에도 SAP 인텔리전트 제품 추천 솔루션에 생성형 AI를 도입함에 따라, 엔비디아 옴니버스 클라우드 API(NVIDIA Omniverse Cloud API)는 복잡한 제조 제품 및 구성을 산업용 디지털 트윈으로 시뮬레이션할 수 있도록 지원한다.