알테어가 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 클라우드 플랫폼인 ‘알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks) 2025’를 발표했다. 이번 업데이트는 인공지능(AI) 기반 작업 스케줄링, GPU 및 쿠버네티스 지원 확대, 클라우드 확장성 강화를 비롯해 기업들의 대규모 AI 학습과 데이터 분석 작업을 안정적으로 지원한다.     최신 버전은 AI 기반 스마트 작업 스케줄링을 통해 작업 제출을 간소화하고 대기 시간을 줄였으며, GPU 및 쿠버네티스와의 호환성을 강화해 AI 및 머신러닝 워크로드의 성능을 최적화했다. 클라우드 리소스 활용 효율성을 한층 높인 것도 특징이다. 사용자는 클라우드 작업과 하이브리드 컴퓨팅 환경을 손쉽게 최적화할 수 있으며, 피크 타임의 워크로드도 유연하게 처리할 수 있다. 서드파티 스케줄러와의 연동도 가능해 확장성과 호환성도 높였다.   또한 통합된 클라우드 자동화 엔진을 사용하면 필요할 때 클러스터를 빠르게 늘리고, 사용량이 줄어들면 자동으로 줄일 수 있어 운영 비용과 시간을 절감할 수 있다. 멀티 클라우드나 여러 클러스터를 동시에 사용하는 환경에서도 HPC 및 클라우드 관리를 한 곳에서 할 수 있어 운영이 편리하다.   알테어 HPC웍스 2025는 자사 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너와 연계해 더욱 효율적인 작업 스케줄링을 구현했다. 이 외에도 모든 알테어 워크로드 관리자에 HPC 및 클라우드 모니터링과 리포팅 기능을 통합해 IT 관리자들의 데이터 기반 의사 결정과 컴퓨팅 자원 최적화를 돕는다.   알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “데이터와 AI 중심 환경에서 차세대 HPC 및 클라우드 기술은 필수”라며, “HPC웍스를 통해 기업들은 인프라를 최적화하고 경쟁력을 높일 수 있을 것”이라고 말했다. 한편, 알테어는 HPC웍스가 알테어 유닛(Altair Units) 라이선스 시스템을 기반으로 운영되며, 클라우드 기반 알테어원(Altair One)과 연계해 추가 비용 없이 다양한 알테어 기술을 활용할 수 있다고 설명했다.

엔비디아가 지포스 RTX(GeForce RTX) 50 시리즈 GPU의 AI 워크로드를 가속화하는 엔비디아 NIM과 AI 블루프린트(AI Blueprint)를 공개했다. NIM과 AI 블루프린트는 개발자와 애호가들이 AI를 로컬에서 구축, 반복, 배포할 수 있도록 도와 AI 접근성을 확대한다. 엔비디아 지포스 RTX 5090, 5080 GPU는 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 기반으로 설계됐다. 블랙웰 아키텍처는 새로운 DLSS 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 지원해 렌더링된 프레임당 최대 3개의 프레임을 생성하는 AI를 사용해 FPS를 향상시킨다. 엔비디아는 이들 GPU가 엔비디아 DLSS 4 기술로 최대 8배 빠른 프레임 속도, 엔비디아 리플렉스 2(Reflex 2)로 낮은 지연 시간, 엔비디아 RTX 뉴럴 셰이더로 향상된 그래픽 충실도를 제공한다고 밝혔다. 또한, 지포스 RTX 50 시리즈는 최신 생성형 AI 워크로드를 가속화하기 위해 제작됐다. 초당 최대 3352조 개의 AI 연산(TOPS)을 처리하는 한편, 5세대 텐서 코어와 FP4 정밀도 지원 기능을 갖춰 고급 AI 모델의 실행 속도를 높이고 효율성을 증가시킨다. 이에 따라 AI 애호가, 게이머, 크리에이터, 개발자들에게 향상된 경험을 선사한다.     엔비디아는 지난 CES 2025 전시회에서 AI 개발자와 애호가들이 이러한 기능을 활용할 수 있도록 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에 최적화된 엔비디아 NIM과 AI 블루프린트를 공개했다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 사전 패키지 생성형 AI 모델이다. 이는 개발자와 애호가들이 생성형 AI를 쉽게 시작하고, 빠르게 반복하며, RTX의 성능을 활용해 윈도우 PC에서 AI를 가속화할 수 있도록 한다. 엔비디아 AI 블루프린트는 개발자들에게 NIM 마이크로서비스를 사용해 차세대 AI 경험을 구축하는 방법을 보여주는 참조 프로젝트이다. AI 모델 개발이 빠르게 발전하고 있지만, 이러한 혁신을 PC에 적용하는 것은 많은 사람들에게 여전히 어려운 과제이다. 허깅페이스(Hugging Face)와 같은 플랫폼에 게시된 모델은 PC에서 실행하기 위해 선별, 조정, 정량화돼야 한다. 아울러 기존 도구와의 호환성을 보장하기 위해 새로운 AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 통합돼야 한다. 또한, 최고의 성능을 발휘할 수 있도록 최적화된 추론 백엔드로 변환돼야 한다. RTX AI PC와 워크스테이션을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 커뮤니티 기반과 엔비디아가 개발한 AI 모델에 대한 접근을 제공함으로써 이러한 과정의 복잡성을 줄일 수 있다. 이 마이크로서비스는 업계 표준 API를 통해 쉽게 다운로드하고 연결할 수 있으며, AI PC에 필수적인 주요 양식을 포괄한다. 나아가 다양한 AI 도구와 호환되며 PC, 데이터센터, 클라우드 등 어디에서나 유연한 배포 옵션을 제공한다. NIM 마이크로서비스는 RTX GPU가 탑재된 PC에서 최적화된 모델을 실행하는 데 필요한 요소를 포함한다. 여기에는 특정 GPU용 사전 구축 엔진, 엔비디아 텐서RT(TensorRT) 소프트웨어 개발 키트(SDK), 텐서 코어(Tensor Core)를 사용한 가속 추론용 오픈 소스 엔비디아 텐서RT-LLM 라이브러리 등이 있다. 마이크로소프트와 엔비디아는 리눅스용 윈도우 서브시스템(Windows Subsystem for Linux, WSL2)에서 RTX용 NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트를 활성화하기 위해 협력했다. WSL2를 사용하면 데이터센터 GPU에서 실행되는 것과 동일한 AI 컨테이너를 RTX PC에서 효율적으로 실행할 수 있다. 덕분에 개발자는 플랫폼 전반에 걸쳐 보다 쉽게 AI 모델을 구축, 테스트, 배포할 수 있다. 또한, NIM과 AI 블루프린트는 5세대 텐서 코어와 FP4 정밀도 지원 등, 지포스 RTX 50 시리즈의 기반이 되는 블랙웰 아키텍처의 주요 혁신을 활용한다. AI 계산은 매우 까다롭고 막대한 처리 능력을 필요로 한다. 이미지나 비디오 생성, 언어 이해, 실시간 의사 결정 등 AI 모델은 매초마다 수백 조의 수학적 연산을 수행해야 한다. 이를 따라잡기 위해 컴퓨터는 AI 전용으로 제작된 특수 하드웨어가 필요하다. 엔비디아 지포스 RTX GPU는 지난 2018년 이러한 집중적인 워크로드를 처리하도록 설계된 전용 AI 프로세서인 텐서 코어를 도입했다. 기존의 컴퓨팅 코어와 달리, 텐서 코어는 더 빠르고 효율적으로 계산을 수행함으로써 AI를 가속화하도록 설계됐다. 이 혁신적인 기술 덕분에 AI 기반 게임, 창작 도구, 생산성 애플리케이션이 주류로 자리 잡을 수 있었다. 블랙웰 아키텍처는 AI 가속을 한 차원 더 발전시킨다. 블랙웰 GPU의 5세대 텐서 코어는 최대 3,352 AI TOPS를 제공해 더욱 까다로운 AI 작업을 처리하고 동시에 여러 AI 모델을 실행할 수 있다. 즉, 실시간 렌더링에서 지능형 어시스턴트에 이르기까지 더 빠른 AI 기반 경험을 제공해 게이밍, 콘텐츠 제작과 그 밖의 분야에서 더 큰 혁신을 이룰 수 있는 길을 열어준다. NIM 마이크로서비스에 기반한 엔비디아 AI 블루프린트는 사전 패키지화되고 최적화된 참조 구현을 제공한다. 이를 통해 디지털 휴먼, 팟캐스트 생성기 또는 애플리케이션 어시스턴트 등 고급 AI 기반 프로젝트를 보다 쉽게 개발할 수 있도록 해 준다. 엔비디아는 CES 2025에서 사용자가 PDF를 재미있는 팟캐스트로 변환하고, 이후 AI 팟캐스트 호스트와의 Q&A를 만들 수 있는 블루프린트인 PDF 투 팟캐스트(PDF to Podcast)를 시연했다. 이 워크플로는 동기화된 7가지 다른 AI 모델을 통합해 역동적이고 상호작용적인 경험을 제공한다. PDF 투 팟캐스트는 여러 AI 모델을 활용해 PDF를 흥미로운 팟캐스트로 매끄럽게 변환하는 AI 블루프린트이다. AI 기반 팟캐스트 호스트가 진행하는 대화형 Q&A 기능도 포함한다. AI 블루프린트를 사용하면 RTX PC와 워크스테이션에서 AI를 실험하는 것에서 개발하는 단계로 빠르게 넘어갈 수 있다. 엔비디아는 “생성형 AI는 게이밍, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 가능성의 한계를 넓혀가고 있다”면서, “NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트를 사용하면 최신 AI의 발전이 더 이상 클라우드에만 국한되지 않고, RTX PC에 최적화돼 제공된다. RTX GPU를 사용하면 개발자와 애호가들은 PC와 워크스테이션에서 바로 AI를 실험하고 구축하고 배포할 수 있다”고 전했다. NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트는 곧 출시될 예정이다. 지포스 RTX 50 시리즈, 지포스 RTX 4090과 4080, 엔비디아 RTX 6000과 5000 전문가용 GPU에 대한 초기 하드웨어 지원이 함께 제공될 예정이며, 향후 추가 GPU도 지원될 계획이다.

오라클은 국내 AI 기업인 업스테이지가 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해 AI 모델 개발 및 배포를 가속화하고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있는 환경을 구축했다고 밝혔다. 업스테이지는 자체 사전학습 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘솔라(Solar)’와 AI OCR 설루션 ‘다큐먼트(Document) AI’ 등 자사 AI 모델의 복잡한 학습 과정을 신속히 처리하고 지원할 강력한 인프라가 필요했다. 또한, 연구개발(R&D) 강화를 위해 고성능 컴퓨팅 리소스를 확보하고, 더 빠르고 확장이 가능한 AI 설루션을 고객에게 제공하기 위해 클라우드 서비스를 확장하고자 했다. 업스테이지는 고성능 컴퓨팅 요구사항에 대해 경쟁력 있는 가격을 제공하는 OCI의 장점과 AI 워크로드에 최적화된 인프라로 지연시간이 짧은 네트워크 클러스터를 제공하는 점을 높이 평가했다. 업스테이지는 OCI의 GPU 워크로드에 최적화된 네트워킹과 베어메탈 서비스를 통해 AI 모델 훈련 및 배포 시간을 크게 단축할 수 있었다. 이를 통해 운영 효율이 향상되었고, AI 설루션을 시장에 더 빠르게 출시할 수 있게 되었다. 이러한 혁신은 업스테이지가 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 고급 AI 기반 제품 및 서비스를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원한다. 업스테이지는 OCI를 활용해 AI 성능 개선 및 서비스 확장에 중점을 두고 있으며, 오라클 데이터베이스 23ai와의 연동을 통해 더 빠른 AI 배포와 글로벌 확장이 가능해질 것으로 예상하고 있다. 향후 업스테이지는 오라클과의 새로운 협력 기회를 활용하여 글로벌 고객을 위한 안전하고 규정을 준수하는 AI 서비스를 제공한다는 계획이다.     업스테이지의 김성훈 대표는 “이번 OCI 도입은 업스테이지의 글로벌 경쟁력을 강화하는 중요한 이정표가 될 것”이라면서, “업스테이지는 OCI의 고성능 컴퓨팅과 확장성을 기반으로 자체 모델 고도화에 박차를 가하는 한편, 오라클과의 협력을 통해 글로벌 AI 시장에서 더 많은 혁신을 이끌어낼 것”이라고 전했다. 한국오라클의 김성하 사장은 “국내의 대표 AI 혁신 기업으로 부상하고 있는 업스테이지의 OCI 채택 및 활용은 오라클이 AI 워크로드에 최적화된 클라우드 기반을 제공하고 있음을 의미한다”면서, “한국오라클은 업스테이지가 앞으로 업스테이지와 함께 AI 기술의 발전을 위해 지속적으로 협력을 강화할 것이며, 업스테이지가 국내 시장을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

엔비디아는 개발자가 활용할 수 있도록 딥시크-R1(DeepSeek-R1) 모델을 엔비디아 NIM 마이크로서비스 프리뷰로 제공한다고 밝혔다. 개발자들은 딥시크-R1 모델을 활용해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 테스트하고 실험할 수 있으며, 이는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼의 일부인 NIM 마이크로서비스로 제공될 예정이다. 딥시크-R1은 최첨단 추론 기능을 갖춘 오픈 모델이다. 딥시크-R1과 같은 추론 모델은 직접적인 답변을 제공하는 대신 쿼리에 대해 여러 번의 추론 패스(inference passes)를 수행해 연쇄 사고, 합의, 검색 방법을 거쳐 최상의 답변을 생성한다. R1은 논리적 추론, 사고, 수학, 코딩, 언어 이해 등이 필요한 작업에 대해 높은 정확도와 추론 효율을 제공한다. 이러한 일련의 추론 패스를 수행해 최적의 답변에 도달하기 위해 추론을 사용하는 것을 테스트 타임 스케일링(test-time scaling)이라고 한다. 모델이 문제를 반복적으로 ‘사고’할 수 있게 되면 더 많은 출력 토큰과 더 긴 생성 주기가 생성되므로 모델 품질이 계속 확장된다. 딥시크-R1과 같은 추론 모델에서 실시간 추론과 고품질 응답을 모두 구현하려면 상당한 테스트 타임 컴퓨팅이 중요하므로 더 큰 규모의 추론 배포가 필요하다.     딥시크-R1 NIM 마이크로서비스는 단일 엔비디아 HGX H200 시스템에서 초당 최대 3872개의 토큰을 전송할 수 있다. 딥시크-R1 NIM 마이크로서비스는 업계 표준 API를 지원해 배포를 간소화한다. 기업은 가속 컴퓨팅 인프라에서 NIM 마이크로서비스를 실행해 보안과 데이터 프라이버시를 극대화할 수 있다. 또한, 기업은 엔비디아 네모(NeMo) 소프트웨어와 함께 엔비디아 AI 파운드리(AI Foundry)를 사용해 AI 에이전트를 위한 맞춤형 딥시크-R1 NIM 마이크로서비스를 생성할 수 있다. 딥시크-R1은 거대 전문가 조합 방식(Mixture-Of-Experts, MoE) 모델이다. 다른 인기 있는 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)보다 10배 많은 6710억 개의 파라미터를 통합해 12만 8000개의 토큰이라는 인풋 컨텍스트 길이(input context length)를 지원한다. 또한 이 모델은 레이어당 많은 전문가를 활용한다. R1의 각 레이어에는 256명의 전문가가 있으며, 각 토큰은 평가를 위해 8명의 별도 전문가에게 병렬로 라우팅된다. R1에서 실시간 답변을 제공하려면 추론을 위해 모든 전문가에게 신속한 토큰을 라우팅하기 위해 높은 대역폭과 짧은 지연 시간의 통신으로 연결된 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 많은 GPU가 필요하다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스에서 제공되는 소프트웨어 최적화와 결합해 NV링크(NVLink)와 NV링크 스위치(Switch)를 사용해 연결된 8개의 H200 GPU가 장착된 단일 서버는 초당 최대 3872개의 토큰으로 6710억 개의 파라미터로 구성된 전체 딥시크-R1 모델을 실행할 수 있다. 이러한 처리량은 모든 레이어에서 엔비디아 호퍼(Hopper) 아키텍처의 FP8 트랜스포머 엔진과 MoE 전문가 통신을 위한 900GB/s의 NV링크 대역폭을 사용함으로써 가능하다. 실시간 추론에는 GPU에서 모든 초당 부동 소수점 연산(FLOPS)의 성능을 끌어내는 것이 중요하다. 엔비디아는 “차세대 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처는 최대 20페타플롭의 피크 FP4 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있는 5세대 텐서 코어(Tensor Core)와 추론에 특별히 최적화된 72-GPU NV링크 도메인을 통해 딥시크-R1과 같은 추론 모델의 테스트 시간 확장을 크게 향상시킬 것”이라고 전했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 전문적인 BIM 자료를 이해할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 개발하는 방법을 알아본다. BIM 기반 LLM을 개발하는 방법은 여러 가지가 있으나, 여기에서는 그 중 하나인 RAG(Retrieval Augumented Generation, 증강 검색 생성) 시 LLM이 잘 추론할 수 있도록 모델을 파인튜닝(fine-turning)하는 기술을 사용해 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   LLM 모델 파인튜닝의 개념 파인튜닝이란 사전에 학습된 LLM을 특정 도메인이나 작업에 맞게 최적화하는 과정이다. 기본적으로 LLM은 일반적인 자연어 처리 작업을 수행하도록 설계되어 있지만, 전문적인 특정 지식 도메인(예 : 건설 분야의 BIM 데이터)이나 문제를 다룰 때는 환각 현상이 심해지므로 해당 도메인에 특화된 데이터로 모델을 재학습시켜야 한다. 이를 통해 모델이 특정 영역에서 더 정확하고 유용한 결과를 생성하도록 만든다. 파인튜닝 과정은 다음과 같은 단계로 이루어진다.  ① 사전 학습된 모델 선택 : 이미 대규모 데이터로 학습된 LLM을 선택한다. ② 도메인 특화 데이터 준비 : 대상 분야와 관련된 고품질 데이터를 수집하고, 이를 정제 및 전처리한다. ③ 모델 파라미터 조정 : LoRA(Low-Rank Adaptation)같은 기법을 사용하여 모델 파라미터를 특정 도메인에 맞게 업데이트한다.  ④ 훈련 및 검증 : 준비된 데이터로 모델을 학습시키고, 성능을 검증하며 최적화한다. 여기서, LoRA 기술은 LLM을 파인튜닝하는 데 사용되는 효율적인 기법이다. 이 방법은 모델 전체를 다시 학습시키는 대신, 모델의 일부 파라미터에만 저차원(lowrank) 업데이트를 적용하여 파인튜닝한다. 이를 통해 학습 비용과 메모리 사용량을 대폭 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있다. 이 글에서 사용된 라마 3(Llama 3)는 메타가 개발한 LLM 제품이다. 모델은 15조 개의 토큰으로 구성된 광범위한 데이터 세트에서 훈련되었다.(라마 2의 경우 2T 토큰과 비교) 700억 개의 파라미터 모델과 더 작은 80억 개의 파라미터 모델의 두 가지 모델 크기가 출시되었다. 70B 모델은 MMLU 벤치마크에서 82점, HumanEval 벤치마크에서 81.7점을 기록하며 이미 인상적인 성능을 보여주었다. 라마 3 모델은 컨텍스트 길이를 최대 8192개 토큰(라마 2의 경우 4096개 토큰)까지 늘렸으며, RoPE를 통해 최대 32k까지 확장할 수 있다. 또한 이 모델은 128K 토큰 어휘가 있는 새로운 토크나이저를 사용하여 텍스트를 인코딩하는 데 필요한 토큰 수를 15% 줄인다.   개발 환경 준비 개발 환경은 엔비디아 지포스 RTX 3090 GPU(VRAM 8GB), 인텔 i9 CPU, 32GB RAM으로 구성되었다. 이러한 하드웨어 구성은 대규모 BIM 데이터를 처리하고 모델을 학습시키는 최소한의 환경이다. 이 글에서는 사전 학습모델은 허깅페이스(HF)에서 제공하는 Llama-3-8B 모델을 사용한다. 파인튜닝을 위해서는 다음과 같은 환경이 준비되어 있다고 가정한다.  파이토치 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally  올라마(Ollama) 설치 : https://ollama.com 허깅페이스에서 제공하는 LLM 모델을 사용할 것이므로, 접속 토큰(access token)을 얻어야 한다. 다음 링크에서 가입하고 토큰을 생성(Create new token)한다. 이 토큰은 다음 소스코드의 해당 부분에 입력해야 동작한다.  허깅페이스 가입 및 토큰 획득 : https://huggingface.co/ settings/tokens   그림 1   명령 터미널에서 다음을 실행해 라이브러리를 설치한다.   pip install langchain pypdf fastembed chardet pandas pip install -U transformers pip install -U datasets pip install -U accelerate pip install -U peft pip install -U trl pip install -U bitsandbytes pip install -U wandb   개발된 BIM LLM 모델 성능이 향상되었는지를 검증할 수 있도록, 기초 모델이 인터넷에서 쉽게 수집 후 학습할 수 있는 BIM 자료를 제외한 데이터를 학습용으로 사용할 필요가 있다. 이런 이유로, 최근 릴리스되어 기존 상용 대규모 언어 모델이 학습하기 어려운 ISO/TS 19166에 대한 기술 논문 내용을 테스트하고, 학습 데이터 소스로 사용한다. 참고로, ISO/TS 19166은 BIM-GIS conceptual mapping 목적을 가진 국제표준으로 기술 사양(TS)을 담고 있다. 학습 데이터로 사용될 파일을 다음 링크에서 PDF 다운로드하여 저장한다.  BIM-GIS 매핑 표준 논문 PDF 파일 : https://www.mdpi. com/2220-9964/7/5/162   BIM 기반 LLM 모델 학습 데이터 준비와 파인튜닝 파라미터 설정 학습 데이터를 자동 생성하기 위해, 미리 다운로드한 PDF 파일을 PyPDF 및 라마 3를 이용해 질문-답변 데이터를 자동 생성한 후 JSON 파일로 저장한다. 이를 통해 수 백개 이상의 QA 데이터셋을 자동 생성할 수 있다. 이 중 품질이 낮은 데이터셋은 수작업으로 삭제, 제거한다.    그림 2. 자동화된 BIM 기반 LLM 학습 데이터 생성 절차     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 20   가장 용감한 도약은 미지의 바다로 뛰어드는 것이다. 새로운 세계는 항상 그 바다 너머에 존재한다.” – 앤 프랭크(Anne Frank의 재구성, ChatGPT)   CES 2025, 기술의 바다로 뛰어들다 2025년 1월, 라스베이거스에서 열린 CES 2025는 ‘세계 최대의 기술 박람회’라는 이름에 걸맞게 수천 개의 기업과 수만 명의 참가자를 맞이했다. 매년 CES가 기술 산업의 미래를 예고하는 자리였던 만큼, 올해 역시 기대를 저버리지 않았다. 하지만 이번 CES 2025는 이전과는 확연히 다른 분위기를 풍기고 있었다. 기술 혁신을 강조하는 전시회에서 나아가, 인간과 기술의 상호작용이 중심에 서는 새로운 패러다임이 본격적으로 모습을 드러냈기 때문이다. AI(인공지능) 기술이 무르익으면서 이제는 단순한 자동화와 효율성 향상을 넘어, 인간의 삶을 풍요롭게 만들고 새로운 경험을 제공하는 ‘에이전트 시대’가 도래하고 있음을 CES 2025는 분명히 보여주었다. 이번 CES의 주제는 ‘Dive In’이었다. 이는 단순히 기술을 탐구하는 수준을 넘어서, 기술이 우리의 삶 깊숙이 들어와 더 이상 경계가 없는 상태를 의미한다. 이 메시지는 특히 AI와 로봇, 그리고 무인 에이전트 기술의 진화에 잘 부합했다. 인간이 기술을 사용하는 주체에서 이제는 기술이 인간과 함께 학습하고 협력하며, 나아가 인간의 의도와 필요를 미리 파악해 스스로 행동하는 새로운 차원의 시대가 열린 것이다. 기술이 인간의 삶 속으로 깊숙이 스며드는 과정에서 가장 중요한 변화는 ‘무르익은 AI 에이전트’의 등장이다. 과거의 기술이 특정 작업을 자동화하거나 단순화하는 데 중점을 두었다면, 이제 AI 에이전트는 인간의 보조자이자 동반자로 자리 잡고 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 CES 2025 기조연설에서 강조한 ‘코스모스’ 플랫폼은 그 상징적인 사례다. ‘코스모스’는 다양한 디바이스와 플랫폼에 걸쳐 작동하는 AI 에이전트 시스템으로, 인간의 명령을 기다리지 않고 스스로 판단하고 행동하는 능력을 지니고 있다. 젠슨 황은 이 플랫폼을 소개하며 “인공지능은 이제 인간의 상상 속에서만 존재하던 도구가 아니다. 우리는 더 이상 AI를 제어하려고 애쓰는 것이 아니라, AI와 함께 새로운 우주를 창조해 나가고 있다”고 선언했다. CES 2025에서 가장 눈에 띄었던 것은 기술의 진화가 단순히 더 나은 기기나 더 빠른 프로세서로 나타나는 것이 아니라, 사람과 기술 간의 관계를 재정의하는 방향으로 나아가고 있다는 점이었다. 이른바 ‘무르익은 AI 시대’는 기술을 단순히 사용하는 것이 아니라, 기술과 공존하며 함께 성장하는 시대를 의미한다. 이 변화는 단지 몇몇 혁신 기업의 전략이나 신기술 발표에 그치는 것이 아니라, 인간의 일상 전반을 변화시키는 방향으로 진행되고 있다. CES에 참여한 다양한 기업이 발표한 제품과 서비스는 이러한 흐름을 명확히 보여주었다. AI 에이전트가 스마트폰, 가전제품, 자동차, 심지어 헬스케어 기기까지 모든 분야에 걸쳐 인간의 삶과 밀접하게 연결되는 시대가 도래한 것이다. 흥미로운 점은 이번 CES에서 ‘무인 에이전트’ 기술이 특히 주목을 받았다는 사실이다. CES의 전시장 곳곳에서는 인간의 명령 없이도 자율적으로 움직이고 결정을 내리는 로봇과 시스템이 시연되었다. 이러한 기술은 단순히 효율성을 높이기 위한 도구가 아니라, 인간의 삶을 보다 편안하고 안전하게 만들기 위한 방향으로 발전하고 있었다. 예를 들어, 자율주행 자동차는 이제 단순한 이동 수단을 넘어 탑승자의 일정을 관리하고 피로도를 파악해 최적의 경로를 추천하는 수준에 이르렀다. 또 다른 사례로, 스마트홈 시스템은 단순히 조명을 켜고 끄는 기능을 넘어서 가족 구성원의 생활 패턴을 분석하고, 그에 맞춰 집안 환경을 자동으로 조정하는 단계에 도달했다. CES 2025의 핵심 메시지는 명확하다. 기술은 더 이상 단순한 도구가 아니라, 인간의 삶 속으로 깊숙이 들어와 인간과 함께 상호작용하는 파트너가 되어가고 있다. 이러한 변화는 기업에게도 새로운 도전 과제를 안겨주고 있다. 이제 기업은 단순히 더 나은 성능을 가진 제품을 만드는 것을 넘어, 인간의 삶 속에 스며들어 새로운 가치를 창출할 수 있는 기술을 개발해야 한다. 이 과정에서 핵심 키워드는 바로 ‘에이전트’다. 에이전트는 사용자의 명령을 기다리는 것이 아니라, 사용자와 함께 경험하고, 사용자보다 먼저 문제를 인지하고 해결책을 제시하는 역할을 한다. 이러한 변화는 한국 기업들에게도 중요한 시사점을 제공한다. CES 2025에는 한국 기업이 1031개나 참여하며 역대 최대 규모를 기록했다. 이들 기업은 AI, 로봇, 스마트홈, 자율주행 등 다양한 분야에서 혁신 기술을 선보였으며, 특히 인간 중심의 기술 개발에 초점을 맞추고 있다. 그러나 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 단순히 기술력을 자랑하는 것을 넘어, 인간과 기술의 관계를 재정의하고 새로운 경험을 창출하는 데 주력해야 한다. CES 2025가 던진 메시지는 단순한 기술 전시회를 넘어, 미래 사회가 어떻게 변화할지 예고하는 강력한 신호였다. 기술은 더 이상 인간의 삶 밖에 머무르지 않는다. 기술은 이제 인간의 삶 속으로 깊이 들어왔고, 우리는 그 기술과 함께 새로운 시대를 맞이하고 있다. CES 2025의 ‘Dive In’이라는 주제는 결국 우리에게 이렇게 묻고 있는 것이다. “당신은 미래의 기술과 함께 얼마나 깊이 들어갈 준비가 되었는가?” “기술의 진보는 인간의 창조적 비전이 실현되는 과정이다. 가능성은 끝이 없으며, 도전은 시작될 뿐이다.” – 챗GPT   엔비디아와 무르익은 에이전트 경쟁 CES 2025의 중심에 있었던 기업 중 하나는 단연 엔비디아였다. 엔비디아는 과거 그래픽 처리 장치(GPU) 제조업체로 시작했으나, 이제는 AI 산업 전반을 이끄는 선도 기업으로 자리 잡았다. 이번 CES에서 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 새로운 AI 플랫폼과 에이전트 시스템을 발표하며, AI 시장의 판도를 바꾸는 혁신적인 비전을 제시했다. 그 중심에는 ‘코스모스(Cosmos)’라는 AI 에이전트 플랫폼이 있었다. 코스모스는 단순히 AI 소프트웨어가 아닌, 다양한 디바이스와 플랫폼에 걸쳐 인간의 명령 없이도 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 시스템이다. 이 시스템은 단일 기기에 국한되지 않고 스마트폰, 컴퓨터, 가전제품, 자율주행차 등 모든 디바이스에 통합될 수 있다. 코스모스는 사용자의 행동 패턴과 일상적인 루틴을 학습하며, 그에 따라 사용자보다 한 발 앞서 필요한 작업을 수행하거나 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖췄다. 젠슨 황은 이를 가리켜 “인간과 기술이 공존하는 새로운 우주”라고 표현했다. 엔비디아의 에이전트 전략은 기존의 AI 설루션과는 차별화된 점이 많다. 기존 AI는 특정 작업을 수행하기 위해 사전에 설정된 명령이나 데이터를 기반으로 작동했지만, 코스모스는 지속적인 학습과 상황 인식을 통해 점점 더 정교해지는 능력을 발휘한다. 예를 들어, 사용자가 매일 아침 커피를 마시는 습관이 있다면 코스모스는 그 시간을 인지하고 미리 커피 머신을 작동시키는 것이다. 또한 사용자의 일정이 바뀌면 그에 따라 적절한 알림을 제공하거나 경로를 변경하는 등, 상황에 맞는 대응을 할 수 있다. 이번 CES에서 엔비디아는 특히 자율주행과 헬스케어 분야에서의 AI 에이전트 활용 가능성을 강조했다. 자율주행 차량에 코스모스 플랫폼이 탑재되면, 차량은 단순히 목적지까지 운전하는 것이 아니라 탑승자의 피로도, 건강 상태, 일정 등을 고려해 최적의 경로와 속도를 설정한다. 이 과정에서 차량은 단순한 교통 수단이 아닌, 인간의 삶을 이해하고 보조하는 동반자가 되는 것이다. 헬스케어 분야에서도 마찬가지로, 코스모스는 환자의 건강 데이터를 지속적으로 모니터링하고 이상 징후가 발생하면 의료진에게 즉각 알리는 역할을 한다. 엔비디아의 경쟁사는 물론 이러한 변화에 빠르게 대응하고 있다. 구글, 아마존, 애플 등 거대 IT 기업들 역시 AI 에이전트 기술 개발에 박차를 가하고 있으며, 각자의 강점을 바탕으로 차별화된 서비스를 제공하려 하고 있다. 그러나 엔비디아가 다른 기업과 차별화되는 지점은 바로 하드웨어와 소프트웨어를 통합한 에코시스템을 구축하고 있다는 점이다. GPU 분야에서의 오랜 경험을 바탕으로, 엔비디아는 AI 연산에 최적화된 하드웨어를 개발하고 이를 기반으로 소프트웨어와 에이전트를 통합하는 전략을 구사하고 있다. 무르익은 AI 시대에서 중요한 것은 단순히 기술을 개발하는 것이 아니라, 인간과 기술이 상호작용하며 공존하는 방식을 찾는 것이다. 엔비디아의 코스모스 플랫폼은 이 목표를 실현하기 위한 중요한 첫걸음이라 할 수 있다. AI 에이전트는 이제 단순한 도구를 넘어, 인간의 동반자이자 삶을 더 나은 방향으로 이끄는 가이드로 자리 잡고 있다. CES 2025가 이를 분명히 보여주었고, 엔비디아는 그 중심에서 새로운 시대를 선도하고 있다.   로봇과 에이전트, 기술 경쟁에서 삶의 동반자로 CES 2025에서 또 다른 주요 화두는 로봇 기술의 진화와 인간의 삶에 미치는 영향이었다. 로봇과 AI 에이전트는 이제 단순한 기술적 도구를 넘어 인간의 일상에 깊이 스며들며, 더 나은 삶의 질을 보장하는 동반자로 자리 잡고 있다. 이러한 흐름은 단순한 산업용 로봇에서 출발해, 이제는 가정용 로봇, 서비스 로봇, 의료용 로봇 등 다양한 형태로 확장되고 있다. CES 2025에서 눈길을 끈 주요 로봇 기술 중 하나는 자율 이동 로봇(auto delivery robot)이다. 이 로봇은 물류, 배달, 심지어 가사 작업까지 인간을 대신해 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 예를 들어, 아마존은 CES 2025에서 차세대 배달 로봇을 선보였다. 이 로봇은 단순히 지정된 경로를 따라 배달하는 것이 아니라, 실시간으로 주변 환경을 인식하고 최적의 경로를 선택하며, 예상치 못한 장애물을 피하는 능력을 지니고 있었다. 이를 통해 사용자에게 더 빠르고 정확한 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 헬스케어 분야의 로봇 기술 역시 CES 2025에서 큰 주목을 받았다. 병원에서는 이미 수술 보조 로봇과 환자 모니터링 로봇이 사용되고 있으며, 이번 전시회에서는 가정용 헬스케어 로봇이 소개되었다. 이 로봇들은 사용자의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고, 이상 징후가 발견되면 즉각적으로 사용자와 의료진에게 알리는 기능을 수행한다. 특히 고령화 사회로 접어드는 전 세계적 트렌드에 따라, 이러한 로봇 기술은 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 흥미로운 점은 이러한 로봇 기술이 이제는 인간과의 감성적 교류까지 고려하고 있다는 것이다. 과거의 로봇은 단순히 주어진 명령을 수행하는 기계적 도구에 불과했지만, 이제는 사용자의 감정을 인식하고, 그에 맞는 반응을 보이는 로봇이 등장하고 있다. 예를 들어, 일본의 소프트뱅크는 감정 인식 기능이 탑재된 가정용 로봇 ‘페퍼(Pepper)’의 최신 버전을 선보였다. 이 로봇은 사용자의 표정과 목소리를 분석해, 사용자가 기뻐할 때 함께 기뻐하고, 사용자가 슬퍼할 때 위로하는 등의 반응을 보일 수 있다. 이러한 로봇 기술의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간과 로봇 간의 관계를 재정의하는 방향으로 나아가고 있다. 로봇은 이제 인간의 삶 속에서 단순히 작업을 수행하는 도구가 아니라, 인간의 감정과 필요를 이해하고 함께 교감하는 동반자로 자리 잡고 있다. CES 2025에서 발표된 다양한 로봇 기술은 이러한 흐름을 잘 보여주고 있으며, 앞으로 로봇이 인간의 일상에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것임을 예고하고 있다. 기술 경쟁에서 중요한 것은 단순히 더 나은 성능을 가진 로봇을 만드는 것이 아니라, 인간의 삶 속에서 로봇이 어떤 가치를 제공할 수 있는지를 고민하는 것이다. 로봇과 AI 에이전트의 결합은 이러한 목표를 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 로봇은 AI 에이전트를 통해 지속적으로 학습하고 발전하며, 사용자의 필요와 상황에 맞게 진화할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이는 단순히 기술적 혁신을 넘어, 인간과 기술이 함께 성장하는 새로운 시대를 열어가는 핵심 요소가 될 것이다. CES 2025는 로봇과 AI 에이전트가 인간의 삶 속에서 단순한 도구가 아닌, 함께 살아가는 동반자가 되어가고 있음을 보여주었다. 이러한 변화는 앞으로의 기술 개발 방향에 중요한 시사점을 제공하며, 인간 중심의 기술 개발이 더욱 중요해질 것임을 시사하고 있다. 로봇과 에이전트가 함께하는 미래는 더 이상 공상과학 소설의 이야기가 아니라, 우리의 일상 속에서 점차 현실로 다가오고 있다. “인류의 가장 큰 위업은 이미 알고 있는 것을 뛰어넘어 상상할 수 없는 세계를 만드는 데 있다.” – 아서 C. 클라크 (Arthur C. Clarke)   한국 기업의 도전과 가능성 CES 2025에서 두드러진 또 하나의 특징은 한국 기업들의 활발한 참여와 그들이 선보인 다양한 혁신 기술이었다. 역대 최대 규모인 1031개의 한국 기업이 참가하여 전 세계의 주목을 받았으며, 그 중 상당수는 AI 에이전트와 로봇 기술에 중점을 두고 있었다. 한국 기업들이 글로벌 무대에서 두각을 나타내기 시작한 것은 단순한 기술적 경쟁을 넘어, 인간의 삶을 변화시키는 가치를 제공하기 위한 전략적 변화를 보여준다. 특히, 삼성전자와 LG전자는 이번 CES에서 AI와 스마트홈 기술을 결합한 새로운 설루션을 발표하며 주목을 받았다. 삼성전자는 자사의 스마트홈 플랫폼 ‘스마트싱스(SmartThings)’를 더욱 발전시켜, AI 에이전트를 통해 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 진화시켰다. 이 시스템은 사용자의 생활 패턴을 분석하고 그에 맞는 에너지 절약 방법을 추천하거나, 집안의 기기들을 자동으로 제어하는 기능을 갖추고 있다. 예를 들어, 사용자가 퇴근하는 시간을 인지해 집안의 조명과 온도를 미리 조정하거나, 냉장고 속 재료를 기반으로 저녁 메뉴를 추천하는 등의 기능을 제공한다. LG전자 역시 CES 2025에서 새로운 가전 제품군을 선보이며, AI 에이전트 기술을 가전제품에 통합하는 데 중점을 두었다. LG의 ‘AI ThinQ’ 플랫폼은 기존의 음성 명령 기능을 넘어, 사용자의 일상적인 행동을 학습하고 필요에 따라 스스로 적응하는 기능을 제공한다. 예를 들어, 세탁기는 사용자의 세탁 패턴을 분석해 최적의 세탁 프로그램을 자동으로 추천하거나, 에어컨은 사용자의 선호 온도를 학습해 자동으로 조절하는 기능을 갖추고 있다. 이러한 기술은 단순한 편의성을 넘어, 사용자 경험을 혁신적으로 개선하는 데 초점을 맞추고 있다. 하지만 CES 2025에서 한국 기업들이 보여준 도전은 가전제품이나 스마트홈 분야에만 국한되지 않았다. 현대자동차그룹은 자율주행 기술과 로봇 기술을 결합한 새로운 모빌리티 설루션을 발표하며 큰 관심을 끌었다. 현대자동차는 단순히 자율주행 차량을 개발하는 것에서 벗어나, 이동 수단 자체가 하나의 생활 공간이 될 수 있는 새로운 개념을 제시했다. 이 차량들은 단순히 이동하는 동안 운전자의 피로를 덜어주는 것뿐만 아니라 차량 내부에서 회의나 휴식을 취할 수 있는 공간으로 변모하며, 사용자의 일상생활에 가치를 더하는 방향으로 발전하고 있다. 한국 스타트업들의 활약 또한 눈에 띄었다. CES 2025의 스타트업 전시관에서는 다양한 한국 스타트업이 AI 에이전트와 로봇 기술을 활용한 설루션을 선보였다. 예를 들어, 한 스타트업은 고령자를 위한 AI 돌봄 로봇을 발표했다. 이 로봇은 단순히 대화만을 나누는 것이 아니라, 사용자의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고 필요한 경우 응급 상황에 대처할 수 있도록 설계되었다. 또 다른 스타트업은 산업용 로봇 팔에 AI 기술을 적용하여, 작업 현장에서의 생산성을 극대화하는 설루션을 선보였다. 이 로봇 팔은 기존의 단순한 반복 작업에서 벗어나, 작업 환경에 따라 스스로 최적의 동작을 학습하고 보다 정교한 작업을 수행할 수 있는 능력을 보여주었다. 한편, CES 2025에서 한국 기업들은 블록체인과 AI의 융합에도 집중하고 있었다. 한국의 핀테크 기업들은 AI 에이전트를 활용하여 사용자 맞춤형 금융 서비스를 개발하는 데 주력하고 있으며, 특히 블록체인 기술을 통해 보안성과 투명성을 강화하는 설루션을 선보였다. 이러한 기술은 금융 서비스뿐만 아니라, 의료 및 공공 서비스 분야에서도 큰 잠재력을 가지고 있다. 예를 들어, 의료 스타트업들은 AI 에이전트를 활용하여 환자의 의료 기록을 관리하고, 진단 및 치료 과정을 개인 맞춤형으로 제공하는 시스템을 개발 중이다. 한국 기업들의 이러한 도전은 단순히 기술 개발에 그치지 않고, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 목적을 두고 있다. 특히, CES 2025에서 확인된 글로벌 트렌드에 발맞추어, 한국 기업들은 AI와 로봇 기술을 통해 사용자 경험을 혁신하고 지속 가능한 미래를 위한 설루션을 제시하고자 한다. 이는 한국이 단순한 기술 수출국을 넘어 글로벌 기술 생태계의 주요 플레이어로 자리 잡는 데 중요한 역할을 할 것이다. 결론적으로, CES 2025에서 보여준 한국 기업들의 기술력과 도전 정신은 앞으로의 글로벌 기술 경쟁에서 중요한 변곡점이 될 가능성이 크다. AI 에이전트와 로봇 기술을 통해 인간 중심의 기술 혁신을 이루고자 하는 한국 기업들의 노력은, 향후 글로벌 무대에서 새로운 기회를 창출하고 더 나아가 기술을 통해 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만드는 데 기여할 것으로 기대된다. “미래는 예측하는 것이 아니라, 우리가 만들어가는 것이다.” – 피터 드러커(Peter Drucker)   블록체인, 수직적 통합에서 탈중앙화로 CES 2025의 트렌드에서 눈에 띄는 또 하나의 흐름은 블록체인 기술의 진화와 탈중앙화의 확대다. 블록체인 기술은 초기에는 주로 금융 분야에서 활용되었으나, 이제는 AI와 결합하여 다양한 산업 분야에 적용되며 새로운 가치를 창출하고 있다. 이번 CES 2025에서 한국 기업들은 AI 에이전트와 블록체인 기술을 결합한 다양한 설루션을 선보이며 탈중앙화라는 글로벌 트렌드에 적극 대응하고 있다.   블록체인의 진화 : 신뢰와 투명성의 강화 블록체인 기술은 본래 거래의 투명성과 데이터의 보안성을 강화하는 데 중점을 두었다. 그러나 CES 2025에서는 이 기술이 단순히 금융 거래를 넘어, AI와 결합하여 신뢰 기반의 데이터 관리 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여주었다. 탈중앙화된 데이터 관리 시스템은 데이터를 특정 기업이나 기관이 독점적으로 보유하는 것이 아니라, 사용자들이 데이터를 소유하고 관리할 수 있도록 한다. 예를 들어, 헬스케어 분야에서 블록체인 기술을 적용한 스타트업들은 환자의 의료 기록을 안전하게 관리하고, 환자 본인이 자신의 데이터를 직접 통제할 수 있도록 돕고 있다. 이러한 시스템은 데이터 유출 위험을 줄이고, 환자가 자신에게 필요한 의료 서비스를 보다 투명하고 효율적으로 받을 수 있도록 한다. 또한, 금융 분야에서는 사용자 맞춤형 금융 서비스 제공을 위해 블록체인 기반의 AI 에이전트를 활용하여 개인화된 금융 관리를 가능하게 하고 있다. 블록체인과 AI의 결합은 금융 서비스의 투명성을 높이고, 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 중점을 두고 있다.   탈중앙화와 웹 3.0의 부상 CES 2025에서는 웹 3.0(Web 3.0) 시대를 본격 예고하는 기술이 대거 선보였다. 웹 3.0은 기존의 수직적 통합 시스템에서 벗어나, 사용자들이 데이터와 콘텐츠를 스스로 소유하고 관리할 수 있는 분산형 인터넷을 지향한다. 한국 기업들도 이러한 흐름에 발맞추어 다양한 탈중앙화 설루션을 선보였다. 예를 들어, 국내 IT 기업 중 한 곳은 사용자가 자신의 데이터를 블록체인에 저장하고 필요할 때마다 원하는 AI 에이전트에게 해당 데이터를 제공할 수 있는 플랫폼을 발표했다. 이 플랫폼은 사용자가 자신의 개인정보를 안전하게 관리하면서도 다양한 맞춤형 서비스를 받을 수 있도록 돕는다. 이는 사용자가 단순한 서비스 수혜자가 아니라, 데이터 소유자이자 주체가 되는 웹 3.0 시대의 핵심 철학을 반영하고 있다. 또한, 콘텐츠 산업에서도 블록체인과 탈중앙화 기술의 활용이 두드러졌다. 음악, 영상, 게임 등 콘텐츠 제작자들은 블록체인 기반의 플랫폼을 통해 자신의 콘텐츠를 직접 배포하고, 중개자 없이 수익을 창출할 수 있는 환경을 마련하고 있다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작자들이 플랫폼에 의존하지 않고, 보다 자유롭고 공정하게 자신만의 시장을 개척할 수 있는 기회를 제공한다.   블록체인과 AI 에이전트의 결합 블록체인과 AI 에이전트의 결합은 특히 데이터 관리와 보안 측면에서 중요한 가치를 제공한다. 기존의 중앙화된 시스템에서는 데이터의 유출과 악용 위험이 항상 존재했으나, 블록체인을 활용하면 이러한 위험을 대폭 줄일 수 있다. AI 에이전트가 사용자의 데이터를 필요할 때마다 접근하고 활용하는 과정에서, 블록체인은 데이터의 무결성과 신뢰성을 보장하는 역할을 한다. 예를 들어, 한국의 한 스타트업은 블록체인 기반의 AI 에이전트 보안 설루션을 발표했다. 이 설루션은 사용자의 데이터가 블록체인에 저장되며, AI 에이전트가 이 데이터를 활용하기 위해서는 사용자의 허가를 받아야 한다. 이를 통해 데이터 사용 과정에서의 투명성을 높이고, 사용자가 자신의 데이터를 더욱 안전하게 관리할 수 있도록 돕는다.   탈중앙화가 가져올 미래의 변화 블록체인과 탈중앙화 기술이 가져올 가장 큰 변화는 기존 권력 구조의 재편이다. 기존의 중앙화된 시스템에서는 소수의 기업이나 기관이 데이터와 자원을 독점적으로 관리하고 있었다. 그러나 탈중앙화 기술은 이러한 권력 구조를 해체하고, 사용자 개개인이 데이터의 주인이 되는 세상을 만들어가고 있다. 이러한 변화는 금융, 헬스케어, 콘텐츠, 공공 서비스 등 다양한 분야에서 새로운 비즈니스 모델과 생태계를 창출할 수 있는 기회를 제공한다. 예를 들어, 금융 분야에서는 사용자가 자신의 자산을 블록체인 지갑에 보관하고, 필요할 때마다 AI 에이전트를 통해 금융 서비스를 받을 수 있는 시대가 열리고 있다. 헬스케어 분야에서는 사용자가 자신의 건강 데이터를 직접 관리하고, 다양한 의료 서비스 제공자들과 안전하게 데이터를 공유할 수 있는 환경이 마련되고 있다.   한국 기업의 기회와 도전 과제 한국 기업들은 블록체인과 AI 에이전트의 결합을 통해 새로운 기회를 창출할 수 있는 중요한 시점에 있다. 그러나 동시에 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 몇 가지 도전 과제를 해결해야 한다. 첫째, 기술 표준화와 규제 대응이 필요하다. 블록체인 기술은 아직 표준화가 이루어지지 않았기 때문에, 기업들은 다양한 블록체인 플랫폼에 대응할 수 있는 기술 역량을 확보해야 한다. 또한, 각국의 데이터 보호 규제와 블록체인 관련 법규를 준수하기 위한 법적 대응 방안도 마련해야 한다. 둘째, 사용자 경험(UX) 개선이 필요하다. 탈중앙화 기술은 사용자에게 많은 권한과 책임을 부여하기 때문에, 사용자들이 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 인터페이스와 서비스가 중요하다. 한국 기업들은 블록체인 기술을 보다 직관적이고 사용자 친화적으로 설계하여, 더 많은 사용자들이 이러한 기술을 활용할 수 있도록 해야 한다.셋째, 글로벌 협력과 파트너십 강화가 필요하다. 블록체인과 탈중앙화 기술은 국경을 초월하는 글로벌 생태계에서 더욱 큰 가치를 발휘할 수 있다. 한국 기업들은 글로벌 기술 기업과의 협력을 강화하여, 새로운 비즈니스 기회를 모색하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보해야 한다. 결론적으로, CES 2025에서 확인된 블록체인과 탈중앙화 트렌드는 기존의 수직적 통합 구조에서 탈피하여, 사용자 중심의 새로운 시대를 예고하고 있다. 한국 기업들은 이러한 변화를 적극적으로 수용하고, AI 에이전트와 블록체인 기술을 결합하여 사용자에게 새로운 가치를 제공하는 데 앞장설 필요가 있다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어, 인간 중심의 디지털 시대를 여는 중요한 전환점이 될 것이다.  “기술은 단순히 문제를 해결하는 도구가 아니라, 우리가 어떤 존재가 되고자 하는지에 대한 답을 제시하는 힘이다.” – 챗GPT   AI 시대를 맞이하는 우리의 자세 CES 2025는 기술의 최전선에서 무르익은 AI 시대를 상징적으로 보여주었다. AI 에이전트와 로봇이 삶 속으로 깊숙이 스며들고, 블록체인과 탈중앙화가 기존의 질서를 재편하고 있는 지금, 우리는 기술이 인간의 삶을 어떻게 바꾸고 있는지에 대해 진지하게 성찰할 필요가 있다. 중요한 것은 이러한 변화가 단순히 기술적 진보에 그치는 것이 아니라, 인간 중심의 가치와 윤리를 어떻게 재정립하느냐에 따라 우리의 미래가 달라질 것이라는 점이다.   기술을 넘어, 인간을 위한 에이전트 AI 에이전트와 로봇은 더 이상 단순한 도구가 아니라, 인간의 삶 속에서 함께 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 동반자로 자리 잡고 있다. 이 과정에서 우리는 기술의 편리함에만 집중할 것이 아니라, 기술이 인간의 본질적인 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 고민해야 한다. CES 2025의 주제인 ‘Dive In’은 단순히 기술의 바다로 뛰어드는 것을 의미하지 않는다. 그것은 인간의 삶과 기술이 함께 깊은 곳에서 새로운 의미를 찾는 과정을 의미한다. AI 시대를 맞이하는 우리의 자세는 단순히 기술을 소비하는 것을 넘어, 기술이 인간의 문제를 어떻게 해결할 수 있는지, 그리고 인간다움을 어떻게 지킬 수 있는지에 대한 고민을 포함해야 한다. 철학자 하이데거는 “기술은 수단이 아니라, 존재 방식을 변화시키는 힘”이라고 말했다. 이는 우리가 AI와 함께 살아가면서 기술이 우리의 존재와 정체성에 미치는 영향을 깊이 고민해야 함을 시사한다.   기술 혁신과 윤리적 책임 AI 시대의 도래는 기술 기업과 사회에 새로운 윤리적 책임을 요구한다. AI 에이전트는 인간의 데이터를 수집하고 분석하며, 개인화된 서비스를 제공한다. 그러나 이 과정에서 프라이버시 침해, 데이터 오남용, 알고리즘 편향 등의 문제가 발생할 수 있다. 기술 혁신이 인간의 삶을 윤택하게 만들기 위해서는, 기술 개발 단계에서부터 이러한 윤리적 문제를 고려하고 해결해야 한다. 세계적인 기술 기업들은 이제 AI 윤리 헌장을 만들고, AI 개발에 있어 투명성과 공정성을 강조하고 있다. 한국 기업 역시 이러한 글로벌 흐름에 발맞추어 AI 개발 과정에서의 윤리적 책임을 강화해야 한다. 윤리적 책임을 다하는 기업만이 지속 가능하고 신뢰받는 기업으로 성장할 수 있다. 빌 게이츠는 이렇게 말했다. “우리가 기술을 통제하지 않으면 기술이 우리를 통제할 것이다.” 이는 AI 시대를 맞이하는 우리의 자세가 단순히 기술 발전을 수용하는 것이 아니라, 기술을 인간의 삶에 맞게 조율하고 통제하는 노력이 필요하다는 점을 강조한다.   인간 중심의 AI 시대를 위한 실천 AI 시대를 맞이하는 우리의 자세는 철학적 성찰과 윤리적 책임을 넘어, 구체적인 실천으로 이어져야 한다. CES 2025에서 보여준 트렌드는 다음과 같은 실천 과제를 제시한다. 데이터 주권 확보 : 개인이 자신의 데이터를 스스로 관리하고, 필요할 때 AI 에이전트에게 데이터를 제공하는 시스템을 구축해야 한다. 블록체인 기술과 결합된 탈중앙화 시스템은 이러한 데이터 주권을 강화할 수 있는 중요한 도구가 될 것이다. 윤리적 AI 개발 : 기업은 AI 개발 과정에서 투명성과 공정성을 강화하고, 데이터 편향 문제를 해결하기 위한 노력을 지속해야 한다. 윤리적 기준을 설정하고 이를 준수하는 것이 AI 시대의 지속 가능한 성장을 위한 필수 조건이다. 교육과 인식 제고 : AI 시대를 살아가는 시민은 기술에 대한 이해와 윤리적 인식을 높여야 한다. 학교 교육과 직업 훈련 과정에서 AI와 데이터 윤리에 대한 내용을 포함시켜야 하며, 일반 대중도 AI 기술을 올바르게 이해하고 활용할 수 있도록 해야 한다.   기술과 인간의 공존을 위한 새로운 패러다임 결국, AI 시대를 맞이하는 우리의 자세는 기술과 인간의 공존을 위한 새로운 패러다임을 구축하는 데 있다. 기술은 인간의 삶을 풍요롭게 만들기 위한 수단일 뿐이며, 기술의 최종 목적은 인간의 행복과 번영이어야 한다. 스티브 잡스는 “기술은 인간의 잠재력을 확장하는 도구”라고 말했다. 이 말은 우리가 기술을 단순히 소비하는 데 그치지 않고, 기술을 통해 인간의 삶을 더 나은 방향으로 변화시키기 위해 노력해야 한다는 점을 강조한다. CES 2025에서 우리는 AI 에이전트와 로봇이 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간의 삶을 더욱 윤택하게 만들 수 있는 가능성을 확인했다. 이제 중요한 것은 이러한 가능성을 현실로 만드는 것이다. 이를 위해 우리는 기술을 올바르게 이해하고, 기술과 인간이 공존할 수 있는 새로운 패러다임을 구축하는 데 앞장서야 한다. 마지막으로, CES 2025가 던진 ‘Dive In’이라는 메시지는 분명하다. 그러나 이 메시지는 기술의 바다로 뛰어드는 것에 그치지 않는다. 그것은 인간의 삶에 의미와 목적을 부여하는 창조적 존재로서의 역할을 다하라는 것이다. AI 시대의 주체는 기술이 아니라, 결국 기술을 활용하여 더 나은 세상을 만드는 인간이다.   ▲ CES 2025 트렌드 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   CES 2025 트렌드 맵 CES 2025에서 주목받는 기업 중에 존 디어는 CES 2025에서 농업과 건설 분야의 혁신적인 자율 기술을 선보이며 주목을 받았다. 이 회사는 2세대 자율 주행 키트를 공개했는데, 이는 고급 컴퓨터 비전, AI, 그리고 16개의 카메라를 통한 360도 시야를 결합하여 기계의 환경 인식 능력을 크게 향상시켰다. 존 디어가 선보인 주요 자율 기계 중에는 대규모 농업용 9RX 트랙터, 과수원 작업에 특화된 5ML 트랙터, 채석장용 460 P-Tier 굴절식 덤프 트럭, 그리고 상업용 전기 자율 잔디깎이 기계가 있다. 특히 5ML 트랙터는 라이다 센서를 추가하여 밀집된 과수원 환경에서의 작업에 적합하도록 설계되었으며, 디젤 엔진 모델과 배터리 전기 모델 두 가지 버전으로 계획되어 있다. 존 디어는 또한 John Deere Operations Center Mobile을 통해 사용자들이 이러한 자율 기계를 효율적으로 관리할 수 있도록 했다. 더불어 일부 기존 기계에 대해 2세대 인식 시스템 레트로핏 키트를 제공함으로써, 기존 고객들도 새로운 기술의 혜택을 받을 수 있게 했다. 이러한 혁신적인 기술은 농업과 건설 분야의 노동력 부족 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 존 디어의 이러한 노력은 CES 2025에서 여러 매체로부터 ‘Best of CES’ 상을 수상하며 그 가치를 인정받았다. 어쩌면 존 디어는 디지털 전환을 잘 적용하고, 자사의 코어 기술에 최신 IT 기술(AI, 메타버스 등) 을 적절하게 잘 협업하여 자신만의 독특한 영역을 확보하여 미래 가치를 더 높이는 결과를 낳았다. CES 시작 시점인 1967년부터 2025년까지 시대적 흐름을 담고 주요 키워드를 통해 인사이트를 얻기 위해 한 장의 맵을 만들었다.   ■ 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.

엔비디아가 게이머, 크리에이터, 개발자를 위한 최첨단 소비자용 GPU인 지포스 RTX 50 시리즈 데스크톱과 노트북 GPU(GeForce RTX 50 Series Desktop and Laptop GPU)를 공개했다. 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 아키텍처, 5세대 텐서 코어(Tensor Core), 4세대 RT 코어(RT Core)를 기반으로 하는 지포스 RTX 50 시리즈는 뉴럴 셰이더, 디지털 휴먼 기술, 지오메트리, 조명을 포함한 AI 기반 렌더링의 혁신을 제공한다. 엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 “PC 게이머, 개발자, 크리에이터를 위한 AI 엔진인 블랙웰이 등장했다. AI 기반의 뉴럴 렌더링과 광선 추적을 융합한 블랙웰은 25년 전 프로그래머블 셰이딩을 도입한 이래 가장 중요한 컴퓨터 그래픽 혁신”이라고 말했다. 현재까지 출시된 지포스 RTX GPU 중 가장 빠른 지포스 RTX 5090 GPU는 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 있으며, 초당 3,352조 이상의 AI 연산(TOPS) 처리 능력을 제공한다. 블랙웰 아키텍처 혁신과 DLSS 4 덕분에 지포스 RTX 5090 GPU는 지포스 RTX 4090 GPU보다 최대 2배 더 우수한 성능을 발휘한다. 지포스 블랙웰은 데스크톱 모델의 모든 기능을 갖춘 노트북에 탑재된다. 이는 탁월한 그래픽 기능과 놀라운 효율성을 포함해 휴대용 컴퓨팅에 상당한 업그레이드를 제공한다. 엔비디아 맥스-Q(Max-Q) 기술의 블랙웰 세대는 배터리 수명을 최대 40%까지 연장하며, 전력이나 성능을 희생하지 않고 세련된 디자인을 유지하는 얇고 가벼운 노트북을 포함한다. 최대 8배의 성능을 향상시키는 엔비디아 DLSS 4 DLSS 4는 렌더링된 프레임당 최대 3개의 프레임을 생성하기 위해 AI를 사용해 프레임 속도를 높이는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 선보인다. 이 기술은 DLSS 기술 제품군과 함께 작동해 엔비디아 리플렉스(Reflex) 기술로 응답성을 유지하면서 기존 렌더링보다 최대 8배의 성능 향상을 제공한다. 또한 DLSS 4는 그래픽 업계 최초로 트랜스포머 모델 아키텍처를 실시간으로 적용한다. 트랜스포머 기반의 DLSS 레이 리컨스트럭션(Ray Reconstruction)과 슈퍼 레졸루션(Super Resolution) 모델은 2배 더 많은 파라미터와 4배 더 많은 연산을 사용한다. 이를 통해 게임 장면에서 더 큰 안정성, 감소된 고스팅, 더 높은 디테일, 향상된 안티 앨리어싱(anti-aliasing)을 제공한다. DLSS 4는 75개 이상의 게임과 애플리케이션에서 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 통해 지원될 예정이다. 엔비디아 리플렉스 2는 디스플레이로 보내기 직전에 최신 마우스 입력을 기반으로 렌더링된 프레임을 업데이트해 게임의 지연 시간을 줄이는 혁신적인 기술인 프레임 워프(Frame Warp)를 도입한다. 리플렉스 2는 지연 시간을 최대 75%까지 줄일 수 있다. 이를 통해 게이머는 멀티플레이어 게임에서 경쟁 우위를 점할 수 있고 싱글 플레이어 타이틀의 반응성도 향상된다. 블랙웰, 셰이더에 AI 도입 25년 전, 엔비디아는 지포스 3와 프로그래밍 가능한 셰이더를 출시했다. 이 셰이더는 픽셀 셰이딩, 컴퓨트 셰이딩, 실시간 레이 트레이싱에 이르기까지 20년 동안 그래픽 혁신의 발판을 마련했다. 엔비디아는 지포스 RTX 50 시리즈 GPU와 함께 RTX 뉴럴 셰이더(Neural Shader)를 출시한다. 이 셰이더는 작은 AI 네트워크를 프로그래밍 가능한 셰이더에 도입해 실시간 게임에서 영화 수준의 소재, 조명 등을 구현한다. 게임 캐릭터 렌더링은 실시간 그래픽에서 가장 어려운 작업 중 하나다. 사람들이 디지털 휴먼에서 아주 작은 오류나 부작용을 쉽게 발견해내기 때문이다. RTX 뉴럴 페이스(Neural Face)는 단순한 래스터화된 얼굴과 3D 포즈 데이터를 입력으로 받아서, 생성형 AI를 사용해 실시간으로 일시적으로 안정적이고 고품질의 디지털 페이스를 렌더링한다. RTX 뉴럴 페이스는 레이 트레이싱된 머리카락과 피부용으로 새롭게 개발된 RTX 기술로 보완된다. 장면에서 레이 트레이싱 삼각형을 최대 100배까지 늘려주는 새로운 RTX 메가 지오메트리(Mega Geometry)와 함께, 이러한 발전은 게임 캐릭터와 환경의 사실성을 크게 향상시킬 것이다. 뉴럴 렌더링의 힘, DLSS 4, 그리고 새로운 DLSS 트랜스포머 모델은 엔비디아의 획기적인 신기술 데모인 조라(Zorah)를 통해 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에서 선보인다. 자율 게임 캐릭터 지포스 RTX 50 시리즈 GPU는 업계 최고의 AI 톱스(TOPS)를 통해 게임 렌더링과 병행해 자율 게임 캐릭터를 구동한다. 엔비디아는 게임 캐릭터가 인간 플레이어처럼 인지하고, 계획하고, 행동할 수 있도록 하는 새로운 엔비디아 에이스(ACE) 기술 제품군을 소개한다. 에이스 기반 자율 캐릭터는 크래프톤(KRAFTON)의 PUBG: 배틀그라운드(PUBG: BATTLEGROUNDS)와 곧 출시될 생활 시뮬레이션 게임인 인조이(InZOI), 그리고 위메이드 넥스트(Wemade Next)의 미르5(MIR5)에 통합되고 있다. PUBG에서는 엔비디아 에이스로 구동되는 동료들이 생존을 위해 휴먼 플레이어와 역동적으로 협력하면서 전략적 행동을 계획하고 실행한다. 인조이에는 삶의 목표와 게임 내 이벤트에 따라 행동을 자율적으로 조정하는 스마트 조이(Smart Zoi) 캐릭터가 등장한다. 미르5에서는 거대 언어 모델(large language model, LLM) 기반 레이드 보스가 플레이어의 행동에 따라 전술을 조정해 더욱 역동적이고 도전적인 만남을 만들어 낸다. RTX AI PC용 AI 파운데이션 모델 엔비디아는 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs), 메타(Meta), 미스트랄(Mistral), 스태빌리티 AI(Stability AI)와 같은 최고의 모델 개발자들이 만든 NIM 마이크로서비스와 RTX AI PC용 AI 블루프린트(Blueprint) 파이프라인을 출시할 예정이다. 이는 RTX 애호가와 개발자들이 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 사용해 AI 에이전트와 어시스턴트를 구축하는 방법을 소개하기 위함이다. 사용 사례는 LLM, 비전 언어 모델, 이미지 생성, 음성, 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG)을 위한 임베딩 모델, PDF 추출, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. NIM 마이크로서비스에는 PC에서 AI를 실행하는 데 필요한 모든 구성 요소가 포함돼 있으며, 모든 엔비디아 GPU에 배포할 수 있도록 최적화돼 있다. 엔비디아는 애호가들과 개발자들이 NIM을 사용해 AI 에이전트와 어시스턴트를 구축할 수 있는 방법을 보여주기 위해 프로젝트 R2X(Project R2X)를 미리 공개했다. 프로젝트 R2X는 사용자의 손끝에 정보를 제공하고, 데스크톱 앱과 화상 회의 통화를 지원하고, 문서를 읽고 요약하는 등의 기능을 수행할 수 있는 비전 지원 PC 아바타다. 크리에이터를 위한 AI 기반 도구 지포스 RTX 50 시리즈 GPU는 크리에이티브 워크플로우를 강화한다. RTX 50 시리즈 GPU는 FP4 정밀도를 지원하는 최초의 소비자용 GPU이다. 이는 플럭스(FLUX)와 같은 모델의 AI 이미지 생성 성능을 2배 향상시키고, 이전 세대 하드웨어에 비해 더 작은 메모리 공간에서 생성형 AI 모델을 로컬로 실행할 수 있도록 한다. 엔비디아 브로드캐스트(Broadcast) 앱은 라이브 스트리머를 위한 두 가지 AI 기반 베타 기능을 제공한다: 마이크 오디오를 업그레이드하는 스튜디오 보이스(Studio Voice)와 세련된 스트리밍을 위해 얼굴을 다시 비추는 버추얼 키 라이트(Virtual Key Light)이다. 스트림랩스(Streamlabs)는 엔비디아 에이스와 인월드 AI(Inworld AI)를 기반으로 하는 인텔리전트 스트리밍 어시스턴트(Intelligent Streaming Assistant)를 소개한다. 이 기능은 라이브 스트리밍을 향상시키기 위해 공동 진행자, 프로듀서, 기술 보조자의 역할을 한다. 이용 정보 데스크톱 사용자의 경우, 3,352개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5090 GPU와 1,801개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5080 GPU가 오는 1월 30일에 각각 $1,999와 $999에 출시될 예정이다. 1,406개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5070 Ti GPU와 988개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5070 GPU는 2월부터 각각 $749와 $549에 판매될 예정이다. 지포스 RTX 5090, RTX 5080, RTX 5070 GPU의 엔비디아 파운더스 에디션(Founders Edition)는 nvidia.com과 전 세계 일부 소매점에서 직접 구매할 수 있다. 에이수스(ASUS), 컬러풀(Colorful), 게인워드(Gainward), 갤럭시(GALAX), 기가바이트(GIGABYTE), 이노3D(INNO3D), KFA2, MSI, 팔릿(Palit), PNY, 조탁(ZOTAC) 등 최고의 애드인 카드 제공업체와 팔콘 노스웨스트(Falcon Northwest), 인피니아크(Infiniarc), 메인기어(MAINGEAR), 미프콤(Mifcom), 오리진 PC(ORIGIN PC), PC 스페셜리스트(PC Specialist), 스캔 컴퓨터스(Scan Computers) 등 데스크탑 제조업체에서 기본 클럭 모델과 공장 오버클럭 모델을 구입할 수 있다.

  델 테크놀로지스가 발표한 최근 조사에 따르면 기업의 일반 PC 실사용자 중 68.2%가 현재 사용 중인 일반 업무용 PC에서 AI PC로 전환할 의향이 있는 것으로 나타났다. 한국 델 테크놀로지스는 한국IDG와 발간한 ‘업무용 PC 사용 현황 및 AI PC 전망 보고서’의 내용을 소개했다. 이번 조사는 기업 환경에서 AI를 활용하는 비중이 높아지는 추세에 따라 AI PC 및 업무용 PC·워크스테이션의 사용 현황과 향후 전망을 파악하기 위해 실시됐으며, 2024년 11월 2주간 업무용 PC 실사용자 및 IT 구매 담당자 2982명을 대상으로 진행됐다. 이번 조사에 따르면 기업 환경에서 학습 데이터 가공, AI 모델 트레이닝, 시뮬레이션 및 테스트 등 AI 관련 워크로드의 비중이 빠르게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 델 테크놀로지스가 지난 2023년 11월 진행한 ‘업무용 PC 및 워크스테이션 사용 현황 조사’ 결과와 비교하면, 워크스테이션을 통해 AI 워크로드를 처리한다는 응답은 9.8%에서 13.1%로, 일반 PC는 3.2%에서 7.1%로 증가했다. 업무 환경에서 AI의 비중이 높아지고 있는 반면, AI PC에 대한 최종 사용자와 기업 IT 관리자의 인지도는 아직 적은 것으로 나타났다. 이번 조사에서 ‘일반 PC와 AI PC의 차이를 잘 알고 있다’는 응답은 IT 관리자의 21.7%, 실사용자의 15.3%에 불과했으며, ‘AI PC’라는 용어는 알지만 실제 내용은 잘 모른다’는 응답이 60% 내외로 대다수를 차지했다. AI PC는 CPU, GPU, NPU의 처리 능력을 결합한 새로운 PC 아키텍처로, 특히 자체 탑재한 NPU를 활용해 클라우드에 연결하지 않고 로컬 디바이스에서 자체적으로 코파일럿(Copilot)과 같은 AI 비서를 활성화하여 업무 효율을 높이고 생산성을 향상시킨다. 또한, 챗봇을 통해 정보를 효과적으로 검색하는 것부터 문서 작성, 자료 요약, 음성 인식, 이미지 편집 등 다양한 작업을 보다 효과적으로 지원한다. 이와 같은 특징을 갖는 AI PC의 가장 큰 매력 포인트를 묻는 질문에 실사용자의 41.4%, IT 관리자의 33.1%가 ‘일반 PC보다 AI 워크로드를 더 빨리 처리한다’는 점을 가장 먼저 꼽았다. 이어 실사용자의 27.6%, IT 관리자의 31.4%가 ‘AI 기반 편의 기능’을 꼽았다. 이는 기존 업무용 PC 대비 AI PC의 지능적이고 높은 성능에 대한 기대감이 높다는 점을 시사한다. 또한, 현재 사용 중인 PC에서 보완이 필요한 점과 AI PC의 특징을 고려할 때, AI PC를 선택할 의향이 있냐는 질문에 일반 PC 실사용자 중 68.2%가 ‘있다’고 답했다. 특히, 미디어와 콘텐츠 제작 업계에 종사하는 사용자들이 AI PC를 선택하는 데 적극적인 반응을 나타냈다.     또한, 올해 10월 윈도우 10 지원이 종료된다는 점도 AI PC로 전환을 유도하는 데 영향을 미치는 것으로 나타났다. 윈도우 11의 보안 및 하드웨어 요구사항이 높아졌다는 점에서 운영체제 업그레이드를 위해 PC를 교체하고, AI PC를 선택하는 기업이 더욱 많아질 것으로 예상된다. 이번 조사에 참여한 IT 구매 담당자 중 절반에 가까운 44.5%가 윈도우 10 지원 종료 시점에 맞춰 PC 교체를 고려하고 있다고 답했다. 조직의 규모에 따라 PC 교체를 고려한다는 응답률은 다양했다. 대기업 응답자는 57.1%를 기록했으며, 중 견기업과 중소기업은 각각 약 40%와 39%를 기록했다. AI PC의 범주에는 AI 개발, 배포, 정밀 튜닝 작업을 디바이스에서 로컬로 실행하는 ‘AI 워크스테이션’도 포함되어 있다. 이는 인텔 HX, 제온 또는 AMD 스레드리퍼 프로 CPU를 탑재하며, 엔비디아 RTX 5000 GPU 이상으로 구성된 시스템을 일컫는다. 워크스테이션 사용 비율은 실사용자의 업무 유형에 따라 다르게 집계됐는데, 가장 비율이 높은 직무는 제조 연구 개발 직무 종사자(42.2%)로 거의 절반에 달했으며, 제품 디자인 설계 직무와 데이터 사이언티스트(35%)가 그 뒤를 이었다. 반면에 일반 사무직 종사자의 경우, 워크스테이션 사용 비율은 12.1%로 10명 중 1명만이 워크스테이션을 사용하는 것으로 나타났다. 워크스테이션이 고도의 컴퓨팅 성능이 필요한 전문 워크로드에 많이 사용되는 가장 주된 이유는 성능 때문이다. 워크스테이션은 일반 PC와는 달리 서버용 CPU를 주로 사용하고, GPU도 게임용 그래픽카드가 아니라, 그래픽 메모리만 수십 기가바이트(GB)인 전문가용 프로세서를 탑재한다. 테라바이트(TB) 단위의 메모리나 수십 TB를 넘는 스토리지 용량 역시 CAD/CAM이나 3D 콘텐츠 제작 및 편집 같은 전문 워크로드를 처리하는 데 일반 PC와는 다른 차원의 성능을 제공한다. 현재 워크스테이션 실사용자가 워크스테이션을 선택한 가장 큰 이유도 ‘CPU 및 GPU 성능(83.1%)’ 때문으로 나타났다. 스토리지와 메모리(46.0%)가 그 뒤를 이었으며, 냉각 방식이나 소음 제어 등을 포함한 시스템 안정성도 33.5%의 비교적 높은 응답률을 나타냈다. 반면 업무용 PC 사용자들은 워크스테이션의 장점인 성능과 안정성을 현재 사용하는 PC의 단점으로 꼽았다. 현재 사용 중인 업무용 PC의 아쉬운 점 두 가지를 묻는 질문에 일반 PC 사용자의 60.1%가 시스템 성능 및 확장성을, 48.4%가 시스템 안정성을 지적했다. 이 외에 보안, 그래픽 및 오디오 사양, 주변기기 연결성 등도 20%에 가까운 적지 않은 응답률을 보였다. 이는 성능과 확장성, 안정성에 대한 일반 PC 사용자의 니즈가 워크스테이션 도입으로 이어질 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 실제로, 업무용 PC를 사용하는 기업 중 올해 AI 프로젝트에 투입할 예정인 기업은 34.5%이며, 이 중 AI 개발 및 테스트 작업을 위한 클라이언트 기기 교체 또는 신규 도입에 투자할 계획이라는 응답은 33.0%였다. 특히, 워크스테이션에 투자할 계획이 있는 기업은 56.0%로 집계됐다.  한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI가 현대 업무 환경에서 생산성과 혁신을 주도하는 중심축으로 자리 잡으면서 기업들은 AI를 보다 쉽고 안전하게 활용할 수 있는 기술 환경을 구현해야 하는 과제를 안고 있다. 이를 위해서는 하드웨어와 소프트웨어, 서비스를 포함해 온전한 AI 활용 경험을 제공할 수 있는 환경이 필요하다”면서, “PC는 AI 중심 업무의 혁신을 이끄는 첨병이다. 델 테크놀로지스는 폭넓은 AI PC 포트폴리오를 갖추고 다양한 업무 영역을 지원하고 있으며, 모든 사용자가 업무 환경에서 AI를 비용 효과적으로 활용할 수 있도록 적극 지원하고 있다”고 말했다.

유니티가 오는 2월 17일과 20일 양일간 가산 휴넷캠퍼스와 판교 스타트업캠퍼스에서 ‘유니티 6 로드쇼(Unity 6 Roadshow)’를 개최한다고 밝혔다. ‘유니티 6 로드쇼’는 유니티 6의 주요 기능을 시연하고, 실질적인 인사이트를 공유하기 위해 마련됐다. 행사는 참가자 공통으로 진행되는 ‘유니티 6 오버뷰’ 세션부터 유니티 엔지니어 팀이 최신 기능을 시연하는 ‘데모 딥다이브 세션’으로 진행될 예정이다. 유니티는 각 세션의 말미에는 유니티 기술 전문가 및 개발자와의 심층 질의응답 시간을 마련해 심도 있는 기술적 인사이트를 공유하고, 프로젝트에 필요한 맞춤형 조언을 구할 수 있어 유니티 6에 대한 보다 깊은 이해의 장이 될 것이라고 설명했다.     ‘유니티 6 오버뷰’는 유니티의 양진석 리드 솔루션 엔지니어와 골드메탈 유니티 시니어 애드보킷이 연사로 나선다. 차세대 게임 엔진인 유니티 6의 새로운 기능을 비롯해 개발 효율 및 성과를 극대화하는 실무 활용 노하우에 대해 소개할 예정이다. ‘데모 딥다이브 세션’은 두 개로 나뉘어 동시에 진행된다. 첫 번째 세션은 ‘유니티 6의 GPU 기반 개선된 그래픽 성능’ 및 ‘UPR에 새롭게 추가된 렌더 그래프 및 셰이더 그래프, VFX 그래프 최신 기능’을 주제로 한다. 해당 세션은 유니티의 오지현 APAC 시니어 애드보킷과 박종태 시니어 소프트웨어 디벨롭먼트 컨설턴트가 담당한다. 두 번째 세션은 유니티의 신평호 시니어 테크니컬 어카운트 매니저가 유니티 6의 멀티플레이어 기능, 넷코드 기능 등에 대해 설명한다. 멀티플레이어 센터, 위젯, 플레이모드를 활용해 게임 제작 및 메가시티 메트로 샘플에서의 테스트 및 동작 환경 구축 방법 등을 탐구하는 시간을 가질 예정이다. 이밖에 실습 중심의 트레이닝 세션도 준비했다. 유니티의 이제민 시니어 파트너 엔지니어와 유니티 프로젝트의 성능 최적화 방법을 학습하는 시간으로 구성됐다. 유니티 코리아의 김보영 마케팅 본부장은 “유니티 6는 창작의 한계를 넘어 혁신을 실현할 기회를 제공하는 가장 유니티답고 완전한 설루션”이라며, “이번 로드쇼를 통해 유니티 6로 구현할 수 있는 다양한 가능성을 경험해보길 바란다”고 말했다. 한편, 2024년 10월 출시된 유니티 6는 개발자가 게임의 비주얼을 더욱 효과적으로 제어할 수 있도록 커스터마이징이 가능한 그래픽 렌더링, 전체 게임 개발 수명 주기를 단축하는 간소화된 멀티플레이어 게임 개발, 웹 브라우저에 최적화된 풍부한 게임 제작을 위한 강력한 툴을 제공하고 있다. 또한 유니티는 정식 출시 이후, 제품 및 엔지니어링 리소스를 장기적으로 투입해 기능 세트를 개선하고, 기술 업데이트를 지속하고 있다.