델 테크놀로지스가 ▲AI 혁신의 중추인 데이터 관리 ▲AI 워크로드에 맞는 새로운 인프라 전략 ▲지속가능한 AI를 위한 거버넌스 프레임워크 ▲에이전틱 AI의 역할 강화 ▲피지컬 AI의 본격화 ▲소버린 AI 생태계의 발전 등 2026년 IT 기술 전망을 발표하면서, 내년은 AI 기술이 기업과 산업의 구조를 근본적으로 재설계하는 해가 될 것이라고 예고했다. AI 기술은 이제 단순한 도입 단계를 넘어 운영, 개발, 혁신의 속도와 규모를 변화시키며 빠르게 진화할 전망이다. 델은 “AI가 촉진하는 차세대 혁신은 강력한 알고리즘만으로는 부족하다”면서, 데이터의 품질과 손쉬운 접근이 핵심이라고 짚었다. AI 시스템이 복잡해질수록, 데이터를 효과적으로 제공하는 데이터 관리 및 스토리지 인프라가 모든 AI 혁신의 중추적인 역할을 할 전망이다. AI 인프라의 초점은 단순한 데이터 저장을 넘어 AI가 학습하고 추론하도록 데이터를 구조화한 ‘지식 레이어’에 맞추어져야 한다. 또한 이를 위해서 다양한 데이터 소스를 통합하고, 새로운 데이터 자산을 보호하며, 이를 지원할 고성능 스토리지를 제공할 수 있게 설계된 AI 데이터 플랫폼이 필수이다. 에이전트 시대에 접어들며 데이터는 대규모 모델을 학습시키는 용도에 그치지 않고 추론 과정에서 지식과 인텔리전스를 실시간으로 생성하는 능동적인 역할을 수행할 전망이다. 체계적으로 정리되어있고, 정제되어 있으며 관련성이 높은 데이터를 AI 모델에 효율적으로 공급하는 역량이 앞으로 더욱 중요해질 수밖에 없다. 델은 이를 가능케하는 데이터 레이어가 앞으로 AI 혁신의 발판이 될 것으로 내다봤다.   오늘날 전 세계 신규 데이터의 80%가 비정형 형태로 생성되고 AI 에이전트 간 트래픽이 급증하면서, 기존의 클라우드 인프라는 비용과 통제 측면에서 한계를 드러내고 있다. 델은 핵심 데이터와 중요도 높은 AI 에이전트는 보안과 비용을 통제할 수 있는 온프레미스 환경에 유지하고, 민감도는 낮으면서 확장성과 유연성이 필요한 워크로드는 클라우드에서 운용하는 전략을 제시하며, 이같은 하이브리드 접근 방식이 더욱 많아질 것으로 전망했다. 한편 AI PC는 에지에서 추론과 의사결정을 수행하며 지연을 줄이고 민감한 데이터를 보호한다. 특히 AI PC에 최적화된 소형·특화 모델인 마이크로 LLM은 대규모 모델 대비 효율성과 비용 측면에서 강점을 발휘해 하이브리드 클라우드로 전환하는 흐름 속에서 새로운 게임 체인저로 떠오를 전망이다.     델은 챗봇 및 에이전트 같은 유용한 AI 도구와 설루션이 빠르게 늘어나고 있지만, 이를 관리하는 거버넌스 프레임워크 또는 표준화된 온프레미스 AI 팩토리 환경이 없다면 AI의 지속가능성에 위협이 될 수 있다고 짚었다. 델은 “지속가능한 엔터프라이즈 AI 정착을 위해서는 민관이 협력해 엔터프라이즈 생태계를 구축하고, AI 기술을 공급하는 기업과 사용하는 조직들이 힘을 합쳐 거버넌스 체계를 개발해야 한다”고 짚었다. 거버넌스가 혁신을 저해하는 수단이 아니라, 안전하고 지속 가능한 방법으로 더 빠르게 나아갈 수 있도록 돕는 가드레일의 역할을 해야 한다는 것이다. 올해 본격화된 에이전틱 AI는 복잡한 프로세스를 감독하는 관리자의 역할로 진화하고 있다. 예를 들어, 제조·물류 분야에서 AI 에이전트는 실시간 데이터 스트림을 활용해 교대 근무 사이의 연속성을 보장하고, 워크플로를 최적화할 수 있으며, 생산 일정을 조정하거나 신규 입사자에게 복잡한 작업에 대한 교육을 관장할 수도 있다. 델은 지능형 에이전트가 주체적으로 비즈니스 의사 결정을 내리는 신경망처럼 작용하여, 운영 회복력과 성과를 높일 것으로 기대하고 있다. 이는 고유한 지식과 자산을 생성하는 엔터프라이즈 데이터에 기반하기 때문에, 데이터를 저장하고 보호하는 인프라의 중요성 또한 더욱 부각될 전망이다.  지금까지의 로봇들은 특정 작업만을 위해 하드코딩 방식으로 설계되어 있었으며, 로봇간의 상호작용도 거의 없었다. 하지만 앞으로는 로봇에게 과업을 일일이 프로그래밍하는 대신 ‘목표’를 부여하여 시행착오를 통해 스스로 학습하여 문제를 해결하고, 로봇끼리 실시간으로 소통하고 협업하는 능력까지 갖추는 방향으로 진화할 것이다. AI 기반 로봇은 제조 현장을 넘어 물류, 농업, 의료, 인프라 분야로 확산되며, 사람들이 기피하거나 위험하고 반복적이며 고강도인 업무들을 이미 대신하고 있다. 델은 앞으로 맞춤형 AI 로보틱스를 도입하는 조직이 기존의 자동화 수준을 뛰어넘는 역량을 확보하게 될 것으로 예상했다. AI 기술이 각 나라의 이익과 직결되면서 ‘소버린(soverign) AI’ 생태계가 빠르게 부상하고 있다. 각국 정부는 혁신을 촉진하고 디지털 자율성을 유지하기 위해 자체적인 프레임워크를 적극적으로 구축하고 있다. 이를 위해 민감한 정보를 현지화하고, AI 인프라 및 관련 데이터를 보호하는 것이 더욱 중요해질 것이며,  기업들 또한 이러한 소버린 프레임워크에 적응해 자국 내에서 운영을 확장해 갈 것으로 것으로 전망된다. 데이터를 자국 내에 보관함으로써 정부는 AI를 통한 공공 서비스를 혁신할 수 있고, 기업들은 새로운 토착 인프라를 활용하면서 비즈니스 목표를 국가 산업 정책과 일치시킬 수 있다. 델 테크놀로지스의 피터 마스(Peter Marrs) 아시아태평양·일본·중국 총괄 사장은 “AI에 대한 논의가 이제 실질적인 적용 단계에 접어들며 아태 지역에서도 다양한 성공 사례가 나타나고 있다. 인도의 SaaS 기업 조호(Zoho)는 델과 협력해 전세계 150여개 국가에 AI 설루션을 제공하고 있으며, 말레이시아의 샌디스크(SanDisk)는 제품 설계를 위한 에이전틱 AI 설루션 운영을 위해 델의 기술을 활용하고 있다”고 말했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI 혁신은 이제 빛의 속도로 돌진하고 있다. 선도 기업들은 이미 그 속도에 맞춰 움직이고 있다”고 진단하면서, “고성능 GPU 만으로는 성공이 보장되지 않는다. 최적화된 데이터 레이어, 정부 정책에 부합하는 소버린 프레임워크, 복원력을 내재한 AI 팩토리, 복잡한 운영을 관리하는 에이전틱 시스템이 등이 어우러져야만 AI의 진정한 잠재력을 실현할 수 있다”고 덧붙였다.

지멘스의 일원인 알테어가 차세대 설계 및 시뮬레이션 플랫폼 ‘알테어 하이퍼웍스 2026(Altair HyperWorks 2026)’을 발표했다. 이번 새 버전은 AI 기반 실시간 피드백, 강화된 멀티피직스 통합 기술을 핵심으로 대규모 제품 개발 과정에서 더욱 정교한 디지털 엔지니어링 환경을 지원한다.     하이퍼웍스 2026은 차세대 AI 기술을 적용해 적은 계산량으로도 고충실도 시뮬레이션 결과를 빠르게 확보할 수 있도록 했다. “특히 GPU 기반 차수 축소 모델링(ROM) 기술은 기존 해석 대비 최대 1000배 빠른 결과를 제공하며, 브라우저 기반 보안 환경에서 물리 기반 AI 모델을 실행할 수 있어 다양한 산업군에서 설계 초기 단계의 의사결정을 가속화한다”는 것이 알테어의 설명이다. 유체, 충돌, 복합 물리 문제에 대한 시뮬레이션 범위도 넓어졌다.   멀티피직스 해석 성능도 향상돼 열–유체, 전자기–구조 등 복합 거동을 단일 워크플로에서 해석할 수 있다. 배터리 안전성 평가, 고온 환경 분석, e-모터 최적화 등 차세대 산업 수요를 반영한 신규 기능이 추가됐으며, 전자기 해석 속도는 최대 40%, 전파 모델링 속도는 최대 20배 향상돼 자율주행, 항공, 국방 등 첨단 분야에서도 높은 성능을 발휘한다.   시각화 및 결과 분석 도구도 개선돼, 엔지니어가 설계 변경의 영향을 직관적으로 파악하고 팀 간 인사이트를 신속하게 공유할 수 있다. 입자, 유체, 재료 거동을 더욱 현실적으로 구현하는 신규 모델링 접근법이 적용됐으며, 동역학 기반 설계 탐색 환경이 개선돼 실시간 지오메트리 수정과 멀티윈도우 비교 기능을 통해 설계자 중심의 직관적 의사결정을 지원한다.   한편 하이퍼웍스는 항공, 자동차, 전자 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 항공 분야에서는 미국 항공기 스타트업 젯제로(JetZero)가 지멘스와의 협력 프로젝트에서 하이퍼웍스 제품군을 활용해 고효율 항공기 개발에 필요한 공력 성능을 빠르게 평가하며 핵심 의사결정을 이전보다 짧은 시간 안에 수행하고 있다. 알테어의 샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 최고기술책임자(CTO) 겸 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 총괄부사장은 “하이퍼웍스 2026은 AI, 자동화, 멀티피직스를 하나의 통합 플랫폼으로 연결해 설계·해석 프로세스를 본질적으로 혁신하는 제품”이라면서, “지멘스와의 기술 결합을 통해 세계적 수준의 AI 기반 시뮬레이션 포트폴리오를 완성하고, 고객이 보다 빠르고 정확한 제품 개발을 수행할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (28)   피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver)는 고급 다물리학 CFD(전산유체역학) 해석 엔진으로, 대형 소용돌이 시뮬레이션(LES)을 항공우주, 자동차, 터보 기계 분야의 주류로 확장한 기술이다. 고유의 스케일링 기능을 갖춘 피델리티 LES 솔버는 고도화된 유체 역학 문제를 정확하게 예측할 수 있도록 설계되어, 공기소음학, 공기역학, 연소, 열 전달 및 다상 흐름 문제 등 전통적으로 복잡한 CFD 문제를 해결한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   피델리티 LES 솔버의 주요 특징 고정밀 시뮬레이션 : 이 솔버는 공기소음학, 공기역학, 연소, 열 전달 및 다상 흐름 등 복잡한 유체 역학 문제를 해결하는 데 적합하며, 특히 정확도가 중요한 분야에서 큰 장점을 제공한다. 메시 생성 : 클리핑된 보로노이 다이어그램을 이용하여 폴리헤드럴 메시(mesh)를 빠르고 확장 가능하며, 복잡한 기하학적 형상을 처리할 수 있는 견고한 방법으로 생성한다. 사용자는 필요한 곳에 해상도를 조정하거나, 복잡한 기하학적 구조에 대해 낮은 해상도의 시뮬레이션을 실행하고, 움직이는 기하학도 시뮬레이션할 수 있다. 확장성 : CPU 기반 또는 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경에서 높은 확장성을 제공하여, 큰 규모의 계산 집약적인 시뮬레이션을 수행할 때도 속도나 정확도를 희생하지 않고 처리할 수 있다. 고급 수치 방법 및 모델 : LES의 예측 정확성을 실현하려면 단순히 시간 의존성을 활성화하고 난류 모델을 변경하는 것 이상이 필요하다. 피델리티 LES 솔버는 안정성과 정확성을 높이기 위해 고급 수치 방법과 모델을 결합하여 다양한 시나리오에서 효과적으로 작동한다.   피델리티 LES 솔버의 적용 분야 항공우주 : 항공기 부품 주변의 흐름 역학을 예측하거나, 소음 발생을 이해하고, 공기역학 성능을 최적화하는 데 유용하다. 자동차 : 자동차 설계에서 공기 저항, 연소 모델링, 공기소음학 등의 시뮬레이션에 필수적인 도구이다. 터보 기계 : 터빈, 압축기 등과 같은 기계에서의 흐름을 정확히 시뮬레이션하여 효율성 및 신뢰성을 개선하는 데 도움을 준다. 피델리티 LES 솔버는 복잡하고 실제적인 시나리오에서 고급 CFD 설루션을 요구하는 엔지니어나 연구자에게 유용한 도구이다.   그림 1. 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)로 생성된 실물 크기 혼다 피트(Honda Fit)의 폴리헤드럴 메시   해석기는 다양한 유동 영역(저속 유동, 충격파를 동반한 고속 유동, 반응 유동 등)을 처리할 수 있도록 비정형 격자에 대한 이산 엔트로피 프레임워크(discrete entropy framework)를 일반화한 유한체적법(finite volume approach) 기반의 이산화(discretization) 기법을 사용한다. 이 방식은 복잡한 센서, 업윈딩 하이브리드화(upwinding hybridization), 또는 안정성을 위한 계수 조정 없이도 안정적이고 균일한 플럭스 이산화(flux discretization)를 가능하게 한다. 이 고유한 이산화 기법은 최신의 서브그리드 스케일 모델링(subgrid scale modeling) 및 벽면 모델링(wall modeling)과 결합되어, 격자 해상도에 대해 뛰어난 강인성을 가진 LES 기능을 제공한다.(그림 2)   그림 2. 샌디아 불꽃 D(Sandia Flame D) 실험 결과와 피델리티 LES 솔버의 다양한 격자 크기 결과 비교(위 : 온도 등고선, 아래 : 중심선 평균 및 RMS(평균제곱근) 온도)   공기역학(Aerodynamics) 피델리티 LES 솔버는 복잡한 형상의 공기역학력을 예측할 수 있으며, 저마하(low–Mach)에서 초음속(supersonic)에 이르기까지 다양한 유동 영역에서 정확한 예측이 가능하다. 예를 들어, 미세한 형상 설계 변경으로 인한 차량 항력 변화를 포착하거나(그림 3), 상용 항공기에서 높은 받음각(angle of attack) 조건에서의 실속(stall) 발생 시점을 정확히 식별할 수 있다.   그림 3. 피델리티 LES 솔버를 활용한 고정밀 CFD 시뮬레이션.(위 : 최대 양력, 실속(stall) 특성 및 분리 패턴 예측을 목표로 한 상용 항공기의 고정밀 시뮬레이션, 아래 : 자동차의 외부 공기역학 시뮬레이션)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

생성형 AI를 활용한 건축 분야 이미지 렌더링   생성형 AI(generative AI)는 텍스트와 이미지를 넘어 영상 제작까지 건축 시각화의 혁명을 일으키며, 누구나 쉽게 고품질 결과물을 만드는 ‘뉴노멀 시대’를 열었다. 기술의 보편화로 커뮤니케이션 방식은 혁신적으로 변화했지만, 결과물의 구조적·기능적 타당성을 검증하고 윤리적으로 활용하는 건축가의 비판적 사고와 주도적 역할은 여전히 필수이다.   ■  양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   시작하며 얼마전 서울시 여의도공원에 건립 예정인 (가칭)제2세종문화회관 건립 설계 공모 당선작이 발표되었다. 2023년 5월 디자인 공모를 시작으로 진행된 긴 여정이 종합건축사사무소 디자인캠프 문박 디엠피(dmp)의 계획안을 당선작으로 선정하며 마무리되었다. 관람자의 입장에서 여의도광장에 위치하는 대규모 공공 문화 시설을 어떠한 형태와 배치로 풀어냈는지 보는 재미도 있었다. 설계 공모 당선작 발표 과정에서 눈에 띄는 것은 당연히 계획안의 디자인이겠지만, 필자에게는 계획안을 표현한 투시도가 인상 깊었다. 지어진 건물의 주변 일상을 담은 거의 실사와 유사한(사진인 듯한) 투시도였다. 계절의 변화, 시간의 변화, 바라보는 위치의 변화에 따라 주변 실사에 투사된 이미지는 거의 현실처럼 보였다. 생성형 AI 기술이 발전되면서 실제와 가짜(fake)의 구분이 모호해졌다. 일반인이 쉽게 실제와 가짜의 경계에서 줄타기하는 결과물을 뽑아내는 시기에 프로들은 그 줄 넘어의 견고한 결과물을 만들어 내고 있다. 일반인이지만 얼리어답터들은 또 그것을 따라가고 있고. 이러한 시기에 dmp의 계획안 투시도는 건축 투시도가 어떠한 방향으로 가고 있는가를 보여준 사례라고 할 수 있겠다.   그림 1. 출처 : https://project.seoul.go.kr   그림 2. 출처 : https://project.seoul.go.kr   전통적 렌더링의 한계와 도전 건축 렌더링 작업은 오랫동안 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 빛과 그림자의 각도와 강도를 조절하고, 재료의 질감을 표현하며, 카메라와 타깃의 위치, 화면 비율, 카메라 렌즈를 정밀하게 제어하는 일련의 과정은 수개월 이상의 학습이 필요하며, 실제 프로젝트에서도 원하는 이미지를 얻어 내기 위해서는 많은 시행착오가 필요하다. 렌더링 작업의 복잡성은 단순히 소프트웨어 조작 능력을 넘어선다. 사진작가처럼 빛의 성질을 이해해야 하고, 3D 아티스트처럼 재질의 물리적 속성을 파악해야 하며, 영화 감독처럼 구도와 시점을 결정해야 한다. 하나의 프로젝트를 위해 수십 번의 테스트 렌더링을 실행하고, 각 렌더링마다 몇 시간씩 기다리는 것은 일상적인 풍경이었다. 브이레이(VRay), 루미온(Lumion)과 같은 전문 렌더링 소프트웨어를 능숙하게 다루기 위해서는 상당한 시간과 노력을 투자해야 했다. 학습을 통해 렌더를 돌릴 수 있게 되더라도, 실제 프로젝트에 사용할 정도의 수준에 도달하려면 수 년간의 실무 경험이 요구되었다. 필자가 대학에서 건축을 배우던 시절에는 렌더링 이미지를 잘 뽑는 순서대로 건축 설계를 잘한다는 말이 있을 정도였다. 이러한 높은 진입 장벽은 많은 건축가와 디자이너에게 렌더링은 어떤 느낌의 이미지가 나오는지 테스트하는 정도에 머물렀고, 그 이상은 외주 전문 업체에 의존하게 만들었다. 여기에는 비용 증가와 커뮤니케이션의 지연, 디자인 의도의 완벽한 전달의 한계라는 문제가 존재했다. 더욱이 렌더링 소프트웨어의 라이선스 비용은 소규모 스튜디오나 학생들에게 부담으로 작용했다. 전문가용 소프트웨어를 구동하기 위한 고성능 하드웨어 구입 비용까지 고려하면 진입 장벽은 더욱 높았다. 결과적으로 프로 수준의 건축 시각화는 자본과 기술을 갖춘 일부 전문가들의 영역이었다.   생성형 AI의 등장 생성형 AI의 등장은 이러한 풍경을 완전히 바꾸어 놓았다. 전 국민의 카톡 프로필 사진을 점령했던 챗GPT(ChatGPT)의 지브리 풍 프로필 이미지는 이전에 챗GPT를 사용해 보지 않은 이들을 유입시켰고, 기존 사용자에게는 유료화 전환을 이끌어냈다.(과금한 만큼 좋은 이미지가 나왔다.)  2025년 3월에 출시된 GPT-4o의 이미지 생성 기술은 건축 시각화의 접근 방식을 근본적으로 재정의했다고 할 수 있겠다. 너도나도 프로필 사진을 찍어내던 시기에 얼리어답터들은 다양한 건축적 실험을 통해 건축 이미지 생성의 다양한 방법을 제시하기 시작했다.   그림 3   그림 4   그림 5   그림 6   초기에는 다양한 실험과 건축 스케치를 보완하는 보조 도구로 시작했지만, 불과 몇 달 만에 새로운 디자인 결과를 뽑아내는 강력한 도구로 자리잡았다. 물론 이전에도 AI를 활용한 렌더링 기술은 존재했지만, GPT-4o만큼의 파급력은 없었다. 생성형 AI의 가장 혁명적인 측면은 전문 지식 없이도 고품질 이미지를 생성할 수 있다는 점이다. 간단한 손 스케치나 스터디 모형 사진을 업로드하고 단 한 줄의 텍스트를 입력하는 것만으로도, 과거라면 며칠이 걸렸을 전문가 수준의 렌더링 이미지를 몇 분 안에 얻을 수 있게 된 것이다. 이는 단순히 작업 속도의 향상을 넘어, 디자인 프로세스 자체의 변화를 의미한다. 과거에는 한 번의 고화질 렌더링에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에, 여러 대안을 시각적으로 비교하는 것에 제약이 있었다. 하지만 생성형 AI는 이러한 제약을 제거했다. 이제 건축가, 디자이너는 수십 개의 디자인 대안을 거의 동시에 시각화하고, 실시간으로 비교하며, 대안들 사이에서 최적의 방향을 선택할 수 있게 되었다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 고도화된 오픈 월드 제작 기능 추가, 확장 가능한 고품질 렌더링 기능, 메타휴먼 통합 강화, 애니메이션 및 리깅 툴세트 개선, 버추얼 프로덕션 워크플로 향상, AI 어시스턴트 지원 등   풍부하고 아름다운 디테일로 가득한 사실감 넘치는 광활한 월드를 제작할 수 있으면서도 현세대 하드웨어에서 고퀄리티로 실시간 렌더링할 수 있는 다양한 툴을 제공하는 언리얼 엔진 5.7(Unreal Engine 537)이 출시됐다. 언리얼 엔진 5.7은 밀도 높고 울창한 대규모의 식생과 다양한 콘텐츠를 절차적으로 생성하고, 물리적으로 정확하게 복잡한 레이어드 및 블렌디드 머티리얼을 제작할 수 있으며, 이전보다 훨씬 더 많은 라이트를 자유롭게 활용해 더욱 예술적인 방식으로 월드를 표현할 수 있다. 또한, 더 강력하고 직관적인 애니메이션과 리깅 워크플로, 한층 깊고 유연해진 메타휴먼 통합을 비롯 확장된 버추얼 프로덕션 기능을 경험할 수 있다. 새롭게 추가된 언리얼 에디터 내의 AI 어시스턴트는 개발 과정 전반에서 전문적인 도움을 제공한다.   고도화된 오픈 월드 제작 환경을 빠르고 자연스럽게 구성하면서도, 짧은 시간 안에 몰입감 넘치는 게임 경험을 구현할 수 있는 프로시저럴 콘텐츠 제너레이션 프레임워크(PCG)가 이제 정식 버전으로 제공된다. 역동적이면서 시각적으로 풍부한 대규모 월드를 더 쉽고 효율적으로 제작할 수 있도록 다양한 기능이 향상되었다. 예를 들어, 새로운 PCG 에디터 모드는 스플라인 드로잉, 포인트 페인팅, 볼륨 생성 등 다양한 기능을 지원하는 PCG 프레임워크 기반의 커스터마이징 가능한 툴 라이브러리를 제공한다. 각 툴은 PCG 그래프에 연결되어 실시간으로 파라미터를 조정하거나 애셋 워크플로를 독립적으로 실행할 수 있으며, 단 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 프로젝트에 맞는 새로운 툴을 만들어 라이브러리를 확장할 수도 있다.   ▲ PCG 에디터 모드(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   여기에 더해, 다수의 성능 최적화 덕분에 PCG GPU 연산 속도가 빨라졌다. 또한 GPU 파라미터 설정 기능이 추가되어 GPU 노드 작업 시 다양한 파라미터 값을 동적으로 설정할 수 있다. 처음부터 직접 툴을 제작하는 경우, 새로운 Polygon2D 데이터 타입과 관련 연산자를 통해 한층 더 유연하게 작업할 수 있다. 이를 통해 표면이나 스플라인으로 변환할 수 있는 폐쇄 영역을 정의할 수 있고, 스플라인 교차점(spline Intersection) 및 스플라인 분할(split spline) 연산자도 새롭게 추가됐다.   ▲ ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   PCG 프레임워크는 사용자가 그 위에 자신만의 시스템을 구축할 수 있는 프레임워크로, 새로운 프로시저럴 베지테이션 에디터(PVE)는 이 시스템의 가능성을 보여주는 좋은 예시이다. PVE는 속도, 확장성, 그리고 유연한 제작을 위해 설계된 그래프 기반 툴로 언리얼 엔진 내에서 고퀄리티의 식생 애셋을 실시간으로 제작하고 커스터마이징할 수 있으며, 나나이트 스켈레탈 어셈블리를 직접 출력할 수 있는 옵션도 제공한다.   ▲ 프로시저럴 베지테이션 에디터(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   이번 첫 번째 실험 단계 버전에서는 PVE를 새로운 퀵셀 메가플랜트(Quixel Megaplants) 애셋과 함께 사용할 수 있다. 이 애셋은 이제 팹(Fab)에서 제공되며, 콘텐츠 브라우저로 직접 다운로드할 수 있다. 첫 번째 컬렉션에는 크기와 구조가 다른 5종의 식물이 포함되어 있으며, 나무, 관목, 풀, 식물 등 수백 가지의 식생 프리셋이 향후 추가될 예정이다.   ▲ 퀵셀 메가플랜트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   확장 가능한 고퀄리티 렌더링 정교한 식생을 만드는 것과 정교한 식생으로 가득 찬 월드를 효율적으로 렌더링하는 것은 완전히 다른 문제이다. 언리얼 엔진 5.7에는 성능, 안정성, 확장성을 위해 설계된 실험 단계의 새로운 지오메트리 렌더링 시스템인 나나이트 폴리지(Nanite Foliage)가 추가됐다. 나나이트 폴리지를 사용하면 대규모 오픈 월드에서 디테일하고 밀도 높은 식생 환경을 제작하고, 애니메이션을 적용할 수 있으며, 이는 현세대 하드웨어에서도 효율적으로 렌더링된다. 이 기능은 나나이트 복셀을 활용해 나무의 윗부분, 솔잎, 지면의 잔디 등 수백만 개의 미세하고 겹쳐 있는 요소를 효율적으로 자동 렌더링하여, 멀리서 보면 하나의 밀도감 있는 덩어리처럼 보이게 한다. 이를 통해 LOD를 제작할 필요 없이 크로스 페이드, 팝 현상 없이도 안정적인 프레임 속도를 유지할 수 있다. 또한 나나이트 폴리지는 나나이트 어셈블리를 활용해 저장 공간, 메모리, 렌더링 비용을 줄이고, 나나이트 스키닝을 통해 바람 등에 반응하는 동적 움직임을 구현한다. PVE에서 나나이트 폴리지와 호환되는 메시를 렌더링할 수 있을 뿐만 아니라, USD를 통해 외부 애플리케이션에서 제작된 나무를 가져올 수도 있다.   ▲ 나나이트 폴리지(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   강력한 툴세트 중 하나인 서브스트레이트(Substrate)도 정식 버전으로 제공한다. 서브스트레이트는 언리얼 엔진의 최첨단 모듈형 머티리얼 제작 및 렌더링 프레임워크로, 레이어드 및 블렌디드 머티리얼을 기본적으로 지원한다. 서브스트레이트는 금속, 클리어 코트, 피부, 천 등 다양한 재질의 특성을 물리적으로 정확하게 고퀄리티로 결합할 수 있게 해준다. 이를 통해 다중 레이어 자동차 도색, 오일 가죽, 피부 위의 피와 땀 같은 사실적인 재질 표현을 손쉽게 구현할 수 있으며, 또한 커스텀 셰이딩 특성을 정교하게 조정할 수 있어 엔진 수정 없이도 고유한 머티리얼 로직을 직접 만들 수 있다. 서브스트레이트는 언리얼 엔진의 라이팅 파이프라인에 통합되어, 모든 재질에 고퀄리티의 결과를 제공한다. 또한 모바일까지 포함해 모든 UE5 타깃 플랫폼에서 일관된 성능과 비주얼 퀄리티를 지원한다.   ▲ 서브스트레이트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   메가라이트(MegaLights)는 언리얼 엔진 5.7을 통해 실험 단계에서 베타로 전환됐다. 메가라이트를 활용하면 신(scene)에 훨씬 더 많은 다이내믹 섀도를 생성하는 라이트를 추가할 수 있어, 에어리어 라이트 같은 복잡한 광원에서도 사실적이고 부드러운 그림자 효과를 구현할 수 있다. 이처럼 확장성이 높은 라이팅 워크플로 덕분에 이전보다 더 자유롭게 작업하면서, 더 크고 풍부하며 복잡한 월드를 제작할 수 있다. 또한, 디렉셔널 라이트, 반투명, 나이아가라 파티클 그림자 생성, 그리고 헤어의 빛과 그림자 표현이 더 정교해져 비주얼 퀄리티가 향상됐다. 이와 더불어 기본 성능과 노이즈 감소 기능이 강화되었으며, 수동으로 라이트를 최적화할 필요성도 줄어들었다.   ▲ 메가라이트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   확장된 메타휴먼 통합 메타휴먼(MetaHuman)은 언리얼 엔진을 비롯한 파이프라인 내 다양한 툴과의 통합이 한층 강화되고 있다. 메타휴먼 크리에이터 언리얼 엔진 플러그인이 리눅스 및 맥OS를 지원해, 이들 플랫폼 사용자도 언리얼 엔진 통합이 제공하는 모든 혜택을 활용할 수 있다. 메타휴먼 애니메이터의 리눅스 및 맥OS 지원은 향후 버전에서 제공될 예정이다.   ▲ 메타휴먼(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   이번 출시 버전에서는 파이썬(Python) 또는 블루프린트 스크립팅을 사용해 언리얼 에디터에서 실시간으로 또는 렌더 팜에서 오프라인으로 메타휴먼 캐릭터 애셋의 거의 모든 편집 및 조합 작업을 자동화하고 일괄 처리할 수 있다. 다양한 포즈의 메시를 맞출 수 있는 기능이 추가되어 템플릿과 모델 메시 간에 UV 공간 기반 버텍스 대응 옵션을 제공하며, FBX를 통해 외부 DCC 툴과의 메시 연동을 지원한다. 애니메이션 측면에서도 라이브 링크 페이스를 아이패드 또는 안드로이드 디바이스의 외부 카메라와 연동해 실시간으로 애니메이션을 생성하고 연기를 녹화할 수 있다. 이를 통해 보다 간편하고 비용 효율적인 리얼타임 페이셜 캡처 설루션을 구현할 수 있다.   ▲ 라이브 링크 페이스(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   마지막으로 헤어 스타일링 측면에서도 두 가지 주요 업데이트가 추가되었다. 언리얼 엔진에서 조인트 기반 변형, 페인팅, 메시 기반 조작을 통해 헤어 가이드와 스트랜드를 직접 제작하고 조정할 수 있으며, 시뮬레이션된 헤어 피직스와 아티스트가 연출한 애니메이션을 블렌딩할 수 있다. 최신 후디니(Houdini)용 메타휴먼 업데이트에서는 사전에 제작된 데이터를 사용해 헤어스타일을 제작할 수 있는 가이드 기반 워크플로를 제공한다. 이 툴에는 조정할 수 있는 다양한 헤어스타일 프리셋이 포함되어 있어 이를 시작점으로 활용할 수 있다.   한층 강화된 에디터 내 애니메이션 툴세트 언리얼 엔진 5.6에서 에디터 내 리깅 및 애니메이션 제작 툴세트가 대폭 강화된 데 이어, 5.7 버전에서는 새롭게 개선된 애니메이션 모드가 추가되어 워크플로를 간소화하고 화면 공간 활용을 최적화했다. 애니메이터라면 누구나 알 수 있듯, 리그(rig)나 여러 애셋에서 다수의 컨트롤을 반복적으로 선택하는 작업은 번거롭고 시간이 많이 소요되는데, 셀렉션 세트 기능이 추가되어 클릭 한 번만으로 해결할 수 있다. 이 기능은 캐릭터 양쪽에 미러링된 사본을 자동으로 생성하고, 작업의 집중도를 위해 세트를 숨기거나 표시하는 기능을 제공하며, 팀원 간에 세트를 공유할 수도 있다.   ▲ 셀렉션 세트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   IK 리타기터(IK Retargeter)가 개선되어 발과 지면의 접촉이 한층 자연스러워지고, 찌그러지거나 늘어나는 애니메이션의 리타기팅을 지원한다. 추가로 공간 인식 기반 리타기팅을 통해 캐릭터의 자체 충돌을 방지하고, 캐릭터의 크기와 관계없이 상대적 비율에 따라 접촉점이 유지되도록 한다.   ▲ IK 리타기터(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   리깅 측면에서 언리얼 엔진 5.7은 업계 표준 스컬프팅 워크플로 수준의 유연성을 제공한다. 업데이트된 스켈레탈 에디터를 활용하면 스켈레탈 메시 상에서 본 배치, 웨이트 페인팅, 블렌드 셰이프 스컬프팅 사이를 매끄럽게 전환할 수 있다. 즉각적인 업데이트 덕분에 50~100개의 블렌드 셰이프를 갖춘 리그 제작도 훨씬 쉬워졌다.   ▲ 블렌드 셰이프 스컬프팅(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   다음으로, 단방향 피직스 월드 콜리전 지원이 새롭게 추가되어 이제 캐릭터를 신에 배치해 환경 내 사물과 상호작용하며 보다 사실적인 래그돌, 역동적인 게임플레이, 몰입감 있는 애니메이션 테스트를 구현할 수 있다.   ▲ 피직스 월드 콜리전(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   마지막으로, 새로운 디펜던시 뷰가 추가되어 컨트롤 리그 또는 모듈형 컨트롤 리그의 데이터 흐름을 명확한 노드 기반 그래프로 시각화할 수 있다. 이를 통해 복잡한 컨트롤 설정을 더 빠르고 쉽게 디버깅하거나 최적화할 수 있다.   ▲ 디펜던시 뷰(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 버추얼 프로덕션 워크플로 언리얼 엔진 5.7에는 버추얼 프로덕션의 새로운 가능성을 제시하는 여러 기능이 추가됐다. 모션 캡처 작업을 위한 새로운 프롭용 다이내믹 컨스트레인트 컴포넌트가 추가됐으며, 모캡 매니저에서 예시 구현도 함께 제공된다. 이제 오브젝트는 손 위치에 자동으로 부착되어 저글링과 같은 복잡한 동작에서도 자연스럽고 부드러운 결과를 제공한다. 또한 블루프린트에서 이 기능을 확장해 자신만의 다이내믹 컨스트레인트 로직과 동작을 구현할 수도 있다.   ▲ 프롭용 다이내믹 컨스트레인트 컴포넌트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새롭게 추가된 라이브 링크 브로드캐스트 컴포넌트를 통해 언리얼 엔진 자체가 네트워크 전반에서 애니메이션 데이터의 소스로 동작할 수 있다. 이를 통해 다양한 멀티 머신 기반 버추얼 프로덕션(VP) 및 모캡 스테이지 워크플로를 구현할 수 있다. 예를 들어, 리타기팅 작업을 다른 에디터 세션으로 분리해 처리하고 그 결과를 메인 신으로 전송할 수 있다. 레벨에 액터를 추가한 뒤 라이브 링크 서브젝트로 전환하면, 에디터에서 트랜스폼, 카메라, 애니메이션 데이터를 직접 스트리밍할 수 있다.   ▲ 라이브 링크 브로드캐스트 컴포넌트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   또한, 이번 버전에는 언리얼 엔진이 기본 제공하는 실시간 합성 툴인 컴포셔(Composure)가 새롭게 향상됐다. 접근성이 향상된 컴포셔는 이제 라이브 비디오 입력과 파일 기반의 이미지 미디어 플레이트를 모두 처리하며, 24fps의 영화나 영상에 실시간으로 결과물을 제공할 수 있다. 이와 함께, 이번 업데이트로 새롭게 추가된 그림자와 반사 통합 기능과 향상된 키어 기능으로 실사 영상과 CG 요소를 자연스럽게 결합할 수 있다.   ▲ 컴포셔(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   즉시 도움을 받을 수 있는 AI 어시스턴트 언리얼 엔진 5.7에는 새로운 AI 어시스턴트가 도입되어 에디터 내에서 직접 언리얼 엔진 관련 가이드를 제공하며, 마치 숙련된 UE 개발자가 팀에 있는 것처럼 필요한 만큼 자세한 도움을 즉시 받을 수 있다. 또한 현재 작업에 집중할 수 있도록 전용 슬라이드 아웃 패널을 통해 에디터를 벗어나지 않고도 질문을 하거나, C++ 코드를 생성할 수 있고, 단계별 안내를 받을 수 있다.   ▲ AI 어시스턴트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   질문을 입력하는 것 외에도, 인터페이스 요소 위에 커서를 두고 F1 키를 눌러 툴팁처럼 손쉽게 AI 어시스턴트를 불러와 해당 주제에 대한 대화를 시작할 수 있다. 언리얼 에디터 홈 패널에서 튜토리얼, 문서, 뉴스, 포럼 등 주요 리소스와 최근 프로젝트를 바로 이용할 수 있다. 언리얼 엔진을 처음 사용한다면, 언리얼 에디터에서 바로 실행되는 인터랙티브형 시작하기 샘플을 이용하면 된다.   ▲ 언리얼 에디터 홈 패널(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   그 외 개선 사항 지금까지 살펴본 주요 기능 외에도 언리얼 엔진 5.7은 다양한 신규 기능과 향상된 기능을 제공한다. 모든 업데이트에 대한 자세한 내용은 출시 노트에서 확인할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘CAE 컨퍼런스 2025’가 지난 11월 7일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. ‘시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로 한 CAE 컨퍼런스 2025에서는 AI(인공지능)와 디지털 트윈(Digital Twin)의 융합을 통한 엔지니어링 혁신 및 가속화의 흐름을 짚었다. 특히 CAE 기술이 AI 및 데이터 기술과 결합함으로써 제조 및 설계 분야의 복잡한 문제를 해결할 뿐만 아니라, 최적 설계를 넘어 자율 설계와 스마트 제조를 구현할 수 있는 가능성에 주목했다. ■ 정수진 편집장     CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 개회사에서 과거에는 설계, 해석, 생산 등 공학 영역 사이의 장벽이 허물어지고 기술 융합과 협업이 가속화되고 있다고 짚었다. 한편, AI는 엔지니어링 의사 결정 과정에서 가속화를 돕는 역할을 한다. 특히 물리적 현상을 파악하는 기술인 CAE는 데이터 부족이나 불확실성, 그리고 경험하지 않은 영역의 문제를 해결해야 할 때 AI와 상호보완적인 관계를 갖게 된다는 것이 이종수 교수의 분석이다. 그는 “AI와 CAE는 서로 부족한 부분을 채워주는 친구처럼 협력하고 있다. 이번 CAE 컨퍼런스의 주제인 AI와 디지털 트윈을 통해 이러한 융합이 더욱 촉진되기를 기대한다”고 전했다.   디지털 제조 혁신을 가속화하는 CAE와 AI의 결합 앤시스코리아의 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 앤시스의 엔드 투 엔드 설루션’을 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 그는 최근 제조 트렌드의 변화와 스마트 공장의 필요성, 그리고 시뮬레이션의 핵심 역할을 설명했다. 강태신 전무는 IoT(사물인터넷), AI 등 4차 산업혁명 기술로 인한 리쇼어링(reshoring) 추세를 언급하면서, 스마트 공장의 핵심은 데이터의 연결성(connectivity)과 시뮬레이션을 통한 불량 예방이라고 강조했다. “시뮬레이션 기반 디지털 엔지니어링의 도입은 전체 수명 주기 비용을 줄이는 데 기여하며, 앤시스는 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 시뮬레이션 설루션을 제공해 디지털 전환을 가속화한다”고 전한 강태신 전무는 국내 배터리 제조 공정에 시뮬레이션과 IoT 데이터를 결합한 디지털 트윈을 구축하여 생산성을 약 20% 향상하고 비용을 절감한 실제 사례를 소개했다. 또한 “스마트 공장의 도입은 이제 필수이며, 복잡한 것보다 작은 것부터 시작하여 성공을 확장하는 것이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 앤시스코리아 강태신 전무   연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리 모델 기반 시스템 엔지니어링 & 생성적 산업 인공지능’을 주제로 한 기조연설에서 “공학의 딜레마인 ‘정확성’과 ‘효율성’ 사이의 고민을 해소하고, 데이터가 부족한 ‘경험하지 않은 영역’ 문제를 해결하기 위해 물리 지식을 다루는 CAE와 AI의 협업이 필수라고 강조했다. 이종수 교수는 “물리 지식 기반의 CAE가 AI 모델의 가이드 역할을 함으로써, 빅데이터가 아니라 적은 데이터로도 AI 학습을 가속화하고 정확도를 높일 수 있다”고 설명했다. 이런 기술이 대형 화면 단차 분석의 도메인 적응이나 전기차 냉각 시스템 소음 저감 설계 등에서 복잡한 문제를 해결하고 새로운 설루션을 도출하는 데 적용되고 있다고 소개한 이종수 교수는 AI와 CAE가 서로 협력하는 것이 중요하다고 전했다.   ▲ 연세대학교 기계공학과 이종수 교수   차세대 엔지니어링 패러다임 : AI, 자율화, 클라우드 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI까지 : 자율 설계의 미래’를 주제로 한 발표에서 인구 감소 등으로 어려움을 겪는 제조업의 혁신을 위해 AI 도입이 필수라고 강조했다. 또한, 엔지니어링 설계의 패러다임이 AI를 도구로 쓰는 ‘생성형 설계’를 넘어, AI가 의사 결정권을 갖는 ‘자율 설계(autonomous design)’ 시대로 진화할 것이라고 전망했다. 강남우 대표는 “딥러닝이 복잡한 고차원 설계 문제를 해결하는 핵심 기술이며, 미래에는 AI가 스스로 최적의 워크플로를 생성하여 설계 전 과정을 자동화하는 자율 에이전트 AI(agentic AI) 플랫폼 구축이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   아마존웹서비스(AWS)의 전병승 설루션 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신 : AI로 가속화하는 차세대 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 발표했다. 그는 전통적인 온프레미스 HPC 환경의 한계를 분석하면서, “클라우드는 무제한의 용량과 유연성, 비용 효율을 제공함으로써 CAE 워크로드의 개발 주기를 단축시킨다”고 설명했다. 또한 “AWS는 HPC 인프라 자원과 클러스터 구축 자동화 설루션을 제공한다. 나아가 클라우드를 통해 가속화된 엔지니어링 환경에 자율 에이전트 AI를 적용하여 시뮬레이션 자동화 및 엔지니어의 생산성을 극대화할 수 있다”면서, “AWS는 인프라부터 AI 개발 도구까지 지원하여 기업의 혁신을 돕는다”고 소개했다.   ▲ AWS 전병승 설루션 아키텍트   한국알테어의 이승훈 기술총괄 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’를 주제로 발표하면서, 엔지니어링 패러다임 변화에 대응하는 알테어의 핵심 전략을 제시했다. 이승훈 본부장은 “알테어는 메시리스 설루션으로 설계자의 시뮬레이션 접근성을 높이고, 멀티피직스 및 엔드 투 엔드 워크플로를 통합한다. 또한, 클라우드 기반의 협업 환경으로 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고, HPC 자원을 유연하게 확장하도록 돕는다”고 설명했다. 또한, “궁극적으로는 시뮬레이션 데이터를 활용하여 물리 AI(physics AI) 기반의 예측 모델을 구축하고, 복잡한 해석 결과를 수십 초 만에 도출하여 엔지니어링 시간을 확보하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ 한국알테어 이승훈 기술총괄 본부장   CAE의 난제 해결하는 첨단 기술 피도텍의 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’를 주제로 발표했다. 최병열 연구위원은 제조 오차나 재료 물성의 불확정성(uncertainty)을 설계 단계부터 반영하는 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO : Reliability-Based Design Optimization) 기술의 적용 필요성을 강조했다. 또한 “이 기술의 핵심 목표는 불확정 요인을 반영하여 최종 제품의 신뢰도를 극대화하는 것”이라면서, RBDO의 개념과 현재 엔지니어링 환경에서 필수인 이유, 그리고 현장에 효과적으로 적용하는 구체적인 방법을 제시했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   메타리버테크놀러지의 서인수 이사는 ‘입자 기반 멀티피직스 CAE 기술 : 유체유동 및 플라스마 응용사례’ 발표에서 격자 생성 없이 비정상 상태 해석에 효과적인 입자 기반 다중 물리 CAE 기술을 소개했다. 또한 CUDA HPC를 활용하여 해석 속도를 가속화했다고 밝혔다. 주요 응용 사례로 믹싱 공정, 프린터 토너 거동 등 고체 입자 해석, 기어박스 오일 거동이나 모터 냉각 시스템 등 유체 유동 해석, OLED 증착 및 반도체 식각 공정 등 고진공 플라스마 해석 분야에서의 적용을 제시한 서인수 이사는 “GPU 기반 자체 설루션이 기존 상용 툴로 풀기 어려운 복잡하고 특수한 CAE 난제를 해결하는 데 기여하고 있다”고 전했다.   ▲ 메타리버테크놀러지 서인수 이사   자동차 및 전자 산업의 디지털 트윈 적용 사례 LG전자의 문강석 책임연구원은 ‘시뮬레이션 기반 파우치형 배터리 동향과 실링 공정 최적화를 통한 신뢰성·안전성 강화 사례’ 발표에서 파우치형 배터리의 실링(sealing) 공정 최적화 사례를 소개했다. 문강석 책임연구원은 “배터리 실링은 열 전달, 상 변화, 구조 변형, 점성 유동 등의 다중물리 현상이 동시에 발생하기 때문에 해석이 어렵다”면서, “신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 실링 공정의 복잡한 물리적 거동을 CAE 기술로 분석했다”고 전했다. LG전자 연구팀은 기존 설루션의 한계를 극복하고자 솔버를 개선하고, 실험 데이터와 CAE 해석을 기반으로 두께 변화에 대한 수학적 모델링 및 최적화를 진행했다. 문강석 책임연구원은 이를 통해 실링 공정의 정량적 예측이 가능해져, 배터리의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있었다고 설명했다.   ▲ LG전자 문강석 책임연구원   LG전자의 장일주 책임연구원은 ‘TV 제품의 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’ 발표에서 “CAE의 핵심인 효율화 및 자동화를 달성하기 위해, 개발자들이 직접 사용할 수 있는 웹 기반의 CAE 자동화 시스템을 구축했다”고 소개했다. 그 한 가지 사례로 TV 스탠드와 헤드 블록의 구조/방열 성능을 예측해서 설계 단계에서 활용할 수 있도록 하는 TV 스탠드 안정성 예측 모델이 있는데, 몬테카를로 시뮬레이션과 딥러닝을 활용해 높은 신뢰도의 예측 결과를 빠르게 도출할 수 있었다. 또한 해석 시간이 3주 소요되던 포장 충격 예측에는 물리 기반 딥러닝 기법(PINNs)을 도입해 정확도를 높였다. 장일주 책임연구원은 “향후 TV 제품에 대해 약 15~20가지의 해석 항목을 모두 자동화해서 엔지니어링의 효율화를 이룰 계획”이라고 전했다.   ▲ LG전자 장일주 책임연구원   현대자동차의 한만용 책임연구원은 ‘고객 중심의 디지털 트윈 기술–승객 모니터링과 인체 모델의 융합’을 주제로 발표했다. 한만용 책임은 SDV(소프트웨어 중심 차량) 시대에 고객 중심 차량을 개발하기 위해서는 승객 데이터의 확보가 필수라고 강조하면서, “기존 디지털 모델과 달리 현실 데이터를 동기화하는 디지털 트윈 모델을 목표로 한다”고 소개했다. 현재는 승객 모니터링 시스템의 정보를 활용해서 관절의 위치를 파악하고, 인버스 다이나믹 모델을 통해 하중 정보를 계산하는 디지털 트윈 인체 모델을 구축하고 있는데, 한만용 책임연구원은 “체형 정보를 반영하여 충돌, 안락성 평가를 최적화하고, 실시간 피드백을 통해 승객 안전과 멀미 지수 예측 등 다양한 버추얼 테스트에 디지털 트윈 인체 모델을 활용할 계획”이라고 전했다.   ▲ 현대자동차 한만용 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 10월 22일 ‘고가의 GPU 없이도 최대 VRAM 96GB 작업 가능, HP Z AI 워크스테이션 및 사용기 소개’를 주제로, 강력한 미니 워크스테이션’을 표방한 HP Z2 미니 G1A(HP Z2 Mini G1A)를 소개하는 시간을 마련했다. AI와 디지털 콘텐츠 작업을 하고 있거나 시작하려는 기업·개인에게 G1A는 현실적인 대안이 될 것으로 기대된다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 이사, HP코리아 차성호 이사, 마루인터내셔널 배현수 부장   미니지만 96GB VRAM… ‘새로운 가성비 워크스테이션’ HP코리아 차성호 이사는 워크스테이션은 “단순 고성능 PC가 아니라, R&D·엔지니어링에서 무거운 애플리케이션을 장시간 안정적으로 돌리기 위해 설계된 장비”라고 정의했다. Z2 미니 G1A는 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(Ryzen AI Max Pro) 기반 16코어 CPU, 통합형 CPU·GPU 구조를 채택해 지연 시간을 줄이고, 128GB 통합 메모리 중 최대 96GB를 VRAM으로 할당할 수 있는 것이 핵심이다. 기존에 96GB VRAM을 구성하려면 RTX 6000급 GPU 두 장이 필요했고, GPU 비용만 수천만 원이 들었다. Z2 미니는 이와 비슷한 메모리 용량을 훨씬 적은 비용으로 활용할 수 있어 기존에는 메모리 부족 때문에 시도조차 어려웠던 워크플로를 가능하게 하는 장비라는 설명이다. 폼팩터는 300W 파워 내장 미니 박스 형태로 책상 위·아래, 모니터 뒤, 랙 장착 등 다양한 설치가 가능하며, 팬·성능 모드를 선택해 저소음/성능/랙 환경에 맞게 튜닝할 수 있다. 타깃으로는 3D 모델링, 렌더링, 콘텐츠 제작, AI·LLM 개발, 데이 터 사이언스 등이 제시됐다. 차성호 이사는 “이 제품은 96GB VRAM을 통해 기존에는 메모리 한계 때문에 불가능했던 워크플로를 가능하게 만드는 새로운 형태의 미니 워크스테이션”이라고 말했다.   DCC·CAD·LLM까지… 실사용으로 본 성능과 활용성 마루인터내셔널 배현수 부장은 Z2 미니 G1A(AMD 라이젠 AI 맥스 프로 395, RAM 64GB)로 DCC·CAD·LLM·AI 이미지까지 실제 업무에 가까운 테스트를 진행한 사례를 발표했다. 시네벤치(Cinebench) 멀티코어 벤치마크에서는 애플의 M1 울트라보다 높은 점수가 나와 “생각보다 훨씬 강력한 성능”이라고 평가했다. 시네마 4D(Cinema 4D)에서는 약 2만 5000개 파트, 3100만개 폴리곤 규모의 CAD 기반 신을 무리 없이 조작했고, 레드시프트(Redshift) 및 브이레이(V-Ray) CPU 렌더에서도 대용량 신을 안정적으로 처리했다. 지브러시(ZBrush)에서는 1억 1000만개 폴리곤 모델도 부드럽게 다뤄, 대용량 메시에 강점을 보였다. 아이언캐드(IronCAD) 대형 어셈블리(2만 1800개 부품, 860MB 크기) 테스트에서는 RTX 2060 노트북과 비슷한 뷰포트 성능을 보여, CAD 엔지니어가 “이 작은 장비에서 이 정도 퍼포먼스가 나올 줄 몰랐다”며 놀랐다는 후기도 전했다. LLM 측면에서는 LM 스튜디오(LM Studio)로 20B급 모델을 로컬에서 구동해 실사용 감각을 확인했고, 올라마(Ollama) 기반 라마 모델로 한글 Q&A도 테스트했다. 배 부장은 “외부 챗GPT(ChatGPT)를 쓰기 어려운 보안 환경에서 로컬 LLM 실험용 장비로 충분히 의미가 있다”고 강조했다. 콤피UI(ComfyUI)를 통한 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)도 설정 변경 후 동작을 확인해, 로컬 AI 이미지 실험 환경으로서 가능성을 보여줬다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 26   “AI는 본질적으로 공백이다. 우리는 그 공백에 의미와 목적을 부여하는 창조적 존재다.” – 에두아르도 갈레아노   산업의 엔진에서 문명의 엔진으로 석유가 산업혁명의 연료였다면, 데이터는 디지털 경제의 자원이었다. 그리고 지금, GPU는 지능 문명의 엔진이 되었다. 한때 기업의 경쟁력은 데이터를 얼마나 모으느냐에 달려 있었다. 하지만 이제는 데이터를 얼마나 ‘생각하게 만들수 있느냐’로 옮겨가고 있다. 인공지능의 학습, 추론, 자율 판단은 결국 연산력의 문제이며, 그 중심에는 GPU가 있다. 엔비디아가 공급하는 26만 장의 GPU는 단순한 부품이 아니다. 그것은 지능을 생산하는 공장, 즉 ‘AI 팩토리’의 심장이다. 한 국가가 26만 장의 GPU를 보유한다는 것은, 26만 개의 인공 두뇌가 실시간으로 사고하며 미래를 시뮬레이션할 수 있다는 뜻이다. 더 이상 인간의 직관이나 경험이 아니라, 지능의 연산 인프라가 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 도래한 것이다. 이제 국가의 부는 토지나 석유가 아니라, GPU와 알고리즘으로 측정된다. 산업혁명기의 증기기관이 인간의 근육을 대체했다면, GPU 혁명은 인간의 사고를 대체하고 있다. 그것은 단순한 기술 진보가 아니라, 문명의 구조 변화를 알리는 신호다. “컴퓨팅의 목적은 숫자가 아니라 통찰이다.” – 리처드 해밍   ▲ 시사 맵 : 데이터가 산업이었다면 GPU는 문명이다(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   GPU가 바꾸는 세 가지 지형 첫째, 경제의 지형으로 자본은 연산으로 이동한다. 과거 산업의 핵심 자본은 공장, 기계, 부동산이었다. 그러나 AI 시대의 공장은 ‘데이터센터’이며, 그 기계는 GPU다. 기업의 성패는 더 이상 인재의 수가 아니라, 초대규모 모델을 학습할 수 있는 연산 자본에 달려 있다. 예컨대 챗GPT(ChatGPT)를 운영하는 오픈AI(OpenAI)는 수천억 개의 파라미터를 학습하기 위해 수십만 장의 GPU를 사용한다. 이때 GPU 한 장은 고급 인재 1000명의 사고 속도에 해당한다. 즉, 자본은 인간 노동에서 연산력으로 이주하고 있는 것이다. 이 변화는 단순한 기술 경쟁이 아니라 ‘연산력 자본주의(compute capitalism)’의 출현이다. 누가 더 빠르게 생각하느냐가 아니라, 누가 더 깊고 넓게 연산하느냐가 기업의 가치를 결정한다. 둘째, 권력의 지형으로 데이터의 시대에서 연산의 시대로. 데이터가 21세기의 석유라면, GPU는 그 석유를 정제하는 정유공장이다. 데이터는 많지만, 그것을 이해하고 변환하며 새로운 지식을 창출하는 능력은 GPU를 통해서만 가능하다. 따라서 정보의 힘은 점차 데이터 소유자에서 연산력 보유자로 이동하고 있다. 국가 간 경쟁도 이 원리에 따라 재편된다. 미국과 중국의 AI 경쟁은 결국 GPU 확보 경쟁이며, 유럽연합이 AI 전략을 국가 안보 사안으로 다루는 이유도 여기에 있다. ‘지능 주권(intelligence sovereignty)’이라는 개념이 등장하고 있다. 이는 단순히 기술을 보유하느냐의 문제가 아니라, 국가의 사고 능력을 자립적으로 유지할 수 있느냐의 문제다. AI 시대의 외교는 더 이상 무기나 무역이 아니라, GPU를 둘러싼 ‘지능 공급망’의 문제로 변하고 있다. 셋째, 문명의 지형이다. 인간이 정보를 다루던 시대의 종말을 예감한다. 우리는 오랫동안 정보를 ‘가공하고 판단하는 존재’로서 인간을 정의해왔다. 하지만 이제 그 역할을 AI가 수행한다. GPU는 인간의 뇌파를 닮은 병렬 연산 구조를 통해, 사고의 모사를 넘어서 판단의 패턴을 학습하고 있다. 이 변화는 단순히 효율의 문제가 아니다. 인간 중심 문명에서 ‘지능 중심 문명’으로의 이행이다. 지금의 AI는 인간의 언어를 이해할 뿐 아니라, 인간 사회의 의도와 맥락까지 예측한다. 이 말은 곧, 인간이 사고하는 방식 자체가 GPU의 설계 철학에 맞춰 재구성되고 있다는 뜻이다. 결국 우리는 ‘GPU적 사고(GPU thinking)’의 세계로 들어가고 있다. 병렬적, 확률적, 예측적, 그리고 실시간으로 사고하는 문명. 이 문명에서 중요한 것은 느린 통찰이 아니라 연결된 판단의 속도다. “지능의 척도는 변화를 받아들이는 능력이다.” – 알베르트 아인슈타인   GPU 문명의 생태계 - 자율 의사결정의 사회 26만 장의 GPU가 연결된 AI 팩토리를 상상해보자. 국가의 산업, 행정, 국방, 의료, 교육이 모두 실시간으로 시뮬레이션되고 예측되는 사회가 펼쳐진다. 의료에서는 개인 유전체와 생체 데이터가 실시간으로 분석되어, 질병이 발생하기 전에 치료가 시작된다. 국방에서는 센서와 드론이 스스로 판단해 위협을 탐지하고, 지휘체계 없이 작전이 수행된다. 행정에서는 국민의 정책 반응이 AI 모델에 의해 시뮬레이션되어, 시행착오 없는 행정이 가능해진다. 과학 연구에서는 가설 수립과 검증의 전 과정이 GPU 기반의 자동 실험 네트워크로 대체된다. 이 모든 것은 GPU가 단순한 장치가 아니라 ‘사고의 기반 시설(cognitive infrastructure)’로 기능하기 때문이다. GPU는 전력망처럼 사회의 지능 에너지를 공급하며, 각 산업과 분야를 연결하는 문명의 전선(前線)이 된다. “우리는 도구를 만들고, 결국 그 도구가 우리를 다시 만든다.” – 마셜 매클루언   GPU 문명과 인간의 역할 그러나 문명이 진화할수록 인간의 존재 이유에 대한 질문은 더 깊어진다. AI가 판단하고 실행하는 시대에 인간은 무엇을 해야 하는가? GPU 문명은 우리에게 새로운 선택을 요구한다. 지능을 도구로 삼을 것인가, 아니면 지능의 일부로 흡수될 것인가. 기술은 인간의 노동을 대신할 수 있지만, 의미를 대신할 수는 없다. GPU가 사고를 가속화할수록 인간은 ‘왜’라는 질문에 집중해야 한다. 문명의 본질은 도구의 진보가 아니라, 의미의 진화다. GPU가 문명을 재구성할수록 인간은 다시 스스로를 재정의해야 한다. 그것이 ‘AI 시대의 인간성’이자 우리가 GPU 문명 속에서 지켜야 할 마지막 주권이다. “기계는 인간을 닮아가고, 인간은 기계를 닮아간다. 그러나 그 사이의 경계는 언제나 ‘의미’로 구분된다.” – 류용효   맺음말 - 새로운 문명으로의 초대 GPU 문명은 인류에게 또 한 번의 선택을 던지고 있다. 우리는 그것을 두려움의 기술로 볼 수도 있고, 새로운 창조의 플랫폼으로 삼을 수도 있다. 인류의 문명은 늘 도구를 만들고, 그 도구에 의해 다시 만들어졌다. 석유가 산업의 엔진이었다면, 데이터는 경제의 엔진이었고, 이제 GPU는 문명의 엔진이다. 이 거대한 연산의 흐름 속에서, 인간의 역할은 단 하나—의미를 설계하는 존재로 남는 것이다.   ■ 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.