지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 제품 엔지니어링 소프트웨어인 디자인센터(Designcenter) 제품군의 NX 및 NX X 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트는 현실 설계와 가상 세계에서의 협업을 위한 몰입형 엔지니어링, 제조를 위한 설계(design for manufacturing)의 새로운 기능, CAD 통합 유체 유동 시뮬레이션, 새로운 AI 설계용 코파일럿(Copilot) 도입 등을 포함한다. 최신 업데이트와 함께 제공되는 새로운 디자인 코파일럿 NX(Design Copilot NX)는 지멘스의 학습 리소스를 활용하고 AI 기반 자연어 인터페이스를 제공한다. 따라서 소프트웨어 초심자부터 새로운 기능을 탐색하며 지식을 확장하려는 숙련자까지 모두 학습 속도를 높일 수 있도록 지원한다. 사용자는 자연어 입력과 쿼리를 활용하는 NX 코파일럿 기능을 통해 기술적 질문, 모범 사례, 문서에 대한 답변을 빠르고 효율적으로 찾을 수 있다.     CES 2024에서 지멘스는 소니와 협력해 혼합현실(MR) 헤드셋을 기반으로 몰입형 엔지니어링 기능을 제공한다는 계획을 발표한 바 있다. 최신 NX 업데이트에서는 여러 제품 출시에 걸쳐 이러한 기능을 제공해 왔다. NX는 설계자와 엔지니어가 가상 현실 또는 증강 현실에서 3D CAD 설계를 생성, 확인, 편집할 수 있도록 NX 이머시브 디자이너(NX Immersive Designer)의 기능을 제공한다. 최신 업데이트에서는 동료, 파트너, 기타 이해관계자가 동일한 가상 현실 공간에서 협업할 수 있는 NX 이머시브 컬래버레이터(NX Immersive Collaborator)가 추가로 도입됐다. VR 협업에서 일반적으로 요구되는 복잡한 사전 작업 없이도 NX 인터페이스에서 직접 협업 세션을 시작할 수 있으며, 개별 부품 또는 전체 어셈블리를 측정, 평가하고 주석을 달 수 있는 설계 검토 도구를 제공한다. 최신 업데이트를 통해 도입된 새로운 NX 인스펙터(NX Inspector)는 디지털 트윈에 모델 기반 특성을 추가하는 기능으로, MBD(모델 기반 설계) 사용을 확장해 다운스트림 품질과 제조 프로세스를 정의한다. 이 기능은 디지털 계측 표준 컨소시엄의 모델 기반 특성(Model-Based Characteristics) 표준을 기반으로 하며, 설계자와 엔지니어가 제조 PMI를 정의할 수 있도록 지원한다. 이때 제조 PMI는 팀센터(Teamcenter) 및 팀센터 퀄리티(Teamcenter Quality)와의 통합을 통해 실시간 관리 데이터를 기반으로 검사와 계측 프로세스 생성을 촉진하는 데 재사용될 수 있다. 새로운 Design for Manufacture(DFM) Advisor는 부품 형상을 분석하고, 드릴링, 밀링, 어셈블리, 몰딩 등 다양한 제조 공정에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 식별한다. 이를 통해 초기 제조 가능성 평가를 자동화하고 인터페이스 내에서 직접 실행 가능한 피드백을 제공한다. 더불어 팀센터에서 시각적 보고서를 생성하고 관리해 동료나 파트너와 공유하는 동시에, 인사이트를 활용해 추가 워크플로를 구축할 수 있다. 마지막으로 DFM 향상을 위해 NX 몰드 마법사(NX Mold Wizard)가 확장됐다. 이는 구성 변경에 따라 실시간으로 업데이트되는 표준 부품을 도입할 수 있다. 더불어 향상된 냉각 채널 시뮬레이션 도구를 제공해 냉각 시스템 반복으로 최상의 부품 품질을 달성하고, 사이클 시간을 최적화할 수 있도록 지원한다. 지멘스는 최신 업데이트를 통해 심센터 플로EFD(Simcenter FLOEFD) 소프트웨어 기술을 기반으로 하는 새로운 CAD 통합 설계 시뮬레이션 도구인 NX CFD 디자이너(NX CFD Designer) 소프트웨어도 선보인다. CFD 디자이너는 설계자가 NX CAD 작업 공간 내에서 직접 유체 흐름과 열 시뮬레이션 기능에 액세스해 시뮬레이션 기반 의사 결정을 할 수 있도록 지원한다. CFD 경험이 없는 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 이 소프트웨어는 자동화 기능을 통해 유체 체적 감지, 메싱과 같은 복잡한 작업을 설계자를 대신해 자동으로 처리한다. 이를 통해 다양한 작동 시나리오, 가정 분석, 지오메트리 변형을 신속하게 평가하고 결과를 비교할 수 있다. 지멘스는 새로운 CFD 디자이너와 함께 퍼포먼스 프레딕터(Performance Predictor)의 기능도 확장해 설계자와 엔지니어가 전체 어셈블리에 대한 응력(mechanical stress) 해석을 실행할 수 있도록 했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 밥 호브록(Bob Haubrock) 수석 부사장은 “디자인센터 브랜드로 제품 엔지니어링 설루션을 통합하는 작업이 빠르게 진행되고 있다. NX의 최신 업데이트는 다운스트림 품질과 제조를 위해 새로운 AI 기반 코파일럿 기능과 Characteristics 주도 MBD를 도입하고, 오랫동안 업계를 선도해 온 제품 엔지니어링 툴셋에서 혁신을 위한 새로운 영역을 개척하려는 지멘스의 노력을 명확히 보여준다”고 말했다.

게임 기술이 충돌 수리 교육을 혁신하는 방법   이번 호에서는 게임 디자인의 원칙이 충돌 수리 산업과 같은 기업 사용 사례로 원활하게 전환되는 방법, 도전 과제와 해결책, 그리고 자동차 산업을 위한 몰입형 실습 학습 경험을 창출한 성과에 대해 짚어본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   마이크 머티스는 비디오 게임 및 음악 산업에서 25년 이상의 경험을 가지고 있으며, 게임 개발이 다양한 기업의 광범위한 응용 프로그램을 어떻게 형성하고 알릴 수 있는지를 이해하고 있다. 프리랜서 비디오 게임 저널리스트로 시작하여 다양한 게임 개발 프로젝트의 프로듀서로 기여하기까지, 그는 항상 게임 산업이 세계에 미치는 파급 효과에 영감을 받아왔다. 오늘날, 이 풍부한 기반은 I-CAR(자동차 충돌 수리 산업 간 회의)에서 그의 역할을 이끌고 있으며, 그는 가상현실(VR)을 사용하여 충돌 수리 교육을 혁신하는 학습 혁신 및 기술 팀을 이끌고 있다.   ▲ 이미지 제공 : I-CAR   게임 시작 : 기업 에디션 I-CAR의 VR 기반 시뮬레이션으로 자동차 교육 커리큘럼을 향상시키기 위한 노력에 참여했을 때, 머티스는 익숙한 느낌을 느꼈다고 한다. 새로운 게임 스튜디오를 설정하는 것과 매우 비슷했지만, 그는 비디오 게임을 출시하는 대신 충돌 수리 산업에서 기술자들이 사용할 수 있는 영향력 있는 교육 도구를 만드는 데 초점을 맞추었다. I-CAR는 충돌 수리의 안전성, 효율성 및 품질을 향상시키기 위해 헌신하는 비영리 조직이다. 1979년 설립 이후 탄탄한 명성을 쌓아왔으며, 골드 클래스 인정 프로그램을 통해 충돌 수리의 우수성에 대한 교육 기준을 설정하고 있어 VR 학습 통합과 같은 미래 지향적인 것을 탐구하기에 적합한 플랫폼이다. 머티스는 “가상 게임 기술과 자동차 수리 세계를 연결하는 복잡성은 내가 기꺼이 도전할 준비가 된 과제였다. 이전 경험과 많은 연구를 바탕으로, I-CAR의 학습 혁신 및 기술 팀의 기초를 구축하는 여정을 시작했다”고 소개했다.   ▲ 유니티 에디터에서 I-CAR VR 충돌 수리 교육 과정을 구축하는 모습(이미지 제공 : I-CAR)   개발 엔진의 선택 올바른 개발 엔진을 선택하는 것은 VR 기반 교육 시뮬레이션을 구축하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계였다. 머티스는 “여러 게임 프로젝트에서 다양한 게임 엔진을 실험해본 결과, 게임 엔진 개발의 주력은 거의 20년 동안 유니티였다. 자신의 경험과 함께, 가상현실을 위해 개발하는 다른 회사들과 광범위하게 이야기했으며, 그들 모두가 유니티를 사용하고 있다는 공통점이 있었다”면서, “유니티의 OpeNXR 및 Meta XR All-in-One 플러그인과의 통합은 높은 안정성을 보였으며, 엔진의 전반적인 유연성 덕분에 필요할 경우 미래에 다른 SDK로 빠르게 전환할 수 있었다”고 전했다. 또 다른 주요 고려 사항은 유니티 버전 컨트롤(Unity Version Control)이었다. 머티스는 “우리 팀의 많은 구성원이 원격으로 작업하고 있었기 때문에, 프로젝트 백업, 검색 및 개발 워크플로를 관리할 수 있는 강력한 시스템이 필요했다. 변경 사항을 쉽게 롤백하거나 필요에 따라 다양한 개발 경로를 위한 분기를 생성할 수 있는 견고한 버전 관리 시스템이 필수였다”고 설명했다. 그리고 “유니티가 우리의 모든 개발 요구 사항을 충족했기 때문에 선택은 간단했다. 돌이켜보면 그것은 중대한 결정으로 입증되었으며, 우리 팀의 성공과 개발 노력의 지속적인 진전에 중요한 역할을 했다”고 덧붙였다.     VR 혁신가 팀 구성 엔진이 선택된 후, 머티스는 내부 개발 팀을 찾기 시작했다. 유니티 개발자를 찾는 동안, 많은 후보자가 유니티 엔진으로 놀라운 성과를 이루는 것을 보는 것이 인상적이었다고 한다. 머티스는 “게임 산업에 대한 나의 지식과 우리의 교육 목표에 대한 명확한 이해가 게임 산업의 후보자들과 간극을 메우는 데 도움이 되었다. 이 덕분에 그들에게 그들의 개발 기술이 충돌 수리 산업에 있는 사람들을 위한 새로운 흥미로운 학습 방식을 형성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여줄 수 있었다”고 전했다. 또한, 머티스는 3D 모델이 정확하고 시각적으로 매력적이도록 하기 위해 3D 모델러를 추가로 고용했다. 우리의 3D 모델러는 이전에 유니티를 사용한 적이 없었지만, 유니티 개발자들과의 협업 및 유니티 런(Unity Learn)의 학습 카탈로그 덕분에 빠르게 3D 자산을 유니티에 가져와 고품질 방식으로 작동시킬 수 있었다. 머티스의 팀은 유니티 개발자, 3D 애니메이터 및 XR 주제 전문가로 구성되었다. 이러한 인재들 덕분에 모든 개발, 경험 정확성, VR 헤드셋 지식 및 중요한 QA 테스트가 면밀히 모니터링되어 프로토타입의 성공을 보장할 수 있었다. 팀이 구성된 후에는 VR 프로토타입이 어떤 콘텐츠를 포함할지, 그리고 그것을 만드는 것이 I-CAR의 잘 확립된 커리큘럼 생성 과정에 어떻게 맞아들어갈지를 구체적으로 계획하는 단계를 거쳤다.   프로토타입 구축 머티스의 팀은 I-CAR의 제품 개발 및 커리큘럼 팀과 협력하여 VR을 그들의 과정 설계 프로세스에 원활하게 통합했다. 이와 함께, 머티스는 기존 개요 및 스토리보드에 맞춘 인터랙티브 단계 시트를 신속하게 개발하여 실제 수리 절차에서 핵심 프로세스 기술을 포착했다. 이 단계 시트는 VR 경험을 위해 유니티에서 작성될 필요가 있는 3D 자산, 상호작용, 소리 및 다른 요소를 추적하는 역할도 했다. 기술에 익숙하지 않은 커리큘럼 팀에 VR을 도입하는 것은 창작만큼이나 교육에 관한 것이었다. VR의 잠재력을 설명하기 위해, 머티스의 팀은 메타 퀘스트 2(Meta Quest 2) 헤드셋에서 사용할 수 있는 작은 프로토타입을 유니티에서 개발했다. 커리큘럼 팀을 위한 이 교육 프로토타입을 개발함으로써 개발 팀은 유니티에서 모든 기본 생산 프로세스를 설정할 수 있었다. 3D 자산을 유니티로 가져오는 방법과 상호작용을 위한 여러 코드 조각을 작성하는 것과 같은 것들로, 머티스의 팀은 주요 프로토타입을 위한 개발 템플릿을 갖게 되었다. 개발된 VR 교육 프로토타입은 커리큘럼 팀 구성원들이 도구와 차량과 상호작용할 수 있게 하여 몰입형 3D 경험의 힘에 대한 직접적인 통찰을 얻을 수 있게 했다. 머티스는 “이 작은 개발은 팀의 참여를 높일 뿐만 아니라 새로운 학습자가 더 복잡한 프로토타입에 뛰어들기 전에 VR에 익숙해질 수 있도록 도와주는 VR 트레이너로 발전한 성과였다. 이 성공은 우리가 실제 프로세스를 자연스럽고 매력적이며 기술자에게 정확한 강력한 가상 경험으로 변환하는 데 집중할 수 있게 해주었다”고 설명했다.   ▲ I-CAR VR 프로토타입 영상 캡처(비디오 제공 : I-CAR)   몰입형 학습으로 격차를 해소하기 머티스는 다음과 같은 시나리오를 소개했다. 전기차(EV)에 포함된 고전압 시스템을 다루는 수업을 듣기 직전이다. 이 수업 전에 다음에 대한 경험이 있는가? ① 멀티미터 사용하기 ② 전압 측정하기 ③ 2극 테스터 사용하기 ④ 안전 절차 ⑤ 고전압 분리 과정 수행하기 이러한 주제를 가르치는 수업에 들어가는 것은 꽤 벅차 보일 수 있으며, 어떤 사람은 수업 전에 프로세스를 더 잘 이해하기 위해 유튜브 비디오나 다른 자료를 찾고 있을 것이다. 이것은 자신감의 문제이다. 복잡한 프로세스에 들어갈 때 미리 알고 싶은 사람이 누가 있을까? 여기서 어려운 점은 어떤 자료가 있을 수 있지만, 언급된 모든 프로세스는 이해하기 위해 실습 경험이 필요하다. 멀티미터와 2극 테스터가 접근 가능하며, 전압을 측정할 수 있는 것이 있는가? 전기차 작업 프로세스와 관련이 있으면서도 안전한 작업은 무엇인가? 비용과 일반적인 접근성은 어떤가? 여기서 VR이 등장한다. VR은 실제 장비에서 연습하는 안전 위험이나 비용 없이 이러한 프로세스에 대한 실습 노출을 제공한다. 학습자는 헤드셋을 착용하고 즉시 가상 훈련실로 이동한다. 여기서 사람들은 멀티미터로 전압을 안전하게 측정하는 방법을 배우고, 고전압 연결 절차를 연습한다. 그리고 자신의 기술에 자신감을 가질 때까지 단계를 끝없이 반복한다. 이 기술은 학습자가 실수를 하고 안전하고 통제된 환경에서 그로부터 배우도록 허용한다. 훈련을 마스터했다고 느끼면 실제 응용 프로그램으로 전환할 수 있으며, 새로 습득한 기술과 지식을 직접 보여줄 준비가 되어 있을 뿐만 아니라 흥미를 느낄 수 있다.   미래를 엿보다 머티스는 “충돌 수리 산업 내에서 우리의 프로토타입을 선보이고 SEMA 및 CES와 같은 주요 산업 행사에서 발표한 후, 자동차 전문가들로부터 긍정적인 피드백을 받았다. 관심과 격려는 우리가 설계한 프로토타입을 완전한 VR 기반 과정으로 전환할 수 있는 신호를 주었다”고 소개했다. 전기차 기술 작업 및 ADAS 관련 수리 시나리오 문제 해결의 세부 사항에 중점을 둔 이 과정 중 두 개는 2025년 말에 출시될 예정이다. VR이 모든 실습 학습의 측면을 대체하지는 않지만, 복잡하고 접근하기 어려운 또는 비싼 시나리오를 더 접근 가능하게 만드는 데 뛰어나다. 이것은 도구이다. 전통적인 교육 방법을 보완하여 학습자에게 안전하고 확장 가능하며 상호작용적인 방식으로 기술을 마스터할 수 있는 방법을 제공한다. 유니티 인더스트리(Unity Industry)와 같은 플랫폼을 활용함으로써 기업은 교육의 미래를 재정의하고 고급 학습 경험을 더 영향력 있게 만드는 몰입형 VR 경험을 만들 수 있다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

현장에서 얻은 것 No. 20   피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹(데이터공작소)에서 답을 찾다.”   AI 시대, 배움과 연결에서 찾은 성장 동력 일상에 지쳐 몸은 천근만근이었지만, 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 시대에 뒤쳐질 수 없다는 생각에 발걸음을 재촉했다. 특히 AI 기술이 단순한 효율성 도구를 넘어 업무 방식과 산업 지형을 근본적으로 바꾸고 있다는 통찰 앞에 서니, 피로감은 부차적인 문제로 느껴졌다. 이러한 변화의 파고를 헤쳐나갈 답을 찾기 위해, 필자는 주말에 스터디하는 데이터공작소 TFT, 데이터 공작소의 매주 월요일 줌강의, 매달 모임과 자율주행 회사들의 특별한 만남인 미모셀, 지식을 공유하고 서로 도움을 주는 네트워크 모임인 한국미래융합연구원 등 AI 및 관련 기술 스터디 그룹의 문을 두드렸다. 이곳에서 만난 전문가들과의 지식 공유와 토론은 필자가 가진 궁금증을 해소하고 새로운 가능성을 탐색하는 데 귀중한 기회가 되었다. “배우는 법을 배우라.” − 데미스 허사비스(Demis Hassabis) CEO, 구글 딥마인드   ▲ 피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹   AI 에이전트와 MCP : AI의 실행력을 극대화하는 연결 고리 탐색 스터디 그룹에서 가장 주목받는 개념은 AI 에이전트였다. AI 에이전트는 환경을 인식하고 스스로 결정하며 목표를 달성하는 소프트웨어 개체로 정의된다. 독립적으로 작동하며 목표를 향해 지속적으로 학습하고 개선하는 특징을 가진다. 데이터를 수집, 분석하고 최적의 행동을 선택하여 실행하는 방식으로 작동하며, 질문에 대한 하위 질문을 생성하고 리서치한 후 포괄적인 답변을 제공하거나 AI 요약 결과를 자동화하고 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 일부는 다양한 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 완전 자율 시스템으로 정의되기도 하고, 미리 정의된 워크플로를 따르는 규범적인 구현을 설명하기도 한다. 이러한 AI 에이전트의 역량을 극대화하는 핵심 기술로 MCP(Model Context Protocol)가 소개되었다. MCP는 LLM(Large Language Model) 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 다양한 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜이다. 마치 USB-C가 다양한 전자기기를 연결하듯, MCP는 웹 서비스와 AI 에이전트를 연결하여 AI가 서비스에 직접 접근할 수 있도록 돕는 핵심 기술이다. 이를 통해 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 현실의 도구들과 연결되며 이메일 작성 및 전송, 캘린더 약속 등록, 슬랙 메시지 전송, 파일 저장 및 정리, 소셜 미디어 검색 및 게시, 스프레드시트 데이터 정리, 줌 회의 예약 및 회의록 작성, 노션 자료 활용 등 다양한 작업을 실행할 수 있게 된다. 이는 에이전틱 AI(agentic AI) 발전의 중요한 요소로 강조되었다. 또한, MCP는 프레임워크나 벤더에 관계없이 에이전트 간 상호 운용 가능한 통신을 안전하게 지원하는 것을 목표로 한다. API와 MCP가 반드시 필요한 것은 아니지만, 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 점이 강조되었다. API 연결은 개발자에게도 쉬운 일은 아니며 권한 부여 문제 등이 있기 때문에, MCP가 이를 더 쉽게 만들 수 있는지에 대한 고민도 있었다. “미래를 예측하는 최선의 방법은 미래를 창조하는 것.” − 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가   바이브 코딩과 커서 : AI를 개발 동료로 활용하는 방법 AI 스터디에서는 개발의 패러다임 변화인 ‘바이브 코딩’에 대한 논의도 활발했다. 전통적인 코딩이 ‘개발자가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이라면, 바이브 코딩은 ‘AI가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이다. 이는 AI에게 개발을 외주로 맡기는 것과 유사한 개념으로 설명된다. 좋은 바이브 코더는 좋은 외주 의뢰자가 갖춰야 할 다섯 가지 역량을 AI에게 적용해야 한다. 내 문제를 풀기 위한 작업 정의(PRD, 유저 플로) AI가 잘 이해할 수 있게 의사소통(프롬프트, 지침) 프로그램을 잘 만들기 위한 리소스 지원(데이터, API, 실행/배포 환경) 프로그램이 의도대로 동작하는지 검수(자동화 테스트) 이 과정에서 모르는 것을 배워 점차 스스로 할 수 있게 되는 것이다. 커서(Cursor)는 이러한 ‘LLM-assisted IDE’ 개념을 제시하는 도구로 소개되었다. 복잡한 프로그래밍 지식, 문서, 오류 메시지 기반의 학습 곡선이나 사전 설계 중심의 신중한 개발 문화, 툴과 언어, 개발 환경의 복잡성 같은 문제 속에서 커서는 아이디어를 즉각 코드로 구현하고 비전문가의 접근성을 폭발적으로 증대시키며 LLM 기반의 빠른 실험과 피드백 루프를 가능하게 한다. 문법 대신 의도 전달과 맥락 중심으로 전환되는 패러다임의 변화를 지원한다. 데이터공작소 개발TFT(서울팀) 관련 세션에서는 커서를 활용한 실질적인 개발 프로세스가 시연되었다. 혼자서 다양한 역할을 수행하는 ‘솔로프리너’ 관점에서 기획부터 개발, 테스트, 배포, 모니터링, 마케팅까지 전 과정을 AI와 함께 진행하는 방법이 제시되었다. 커서를 통해 아이디어 구체화, 기획 문서 작성(PRD, 비즈니스 모델 캔버스), 프로젝트 관리(Task Master MCP를 활용한 작업 목록 생성, 복잡도 계산, 하위 태스크 분해), 실제 코드 작성, 그리고 문서화(Obsidian 연동) 등이 가능함을 보여주었다. 특히 개발 경험이 있는 발표자인 어니컴의 최성훈 팀장은 커서를 통해 불편하고 반복적인 작업의 상당 부분을 자동화하고, 단계별로 명확한 지시를 내리며 태스크 관리를 통해 AI가 맥락을 이해하도록 유도하는 장점을 강조했다. 그는 커서를 쓰면서 처음에는 AI가 코딩을 짜는 것을 도와주는 정도라고 생각했고, 코드를 다 안 봐도 알아서 다 짜 주는 줄 알았다고 했다. 하지만 실제로 해 보니 절대 그렇지는 않았고, 다만 불편하거나 반복적인 작업에서는 충분히 활용 가치가 있음을 느꼈다고 했다. AI와 소통하며 생각을 체계화하고 문서화하며 원하는 것을 구체화하고 실행 계획을 짜서 이뤄가는 과정을 보였다고 했다. 그는 커서 하나로 A부터 Z까지 다 해 볼 수 있겠다는 느낌을 받았고, 솔로프리너를 목표로 하는 사람들은 연구해 볼 만하다고 개인적인 의견을 덧붙였다. AI에게 외주를 맡기는 개념이기 때문에 사람이 명확하게 문제 정의를 하고, 의사소통하며, 검수하는 역할이 중요하다고 언급했다. 또한, 커서가 굉장히 많은 도움을 주었다고 말했다. 개발자는 커서를 통해 코드의 문제점이나 개선 포인트를 찾는 데 도움을 받을 수 있고, 혼자 개발하면서 보조적인 도움이 필요할 때 효과적일 수 있다고 했다. 또한 자동 PR 요약이나 커밋 메시지 작성 등 깃(Git)과의 연동도 잘 되는 장점이 있었다. 오랜 개발 경험을 가지고 있는 양선희 대표는 필자의 숙원 고민거리를 반나절만에 해결해 주었다. 디자인씽킹 기법 중 첫 번째인 공감대 형성의 템플릿을 시스템화시켜 주었다. 클로드(Claude)로 대화하듯이 고민거리를 얘기하고 프로그램 기획, 개발, 테스트 등을 통해 언제든지 실행 가능한 설루션으로 만들어 주었고 소스도 공유했다. 보안 분야를 다루면서 다양한 경험을 통해서 항상 정리를 잘 하고 번뜩이는 아이디어를 내는 NSHC 장주현 이사와 AI인터시스 신동욱 대표는 AI 일타 강사이다. 항상 새로운 기술, 주제를 뚝딱 만들어내고 강의도 잘 한다. 최근에는 개발, 교육을 병행하느라 전국을 일일 생활권으로 두고 있다. 신동욱 대표의 회사에서 핵심 인재인 정성석 상무는 차세대 유망주인데, 알고 보니 고등학교 후배였다. 세상은 넓고 할 일은 많지만, 오늘 이 모임이 있기까지 도움을 준 데이터마이닝 이부일 대표는 유튜브 R릴에오를 통해 데이터 통계 분석 기법을 유튜브로 알렸다. 2022년 콘셉트맵 캘린더 9월호의 주인공으로 모신 인연으로 SNS에서 자주 소통하고 온/오프라인으로 인연을 이어가고 있다. “결국 실행되는 지식만이 힘이다.” − 데일 카네기   노트북LM : 개인 맞춤형 학습 및 연구 파트너 활용 또 다른 유용한 AI 도구인 노트북LM(NotebookLM)은 맞춤형 AI 리서치 어시스턴트이자 AI 기반 학습 및 연구 파트너로 소개되었다. 노트북LM의 가장 큰 강점은 사용자가 제공한 소스 내에서만 정보를 검색하고 답변을 생성하여, 환각 현상을 줄이는 데 도움을 준다는 것이다. PDF, 구글 드라이브 문서, 웹사이트 링크, 유튜브 링크, 마크다운 등 다양한 형태의 소스를 학습할 수 있으며, 특히 유튜브 공개 동영상 URL을 소스로 사용할 수 있는 점은 챗GPT에서 제공하는 프로젝트 기능과의 차별점으로 언급되었다. 노트북LM의 주요 기능으로는 학습 자료(소스) 내 정보 검색 및 답변 생성, 소스 요약(핵심 내용 추출), 추가 탐색, 메모 추가 및 소스 전환, AI 오디오 오버뷰(팟캐스트 형태의 요약 청취), 오버뷰, 마인드 맵(소스 기반 개념 및 관계 구조화), 생성 맞춤 설정, 학습 가이드, FAQ 생성, 브리핑 문서, 타임라인(시간적 순서 정리), 소스 검색, 심화 질문 및 분석 등이 있다. AI 오디오 오버뷰 기능은 두 명의 팟캐스트가 대화 형식으로 소스 내용 중 중요한 부분을 6~7분 분량의 팟캐스트로 만들어 주며, 원하는 내용에 초점을 맞추어 생성할 수도 있다. 시각 장애인에게도 좋은 서비스로 생각된다고 언급되었다. FAQ 기능은 우리가 생각하지 못했던 질문을 많이 만들어 준다고 했다. 마인드 맵 기능은 주어진 소스를 기반으로 개념과 관계를 시각화하는 데 상당히 잘 작동한다고 했다. 타임라인 기능은 소스에 있는 여러 이벤트를 시간 순서대로 정리해 주는데 정말 훌륭하다고 했다. 활용 사례로는 새로운 개념 이해, 핵심 자료 수집, 스터디 메이트 역할(학습 계획 관리, 질문/답변 학습, 복습, 약점 보완, 동기 부여), 모의 시험 및 문제 풀이, 창의력 및 사고력 훈련, 논문 관련 작업(주제 선정, 배경 탐색, 선행 연구 정리, 개념 정립, 논리 구성, 글쓰기 초안, 피드백) 등이 제시되었다. 특히 장비 매뉴얼 이해나 유튜브 영상 내용 파악에 유용하며, 논문 작성을 위한 참고 문헌 제안 및 형식 정리에도 활용될 수 있다고 했다 새로운 개념을 이해하고 싶을 때나 중요한 질문에 대한 핵심 자료를 만들고 싶을 때 소스 검색 기능이 유용하다고 했다. 다만 노트북LM은 과제나 태스크를 대신해주는 도구가 아니라 도와주는 어시스턴트라는 점과 좋은 소스를 제공하는 것이 중요하다는 점이 강조되었다. 쓰레기를 집어넣으면 쓰레기가 나온다는 ‘Garbage In, Garbage Out’이라는 말이 있듯이. 노트북LM만 단독으로 사용하기보다 챗GPT, 제미나이(Gemini) 등 다른 툴과 함께 사용하는 것이 더 중요하다고 생각한다고 했다. 다른 툴로 좋은 소스를 만들어서 노트북LM에 넣어 활용하는 선순환 구조를 잘 활용하면 좋다고 했다. “성공하고자 하는 의지가 강하다면, 실패 따위가 나를 압도할 수 없다.” − 정광천, 이노비즈협회 회장   다양한 스터디 그룹의 시너지 : 연결과 성장의 기회 한국미래융합연구원은 정기적인 지식 공유 모임을 통해 AI를 비롯한 다양한 분야의 최신 트렌드와 비즈니스 인사이트를 공유하는 플랫폼 역할을 하고 있다. 정종기 박사는 AI 비즈니스 전문가로서 AI 대중화 시대에 지속 가능한 미래 준비, AI 활용 능력의 중요성, 그리고 AI 트랜스포메이션에 대한 강의를 진행하며 멤버들에게 영감을 주고 있다. 그는 AI가 기업 경영의 효율화와 비용 절감에 핵심적인 역할을 하며 제조 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있음을 강조한다. AI에게 일을 잘 시키는 사람이 능력 있는 사람이라고 했다. 미모셀은 미래 모빌리티 분야의 전문가들이 모여 업계 동향 공유와 네트워킹을 하는 그룹이다. 자율주행 기술, 센서(라이다, 레이다), SDV(Software Defined Vehicle) 등 모빌리티와 AI가 접목되는 분야의 최신 정보를 공유하고 토론한다. 어려운 시기에도 서로 힘이 되고 지지하는 관계를 형성하며 연결의 중요성을 보여준다. 미모셀의 목표는 대표님들의 어깨를 가볍게 해 드리는 것이라고 했다. 이처럼 다양한 스터디 그룹은 AI 기술 자체뿐만 아니라 기술이 비즈니스, 커리어, 그리고 사회 전반에 미치는 영향에 대해 깊이 있게 논의하고 있다. 유발 하라리 교수는 초지능 AI가 인류를 파멸로 이끌 위험이 있지만 경쟁 때문에 개발 속도를 늦추지 못하며, AI는 단순 도구가 아닌 스스로 생각하고 결정하는 주체(agent)라고 했다. AI는 인간과 달리 휴식이 필요 없어 지속적으로 활동 가능하며, 알고리즘 속도를 인간의 속도에 맞게 조절해야 한다고 했다. 또한, AI는 인간을 대체해 불평등한 사회를 초래할 가능성이 있다고 했다. 이러한 예측 속에서 AI 활용 능력은 개인과 기업의 생존에 필수라는 메시지가 반복적으로 강조된다. “AI 활용 능력이 당신의 생존입니다.” − 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가   맺음말 : 배움과 연결을 통한 미래 준비 AI 시대는 불확실성이 높지만 지속적인 학습과 유연성 개발, 광범위한 역량 개발을 통해 기회를 잡을 수 있다고 한다. 특히 기술 변화에 대한 적응력과 개인적인 열정을 바탕으로 오픈소스 도구 등을 활용해 실습하고 실험해보는 것이 중요하다. 데이터공작소와 같은 AI 스터디 그룹, 데이터공작소 개발TFT(서울팀)에서의 실질적인 기술 학습, 미모셀에서의 산업 지식 공유, 그리고 한국미래융합연구원에서의 비즈니스 및 트렌드 통찰은 이러한 미래를 준비하는 강력한 기반이 된다. 피곤함에도 불구하고 참여했던 이 스터디 그룹들에서 필자는 AI 기술의 최신 동향과 더불어 그것이 어떻게 실제 업무와 비즈니스에 적용될 수 있는지, 그리고 개인의 역량을 어떻게 발전시켜야 하는지에 대한 실질적인 답과 영감을 얻을 수 있었다. 기술 도입을 넘어 조직 문화와 일하는 방식을 근본적으로 전환할 용기를 가지고 AI를 경쟁 상대가 아닌 협업 파트너로 받아들일 준비를 하는 것, 그리고 배움과 연결을 멈추지 않는 것이 이 급변하는 시대에 생존하고 번영하는 길임을 다시 한 번 확인했다.   ■ 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. 

주요 디지털 트윈 소프트웨어   클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션, NX X   개발 및 공급 : 지멘스, www.siemens.com     NX X는 우리 기업들에게 업계 선도 기술을 제공하는 클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션이다. Siemens Xcelerator 포트폴리오의 핵심인 NX X는 클라우드 서비스를 통해 사용자가 리소스를 확보하고 혁신에 집중할 수 있도록 한다.  1. 주요 특징 (1) 원활하고 효율적인 협업 안전한 데이터 관리와 함께 데스크톱 설치 또는 아마존 웹 서비스 (AWS)를 통한 브라우저 스트리밍을 지원한다. Teamcenter X 소프트웨어가 내장돼 데이터 관리 기능을 강화하고, 클라우드 기반 애드혹(ad hoc) 데이터 공유와 외부 협력 단체와의 협업 기능을 제공한다. (2) 중앙 집중식 클라우드 라이선스 관리 및 구성 중앙 집중식 클라우드 라이선스 관리와 구성, 기능 제공을 통해 IT 요구 사항을 간소화한다. 다양한 지역에 있는 팀에게 최고의 유연성을 제공한다. (3) NX 통합 데이터 관리 NX와 완전히 통합된 안전한 데이터 관리 기능을 제공해 제품 데이터 관리, 변경 관리, 릴리스 워크플로우, 실시간 협업 검토를 수행할 수 있다. (4) 유연한 확장 가능성 고객이 NX 기본 기능 외에도 애드온(Add-on) 모듈과 고급 NX 기능에 액세스할 수 있는 탄력적이고 비용 효율적인 방법을 제공한다. 2. 도입 효과 NX X는 설계 효율과 혁신을 향상시키고, 메카니컬 설계 프로세스를 가속화하며, 고객 및 공급업체와의 협업을 강화한다. 또한 설계 프로세스의 낭비와 비용을 절감하고, 처음부터 제품 품질을 개선하며, 모델에서 인쇄된 파트까지 작업을 간소화한다. 3. 주요 고객 ■ Helixx : e-모빌리티 기술 스타트업인 Helixx는 NX X를 도입해 안전하고 저렴한 무배출 최종 마일 전기차를 가상으로 제작할 수 있는 Helixx Mobility Hubs의 비전을 실현하고 있다. ■ 도브테일 일렉트릭 에비에이션(Dovetail Electric Aviation) : 지속 가능한 항공 기업인 도브테일 일렉트릭 에비에이션은 NX X를 통해 스페인과 호주에 있는 팀 간의 원활한 협업 워크플로우를 구축하고 있다. NX X는 디지털 트윈 설계 개념과 반복 작업을 실행 가능한 프로토타입으로 더 빠르게 전환해 설계와 재작업 시간을 절약할 수 있도록 지원하고 있다.       상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

"글로벌 리더들이 선택한 프리미엄 설계 플랫폼, SIEMENS NX 최신 기술과 AI전략을 만나보세요!" 이번 행사에서는 협업, 다영역 설계, 몰입형 기술, AI, 원가 관리 등 다양한 분야에서 NX가 제공하는 최신 트렌드를 소개하며, 이를 통해 어떻게 비즈니스 가치를 극대화할 수 있는지 알아봅니다.  

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 IDC의 ‘IDC 2024 SaaS CSAT 어워드(IDC 2024 SaaS CSAT Award)’에서 제품 수명주기 관리(PLM)와 컴퓨터 지원 설계(CAD) 등 두 개 부문을 수상했다고 발표했다. IDC의 2024 SaaS 패스 설문조사(2024 SaaS Path Survey)에서 수집된 평가에 따르면, 지멘스는 PLM/CAD 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션 시장에서 가장 높은 점수를 받은 공급업체 그룹에 속했다. 지멘스의 엑셀러레이터(Xcelerator) 산업 소프트웨어 포트폴리오에는 PLM을 위한 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어와 제품 설계 및 엔지니어링을 위한 NX 및 솔리드 엣지 소프트웨어가 포함된 디자인센터 X(Designcenter X) 등의 SaaS 제품이 포함된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 조 보먼(Joe Bohman) PLM 제품 총괄 부사장은 “2024년 CAD와 PLM SaaS 고객 만족도 부문에서 IDC의 상을 받게 돼 매우 영광스럽게 생각한다. 이는 고객이 원하는 도구와 성공을 위해 필요한 지원을 제공하려는 지멘스의 접근 방식을 입증한 결과라고 생각한다”면서, “팀센터 X와 디자인센터 X를 통해 사용자 경험과 산업 중심 기능을 제공하는 신뢰할 수 있는 브랜드로 고객들로부터 인정받게 돼 기쁘다. 우리는 우수한 SaaS 운영과 고객 지원으로 뒷받침되는 혁신과 디지털 전환 실현을 위해 최선을 다하고 있다”고 말했다. IDC의 존 스노우(John Snow) 제품 혁신 전략 연구 디렉터는 “IDC의 연구에 따르면 제품 개발 협업이 PLM과 CAD의 사용을 클라우드와 SaaS로 전환시키고 있다. 이는 시간, 비용, 품질 지표를 개선하기 위한 것이다. 하지만 동시에 제조업체는 보안과 IP 보호에 대한 SaaS의 영향에 대해 우려하고 있는 것으로 나타났다”고 설명했다.     IDC의 고객 만족도 시상 프로그램인 CSAT 어워드는 IDC의 SaaS 패스 설문조사에 따라 각 애플리케이션 시장에서 가장 높은 고객 만족도 점수를 받은 선도적인 SaaS 공급업체를 선정한다. SaaS 패스는 전 세계 모든 지역과 기업 규모에 걸쳐 약 2900개 조직을 대상으로 한 글로벌 설문조사로, 고객들은 30개 이상의 다양한 고객 만족도 지표에 따라 공급업체를 평가한다. SaaS 패스는 23개 기능별 애플리케이션 시장에 대한 심층 분석을 포함해 SaaS 구매자의 마음과 여정에 대한 수요 측면의 지침을 제공한다.

애플(Apple) 제조업 R&D 지원센터에서 스마트 제조의 여정을 위한 스마트 제조 무료 교육을 실시합니다.       

에이수스 코리아는 산업용 에지 컴퓨팅 및 데이터 센터 환경에 최적화된 RUC-1000G, RUC-1000D, 러기드 에지 컴퓨팅을 위한 PE2300U를 출시한다고 밝혔다.   ▲ 에이수스 RUC-1000 시리즈   에이수스 RUC-1000 시리즈인 RUC-1000G와 RUC-1000D는 서버 랙에 장착 가능한 하프랙(Half-Rack) 폼팩터를 기반으로 한 임베디드 팬리스 AI 에지 컴퓨터이다. 최신 인텔 코어 울트라 200S 시리즈 프로세서와 최대 64GB 메모리를 지원하는 듀얼 DDR5-6400 SO-DIMM 슬롯을 갖추고 있다. IEC 62443-4-1 사이버 보안 표준을 준수하며, 통합형 iBMC 모듈을 통해 원격 모니터링, 시스템 복구 및 운영을 지원하는 OOB 관리 기능을 제공한다. 두 제품 모두 MIL-STD-810H 인증을 획득해 높은 안정성과 내구성을 제공한다. RUC-1000G는 표준화된 2U 19인치 랙 마운트 규격으로 제공된다. 600W GPU(최대 4000 AI TOP)를 지원하며 PCIe 5.0 인터페이스, 모듈형 냉각 설계, 그리고 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션 시리즈 GPU와의 호환성을 바탕으로 머신 비전, 자율 주행, 지능형 비디오 분석, 생성형 AI 및 스마트 공장 환경 구축에 최적화된 성능을 제공한다. -25℃~60℃의 극한 환경에서도 안정적으로 동작할 뿐만 아니라, 모듈화를 통한 메인 시스템과 GPU가 분리된 냉각 시스템으로 혹독한 환경에서도 스로틀링 없는 성능을 보여준다. RUC-1000D는 하프랙 임베디드 팬리스 에지 컴퓨터로 RAID 지원 그리고 최대 6개의 2.5인치 SSD를 장착할 수 있는 핫스왑 섀시를 지원하며, ▲10GbE LAN ▲듀얼 2.5GbE LAN ▲10개의 USB 포트 ▲6개의 COM 포트 등을 포함한 다양한 I/O 구성을 통해 산업 자동화 및 스마트 공장, 스마트 시티 인프라 구축에 적합한 유연한 연결성을 제공한다. 또한, -25℃~60℃의 작동 온도 범위를 지원해 실외 혹은 열악한 환경에서도 안정적인 운용이 가능하다.   ▲ 에이수스 PE2300U   팬리스 러기드 에지 컴퓨터인 PE2300U는 인텔 코어 울트라 프로세서, PCIe 5.0을 기반으로 최대 4개의 COM 포트, 7개의 USB 포트, 3개의 독립적인 디스플레이 포트 등 다양한 I/O 기능을 갖추고 있다. 또한 PoE LAN, CAN-Bus, Com 포트 모듈을 추가하여 확장할 수 있는 설계 방식으로, 까다로운 환경에서 일관된 고성능과 팬리스 기반의 정숙한 작동이 이루어질 수 있도록 구성되어 있다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 블록 기반 확장현실 솔루션, TROSAR CyberSpace 개발 및 자료 제공 : 이로젠, 032-351-1624, www.elozen.com   TROSAR CyberSpace(트로사 사이버스페이스)는 디지털 블록 기반 확장현실 솔루션이다. Tool은 확장현실 콘텐츠 제작도구인 TROSAR XR Studio와 확장현실 콘텐츠 뷰어인 TROSAR XR Viewer이다. 디지털 블록은 독립성 및 재활용성을 위한 일종의 파일 형식이다.  확장현실 디지털 블록은 TROSAR XR Studio에서 3D STEP 파일을 불러와서 확장현실 콘텐츠 구현에 필요한 구조형성 및 속성을 부여함으로 생성된다. 이렇게 생성된 확장현실 콘텐츠는 TROSAR XR Viewer를 통해 Meta Quest3/3s, Hololens2에서 바로 증강된다. 1. 주요 특징  Tool은 기계·전장장치의 분해·조립에 특화되어 있다. 사용자와의 상호작용으로 공구를 이용하여, 장치의 최하위부품까지 분해·조립하는 확장현실 콘텐츠 제작 시 용이하다.    (1) 비전문가도 직접 쉽게 콘텐츠 제작 기존 확장현실 콘텐츠가 전문가에게 의뢰해서 제작되었다면, TROSAR CyberSpace의 제작방식은 제품설계자가 설계한 3D STEP 파일을 이용하여 직접 쉽게 분해·조립 확장현실 콘텐츠를 제작할 수 있다. 비전문가도 빠르고 쉽게 확장현실 콘텐츠를 제작할 수 있고, 또한, 라이브러리화를 통해 콘텐츠의 변경·유지관리가 용이하다.   (2) 합리적 가격 및 국내 자체 기술 ■ 제품대비 20%미만의 가격 ■ 국내 자체 기술로 고객의 요청사항을 빠른 피드백으로 반영 2. 주요 기능   (1) 확장현실 콘텐츠 제작 Tool 확장현실 콘텐츠 제작도구인 TROSAR XR Studio의 주요 기능은 아래와 같다. ■ 디지털블록 생성 : 3D STEP을 불러와서 디지털블록으로 변환 ■ 부하 경감 : 데이터 경량화 ■ 라이브러리 생성 : 공구·체결부품 동작 관련 라이브러리 제공 및 생성 ■ 콘텐츠 시나리오 편집 : 작업지침 또는 분해·조립 등 절차를 시나리오로 작성 (2) 확장현실 콘텐츠 뷰어 확장현실 콘텐츠 뷰어인 TROSAR XR Viewer의 주요 기능은 아래와 같다. ■ 디지털 블록 시각화 : 가상공간에 디지털 블록 증강 ■ 손 및 공구 동작 인식기술 : 가상공간에서 사용자 상호작용으로 조작 ■ 공간좌표 인식기술: 실공간과 가상공간의 좌표 정합 ■ 객체 인식 · 정합 기술: 실 공간 객체와 가상공간 객체를 정합 3. 도입 효과 (1) 콘텐츠 제작 시간 단축 전문가 의뢰에 의한 콘텐츠 제작이 아니라 콘텐츠 제작도구와 라이브러리를 이용하여 직접 콘텐츠 제작이 가능하고 콘텐츠 뷰어로 제작한 콘텐츠를 바로 확인할 수 있어, 의뢰 시간, 소통 시간, 검증 시간, 변화 관리 시간 등이 불필요하거나 단축되어 콘텐츠 제작·유지보수 시간이 단축된다.   (2) 콘텐츠 제작 비용 감소 콘텐츠 직접 제작으로 비용 감소 (3) 콘텐츠 자산화 제작된 콘텐츠 및 공구·체결부품 라이브러리로 콘텐츠 자산화 및 재사용율 증가   4. 주요 고객 사이트 부산교통공사 BTC아카데미 실습 교육     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

엔비디아가 마이크로소프트와 협력해 RTX AI PC를 위한 다양한 기능과 개발자 도구를 통해 AI 생태계 전반을 확장하고 있다고 밝혔다. RTX AI PC용으로 새롭게 설계된 엔비디아 텐서RT(NVIDIA TensorRT)는 윈도우 ML(Windows ML)을 통해 제공되며, 고성능 AI 실행 환경을 지원한다. 생성형 AI는 디지털 휴먼부터 글쓰기 도우미, 지능형 에이전트, 크리에이티브 도구에 이르기까지 PC 소프트웨어를 획기적인 경험으로 변화시키고 있다. 엔비디아 RTX AI PC는 생성형 AI 실험을 더 쉽게 시작하고, 윈도우 11에서 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 지원하는 기술이다. 엔비디아 텐서RT가 RTX AI PC를 위해 새롭게 설계됐다. 높은 수준의 텐서RT 성능과 함께 적시 온디바이스 엔진 구축과 기존 대비 8배 더 작은 패키지 크기를 통해 1억 대 이상의 RTX AI PC에 AI를 원활하게 배포할 수 있도록 돕는다. ‘마이크로소프트 빌드(Microsoft Bulid)’ 행사에서 발표된 RTX용 텐서RT는 앱 개발자에게 광범위한 하드웨어 호환성과 최첨단 성능을 모두 제공하는 새로운 추론 스택인 윈도우 ML에서 기본적으로 지원된다. 엔비디아는 AI 기능을 통합하려는 개발자를 위해 엔비디아 DLSS부터 엔비디아 RTX 비디오(RTX Video)와 같은 멀티미디어 향상 기능까지 다양한 소프트웨어 개발 키트(software development kits, SDKs) 옵션을 제공한다. 5월 중으로 오토데스크를 비롯해 빌리빌리(Bilibili), 카오스(Chaos), LM 스튜디오(LM Studio), 토파즈 랩스(Topaz Labs)의 인기 소프트웨어 애플리케이션에서 RTX AI 기능과 가속화를 위한 업데이트를 출시할 예정이다.     AI 애호가와 개발자는 엔비디아 NIM을 사용해 AI를 쉽게 시작할 수 있다. 이는 애니띵LLM(AnythingLLM), 마이크로소프트 VS 코드(VS Code), 컴피UI(ComfyUI)와 같은 인기 앱에서 실행 가능한 사전 패키징, 최적화된 AI 모델이다. 곧 출시되는 플럭스.1-쉬넬(FLUX.1-schnell) 이미지 생성 모델은 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 인기 있는 플럭스.1-데브(dev) NIM 마이크로서비스는 더 많은 RTX GPU를 지원하도록 업데이트됐다. 엔비디아 앱 내 RTX PC AI 어시스턴트인 프로젝트 G-어시스트(Project G-Assist)는 코딩 없이 간단한 AI 개발을 시작하고자 하는 사용자들을 지원한다. 이를 통해 자연어 기반 AI로 PC 앱과 주변기기를 제어하는 플러그인을 직접 구축할 수 있다. 아울러 구글 제미나이(Google Gemini) 웹 검색, 스포티파이(Spotify), 트위치(Twitch), IFTTT, 시그널RGB(SignalRGB)등 새로운 커뮤니티 플러그인도 현재 제공되고 있다. 윈도우 ML은 ONNX 런타임(ONNX Runtime) 기반으로 구동되며, 각 하드웨어 제조업체에서 제공하고 유지 관리하는 최적화된 AI 실행 레이어에 원활하게 연결된다. 지포스(GeForce) RTX GPU의 경우, 윈도우 ML은 높은 성능과 빠른 배포를 위해 RTX용 텐서RT 추론 라이브러리를 자동으로 사용한다. 다이렉트ML(DirectML)과 비교했을 때, 텐서RT는 PC에서 AI 워크로드를 처리하는 데 50% 이상 빠른 성능을 제공한다. 또한 윈도우 ML은 개발자의 QoL(Quality of Life) 측면에서도 다양한 이점을 제공한다. 각 AI 기능을 실행하는 데 가장 적합한 하드웨어(GPU, CPU, NPU)를 자동으로 선택하고, 해당 하드웨어에 맞는 실행 공급자를 다운로드해 해당 파일을 앱에서 패키징할 필요가 없게 한다. 이로써 최신 텐서RT 성능 최적화가 준비되는 즉시 사용자에게 제공될 수 있다.  텐서RT는 원래 데이터센터용으로 구축된 라이브러리였지만, RTX AI PC를 위해 새롭게 설계됐다. RTX용 텐서RT는 텐서RT 엔진을 사전 생성해 앱과 함께 패키징하는 대신, 적시에 온디바이스 엔진을 구축해 사용자의 특정 RTX GPU에 최적화된 AI 모델 실행을 수 초 내에 처리할 수 있다. 또한 라이브러리 패키징 방식이 간소화돼 파일 크기가 기존 대비 8배까지 줄었다. RTX용 텐서RT는 현재 윈도우 ML 프리뷰를 통해 제공되고 있으며, 6월부터는 엔비디아 개발자(NVIDIA Developer) 포털에서 독립형 SDK로 제공될 예정이다. 한편, AI 기능을 추가하거나 앱 성능을 향상시키려는 개발자는 광범위한 엔비디아 SDK를 활용할 수 있다. 여기에는 GPU 가속화를 위한 엔비디아 쿠다(CUDA)와 텐서RT, 3D 그래픽을 위한 엔비디아 DLSS와 옵틱스(Optix), 멀티미디어를 위한 엔비디아 RTX 비디오와 맥신(Maxine), 생성형 AI를 위한 엔비디아 리바(Riva)와 ACE가 포함된다. 엔비디아는 윈도우 ML과 텐서RT 통합을 통해 마이크로소프트와 주요 AI 앱 개발자들과의 협력을 지속하며 RTX 기반 시스템에서 AI 기능을 가속화하도록 지원할 예정이다.