지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 Arm과 협력해 에이전틱 AI 워크로드 처리에 최적화된 AGI CPU의 성능과 안정성을 검증한다고 밝혔다. 이를 통해 차세대 에이전틱 AI 환경에서 즉시 운용할 수 있는 대규모 AI 인프라 구현을 지원한다. Arm의 AGI CPU는 Arm 네오버스 컴퓨트 서브시스템(Neoverse Compute Subsystem)인 CSS(씨에스에스) V3 플랫폼을 기반으로 설계되었다. 이 CPU는 에이전틱 AI와 클라우드 데이터센터 환경에서 높은 성능과 에너지 효율을 동시에 구현할 수 있도록 개발됐다. 지멘스의 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS) 하드웨어 지원 검증 플랫폼은 개별 서브시스템부터 전체 시스템까지 단계적으로 AGI CPU를 검증했다. 칩 최종 설계 확정인 테이프아웃 전에 대형 클라우드 사업자가 요구하는 성능, 레이턴시, 전력 기준을 달성하도록 도왔다.     Arm은 지멘스의 하드웨어 지원 검증(HAV), 에뮬레이션, 프로토타이핑 설루션을 활용해 네오버스 V 시리즈 CSS의 설계 복잡성과 성능 요구사항을 해결했다. 해당 워크플로는 하이퍼스케일러 환경을 위한 핵심 성능 지표 검증을 지원하기 위해 Arm과 협력해 구성했다. Arm은 AGI CPU가 에이전틱 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 전력 대비 성능 측면의 큰 도약을 이룬 제품이라고 밝혔다. 이 제품은 네오버스 V 시리즈 코어, 고속 인터커넥트, PCIe Gen6, NVMe, CXL 등 다양한 기술을 하나로 통합한 멀티 다이 구조를 가진다. 이 때문에 기존 EDA 툴만으로는 필요한 수준의 검증을 수행하기 어렵다. 지멘스의 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS) 프로토타이핑 플랫폼은 벨로체 스트라토 CS가 칩 전체 검증을 맡을 뿐만 아니라, 실제 칩 생산 이전 단계의 소프트웨어 개발을 앞당긴다. 벨로체 프로FPGA CS는 실시간에 가까운 속도로 동작하는 FPGA 기반 시제품을 제공한다. 소프트웨어 팀이 칩 양산보다 수개월 먼저 검증, 드라이버 개발, 시스템 초기 구동을 시작할 수 있도록 지원한다. 지멘스는 이를 통해 빠듯한 칩 출시 일정에 맞춰 소프트웨어를 준비하고, 하이퍼스케일러의 핵심 배포 일정 리스크를 줄일 수 있다고 밝혔다. 지멘스의 검증 및 구현 설루션은 Arm CPU 설계 환경에 자연스럽게 통합되어 빠르고 부담 없는 도입을 지원한다. Arm AGI CPU 개발에 활용된 벨로체 스트라토 CS 기술은 Arm 라이선시, SoC 설계자, 생태계 파트너에게도 동일하게 제공된다. 이를 통해 혁신 속도를 높이고 개발 리스크를 낮춘다. 동시에 에이전틱 AI 업계 전반의 예측 가능한 제품 출시를 지원하는 생태계가 형성된다. Arm 네오버스 CSS 플랫폼을 기반으로 자체 칩을 개발하는 하이퍼스케일러에게 이러한 검증 기술 접근성은 초대규모의 실제 적용 환경에서도 설계 신뢰성을 확보할 수 있는 경로를 제공한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 장 마리 브루네(Jean Marie Brunet) 하드웨어 지원 검증 부문 수석 부사장은 “Arm AGI CPU는 에이전틱 AI 혁신을 향한 업계의 도전 의지를 상징한다”면서, “Arm과의 협력을 통해 지멘스의 검증 기술이 네오버스 CSS 전체를 완전한 SoC 수준에서 업계 최고의 성능과 채널 대역폭으로 검증할 수 있음을 입증했다”고 말했다. 이어서 “이번 성과는 AI 인프라의 한계를 함께 넓혀가겠다는 양사의 공동 의지를 보여주며, 점점 복잡해지는 설계 과제에 직면한 Arm 생태계 고객들과 함께 성장하는 지멘스 설루션의 역량을 확인시켜 준다”고 덧붙였다. Arm의 카리마 드리디(Karima Dridi) 프로덕티비티 엔지니어링 부문 부사장은 “현대 AI 컴퓨팅 플랫폼의 규모와 복잡성은 한층 높은 수준의 검증을 요구한다”면서, “지멘스의 설루션은 다수의 벨로체 스트라토 CS 장비를 연동한 대규모 Arm AGI CPU 전체 시스템 검증을 가능하게 해, 하이퍼스케일러가 요구하는 성능과 효율 기준을 충족하는 데 기여했다”라고 말했다.

어도비는 크리에이티브, 생산성 및 고객 경험을 구현하는 브랜드 가시성 설루션을 발표했다. 이번 설루션은 기업이 직면한 과제인 AI 기반 탐색 환경에서의 브랜드 가시성, 정확성, 신뢰성을 강화하는 데 초점을 맞추었다. 이와 함께 자사 채널에서 고객의 직접적인 참여를 더욱 심화할 수 있도록 지원한다. 최근 AI 기반 채팅 서비스와 브라우저가 소비자의 브랜드 탐색, 평가, 행동이 이뤄지는 주요 채널로 자리 잡으면서, AI 가시성은 경영진의 핵심 과제로 부상했다. 또한 브랜드 웹사이트와 같은 자사 채널에서 직접 상호작용할 때, 개인화에 대한 고객의 기대치도 그 어느 때보다 높아졌다. 자사 채널은 물론 AI 인터페이스 전반에 활용되는 모든 콘텐츠는 정확하고 브랜드 가이드라인에 부합하며, 규정을 준수하고, 승인된 것이어야 한다. 어도비의 데이터에 따르면 2026년 3월 기준 미국 소매 사이트로 유입되는 AI 트래픽은 전년 대비 269% 증가했다. 반면 기업의 AI 가시성 확보 수준는 여전히 상당한 간극을 보이고 있다. 어도비는 “AI 기반 탐색과 직접적인 고객 참여를 하나의 연결된 시스템으로 통합해 접근하는 브랜드만이 시간이 지날수록 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 전망됨에 따라, 이러한 과제를 시급히 해결해야 할 필요성도 더욱 커지고 있다”고 짚었다.     경험 플라이휠의 핵심이 되는 어도비의 브랜드 가시성 설루션은 감지, 생성, 도달, 학습의 네 가지 축을 기반으로 하는 지속적인 운영 모델로 작동한다. 브랜드는 AI 기반 탐색 환경에서 자사의 노출 현황을 감지하고, 브랜드 맥락에 기반한 콘텐츠와 경험을 생성하며, 공통된 기반에서 인간 och AI 시스템 모두에 도달하고, 모든 상호작용을 통해 학습해 성과를 개선한다. AI 에이전트와 인간의 협업을 기반으로 하는 경험 플라이휠은 매 사이클마다 더욱 강화되는 이점을 만든다. 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager)는 모든 경험의 기반이 되는 브랜드 정합성, 권한, 거버넌스 및 콘텐츠 소스를 관리하는 새로운 레이어를 추가한다. 이를 통해 웹과 자사 채널 전반에서 경험을 구축하고 최적화하는 과정에서 팀과 AI 에이전트가 활용할 수 있는 작업 맥락을 제공한다. 또한 새로운 에이전틱 저작 기능을 통해 조직 전체로 접근성을 확대하고, 브랜드 가시성과 고객 참여를 담당하는 모든 직원이 AI 중심 경험 구축 툴을 활용할 수 있도록 지원한다. 경험 플라이휠을 구현하는 첫 번째 요소인 감지 단계에서는 어도비 LLM 옵티마이저(Adobe LLM Optimizer)와 어도비 커머스(Adobe Commerce)의 향상된 기능을 활용한다. 이를 통해 전통적인 검색과 LLM 기반 경험 전반에서 AI 시스템이 제품, 콘텐츠 및 브랜드 존재를 어떻게 해석하는지 평가함으로써, 기업이 AI 기반 탐색 환경 전반에서 자사의 노출 현황을 파악할 수 있도록 지원한다. 또한 AI 기반 쇼핑 여정 전반에서 제품 가시성 격차를 식별하는 데 도움을 준다. 생성 단계에서는 선도적인 콘텐츠 관리 시스템 어도비 익스피리언스 매니저 사이트(AEM Sites)가 인간과 AI 에이전트를 위한 경험 구축의 기반을 제공하며, 이러한 경험은 핵심 워크플로에 직접 통합된다. 새로운 맥락 관리 기능은 모든 경험이 브랜드 정합성에 기반하고, 정책에 따라 관리 및 통제되며, 공통된 권한과 콘텐츠 소스를 바탕으로 구축되도록 한다. 이를 통해 팀은 AI 기반의 경험을 대규모로 생성할 수 있다. 현재 제공되는 세 가지 에이전트 중 브랜드 익스피리언스 에이전트(Brand Experience Agent)는 기존 페이지를 업데이트하고, 신규 콘텐츠를 생성하며, 레거시 사이트를 AI 기반 탐색에 맞게 현대화해 콘텐츠 제작을 가속화한다. 콘텐츠 어드바이저 에이전트(Content Advisor Agent)는 승인된 콘텐츠를 즉시 제공하고 다양한 채널에 맞게 준비해, 콘텐츠 탐색에 소요되는 시간을 줄이고 영향력을 극대화할 수 있도록 지원한다. 브랜드 거버넌스 에이전트(Brand Governance Agent)는 브랜드 정책을 시행하고, 애셋 권리를 추적하며, 권한을 관리함으로써 고객과 AI 시스템을 위한 모든 콘텐츠가 브랜드 가이드라인에 맞고, 승인되며, 규정을 준수하도록 지원한다. 도달 단계에서는 어도비 커머스의 향상된 기능이 카탈로그 고도화와 제품 페이지 최적화를 통해 AI 기반 쇼핑 여정 전반에서 제품 가시성을 높인다. 또한 업데이트된 어도비 브랜드 컨시어지(Adobe Brand Concierge)는 실시간 제품 정보와 결제 기능을 고객과의 대화에 통합한 대화형 경험을 제공한다. 더불어 어도비 익스피리언스 매니저의 신규 기능인 LLM 앱(LLM Apps)은 브랜드가 LLM 인터페이스 내에서 직접 실행되는 브랜드 경험을 구축할 수 있도록 지원하며, 다양한 AI 접점 전반으로 브랜드 존재감을 확장한다. 마지막으로 학습 단계에서 기업은 다양한 AI 접점에서 자사 추천 점유율과 응답 정확도를 측정할 수 있다. 자사 채널에서는 직접적인 고객 참여 증가와 고객 생애 가치에 미치는 영향을 평가할 수 있다. 또한 인간의 수정과 편집자적 판단이 시스템 전반에 반영돼 조직의 축적된 지식을 형성하고, 각 사이클을 더욱 정교하게 만든다. 이를 통해 모든 경험의 기반이 되는 브랜드 정합성, 거버넌스, 콘텐츠 체계가 지속적으로 강화된다. 어도비의 로니 스타크(Loni Stark) 전략 및 제품 부문 부사장은 “수십 년 간 브랜드는 콘텐츠를 관리해 왔지만 이제는 AI가 자사의 제품과 서비스를 어떻게 이해하는지, 그리고 자사 에이전트가 행동하기 위해 필요한 조직 내 지식까지 정확히 반영할 수 있도록 맥락까지 관리해야 한다. 이러한 과제는 어도비의 새로운 설루션을 통해 해결할 수 있다”고 설명했다.

델 테크놀로지스는 ‘델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026’에서 엔비디아 기반 델 AI 팩토리(Dell AI Factory with NVIDIA)의 업데이트 사항을 발표했다. 이번 발표는 에이전틱 AI, 데이터 오케스트레이션, 차세대 인프라, 에코시스템 전반에 걸친 혁신을 소개하면서, 기업과 기관이 AI 비전을 실제 비즈니스 성과로 전환할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 델 테크놀로지스에 따르면, 현재 전 세계 5000개 이상의 고객들이 델 AI 팩토리를 사용하고 있으며, 이는 신뢰할 수 있는 데이터와 제어 가능한 인프라를 통해 안전하게 AI를 구축하고 목적에 맞춰 확장하며 성과를 달성할 수 있도록 설계됐다. 많은 기업이 AI에 대한 계획과 목표를 실행에 옮기는 과정에서 어려움을 겪고 있으며, 데이터 가용성과 품질은 AI 성숙도의 모든 단계에서 직면하는 가장 큰 구현 과제로 꼽힌다. 신뢰할 수 있고 AI에 최적화된 데이터 기반이 준비되지 않은 경우, 인프라 설루션이라고 하더라도 적절한 역할을 하지 못해 운영 전 단계의 파일럿 프로젝트에서 중단되는 등 에이전틱 AI를 구현하기 어렵다. 엔비디아와 델 테크놀로지스는 이를 해결하기 위해 간소화된 통합 접근 방식을 제시하며, 이러한 접근 방식은 가치 실현 시간을 최대 84% 단축하고 기업이 확신할 수 있는 범위 내에서 규모를 확장할 수 있도록 지원한다고 설명했다. 에이전틱 AI 워크로드가 점점 복잡해짐에 따라 클라우드 사용 비용을 예측하기가 더욱 어려워지고 있다. 성능, 데이터 주권, 비용 효율성이 최우선 과제로 부상하면서, 많은 조직이 보다 통제된 방식으로 자율형 AI를 구축하는 방안을 모색하는 추세다. 이에 맞춰 공개된 ‘델 데스크사이드 에이전틱 AI(Dell Deskside Agentic AI)’는 델의 고성능 워크스테이션과 엔비디아 네모클로(NemoClaw) 기반의 신규 설루션으로서, 기업이 데이터를 기기 외부로 반출하지 않고도 로컬 환경에서 자율형 AI 에이전트를 안전하게 구축하고 실행할 수 있도록 지원한다. 델 테크놀로지스의 엔드 투 엔드 서비스를 통해 제공되는 이 설루션은 소프트웨어 엔지니어링, 학술 연구, 그리고 규제가 엄격한 산업 분야의 전문 조직을 위해 설계됐다. 이를 통해 변동성이 큰 클라우드 토큰 비용을 보다 예측 가능하고 통제 가능한 인프라 투자로 전환할 수 있으며, 퍼블릭 클라우드 API 사용과 비교해 빠르면 3개월 만에 투자 비용을 회수할 수 있다는 것이 델 테크놀로지스의 설명이다.   ▲ 델 데스크사이드 에이전틱 AI   자율형 AI 에이전트를 위한 보안 런타임인 엔비디아 오픈쉘(OpenShell)이 델 AI 팩토리 전반에 새롭게 지원된다. 델 프로 프리시전(Pro Precision) 타워, 델 프로 맥스 위드 GB10(Dell Pro Max with GB10) 및 델 프로 맥스 위드 GB300(Dell Pro Max with GB300)에서부터 델 파워엣지 XE(Dell PowerEdge XE) 서버 제품군에 이르기까지 다양한 환경에서 개인정보 보호를 제어하는 상태로 AI 에이전트를 구축하고 배포하며 거버넌스를 적용할 수 있다. 델 AI 데이터 플랫폼(Dell AI Data Platform) 기반의 델-엔비디아 AI-Q 2.0(Dell-NVIDIA AI-Q 2.0) 레퍼런스 아키텍처는 규제 산업을 위한 프로덕션 수준의 멀티 에이전트 연구 워크플로를 제공해 지원 범위를 확장했다. 또한 델 테크놀로지스는 데이터 탐색, 준비, 분석, AI 기반 경험 제공까지 전체 라이프사이클에 걸쳐 기업 데이터를 대규모로 AI 활용에 적합하도록 지원하는 델 AI 데이터 플랫폼의 주요 기능 향상을 발표했다. 먼저 오케스트레이션 및 검색 기능을 강화해 수십억 개의 비정형 파일을 색인하고, 이를 거버넌스 기반 데이터 파이프라인으로 연결할 수 있게 됐다. 이를 통해 데이터 탐색과 AI 학습용 데이터셋 구축 속도를 대폭 단축할 수 있다. 또한 델 AI 데이터 플랫폼 통합 서비스를 통해 데이터 준비, 전문 인력 부족, 운영 복잡성 등 고객이 겪는 주요 과제를 해결함으로써 AI 파일럿 프로젝트를 운영 환경으로 빠르게 전환할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 델 AI 데이터 플랫폼 내에서 스타버스트(Starburst) 기반의 델 데이터 애널리틱스 엔진(Dell Data Analytics Engine)은 GPU 가속 SQL 분석 기능을 제공해 엔터프라이즈 AI 분석 성능을 향상시킨다. 현재 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU에서 최대 6배 빠른 쿼리 성능을 제공하며, 향후 차세대 엔비디아 베라(Vera) CPU 플랫폼도 지원할 예정이다. 이를 통해 전통적인 데이터 분석뿐 아니라 대규모 데이터를 처리하는 에이전틱 AI 애플리케이션의 인사이트 도출 속도를 높일 수 있다. 새로 발표된 델 오브젝트스케일 X7700(ObjectScale X7700)은 이전 세대 대비 최대 45% 더 높은 HDD 용량을 제공하며, 컴퓨팅과 스토리지를 유연하게 확장할 수 있어 총소유비용(TCO)을 절감한다. 향후 245TB 올플래시 드라이브 지원이 추가되면 오브젝트스케일 플래시 스토리지 집적도는 3배 이상 향상될 예정이다. 엔비디아 기반 델 AI 데이터 플랫폼의 스토리지 및 검색 엔진은 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 라이브러리와 통합돼 확장형 오브젝트 스토리지와 의미 기반 및 벡터 검색 기능을 결합한다. 이를 통해 PLM 시스템과 각종 데이터 저장소를 옴니버스와 직접 연결해 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습을 지원하고, 검증 워크플로에 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있다. 한편, 델 테크놀로지스는 ‘델 파워랙(PowerRack)’을 자사의 AI 인프라 포트폴리오에 추가했다. 델 파워랙은 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지를 하나의 통합 시스템으로 설계한 설루션으로, 열 설계, 전력 관리, 소프트웨어 최적화를 엔지니어링 초기 단계에서부터 함께 구현했다. 개별 구성 요소를 조립할 때 발생하는 통합 부담 없이 엔터프라이즈 규모의 AI 및 HPC 워크로드를 가속하도록 돕는다. 델 파워랙의 스토리지 및 네트워킹 설루션은 공장에서 통합된 전용 델 엑사스케일(Exascale) 스토리지와 의도 기반 네트워킹을 지원하는 델 파워스위치(PowerSwitch)를 사용해 시스템 차원에서 성능, 전력, 냉각을 최적화하고, 모든 자원은 델 통합 랙 컨트롤러(Dell Integrated Rack Controller)를 통해 일관되게 관리된다. 이 밖에도 다양한 인프라 설루션 업데이트가 이루어졌다. 초대규모 확장을 위해 ‘델 파워플렉스(PowerFlex)’를 ‘델 엑사스케일’ 스토리지에 추가해 델 파워랙을 위한 통합 랙 아키텍처를 완성했으며, 컴팩트한 랙 장착형 워크스테이션인 델 프로 프리시전 7 R1은 1U 폼팩터에 엔비디아 RTX 프로 블랙웰 맥스-Q 워크스테이션 에디션 GPU와 최대 64TB의 스토리지를 탑재해, 공간 제약이 있는 환경에서도 고성능 컴퓨팅을 구현할 수 있도록 지원한다. 통합 랙 관리를 돕는 델 통합 랙 컨트롤러와 델 오픈매니지 엔터프라이즈(OpenManage Enterprise)의 최신 버전은 통합 컴퓨팅 환경을 위한 단일 제어 플랫폼을 제공해 원격 장치 연결 기능을 확대하고 랙 전체에 대한 오케스트레이션을 일관되게 수행하게 한다. 차세대 냉각 기술인 델 파워쿨(PowerCool) CDU C7000은 4U, 19인치의 컴팩트한 폼팩터에서 엔비디아 베라 루빈(Rubin) NVL72 플랫폼의 냉각 요구사항을 충족하는 랙 장착형 냉각 분배 장치다. 새롭게 발표된 ‘델 AI 에코시스템 프로그램(Dell AI Ecosystem Program)’은 AI 소프트웨어 기업들이 델 AI 팩토리 인프라 상에서 자사 설루션을 체계적으로 검증할 수 있는 구조화된 경로를 제공한다. 개별적으로 흩어져 있던 혁신 기술을 실제 운영 환경에 배포할 수 있는 검증된 설루션으로 전환하게끔 돕기 위해 고안됐다. 기업에서는 이를 통해 프로덕션 규모의 AI 구축 시 리스크를 줄이고, 개념검증(PoC)에서 실제 운영 환경으로의 전환 시간을 단축하며, 데이터가 저장된 위치에서 직접 AI 설루션을 실행할 수 있다.  델 테크놀로지스의 마이클 델 회장은 “에이전틱 AI가 부상하면서, 인텔리전스를 신속하게 실질적인 비즈니스 성과로 전환하지 못하는 기업들은 경쟁력을 잃을 수 밖에 없다”면서, “델 테크놀로지스는 고객들이 보안, 거버넌스, 비용 효율성을 직접 통제할 수 있는 인프라 상에서 데이터를 AI의 연료로 전환하여, AI가 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 지원하고 있다”고 전했다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “에이전틱 AI 시대가 본격적으로 도래하면서, 기업의 AI 도입은 폭발적인 성장 국면에 접어들고 있다. 델과 엔비디아는 이러한 변화의 순간에 맞춰 데스크톱부터 데이터센터에 이르기까지 확장 가능한 풀스택 AI 팩토리를 공동으로 구축하고 있다”면서, “여기에는 가속 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지, 소프트웨어 및 서비스가 모두 포함되며, 이를 통해 전 세계 기업들이 AI의 잠재력을 전례 없는 수준의 생산성 향상으로 전환할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.

SAP코리아는 서울시와 서울경제진흥원이 주관하는 청년취업사관학교의 교육 브랜드 새싹(SeSAC)의 일환으로 ‘SAP 클라우드 애플리케이션 개발자 양성 과정’ 6기 참가자를 모집한다고 밝혔다. 모집 기간은 6월 7일까지다. 이 과정은 SAP코리아와 서울경제진흥원이 운영하며, AI 핵심 소프트웨어 인재를 양성해 SAP 전문가로 데뷔할 수 있도록 지원하는 교육 프로그램이다. SAP코리아는 이 과정이 높은 수료율과 취업률을 기록하며 지난 2023년 12월에 교육 파트너 부문 서울시장 표창을 받았다고 설명했다. 기업 현장에서 필요한 실무 역량을 중심으로 클라우드 기반 애플리케이션의 설계, 구축, 개발에 대한 심화 학습을 제공하는 것이 특징이다. 현장 맞춤형 커리큘럼과 현역 컨설턴트로 구성된 강사진을 통해 SAP 클라우드 기반 기업용 시스템을 이해하고 실무 개발 역량을 함께 키울 수 있도록 했다. 실제 기업 환경에서 활용하는 서버와 실습 환경을 수업에 적용하며, 과정 수료 후에는 취업 연계 프로그램을 통해 SAP 시스템 설계, 구축, 개발자 및 모듈 운영자 등 다양한 직군으로의 취업을 지원한다.     올해에는 재무, 물류, 판매, 유통 등 주요 비즈니스 프로세스를 통합적 관점에서 학습하도록 커리큘럼을 고도화했다. SAP코리아는 “이를 통해 ERP 시스템 전반에 대한 폭넓은 이해를 쌓는 한편, AI 활용 프로젝트 학습으로 기업 현장의 수요가 늘고 있는 멀티 클라우드 관리 및 개발 역량을 강화할 수 있도록 설계했다”고 전했다. 지원 자격은 만 15세 이상으로 고용보험에 가입되지 않은 서울 지역 거주자다. 서울 소재 대학 및 대학원 재학생, 모집공고일 기준 3년 이내의 서울 소재 대학 및 대학원 졸업생과 기업 근무 경력자도 지원할 수 있다. 서울 외 지역 거주자는 모집 정원의 10% 이내 범위에서 선발해 교육 접근성을 확대했다. 이번 교육 프로그램은 청년취업사관학교 금천캠퍼스에서 6월 22일부터 11월 24일까지 진행하며 수강료는 전액 무료다. 기초 레벨테스트와 면접을 거쳐 최종 45명을 선발할 예정이며, 자세한 선발 일정과 교육 내용은 청년취업사관학교 홈페이지에서 확인할 수 있다.

마이크로소프트는 취약점 발굴부터 검증, 대응까지 전 과정을 수행하는 에이전틱 보안 분석 시스템 MDASH(멀티 모델 에이전틱 스캐닝 하네스)를 공개했다. MDASH는 마이크로소프트의 자율 코드 보안팀(ACS)이 구축한 시스템이다. 단일 모델 방식의 한계를 보완하기 위해 프런티어 모델과 증류 모델을 결합한 앙상블 아키텍처를 적용했다. 100개 이상의 전문 AI 에이전트가 취약점 발견부터 검증, 토론, 악용 가능성 증명까지 전 과정을 엔드 투 엔드로 수행한다. 마이크로소프트는 단일 AI 모델의 성능보다 다수 모델과 에이전트를 결합한 시스템 아키텍처 자체가 보안 성능의 핵심이라고 설명했다. 마이크로소프트는 이 시스템을 활용해 윈도우 네트워킹과 인증 스택 전반에서 16개의 신규 취약점을 식별했다고 소개했다. 이 가운데 4건은 치명적인 원격 코드 실행 취약점이며, 윈도우 커널 TCP/IP 스택과 IKEv2 서비스 등에서 발견됐다. 레이스 컨디션 기반 UAF(Use-after-free)처럼 단순 패턴 매칭만으로는 포착하기 어려운 복잡한 결함 유형도 확인됐다. 실전 대응 역량을 보여주는 지표도 공개됐다. MDASH는 공개 사이버짐(CyberGym) 벤치마크에서 88.45%의 점수를 기록했는데, 이는 다음 순위와 비교해 약 5포인트 높은 수치다. 마이크로소프트 보안 대응 센터(MSRC)의 5개년 확정 사례를 기준으로 한 회고 평가에서도 높은 성과를 냈다. clfs.sys 파일에서 96%인 28건, tcpip.sys 파일에서 100%인 7건의 재현율을 기록했다.     마이크로소프트는 보안 감사가 까다로운 자사 코드베이스의 특수성을 강조했다. 윈도우, 하이퍼-V(Hyper-V), 애저(Azure) 등은 방대한 비공개 코드 영역과 서비스 생태계로 구성된다. 해당 영역은 범용 AI 모델의 학습 데이터에서 제외된다. 이 때문에 커널 호출 규칙이나 IPC 신뢰 경계는 단순 패턴 매칭이 아니라 코드 흐름, 객체 생명주기, 동시성까지 고려한 추론이 요구된다. 대규모 데브섹옵스(DevSecOps) 환경과 고가치 타깃의 특성도 제시됐다. 취약점이 발견되면 담당자 배정과 검증, 분류를 거쳐 정기 보안 업데이트에 반영된다. 이 과정에서 오탐이나 불필요한 경고가 증가하면 대응 비용이 커지며, 사용자 기반이 큰 제품일수록 부담도 가중된다. MDASH는 준비부터 증명까지 이어지는 5단계 자동화 파이프라인으로 검증된 결과를 산출한다. 소스 분석과 위협 모델링을 시작으로 후보 발굴, 에이전트 간 교차 검증을 거친다. 이후 중복을 제거하고 취약점을 실제로 재현할 수 있는 입력을 구성하고 실행해 최종적으로 취약점을 입증한다. 이 파이프라인은 세 가지 핵심 속성으로 작동한다. 모델 앙상블을 단계별로 운용하고 모델 간 판단 불일치를 신뢰도 신호로 활용한다. 감사, 검증, 증명 단계에는 역할이 다른 전문 에이전트를 배치한다. 플러그인으로 내부 맥락을 주입할 수 있으며 주요 단계는 모델 불가지론적으로 설계됐다. 새로운 모델을 도입할 때 파이프라인을 재구축하지 않고 설정 변경과 A/B 테스트만으로 반영할 수 있다. 마이크로소프트는 AI 취약점 발굴이 연구 단계를 넘어 엔지니어링 과제로 전환되고 있다고 평가하면서, AI 취약점 발굴 결과가 규모 있게 확장될 수 있다고 내다봤다. 기술적 핵심으로는 구성과 검증을 꼽았다. MDASH는 단일 프롬프트가 아니라 파일 간 비교, 다단계 도달 가능성 분석, 에이전트 간 토론, 증명 단계를 순차적으로 결합했다. 검증 단계도 후보 표시에서 멈추지 않고 토론, 중복 제거, 증명까지 이어지도록 구성했다. 기술적 지속성을 위해 모델 교체를 흡수하는 아키텍처를 제시했다. 새 모델을 도입해도 프로젝트별 컨텍스트, 스캔 플러그인, 증명 에이전트 구성은 그대로 유지된다. 이는 AI 기반 취약점 탐지가 시스템 설계 중심의 엔지니어링 문제로 전환되고 있음을 보여준다. 마이크로소프트의 김태수 에이전틱 보안 부사장은 “MDASH는 마이크로소프트 엔지니어링 팀이 상용 AI 모델을 활용해 보안 성과를 실질적으로 개선하는 데 도움을 주고 있다”면서, “앞으로도 마이크로소프트는 모두에게 더 안전한 세상을 만들기 위한 노력을 이어갈 것”이라고 말했다. 현재 마이크로소프트는 일부 고객을 대상으로 MDASH의 한정 프라이빗 프리뷰를 진행하고 있다.

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 워크플로우 기반의 3D 모델링 소프트웨어, SketchUp 개발 : 트림블, www.trimble.com/en  자료 제공 : 빌딩포인트코리아, 02-711-7530, https://buildingpoint.co.kr   스케치업(SketchUp)은 직관적인 인터페이스와 간편한 조작 방식을 바탕으로 누구나 쉽게 3차원(3D) 모델링을 수행할 수 있도록 설계된 설계 소프트웨어다. 복잡한 조작법이 필요한 기존의 2D CAD나 3D 모델링 프로그램과 달리, 스케치업은 선을 그리고 면을 만든 뒤 이를 밀고 당겨 입체를 만드는(Push/Pull) 방식의 워크플로우를 기반으로 개발되었다. 이러한 특징 덕분에 모델링을 처음 접하는 초보자도 비교적 빠르게 사용할 수 있으며, 전문가는 아이디어를 빠르게 3D로 디자인하는 효율적인 도구로 활용되고 있다. 출시 이후 스케치업은 건축 및 인테리어 설계 분야에서 빠르게 확산되었고, 현재는 도시계획, 토목 설계, 조경 디자인, 가구 설계, 제품 디자인, 전시 공간 기획, 게임 배경 제작, 교육용 시각화 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다.  1. 주요 특징 및 기능 (1) 직관적인 모델링 방식 스케치업의 가장 핵심적인 특징은 직관적인 모델링 방식이다. 선(Line), 면(Face), 밀고 당기기(Push/Pull) 기능을 활용해 2D 도형을 바로 3D 형태의 객체로 변환할 수 있다. 몇 번 클릭하는 것 만으로 3차원 공간을 빠르게 구성할 수 있으며 정확한 수치를 기반으로 정밀한 설계도 가능하다.      (2) 방대한 3D 모델 라이브러리 세계 최대 규모의 온라인 저장소인 3D Warehouse에서 브랜드에서 업로드한 가구, 전자제품, 차량, 조경 요소 등 방대한 3D 모델을 다운로드 받을 수 있습니다. 필요한 모델을 설계에 즉시 활용할 수 있어 작업 시간을 크게 단축할 수 있다. (3) 확장 기능 지원 스케치업은 확장 프로그램(Extension)을 통해 원하는 기능을 자유롭게 추가할 수 있습니다. 렌더링, 곡면 모델링 등 기본 기능으로 제공되지 않는 기능을 추가할 수 있어 사용자 맞춤형 워크플로우를 구축할 수 있다. (4) 다양한 기기 및 클라우드 지원 스케치업은 웹, 데스크톱, 아이패드 등 다양한 환경을 지원한다. 또한, 클라우드 스토리지인 트림블 커넥트를 활용해 모든 기기에서 파일을 동기화하여, 장소의 제약 없이 효율적인 설계 작업을 이어갈 수 있다. 2. 매년 업그레이드되는 스케치업 스케치업은 매년 사용자 피드백을 반영하여 새로운 기능들을 추가하고 있다. 특히 2025년도에 추가된 v2025, v2026 버전에서는 실시간 협업 기능과 AI 기능을 통해 스마트한 워크플로우를 지원하여 사용자 생산성을 극대화했다. (1) 성능 최적화 및 안정성 향상 대규모 도시 모델과 같은 복잡한 모델에서도 속도 저하 없이 안정적으로 작업할 수 있도록 엔진을 최적화했으며, 모델 로딩 속도와 화면 반응성도 크게 개선되어 대용량 데이터 처리 효율이 높아졌다. (2) 그래픽 엔진 및 시각화 개선 그림자, 음영, 재질의 품질이 대폭 향상되어 기본 작업 화면에서도 사실적인 모델 표현이 가능하다. 특히 물리 기반 렌더링(PBR) 재질과 환경 기능이 추가되어 더욱 사실적인 조명과 반사 표현이 가능해졌다. (3) 클라우드 기반 실시간 협업 추가 이제 트림블 커넥트를 통한 실시간 협업 기능을 제공한다. 공유 링크를 통해 프로젝트 참여자들이 실시간으로 진행 상황을 검토하고 수정 사항을 주고받음으로써, 물리적 공간의 한계를 극복하고 협업 효율을 극대화할 수 있다. (4) AI 기능 도입 새롭게 추가된 AI Assistant와 AI Render는 사용자의 워크플로우를 혁신하여 작업 시간을 획기적으로 단축한다.  ■ AI Assistant : 공식 문서를 바탕으로 기술적 답변을 제공한다. 텍스트 및 첨부 이미지를 3D 모델로 생성한다.  ■ AI Render : 입력한 텍스트와 스케치업 모델을 기반으로 이미지를 생성한다.   (5) 데이터 호환성 개선 DWG, IFC 등 다양한 설계 포맷과의 호환성을 개선하여 다른 소프트웨어와의 연동이 매끄러워졌다. 스케치업은 직관적인 조작과 빠른 모델링을 바탕으로 3D 모델링의 대중화를 선도한 대표적인 모델링 프로그램이다. 2025 버전에서 성능 안정성과 시각적 품질을 대폭 강화했다면, 2026 버전에서는 혁신적인 AI 기능과 실시간 협업 시스템을 도입하여 사용자 워크플로우의 비약적인 발전을 이루었습니다. 이처럼 스케치업은 단순한 모델링 도구를 넘어 설계, 시각화, 협업을 아우르는 종합 설계 플랫폼으로 진화하고 있다. 상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   AI 기반 설계 적산 자동화 솔루션, CADian AI-CE   ■ 개발 및 자료 제공 : 캐디안(CADian), 02-323-0286, www.cadian.com   AI-CE는 국내 CAD·BIM 소프트웨어 전문 기업인 캐디안(CADian Inc.)이 개발한 AI 기반 설계·적산 자동화 솔루션으로, 2D 도면 이미지 및 DWG 파일을 인공지능 기술로 분석하여 설계 정보 추출, 재작성(Re-Drawing), 수량 산출(BOM) 및 비용 산정까지 지원하는 스마트 건설 솔루션이다. 기존 건설·엔지니어링 업무에서는 도면 해석과 정보 입력, 적산 작업이 인력 의존적으로 수행되어 많은 시간과 오류가 발생해 왔다. AI-CE는 이러한 반복적이고 비효율적인 업무를 AI로 자동화함으로써 설계–시공–적산 단계 전반의 생산성과 정확도를 동시에 향상시키는 것을 목표로 한다. 1. 주요 특징  AI-CE의 핵심 특징은 이미지 및 DWG 도면을 모두 인식·분석할 수 있는 AI 엔진을 기반으로 한다는 점이다. Object Detection, Semantic Segmentation, OCR 등 다양한 AI 인식 기술을 활용해 도면 내 객체, 공간, 문자 정보를 자동으로 추출하며, 이를 통해 도면의 의미 정보를 구조화한다. 또한 추출된 정보를 바탕으로 Re-Drawing, 공간 인지, 객체 인지, BOM 자동 산출까지 연계 처리할 수 있어 설계 및 적산 업무의 자동화를 실현한다. 이러한 기능은 기존 수작업 중심의 업무 프로세스를 AI 중심의 데이터 기반 프로세스로 전환하는 데 핵심적인 역할을 한다. 2. 주요 기능 AI-CE는 도면 내 정보 인지를 기반으로 다양한 응용 기능을 제공한다. 2D 도면 이미지 및 DWG 파일을 인식하여 객체, 공간, 문자 정보를 자동 추출하고, 이를 활용해 Re-Drawing 도면을 생성할 수 있습니다. 또한 자동 적산 기능을 통해 객체별 수량 정보를 산출하고 BOM(Bill of Material)을 자동 생성하며, 비용 산정 및 예산 계산까지 연계 가능하다. 소방, 배관, 전기·설비, 플랜트(P&ID) 등 다양한 전문 분야 도면에 적용 가능하며, 2D 도면 인식 결과를 기반으로 3D 데이터 생성 및 연계 활용도 지원한다. 3. 도입 효과 AI-CE 도입을 통해 기업은 도면 해석, 재작성, 적산에 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. AI 기반 자동 인식과 데이터 추출을 통해 인적 오류를 최소화하고, 설계 정보의 일관성과 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한 설계 변경 시에도 자동화된 재분석과 수량 산출이 가능해, 변경 대응 속도가 빨라지고 업무 리드타임이 크게 감소한다. 이는 스마트 건설 및 디지털 전환을 추진하는 조직에서 실질적인 비용 절감과 생산성 향상 효과로 이어진다. 4. 주요 고객 사이트 AI-CE는 스마트 건설 및 디지털 엔지니어링 환경을 추진 중인 건설사, 엔지니어링사, 설계사무소, 적산 전문 기업, 플랜트·설비 설계 조직 등을 주요 고객 대상으로 한다. 특히 대규모 도면을 기반으로 반복적인 적산·검토 업무가 발생하는 프로젝트, CDE 및 스마트 건설 플랫폼 구축 사업, BIM·AI 기반 자동화 솔루션 도입을 추진하는 고객 환경에서 높은 활용 가치를 제공한다. AI-CE는 설계와 적산을 연결하는 AI 기반 핵심 솔루션으로, 스마트 건설 생태계 전반에서 적용 가능한 확장성을 갖추고 있다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

CNG TV 출연자 - 김대성 상무(LG CNS) , 이상현 연구위원(산업연구원) 제조 엔지니어링 전문 미디어 캐드앤그래픽스가 운영하는 지식방송 CNG TV가 스마트 제조의 패러다임 변화를 이끌 핵심 기술을 조명하는 특별 프리뷰 방송을 온라인 생중계로 개최한다. 이번 방송은 오는 6월 18일과 19일 양일간 열리는 'PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026'의 22주년 본 행사에 앞서, 제조업계의 최신 변화와 핵심 이슈를 사전 점검하기 위해 기획되었다. 디지털지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡아 진행하는 이번 대담에는 LG CNS에서 SINGLEX 사업을 총괄하는 김대성 상무와 산업연구원 AI디지털전환연구실의 이상현 실장이 발표자로 참여한다. 이들은 전통적인 제품수명주기관리(PLM)를 넘어 인공지능 전환(AX)과 피지컬 AI, AI 에이전트 기술이 결합하면서 발생하는 엔지니어링 업계의 혁신적 접근법에 대해 심도 있는 논의를 펼칠 예정이다. 특히 자율제조 생태계 고도화 전략과 실제 산업 현장에서의 AI 기반 가치 창출 방안이 생생하게 다뤄진다. 미래 제조 산업의 생존 전략을 제시할 이번 프리뷰 방송과 본 컨퍼런스의 상세 정보 확인 및 참가 신청은 캐드앤그래픽스 CNG TV 공식 등록 페이지에서 가능하다.  

엔비디아는 RTX PC와 DGX 스파크(DGX Spark)에서 누스 리서치의 AI 에이전트인 헤르메스(Hermes)를 로컬 환경에서 지원한다고 전했다. 에이전틱 AI는 사용자의 업무 수행 방식을 변화시키고 있다. 오픈클로가 성공한 이후 커뮤니티는 새로운 오픈소스 에이전틱 프레임워크를 적극 수용하고 있다. 최근 공개된 헤르메스 에이전트는 출시 3개월 만에 깃허브 스타 14만 개를 돌파했다. 누스 리서치가 개발한 헤르메스는 신뢰성과 자체 개선 기능을 중점으로 설계했다. 이는 기존 에이전트에서 구현하기 어려웠던 특성이다. 헤르메스는 특정 공급업체나 모델에 종속되지 않는 설계를 기반으로 상시 가동되는 로컬 환경 사용에 최적화했다. 엔비디아는 RTX PC와 RTX PRO 워크스테이션, DGX 스파크가 헤르메스를 24시간 최대 성능으로 구동하기에 적합한 하드웨어라고 설명했다. 알리바바의 새로운 고성능 오픈 웨이트 LLM 시리즈인 큐웬 3.6은 헤르메스와 같은 로컬 에이전트 구동에 효과적이다. 큐웬 3.6의 27B와 35B 모델은 이전 세대의 1200억, 4000억 파라미터 모델보다 높은 성능을 제공한다. 이는 RTX와 DGX 스파크에서 가속화된 에이전틱 AI 구현을 돕는다.     헤르메스는 메시징 앱과 연동하고 로컬 파일 및 애플리케이션에 접근하며 24시간 상시 실행된다. 특히 네 가지 차별화된 기능이 핵심 경쟁력이다. 첫째는 자체 진화 기술이다. 헤르메스는 스스로 새로운 기술을 생성하고 개선한다. 복잡한 작업을 수행하거나 피드백을 받을 때마다 이를 기술 형태로 저장해 스스로 적응하고 성능을 향상한다. 둘째는 독립형 서브 에이전트다. 헤르메스는 서브 에이전트를 특정 하위 작업만 수행하는 단기 독립 작업자로 운영한다. 각 서브 에이전트에는 집중된 컨텍스트와 도구 세트가 제공돼 체계적인 작업 구조를 유지하고 혼란을 최소화한다. 이를 통해 더 작은 컨텍스트 윈도우로 헤르메스를 실행할 수 있어 로컬 모델 환경에 적합하다. 셋째는 설계 단계부터 고려한 안정성이다. 누스 리서치는 헤르메스에 포함된 모든 기술과 도구, 플러그인을 검증하고 스트레스 테스트를 했다. 그 결과 헤르메스는 300억 파라미터급 로컬 모델 환경에서도 안정적으로 작동한다. 넷째는 동일 모델 기준 더 뛰어난 성능이다. 여러 프레임워크에서 동일한 모델을 사용한 개발자 비교 테스트 결과, 헤르메스에서 일관되게 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 헤르메스는 단순한 래퍼가 아닌 능동형 오케스트레이션 계층으로, 작업 단위의 실행 대신 지속적인 온디바이스 에이전트 작동을 구현한다. 헤르메스 에이전트와 이를 구동하는 LLM은 모두 로컬에서 실행하도록 설계했다. 하드웨어 성능이 사용자 경험의 품질에 직접적인 영향을 준다. 엔비디아 GPU는 이러한 워크로드에 최적화하도록 설계했다. 큐웬 3.6 35B 모델은 약 20GB의 메모리만으로도 70GB 이상의 메모리가 필요한 1200억 파라미터 모델을 뛰어넘는 성능을 제공한다. 큐웬 3.6 27B는 새로운 고밀도 모델로 4000억 파라미터 모델급의 정확도를 제공하면서도 크기는 16분의 1 수준이다. 헤르메스가 구동되는 DGX 스파크는 상시 실행되는 에이전틱 컴퓨터가 될 수 있다. 요청 응답과 다단계 작업 계획, 자율 실행, 자체 개선 등을 지속해서 수행한다. 에이전틱 워크플로를 위해 설계된 효율적인 독립형 시스템인 DGX 스파크는 128GB 통합 메모리와 1페타플롭급 AI 성능을 갖춰 1200억 파라미터 규모의 전문가형 혼합(MoE) 모델을 상시 실행할 수 있다. 큐웬 3.6 35B 모델은 더 작은 공간에서 동등한 수준의 인텔리전스를 제공하며 빠른 실행 속도로 동시 워크로드를 처리하도록 돕는다. 헤르메스를 로컬로 실행하려면 헤르메스 깃허브 저장소에 접속해 로컬 모델이나 런타임을 연동하면 된다. 라마.cpp, LM 스튜디오, 올라마를 통해 큐웬 3.6과 함께 헤르메스를 실행할 수 있다. 한편 RTX PRO GPU는 큐웬 3.6 모델 실행 시 최대 3배 빠른 토큰 생성 속도를 제공한다. 구글의 젬마 4 모델은 NVFP4 체크포인트로 제공돼 엔비디아 블랙웰 GPU에서 더 빠른 성능을 발휘한다. 지난 4월 출시된 미스트랄 미디엄 버전 3.5도 업데이트를 통해 RTX PRO와 DGX 스파크 시스템에서 실행할 수 있다. 또한 엔비디아는 오픈소스 스택인 네모클로를 공개해 로컬 모델 지원을 강화했다. 네모클로는 WSL2를 지원해 마이크로소프트 플랫폼 개발자에게도 혜택을 제공한다.