지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 8월 11일 연례 행사인 ‘지멘스 EDA 포럼 서울 2026’을 열고, 반도체 및 시스템 복잡성을 해결하기 위한 차세대 ‘AI-네이티브 디자인’ 전략과 기술 트렌드를 소개했다. 이번 포럼에는 업계 전문가와 고객, 파트너들이 참석해 나노미터에서 미터 단위에 이르는 제품 수명 주기 전반에 AI(인공지능)를 내재화하는 설계 및 검증 사례를 공유했다. 행사를 위해 방한한 지멘스 EDA의 앵커 굽타 IC 제품 부문 수석 부사장은 한국이 글로벌 메모리 공급의 60% 이상을 담당하며, 최첨단 AI 프로세서와 HBM, 고급 패키징을 바탕으로 글로벌 AI 칩 혁신을 선도하고 있다고 평가했다. 지멘스 EDA는 반도체 및 전자 설계를 가속화하는 4대 주요 트렌드로 ▲2028년까지 전체 칩의 70%에 AI 가속기가 탑재되는 ‘AI Everywhere’ ▲하드웨어 구현을 소프트웨어가 결정하는 ‘Software-Defined Everything’ ▲이종 다이와 공정 노드를 하나로 통합하는 ‘Heterogeneous Integration’ ▲전력 효율이 핵심 기준이 되는 ‘Sustainability Imperative’를 제시했다.     현재 업계는 2000억 개 이상의 트랜지스터를 포함하는 설계와 100W/㎠를 초과하는 열 밀도, 개발 주기의 대부분을 차지하는 검증 과정 등 복잡성에 직면해 있다. 지멘스 EDA에 따르면 기존 방법론으로는 현대의 실리콘–투–시스템 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장 속도를 따라잡기 어렵다. 이를 극복하기 위해 지멘스 EDA는 ▲더 빠른 엔진으로 모든 도구 단계에서 최대 1000배 속도를 높이고 ▲실행 오버헤드를 줄여 10~50배 생산성을 높이며 ▲물리적으로 연결된 EDA 엔진으로 결과를 예측하고 리스크를 줄이는 등 세 가지 핵심 축 기반의 ‘AI-네이티브 디자인’ 전략을 구축했다. 지멘스 EDA는 엔비디아와 전략적 파트너십을 확대해 반도체 및 PCB 설계를 위한 자율 검증형 에이전틱 AI 워크플로를 강화했다. 이 기술은 지멘스 EDA의 퓨즈 EDA AI 에이전트(Fuse EDA AI Agent) 시스템과 엔비디아의 AI 인프라, 네모트론(Nemotron) 모델, 네모 짐(NeMo Gym), 오픈셸(OpenShell) 보안 프레임워크 등을 결합한다. 이를 통해 AI 에이전트가 물리적으로 연결된 EDA 엔진을 통해 스스로 결정을 검증하고 오류를 수정하도록 지원한다. 지멘스 EDA에 따르면 이러한 에이전틱 AI 기능은 설계, 제조, 공급망 전반을 아우르는 엔터프라이즈 산업용 AI 환경인 지멘스 인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X)와 통합되어 오케스트레이션을 제공한다. 이번 포럼에서는 이런 기술의 실제 현장 적용 사례도 공개됐다. 엔비디아 AI 스택을 활용한 솔리도 캐릭터리제이션 수트 에이전트(Solido Characterization Suite Agent)는 라이브러리 특성화 처리 시간을 10배 이상 단축하고 토큰 비용을 최대 5배 이상 절감했다. 목적인식 전용 에이전트와 콘텍스트 인식 지능을 갖춘 퀘스타 원 에이전틱 툴킷(Questa One Agentic ToolKit)은 미디어텍 연구진 도입 결과 수 주가 소요되던 작업 교육과 검증 과제를 크게 단축했다. ST마이크로일렉트로닉스의 비휘발성 메모리 팀 역시 솔리도 레이아웃 애널라이저(Solido Layout Analyzer)를 도입해 레이아웃 의존 효과를 초기 단계에서 분석하고 디버깅 시간을 수 주 단위로 줄이는 성과를 확인했다고 지멘스 EDA는 밝혔다. 또한 엔비디아와의 협력으로 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)는 멀티 빌리언 게이트 규모의 AI 칩 및 칩렛 아키텍처 검증을 기존 대비 10000배 빠르게 수행한다. 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS)는 Arm의 차세대 AGI CPU 검증에 적용되어 100억 개 이상의 게이트를 갖춘 풀칩 검증을 완수했다. 앵커 굽타 수석 부사장은 “지멘스 EDA는 개방적이고 연결된 생태계 및 포괄적인 디지털 트윈 기술을 통해 칩에서 패키지, 보드, 전체 시스템을 연결하는 통합 디지털 스레드를 제공한다”면서, “한국을 포함한 아시아 태평양 지역 파트너들이 차세대 혁신을 성공적으로 실현할 수 있도록 기술 기반을 지속 제공할 것”이라고 강조했다.

한국산업지능화협회는 오는 10월 21일부터 23일까지 3일간 일산 킨텍스에서 2026 산업AI EXPO를 개최한다고 밝혔다. 이번 전시회는 산업통상자원부가 주관하는 국가대표 산업AI 플랫폼 K Connect AI와 연계하여 열리며, 산업AI 분야의 정책, 산업, 시장을 잇는 대표 플랫폼으로서 공급 및 수요기업 간 기술협력과 실증, 사업화, 글로벌 비즈니스 협력의 중심 무대가 될 전망이다. K Connect AI는 산업 전반의 AI 전환 흐름을 하나로 연결하기 위한 전시 및 컨퍼런스 통합 브랜드다. 정부의 AI 기반 산업혁신 정책과 제조 AI 확산 전략을 뒷받침하며, 전시회, 글로벌 컨퍼런스, 수출상담회, 투자 및 비즈니스 프로그램을 유기적으로 연계해 산업과 AI를 잇는 글로벌 협력 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다. 한국전자전 및 반도체대전 연계 K Connect AI는 2026 산업AI EXPO를 비롯해 한국전자전(KES), 반도체대전(SEDEX), 로보월드 등 국내 대표 산업 전시회와 산업AI를 공통 주제로 릴레이 연계해 추진된다. 연계행사를 포함하면 국내 1,500개사, 해외바이어 500개사, 참관객 15만 명 이상 규모로 열릴 예정이다. 전시 개막일인 10월 21일에는 글로벌 산업AI 컨퍼런스가 함께 열린다. 제조AX를 주요 의제로 글로벌 산업AI 리더와 전문가들이 참여해 제조AI 대전환 트렌드와 혁신 전략을 공유한다. 기조연설에서는 글로벌 산업AI 시장 전망과 산업 전환 방향을, 산업별 세션에서는 제조, 전자, 반도체, 로봇 등 주요 산업의 AI 적용 선도사례를, 정책 세션에서는 정부 및 공공기관의 산업AI 프로젝트 추진 방향을 소개한다. Embodied AI 주제로 산업AI 생태계 조성 가속화 Embodied AI를 비롯한 차세대 AI 기술이 제조 현장과 물리적 세계를 연결하는 핵심 기술로 부상하면서, 산업AI는 제조 혁신과 국가 경쟁력을 이끄는 새로운 패러다임으로 자리잡고 있다. 정부도 AI 3대 강국 실현을 위해 제조 AI 확산과 AI 기반 산업혁신을 핵심 정책으로 추진하면서, 산업별 AI 혁신 생태계를 조성하고 이를 확산할 글로벌 플랫폼 구축의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다. 이에 한국산업지능화협회는 산업부가 주최하는 산업AI 통합 브랜드 K Connect AI를 KOTRA 등 5개 기관과 공동 주관하고, Embodied AI : Beyond Physical AI를 주제로 2026 산업AI EXPO를 연다. 정책과 산업, 시장을 잇는 허브로서 산업AI 기술협력과 실증, 사업화, 선도사례 확산의 장이 될 예정이다. 산업정책관, 공공부문관, 민간부문관으로 전시 구성 전시회는 산업정책관, 공공부문관, 민간부문관으로 나뉜다. 산업정책관에서는 정부의 산업AI 정책과 전략을 소개하고, 공공부문관에서는 지자체 및 유관기관의 AI 지원제도와 우수사례를 선보인다. 민간부문관에서는 국내외 기업의 AI 인프라와 플랫폼, Embodied AI, Agentic AI, AI Orchestration 등 핵심 기술은 물론 제조, 반도체, 에너지, 유통물류, 모빌리티, 방산 등 산업별 AI 활용사례를 폭넓게 전시한다. 지역균형 성장전략 5극 3특을 기반으로 조성된 지역 AX 허브존에서는 지역별 AX 혁신 생태계와, 지자체, 유관기관, 지역혁신기관, 대학 등이 추진하는 공공 및 지역 기반 산업AI 프로젝트를 소개한다. 지역 혁신 주체와 산업계 간 협력을 활성화하고, 산업AI 기술의 지역 확산과 사업화 기반을 넓히는 계기가 될 것으로 기대된다. 이번 전시회는 아시아 기계 & 제조 산업전(AMXPO)과 공동 개최되어 제조, 기계, 자동화 분야 수요기업과 AI 공급기업을 잇는 비즈니스 협력 기회도 확대한다. 수출상담회 및 IR피칭 등 실질적 비즈니스 프로그램 운영 전시 2일차인 10월 22일에는 AI Applied to Real Industry - 산업 현장에서 실현되는 AI를 주제로 산업AI 컨퍼런스가 열린다. 산업별 AX 혁신 전략을 공유하고, 산업AI 기술의 현장 적용 성과와 발전 방향을 제시할 예정이다. AX 전략 수립과 산업AI 도입을 준비 및 추진 중인 산업 관계자들에게 실질적인 인사이트를 제공하는 자리가 될 전망이다. KOTRA는 산업AI 분야 해외 바이어를 초청해 수출상담회를 운영하고 바이어 라운지를 조성하여, 국내 AI 기업과 해외 수요기업 간 비즈니스 매칭을 지원한다. 이를 통해 국내 AI 기업의 글로벌 시장 진출과 기술 협력, 투자 연계를 적극 지원할 계획이다. 전시 기간에는 참가기업의 사업화와 시장 진출을 지원하는 비즈커넥트 프로그램도 함께 운영된다. AI-Tech 세미나, AI 스타트업 IR피칭, 오픈이노베이션, 중견-스타트업 PoC 프로젝트 등을 통해 참가사는 전시부스뿐만 아니라 기술발표, 투자자 및 수요기업 대상 피칭, PoC 협력논의, 공동사업 발굴 등 다양한 방식으로 시장과 연결될 수 있다. 참관객을 위한 참여형 프로그램으로 참가기업의 로봇시연과 솔루션 발표를 볼 수 있는 로봇 스타디움, 산업AI 핵심 테마별 도슨트 투어, 비즈니스 밋업 등이 마련된다. 한국산업지능화협회 조규종 회장은 "K Connect AI는 산업AI 기술과 정책, 비즈니스, 글로벌 협력이 하나로 연결되는 대한민국 대표 플랫폼으로, 아시아를 대표하는 산업AI 허브로 성장해 나갈 것"이라며, "2026 산업AI EXPO는 이와 연계해 기업이 보유한 기술을 단순히 보여주는 전시회가 아니라 제조 및 수요기업, 해외 바이어, 투자자 등 수요와 연결되는 핵심 플랫폼이자 대한민국 산업AI 생태계를 조성하는 출발점이 될 것"이라고 밝혔다. 한편 2026 산업AI EXPO에 대한 자세한 사항은 공식 홈페이지 에서 확인할 수 있다.  

대한기계학회 가상제품개발연구회(VPD연구회)가 리스케일과 공동으로 주관한 ‘2026 춘계 심포지엄’이 7월 3일 서울 강남구 포스코타워 역삼 이벤트홀에서 개최됐다. ‘에이전틱 VPD : AI 에이전트가 이끄는 제품개발 혁신’을 주제로 열린 이번 심포지엄에서는 AI 에이전트와 가상제품개발(VPD : Virtual Product Development)의 융합이 제품 설계와 검증, 엔지니어링 프로세스를 어떻게 변화시키고 있는지를 산업계와 학계의 다양한 사례를 통해 조망했다. ■ 최경화 국장     이번 심포지엄은 가상제품개발연구회 박종원 연구회장(한국기계연구원)의 개회사와 대한기계학회 리광훈 회장의 축사로 시작됐다. 참석자들은 단순한 분석과 예측을 넘어 AI가 목표를 이해하고 계획을 수립하며 실행하는 ‘AI 에이전트’ 시대로 접어들면서, 전통적인 시뮬레이션과 제품 개발 방식이 어떻게 변화하고 있는지를 공유했다. 특히 축적된 엔지니어링 데이터와 물리 기반 모델, 디지털 플랫폼, AI 에이전트가 결합한 새로운 제품 개발 패러다임이 주요 화두로 제시됐다.   AI 에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래 기조강연에 나선 경희대학교 임재혁 교수는 ‘에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래’를 주제로 AI 에이전트가 제품개발에 가져올 변화를 소개했다. 임 교수는 VPD를 “실물 중심의 개발을 가상 모델 기반으로 전환해 개발 효율과 완성도를 높이는 기술”이라고 정의하며, 기존 대규모 언어 모델(LLM)과 LLM 에이전트의 차이를 설명했다. 그는 기존 LLM이 단일 응답 생성에 머무르는 반면, LLM 에이전트는 CAD·CAE API 호출, 파이썬(Python) 함수 실행, 서브 에이전트 협업 등을 통해 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다고 설명했다. 또한 여러 에이전트가 역할을 분담해 병렬로 작업하는 멀티 에이전트 시스템(multi-agent system)이 제품개발 자동화의 핵심 기술이라고 소개했다. 이어 LLM 하네스(harness)에 대해서는 “강력한 LLM을 안전하고 재현 가능하게 활용하기 위한 실행 환경”이라며, 스킬(skill)이 ‘무엇을 수행할 것인가’라면 하네스는 ‘어떻게 안전하게 실행할 것인가’를 담당하는 개념이라고 설명했다. 발표에서는 12U 큐브샛(CubeSat) 개발 사례도 소개됐다. 우 주 모빌리티와 위성 개발은 높은 복잡성과 전문가 부족, 설계 도구의 분산 등으로 개발 난이도가 높다. 이를 해결하기 위해 총괄 에이전트를 중심으로 요구사항 분석, 부품 추천, 형상·배치 설계, 구조 및 열 해석(PINN 기반 가상 센싱 포함)을 담당하는 서브 에이전트를 유기적으로 연결한 설계 시스템을 구축했다고 밝혔다.   데이터와 AI가 만드는 ‘예측하고 발견하는’ VPD 첫 번째 세션에서는 리스케일 김정훈 팀장이 ‘엔지니어링 데이터 기반 가상제품개발과 AI 활용 방향’을 발표했다. 김 팀장은 기존 VPD가 시뮬레이션을 수행하는 데 초점을 맞췄다면, AI 시대에는 데이터를 기반으로 결과를 예측하고 새로운 설계 대안을 발견하는 방향으로 진화하고 있다고 설명했다. 기존 워크플로는 해석 결과가 일회성으로 활용되고 전문가 경험에 의존하는 한계가 있었지만, AI 기반 환경에서는 수천 건의 시뮬레이션을 동시에 수행하고 엔지니어링 데이터를 재사용 가능한 자산으로 축적할 수 있다. 축적된 데이터를 활용해 AI가 성능을 예측하고 최적 설계를 탐색하는 체계가 가능해진다는 것이다. 또한 리스케일은 클라우드 기반 HPC 플랫폼에서 출발해 엔지니어링 데이터 자산화와 AI 물리 기반 기술을 접목한 디지털 엔지니어링 플랫폼으로 진화하고 있다고 소개했다. 그리고 멕라렌, 다이킨, 붐 슈퍼소닉의 적용 사례를 통해 AI 기반 엔지니어링의 실효성도 제시했다.   중공업 및 건설 기계 산업 VPD 현황과 미래 과제 HD현대사이트솔루션 곽성규 상무는 ‘HD건설기계에서의 VPD 현황과 미래 과제’를 발표했다. 이 회사는 굴착기와 휠로더, 지게차 등 다양한 건설 기계를 개발하면서 구조, 유압, 제어, 열, 진동 등 복합 물리 현상을 동시에 검증해야 한다. 이 회사는 2012년부터 VPD 기반을 구축해 최근 5년 동안 건설 기계 179기종과 엔진 44 기종 개발에 적용하며 개발 체계를 지속적으로 고도화해 왔다. 제품 기획부터 상세 설계, 시제품 검증까지 1D 시스템 모델 기반 성능 시뮬레이션을 적용해 목표 성능과 시스템 아키텍처를 검증하고 있으며, AI 기반 지능형 VPD와 XR(확장현실) 기반 Virtual Proto Review 환경도 구축했다. 특히 ‘만들기 전에 보고 검증한다’는 개념 아래 개발자들이 가상 공간에서 시제품을 체험하고 조립성과 시야를 검토할 수 있도록 했다. 또한 웹 기반 VPD(webVPD) 환경과 자동화된 해석 프로세스를 구축해 구조 강도, CFD 기반 열유동, 진동·소음 해석 등을 통합 수행하고 있으며, 이를 통해 개발기간(time-to-market : TTM) 단축과 개발 비용 절감 효과를 거두고 있다고 소개했다.   모빌리티와 전자산업으로 확산되는 버추얼 제품 개발 오후 세션에서는 자동차와 전자산업의 VPD 적용 사례가 이어졌다. 현대자동차 박제승 실장은 ‘차량 아키텍처 단계 버추얼 타이어 개발’을 주제로 발표했다. 전기차는 무거운 배터리와 높은 초기 토크, 반복적인 회생제동 등으로 타이어에 가해지는 부하가 크게 증가한다. 이에 현대자동차는 초기 설계 단계에서 타이어 설계 변수와 차량 성능 KPI를 연계하는 데이터 기반 버추얼 개발 체계를 구축해 실차 시험 이전 단계에서 성능을 확보하는 개발 방식을 추진하고 있다고 설명했다. 이어 현대모비스 송준영 팀장은 ‘제품개발의 AX - 현대모비스 추진 현황’, LG전자 박만수 실장은 ‘LG전자 HS본부의 VPD 추진 방향’을 발표하며 제조업 전반에서 AI 전환(AX)과 버추얼 제품 개발이 품질 향상과 개발 리스크 감소의 핵심 전략으로 자리잡고 있다고 소개했다. 마지막 발표자인 전북대학교 이수민 교수는 ‘데이터 기반 최적 설계를 통한 피지컬 AI’를 주제로 데이터 기반 설계 최적화와 AI 활용 방향을 제시했다.   ▲ 패널토론   에이전틱 AI 엔지니어링 시대 본격화 모든 발표가 끝난 뒤에는 연구회 임원진과 발표자들이 참여한 패널 토론이 진행됐다. 참석자들은 ‘디지털 엔지니어링 고도화와 AI 에이전트 기반 VPD 혁신 방향’을 주제로 의견을 나누며, 산업 분야는 서로 다르지만 엔지니어링 데이터를 표준화하고 디지털 자산으로 축적하는 것이 AI 기반 제품 개발의 핵심이라는 데 공감했다. 또한 AI 에이전트가 축적된 데이터를 기반으로 설계와 해석, 최적화, 의사결정을 지원하는 방향으로 발전하고 있다는 점도 공통된 의견으로 제시됐다. 이번 춘계 심포지엄은 반복적인 해석 업무를 자동화하는 수준을 넘어 AI 에이전트가 설계와 검증, 최적화를 주도하는 에이전틱 엔지니어링(agentic engineering) 시대가 본격화되고 있음을 보여준 자리였다. AI는 단순한 설계 지원 도구를 넘어 엔지니어링 프로세스 전반을 연결하고 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 자리매김하고 있으며, VPD 역시 시뮬레이션 중심에서 데이터와 AI 에이전트가 융합된 새로운 디지털 엔지니어링 단계로 진화하고 있음을 확인할 수 있었다.   ▲ VPD연구회 2026 춘계 심포지엄 참가자 단체사진     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스는 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 신규 오픈소스 툴인 ‘매트랩 MCP 서버(MATLAB MCP Server)’와 ‘매트랩 에이전틱 툴킷(MATLAB Agentic Toolkit)’을 공개했다. 두 툴을 활용하면 AI 에이전트가 매트랩 코드를 작성하고 실행 중인 매트랩 세션에서 이를 실행할 수 있다. 출력값이나 오류를 분석하고 올바른 결과에 도달할 때까지 반복적으로 개선하는 작업도 가능하다. 결과 검증과 엔지니어링 전문성에 기반한 최종 판단은 엔지니어가 담당하도록 해 AI와 엔지니어가 협업하는 개발 환경을 지원하는 것이 특징이다. 이번 신규 기능은 매트랩 사용자, 에이전트 기반 워크플로를 구축하는 응용 AI 엔지니어, AI 지원 엔지니어링 환경을 관리하는 플랫폼 팀을 대상으로 한다. 에이전트는 매트랩에서 코드를 직접 실행해 결정론적 연산, 수치 해석, 실행 가능한 모델을 바탕으로 추론한다. 이를 통해 AI는 확률적 추론에서 실행 기반 결과를 도출하는 방식으로 전환되며 엔지니어링의 엄격성을 강화할 수 있다. 엔지니어는 출력값을 검토하고 예상 동작과 비교해 반복적으로 워크플로를 개선하는 등 엔지니어링 개발의 핵심 절차를 통해 결과를 검증한다.     매트랩 MCP 서버와 매트랩 에이전틱 툴킷은 오픈소스 패키지로 제공된다. 개발자와 조직은 이를 통해 클로드 코드, 깃허브 코파일럿, 오픈AI 코덱스, 제미나이 CLI 등 다양한 에이전틱 툴을 활용할 수 있다. 자체 환경에서 매트랩을 활용한 에이전트 기반 워크플로를 확인하고 확장하며 통합하는 것도 가능하다. 이는 다양한 AI 에이전트 프레임워크 간 상호운용성을 지원하며 매트랩을 차세대 에이전트 기반 엔지니어링 생태계의 기반 인프라로 자리매김하도록 돕는다. 매스웍스의 세스 디랜드 생성형 AI 제품 매니저는 “AI 에이전트는 설계와 시뮬레이션, 분석에 사용되는 툴과 직접 상호작용을 할 수 있을 때 엔지니어링 분야에서 가장 큰 효과를 발휘한다”고 전했다. 또한 “에이전트가 매트랩 워크플로를 실행하고 반복적으로 개선할 수 있도록 함으로써 AI 기반 반복 개발 과정을 엔지니어가 실제 개발과 검증에 사용하는 동일한 계산 환경과 연결하고 있다”면서, “이를 통해 팀은 LLM이 생성한 코드에서 실행 가능하고 테스트 가능한 결과로 나아갈 수 있으며 일관된 엔지니어링 프레임워크 내에서 개발을 수행할 수 있다”고 밝혔다.

대한기계학회 가상제품개발연구회가 주관하고 리스케일이 공동 주관한 2026년 춘계 심포지엄이 7월 3일 서울 강남구 포스코타워 역삼 3층 이벤트홀에서 개최되었다. 이번 심포지엄은 'Agentic VPD: AI Agent가 이끄는 제품개발 혁신'을 슬로건으로 내걸고, 인공지능 에이전트 기술과 가상제품개발의 융합이 가져올 새로운 가능성과 미래 방향을 집중적으로 논의했다. 최근 인공지능 기술은 생성형 AI와 에이전틱 AI로 대표되는 새로운 전환기를 맞이하고 있다. 단순한 분석과 예측을 넘어 스스로 목표를 이해하고 계획하며 실행을 지원하는 AI 에이전트 단계로 진화함에 따라, 전통적인 시뮬레이션과 가상제품개발 분야 역시 큰 변화의 중심에 서 있다. 이번 행사에서는 축적된 R&D 데이터와 물리 기반 모델, 시뮬레이션 플랫폼, 그리고 AI 에이전트가 유기적으로 결합되어 제품개발의 방식 자체를 혁신하는 다양한 방안과 최신 연구 동향, 산업 적용 사례가 공유되었다.   AI 에이전트와 가상제품개발의 융합을 다룬 다채로운 강연 행사는 가상제품개발연구회 박종원 연구회장(한국기계연구원 DX전략연구단 단장)의 개회사와 대한기계학회 리광훈 회장의 축사로 막을 열었다. 가상제품개발연구회 박종원 회장은 이번 심포지엄이 산학연 전문가들이 최신 연구 동향과 산업 적용 사례를 공유하고 기계공학 기반 제품개발의 새로운 패러다임을 모색하는 뜻깊은 교류의 장이 되기를 기대한다고 전했다. 이어지는 기조 강연에서는 경희대학교 임재혁 교수가 에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래를 주제로 발표를 진행하여 참석자들의 큰 관심을 모았다. 첫 번째 주제 발표 세션에서는 리스케일 김정훈 팀장이 엔지니어링 데이터 기반 가상제품개발과 AI 활용 방향을 소개했으며, HD현대사이트솔루션 곽성규 상무가 HD건설기계에서의 VPD 현황과 미래 과제를 공유했다. 국내 주요 기업의 VPD 추진 현황과 패널 토론 오후에 재개된 두 번째 주제 발표 세션에서도 심도 있는 논의가 이어졌다. 현대자동차 박제승 실장의 차량 아키텍처 단계 버추얼 타이어 개발 발표를 시작으로, 현대모비스 송준영 팀장이 제품개발의 AX - 현대모비스 추진현황을 소개했다. 이어 LG전자 박만수 실장이 LG전자 HS본부의 VPD 추진 방향을 설명했으며, 전북대학교 이수민 교수가 데이터기반 최적설계를 통한 Physical-AI를 주제로 발표를 마무리했다. 모든 발표가 끝난 후에는 연구회 임원 및 발표자들이 대거 참여한 패널 토론이 진행되었다. 토론자들은 Digital Engineering 고도화와 AI Agent 기반 VPD 혁신 방향을 주제로 열띤 논의를 펼치며, 에이전틱 AI 시대의 가상제품개발 혁신을 전망하고 새로운 협력과 도약의 계기를 마련하는 소중한 시간을 가졌다.   대한기계학회 가상제품 개발(VPD)연구회 참석자 단체사진

인공지능(AI)은 이제 산업 현장에서 단순한 데이터 분석을 넘어, 스스로 판단하고 공정을 제어하는 '자율제조'의 단계로 진화하고 있다. 2018년 설립된 몬드리안에이아이(Mondrian AI)는 이러한 패러다임 변화 속에서 제조, 바이오, 의료, 공공 등 다양한 산업 분야의 AI 전환을 실질적으로 실현해 온 통합 AI 플랫폼 전문 기업이다. 통합 AI 플랫폼 전문 기업의 비전과 핵심 역량 몬드리안에이아이는 설립 초기부터 고객의 디지털 전환을 넘어 산업 전반의 AI 전환을 빠르고 안정적으로 구현한다는 비전을 내걸었다. 이를 위해 AI 개발과 운영을 자동화하는 머신러닝 운영(MLOps) 플랫폼 '예니퍼(Yennefer)'를 중심으로 산업 맞춤형 AI 모델 설계와 구축에 주력해 왔다. 품질 예측, 공정 최적화, 실험 자동화, 의료 진단 보조 등 현장에서 즉시 적용 가능한 고도화된 기술은 고객의 경쟁력을 강화하는 핵심 동력이 되고 있다. 또한 고성능 GPU 클라우드 서비스 '런유어 AI(Runyour AI)'와 통합형 AI 어플라이언스 '몬박스(MonBox)'를 함께 제공해 플랫폼부터 인프라, 운영까지 AI 도입 전 과정을 통합 지원한다. 몬드리안에이아이의 목표는 단순한 연구가 아닌, 현장에서 실질적인 가치를 창출하는 실행 가능한 기술로 AI를 안착시키는 것이다. 제조 현장의 혁신, AI 자율제조 플랫폼 MonPlant 산업 현장의 데이터가 방대해지면서 몬드리안에이아이는 독자 개발한 AI 자율제조 팩토리 플랫폼 '몬플랜트(MonPlant)'를 통해 새로운 해답을 제시했다. 이 플랫폼은 제조 현장의 실시간 데이터 분석, 제어, 모니터링 기능을 통합 제공하는 AI 기반 자율제조 시스템이다. 각 설비에는 제어용 AI 에이전트가 탑재되어 현장 전문가의 판단과 조작 패턴을 학습한다. 이를 기반으로 공정 데이터를 실시간 분석해 자동 제어나 제어 가이던스를 생성하며, 공정별 최적 제어 시나리오를 스스로 결정하거나 운영자에게 제안한다. 이로써 휴먼 에러를 줄이고, 예기치 못한 상황에서도 신속하고 정확한 대응이 가능해진다.   산업별 맞춤형 AI 도입과 현장 시스템의 유연한 연동 최근 산업 AI는 실시간 예측과 자율 제어까지 가능한 수준으로 고도화되었다. 몬드리안에이아이는 팩토리 플랫폼을 제조실행시스템(MES), 지능형 품질 검사 시스템(IQIS), 팩토리 BI 등 다양한 현장 시스템과 연동해 운영 효율을 극대화한다. 웹 기반 사용자 인터페이스(UI)를 통해 데이터 수집부터 전처리, 정합성 검증, 모델 학습, 배포, 피드백 제어에 이르는 전체 MLOps 주기를 자동화했다. 또한 고성능 엣지 서버와 중앙 클러스터 서버 간 연계를 통해 현장 실시간 제어와 중앙 모니터링을 동시에 구현한다. 몬드리안에이아이 솔루션의 가장 큰 강점은 뛰어난 유연성과 확장성이다. 대기업의 고도화된 시스템 요구뿐만 아니라, 전문 AI 인력이 부족한 중소 및 중견 제조업체도 손쉽게 도입할 수 있도록 설계되었다. 중소기업에는 초기 투자 부담을 줄인 단일 머신 기반 서비스를 제공하고, 대기업에는 맞춤형 통합 패키지를 제안한다. 현재 이차전지 및 반도체 산업을 비롯해 식품, 의료, 정밀화학 등으로 적용 범위를 넓히며 산업군별 맞춤형 모델 고도화에 집중하고 있다. 완전자율 생산환경을 향한 미래 전략 몬드리안에이아이는 산업 현장의 고민을 현재의 시스템을 어떻게 더 잘 운영할 것인가로 정의한다. 이를 해결하기 위해 대형언어모델 운영(LLMOps), 에이전틱 AI(Agentic AI), 물리적 AI(Physical AI) 등 최신 기술을 제조 현장에 적극 구현하여, 데이터와 AI가 중심이 되는 완전자율 생산환경을 목표로 하고 있다. 단기적으로는 개발된 불량 예측 모델과 공정 최적화 알고리즘을 모듈화해 플러그인(Plug-in) AI API 형태로 제공하고, 중장기적으로는 보유 솔루션을 통합한 AI 팩토리 컨트롤 타워를 개발할 예정이다. 이를 통해 제어, 품질, 물류 시스템을 종합적으로 관리하는 멀티 에이전트 기반 인텔리전스 허브를 구축한다는 방침이다. 실행 가능한 AI를 통해 산업 혁신의 동반자로 자리매김한 몬드리안에이아이의 행보가 주목된다.  

개발 : MathWorks 주요 특징 : 근거 기반 AI지원으로 엔지니어 개발 가속화 돕는 시뮬링크 코파일럿 및 폴리스페이스 코파일럿 탑재 자료 제공 : 매스웍스코리아     매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2026a (Release 2026a)를 발표하며, 임베디드 시스템 개발을 위한 새로운 AI 기능을 공개했다. 이번 R2026a는 모델 기반 설계(Model-Based Design)를 지원하는 시뮬링크 코파일럿과 임베디드 소프트웨어 코드 분석을 개선하는 폴리스페이스 코파일럿(Polyspace Copilot)을 도입해, 엔지니어링 팀이 설계의 정확성과 검증 수준을 유지하면서, 요구사항부터 설계·코드까지 전 과정을 추적 가능하게 관리하며, 동일한 결과를 재현할 수 있는 개발 프로세스를 바탕으로 생산성을 높일 수 있도록 지원한다. 이번 릴리스에는 엔지니어가 더 빠르게 설계하고, 더 이른 단계에서 문제를 수정하며, 개발부터 검증을 거쳐 실제 운영 단계까지 더 효율적으로 진행할 수 있도록 돕는 추가 업데이트도 포함됐다. 매스웍스는 두 가지 상호 보완적인 방식으로 엔지니어링 분야의 AI를 고도화하고 있다. 첫째, 엔지니어링 팀이 이미 활용 중인 환경에 매트랩 코파일럿, 시뮬링크 코파일럿, 폴리스페이스 코파일럿 등 코파일럿을 직접 통합하고 있다. 둘째, 매트랩 MCP 코어 서버(MATLAB MCP Core Server)와 매트랩 에이전틱 툴킷(MATLAB Agentic Toolkit)을 통해 매트랩과 시뮬링크 기능을 에이전틱 워크플로에 통합하고 있다. 설계에 참여하는 팀들은 설계를 더 빠르게 이해할 수 있으며, 소프트웨어 문제를 조기에 해결할 수 있으며, 개발 및 검증 워크플로를 보다 일관되게 적용할 수 있다. 시뮬링크 코파일럿은 사용자의 모델, 팀이 정의한 프로세스, 매스웍스 공식 문서를 기반으로 엔지니어링 팀이 이미 활용하는 환경에 맞춘 가이드를 제공한다. 모델에 대한 설명을 생성하고, 모델 동작에 관한 질문에 답하며, 사용자가 모델 내에서 관련 블록과 서브시스템을 찾을 수 있도록 지원한다. 또한 문제를 특정하고 해결 방안을 제시하며 다음 단계를 안내함으로써, 엔지니어가 설계 작업을 더 신속하게 진행할 수 있도록 돕는다. 개발과 검증 과정의 일관성을 높이는 표준화된 작업 수행에도 시뮬링크 코파일럿을 활용할 수 있다. 또한 R2026a는 폴리스페이스 코파일럿과 폴리스페이스 애즈 유 코드(Polyspace as You Code)를 도입한다. 폴리스페이스 코파일럿은 폴리스페이스 분석 결과를 기반으로 가이드를 제공해 엔지니어가 정적 분석 결과를 해석하고, 문제를 파악하며, 더 효율적으로 해결할 수 있도록 지원한다. 폴리스페이스 애즈 유 코드는 개발자가 코드를 작성하는 과정에서 C 및 C++ 코딩 규칙을 점검하고, AI 지원 도구로 생성된 코드를 포함한 코딩 결함과 취약점을 식별할 수 있도록 한다. 두 제품은 개발팀이 더 이른 단계에서 문제를 발견하고, 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 소프트웨어 품질을 강화하는 데 기여한다. R2026a에는 폴리스페이스 제품군 전반에 걸쳐 ▲통합 구성 및 결과 관리를 위한 새로운 폴리스페이스 데스크톱 애플리케이션 ▲사용자 정의 검사기 및 코딩 표준을 갖춘 폴리스페이스 버그 파인더(Polyspace Bug Finder) 확장 기능 ▲런타임 오류의 동적 분석을 위한 폴리스페이스 테스트(Polyspace Test)의 소프트웨어 새니타이징 기능이 포함됐다. 이러한 개선 사항은 개발·테스트·검증 전반에 걸친 소프트웨어 품질 활동을 더욱 통합된 워크플로로 수행할 수 있도록 지원한다. 시뮬링크 코파일럿과 폴리스페이스 제품군 외에도 R2026a는 신제품을 포함한 매트랩 및 시뮬링크 주요 도구의 대규모 업데이트를 제공한다. 주요 내용은 다음과 같다. 매트랩 코스 디자이너(MATLAB Course Designer) : 교육자가 매트랩·시뮬링크를 활용해 교육과정, 코스웨어, 실습 및 평가를 개발할 수 있도록 지원하는 신제품이다. 시뮬링크 FMU 빌더(Simulink FMU Builder) : 시뮬링크 모델과 C 또는 C++ 코드에서 독립형 기능 목업 유닛(Functional Mockup Unit)을 생성해 모델 교환·통합 워크플로를 지원하는 신제품이다. 매트랩(MATLAB) : 매트랩을 설치하지 않고도 시각화가 포함된 대화형 웹페이지를 구축하고 공유할 수 있다. 파이썬(Python) 환경 관리 및 매트랩·파이썬 워크플로 간 데이터 교환 기능도 개선됐다. 시뮬링크(Simulink) : 간소화된 작업 중심 컨텍스트 메뉴를 통해 자주 사용하는 작업에 더 효율적으로 접근할 수 있다. 언어 제한이나 추가 래퍼 없이 모델 내에서 C 및 C++ 코드를 시뮬레이션하는 것도 가능하다. 와이어리스 네트워크 툴박스(Wireless Network Toolbox) : 무선 통신 네트워크를 모델링·시뮬레이션·분석·시각화해 종단 간 시스템 동작을 평가할 수 있다. 매트랩 테스트(MATLAB Test) : 매트랩 코파일럿을 활용해 기본 테스트, 동등성 테스트, 명령 내역 기반 테스트를 생성할 수 있다. 현재 파일과 관련된 테스트만 실행해 불필요한 실행을 줄이는 기능도 제공된다. 매핑 툴박스(Mapping Toolbox) : 3D 건물 시각화, 이미지 오버레이, 래스터 지도 기능 등을 통해 지리공간 분석을 강화할 수 있다. 시그널 프로세싱 툴박스(Signal Processing Toolbox) : 새로운 필터 디자이너(Filter Designer)와 필터 분석기(Filter Analyzer) 앱으로 디지털 필터를 설계·분석하고, 시간-주파수 데이터에 레이블을 지정하며, 강화된 대화형 도구로 신호 특성을 추출할 수 있다. 매스웍스의 아비나시 네헤미아(Avinash Nehemiah) 설계 자동화 부문 제품 관리 및 마케팅 총괄은 “엔지니어링 팀은 이제 생성형 AI가 구현하는 기능을 활용할 수 있게 됐으며, 경영진은 이것이 실질적인 엔지니어링과 비즈니스 성과로 이어진다는 확신이 필요하다”면서, “엔지니어링 설계와 소프트웨어 검증에서는 엄격성, 추적성, 신뢰성의 희생을 담보로 생산성 향상이 이뤄져서는 안된다. 매스웍스는 팀이 속도를 높이면서도 복잡한 엔지니어드 시스템을 개발하는 데 요구되는 규율과 신뢰를 유지할 수 있도록 돕는 엔지니어링을 위한 근거 기반 AI 툴 제공에 전념하고 있다”고 말했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   지난 3월, 글로벌 산업 소프트웨어 시장에 의미 있는 변화가 일어났다. 헥사곤의 주요 소프트웨어 사업부가 분사해 ‘옥타브(Octave)’라는 독립 브랜드로 새롭게 출범한 것이다. 월드 IT 쇼(WIS) 2026 현장에서 만난 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사는 옥타브가 건설/플랜트/조선 분야를 리드해온 것에서 진일보하겠다는 포부를 밝혔다. 그리고 산업AI와 결합하여 전 산업 분야에서 라이프사이클을 아우르는 기업으로 거듭나겠다는 비전을 제시했다. ■ 최경화 국장     옥타브는 산업 및 인프라 자산의 설계(design)부터 구축(build), 운영(operate), 보호(protect)에 이르는 전 단계에 걸쳐 ‘라이프사이클 인텔리전스’를 제공하는 기업이다. 옥타브의 전신은 인터그래프로, 1969년에 플랜트 산업 분야의 데이터 관리와 3D 설계 설루션을 공급하는 회사로 설립되었다. 2010년 헥사곤AB(Hexagon AB)에서 인수 후 헥사곤 PPM (2017년)으로 명칭이 변경되었고, 설계를 넘어 자산의 전체 수명 주기 관리 업체로 변화한다는 의미에서 헥사곤 ALI(2022년)로 변경되어 온 바 있다. 옥타브의 설립은 헥사곤 내 헥사곤 ALI(애셋 라이프사이클 인텔리전스) 사업부, SIG(세이프티·인프라·지오스페이셜) 사업부, 브릭시스, ETQ, 프로젝트메이츠 사업부를 통합해 구성되었으며, 산업AI 시대에 소프트웨어 분야에 더욱 집중하기 위해 새롭게 설립되었다는 설명이다. 이 회사는 현재 45개국 이상의 고객사를 지원하고 있으며, 포춘 500대 기업의 약 60%가 옥타브 설루션을 활용하고 있다. 김세환 이사는 이번 분사가 단순히 조직의 분절이 아니라, 고객의 수요와 운영 현실을 반영한 전략적 선택이었다고 설명한다. “산업 간 연계가 깊어지면서 자산 생애주기 전반에서 데이터가 소실되는 문제가 빈번해졌고, 이를 해결하기 위해 보다 빠르고 단호한 투자가 가능한 독립 법인이 필요했다”는 것이다. 옥타브는 ‘인텔리전스를 규모 있게 실현한다’는 비전 아래, 복잡한 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 데 집중하고 있다.   생성형 AI와 산업AI의 결정적 차이, 맥락 최근 생성형 AI 열풍이 거세지만, 김 이사는 산업 현장의 AI는 본질적으로 달라야 한다고 강조한다. 일반적인 AI가 폭넓은 정보를 바탕으로 답을 내놓는다면, 산업 AI는 실제 자산과 안전, 워크플로에 직결되는 ‘구조화된 도메인 특화 데이터’를 기반으로 삼아야 한다. 산업 환경에서의 오류는 안전과 품질, 비용에 치명적인 영향을 미치기 때문이다. 옥타브의 산업AI는 도면, 유지보수 이력, 운영 현황, 센서 데이터 등 맥락(context)화된 데이터를 기반으로 작동하며, 점검 우선순위를 정하거나 부품 발주 지침을 내리는 등 즉각 실행 가능한 인텔리전스를 제공한다.   AI 선도 전략으로 최적의 대안 제시 옥타브의 핵심 전략은 ‘AI 주도(AI-lead)’가 아닌 ‘AI 선도(AI-forward)’다. AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라 위험 신호를 감지해 권고안을 제시하고, 최종 결정은 현장 전문가가 내리는 구조다. 데이터 통합이 단순히 정보를 모으는 것이라면, 맥락화는 그 데이터를 자산 및 리스크와의 관계 속에서 의미 있게 만드는 작업이다. 옥타브의 AI 전략은 데이터 맥락화, 임베디드 AI, 에이전틱(agentic) 워크플로, AI 네이티브 애플리케이션이라는 네 가지 축을 중심으로 구성된다. 김 이사는 AI 도입의 성패가 기술적 성숙도가 아닌 ‘데이터 준비도(data readiness)’에 달려 있다고 말한다. 데이터가 충분히 연결되고 맥락이 결합될 때 비로소 ‘AI가 즉시 활용 가능한 데이터’가 된다. 이러한 토대 없이 AI를 도입하면 성과 없이 비용만 발생할 가능성이 높다.   핵심 설루션 활용 : 옥타브 어튠 EAM과 옥타브 아리아 한국 산업 현장에서 가장 빠르게 현실화되고 있는 영역은 운영(operate) 도메인, 특히 데이터 맥락화와 임베디드 AI를 결합한 자산 성능 관리(APM) 및 예측 유지보수이다. 실제 현장에서 옥타브 어튠 EAM(Octave Attune EAM)은 작업 지시, 자산 추적, 재고 및 안전 관리를 통합적으로 지원하며, 생성형 AI 엔진인 옥타브 아리아(Octave Aria)는 설비 제조사 매뉴얼을 자동으로 읽어 예방 정비 항목을 정리하거나 공급업체 정보를 참조해 부품 가격을 자동 업데이트하는 등 현장 실무자의 반복 업무를 줄여준다. 에이전틱 워크플로와 AI 네이티브 애플리케이션은 현재 기술 개발 중에 있으며, 옥타브는 올해 에이전틱 AI 기능을 단계적으로 도입할 계획이다.   한국 산업계의 성공 사례와 기술 검증 옥타브는 에너지, 석유화학, 건설/플랜트(EPC), 제조 분야 등에서 주요 산업 고객들과 협력하고 있다. 대표적 사례로 에쓰오일(S-OIL)은 옥타브 Facets P&ID, 옥타브 Forte 3D 등의 설루션을 도입해 지능형 디지털 트윈 기반 운영 체계를 구축하였다. 현대건설 또한 옥타브와 MOU를 체결하고 스마트 EPC 분야의 디지털 전환을 추진 중이다. 이러한 기술력은 극한의 환경인 F1 레이싱 현장에서도 입증되고 있다. 옥타브는 VCARB(비자 캐시앱 레이싱 불스)와 파트너십을 맺고 옥타브 어튠을 통해 모든 부품과 장비, 공구를 실시간으로 관리한다. 단 하나의 실수도 허용되지 않는 F1 서킷에서 검증된 자산 가시성과 예측 유지보수 기술은 에너지, 인프라, 제조 운송 등 산업현장의 성과로 이어지고 있다.   데이터 연결과 준비를 통해 산업AI 경쟁력 강화 옥타브는 오는 2026년 3분기, 생애주기 전반의 데이터를 단일 스레드로 통합하고 에이전틱 서비스를 제공하는 단일 플랫폼을 출시할 예정이다. 김세환 이사는 향후 3~5년 내 산업 AI의 경쟁력이 AI 모델의 정교함이 아니라 ‘얼마나 연결되고 맥락화된 데이터 기반을 갖췄는가’에서 갈릴 것이라고 전망한다. 그는 한국 기업들에게 “AI에 투자하기 전, 데이터가 진정으로 AI 준비 상태(AI-ready)인지 확인하라”고 조언했다. 단편적인 효율 개선을 넘어 라이프사이클 전반의 데이터를 연결하는 변혁에 집중하는 조직만이 산업 AI 시대의 승자가 될 것이라는 분석이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.