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통합검색 "과학"에 대한 통합 검색 내용이 2,773개 있습니다
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엔비디아, 한국 AI 인프라·생태계 구축 협력… “GPU 26만 개 이상 추가 도입”
엔비디아가 대한민국 정부 및 기업들과 협력해 클라우드와 AI 팩토리를 중심으로 25만 개 이상의 GPU를 포함하는 전국 규모의 AI 인프라 확장 계획을 발표했다. 이번 인프라는 공공과 민간 부문이 함께 구축하며, 자동차, 제조, 통신 등 한국 주요 산업 전반의 AI 기반 혁신과 경제 성장을 견인할 핵심 토대가 될 예정이다. 이번 계획은 세계 각국 정상이 APEC 정상회의 참석을 위해 한국에 모인 가운데 발표됐다.  과학기술정보통신부는 기업과 산업 전반의 독자 AI 개발을 가속화하기 위해 최신 엔비디아 GPU 5만 개 도입을 추진 중이라고 밝혔다. AI 인프라 구축은 엔비디아 클라우드 파트너인 네이버 클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 국가 독자 클라우드 내 컴퓨팅 인프라를 확장하기 위해 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 등 GPU 1만 3000 개를 초기 도입하는 것을 시작으로, 향후 국가 AI컴퓨팅센터 구축 등을 통해 수년간 점진적으로 확대될 예정이다. 이 AI 인프라는 연구기관, 스타트업, AI 기업이 모델과 애플리케이션을 개발할 수 있도록 개방되며, 이는 대한민국의 AI 역량 강화와 인프라 확충을 위한 국가 전략을 뒷받침하게 된다. 또한, 엔비디아는 한국의 산업계, 학계, 연구기관과 AI-RAN과 6G 인프라 개발에도 함께하고 있다. 엔비디아는 최근 삼성(Samsung), SK텔레콤(SK Telecom), 한국전자통신연구원(ETRI), KT, LG유플러스(LG U+), 연세대학교와 협력해 지능형·저전력 AI-RAN 네트워크 기술을 공동 개발 중이다. 이 기술은 GPU 연산 작업을 디바이스에서 네트워크 기지국으로 오프로딩함으로써 컴퓨팅 비용을 절감하고 배터리 수명을 연장할 수 있도록 설계됐다.     한국의 자동차, 제조, 통신 분야 선도 기업들은 엔터프라이즈와 피지컬 AI 개발을 가속화하기 위해 대규모 AI 인프라 투자와 확장을 추진하고 있다. 삼성은 GPU 5만 개 이상을 탑재한 엔비디아 AI 팩토리를 구축해 지능형 제조를 발전시키고 제품과 서비스 전반에 AI를 적용한다. 삼성은 엔비디아 네모트론(Nemotron) 사후 훈련 데이터세트, 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X), 엔비디아 cu리소(cuLitho) 라이브러리, 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 엔비디아 기술을 활용해 정교한 반도체 제조 공정의 속도와 수율을 개선하는 디지털 트윈을 구축한다. 또한 엔비디아 코스모스(Cosmos), 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim), 엔비디아 아이작 랩(Isaac Lab)을 활용해해 가정용 로봇 개발 포트폴리오를 강화하고 있다. SK그룹은 반도체 연구·개발·생산을 고도화하고, 디지털 트윈과 AI 에이전트 개발을 지원하는 클라우드 인프라 구축을 위해 5만 개 이상의 GPU를 탑재할 수 있는 AI 팩토리를 설계하고 있다. SK텔레콤은 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 기반으로 한 소버린 인프라를 제공해, 국내 제조 기업들이 엔비디아 옴니버스를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. SK 텔레콤은 스타트업, 기업, 정부 기관을 대상으로 디지털 트윈과 로보틱스 프로젝트 가속화를 위한 산업용 클라우드 인프라를 제공할 예정이다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 한층 심화된 협력 단계로 나아가며, 모빌리티, 스마트 공장, 온디바이스 반도체 전반에 걸쳐 AI 역량을 공동 개발할 예정이다. 양사는 AI 모델 훈련과 배포를 위해 5만 개의 블랙웰 GPU를 기반으로 협력을 추진한다. 또한 한국 정부의 국가 피지컬 AI 클러스터 구축 이니셔티브를 지원하기 위해, 현대자동차그룹과 엔비디아는 정부 관계자들과 긴밀히 협력해 생태계 조성을 가속화할 계획이다. 이를 통해 약 30억 달러 규모의 투자가 이루어져 한국의 피지컬 AI 산업 발전을 한층 앞당길 전망이다. 주요 이니셔티브로는 엔비디아 AI 기술 센터, 현대자동차그룹 피지컬 AI 애플리케이션 센터, 지역 AI 데이터센터 설립 등이 포함된다. 네이버 클라우드는 소버린 AI와 피지컬 AI용 인프라를 구축하기 위해 엔비디아 AI 인프라를 확장하고 있다. 이에 따라 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰과 기타 엔비디아 블랙웰 GPU를 포함해 최대 6만 개의 GPU를 도입할 예정이다. 네이버 클라우드는 엔비디아 AI 인프라에서 구동되는 엔비디아 네모트론 오픈 모델을 기반으로 차세대 소버린 AI 개발의 다음 단계를 준비 중이다. 또한 네이버 클라우드는 조선, 보안 등 산업 특화 AI 모델을 개발하고, 대한민국 국민 모두를 위한 포용적 AI 구현에 주력할 계획이다. 과학기술정보통신부는 엔비디아와의 협력을 기반으로 주권 언어 모델 개발을 위한 독자 AI 파운데이션 모델(Sovereign AI Foundation Models) 프로젝트를 추진한다. 본 프로젝트는 엔비디아 네모와 오픈 엔비디아 네모트론 데이터세트를 활용해 로컬 데이터를 기반으로 추론(reasoning) 모델을 개발하고 디스틸(distilling)할 예정이다. 또한 LG AI연구원, 네이버 클라우드, NC AI, SK텔레콤, 업스테이지가 독자 모델 개발을 지원하는 프로젝트에 협력한다. 기업, 연구진, 스타트업은 이 모델 개발에 기여하고 이를 활용해 음성, 추론 등 다양한 기능을 갖춘 AI 에이전트를 개발할 수 있다. LG는 피지컬 AI 기술 개발을 촉진하고, 피지컬 AI 생태계를 지원하기 위해 엔비디아와 협력하고 있다. 양사는 LG 엑사원(EXAONE) 모델을 활용해 스타트업과 학계를 지원한다. 일례로, 암 진단을 지원하는 모나이(MONAI) 프레임워크 기반의 엑사원 패스(EXAONE Path) 의료 모델이 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 엔비디아와 협력해 한국의 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’을 활용한 연구 협력을 촉진하기 위한 공동연구센터 설립을 추진 중이다. KISTI는 또한 양자 프로세서와 GPU 슈퍼컴퓨팅을 연결하는 엔비디아의 새로운 개방형 아키텍처 NVQ링크(NVQLink) 지원을 발표했다. 엔비디아 쿠다-Q(CUDA-Q) 플랫폼과 연동되는 NVQ링크는 KISTI가 양자 오류 정정과 하이브리드 애플리케이션 개발 등 분야의 연구를 심화해 차세대 양자-GPU 슈퍼컴퓨터 개발을 가속화할 수 있도록 지원한다. KISTI는 또한 과학 연구 개발을 위한 파운데이션 모델을 구축하고, 오픈소스 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용한 물리 기반 AI 모델 개발을 연구자들에게 지원할 예정이다. 엔비디아와 파트너들은 한국의 경제 발전과 기회 창출을 위해 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 프로그램으로 스타트업을 육성하는 얼라이언스를 설립한다. 얼라이언스 회원사는 SK텔레콤을 포함한 엔비디아 클라우드 파트너가 제공하는 가속 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있다. 또한, IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털 얼라이언스와 엔비디아 인셉션의 지원을 받게 된다. 아울러 스타트업은 엔비디아의 소프트웨어와 전문 기술 역량도 활용할 수 있게 돼, 차세대 기업들의 성장을 더욱 신속하게 추진할 수 있게 된다. 엔비디아는 스타트업을 위한 엔비디아 인셉션 프로그램의 성과를 바탕으로, 차세대 기업 지원을 위해 한국 정부와도 협력할 계획이다. 또한 중소기업벤처부에서 운영하는 ‘엔업(N-Up)’ AI 스타트업 육성 프로그램에도 참여할 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “대한민국은 기술과 제조 분야에서 선도적 입지를 갖추고 있으며, 이는 대한민국이 AI 산업 혁명의 중심에 서 있음을 보여준다. 이 산업혁명에서 가속 컴퓨팅 인프라는 전력망과 광대역만큼 중요한 기반이 되고 있다. 한국의 물리적 공장이 정교한 선박, 자동차, 반도체, 전자제품으로 세계에 영감을 주었듯, 이제는 인텔리전스라는 새로운 수출품을 생산하며 글로벌 변화를 이끌 수 있다”고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “AI가 단순히 혁신을 넘어 미래 산업의 기반이 된 지금, 대한민국은 변혁의 문턱에 서 있다. 엔비디아와 함께 국가 AI 인프라를 확충하고 기술을 개발하는 것은 제조업 역량 등 한국이 보유한 강점을 더욱 강화할 수 있는 투자이며, 이는 글로벌 AI 3대 강국을 향한 대한민국의 번영을 뒷받침할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-10-31
에이수스, 엔비디아 GB10 기반 AI 슈퍼컴퓨터 ‘어센트 GX10’ 국내 출시
에이수스 코리아는 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 기반의 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 ‘Ascent GX10(어센트 GX10)’을 국내 공식 출시한다고 밝혔다. 에이수스 어센트 GX10은 높은 AI 성능과 공간 효율을 제공한다. 손바닥 정도의 사이즈임에도 최대 1000TOPs의 AI 성능을 구현하여 AI 연구원, 데이터 과학자뿐만 아니라 AI 기반 개발 및 연구를 필요로 하는 개인 및 기업 프로젝트에도 최적의 성능을 제공한다.     어센트 GX10은 내장된 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 통해 FP4 정밀도 기준 최대 1페타플롭의 AI 성능을 지원한다. 이를 위해 최신 세대 CUDA(쿠다) 코어와 5세대 텐서(Tensor) 코어를 탑재하였으며, NVLink C2C 인터커넥트를 통해 연결된 20개의 Arm 아키텍처 기반 고효율 코어를 포함하고 있다. 또한 128GB의 통합 시스템 메모리를 통해 최대 2000억개의 매개변수를 처리할 수 있으며, 엔비디아 커넥트X(NVIDIA ConnectX) 네트워크 인터페이스 카드를 활용해 GX10 시스템 두 대를 연결하여 라마 3.1(Llama 3.1)과 같이 더 많은 매개변수를 가진 대형 AI 모델도 효율적으로 학습하고 처리할 수 있다. 에이수스는 어센트 GX10이 가진 성능을 최대한 발휘할 수 있는 간편한 AI 모델 개발을 위한 쉬운 개발 환경을 제공한다. 개발자는 엔비디아 AI 소프트웨어 라이브러리를 사용할 수 있으며, 엔비디아 NGC 카탈로그와 엔비디아 개발자 포털에서 제공되는 소프트웨어 개발 키트(SDK), 오케스트레이션 도구, 프레임워크, 모델 등 다양한 리소스를 지원받을 수 있다. 여기에 더해 에이전트 AI 애플리케이션 구축을 위한 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)와 NIM 마이크로 서비스도 지원하여 다양한 연구 및 개발, 테스트가 가능하다. 에이수스는 국내 공식 대리점인 코잇, 크로스젠, 유니퀘스트, 대원CTS를 통해 어센트 GX10의 구매 및 상담이 가능하다고 전했다.
작성일 : 2025-10-31
한국BIM학회, 지능형 건설을 주제로 국제 심포지엄 개최
한국BIM학회(KIBIM)가 오는 11월 14일 한국과학기술회관에서 ‘KIBIM 2025 국제 심포지엄’을 개최한다. ‘스마트를 넘어 : 지능형 건설의 부상(Beyond Smart : The Rise of Intelligent Construction)’을 주제로 열리는 이번 심포지엄은 AI, 빅데이터, 디지털 트윈, 로보틱스 등 첨단 기술이 건축·건설 산업에 접목되는 현시점에서 지능형 건설의 현재와 미래 방향을 탐구하기 위해 마련됐다. 한국BIM학회의 추승연 회장은 “지속가능성, 안전, 생산성 문제를 해결하기 위한 통찰과 전략을 공유하는 뜻깊은 자리가 될 것”이라고 전했다. 심포지엄에서는 글로벌 전문가의 기조연설이 진행된다. ▲타이거 그룹(Tiger Group)의 수하일 알 라이에스(Suhail Al Rayes) 전무이사가 ‘두바이 메가 프로젝트를 위한 지능형 시스템’을 소개하고 ▲구글의 버나드 크레스(Bernard Kress) XR 엔지니어링 디렉터는 ‘스마트 건설을 위한 스마트 안경 및 증강 현실 헤드셋’ 활용 방안을 공유한다. ▲오토데스크코리아의 오찬주 대표는 ‘AECO(설계·엔지니어링·건설·운영) 산업을 위한 연결된 미래’라는 제목으로 AI와 클라우드 기반의 ‘성과 기반 BIM’을 소개한다. 오후 행사는 ▲국토교통부, 한국공항공사, 국가철도공단 등이 공공 발주기관의 BIM 적용 전략과 성과를 발표하는 ‘공공 부문의 BIM 리더십’ 특별 세션 ▲한양대학교, 인하대학교, 연세대학교, 성균관대학교에서 AI 기반 시뮬레이션과 생성형 AI를 활용한 구조계산 자동화 기술 등을 소개하는 ‘스마트 건설의 기반’ 세션 ▲네이버랩스, BLUA, 대우건설, COWI에서 데이터와 파이썬, AI를 활용한 BIM 데이터 검증 프레임워크 등을 소개하는 ‘건축 환경을 위한 AI 및 자동화’ 세션 ▲옵티콘, 현대건설, 수성엔지니어링 등에서 효율적인 BIM 파이프라인 구축 사례 및 디지털 전환 시대 건설 산업의 역할에 대해 공유하는 ‘건설 분야 디지털 전환’ 세션 등 네 개의 세션으로 나뉘어 진행된다.  
작성일 : 2025-10-27
레노버, 엔비디아 그레이스 블랙웰 슈퍼칩 탑재한 AI 워크스테이션 ‘씽크스테이션 PGX’ 출시
한국레노버가 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 탑재한 컴팩트한 AI 워크스테이션 ‘씽크스테이션 PGX(ThinkStation PGX)’를 출시했다. 새롭게 선보인 씽크스테이션 PGX는 AI 연구자, 개발자, 데이터 과학자, 엔지니어 등을 위한 전문 AI 워크스테이션이다. 최대 1페타플롭(1000 TOPS) AI 연산 성능을 제공하며 최대 2000억 개 파라미터를 가진 대규모 생성형 AI 모델을 처리할 수 있다. 128GB 통합 시스템 메모리를 탑재해 사용자는 최신 추론 AI 모델을 실험하고, 미세 조정 및 추론 작업을 원활하게 수행할 수 있다. 두 대의 시스템을 연결하면 최대 4050억 개 파라미터를 가진 더 큰 AI 모델까지 처리 가능하다. 1.13리터의 사이즈와 최소 1.2kg의 무게로 공간 활용성을 높였다.     씽크스테이션 PGX는 엔비디아 DGX OS와 엔비디아 AI 소프트웨어 스택은 물론, 파이토치(PyTorch), 주피터(Jupyter) 등 개발자에게 익숙한 도구와 프레임워크가 사전 구성되어 있다. 이를 통해 개발자는 데스크톱 환경에서 대규모 AI 모델을 즉시 프로토타이핑하고, 미세 조정 및 추론 과정을 거쳐 데이터센터나 클라우드로 손쉽게 배포할 수 있다. 생성형 AI 모델의 규모와 복잡성이 급격히 증가함에 따라 로컬 환경에서의 개발은 점점 더 많은 제약에 직면하고 있다. 대규모 모델의 프로토타이핑, 튜닝, 추론에는 방대한 GPU 메모리와 연산 성능이 요구된다. 씽크스테이션 PGX는 이러한 한계를 극복하고 AI 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 강력하면서도 경제적인 플랫폼을 제공한다. 이에 따라 개발자는 AI 온프레미스 클러스터나 클라우드 컴퓨팅 환경의 리소스를 한층 효율적으로 활용할 수 있다. 또한 씽크스테이션 PGX 사용자는 엔비디아 AI 플랫폼 소프트웨어 아키텍처를 기반으로 코드를 거의 수정하지 않고도 데스크톱 환경에서 가속화된 클라우드 또는 데이터센터 인프라로 모델을 원활하게 이전 가능하다. 이를 통해 프로토타이핑, 미세 조정, 반복 등 개발 작업을 손쉽게 수행할 수 있다. 한국레노버의 신규식 대표는 “생성형 AI 시대를 맞아 기업과 연구기관의 AI 개발 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다”며, “고성능이면서도 컴팩트한 씽크스테이션 PGX는 전문가들이 클라우드 인프라의 복잡성과 비용 부담 없이 확장 가능한 AI 기능을 구현할 수 있는 최적의 설루션”이라고 말했다. 이어 “레노버는 워크스테이션 포트폴리오를 지속적으로 확장해 전문가들이 생성형 AI 혁신을 가속화하고 채택할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 덧붙였다.
작성일 : 2025-10-27
오라클, 기업의 AI 이니셔티브 가속화 돕는 ‘AI 데이터 플랫폼’ 공개
오라클이 ‘오라클 AI 데이터 플랫폼(Oracle AI Data Platform)’의 정식 출시를 발표했다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 생성형 AI 모델을 기업의 데이터, 애플리케이션, 워크플로와 안전하게 연결할 수 있도록 설계된 포괄적 플랫폼이다. 자동화된 데이터 수집, 시맨틱 강화(semantic enrichment), 벡터 인덱싱에 생성형 AI 도구를 결합해 원시 데이터(raw data)에서 실제 운영 수준(production-grade)의 AI까지 전 과정을 단순화한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 데이터를 AI에 최적화하고, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), 오라클 자율운영 AI 데이터베이스(Oracle Autonomous AI Database), OCI 생성형 AI(OCI Generative AI) 서비스를 결합해 에이전틱 애플리케이션의 생성과 배포를 가능하게 한다. 기업 고객은 신뢰할 수 있는 실시간 인사이트를 얻을 수 있으며, 반복 업무를 자동화하고, 성장 기회를 발굴하며, 일상적인 워크플로에 지능을 내재화하는 AI 에이전트를 활용할 수 있다. 개발자와 데이터 팀은 엔터프라이즈급 단일 플랫폼에서 이러한 기능을 신속하게 구축하고 확장할 수 있다. 이 플랫폼은 엔비디아 가속 컴퓨팅 인프라를 통합해 고성능 워크로드를 위한 최신 세대 GPU와 라이브러리를 선택할 수 있다. 그 결과 다양한 산업군에서 더욱 신속한 혁신, 높은 생산성, 측정 가능한 비즈니스 성과를 실현할 수 있다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 기업이 데이터와 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 제공한다. 고객은 델타 레이크(Delta Lake) 및 아이스버그(Iceberg)와 같은 오픈 포맷을 활용해 데이터 레이크하우스를 구축하고, 데이터 중복을 줄일 수 있다. 또한 AI 데이터 플랫폼 카탈로그는 모든 데이터와 AI 자산에 대한 통합 뷰와 거버넌스를 제공해 기업의 컴플라이언스 및 신뢰 강화를 지원한다. 카탈로그는 에이전트투에이전트(Agent2Agent : A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등 개방형 표준을 폭넓게 지원해 정교한 멀티에이전트 시스템 구성을 가능하게 한다. 더불어 기업 고객을 위한 에이전트 허브(Agent Hub)는 다수의 에이전트를 탐색하는 복잡성을 제거하고, 요청을 해석해 적합한 에이전트를 호출하며, 추천 결과를 제시해 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 지원한다. 오라클은 오라클 AI 데이터 플랫폼이 제공하는 기능 및 이점으로 ▲데이터를 인텔리전스로 전환 ▲팀 전반의 혁신 가속 ▲비즈니스 프로세스 자동화 및 확장 ▲엔터프라이즈급 준비 상태 보장 등을 꼽았다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 데이터 레이크하우스와 AI를 하나의 플랫폼에 통합해, 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트와 더 스마트한 의사결정으로 전환할 수 있다. 그리고 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, AI 개발자를 위한 단일 워크벤치를 제공해 협업과 AI 기반 애플리케이션 제공 속도를 높인다. 이를 통해 단순 분석을 넘어 워크플로를 조율하고, 알림을 자동 생성하며, 비즈니스 성과를 직접 개선하는 AI 에이전트를 통해 효율을 높일 수 있도록 한다. 오라클은 “OCI, 오픈소스 엔진, 업계 선도적 분석 기능, 오라클 자율운영 AI 레이크하우스(Oracle Autonomous AI Lakehouse)의 결합으로 미션 크리티컬 AI 도입에 필요한 규모, 성능, 신뢰성을 제공한다”고 전했다. 제로 ETL(Zero-ETL)과 제로 카피(Zero Copy) 기능을 통해 고객은 재무, HR, 공급망, 마케팅, 영업, 서비스 등 핵심 비즈니스 애플리케이션 데이터는 물론 산업별 애플리케이션 데이터와 기존 엔터프라이즈 데이터베이스에 원활하게 연결할 수 있다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 멀티클라우드 및 하이브리드 크로스-클라우드 오케스트레이션을 지원하여 퍼블릭 클라우드, 온프레미스, 에지 등 모든 소스의 데이터의 연결, 처리, 분석이 가능하다. 또한, 오라클 애플리케이션과 서드파티 환경 전반에서 AI 에이전트가 원활하게 작동할 수 있게 되어 고객이 기업 전반에 걸쳐 AI 기반 혁신을 확장할 수 있다. 오라클은 퓨전(Fusion), 넷스위트(NetSuite)를 포함한 주요 오라클 애플리케이션 제품군 전반과 의료, 소비재, 금융 서비스, 건설 등 산업 전반을 대상으로 사전 통합을 포함한 맞춤형 AI 데이터 플랫폼을 제공할 계획이다. 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스(Oracle Fusion Data Intelligence)의 정제되고 풍부하며 AI를 위해 준비된 데이터는 AI 데이터 플랫폼에서 사용 가능하다. 오라클의 T.K. 아난드 총괄부사장은 “오라클 AI 데이터 플랫폼은 고객이 데이터를 AI에 최적화하고, AI를 활용하여 비즈니스 프로세스 전반을 혁신할 수 있도록 돕는다. 이 플랫폼은 데이터를 통합하고 전체적인 AI 라이프사이클을 간소화하여 기업이 신뢰성, 보안성 및 민첩성을 고려하며 AI의 역량을 활용하는 데 있어 가장 포괄적인 기반을 제공한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-15
매스웍스, 생성형 AI로 엔지니어링 생산성 향상 및 개발 가속화 지원하는 ‘매트랩 코파일럿’ 출시
매스웍스는 엔지니어, 과학자, 연구원의 생산성을 높이고 개발을 가속화하는 매트랩(MATLAB)용 생성형 AI 어시스턴트 ‘매트랩 코파일럿(MATLAB Copilot)’을 출시했다. 매트랩 및 시뮬링크 릴리스 2025b(Simulink Release 2025b, R2025b)에서 제공되는 매트랩 코파일럿은 매트랩 환경 내에서 코딩, 디버깅, 학습을 간소화하도록 설계되었다. 매트랩 코파일럿은 개발 워크플로 전반에 걸쳐 사용자를 지원하는 지능형 기능을 제공한다. 사용자는 매트랩 코파일럿 채팅(MATLAB Copilot Chat)에서 질문을 하고 매스웍스 문서와 실제 코드 예제를 기반으로 답변을 받아, 매트랩 환경을 벗어나지 않고도 신뢰할 수 있고 상황에 맞는 정보에 빠르게 접근할 수 있다. 사용자가 매트랩 편집기(MATLAB Editor)를 사용할 때 코파일럿이 자동 완성과 코드 예측을 제안하거나 자연어로 작성된 설명으로부터 코드를 생성하여, 더 빠른 개발과 더 효율적인 프로토타이핑을 가능하게 한다. 매트랩 코파일럿은 익숙하지 않은 코드를 설명하고, 주석을 추가하며, 오류 설명을 명확히 설명하고, 매트랩 테스트(MATLAB Test)를 사용하여 테스트를 생성하기도 한다. 이러한 기능은 디버깅 시간을 줄이고, 코드 품질을 향상시키며, 팀 간 더 빠른 온보딩과 협업을 지원한다.     매스웍스 엔지니어링 부서의 로이 루리(Roy Lurie) 부사장은 “매트랩 코파일럿은 사용자가 프로그래밍이 아닌 엔지니어링과 연구에 집중할 수 있도록 지원한다는 매스웍스의 오랜 접근 방식을 이어간다”면서, “기존 매트랩 워크플로에 생성형 AI를 직접 통합함으로써 매트랩 코파일럿은 매트랩과 시뮬링크를 엔지니어링 혁신 플랫폼으로 강화하여, 수백만 명의 엔지니어와 과학자가 세계에서 가장 혁신적인 엔지니어링 시스템을 설계하고 구축할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 매스웍스의 세스 디랜드(Seth DeLand) 생성형 AI 부문 수석 제품 마케팅 매니저는 “매트랩 코파일럿은 엔지니어, 과학자, 연구원들이 이미 익숙하고 신뢰하는 매트랩 환경 안에서 그대로 활용할 수 있도록 설계되었다”면서, “이는 코드를 더 빠르게 작성할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 전체 개발 프로세스를 더 직관적이고, 협력적이며, 궁극적으로 더 강력하게 만드는 것이다. 앞으로 사용자들이 매트랩 코파일럿을 어떻게 활용할지 기대된다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-13
2024년 가상증강현실(VR·AR)산업 실태조사 보고서
  가상증강현실(VR・AR) 산업은 글로벌 ICT 산업 성장의 키워드로 전 세계가 주목하고 있으며 그 규모가 점차 확대 되어 국가 미래산업 중 하나로 주목 국내 VR・AR산업의 매출, 인력, 수출, 연구개발(R&D) 현황 등을 객관적으로 확인할 수 있는 전문적이고 현 실태 중심의 국가승인 통계 생산   2024년 가상증강현실(VR·AR)산업 실태조사 보고서 목차 제 1 장  조사 개요 제 2 장  조사 결과 부 록   01     조사 목적 ················································································································   002 02   조사 연혁 ················································································································   002 03   조사 개요 ···············································································································    003 04   조사 대상 및 모집단 구축 ············································································    003 05   주요 조사 내용 ·····································································································   007 06   VR・AR산업  분류 ································································································   008 07     데이터 검증 ·············································································································   010 08   조사 회수 결과 ·····································································································   012 01    응답기업 일반현황 ·······························································································   016 02   기업 현황 ·················································································································   026 03   매출&판매 ···············································································································   032 04   수출 ····························································································································   045 05   인력 현황 ················································································································   053 06   산업 전망 ·················································································································   062 07     R&D  현황 ···············································································································   067 01     용어해설 ···················································································································   076 02   VR・AR산업  분류체계 연계표 및 해설서 ··············································    079 03   조사 결과표 ············································································································   085 04   조사표 ··························································································································   116   출처 : 과학기술정보통신부,  소프트웨어정책연구소  
작성일 : 2025-10-13
무엇을 볼 것인가?
시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (10)   지난 호에서는 ‘작용, 반작용, 상호작용’을 주제로 주변에서 일어나는 일을 다양한 사례를 들어가며 조금 특별한 시각으로 바라보았다. 뉴턴의 운동법칙, 작용, 반작용, 상호작용의 사전적 의미, 다양한 물리현상, 생태계의 상호작용, 사회적 상호작용, 관점의 차이, 상관관계를 통해서 세상을 알아가는 방법 등에 관해서 소개했다. 이번 호부터는 3회에 걸쳐서 ‘무엇을 볼 것인가?’, ‘무엇을 믿을 것인가?’, ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’의 이야기를 다룰 예정이다. 이번 호에서는 그 첫 번째 이야기로 ‘무엇을 볼 것인가?’에 관해서 생각해 보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 일제 강점기에 촬영된 청계천의 수위를 관찰하던 수표교의 모습   하천의 수위 측정 수표교는 하천의 수위를 측정할 수 있도록 눈금(수표)이 새겨져 있는 청계천에 있던 다리이다.(그림 1) 세종 2년(1420년)에 만들어질 당시는 그곳에 마전(馬廛)이 있어 마전교라 불렸다. 세종 23년(1441년) 다리 밑을 지나는 개천(청계천)에 흐르는 수위를 측정하기 위해서 수표를 세웠다. 이후부터 수표교로 부르게 되었으며, 주변에 있는 마을은 수표동이라고 부르게 되었다. 수표는 하천의 수위를 과학적, 계량적으로 측정할 수 있는 기구로, 측우기와 함께 세종 때 만들어진 대표적인 과학 기기의 하나로 꼽힌다. 수표교는 현재의 서울특별시 종로구 수표동에 있었으나, 1958년 청계천 복개 공사로 장충단공원에 옮겨졌다. 2005년 청계천 복원 당시 원래 자리에 다시 놓으려고 했으나, 복원된 청계천의 폭과 수표교의 길이가 맞지 않아 옮겨지지 못했다.(그림 2) 대신 그 자리에는 임시 다리가 설치되어 있다. 원래의 수표교는 동대문구 청량리동에 있는 세종대왕기념관으로 이전되었다. 수표교에서 오른쪽으로 다섯 번째 다리의 이름이 오늘날의 마전교로 되어 있다. 초기의 수표는 청계천의 마전교 서쪽과 한강변에 세워졌다. 물속에 기둥을 꽂을 수 있도록 구멍을 판 받침돌을 놓고 그 구멍에 나무 기둥을 세웠다. 나무 기둥에는 눈금을 새겨 수위를 알아볼 수 있도록 하였으나, 나무로 만든 수표는 쉽게 망가져 15세기 성종 때 돌기둥으로 교체하였다. 아마도 물이 차면 부력으로 떠내려가기도 쉽고 물에 젖었다가 마르기를 반복하는 부분은 쉽게 썩지 않았을까 싶다. 돌기둥으로 만들어진 수표 양면에는 1척에서 10척까지 눈금을 새겼으며, 3, 6, 9척의 위치에는 ○표를 새겨서 각각 갈수(渴水), 평수(平水), 대수(大水)를 판단하는 기준으로 삼았다. 6척 안팎의 물이 흐르면 보통의 수위이고, 9척 이상이 되면 위험 수위로 개천의 범람 징후를 미리 헤아릴 수 있도록 한 것이다. 영조 36년(1760년)에 다리를 수리하면서 돌기둥에 ‘庚(경)·辰(진)·地(지)·平(평)’이라는 글씨를 새겨 물 높이를 4단계로 측정하였다. 순조 때 개천을 다시 준설할 때 새로운 수표를 세웠으며, 지금 남아 있는 수표는 이때 만들어진 것이다.   그림 2. 복원된 청계천의 22개 다리 중에서 옛 모습을 찾지 못한 수표교(빨간 별표로 표시된 다리)   강우량을 측정하는 측우기 현존하는 세계 최고의 강우량 측정기구도 우리나라가 가지고 있다. 국보로 지정된 ‘공주 충청감영 측우기’이다.(그림 3) 헌종 3년(1837년)에 제작된 공주 충청감영(금영) 측우기는 농업을 위한 조상의 과학적 발명과 구체적 실행을 증명해주는 유물로 매우 가치가 크다. 금영 측우기는 조선 시대 충남지역 감독관청이었던 충청감영에 설치되었던 것으로, 1915년경 일본인 기상학자 와다 유지가 국외로 반출한 것을 1971년 일본으로부터 환수한 것이다. 현재 서울 기상청 박물관에 보관되어 있다. 조선 시대에는 중앙정부에서 규격이 같은 측우기를 제작해 전국의 감영에 보냈기 때문에, 여러 점이 만들어졌을 것으로 추정된다. 다만 지금까지 남아 있는 것은 금영 측우기가 유일하다. 빗물을 그릇에 받아 강우량을 재는 측우기는 조선 세종 때에 처음 만들어진 후 여러 차례 다시 만들어졌다는 기록은 남아 있으나, 현재 실물로 남아 있는 것은 헌종 3년(1837년)에 만들어진 이 측우기뿐이다. ‘조선왕조실록’ 세종 23년(1441년) 8월 18일의 기록에는 서운관(기상관측 기관)에 대(臺)를 설치해 빗물을 받아 강우량을 측정했으며, 이듬해인 1442년 5월 8일에는 측정방식이 미진해 다시 원칙을 세웠다고 한다. 이때 세운 원칙대로 만들어진 것이 금영 측우기이다. 강우량 측정의 표준이 필요함을 절감하고 표준을 정해서 시행한 셈이다. 오늘날의 표준화 작업과 품질관리가 실행된 구체적인 사례이다. 도량형 표준이 측우기에도 적용된 셈이다. 금영 측우기의 제작 시기와 크기 등은 바깥 면 가운데쯤에 새겨진 명문(銘文)을 통해 알 수 있다. 명문에 따르면 이 측우기는 헌종 3년(1837년)에 만들었으며 높이는 1자(尺) 5치(寸), 지름 7치, 무게 11근으로 제작되었다. 상·중·하단의 3개의 금속 부품으로 구성되었으며, 상부가 약간 넓고 하부가 약간 좁게 만들어져 서로 끼워서 조립하는 형태의 구조이다. 금속 부품을 끼우는 접합부는 대나무 마디처럼 두껍게 만들어 부품의 모양이 변형되지 않도록 고안된 형태이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
[무료 다운로드] 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화
자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (1)   글로벌 제조 환경은 자율제조 AI(인공지능) 및 SDM(소프트웨어 정의 제조)로 전환하고 있다. 그러나 시시각각 급변하는 생산자원(4M2E) 메타 데이터와 OT 사이버 보안에 대한 국제 표준 준수 없이는 사상누각이 될 수 있다. 앞으로 2회에 걸쳐 이에 대응하기 위한 방법을 소개하고자 한다.이번 호에서는 자율제조 AI 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화와 관련된 도전과 기회를 종합적으로 분석한다.   ■ 연재순서 제1회 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화 제2회 산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   ■ 차석근 에이시에스의 부사장이며 산업부 국표원 첨단제조 표준화 포럼 의장 및 산업부 산업융합 옴부즈만 위원을 맡고 있다.   글로벌 제조 환경은 인공지능(AI) 기반의 자율제조와 소프트웨어 정의 제조(SDM : Software Defined Manufacturing)로의 전환을 통해 전례 없는 혁신을 경험하고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 경쟁력 향상이라는 막대한 잠재력을 내포하고 있다. 그러나 이러한 혁신의 완전한 실현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용, 특히 4M2E(Man, Machine, Material, Method, Environment, Energy) 생산자원 데이터의 표준화에 달려 있다. 동시에, IT(정보 기술)와 OT(운영 기술) 시스템의 융합이 가속화되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 더욱 노출되고 있으며, 이는 IEC 62443과 같은 국제 산업용 사이버 보안 표준 준수의 중요성을 증대시키고 있다. 이번 연재에서는 자율제조 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화의 필요성과 기술 동향을 심층 분석하고, 대한민국 수출 제품의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황과 당면 과제를 짚어보고자 한다. 특히 국내 중소기업이 겪는 인력, 예산, 노후 설비 등의 애로사항과 공급망 보안의 중요성을 강조한다. 이러한 분석을 바탕으로, 데이터 표준화와 사이버 보안 역량을 동시에 강화하여 국가 경쟁력을 제고하고 안전한 글로벌 시장 참여를 보장하기 위한 구체적인 정책적 및 전략적 대응 방안을 제안한다. 이는 기술 개발 지원, 인력 양성, 중소기업 맞춤형 프로그램 확대, 그리고 국제 협력 강화를 포함하는 포괄적인 접근 방식을 제시한다.   자율제조 및 SDM 시대의 도래와 산업 혁신 글로벌 제조 산업은 인공지능(AI)과 소프트웨어 정의 제조(SDM)의 발전으로 심오한 변화를 겪고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 전반적인 경쟁력의 향상을 약속한다. 미국 국립과학재단(NSF)의 지원을 받아 개발된 마빌라(MaVila)와 같은 새로운 AI 모델은 공장 내부를 ‘보고’ ‘대화’할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이러한 역량은 지능적이고 적응력 있는 제조 시스템으로의 중요한 도약을 의미한다. 한편, SDM은 경직된 하드웨어 중심의 자동화를 유연한 소프트웨어 중심 아키텍처, AI 기반 지능, 그리고 제어 및 데이터 흐름을 최적화하는 모듈형 산업 플랫폼으로 대체하고 있다. 이러한 운영 기술 인프라의 현대화는 제조 부문의 전반적인 경쟁력을 향상시키는 데 필수이다. SDM의 핵심은 하드웨어, 연결성, 스토리지, 보안 및 IT와 OT 환경 전반에 걸쳐 내장된 지능을 포함한 제조의 모든 측면을 체계적으로 최적화하고 현대화하는 데 있다.   생산자원 데이터 표준화 및 산업용 사이버 보안의 핵심 과제 자율제조 및 SDM의 완전한 구현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용에 크게 의존한다. 그러나 수많은 센서, 기계 및 시스템에서 생성되는 파편화된 데이터는 종종 표준화가 부족하여 관리, 통합 및 분석이 어렵다. 이러한 데이터 파편화는 생산성을 높이고 효율성을 개선하며 비용을 절감하기 위한 산업 데이터의 완전한 활용을 방해한다. 특히 다양한 세대의 기계에서 발생하는 광범위하고 이질적인 데이터 소스를 가진 기업의 경우, 표준화된 라벨링의 부재는 데이터 관리 및 활용을 더욱 복잡하게 만든다. 동시에, 이러한 첨단 제조 환경에서 IT 및 OT 시스템이 융합되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 점점 더 노출되고 있으며, IEC 62443과 같은 국제 표준 준수를 통한 강력한 사이버 보안은 필수이다. 사용자 질의는 특히 대한민국 수출 제품의 이 분야에서의 잠재적인 ‘준비 미비’를 강조하며, 이는 국가 산업 전략에 있어 중요한 과제를 부각시킨다.   자율제조 및 SDM의 개념과 데이터의 중요성 AI 기반 자율제조의 발전과 데이터 활용 인공지능은 다양한 분야를 근본적으로 변화시키고 있으며, 제새로운 AI 모델은 공장 환경에 특화되어 개발되고 있다. 이 모델들은 공장 내 시각 및 언어 기반 데이터로부터 직접 학습하여 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이렇게 내부적이고 제조 특화된 데이터 중심 접근 방식은 더욱 스마트하고 적응력 있는 제조 시스템을 구축하여 경제 부문을 더욱 효과적으로 지원하는 데 매우 중요하다. 궁극적인 목표는 작업자의 역량을 강화하고, 생산성을 높이며, 치열한 글로벌 시장에서 국가의 입지를 강화하는 것이다. AI가 진정한 자율제조를 가능하게 하려면 일반적이거나 파편화된 데이터에 의존할 수 없다. 복잡한 시스템, 장비 및 워크플로에 대한 깊이 있는 실시간 이해가 요구된다. 이는 데이터가 단순히 수집되는 것을 넘어, AI가 기계가 읽을 수 있고 실행 가능한 형태로 맥락화되고 표준화되어야 함을 의미한다. 만약 AI 모델이 파편화되고 비표준화된 데이터로 학습된다면, 정확하고 관련성 높은 정보를 제공하고 자율적인 조정을 수행하는 능력이 심각하게 제한되어 자율제조의 본질적인 약속을 저해할 수 있다. 따라서 제조 분야에서 AI의 성공과 신뢰성은 입력 데이터의 품질, 일관성 및 표준화에 직접적으로 비례하며, 이는 AI 기반 자율성을 위한 데이터 표준화의 근본적인 중요성을 강조한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
[무료 다운로드] DX 시대, 샌드위치로 살아남기
설계, 데이터로 다시 쓰다 (1)   ‘DX’는 디지털 전환(Digital Transformation)을 의미한다. 2000년대 초반부터 아날로그 방식을 디지털 방식으로 전환하다는 것을 의미하다가, IT 기술이 발전함에 따라 기업들이 비즈니스 모델을 재구성하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 과정으로 의미가 확대되었다. 디지털 시대에 성공적으로 전환한 기업은 선두 그룹에 도달했고, 등한시한 기업은 위기를 맞고 있다. 우리를 추격하던 중국은 최근 10년 간 디지털 전환에 성공하여 어느 새 선두권과 경쟁하고 있고, 우리는 샌드위치 신세로 전락하고 말았다. 앞으로 4회의 연재를 통해 선진 기업의 디지털 전환 성공 사례를 본보기 삼아, 위기에 처한 우리의 돌파구가 될 인사이트를 탐색하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 DX 시대, 샌드위치로 살아남기 제2회 DX 시대에서 AX 시대로 제3회 AX 시대를 위한 데이터 전략 제4회 Hello World   ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다. 홈페이지 | www.pidotech.com   중국의 성장 2015년 5월 19일 중국은 ‘중국제조 2025’ 정책을 발표하였다. 독일의 ‘Industry 4.0’을 벤치마킹하여 저임금/조립 중심의 제조업에서 첨단 제조 강국으로의 전환을 이루고자 하였다. 기존 ‘메이드 인 차이나’의 값싼 저품질 이미지에서 탈피하고, 미국과의 경쟁에서 살아남기 위해 강력한 국가 주도로 진행되었다.   그림 1. ‘중국제조 2025’의 10대 전략 산업 분야(출처 : MFG)   정책만 수립한 것이 아니었다. ‘중국제조 2025’가 수립되기 전 2008년부터 ‘천인계획’이라고 불리는 인재 확보 전략을 수립하였다. 우수한 자국 인재는 물론 해외 인재까지 유지하려는 노력이었다.   그림 2. 중국의 인재 정책 ‘천인계획’의 성과(출처 : 조선일보)   최근 KBS 다큐멘터리 ‘인재전쟁 : 공대에 미친 중국, 의대에 미친 한국’에서 그 결실을 충분히 파악할 수 있다. 현재는 중국의 과학기술계 위상이 전 세계적으로 바뀌어서 ‘네이처 인덱스 2025 연구기관 순위’에서 1위는 물론 10위권내에 8개 순위를 중국이 차지하였다. 아쉽게도 한국의 서울대와 KAIST는 52위와 82위를 차지하였는데, ‘의대 우선, 공대 천시’ 문화의 예정된 결과로 보인다. 인재를 위한 중국의 투자 성과는 딥시크(DeepSeek) 설립자인 량원펑의 사례로 잘 이해할 수 있다. 그는 저장대에서 석사까지 마쳤고, 헤지펀드를 만들어 80억 달러 규모의 자산을 운용할 만큼 금전적으로 성공하였다. 이후 주변 천재들과 함께 딥시크를 설립하였다. 막대한 투자금에 중국 정부, 지방 정부의 인재 발굴 시스템과 대학, 연구기관과의 기술적 협업, 이 세 가지를 기반으로 세계 시장과 어깨를 겨룰 수 있는 AI(인공지능) 모델을 개발하였고, 더 나아가 중국의 AI 역량을 한 단계 끌어올리는 역할을 하였다. DX 시대에서는 하드웨어보다는 소프트웨어 파워가 중요하다. 실제 제품을 만들어가면서 수정하고 개선하던 시대를 벗어나, 가상의 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하고 개선하는 시대로 바뀐 것이다. 성능 평가를 위해 가상의 제품 시뮬레이션에 사용되는 CAE 소프트웨어는 공학 기술 노하우의 집약체이기 때문에, 단기간에 따라잡기 어려운 분야 중 하나이다. 하지만 중국의 CAE 수준은 투자에 걸맞게 비약적으로 발전했다. CAE 분야와 관련된 SCI 논문 수가 2020년 이후 세계 1~2위권을 다투고 있고, 소프트웨어 알고리즘과 병렬처리, 디지털 트윈 등 CAE 관련 특허도 연간 1000건 이상 출원되며 2015년 대비 3배로 증가하고 있다. 이러한 성과를 토대로 해외 시장에서 경쟁하는 중국산 CAE 소프트웨어 개발도 활발히 이루어지고 있다. 중국 광저우에 본사를 두고 ZWCAD, ZW3D 등을 개발하는 ZW소프트(ZWSoft), 중국 창사에 본사를 두고 있는 적층 제조 소프트웨어를 개발하는 파순 테크놀로지(Farsoon Technology) 등이 있으며, 중국계 대표가 설립한 터보타이즈(TurboTides inc.)에서는 터보 기계 해석 및 설계 플랫폼인 터보타이즈(TurboTides)를 개발하여 세계 시장으로 도약하고 있다. 중국 정부는 2015년 이후로 ‘중국제조 2025’ 정책에 최소 230억 달러(약 31조 원) 규모의 금융·재정 투자를 진행한 것으로 발표하고 있다. 하지만 추산이 어려운 보조금 등의 규모를 따져 보면 발표액의 10배 정도의 규모가 투입되었을 것으로 추산하고 있다. 성과는 분명했다. 중국은 세계 시장 점유율을 끌어올리는 데에 성공했고, 그중 대표적인 6개 분야를 소개하면 다음과 같다.   그림 3. ‘중국 제조 2025’의 성과(ChatGPT로 제작)   전기차 시장에서는 비와이디(BYD)가 테슬라를 제치고 판매량 1위를 달성하였고, 세계 전기차 판매량 1위 국가라는 타이틀도 보유하게 되었다. 태양광 분야에서는 론지(LONGi), JA 솔라(JA Solar) 등이 주도하여 세계 태양광 모듈 생산의 75% 이상을 담당하였다. 2000년대 초반 한국이 주도하던 LCD 분야는 2019년을 기점으로 중국에 왕좌를 내주고 말았다. 상업용 드론 시장은 DJI가 세계 시장 점유율 82%(2022년 기준)를 차지할 만큼 주도하고 있고, AI 기술로 무장한 중국의 스타트업들이 무섭게 성장하고 있다. CATL, BYD 등이 중심이 된 리튬이온 배터리도 전 세계의 60% 이상을 차지하며, 그 뒤를 쫓는 한국과 일본을 위협하고 있다. 로봇청소기 시장은 중국 기업과 중국이 아닌 기업들의 점유율로 시장 성장 추세를 파악할 정도로 중국의 성장이 무섭다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02