HPE는 에릭슨과 협력해 통신 서비스 사업자가 멀티벤더 인프라 스택을 구축하는 과정에서 직면하는 핵심 과제를 해결하기 위한 공동 검증 랩 설립을 발표했다. 이번 협력은 클라우드 네이티브 기반의 AI 지원 듀얼모드 5G 코어 설루션의 검증을 통해, 새로운 서비스 도입 과정의 복잡성을 관리하면서도 고성능·확장성·효율성을 갖춘 네트워크를 구축해야 하는 증가하는 수요에 대응한다. HPE와 에릭슨은 이를 기반으로 통신사들이 운영을 간소화하고 혁신을 가속화하며, 초연결 시대의 요구사항을 충족할 수 있도록 지원할 계획이다. 공동 검증 랩은 상호운용성 테스트를 수행하고 검증된 설루션이 통신사의 요구사항을 충족하는지 확인하는 테스트 환경으로 활용된다. 이 스택은 에릭슨의 듀얼모드 5G 코어 설루션과 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) Gen12 서버, 앱스트라 데이터센터 디렉터(Apstra Data Center Director) 기반으로 관리되는 HPE 주니퍼 네트워킹(HPE Juniper Networking) 패브릭, 그리고 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)로 구성된다. ▲‘에릭슨 듀얼 모드 5G 코어’는 5G와 4G 네트워크를 모두 지원하는 설루션으로, 효율적인 확장 및 미래 대비 네트워크 구축을 원하는 통신사의 복잡성과 운영 비용을 절감한다. ▲‘HPE 프로라이언트 DL360 및 DL380 Gen12 서버’는 인텔 제온 6 프로세서를 탑재해 AMF, UPF, SMF 등 네트워크 집약적 텔코 CNF(Containerized Core Network Functions)를 위한 최적의 성능을 제공한다. 또한 칩에서 클라우드까지 보안을 구현한 HPE Integrated Lights Out(iLO) 7을 통해 모든 계층에서 내장형 보안을 제공한다. ▲‘HPE 주니퍼 네트워킹 고성능 패브릭’은 QFX 시리즈 스위치와 앱스트라 데이터센터 디렉터를 기반으로 인텐트 기반 자동화(Intent-based Automation)와 AIOps 기반 보증 기능을 통해 운영 효율을 강화하고 비용을 절감한다. ▲‘레드햇 오픈시프트’는 공통 클라우드 네이티브 텔코 플랫폼으로서, 통신사가 새로운 서비스를 빠르게 개발·배포·확장할 수 있는 민첩성을 제공한다. 이를 통해 시장 출시 시간을 단축하고 기존 배포 주기를 개선하며, 코어에서 에지까지 일관되고 자동화된 운영 경험을 제공해 복잡한 네트워크 기능 배포 및 관리를 간소화한다.     스웨덴 에릭슨 본사 인근에 위치한 이번 검증 랩은 2025년 말 가동을 시작할 예정이다. 또한 실제 고객 테스트와 피드백을 통해 검증을 진행하고, 2026년 상반기에는 통합 설루션의 상용 검증을 완료해 시장 출시 속도를 높이고 라이프사이클 관리 효율을 강화할 계획이다. HPE의 페르난도 카스트로 크리스틴(Fernando Castro Cristin) 텔코 인프라 사업부 부사장 겸 총괄은 “HPE는 에릭슨과의 전략적 파트너십을 바탕으로 통신사가 5G 및 AI 중심의 경제에서 성공할 수 있도록 혁신적인 기술 설루션을 제공하는 데 주력하고 있다”면서, “에릭슨의 클라우드 네이티브 듀얼모드 5G 코어와 레드햇 오픈시프트를 검증된 차세대 HPE 컴퓨트 인프라 및 HPE 주니퍼 네트워킹 패브릭과 통합함으로써, HPE는 통신사가 신속한 서비스 배포와 수요 기반 확장, 트래픽 변동에 대한 유연한 대응, 예측 가능한 라이프사이클 관리, 그리고 빠르게 진화하는 기술 환경에 적응할 수 있는 새로운 통합 설루션을 개발하고 있다”고 말했다. 에릭슨의 크리슈나 프라사드 칼루리(Krishna Prasad Kalluri) 코어 네트웍스 설루션 및 포트폴리오 부문 총괄은 “에릭슨은 5G 및 코어 네트워크 분야의 글로벌 리더로서, 통신사가 클라우드 네이티브 네트워크로 전환하는 여정을 간소화할 수 있도록 개방성과 혁신을 지속적으로 추진하고 있다”며, “HPE와의 협력 및 공동 검증 랩 설립은 멀티벤더 인프라 환경에서 클라우드 네이티브 5G 코어 설루션 개발을 한층 더 발전시키는 중요한 계기가 될 것”이라고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 제품 수명주기 관리 소프트웨어인 팀센터(Teamcenter)를 확장해 AI 기반 수명주기 평가(LCA) 기능을 추가했다고 발표했다. ‘팀센터 지속가능성 수명주기 평가(Teamcenter Sustainability Lifecycle Assessment)’ 소프트웨어는 설계 전문가, 엔지니어, 제조업체가 AI와 공급망 데이터를 활용해 지속 가능하고, 규제를 준수하며, 혁신적인 제품을 보다 효율적으로 개발할 수 있도록 지원한다. 이는 제품 수명주기 전반에 인텔리전스를 부여하려는 지멘스 전략의 일부분으로, 디지털 트윈과 데이터 백본(backbone)을 활용해 제품, 공정의 모든 단계에 맥락적 인사이트를 제공한다. 지멘스와 메이커사이트(Makersite)가 공동 개발한 팀센터 지속가능성 수명주기 평가는 지멘스가 가장 디지털 트윈에서 얻은 산업 데이터를 활용해 새로운 인사이트를 창출하는 여러 방법 중 하나다. AI 기반의 예측 LCA 데이터와 분석 기능을 팀센터에 추가함으로써 지멘스는 진정한 정보에 기반한 설계 및 제조 의사 결정을 위한 심층적인 인사이트를 제공하는 새로운 수명 주기 인텔리전스 계층을 구축했다. 이를 통해 기업은 데이터 사일로를 제거하고 설계, 엔지니어링, 지속가능성 팀 간 협업을 간소화할 수 있다. 또한 보다 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내려 규제를 준수하고, 안전하며, 비용 효율적인 친환경 제품을 개발할 수 있다.     팀센터 지속가능성 수명주기 평가 설루션은 엔지니어링 및 제조 팀이 제품 수명주기 전반에 걸쳐 조기에 제품의 환경 규제 준수, 공급망 위험, 비용 등을 평가하도록 지원한다. 이 설루션은 기계 제품 엔지니어링, 전자·전기 설계, 시뮬레이션 애플리케이션에 통합돼 있다. 제품 팀은 초기 제품 개발 단계에서 간접 온실가스 배출량(Scope 2 및 Scope 3)을 포함한 ISO 준수 LCA 보고서를 활용해 제품의 지속가능성, 규제 준수, 장기 수익성을 개선시킬 수 있다. 또한 사용자는 팀센터에서 제품의 BOM(bill of materials)에 직접 내장된 다중 기준(multi-criteria) 시뮬레이션 결과를 분석해 비용, 성능, 지속가능성 요소 간의 균형을 더욱 효과적으로 유지할 수 있다. 이를 통해 기업은 모듈화, 재활용 가능성, 재사용과 같은 친환경 설계 전략을 채택할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “속도, 비용 효율, 규정 준수를 유지하면서 지속가능성을 핵심으로 하는 제품을 개발하려면, 제조 기업 전체에 획기적으로 확장된 수명주기 인텔리전스가 필요하다. 기업들은 까다로운 글로벌 규제 요건과 환경 영향을 줄여야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “이런 가운데 지멘스는 고객이 AI를 활용해 지속가능성을 고려한 설계를 수행하고, 순환성(circularity)을 구현하며, 처음부터 재료 선택을 최적화할 수 있도록 지원하고 있다. 팀센터의 제품 수명 전반에 걸친 전체 LCA 기능을 통해, 고객은 실시간 환경 데이터를 토대로 제품 혁신을 전환할 수 있다”고 전했다. 메이커사이트의 닐 드수자(Neil D'Souza) CEO 겸 창립자는 “지멘스와 협업을 통해 제품 수명주기 인텔리전스를 핵심 개발 워크플로에 직접 적용할 수 있게 됐다. 지멘스 팀센터와의 통합으로 메이커사이트는 초기 제품 설계부터 제조 BOM에 이르기까지 엔지니어의 일반적인 도구 내에서 비용, 규제 준수, 위험, 환경 성과에 대한 정확하고 상세한 인사이트를 제공한다. 이 통합은 경제적이고 안전하며 지속 가능한 제품 개발을 가속화한다. 동시에 제품 마스터 데이터를 향상시키며, 기업이 증가하는 규제 준수 요건에 수월하게 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

알테어는 9월 5일 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다. ‘엔지니어를 위한 AI’를 주제로 진행된 이번 워크숍에서 알테어는 AI를 활용해 제품 개발 프로세스를 가속화하고 의사결정의 정확성을 높이며, 지능형 디지털 트윈을 완성한다는 비전을 선보였다. 또한 AI 기반 시뮬레이션, 생성형 AI, AI 에이전트, 지식 그래프 등 최신 AI 기술의 실제 적용 사례와 활용 방안을 소개했다. ■ 정수진 편집장     한국알테어의 김도하 지사장은 개회사를 통해 AI 기술이 산업 고객의 현장에서 빠르게 내재화되며 동반 성장하고 있다면서, “이는 고객들이 명확한 비전과 단계별 로드맵을 가지고 각자의 환경에 맞춰 AI를 접목하고 있기 때문”이라고 설명했다. 또한, 국가 AI 프로젝트가 시작되어 1만 4000 장의 GPU가 1차 도입되는 등 정부가 주도하는 ‘소버린 AI’ 시대가 열리고 있는 점에 주목하면서, “AI를 통한 제조 산업의 르네상스가 도래하고 있으며, 알테어 또한 시장과 함께 성장하기 위해 준비하고 있다”고 전했다.   엔지니어링 언어를 학습하는 AI 알테어의 케샤브 선다레시(Keshav Sundaresh) 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터는 “AI는 더 이상 개념이 아니라 실제 현장의 핵심 기술”이라면서, 엔지니어링 수명주기 전반에 걸친 로코드·고효율 AI 접근법을 구현해야 한다고 짚었다. MIT의 연구에 따르면, 기업의 생성형 AI 파일럿 프로젝트 가운데 95%가 실질적인 재무 성과를 내는 데 실패하고 있는 것으로 나타났다. 그 원인으로는 ▲특정 결과에 편중된 데이터 ▲단편적이고 사일로화된 데이터 ▲값비싼 컴퓨팅 자원 ▲도메인 지식과 AI 기술 간 격차 ▲기존 시스템과의 통합 및 신뢰성 문제 등이 꼽힌다. 선다레시 시니어 디렉터는 이런 현실적 장벽을 극복할 수 있도록 알테어와 지멘스의 기술 역량을 결합해 AI 기반의 통합 설루션 포트폴리오를 제공할 수 있다는 점을 강조했다. “제품의 요구사항 정의부터 폐기에 이르는 모든 과정에서 AI를 활용하고, 단절된 디지털 스레드를 통합하여 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하겠다”는 것이다. 이를 위한 핵심 전략은 ‘AI에게 엔지니어링 및 제조의 언어’를 가르치는 것이다. 기존의 LLM(대규모 언어 모델)이 텍스트나 이미지 등 일반 데이터에 강점을 보인다면, 지멘스와 알테어는 기계 설계, 전기/전자, BOM(Bill-of-Materials), 시뮬레이션 데이터 등 산업 특화 데이터를 학습시켜 신뢰도 높은 ‘산업용 파운데이션 모델(Industrial Foundation Model)’을 구축하고 있다는 것이 선다레시 시니어 디렉터의 설명이다.   AI 확산으로 제조 혁신의 속도 높인다 AI 비전을 구체화하는 방법론으로 알테어는 ‘라이프사이클 인텔리전스(Lifecycle Intelligence)’ 프레임워크를 제시했다. 이 프레임워크는 AI 도입의 장벽을 낮추고 모든 엔지니어가 AI를 손쉽게 활용해 혁신을 가속화할 수 있도록 하는 데에 중점을 두고 있다. 선다레시 시니어 디렉터는 ▲반복 작업의 자동화 및 대규모 데이터 분석으로 인간 전문가의 역량을 강화하고 ▲기존 워크플로와 도구에 AI 기능을 통합하여, 학습 부담 없이 자연스러운 AI 활용을 도우며 ▲코딩 지식과 관계 없이 모든 사용자가 AI를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하는 세 가지 접근법을 통해 AI 도입을 가속화한다는 로드맵을 소개했다. 이 프레임워크를 활용하면 전처리 영역에서는 형상 인식 AI 기술로 부품 분류 및 군집화를 자동화하거나, 자연어 처리(NLP) 기반 코파일럿을 통해 모델 정리부터 전체 해석 설정까지 대화형으로 수행할 수 있다. 솔빙 영역에서는 기존의 시뮬레이션 데이터를 학습해 CAD 또는 메시 단계에서 물리 현상을 빠르게 예측할 수 있고, 시스템 레벨의 시뮬레이션 속도를 높일 수 있다. 후처리 영역에서는 AI가 핫스폿이나 파손 영역을 자동 식별해 결과 분석을 돕는다. 이 프레임워크의 기술적 기반은 분산된 데이터를 연결하는 ‘데이터 패브릭’과 AI 모델을 개발·운영하는 ‘AI 팩토리’의 결합이다. 선다레시 시니어 디렉터는 알테어의 데이터 분석/AI 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)와 로코드 앱 개발을 지원하는 지멘스 멘딕스(Mendix)를 통해 라이프사이클 인텔리전스를 구현할 수 있다고 설명했다.     엔지니어링 AI의 혁신 동력 에이전틱 AI(Agentic AI), 지식 그래프(Knowledge Graph), 생성형 AI 등 최신 AI 기술이 R&D부터 설계와 제조까지 엔지니어링 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 알테어는 이들 기술이 개별적으로도 강력하지만, 서로 결합하면서 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하고 기존 워크플로를 지능적으로 전환하는 핵심 동력으로 작용한다고 소개했다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 특정 목표를 이해하고 자율적으로 판단 및 실행하는 ‘지능형 디지털 대리인’이다. 단순 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 여러 에이전트가 협업하는 다중 에이전트 구조를 통해 복잡한 과업을 수행하는 것이 최근의 흐름이다. 엔지니어링 현장에도 공정 상 발생한 문제에 대해 자연어로 질문하면 해결 방법을 제시하거나, 생산 라인의 다운타임 원인을 분석하고 관련 데이터를 종합해 보고하는 등의 AI 에이전트가 도입되고 있다. 알테어는 시각적 워크플로 설계 도구를 통해 이러한 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 AI 클라우드 프로세스와 원활하게 연결하는 방법을 제시했다. 지식 그래프는 다양한 출처(소스)에 분산된 데이터를 하나의 의미 계층(semantic layer)으로 통합해서 데이터 간의 숨겨진 관계를 파악하게 하는 기술이다. 이는 AI 모델의 가장 큰 문제점으로 꼽히는 환각(hallucination) 현상을 최소화하고, 장기적인 맥락을 이해하는 메모리로 기능하면서 신뢰성 높은 AI 에이전트를 구현할 수 있게 돕는다. 엔지니어링 분야에서 지식 그래프는 여러 AI 에이전트가 일관된 지식 베이스를 공유하게 해서 협업의 효율을 높이고, 공장 문제 해결 시 여러 데이터베이스에 동적으로 접근하여 질문에 답하는 아키텍처를 구현하는 데 쓰인다.   PLM과 AI의 시너지로 더 큰 혁신도 가능 알테어는 지난 3월 지멘스와의 합병을 완료했다. 제조 기술에 강점을 가진 지멘스와 엔지니어링 및 AI 기술에 집중해 온 알테어의 시너지에 대해, 이번 워크숍에서 한 가지 실마리를 발견할 수 있었다. 알테어는 AI와 PLM(제품 수명주기 관리)의 결합이 제조업의 패러다임을 바꿀 것으로 보았다. 한국알테어 최병희 본부장은 “많은 기업이 PLM 시스템에 제품의 설계부터 생산, 운영까지 대량의 데이터를 축적하고 있지만, 이를 제대로 활용하지 못하고 있다. 이 PLM 데이터를 AI로 분석해 기업의 핵심 자산으로 만들고, 경험에 의존하던 사후 대응 방식의 업무 환경을 미래가 예측하고 문제를 예방하는 예측 기반의 업무 환경으로 혁신할 수 있다”고 소개했다. 지멘스의 PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)가 제품의 모든 역사를 기록한 단일 진실 공급원(single source of truth)이라면, 알테어의 래피드마이너는 코딩 지식이 없이도 AI 모델을 개발할 수 있는 ‘똑똑한 AI 분석가’라고 할 수 있다. 두 설루션을 통합하면 래피드마이너가 팀센터의 데이터를 분석해 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내고, 이를 바탕으로 미래 예측 모델을 생성할 수 있다. 그리고 이 예측 결과를 다시 팀센터에 전달해 시스템 전체가 똑똑해지는 선순환 구조를 만든다. 최종적으로는 현실을 명확히 이해하고 미래를 예측하는 ‘지능형 디지털 트윈’을 완성할 수 있다는 것이 최병희 본부장의 설명이다. 이 외에 공급망 최적화, 품질 이상의 조기 탐지, 고객 피드백의 반영 등 다양한 분야로 시너지를 확장할 수 있는 가능성도 점칠 수 있다. 최병희 본부장은 “PLM 데이터를 시작으로 ERP, MES, CRM 등 분산된 기업 데이터를 통합하면 더 큰 범위의 업무 혁신이 가능하다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현대건설과 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스가 양해각서(MOU)를 체결했다고 발표했다. 이번 협약은 플랜트 분야에서 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 자동화를 발전시키고자 하는 양사의 공동 목표를 한층 강화하는 데 목적이 있다. 이번 MOU 체결은 초기 협약의 성공을 바탕으로 AI에 대한 새로운 초점을 추가해 협력의 방향성을 더욱 발전시켰다. 대한민국 정부는 AI 분야에서 글로벌 선도국가로 도약하기 위해 총 16조 원 규모의 투자 계획을 발표한 바 있다. 이번 협약은 대한민국 정부가 추진 중인 국가 AI 전략과 부합하며, 특히 스마트시티 계획, 디지털 트윈, 무인 건설 기술에 AI를 통합하려는 정부의 방향성과도 일치한다.     현대건설과 헥사곤의 협력은 특히 EPC(엔지니어링, 조달 및 시공) 분야에서 AI 기반 디지털 전환과 자동화를 선도하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 현대건설은 스마트 건설 기술 기업으로서 자재 운반 로봇, 디지털 트윈, BIM(건설 정보 모델링), IoT(사물인터넷) 기반 안전 관리, 건설 자동화 등 다양한 첨단 기술을 현업에 적극 도입해 건설 산업의 디지털 전환과 생산성 향상에 지속 기여하고 있다. 이번 MOU를 통해 엔지니어링 자동화 영역에 AI 기술을 도입하고 이를 현업에 적용하기 위한 연구를 시작할 계획이다. 헥사곤은 ▲데이터 맥락화(Data Contextualisation) ▲포스 멀티플라이어(Force Multipliers) ▲HxGN Alix라는 세 가지 핵심 영역에서 AI를 활용해 가치를 제공하고 있다. 여기에는 설계 검증 자동화, 엔지니어링 문서 디지털화, 품질 관리 향상이 포함된다. 또한 HxGN Alix는 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하여 복잡한 데이터에 대한 접근을 간소화하고, 프로젝트 생애주기 전반에 걸쳐 더 빠르고 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 한다. 이번 MOU의 일환으로 양사는 AI 세미나, AI 기술 공동 연구 및 교류를 통해 전략적 협력 관계를 더욱 강화할 예정이다. 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스는 이번 협약이 건설 분야에서 AI의 미래를 주도하고, ‘스마트 디지털 리얼리티(Smart Digital Reality)’ 개념의 글로벌 확산을 본격화하는 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스의 파비오 야다(Fabio Yada) 아시아 태평양(APAC) 지역 총괄 사장은 “헥사곤이 최근 발간한 디지털 트윈 산업 보고서에 따르면, 업계 리더의 80%가 AI 기술로 인해 디지털 트윈에 대한 관심이 높아졌다고 응답했다”고 밝혔다. 또한 “59%는 데이터 전처리에 AI를 활용하고 있으며, 56%는 사용자 경험 향상을 위해 AI를 적용하고 있다”고 덧붙였다. 그는 이어 “이번 양해각서(MOU)와 앞선 협약은 현대건설과 헥사곤이 AI 도입을 선도하고, 디지털 전환과 건설·엔지니어링 분야의 지속 가능성을 함께 이끌고 있음을 보여준다”고 강조했다.

지멘스의 사업부인 멘딕스는 AI 데이터 클라우드 기업인 스노우플레이크와 협력을 지속하면서, 기업이 최신 소프트웨어 개발을 통해 데이터 기반 가치 창출을 더욱 가속화할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 멘딕스는 스노우플레이크와 협업을 통해 양사의 고객에게 여러 비즈니스 성과를 제공할 수 있었다고 전했다. 산업 분야의 한 제조 기업은 멘딕스와 함께 스노우플레이크의 데이터 툴을 활용해 16주 만에 애플리케이션을 구현하고 배포할 수 있었다. 또 다른 산업 분야의 제조 기업은 노후화된 시스템을 최신 포트폴리오로 교체하고, 4개월 만에 첫 번째 신규 애플리케이션을 구현 및 출시했다. 한 대형 석유 및 가스 기업은 100개 이상의 멘딕스 애플리케이션을 구현했으며, 그 중 75%가 스노우플레이크와 연결되어 있다. 데이터 엔지니어는 이러한 통합 툴을 통해 사일로(silo) 형태로 운영되던 사내 개발자 팀뿐 아니라 비즈니스 최종 사용자와도 협업하여 소프트웨어 개발을 지원할 수 있다. 항공우주 분야의 한 제조업체는 멘딕스와 스노우플레이크의 통합 기능을 활용해 데이터 보안을 유지하고, 작업 현장의 운영 효율을 개선했다. 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud) 동적 데이터 마스킹 기능은 민감한 데이터를 제한하고, 보호할 수 있도록 지원하며, 멘딕스 플랫폼은 애플리케이션 개발 라이프사이클 전반을 제어할 수 있는 내장 가드레일을 제공한다. 한 교통 당국은 멘딕스를 활용해 10개 이상의 애플리케이션을 구현하고, 다양한 소스에서 데이터를 수집한 다음, 이를 스노우플레이크로 전달해 분석을 수행하는 단일 통합 관리 및 모니터링(SPOG : Single Pane of Glass) 체계를 구축했다. 이를 통해 데이터에 대한 가시성을 확보하고, 프로세스 및 의사결정 개선을 위한 인사이트를 도출할 수 있다.     멘딕스는 공동 고객들에게 더 큰 가치를 제공하기 위해, 2025년 5월 스노우플레이크의 자동차 설루션 출시와 함께 스노우플레이크 데이터 클라우드 제품 파트너가 되었다. 스노우플레이크의 자동차 설루션은 고객에게 더 빠르고 효율적인 개발 주기를 지원하는 확장 가능한 플랫폼을 비롯해 공급업체와 재고 시스템, 물류 파트너 전반에 대한 실시간 공급망 가시성, 그리고 AI/ML 기반의 고급 분석 기능 등을 제공한다. 멘딕스 플랫폼은 핵심 기술 구성요소가 유연하게 설계되어 있어 스노우플레이크가 새로운 모델이나 기능을 도입하더라도 멘딕스와 쉽게 연동이 가능하다는 점을 내세운다. 이를 통해 더 많은 사용자가 스노우플레이크 AI를 활용하여 자동차 업계 고유의 요구사항을 충족하고, ‘개념 검증(Proof-of-Concept)에서 실제 운영(Production)’에 이르기까지 원활하게 적용할 수 있도록 한다는 것이 멘딕스의 설명이다. 점점 더 많은 기업들이 데이터의 중앙집중화에 대한 중요성을 인식함에 따라, 멘딕스와 스노우플레이크는 고객들에게 보다 포괄적인 설루션을 제공하는데 주력하고 있다. 양사의 이번 파트너십은 기업들이 디지털 혁신 프로젝트를 추진하고, 여러 플랫폼을 도입하는 과정에서 AI 사일로를 제거하고, 데이터에 대한 포괄적인 거버넌스와 제어권을 유지할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 글로벌 제조 부문 책임자는 “스노우플레이크 고객들은 기존 분석 방식을 뛰어넘는 새로운 차원의 설루션을 필요로 하고 있다. 우리는 멘딕스와의 협업을 바탕으로, 고객들이 스노우플레이크의 코텍스 AI(Cortex AI)를 활용해 지능적이고, 실행 가능한 엔터프라이즈 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있도록 지원하고 있다.”며, “이러한 원활한 통합 환경을 통해 고객들이 새로운 차원의 비즈니스 가치를 실현할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

오토데스크가 한국에서만 제공되는 새로운 오토캐드를 출시하며 오토캐드 포트폴리오를 확장했다.고 전했다 오토데스크는 이번 포트폴리오 확장을 통해 데스크톱·웹·모바일 전반에 걸쳐 끊김 없는 설계 경험과 오토데스크 AI(Autodesk AI) 기반 생산성 기능을 바탕으로, 기초 설계부터 산업별 맞춤형 2D 및 3D 설계까지 다양한 선택지를 제공한다. 이는 정밀성과 유연성을 동시에 요구하는 건설, 건축, 제조 등 국내 산업 전반에서 AI 기반 설계 워크플로의 빠른 확산을 반영한다는 것이 오토데스크의 설명이다. 국내 제공되는 오토캐드 포트폴리오는 오토캐드 플러스(AutoCAD Plus), 오토캐드(AutoCAD), 오토캐드 LT(AutoCAD LT), 오토캐드 웹(AutoCAD Web)으로 구성된다. 이를 통해 고객은 프로젝트 규모 및 과제 난이도에 따라 적합한 서비스를 선택할 수 있다. 오토캐드 플러스는 7가지 산업별 전문 툴셋을 제공해 고도화된 설계 워크플로를 지원하며, 오토캐드는 2D 및 3D 설계의 자동화와 사용자화에 적합하다. 오토캐드 LT는 효율적인 2D 도면 작업, 오토캐드 Web은 작업 현장 접근성과 가벼운 편집을 지원한다.     이번에 추가된 오토캐드는 2D 및 3D 설계, 애드온과 API 확장 등 핵심 CAD 기능에 오토데스크 AI 기반 생산성 기능을 더했다. 대표 기능으로는 ▲맥락 기반 블록 배치 및 표준화를 지원하는 Smart Blocks ▲ 외부 피드백의 반영을 간소화하는 Markup Import 및 Markup Assist ▲ 설계 변경 사항을 추적하기 위한 Activity Insights 등이 있다. 2024년 처음 도입된 AI 기능은 반복 작업을 줄이고 프로젝트 일정을 단축하며 설계 정확도를 높이기 위해 더욱 강화되었다. 최신 버전에서는 Smart Blocks의 추천·탐지 정확도가 향상되고, Markup Assist의 주석 인식·자동 반영 기능이 고도화됐다. 또한 Activity Insights의 추적 범위가 확대돼 협업 과정에서 변경 사항을 더욱 투명하게 관리할 수 있다. 이와 함께 지원 파일 연결성 향상, Markup Import 개선, 중심선·중심표시(Centerline·Centermark) 기능 강화 등 설계 워크플로우 전반에 걸쳐 다양한 업데이트가 추가됐다. 아울러 오토리스프(AutoLISP)와 오토데스크 앱 스토어(Autodesk App Store)를 통한 서드파티 앱은 워크플로별 맞춤 자동화를 지원한다. 또한 오토데스크 독자 기술인 트러스티드DWG(TrustedDWG)는 설계 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터 신뢰성과 호환성을 제공한다. 오토캐드 플러스는 오토캐드의 모든 기능에 더해 건축(Architecture), 기계(Mechanical), 전기(Electrical), 기계·전기·배관(MEP), 플랜트 3D(Plant 3D), 맵 3D(Map 3D), 래스터 디자인(Raster Design) 등 7가지 산업별 전문화 툴셋을 포함한다. 이를 통해 분야별 기능과 콘텐츠에 맞춰 업계 표준 과제를 보다 빠르게 수행할 수 있도록 지원한다. 툴셋은 오토캐드 플러스에만 포함되며 오토캐드에는 제공되지 않는다. 오토캐드 LT는 정밀한 2D 설계에 초점을 맞춘 효율적인 선택지다. 오토캐드 웹은 별도 소프트웨어 설치 없이도 사용 가능하며, 웹과 모바일 환경에서 도면 열람 및 표식, 가벼운 편집 작업을 지원한다. 오토데스크는 이번 확장을 계기로 한국 시장에 대한 전략적 투자를 강화하며, AI 기반 설계 및 협업 역량 강화을 통해 고객들이 다양한 규모의 프로젝트를 보다 신속하고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 계획이다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 “오토캐드 라인업 확장을 통해 설계(design)와 제작(make) 과정에서 보다 명확하고 유연하며 자신 있게 작업할 수 있도록 지원하고 있으며, 현장 작업, 2D 도면, 다분야 협업, 업계 표준 설계까지 다양한 요구에 대응할 수 있는 더 많은 선택지를 갖추게 됐다”고 설명하며, “오토데스크 AI와 트러스티드DWG를 기반으로 반복 작업을 줄이고 프로젝트 수행 속도를 높이며 데이터 신뢰도를 높임으로써, 시장의 요구사항이 갈수록 복잡해지는 상황에서도 새로운 수준의 생산성을 실현할 수 있을 것”이라고 전했다.

알테어가 9월 5일 서울 과학기술회관에서 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다고 밝혔다. 2024년부터 매년 춘·추계로 진행되는 이번 행사에는 400여 명의 제조업 실무진과 산업 전문가가 참석해 인공지능(AI) 기술의 실무 적용 방안을 논의했다.   행사는 김도하 한국알테어 지사장의 개회사로 시작했으며, 이어 알테어 케샤브 선다레시 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터가 ‘엔지니어링을 위한 라이프사이클 인텔리전스 : 로코드 고효율 접근법’을 주제로 제조업 혁신을 가속화할 수 있는 방안을 발표했다.     이후 국내 기업의 AI 활용 사례가 소개됐다. 한국항공우주산업(KAI)의 김범준 선임연구원은 ‘AI 스튜디오를 활용한 고정익 항공기 조종면 유격 검사 데이터 처리 프로그램 개발’을 발표했다. 그는 “기존에 수작업으로 진행되던 검사 데이터 처리를 자동화·표준화했으며, 노코드·로코드 기반 AI 스튜디오를 통해 코딩 지식이 없는 설계자도 데이터 분석 프로그램을 직접 개발할 수 있다”고 설명했다.   특히 이번 행사에서는 알테어와 지멘스가 제조업 분야에서 축적한 경험과 전문성을 바탕으로 디지털 전환을 가속화하는 방안이 소개됐다. 알테어의 최병희 본부장은 지멘스의 PLM(제품 수명 주기 관리)과 알테어의 AI 기술 결합 방안을 발표했으며, 지멘스 강철 전무는 제조업의 AI 도입 동향과 로코드 기반 개발 환경의 시너지 효과를 강조했다.   이 밖에도 ▲에이전틱 AI 실현을 위한 온톨로지 기반 데이터 패브릭 전략 ▲예측 AI, LLM(대형 언어 모델) 기반 생성형 AI, 지식 그래프, AI 에이전트를 통한 엔지니어링 및 제조 혁신 ▲AI 기반 HPC(고성능 컴퓨팅)로 제품 개발팀의 시장 출시 속도 가속화 등 다양한 발표가 다뤄졌다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “올해 춘계에 이어 추계 워크숍을 개최하면서 AI 기술이 빠르게 발전하고 있을 뿐만 아니라, 국내 고객사들의 AI 적용 사례가 실제 현장에서 빠르게 확산되고 있음을 체감하고 있다”면서, “알테어는 이러한 경험을 기반으로 국내 제조업체들이 AI 도입 아이디어를 얻고 실무 혁신을 실현할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 전했다.

HPE는 기업이 AI를 도입하고 개발 및 운영하는 과정을 폭넓게 지원하는 ‘HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅(NVIDIA AI Computing by HPE)’ 포트폴리오의 주요 혁신 사항을 공개했다. HPE는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)와의 통합을 한층 강화하고, 최신 엔비디아 AI 모델 및 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)를 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)에 탑재함으로써 개발자들이 AI 애플리케이션을 보다 간편하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원하게 되었다고 전했다. 또한 HPE는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 기반 가속 컴퓨팅을 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) 서버를 출하할 예정이며, 이를 통해 생성형 AI, 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 워크로드를 향상된 성능으로 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버는 두 종류의 엔비디아 RTX PRO 서버 구성을 포함한다. HPE 프로라이언트 DL385 Gen11 서버는 신규 2U RTX PRO 서버 폼팩터의 공랭식 서버로, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 최대 2개까지 지원한다. 이 제품은 기업의 증가하는 AI 수요를 충족해야 하는 데이터센터 환경에 최적화된 설계를 지향한다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL380a Gen12 서버는 4U 폼팩터 기반으로, 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 최대 8개까지 지원하며 2025년 9월 출시될 예정이다.   특히 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버는 HPE iLO(Integrated Lights Out) 7의 실리콘 RoT(Root of Trust) 및 시큐어 인클레이브(Secure Enclave) 기반으로 한 다층 보안 기능을 갖추고 있으며, 위조 및 변조 방지 보호와 양자 내성 펌웨어 서명(quantum-resistant firmware signing) 기능을 통해 한층 강화된 보안 환경을 제공한다.   ▲ HPE 프로라이언트 DL380a Gen12 서버   또한, HPE 컴퓨트 옵스 매니지먼트(HPE Compute Ops Management)으로 지원되는 중앙 집중형 클라우드 네이티브 방식의 라이프사이클 자동화 기능은 서버 관리에 소요되는 IT 업무 시간을 최대 75%까지 줄이고, 서버당 연간 평균 4.8시간의 다운타임 감소 효과를 제공한다. 대상 워크로드에는 생성형 및 에이전틱 AI을 비롯해 로보틱스 및 산업용 사례 등 피지컬 AI, 품질 관리(QC) 모니터링 및 자율주행과 같은 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 3D 모델링, 디지털 트윈, 그리고 각종 엔터프라이즈 애플리케이션이 포함된다. 한편, HPE는 올해 말 출시 예정인 차세대 ‘HPE 프라이빗 클라우드 AI’를 발표했다. 이 설루션은 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버를 지원하며, GPU 세대 간의 원활한 확장성, 폐쇠망(air-gapped) 관리 및 엔터프라이즈 멀티 테넌시(multi-tenancy) 기능 등을 제공할 예정이다. HPE와 엔비디아가 공동 개발한 엔터프라이즈 턴키 AI 팩토리 설루션인 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 에이전틱 AI를 위한 최신 버전의 엔비디아 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 모델, 피지컬 AI 및 로보틱스를 위한 코스모스 리즌(Cosmos Reason) VLM(vision language model), 엔비디아 블루프린트 VSS 2.4 (NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization)를 지원하여 대규모 영상 데이터에서 인사이트를 추출하는 영상 분석 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 또한, HPE 프라이빗 클라우드 AI는 최신 AI 모델을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스, 엔비디아 블루프린트를 빠르게 배포할 수 있도록 맞춤형 설계되어, 고객들은 HPE AI 에센셜(HPE AI Essentials)를 통해 이를 간편하게 활용할 수 있다. 이와 함께 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 엔비디아 AI 가속화 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어와의 깊은 통합을 바탕으로, 기업들이 데이터 통제를 유지하면서도 AI의 가치를 보다 신속하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 급증하는 AI 추론 수요를 효과적으로 관리하고 AI 생산 속도를 가속화할 수 있다. HPE 셰리 윌리엄스(Cheri Williams) 프라이빗 클라우드 및 플렉스 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “HPE는 AI 시대를 맞아 기업들이 성공을 이룰 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하는 데 전념하고 있다”면서, “엔비디아와의 협업을 통해 기술 혁신의 경계를 지속적으로 넓혀가며, 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬AI의 가치 실현을 포함해 엔터프라이즈 환경의 복잡하고 다양한 요구를 충족하는 설루션을 제공하고 있다. HPE 프로라이언트 서버와 HPE 프라이빗 클라우드 AI의 확장된 역량을 결합함으로써, 기업들이 AI 혁신의 다음 단계를 더욱 신속하고 신뢰 있게 수용할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “기업은 최신 AI 요구사항에 맞추기 위해 유연하고 효율적인 인프라가 필요하다”면서, “엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU를 탑재한 HPE 2U 프로라이언트 서버는 단일 통합형 기업용 플랫폼에서 거의 모든 워크로드를 가속화할 수 있도록 해줄 것”이라고 밝혔다.

헥사곤 애셋 라이프사이클 인텔리전스 사업부(헥사곤 ALI)는 차세대 산업용 데이터 플랫폼인 HxGN SDx2를 공식 발표했다. HxGN SDx2는 클라우드 네이티브, 멀티 테넌트 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반으로 설계된 설루션으로, 산업 시설 전반에 데이터의 연결성을 구축하고 인사이트를 제공하는 디지털 백본을 제공한다. 데이터, 워크 프로세스, 정보 시스템을 통합해 자산 생애주기 전반에 걸쳐 상황 인지와 역할에 최적화된 인사이트를 제공하며, 산업 프로젝트와 자산 운영의 회복탄력성과 효율성, 안전성을 향상시킨다. 에너지, 제약, 반도체, 건설, 석유화학 공정 제조 등 복잡한 물리적 자산을 보유한 산업 기업들은 노후화된 인프라, 레거시 시스템, 숙련 인력의 감소, 운영 비용 증가 등 다양한 과제에 직면하고 있다. 이에 따라 디지털 전환과 ESG 요건 충족을 위한 복잡성도 증가하고 있으며, 이를 해결할 수 있는 혁신적 디지털 플랫폼의 필요성이 더욱 커지고 있다. HxGN SDx2는 산업 기업이 디지털 전환을 통해 복잡한 환경을 극복하고, 최적의 운영 효율과 지속 가능성을 달성할 수 있도록 지원한다. 이 플랫폼은 프로젝트부터 운영, 유지보수까지 전 생애주기 데이터를 통합해 신뢰성 높은 디지털 트윈을 구현하며, 기존 시스템 및 워크플로와의 유연한 연계를 통해 고객의 기술 투자 가치를 극대화한다.     HxGN SDx2는 ▲리스크 예측 모니터링 ▲연계 정보 ▲지능형 시각화 ▲AI/ML 기반 자동화 등의 기능을 제공한다. 리스크 예측 모니터링(Predictive Risk Monitoring)은 실시간 인사이트 제공으로 예기치 못한 다운타임을 최소화하고 유지보수 비용을 절감한다. 또한 통합 시각화 도구를 통해 이해관계자 간 원활한 협업과 조정을 지원한다. 연계 정보(Information Map) 기능은 자산 관련 정보를 유기적으로 연결하고 시각화해 운영의 접근성과 효율성을 높이고, 정보 탐색 시간을 단축한다. 지능형 시각화(Visual Intelligence)기능은 기존 문서 중심의 정보 제공 방식을 탈피해 2D 및 3D 설계 데이터를 기반으로 시각적 정보를 제공함으로써 이해도와 전달력을 높인다. AI/ML 기반 자동화 기능(AI/ML-Based Automation Features)은 프로세스 자동화와 수작업 의존도 감소를 통해 데이터 품질을 개선하고 생산성을 높인다. HxGN SDx2는 산업 시설의 성능과 수익성을 높이면서, 자산의 상태와 프로젝트 실행 정보를 종합적으로 관리할 수 있는 플랫폼이다. 디지털 스레드를 통해 전사의 정보 흐름을 연결하며, 산업 기업이 미래의 운영 모델을 보다 민첩하게 구축할 수 있도록 지원한다. 헥사곤 ALI의 마티아스 스텐버그(Mattias Stenberg) 글로벌 대표는 “오늘날 산업 기업들은 복잡한 글로벌 운영 환경 속에서 디지털 전환을 통해 지능형 운영 역량, 효율성, 그리고 회복탄력성을 확보해야 한다”면서, “HxGN SDx2는 헥사곤의 스마트 디지털 리얼리티 비전을 구현하는 핵심 플랫폼으로서, 고객이 데이터 무결성을 유지하는 동시에 효율적인 프로젝트 수행과 지속 가능한 운영을 가능하게 하는 혁신적인 도구를 제공한다”고 강조했다.

스노우플레이크는 자사의 ‘제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud for Manufacturing)’가 자동차 산업에 특화된 설루션을 중심으로 확장하며 높은 성장세를 보이고 있다고 발표했다. 스노우플레이크에 따르면, 2023년 4월을 기준으로 2년간 전 세계 제조 산업군에서 데이터 애플리케이션 및 협업을 위해 스노우플레이크의 플랫폼을 도입한 비율은 416% 증가했고, 데이터 분석을 위해서는 185%, 고급 예측 모델링 및 AI 앱과 같은 데이터 사이언스 목적으로는 188% 늘었다.  이와 같은 제조업체의 데이터 기반 비즈니스 인사이트 확보에 대한 높은 수요에 따라, 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드를 자동차 산업의 특수한 요구사항을 충족할 수 있도록 정밀하게 조정하며 글로벌 제조업체의 디지털 전환 및 AI 혁신을 뒷받침하고 있다고 전했다. 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle : SDV), 자율주행, 전기차, 인더스트리 4.0 등 자동차 산업 트렌드에 맞춰 스노우플레이크는 데이터 공유 및 AI 지원 기능으로 완성차 제조업체(OEM), 부품업체, 유통 및 서비스업체 전반의 협업과 생산 공정을 최적화하고 있다.     특히 스노우플레이크를 활용하는 자동차 관련 기업은 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 전체 라이프사이클 데이터를 통합하고 사일로를 제거할 수 있게 된다. 이를 통해 운영 효율을 높이고 고객 경험을 향상시킨다. 또한 스노우플레이크 아키텍처로 SDV와 자율주행차에서 생성되는 방대한 커넥티드 데이터를 안정적으로 활용하고 확장할 수도 있다. 누적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 판매할 수 있어 신규 수익원이 되기도 한다. 스노우플레이크 데이터 플랫폼은 조직 전반에서 AI·ML 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 해, 예측 모델 개발시간을 단축하고 차량 설계 및 유지보수의 새로운 패러다임을 주도할 수 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성도 제공한다. 수요 예측의 정확도를 높이고 재고 관리와 비용 효율성을 높여 데이터 기반의 의사결정을 현실화할 수 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 제조 산업 부문 글로벌 총괄은 “커넥티드 및 자율주행 등 최신 차량은 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 자동차 업계는 이를 효과적으로 처리하면서도 신뢰할 수 있는 AI 설루션이 필요해졌다”면서, “스노우플레이크의 자동차 산업 설루션은 제조 전문성을 바탕으로 자동차 기업이 데이터를 통합하고 커넥티드 차량 개발 계획을 확장하며, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 지멘스와 같은 글로벌 기술 및 제조 기업은 스노우플레이크를 활용해 AI와 고급 분석으로 전사적 운영을 혁신하는 동시에 엄격한 보안 및 거버넌스 기준을 유지하고 있다. 전 세계 주요 완성차 제조업체(OEM)의 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 활용 중이며, 닛산, 카맥스(CarMax), 콕스 오토모티브(Cox Automotive), 펜스케 로지스틱스(Penske Logistics) 등은 실시간 커넥티드 차량의 인사이트와 안전한 데이터 협업으로 운영 효율을 높이고 있다. 스노우플레이크는 이외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등 글로벌 파트너와 함께 자동차 산업에 특화된 AI 및 데이터 설루션을 확장하고 있으며, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 블루욘더(Blue Yonder), 랜딩AI(LandingAI), 멘딕스(Mendix), 시그마(Sigma) 등 다양한 파트너사가 스노우플레이크 플랫폼에서 SDV 개발, AI 기반 품질 관리, 공급망 최적화 등 전문 설루션을 개발하며 생태계를 확장하고 있다고 밝혔다.