어도비가 ‘어도비 LLM 옵티마이저(Adobe LLM Optimizer)’의 정식 출시를 발표했다. 새로운 기업용 애플리케이션은 생성형 AI 기반 인터페이스가 빠르게 확산되는 시대에 기업이 브랜드의 연관성과 영향력을 확보할 수 있도록 지원한다. LLM 옵티마이저를 통해 기업은 생성형 엔진 최적화(GEO : Generative Engine Optimization)를 위한 포괄적인 설루션을 활용할 수 있다. 가령, AI 기반 트래픽을 모니터링하고 브랜드 가시성을 벤치마킹할 수 있으며, 자사 디지털 채널은 물론 브랜드가 인용되는 서드 파티 디지털 채널에서 발견 가능성을 향상시키기 위한 방법을 취할 수 있다. AI 기반 챗 서비스와 브라우저는 소비자들이 제품을 검색하고 조사하는 데 필수적인 툴이 되었다. 어도비의 최신 데이터에 따르면, 기업들이 디지털 존재감을 재정비해야 할 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 2025년 9월 기준, 어도비는 미국 소매 웹사이트로 유입된 AI 트래픽이 전년 대비 1100% 증가한 것을 확인했다. 생성형 AI 소스를 통한 방문자는 비 AI 트래픽(유료 검색, 제휴사 및 파트너, 이메일, 오가닉 검색, 소셜 미디어 등) 유입 대비 체류 시간 및 페이지 뷰 등과 같은 참여도는 12%,  전환율은 5% 각각 더 높게 나타났다. 이는 디지털 행동의 근본적인 변화를 시사하는 것으로, AI가 제품 검색 단계에서 더 많은 정보를 가진 소비자를 만들어내는 만큼 기업은 뒤처지지 않도록 대비해야 한다는 것이 어도비의 설명이다.     기업용 어도비 LLM 옵티마이저는 ▲AI 기반 트래픽, 인용 측정 및 벤치마킹 ▲가시성 향상을 위한 콘텐츠 및 코드 최적화 ▲비즈니스 가치 입증 등의 기능을 제공한다. LLM 옵티마이저는 AI 인터페이스가 사용자 질의에 대한 응답을 제공하는 데 활용하는 자사 콘텐츠를 식별할 수 있다. 이를 통해 LLM이 우선시하는 디지털 채널(예 : 특정 웹 페이지)을 파악하고 AI 추천의 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 벤치마킹을 통해 가치가 높은 질의에서 경쟁사 대비 가시성을 평가할 수 있다. LLM 옵티마이저의 초기 고객 분석 결과, 80%가 AI 접점이 주요 제품 정보나 리뷰에 접근하지 못하는 문제를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 LLM 옵티마이저 내 추천 엔진은 브랜드 가시성 격차를 감지하고, 웹페이지와 FAQ 같은 자사 채널 및 위키피디아, 공개 포럼 등의 외부 채널 전반을 아우르는 개선 사항을 제안한다. 여기에는 콘텐츠 최적화뿐 아니라 누락되거나 잘못된 메타데이터 같은 기술적 수정 사항이 포함되며, LLM이 인식하지 못하는 웹 사이트 영역을 자동 감지해 콘텐츠 가시성을 높이는 조치도 해당된다. 이를 통해 팀은 한 번의 클릭으로 최적화 방안을 검토, 승인 및 배포할 수 있어 인사이트를 실질적인 성과로 전환할 수 있다.   또한, LLM 옵티마이저는 AI 가시성을 사용자 행동과 비즈니스 성과로 연결하는 기여도 기능을 제공한다. 이로써 참여도 및 전환율에 미치는 영향을 입증할 수 있고, 즉시 사용 가능한 리포트 기능을 활용해 조직 전반에 인사이트를 빠르게 공유할 수 있다. LLM 옵티마이저는 단독 애플리케이션으로 제공되며, 콘텐츠 관리 시스템인 어도비 익스피리언스 매니저 사이트(Adobe Experience Manager Sites)와 네이티브 통합된다. 또한 에이전트 투 에이전트(A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 업계 표준을 지원해, 다양한 서드파티 설루션 워크플로와의 원활한 상호운용성을 제공한다. 어도비는 누구나 쉽게 AI 가시성 인사이트를 활용할 수 있도록 LLM 옵티마이저 기반 무료 크롬 확장 프로그램 ‘Is Your Webpage Citable?’도 출시했다. 이 도구를 통해 LLM이 웹사이트에서 인식하는 내용과 놓치는 부분을 확인할 수 있어,  AI 가시성의 숨겨진 격차를 발견할 수 있다. LLM 옵티마이저는 이 같은 기본 인사이트를 바탕으로 엔터프라이즈급 측정, 최적화 및 보고 기능을 포함한 종합 설루션을 제공한다. 어도비의 로니 스타크(Loni Stark) 익스피리언스 클라우드 전략 및 제품 부문 부사장은 “생성형 엔진 최적화는 경영진의 주요 관심사로 급부상하고 있으며, 선도 기업들은 이미 다양한 AI 채널에서 영향력을 구축하고 경쟁 우위를 확보하고 있다”면서, “어도비 LLM 옵티마이저는 자사 사이트 및 타 채널에서의 브랜드 성과 인사이트를 바탕으로 자동으로 최적화 조치를 취하는 즉각적인 가치를 제공함으로써, 기업이 급변하는 환경 속에서 두각을 드러낼 수 있도록 지원한다”고 전했다.

에픽게임즈는 다양한 산업 분야의 크리에이터를 위한 신규 기능 및 개선 사항이 추가된 ‘트윈모션 2025.2(Twinmotion 2025.2)’를 출시했다고 발표했다. 트윈모션은 언리얼 엔진 5를 기반으로 건축과 영화 & TV, 자동차, 제품 디자인 등 다양한 산업 분야에서 빠르게 사실적인 시각화 작업을 지원하며, 직관적이고 쉬운 UI와 강력한 라이브러리 제공을 통해 전문가와 초보자 모두 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 리얼타임 3D 시각화 설루션이다.     최신 버전인 트윈모션 2025.2에서는 ▲나나이트(Nanite) 가상화된 지오메트리 ▲빠르고 쉬운 시각화 ▲향상된 렌더링 기능 ▲향상된 애니메이션 ▲버추얼 카메라(VCam) ▲향상된 머티리얼 할당, 편집, 구성 등 다양한 산업 분야의 크리에이터를 위한 새로운 기능과 향상된 워크플로를 제공한다. 2년 전 언리얼 엔진 5의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 시스템 ‘루멘(Lumen)’이 트윈모션에 도입된 데 이어, 이번 버전에서는 UE5의 또 다른 기능인 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템이 추가됐다. 나나이트는 보이는 데이터만 필요할 때 자동으로 스트리밍하는 기능으로, 수억 개 또는 수십억 개의 폴리곤으로 구성된 여러 개의 초고해상도 복잡한 메시도 실시간 성능을 유지하면서 작업할 수 있다. 이를 통해 파일을 임포트하기 전에 최적화할 필요가 없어 시간을 절약할 수 있다. 메시는 임포트할 때나 임포트 후에도 나나이트로 변환할 수 있으며, 해당 오브젝트의 모든 메시를 일괄 변환할 수 있는 것은 물론 메가스캔 3D 애셋 및 3D 식물, 스케치팹 애셋도 나나이트로 변환할 수 있다. 트윈모션 2025.2 버전에는 빠르고 쉬운 시각화를 위해 기존과 같은 수준의 시각화를 더 빠르고 간편하게 구현하면서도, 성능 부담을 줄여주는 신규 기능이 추가됐다. 먼저, ‘패럴랙스 윈도우’를 지원한다. 패럴랙스 윈도우는 오픈 셰이딩 언어(OSL) 셰이더를 통해 단순한 가벼운 평면에 실내 공간의 깊이감을 만들어 내 복잡한 3D 지오메트리 없이도 방이나 건물 내부를 시뮬레이션할 수 있는 기능이다. 창문을 모델링할 필요 없이 외부 표면에 패럴랙스 윈도우를 배치하기만 하면 된다. 라이브러리에는 사무실, 주거 공간, 헬스장, 소매점 등 27가지 인테리어가 포함된 패럴랙스 윈도우 폴더가 추가됐다. 이와 함께, ‘애니메이션 포그 카드’를 통해 신에 사실감을 손쉽게 구현할 수 있다. 라이브러리 VFX 폴더에 포함된 17종의 새로운 애니메이션 포그 카드를 사용하면 성능에 미치는 영향을 최소화하면서도 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 안개를 배치하고 연출할 수 있다. 안개는 신의 바람이나 카드별로 바람 속도, 방향에 따라 반응할 수 있도록 설정이 가능하다. 트윈모션 2025.2는 향상된 렌더링 기능으로 포토리얼한 트윈모션에서 좀 더 자유로운 스타일이 필요할 때 활용할 수 있도록, 해칭, 쿠와하라 필터링, 펜 등 회화 및 스케치 스타일 효과와 같이 더욱 유연하고 향상된 비주얼 퀄리티를 제공하기 위해 전체 ‘FX 포스트 프로세싱’ 시스템을 개편했다. 또한, 이제 .cube 형식의 자체 룩업 테이블(LUT)을 임포트할 수 있어, 특정 컬러 룩을 구현하고 여러 샷이나 프로젝트 간에 컬러 일관성을 유지하며 컬러 그레이딩 과정을 간소화할 수 있다. 정적인 신에서 움직임을 빠르게 시뮬레이션할 때 유용한 ‘스태틱 오브젝트에 선형 또는 방사형 모션 블러 적용’ 기능과 비디오나 시퀀스를 익스포트할 때 더 높은 퀄리티의 사실적인 모션 블러를 적용할 수 있는 옵션도 추가됐다. 트윈모션 2025.2에는 향상된 애니메이션으로 선택한 형태(평면, 원기둥, 구체)에 따라 오브젝트를 원래 위치에서 바깥쪽이나 안쪽으로 이동시켜 기술 프레젠테이션이나 극적인 연출에 활용할 수 있는 분해도 애니메이션 ‘익스플로더’가 추가됐다. 기존의 트랜슬레이터 및 로테이터 애니메이터에도 ‘스태거 오프셋’이 추가돼 오브젝트가 하늘에서 떨어지거나 지면에서 솟아오르는 효과 그리고 순차적으로 회전하는 것과 같이 신에 역동적인 연쇄 연출을 손쉽게 만들 수 있게 됐다. 또한, 애니메이터를 ‘시퀀스 툴’에서 트랙으로 사용할 수 있어, 애니메이션의 시작 시각 변경, 재생 시간 조절, 다른 애니메이션 요소와 동기화하는 것이 간편해졌으며, 애니메이션을 멈추고 정확한 순간을 선택해 촬영할 수 있도록 이미지 속성에 새로운 글로벌 ‘스태틱/리얼타임 애니메이션’ 재생 옵션이 추가됐다. 이번 버전은 촬영감독부터 시각화 전문가에 이르기까지 누구나 활용 가능한 버추얼 카메라(VCam)를 새롭게 지원한다. 트윈모션을 안드로이드 또는 iOS에서 언리얼 VCam 앱에 연결하면 휴대용 디바이스를 움직이는 것만으로 신에 버추얼 카메라를 배치할 수 있다. ‘샷 탐색’ 기능을 활용하면 신을 자유롭게 탐색하면서 카메라 배치, 각도, 노출, 초점, 배율 등의 설정을 1인칭 시점에서 실험해 볼 수 있으며, ‘디자인 리뷰’에서는 가상의 애셋을 실제로 걸어 다니면서 모든 각도에서 살펴볼 수 있다. 트윈모션 2025.2에서는 향상된 머티리얼 할당, 편집, 구성을 통해 머티리얼 도크에서 머티리얼을 폴더로 정리하고 이름으로 검색할 수 있으며, 머티리얼을 알파벳순으로 정렬할 수 있다. 또한 툴바에 ‘멀티드롭’ 툴 버튼이 추가되어 신에서 마우스 클릭 한 번으로 머티리얼을 빠르게 적용할 수 있어 반복적인 드래그 앤 드롭 작업이 필요 없어졌다. 머티리얼 속성 패널을 탭으로 구성해 가독성을 높이는 한편 주요 설정에 더 쉽게 접근할 수 있고, UV, 엑스레이, 양면과 같은 일부 속성을 서로 다른 유형의 여러 머티리얼을 선택해서 일괄 변경할 수도 있다. 이 탭 중 하나는 해당 머티리얼이 어떤 메시에 할당되어 있는지 확인하고 선택할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 이 외에도, 이번 버전에서는 트윈모션 뷰포트 카메라 위치 및 속성을 DCC 뷰포트 카메라와 동기화할 수 있으며, 컨피규레이션 일괄 익스포트, 클라우드 호스팅 콘텐츠 기능, 3D 잔디, 파노라마 세트, 알리아스(*.wire) 파일 테셀레이션 옵션 등 더욱 향상된 다양한 기능을 만나볼 수 있다.

가트너가 ‘2025 신기술 하이프 사이클(2025 Hype Cycle for Emerging Technologies)’을 통해 주목해야 할 주요 혁신 기술로 ▲기계 고객 ▲AI 에이전트 ▲의사결정 인텔리전스 ▲프로그래머블 머니를 선정했다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다. 가트너는 매년 프로파일링하는 2000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크에서 핵심적인 인사이트를 도출해, 반드시 알아야 할 신기술을 정리해 제시하고 있다. 이들 기술은 향후 2년에서 10년간 혁신적인 이점을 제공할 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다.     기계 고객(Machine Customers)이란 사람이나 기업을 대신해 상품, 서비스를 구매하는 비인간 경제 주체다. 가트너는 고객 역할을 수행할 수 있는 B2B 기기를 약 30억 개로 추산하며, 2030년까지 80억 개로 늘어날 것이라 전망했다. 가상 개인 비서, 스마트 가전, 커넥티드 카, 사물인터넷(IoT) 기반 공장 등이 이에 포함된다. 가트너는 기계 고객이 제조, 소매, 소비재 등 다양한 산업에서 새로운 수익과 효율성을 창출하는 핵심 동력이 될 것이라면서, “기업은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 비즈니스 모델을 재정립하고 기회를 선제적으로 활용해야 한다”고 짚었다. AI 에이전트(AI Agents)는 디지털, 물리적 환경에서 인지, 의사결정, 행동을 수행해 기업의 목표 달성을 지원하는 자율 또는 반자율 AI 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술을 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발, 배포하고 있으며, 이는 고객 서비스, 산업 운영, 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 물류 등 여러 분야를 자동화해 산업 전반에 혁신을 가져올 잠재력을 갖고 있다. 예측과 실행 정확성에 대한 우려로 AI 에이전트에 대한 신뢰는 제한적이다. 이 기술은 인간의 감독 없이 중요한 결정을 신속히 내리며 독립성, 사용 편의성이 향상되고 있다. 가트너는 기업이 AI 에이전트를 효과적으로 활용하려면 기능과 적용 범위를 명확하게 이해하고, 전략적 계획에 반영할 것을 권장했다. 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 의사결정을 고도화하는 실용적인 접근 방식으로, 의사결정 방식과 결과를 평가·관리·개선하는 과정을 이해하고 엔지니어링한다. 의사결정을 디지털 자산으로 전환하고 모델링하면, 통찰과 실행 사이의 간극을 줄이고 의사결정의 품질, 실행력, 결과를 개선할 수 있다. 가트너의 크리스티안 스테판(Christian Stephan) 시니어 디렉터 애널리스트는 “에이전틱 AI와 생성형 AI에 대한 과대광고, 의사결정 자동화 관련 규제 압박, 심화된 글로벌 불확실성은 기존 비즈니스 프로세스와 의사결정의 한계를 드러냈다. 이에 따라 기업은 속도와 품질을 넘어 일관성, 규정 준수, 비용 효율성, 적응력을 갖춘 새로운 의사결정 체계를 요구하고 있다”고 전했다. 프로그래머블 머니(Programmable Money)는 소프트웨어를 통해 프로그래밍할 수 있는 디지털 화폐를 의미한다. 알고리즘에 따라 작동 방식을 설정할 수 있어 블록체인 기반 토큰화와 스마트 계약을 활용하면 경제 주체의 참여를 확대하고 가치 교환을 자동화할 수 있다. 기업은 비즈니스 파트너, 직원, 기계 고객과 상호작용하기 위해 프로그래머블 머니를 전략적으로 활용해야 한다. 스테판 시니어 디렉터 애널리스트는 “프로그래머블 머니는 새로운 유형의 통화와 디지털 자산 시장을 열어 금융 서비스 분야에 변화를 가져올 것”이라며, “가치 창출, 자금 조달, M2M(Machine-To-Machine) 등 자산 교환의 혁신을 주도해 공급망과 금융 가치 사슬을 재편할 것”이라고 전망했다. 가트너의 마티 레스닉(Marty Resnick) VP 애널리스트는 “수년간의 디지털 혁신 이후, 기업은 AI와 자동화가 불러온 경쟁, 고객, 제품, 운영, 리더십 재편을 목도하고 있다”면서, “기업은 자율 비즈니스 시대라는 새로운 혁신 국면에 직면했으며, CIO는 신기술이 경쟁력 확보, 효율성 향상, 성장 기회 창출에 어떻게 기여할 수 있는지 평가해야 한다”고 말했다.

델 테크놀로지스가 아시아 태평양 지역 기업의 인공지능(AI) 도입 동향을 분석한 보고서의 내용을 소개했다. 이번 보고서에서는 아태지역에서 AI 도입이 빠르게 확산하고 있지만, 전문 인력 부족과 데이터 관련 문제는 여전한 과제라고 분석했다. 델 테크놀로지스와 엔비디아의 후원으로 진행된 IDC 인포브리프 ‘AI 구현을 위한 전략적 계획 수립’ 보고서는 2023년 8월부터 2024년 8월까지 아태지역의 여러 산업에 걸쳐 최대 919명의 응답자를 대상으로 한 IDC의 여러 데이터 소스 및 설문조사를 기반으로 작성됐다. 이 조사는 AI, 생성형 AI 및 ML 도입 동향, 과제 및 구현에 대한 전략적 접근 방식을 평가했다. 보고서에 따르면 아태지역에서 AI, 생성형 AI, 머신러닝 기술의 채택이 빠르게 확산되며 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. AI를 위한 서버 시장은 2025년까지 239억 달러(약 32조 5000억 원) 규모에 이를 전망이다. 생성형 AI에 대한 투자도 늘고 있다. 올해 아태지역 기업의 84%는 생성형 AI에 100만 달러에서 200만 달러(약 13억 원~27억원)를 투자할 계획이다. 아태지역 기업들은 AI 예산의 38%를 생성형 AI에 할당하는 것으로 나타났는데, 이는 전 세계 기업의 33%에 비해 높은 수치이다.  특히 한국은 AI 도입에 더욱 적극적인 것으로 나타났다. 국내 기업 32%가 이미 AI를 직무에 도입했거나 경쟁우위의 핵심으로 인식하고 있었다. 이는 아태지역 평균인 24%를 웃도는 수치다. 반면 자사의 AI 역량이 초기 단계에 머물러 있다고 답한 비율은 26%로, 아태지역 평균(31%)보다 낮았다. 보고서는 아태지역의 빠른 AI 성장세에도 불구하고 인재 부족, 데이터 준비 현황, 복잡한 시스템 구성 등의 문제가 남아있다고 짚었다. 숙련된 AI 인재 부족은 시장 경쟁을 심화시키고 비용 상승을 유발하고 있다. AI 숙련도 격차는 디지털 전환 속도를 늦추고, 제품 개발을 더디게 하는 한편 품질 결과에 영향을 미칠 수 있다. 이 외에도 증가하는 IT 비용, 정부 규제, 데이터 보안 문제 등이 AI 도입을 가로막는 주요 원인으로 꼽혔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업이 외부 전문가와 협력하고 있었다. 아태지역 응답자의 60%는 외부 개발자에 의존해 AI 애플리케이션을 개발하고 있다. 자체 개발하는 경우는 30%에 그쳤고, 약 10%는 상용 AI 설루션을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 여러 어려움에도 불구하고, 응답 기업들은 생성형 AI가 운영 효율 향상, 고객 만족도 개선, 새로운 비즈니스 모델 창출을 이끌 수 있기 때문에 투자할 가치가 있다고 판단했다.  아태지역 기업들은 영향력이 높고 도입 효과를 측정하기 용이한 사용 사례들를 우선적으로 도입하며 단계적 접근 방식을 취하고 있다. 또한, AI가 산업 전반에 빠르게 스며들고 있는 것으로 나타났다. 금융, 제조, 에너지, 헬스케어, 소매 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 혁신이 진행 중이다. 특히 제조산업에서는 공급망 최적화와 예측 유지보수, 품질 관리 등에 AI를 사용하고 있다. AI 기반의 수요 예측 및 실시간 생산 모니터링은 다운타임을 줄이고, 낭비를 최소화하며, 운영 정밀도를 높일 수 있도록 돕는다. 보고서에 따르면 제조업체 응답자의 52%는 생성형 AI가 18개월 내에 이 부분을 혁신할 것이라고 답했다. 자동화된 생산, 예측 리드 스코어링 및 디지털 트윈 모델을 가속화하여 스마트 제조와 민첩하고 고정밀 생산 라인을 발전시킬 것이라는 전망이다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “한국을 포함한 아태지역은 AI 도입과 혁신을 선도할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다. 이제 기업들은 개념 검증(POC)을 넘어 측정 가능한 투자 수익률(ROI) 달성에 집중해야 할 때”라고 말했다. 그리고 “일관된 ROI를 달성하는 과정은 복잡하며, 전략, 사용 사례 개발, 데이터 준비, 거버넌스, 최적화, AI 구현 확장 등 모든 단계에서 포괄적인 지원이 필요하다. 델 테크놀로지스와 같은 전문 파트너의 지원을 통해 기업들은 도입 장애물을 극복하고 AI 성과를 달성하는 길을 가속화할 수 있다”고 덧붙였다.  

디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술   이번 호에서는 산업 분야 메타버스의 발전을 이끄는 요인과 그 잠재력에 대해 알아보고, 디지털 전환의 중요성과 이를 실현하는 기술을 살펴보고자 한다. 또한, 실제 성공 사례를 통해 산업 분야 메타버스를 즉시 시작해야 하는 세 가지 이유를 제시한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     메타버스는 주로 게임, 엔터테인먼트, 소셜 네트워크, 가상 경제 같은 소비자 지향적 활동을 위해 구상되었으며, 현재 로블록스(Roblox), 디센트럴랜드(Decentraland), 호라이즌 월즈(Horizon Worlds) 등의 플랫폼에서 관련 콘텐츠를 찾아볼 수 있다. 반면에 제조, 자동차, 물류 등의 산업 분야에서는 효율과 생산성, 혁신 등에 메타버스를 응용하는 방안을 주목한다. 산업 분야의 메타버스는 디지털 트윈, 시뮬레이션, 실시간 협업 등의 툴을 통합하여 운영과 설계, 교육을 개선한다. 유니티의 헤닝 린(Henning Linn) 인더스트리 고객 성공 담당 시니어 디렉터는 “산업 분야 메타버스는 데이터 연결성과 접근성을 새로운 차원으로 인도하며, 가속화된 연결을 통해 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전송하는 방식을 개선한다”고 전했다.   든든한 토대를 마련하는 산업 분야 메타버스 산업 분야 메타버스는 몰입형 3D 기술과 실제 기업용 애플리케이션을 혼합하는 방법이다. 주된 용도는 비즈니스의 내부 프로세스에 사용하거나 고객의 참여를 유도하는 것이다. 산업 분야 메타버스는 기업에게 디지털 작업 공간이 되며, 현실 공간에서 써야 할 시간이나 비용을 절약하면서 테스트와 디자인을 거쳐 운용 방안을 개선할 수 있다. 공장, 기계 또는 시스템의 첨단 디지털 시뮬레이션, 즉 가상의 모형이 생긴다고 생각해 보자. 디지털 3D 공간에서 여러 팀이 협력하여 문제를 해결하고 작업자를 교육하거나 프로세스를 최적화할 수 있다. 산업 분야 메타버스는 형태나 규모의 제약에서 벗어나 제품을 선보일 수 있는 가상 쇼케이스가 되기도 하며, 한층 새로운 수준으로 고객의 참여를 유도하는 수단이 되기도 한다. 고객이 어디서나 가상 환경을 통해 제품을 체험할 수 있는 몰입형 플랫폼을 제공할 수 있으므로 참여도와 구매 가능성이 높아진다. 산업 분야 메타버스에서는 VR(가상현실), AR(증강현실), XR(확장현실) 같은 툴을 사용하여 이러한 가상 세계에 몰입할 수 있는 환경을 제공한다. 그 기반이 되는 실시간 3D 기술을 활용해 센서, IoT(사물인터넷), 글로벌 제품 카탈로그, 소재 정보를 비롯한 현실 세계의 데이터를 연동할 수 있다. 이 모든 것을 하나로 엮으면 실시간으로 가상 세계에서 환경이나 제품을 정확하게 표현할 수 있다. 산업 분야 메타버스를 통해 몰입형 3D 기술을 실제 정보와 결합하면 더 스마트하게 작업하고, 비용을 절감하며, 고객 참여를 유도하고, 보다 안전하고 신속하게 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다.   산업 분야 메타버스에 대한 주목도가 높아지는 이유 PwC의 2024년 운영 디지털 트렌드 설문 조사에 따르면, 운영 및 공급망을 담당하는 임원 10명 중 거의 7명(69%)은 기술 투자가 전반적으로 기대치를 충족하지 못한다고 답했다. 산업 분야의 기업들은 다음과 같은 과제에 직면하고 있다.  빠르게 변화하는 시장에 대응 : 기술과 비즈니스 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 산업 분야의 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 미래를 향한 비전을 제시하고 새로운 기술에 투자해야 한다. 분산된 조직 간 협업 및 전략적 의사 결정 지원 : 인력은 다양한 지역과 시간대에 흩어져 있으며, 직원과 임원 모두 저마다 시간대가 달라 협업하기가 쉽지 않다. 전사적 차원에서 단절된 데이터 파악 : 그 어느 때보다 많은 데이터가 디지털화되고 클라우드에 저장되어 접근성이 높아졌지만, 대부분의 조직에서 데이터는 여전히 상당 부분 고립되어 있다. 사용자가 데이터와 상호 작용하고 데이터를 이해할 수 있도록 지원 : 복잡한 데이터 세트를 다른 데이터 세트와 통합하고, 사람들이 그 안에 담긴 맥락과 의미를 파악할 수 있도록 데이터를 시각화해야 한다.   산업 분야 메타버스가 지닌 혁신적인 잠재력 산업 분야 메타버스가 다양한 유형의 비즈니스에 적합한 이유는 무엇일까? 교육, 고객 경험, 협업 툴, 영업 및 마케팅 실무와 같은 실질적인 응용 사례에 집중하면 그 가능성은 무궁무진하다. 몇 가지 가능한 사례를 살펴보겠다.   운영 프로세스 간소화 목표 : 기존 프로세스, 워크플로, 시스템을 진단한다. 응용 사례 : 정유소에서 공장 전체의 디지털 트윈을 제작한다. 유지 관리 담당자는 가상 환경에서 디지털 트윈을 탐색하고, 그 구성 요소와 상호 작용하고, 유지 관리 작업을 시뮬레이션할 수 있다. 여기에는 마모된 부분이 있는지 파악하고, 수리 절차를 계획하고, 모든 안전 프로토콜이 준수되었는지 확인하는 작업이 포함된다. 장점 : 더 효과적으로 계획을 수립하고 휴먼 에러를 줄일 수 있으므로 유지 관리 다운타임 및 비용이 대폭 감소한다.   비즈니스 모델 전환 목표 : 기존 비즈니스 모델에서 더 혁신적인 모델로 전환 응용 사례 : 중장비 제조업체가 PaaS(Product-as-a-Service) 모델로 전환한다. PaaS 모델을 도입하면 고객은 제품 사용 비용을 한 번에 전부 지불하는 대신 사용한 만큼만 지불하면 된다. 기업은 장비의 디지털 트윈을 구축하고 실제 기계의 IoT 센서와 동기화함으로써 성능, 사용량, 마모 관련 데이터에 액세스할 수 있다. 고객은 장비를 구매하지 않고 사용량(예 : 작동 시간, 생산 산출량)을 기준으로 요금을 납부할 수 있다. 장점 : 제조업체는 PaaS 모델을 통해 반복적인 수입이 발생하는 새로운 수익원을 창출하여 재무적 예측 가능성을 높일 수 있다.   업종 전환 목표 : 새로운 지역, 업종 또는 프로젝트 모색 응용 사례 : 건설 회사가 디지털 기술을 사용해 건물의 설계, 건축, 관리 방식을 혁신하는 3D 프로젝트 모델을 구축함으로써 효율성과 지속 가능성, 비용 절감을 전체적으로 개선한다. 장점 : 실제 건설을 시작하기 전에 잠재적인 문제를 탐지하면 비용을 절감하고, 오류를 최소화하며, 프로젝트 일정을 줄일 수 있다.   인력과 조직 문화의 변화 목표 : 직원의 협업과 혁신을 촉진하고 민첩성 강화 응용 사례 : 다양한 지역에 떨어져 있는 여러 팀이 마치 같은 현장에 있는 것처럼 서로 보고 들을 수 있는 가상 3D 회의실에서 실시간으로 협업하고, 다 함께 제품의 3D 디지털 버전을 검토한다. 장점 : 직원 간의 커뮤니케이션을 개선하고, 더욱 빠르게 의사 결정을 내리고, 프로젝트를 완료하는 데 걸리는 시간을 단축한다.   고객과 파트너의 경험 혁신 목표 : 고객에게 더 흥미로운 경험 제공 응용 사례 : 자동차 제조업체가 고객에게 집에서 차량을 자세히 살펴보고 원하는 대로 커스터마이즈해 볼 수 있는 3D 가상 쇼룸을 제공한다. 고객은 실시간으로 차량의 기능을 사용해 보고, 차량의 색상, 인테리어 옵션, 액세서리를 변경하고, 모든 각도에서 변경에 따른 차이를 확인할 수 있다. 장점 : 자동차 제조업체는 고객이 더욱 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주며, 고객 만족도와 참여 수준이 높아진다.   디지털 전환이 중요한 이유 기업이 소프트웨어와 전자 제품을 통해 기능과 사용자 경험을 개선할 방안을 모색하는 한편 지속 가능한 설루션에 대한 관심이 증가함에 따라, 많은 산업 분야에서 스마트 제품과 커넥티드 제품이 점점 더 다양하게 보급되고 있다. 공급망 관리, 인력 역학, 지속 가능한 혁신을 둘러싼 과제들로 인해 불확실성이 늘어나지만, 동시에 창의적인 솔루션을 통해 기업이 경쟁 우위를 확보할 기회가 생겨나기도 한다. 이러한 압박과 어려움으로 인해 기업은 운영 방식뿐 아니라 시장에 출시하는 제품과 서비스도 혁신해야 하는 상황에 놓였다. 실시간 3D 렌더링, AI, 클라우드 컴퓨팅이 발전하면서 산업 분야 메타버스에는 새로운 길이 열렸다. 미래의 성공을 위해 기업은 더 탄력적이고 민첩해져야 하며, 역동적으로 변하는 환경에 대한 적응력을 높여야 한다. 그러려면 디지털 전환과 산업 분야 메타버스를 핵심 요소로 채택해야 한다. 린 시니어 디렉터는 “데이터가 디지털화되었다고 해서 연동되었다는 것은 아니다. 예를 들면 제품의 동작을 설명하는 데이터라고 하더라도 제품 데이터와는 연동되지 않을 수 있다. 동작을 시뮬레이션하려면 수동으로 데이터를 연결해야 한다. 산업 분야 메타버스는 데이터 사일로(silo)를 연결하며, 이는 디지털 전환을 통해 실현할 수 있다”고 짚었다.   실시간 3D : 산업 분야 메타버스의 기반 기술 현재 디지털 전환을 시작하는 조직에 중요한 혁신 중 하나는 바로 실시간 3D이다. 실시간 3D는 컴퓨터로 생성되어 단순히 보는 것에 그치지 않고, 직접 체험할 수 있는 3D 이미지를 만들고 표시하는 기술이다. 그 이름에서 알 수 있듯이 이 이미지는 실시간으로 업데이트된다. 즉, 사용자의 행동에 따라 바로 바뀌는 것이다. 실시간 3D는 원래 비디오 게임을 제작하기 위해 개발되었지만 이제는 산업 분야에서도 널리 응용되고 있으며, 가상 세계가 사용자 행동에 즉각적으로 반응하는 몰입형 인터랙티브 경험의 근간이 된다.   검증된 실시간 3D 응용 사례 고도로 발전한 고성능 실시간 3D 기술은 이미 존재한다. 제조업체, 사치품 소매 업체, 자동차 제조 업체 등 다양한 기업들이 이미 실시간 3D 기술을 활용하고 있다. 다음은 몇 가지 예시이다.   단일 에셋 라이브러리로 XR 제작 과정을 간소화 글로벌 과학 및 임상 연구 회사인 써모피셔사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)은 디지털 트윈, 영업 지원, 교육, 기능성 게임 같은 설루션을 제공하기 위해 단일 소스의 3D 애셋을 활용하는 XR 기반 플랫폼을 구축했다. 이 XR 플랫폼의 성과는 다음과 같다. 애셋 파이프라인 효율 250% 향상 로코드/노코드 비주얼 스크립팅을 통한 개발 시간 단축   ▲ 이미지 출처 : 써모피셔사이언티픽   사이버 공간에 오프라인 매장 경험을 구현 파리의 럭셔리 가죽 제품 브랜드 카뮤포네(Camille Fournet)는 섬세한 디자인과 장인 정신으로 잘 알려져 있지만, 실시간 3D를 사용하여 고객의 경험을 향상하는 데 앞장선 브랜드이기도 하다. 이 기업에서는 고객이 매장에서 누리는 럭셔리한 경험을 온라인에도 똑같이 제공하고자 했다. 유니티를 기반으로 스마트픽셀(SmartPixels)에서 제작한 실시간 3D 제품 컨피규레이터 덕분에 카뮤포네는 다음과 같은 성과를 거뒀다. 탐색에서 구매로 이어지는 전환 수 5배 증가 고객 참여도 66% 상승   ▲ 이미지 출처 : 스마트픽셀   교육 비용을 절감 칼스 주니어(Carl’s Jr.)는 미국에 뿌리를 둔 패스트푸드 체인으로, 30개국에서 1100개가 넘는 식당을 운영한다. 만 명에 달하는 직원 대부분이 서로 멀리 떨어져 다양한 지역에서 근무하고 있다. 안전, 위생 및 고객 서비스에 대한 높은 기준을 유지하려면 지속적이고 일관된 신입 직원 교육이 필수이다. 칼스주니어는 AR 기반의 자기 주도형 인력 교육을 통해 다음과 같은 성과를 달성했다. 교육 비용 73% 절감 고객 만족도 43% 증가   ▲ 이미지 출처 : 비저너리스 777(Visionaries 777)   지금 산업 분야 메타버스를 시작해야 하는 세 가지 이유 디지털 기술은 빠르게 발전하고 있다. 산업 분야의 기업이 뒤처지지 않으려면 더 전략적으로, 더 장기적인 관점에서 변화를 예측해야 한다. 경쟁력 확보 : 경쟁 업체는 이미 실시간 3D를 활용할 방법을 모색하고 있고, 움직임이 더딘 조직을 빠르게 앞지를 것이다. 실시간 3D에 대한 고객의 수요와 기대치가 모두 증가하고 있으며, 고객이 원하는 것을 제공하지 않는 조직은 고객 이탈을 겪게 될 것이다. 인재 확보 : 최고의 인재, 특히 기술 인력은 늘 부족하며 수요가 많다. 새로운 기술을 도입하여 디지털 전환을 추진하는 기업은 기술 커뮤니티의 이목을 끌 수 있다. 혁신 실현 : 복잡한 3D 데이터에 대한 보편적인 액세스 권한을 제공하고 전 세계의 관계자가 협업할 수 있도록 지원하면 작업자가 더욱 생산적이고 효과적인 동시에 보다 빠르게 작업할 수 있다.   향후 전망 살펴보기 기술의 융합 그 자체인 산업 분야 메타버스의 목표는 가상 세계와 증강현실을 서로 연결하는 것이다. 유연함이라는 본질 덕분에 기술과 활용 사례가 발전함에 따라 그 정의도 계속 변화할 것이다. 기업은 IoT, AI, XR 같은 디지털 전환 툴을 연동하여 공장, 공급망, 제품을 세밀한 부분까지 그대로 재현함으로써 몰입도 높은 산업 분야 메타버스 애플리케이션을 제작할 수 있다. 이 가상 모형은 실시간 모니터링, 예측형 유지 관리, 시나리오 테스트, 교육, 협업 등을 가능케 한다. 결론적으로, 산업 분야 메타버스는 기존 프로세스를 개선하는 것을 넘어서 더욱 민첩하고 지속 가능하며 혁신적인 산업으로 향하는 혁신의 기틀이 되고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

어도비는 글로벌 소비재 기업인 뉴웰 브랜즈(Newell Brands)가 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly) 및 어도비 익스프레스(Adobe Express)를 통해 생성형 AI를 도입하고, 전 세계 소비자와의 접점 확장 및 영향력 확대에 나선다고 발표했다. 샤피, 러버메이드, 콜맨, 양키캔들 등 50개 이상의 브랜드를 보유한 뉴웰 브랜즈는 증가하는 콘텐츠 수요에 대응하기 위해 소셜 미디어, 이커머스 등 옴니채널 마케팅 및 콘텐츠 전략에 투자하며, 소비자 및 소매 파트너와의 관계를 강화하고 있다. 또한 이러한 투자 전략의 일환으로 어도비의 콘텐츠 공급망 설루션 활용을 확대해, 마케팅 캠페인의 기획부터 콘텐츠 제작, 실행, 성과 측정까지 전 과정을 최적화하고 있다. 뉴웰 브랜즈의 콘텐츠 공급망은 어도비 파이어플라이 서비스를 포함한 어도비의 생성형 AI 설루션으로 구동된다. 파이어플라이 서비스는 생성형 채우기(Generative Fill)와 생성형 확장(Generative Expand) 등의 역량을 기존 제작 워크플로에 직접 통합하는 생성형 및 크리에이티브 API 모음이다. 이를 통해 팀은 다양한 디지털 채널에 맞게 콘텐츠 크기를 조정하거나, 지역별 또는 캠페인별로 배경을 교체하는 등의 작업을 간소화함으로써 대규모 콘텐츠를 제작할 수 있다.     뉴웰 브랜즈는 자사 고유의 애셋으로 안전하게 학습된 맞춤형 생성형 AI 모델을 구축하기 위해 어도비 파이어플라이 커스텀 모델(Adobe Firefly Custom Models)도 활용할 예정이다. 이를 통해 팀 전반에서 브랜드 가이드라인에 맞는 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원한다. 실제로 페이퍼메이트(Paper Mate)의 패키징 작업에 이 모델을 적용했을 때, 콘텐츠 제작 속도가 75% 향상됐으며 출시 소요 시간도 단축됐다. 뉴웰 브랜즈는 콘텐츠 공급망을 최적화해, 향후 콘텐츠 크기 조정과 같이 시간이 많이 드는 작업 시간을 줄이고 연간 수천 개에 달하는 새로운 크리에이티브 애셋을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 뉴웰 브랜즈는 자사의 크리에이티브 및 마케팅 조직 전반에 어도비 익스프레스도 도입하고 있다. 어도비 익스프레스는 마케팅 및 크리에이티브 담당자가 브랜드 일관성을 유지하도록 돕고, 팀원들이 비즈니스 성과 달성에 필요한 콘텐츠를 쉽고 빠르게 제작하고 커스터마이징할 수 있도록 지원하는 앱이다. 뉴웰 브랜즈의 크레이이티브 팀이 정의한 템플릿과 브랜드 가이드라인을 바탕으로, 담당자는 각 채널에 맞는 콘텐츠를 직접 제작할 수 있다. 또한 어도비 익스프레스 내 생성형 AI 역량을 통해, 사용자는 브랜드 가이드라인에 부합하면서도 상업적으로 안전하게 사용할 수 있는 에셋을 생성하는 것도 가능하다. 일례로 라틴 아메리카 팀은 어도비 익스프레스를 활용해 로고, 색상, 글꼴, 템플릿 등이 포함된 스타일 가이드를 제작하여, 오스터(Oster)의 소셜 콘텐츠 제작 프로세스가 33% 향상됐으며 52개의 콘텐츠 제작에 소요되는 시간도 12시간에서 8시간으로 단축됐다. 뉴웰 브랜즈의 멜라니 위에(Melanie Huet) 홈 & 커머셜 부문 공동 CEO는 “시장 경쟁에서 앞서 나가기 위한 전략의 일환으로, 탁월한 브랜드 커뮤니케이션을 구현할 수 있는 설루션에 투자하고 있다”면서, “뉴웰 브랜즈 생태계를 연결해 쉽고 빠르게 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원할 파트너를 찾고 있었다. 결국 우리는 기존 워크플로에 바로 적용할 수 있는 최고 수준의 툴을 보유한 오랜 파트너인 어도비와의 협업을 확대하기로 결정했다”고 말했다. 이어 “콘텐츠 공급망을 재정비하고 마케팅 기술 스택을 통합함으로써, 콘텐츠 생산량을 5배까지 확대하고 운영 효율성을 획기적으로 높이는 동시에 브랜드 커뮤니케이션의 효과도 한층 높이고자 한다”고 말했다. 어도비의 브렌트 루드위크(Brent Rudewick) Gen스튜디오 부문 부사장은 “향후 몇 년간 콘텐츠 수요가 급증할 것으로 예상되면서, 마케터와 크리에이티브 담당자들은 전 세계 마케팅 활동을 지원하고 고객 참여를 이끌어낼 수 있는 콘텐츠를 빠르게 제작해야 한다는 과제를 안고 있다”면서, “뉴웰 브랜즈가 새로운 고객층으로 영향력을 넓혀가는 이 시점에서, 어도비의 AI 기반 엔터프라이즈 설루션은 크리에이티브와 마케팅을 통합해 강력한 고객 경험을 이끄는 차별화된 콘텐츠를 대량 제작할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

엔비디아가 GTC 2025에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션(NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition)’을 발표했다. RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 비주얼 컴퓨팅과 엔터프라이즈 AI를 위해 구축된 첫 번째 블랙웰 기반 데이터센터 GPU이다. 이는 모든 산업에서 높은 성능을 요구하는 AI, 그래픽 애플리케이션을 신속하게 처리할 수 있도록 설계됐다. 이전 세대인 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 아키텍처 기반 L40S GPU에 비해 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU는 다양한 엔터프라이즈 워크로드에서 성능이 크게 향상된다. 예를 들어, 에이전틱 AI(Agentic AI) 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 추론 처리량은 최대 5배 증가되고, 유전체 염기서열 분석은 약 7배로 가속화되며, 텍스트-비디오 생성은 3.3배, 렌더링 속도는 2배 이상 빨라진다. RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 워크스테이션과 서버 GPU로 이뤄진 엔비디아 RTX PRO 블랙웰 시리즈에 속한다. 이번 엔비디아 GTC에서 발표된 RTX PRO 라인업은 여러 산업의 AI와 창의적인 워크로드를 지원하는 데스크톱, 랩톱, 데이터센터 GPU로 구성된다. 여러 분야의 기업들은 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 통해 데이터 분석, 엔지니어링 시뮬레이션, 생성형 AI, 비주얼 컴퓨팅과 같은 워크로드에서 높은 성능을 구현할 수 있다. 여기에는 건축, 자동차, 클라우드 서비스, 금융 서비스, 게임 개발, 의료, 제조, 미디어, 엔터테인먼트, 소매업 등의 산업이 포함된다. 콘텐츠 제작, 반도체 제조, 유전체 분석 기업들은 이미 컴퓨팅 집약적인 AI 지원 워크플로를 가속화하기 위해 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션의 기능을 활용하고 있다.     RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 데이터센터 환경에서 연중무휴 24시간 운영할 수 있게 설계된 수동 냉각 장치 형태로, 강력한 RTX AI와 그래픽 기능을 제공한다. 96GB의 초고속 GDDR7 메모리와 멀티 인스턴스 GPU(MIG)를 갖춘 RTX PRO 6000은 최대 4개의 완전히 격리된 인스턴스로 분할될 수 있다. 각 인스턴스는 24GB의 메모리를 사용할 수 있어, AI 워크로드와 그래픽 워크로드를 동시에 실행할 수 있다. RTX PRO 6000은 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)을 통해 안전한 AI를 구현하는 범용 GPU이다. 이는 강력한 하드웨어 기반 보안으로 AI 모델과 민감한 데이터를 무단 접근으로부터 보호한다. 이에 따라 물리적으로 격리된 신뢰할 수 있는 실행 환경을 제공해 데이터를 사용하는 동안 전체 워크로드를 보호한다. 또한, RTX PRO 6000은 엔터프라이즈급 배포에서 효과적으로 사용될 수 있도록 고밀도 가속 컴퓨팅 플랫폼으로 구성돼 분산 추론 워크로드를 수행할 수 있다. 더불어 엔비디아 vGPU 소프트웨어를 통해 가상 워크스테이션을 제공하며, AI 개발과 고도의 그래픽 애플리케이션을 구동하는 데 사용될 수 있다. RTX PRO 6000 GPU는 광범위한 AI 모델에 걸쳐 강력한 추론 성능을 제공하며, 복잡한 가상 환경의 사실적인 실시간 레이 트레이싱을 가속화한다. 여기에는 5세대 텐서 코어(Tensor Core), 4세대 RT 코어, DLSS 4, 통합된 미디어 파이프라인, FP4 정밀도를 지원하는 2세대 트랜스포머 엔진(Transformer Engine) 등 최신 블랙웰 하드웨어와 소프트웨어 혁신이 포함된다. 기업들은 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU에서 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 플랫폼을 대규모로 실행할 수 있다. 이를 통해 이미지와 비디오 생성, LLM 추론, 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 디지털 트윈, 로보틱스 시뮬레이션 등의 에이전틱 AI, 물리 AI 애플리케이션 개발과 배포를 더욱 원활하게 진행할 수 있다. 엔비디아는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 플랫폼이 5월부터 전 세계 파트너를 통해 출시될 예정이라고 소개했다. 클라우드 서비스 제공업체와 GPU 클라우드 제공업체 중에서는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, IBM 클라우드, 코어위브, 크루소, 람다, 네비우스, 벌처가 최초로 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 인스턴스를 제공할 계획이다. 시스코, 델 테크놀로지스, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), 레노버, 슈퍼마이크로는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 서버를 제공할 예정이다. 이 외에도 어드밴텍, 애티나, 에이브레스, 애즈락랙, 에이수스, 컴팔, 폭스콘, 기가바이트, 인벤텍, MSI, 페가트론, 퀀타 클라우드 테크놀로지(QCT), 미텍 컴퓨팅, 네이션게이트, 위스트론, 위윈 등의 기업도 이 서버를 제공할 계획이다.

인텔은 새로운 인텔 AI 에지 시스템(Intel AI Edge Systems), 에지 AI 스위트(Edge AI Suites) 및 오픈 에지 플랫폼(Open Edge Platform) 이니셔티브에 대한 내용을 발표했다. 이 제품들은 기존 인프라와 통합을 단순화함으로써 소매, 제조, 스마트 시티, 미디어 및 엔터테인먼트와 같은 산업 분야에서 에지에서의 AI 사용을 간소화 및 가속화하도록 지원한다. 에지 AI는 기업 혁신의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 가트너는 올해 말까지 기업에서 관리하는 데이터의 50%가 기존 데이터 센터나 클라우드 외부, 즉 리테일, 제조 공장, 의료 시설 등에서 처리될 것이며, 2026년까지 에지 컴퓨팅 배포의 절반 이상이 머신 러닝을 포함할 것으로 예측하고 있다.  인텔은 “에지에서 수십 년의 경험을 가지고 있을 뿐만 아니라 파트너와 함께 10만 건 이상의 실제 에지 구현을 통해 이러한 고유한 과제를 잘 이해하고 있다”고 밝혔다. 에지 AI 사용 사례는 산업별로 매우 다양하며, 각기 다른 성능 및 전력 요구 사항이 있다. 클라우드 제공 기업에 적합한 방식은 AI를 통합하면서 기존 플랫폼과 소프트웨어를 유지해야 하고, 최적의 TCO와 적절한 전력 수준을 확보해야 하는 에지용으로는 적절하지 않다. 전용 AI 인프라를 갖춘 대규모 데이터 센터와 달리 에지 AI 배포는 기존 IT 시스템에 원활하게 통합되어야 하며 종종 전력 제한, 공간 제약, 비용에 민감한 환경인 경우가 많다.     인텔 AI 에지 시스템과 에지 AI 스위트 소프트웨어 및 오픈 에지 플랫폼은 이미 에지에 널리 도입된 인텔의 기술을 기반으로 구축되어, 이러한 문제를 해결하고 생태계가 에지 AI를 더 빠르고 효율적으로 시장에 출시할 수 있도록 지원한다. 인텔은 개방형 에지 접근 방식을 통해 다양한 주요 산업 분야에서 더 나은 엔드 투 엔드 성능과 전반적인 TCO를 일관되게 제공할 수 있다는 점을 내세운다. 에지 AI 영상 분석 사용 사례의 경우, 초당 테라연산(TOPs)만으로는 실제 성능 요구 사항을 충족하기 어렵다. 인텔은 “주요 AI 경쟁 제품과 인텔 코어 울트라 프로세서를 비교하면, 경쟁 제품이 TOP에서 앞설 수 있으나 인텔이 엔드 투 엔드 파이프라인 성능에서 최대 2.3배, 달러 당 성능은 최대 5배 더 우수하다”고 주장했다. 현재 많은 에지 환경에서 기존 머신러닝과 컴퓨터 비전을 활용하여 AI를 도입하고 있는데, 인텔 AI 에지 시스템, 에지 AI 스위트, 오픈 에지 플랫폼은 고급 AI 애플리케이션의 배포를 가속화하도록 설계되었다. 인텔은 신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 생태계를 통해 기업이 산업 별로 다양한 과제를 해결하고, 에지 AI 배포에서 혁신을 촉진할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 인텔의 에지 시스템은 에지에서 AI 배포 속도를 높인다. OEM(주문자 상표 부착 생산) 및 ODM(제조자 개발 생산)를 포함한 제조업체는 에지 AI 활용 사례에 최적화된 표준화된 청사진, 벤치마크, 검증 툴을 활용할 수 있다. 이러한 리소스를 통해 고객과 설루션 제공업체는 비전 또는 생성형 AI 성능 요구사항을 충족하는 시스템을 쉽게 구성할 수 있다. 또한, 다양한 전력 수준, 크기 및 성능 옵션을 갖춘 이러한 설루션은 하드웨어와 소프트웨어의 최적의 통합을 보장한다. 에지 AI 스위트는 독립 소프트웨어 벤더(ISV), 시스템 통합업체(SI), 설루션 개발자를 위해 설계된 개방형 산업별 AI 소프트웨어 개발 키트(SDK)이다. 이 스위트는 레퍼런스 애플리케이션, 샘플 코드, 벤치마크를 제공하여 AI 애플리케이션 개발을 신속하게 시작할 수 있도록 지원하며, 다양한 산업을 위한 맞춤형 AI 설루션을 쉽게 만들 수 있도록 한다. 인텔은 현재 유통, 제조, 스마트 시티, 미디어 및 엔터테인먼트 분야에 최적화된 네 개 스위트를 제공하고 있다. 오픈 에지 플랫폼은 모듈형 오픈소스 플랫폼으로, 클라우드처럼 간편하게 에지 및 AI 애플리케이션을 대규모로 개발, 배포 및 관리할 수 있도록 지원한다. 이 플랫폼을 통해 ISV, 설루션 빌더, 운영체제 공급업체는 소프트웨어 구성 요소를 더욱 효율적으로 통합하고, 인텔의 최신 소프트웨어 최적화를 통해 성능을 극대화할 수 있다. 또한, 파트너는 현장을 방문할 필요 없이 원격 에지 디바이스에서 컨테이너화 된 워크로드를 쉽게 배포할 수 있으고, 인텔 vPro/인텔 액티브 관리 기술과 같은 툴로 배포된 시스템을 관리할 수 있으며, 소프트웨어 생태계 전반적으로 협업을 강화하고 혁신을 가속화한다. 인텔의 에지 컴퓨팅 그룹을 총괄하는 댄 로드리게즈(Dan Rodriguez) 부사장은 “고객은 TCO(총소유비용), 전력 및 성능 목표를 달성할 수 있는 방식으로 기존 인프라와 에지 워크플로에서 AI 사용을 확대하고 싶어 한다”면서, “에지 컴퓨팅 분야에서 쌓은 수십 년의 경험을 바탕으로 인텔은 인텔 AI 에지 시스템, AI 스위트 및 오픈 에지 소프트웨어를 통해 에지 AI 제품 및 지원을 한 단계 더 발전시켜, 광범위한 에코시스템이 AI 지원 설루션을 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.