국내 대표 컴퓨터 그래픽 컨퍼런스인 ‘코리아 그래픽스 2025’가 오는 9월 11일(목)부터 12일(금)까지 온라인으로 개최된다. 올해로 13회째를 맞이하는 이번 행사는 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 제조·건축·엔터테인먼트 등 산업 현장에서 적용 가능한 AI·XR·디지털 트윈 최신 기술과 활용 사례를 심도 있게 다룰 예정이다. 9월 11일, 행사 첫째 날은 ‘디지털 트윈과 3D 시각화’를 주제로 진행된다. 한양대학교 현경훈 교수는 생성형 AI를 활용한 디자인·제조 혁신 방안을 발표한다. 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트는 언리얼 엔진 리얼타임 기술 기반의 디지털 트랜스포메이션 사례를 소개한다. HP코리아 차성호 이사는 AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 사례를 공유한다. 에스엘즈 정재헌 대표는 AEC 산업의 공간지능 및 증강휴먼 기술 발전을 다룬다. 유니티코리아 김현민 엔지니어는 Unity Asset Manager를 통한 CAD 데이터 관리 및 실시간 협업 혁신을 제시한다. 메가존클라우드 홍동희 그룹장은 CAD와 Unity 결합을 통한 신규 비즈니스 모델과 기회를 설명한다. 캐디안 한명기 상무는 AI-CAD 기반 3D 도면 생성 기술 및 적용 솔루션을 소개한다. 이노시뮬레이션 이지선 CTO는 모빌리티 XR과 AI 융합 사례를 발표한다. 9월 12일, 둘째 날은 'AI 비주얼 트렌드와 응용 사례'를 주제로 AI 기반 비주얼 트렌드와 응용 사례가 집중적으로 다뤄진다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 AI 시대 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례를 발표한다. 현대자동차 신종호 매니저는 언리얼 엔진 기반 제조 소프트웨어 개발과 스마트팩토리 사례를 소개한다. LG CNS 이희재 팀장은 생성형 AI 플랫폼 ‘COP’을 통한 업무 생산성 향상 방안을 공유한다. 아이스케이프 조세희 대표는 생성형 AI 영상 제작 노하우를 공개한다. AI팩토리 김태영 CEO는 노코드 AI 에이전트와 바이브 코딩을 활용한 자동화 및 생산성 향상 방안을 제시한다. 이윰 스페이스 이윰 대표는 세계관 디자인을 중심으로 한 생성 AI 기반 아트워크 사례를 발표한다. 고려대학교 박진호 교수는 XR과 AI 융합을 통한 초연결 콘텐츠의 가능성을 제시한다. 한편 이번 행사에는 에픽게임즈코리아, 유니티코리아, 메가존클라우드, HP코리아, 현대자동차, LG CNS 등 국내외 주요 기업과 연구진이 참여한다. 산업별 AI·3D 시각화 기술의 미래 방향성을 제시하며, 실무 적용 가능한 인사이트를 공유할 예정이다. 이번 행사를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “산학연 전문가가 함께 모여 AI와 3D 시각화 기술의 융합 가능성을 논의하는 자리가 될 것”이라며, “급변하는 산업 환경 속에서 혁신을 이끌어갈 유익한 기회가 될 것”이라고 밝혔다. 현재 코리아 그래픽스 2025 사전등록 이벤트가 진행 중이다. 

엔비디아가 에지 환경에서 실시간 AI 추론을 수행할 수 있는 엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor) 모듈을 출시했다. 젯슨 토르는 연구와 산업 현장의 로봇 시스템에서 두뇌 역할을 수행하며, 휴머노이드와 산업용 로봇 등 다양한 로봇이 보다 스마트하게 동작하도록 지원한다. 로봇은 방대한 센서 데이터와 저지연 AI 처리를 요구한다. 실시간 로봇 애플리케이션을 실행하려면 여러 센서에서 동시 발생하는 데이터 스트림을 처리할 수 있는 충분한 AI 컴퓨팅 능력과 메모리가 필요하다. 현재 정식 출시된 젯슨 토르는 이전 모델인 엔비디아 젯슨 오린(Orin) 대비 AI 컴퓨팅이 7.5배, CPU 성능이 3.1배, 메모리 용량이 2배 향상돼 이러한 처리를 디바이스에서 가능하게 한다. 이러한 성능 도약은 로봇 연구자들이 고속 센서 데이터를 처리하고 에지에서 시각적 추론을 수행할 수 있도록 한다. 이는 기존에는 동적인 실제 환경에서 실행하기에는 속도가 너무 느려 실행하기 어려웠던 워크플로이다. 이로써 휴머노이드 로보틱스와 같은 멀티모달 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어주고 있다.   ▲ 엔비디아 젯슨 AGX 토르 개발자 키트   휴머노이드 로보틱스 기업인 어질리티 로보틱스(Agility Robotics)는 자사의 5세대 로봇인 디지트(Digit)에 엔비디아 젯슨을 통합했다. 이어서 6세대 디지트에는 온보드 컴퓨팅 플랫폼으로 젯슨 토르를 채택할 계획이다. 이를 통해 디지트는 실시간 인식과 의사결정 능력을 강화하고 점차 복잡해지는 AI 기술과 행동을 지원할 수 있게 된다. 디지트는 현재 상용화됐으며, 창고와 제조 환경에서 적재, 상차, 팔레타이징(palletizing) 등 물류 작업을 수행하고 있다. 30년 넘게 업계 최고 수준의 로봇을 개발해온 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 자사 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)에 젯슨 토르를 탑재하고 있다. 이를 통해 아틀라스는 이전에는 서버급에서만 가능했던 컴퓨팅, AI 워크로드 가속, 고대역폭 데이터 처리, 대용량 메모리를 디바이스 내에서도 활용할 수 있게 됐다. 휴머노이드 로봇 외에도, 젯슨 토르는 더 크고 복잡한 AI 모델을 위한 실시간 추론을 통해 다양한 로봇 애플리케이션을 가속화할 예정이다. 여기에는 수술 보조, 스마트 트랙터, 배송 로봇, 산업용 매니퓰레이터(manipulator), 시각 AI 에이전트 등이 포함된다. 젯슨 토르는 생성형 추론 모델을 위해 설계됐다. 이는 차세대 피지컬 AI 에이전트가 클라우드 의존도를 최소화하면서 에지에서 실시간으로 실행될 수 있도록 한다. 차세대 피지컬 AI 에이전트는 대형 트랜스포머 모델, 비전 언어 모델(vision language model : VLM), 비전 언어 행동(vision language action : VLA) 모델을 기반으로 구동된다. 젯슨 토르는 젯슨 소프트웨어 스택으로 최적화돼 실제 애플리케이션에서 요구되는 저지연과 고성능을 구현한다. 따라서 젯슨 토르는 모든 주요 생성형 AI 프레임워크와 AI 추론 모델을 지원하며, 탁월한 실시간 성능을 제공한다. 여기에는 코스모스 리즌(Cosmos Reason), 딥시크(DeepSeek), 라마(Llama), 제미나이(Gemini), 큐원(Qwen) 모델과 함께, 로보틱스 특화 모델인 아이작(Isaac) GR00T N1.5 등이 포함된다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 로컬 환경에서 실험과 추론을 실행할 수 있다. 젯슨 토르는 생애 주기 전반에 걸쳐 엔비디아 쿠다(CUDA) 생태계의 지원을 받는다. 또한 젯슨 토르 모듈은 전체 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 실행해 사실상 모든 피지컬 AI 워크플로를 가속화한다. 여기에는 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작, 영상 분석 AI 에이전트를 위한 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis), 센서 처리를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan) 등의 플랫폼이 활용된다. 이러한 소프트웨어 도구를 통해 개발자는 다양한 애플리케이션을 손쉽게 구축하고 배포할 수 있다. 실시간 카메라 스트림을 분석해 작업자 안전을 모니터링하는 시각 AI 에이전트, 비정형 환경에서 조작 작업을 수행할 수 있는 휴머노이드 로봇, 다중 카메라 스트림 데이터를 기반으로 외과의에게 안내를 제공하는 스마트 수술실 등이 그 예시이다. 젯슨 토르 제품군에는 개발자 키트와 양산용 모듈이 포함된다. 개발자 키트에는 젯슨 T5000 모듈과 다양한 연결성을 제공하는 레퍼런스 캐리어 보드, 팬이 장착된 액티브 방열판, 전원 공급 장치가 함께 제공된다. 엔비디아는 젯슨 생태계가 다양한 애플리케이션 요구사항과 고속 산업 자동화 프로토콜, 센서 인터페이스를 지원해 기업 개발자의 시장 출시 시간을 단축한다고 전했다. 하드웨어 파트너들은 다양한 폼팩터로 유연한 I/O와 맞춤형 구성을 갖춰 생산에 준비된 젯슨 토르 시스템을 개발하고 있다. 센서 및 액추에이터 업체들은 엔비디아 홀로스캔 센서 브릿지(Sensor Bridge)를 활용하고 있다. 이 플랫폼은 센서 융합과 데이터 스트리밍을 간소화하며, 카메라, 레이더, 라이다 등에서 발생한 센서 데이터를 초저지연으로 젯슨 토르 GPU 메모리에 직접 연결할 수 있게 해준다. 수천 개의 소프트웨어 기업들은 젯슨 토르에서 구동되는 다중 AI 에이전트 워크플로를 통해 기존 비전 AI와 로보틱스 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있다. 그리고 200만 명 이상의 개발자들이 엔비디아 기술을 활용해 로보틱스 워크플로를 가속화하고 있다.

인텔은 LG이노텍이 자사의 기술을 활용해 인공지능(AI) 기반의 자동화 시스템을 구축하고 있다고 소개했다. 소재·부품 전문 기업인 LG이노텍은 휴대폰, 자동차 디스플레이, 스마트 기기 등에 들어가는 수십만 개의 초소형 부품을 완벽한 정확도와 무결점으로 복제하는 것을 목표로 삼고 있으며, 혁신 기술을 통해 이러한 목표를 달성하고자 한다.  LG이노텍의 구미 공장에서는 인텔 코어(Intel Core) 프로세서, 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서 및 인텔 아크(Intel Arc) 내장형 그래픽처리장치(GPU)가 조화를 이루며 작동한다. 이들 기술은 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷으로 통합된다. LG이노텍은 생산 라인의 특정 단말기에서 규칙 기반 검사 및 딥러닝 기반 시스템을 사용해 제품 품질을 높여왔다. 여기서 나아가, LG이노텍은 제조 공정 전반에 걸쳐 AI를 광범위하게 적용하여 성능 저하 없이 완전 자동화된 시스템을 구축하고자 했다. 인텔은 지난 2024년 인텔 코어 및 제온 프로세서와 아크 외장형 GPU를 기반으로 하는 AI 기반 검사 시스템에 대한 구축 지원을 위해 LG이노텍과 논의를 시작했다. 핵심은 생산 공정에서 발생하는 데이터가 인텔 코어 CPU를 탑재한 PC로 스트리밍되며, 내장 GPU는 결함 데이터를 분석하는 데 비용 효율을 제공하는 것이다. 고해상도 이미지에서 다중 알고리즘을 실행하는 등 부하가 큰 워크로드는 인텔 아크 외장 GPU가 처리하게끔 했다. 시간이 지남에 따라 축적된 데이터셋은 인텔 제온 기반의 사전 학습 서버로 전송된다.      양사는 향후 협업을 통해 인텔 가우디 AI 가속기가 탑재된 서버를 활용한 사전 학습 워크로드 관리를 검토하고 있다. 이처럼 CPU를 기반으로 내장 및 외장 GPU로 가속화된 인텔 기반 기술 조합을 활용하여 AI 검사 시스템 구축 비용을 절감할 수 있었다는 것이 인텔의 설명이다. 인텔은 “아크 기반 외장 GPU를 도입하면서, 동급 성능의 타사 하드웨어 대비 성능에 비해 높은 비용 효율성을 달성했다. 이러한 비용 절감 효과는 규모의 경제를 더욱 극대화할 수 있는 기반이 되고 있다”고 전했다.  LG이노텍은 2024년 모바일 카메라 모듈 생산 라인에 인텔의 AI 비전 검사 설루션을 처음 적용했으며, 올해는 FC-BGA(flip-chip ball grid array)를 생산하는 구미4공장 등 국내 주요 생산 거점과 해외 생산라인에 단계적으로 확대 적용할 계획이다.  시스템 도입 당시에는 기존 딥러닝 환경이 특정 외장 그래픽 카드를 기반으로 구축되어 있어, 처음에는 통합 GPU 도입에 대한 우려가 있었다. 특히, 신규 GPU에 맞춰 기존 코드를 재작성하고 다시 매핑하는 것이 매우 어려울 것이라는 걱정이 있었만, 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷을 활용해 우려를 해소할 수 있었다. 2018년 오픈비노 출시 이후, 인텔은 전 세계 개발자가 AI 기반 개발을 가속화할 수 있도록 지원해왔다. 오픈비노는 개발자가 한 번의 코드 작성으로 다양한 환경에 AI 모델을 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 AI 툴킷이다. LG 이노텍의 엔지니어들은 대량 생산 과정에서 공정이 변경되거나 원자재가 바뀔 때, 딥러닝 모델을 재학습하기 위해 AI 기반 워크로드에 최적화된 AI 가속기가 탑재된 인텔 제온 CPU 활용도 고려하고 있다. 제온 CPU는 병렬 연산 속도를 높이고, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)라는 특수 내장 가속기를 지원해 제온 CPU에서 딥러닝 학습 및 추론 성능을 향상시킨다. 인텔은 제온 CPU와 별도 서드파티 GPU를 함께 사용하는 기존 방식에 비해 AI 기반 파인튜닝(Fine Tuning) 작업을 CPU로 처리함으로써 시스템 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

알테어가 제18회 알테어 최적화 대회(AOC)의 대상으로 홍익대학교 변정현·이한진 학생팀을 선정했다고 밝혔다. 2008년 시작된 이 대회는 대학생들의 소프트웨어 역량 강화와 우수 인재 발굴을 목표로 하며, 매년 전국의 학생들이 공학적 분석과 창의적 설계를 통해 산업 현장의 문제를 해결하고 혁신적 방안을 제시하는 자리가 되고 있다. 올해 대회에는 전국의 39개 대학에서 94명(69팀)이 참가했으며, 5팀이 본선에 진출했다. 알테어는 합리성, 실용성, 독창성, 적용가능성, 최적화 결과 도출 등을 종합적으로 평가해 최종 수상팀을 선정했다. 대상을 수상한 홍익대 팀은 단순 회전만 가능한 기존 산업용 교반기가 입자를 고르게 섞지 못하는 문제에 주목했다. 이를 극복하기 위해 6축 로봇을 활용한 교반 동작의 자유도를 높인 최적화 설루션을 제시했으며, 최적화된 로봇 모션을 실제 실험과 시뮬레이션으로 비교·검증해 결과의 신뢰성과 실행 가능성을 확보한 점에서 높은 평가를 받았다.     홍익대 변정현 학생은 “알테어 설루션은 데이터를 통합적으로 불러와 연계 해석을 할 수 있어 효율적이었고, 직관적인 사용자 환경과 제품 간 일관성 덕분에 여러 소프트웨어를 쉽게 다룰 수 있었다”며, “이를 통해 이론으로만 배웠던 개념을 직접 적용해 더 나은 최적화를 탐구할 수 있었다”고 소감을 밝혔다. 알테어는 본선 진출 5개 팀에 총 390만원의 상금과 상장을 수여했다. 대상 200만원, 금상 100만원, 은상 50만원, 동상 20만원 이 지급됐다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “혁신적인 접근으로 뛰어난 설계안을 완성한 모든 참가 학생들에게 축하를 전한다”며, “알테어는 앞으로도 다양한 교육·지원 활동을 통해 국내 대학생들의 공학 역량 강화를 지속적으로 지원하겠다”고 전했다.

인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.

한국IBM은 8월 21일 여의도 국제금융센터 본사에서 '변화하는 보안 위협과 기업 대응 방안'을 주제로 보안 간담회를 열고, 최근 보안 위협의 심각성과 대응 전략을 공유했다. 이날 IBM은 단순한 기술적 문제를 넘어, 기업 생존과 직결되는 보안 환경 변화에 대응하기 위해 AI 기반의 탐지·분석, 자동화, 제로트러스트 원칙을 포함한 종합적인 보안 전략이 필요하다고 강조했다. 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 이지은 전무   이번 간담회에서 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 이지은 전무는 “최근 랜섬웨어를 비롯한 보안 위협이 갈수록 정교해지고 있다”며, “단순히 보안 솔루션 도입에 그치지 않고 전략적·통합적 접근이 필수적”이라고 설명했다. 실제로 IBM 조사에 따르면, 글로벌 기업의 평균 데이터 유출 비용은 5년 만에 44억4천만 달러(약 6.1조 원)에서 5억 달러 이상 증가했으며, 탐지·대응까지 걸리는 시간도 여전히 길게 나타났다. IBM은 특히 랜섬웨어가 대기업뿐 아니라 중견기업, 공급망, 클라우드 환경까지 확산하고 있으며, 피싱·페이로드·데이터 절취 등 다단계 공격 방식이 고도화되고 있다고 지적했다. 이에 대응하기 위해 IBM은 시스템, 애플리케이션, 데이터 보호까지 아우르는 통합 보안 플랫폼을 제공하고 있다. 김경용 한국IBM 파워 사업 총괄 상무   김경용 한국IBM 파워 사업 총괄 상무는 “전략적 인프라 설계는 보안의 핵심”이라며, “특히 미션크리티컬한 업무 환경에서 유닉스 기반의 AIX 운영체제는 일반 리눅스 대비 강력한 보안·통합 관리 기능을 제공한다”고 강조했다. 지난 7월 출시된 IBM 파워11 서버는 스토리지·소프트웨어·랜섬웨어 대응을 포함한 사이버 볼트 솔루션을 통해 1분 이내에 공격 위협을 탐지할 수 있다. 또한 IBM은 향후 도래할 양자컴퓨팅 시대의 보안 위협에도 대비하고 있다. 김 상무는 “IBM 파워11은 양자내성암호 기술을 탑재해 미래형 보안 시나리오에도 대응할 수 있도록 설계됐다”고 설명했다. IBM 소프트웨어 사업 총괄 김진효 상무   한편, IBM 소프트웨어 사업 총괄 김진효 상무는 “제로트러스트 원칙을 기반으로 사용자 인증, 접근 제어, 위협 탐지, 자동화 대응을 아우르는 통합 보안 아키텍처의 중요성”에 대해 강조했다. 이를 위해 "IBM은 Verify, Guardium, HashiCorp Vault 등 핵심 보안 플랫폼을 통해 내부 위협까지 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있다”고 설명했다.

PLM 전략 경영 컨설팅 및 리서치 기업인 심데이터(CIMdata)는 ‘심데이터 시뮬레이션 및 해석(S&A) 시장 분석 보고서’를 발표한다고 밝혔다. ‘심데이터 2025 PLM 시장 분석 보고서 시리즈’의 일부로 수행된 S&A 시장 분석을 확장한 이 보고서는 전 세계 S&A 시장을 다양한 차원에서 상세히 설명한다. 또한 심데이터의 S&A 시장 세분화에 대한 업데이트, S&A 산업의 동향에 대한 논의, 상위 S&A 설루션 공급업체에 대한 최신 정보를 포함한다. 심데이터 보고서에 따르면, 2024년 전 세계 시뮬레이션 및 해석 시장 매출은 2023년의 100억 달러(약 13조 9000억 원)에서 8.8% 증가한 109억 달러(약 15조 1510억 원) 규모로 나타났다.  심데이터는 PLM 시장 전체가 강력한 성장을 지속할 것으로 보았는데, 이 중 S&A 부문은 2025년에 10.7% 성장하여 매출 규모가 120억 달러(약 16조 6800억 원)를 약간 넘을 것으로 전망했다.     또한, 이번 보고서에서는 2024년 업계를 근본적으로 재편한 세 가지 핵심 동향으로 ▲EDA(전자 설계 자동화)와 S&A의 통합 ▲인공지능(AI)/머신러닝(ML) 통합의 부상 ▲ 디지털 트윈의 성숙 등을 꼽았다. 전자 및 반도체 시스템은 더 이상 특정 산업 영역이나 응용 분야에 국한되지 않고, 모든 신제품 및 프로세스 개발의 중심 부분이 되고 있다. 이러한 핵심적인 산업 수요에 따라, EDA 설루션 공급업체들은 ‘실리콘에서 시스템까지’ 아우르는 소프트웨어 스택 비전을 실현하기 위해 빠르게 움직이고 있다. 물리 기반 시뮬레이션 기술은 이들 제품의 핵심적인 부분으로 자리 잡고 있다. AI와 머신러닝 기능은 오랫동안 시뮬레이션 워크플로에 내장되어 주로 배경적인 역할을 수행해 왔다. 그러나 GPU 컴퓨팅 발전과 생성형 AI가 불러일으킨 큰 관심에 힘입어, 신생 스타트업과 기존 설루션 공급업체 모두 시뮬레이션 워크플로를 재창조하고 있다. 여기에는 과거의 시뮬레이션 및 테스트 데이터를 사용한 모델 개발(핵심 머신러닝), 훈련 시간 및 데이터 요구사항을 줄이기 위한 물리 정보 AI 훈련 방법 사용, 기하학적 딥러닝을 기본 구성 요소로 활용하는 것 등이 포함된다. 많은 기업이 ‘파운데이션 모델’을 개발하려 시도하고 있으며, 이를 통해 완전히 훈련된 모델을 사용한 추론으로 시뮬레이션의 패러다임을 전환하고 있다. 디지털 트윈 기술은 개념적 아이디어에서 여러 산업에 걸친 실질적인 구현 단계로 발전했다. 시뮬레이션 및 해석은 디지털 트윈의 기본 요소로서, 예측 통찰력에 필요한 물리 기반 모델링을 제공한다. 기업은 예측 유지보수 및 가상 시운전과 같은 응용 분야에 디지털 트윈을 활용하여 제품 운영과 설계 간의 폐순환(closed-loop) 시스템을 구축하고 있다.