디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   빠르게, 그리고 깊게 지난 2년간 필자는 정신없이 AI 지식을 흡수하고 수많은 설루션을 직접 사용했다. 신기함과 불편함이 뒤섞인 체험 끝에, 직감적으로 2025년이 인공지능 기술의 이정표가 될 것이라 확신하게 됐다.   거시 흐름, 지능형 자동화와 에이전트의 부상 인공지능(AI) 기술의 발전은 2024년을 기점으로 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 산업과 사회 전반의 혁신을 촉발하는 핵심 동력으로 자리 잡았다. 여러 분석가는 2024년이 AI 도입의 해였다면, 2025년은 AI가 기존 산업의 경계를 허물고 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 ‘혁신의 해’가 될 것으로 전망하고 있다. 이러한 변화의 물결 속에서 기업들은 막연한 기대감을 넘어, AI 기술을 통해 실질적인 비즈니스 가치(ROI)를 창출하는 데 집중하고 있다. 특히, 반복적이고 명확한 규칙 기반의 작업을 AI로 자동화함으로써 즉각적인 효율성 증대와 함께 투자 성과를 확보하는 전략이 부상하고 있다. 이러한 맥락에서 ‘지능형 자동화(intelligent automation)’는 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 워크플로를 자율적으로 처리하고 의사결정까지 내리는 단계로 진화하고 있다. 이는 ‘AI 에이전트’의 형태로 구현되며, 응용 AI의 차세대 진화로 주목받고 있다.  이러한 거시적 흐름 속에서 AI 기술의 3대 핵심 분야인 언어 모델, 이미지 및 영상 모델, 음성 모델의 최신 기술적 동향과 시장 변화를 심층적으로 분석하고, 나아가 이들 간의 융합 현상인 ‘멀티모달 AI’의 부상을 조망함으로써 비즈니스 리더와 기술 전문가에게 전략적 통찰을 만들어 봤다. 첫 번째, 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신은 대부분 ‘트랜스포머(transformer)’ 아키텍처에 기반을 두고 있다. GPT-4, LLaMA 2, Falcon 등 현재 시장을 선도하는 모델은 이 아키텍처를 활용하여 방대한 데이터 세트에서 인간 언어의 패턴과 구조를 학습한다. 트랜스포머는 언어 모델의 근간을 이루며, 그 영향력은 비단 텍스트에만 머무르지 않고, 오픈AI(OpenAI)의 최신 비디오 생성 모델인 소라(Sora)의 ‘디퓨전 트랜스포머’ 아키텍처에도 확장 적용되고 있다. 최근 LLM 훈련 방법론은 단순히 모델의 규모를 키우는 것을 넘어, 효율과 특화된 성능을 확보하는 방향으로 진화하고 있다. LLM 시장은 ‘규모’를 추구하는 초대형 모델(LLM)과 ‘효율’을 추구하는 소형 언어 모델(SLM)이 공존하는 양면적 발전 양상을 보인다. GPT-4o나 제미나이(Gemini)와 같은 초대형 모델은 뛰어난 범용성과 성능으로 시장을 선도하는 한편, 특정 산업이나 용도에 맞게 최적화된 SLM은 적은 비용과 빠른 속도를 무기로 틈새시장을 공략하고 있다. 이러한 이원화된 전략은 기업이 적용 업무의 성격에 따라 두 모델을 전략적으로 선택하거나 조합하는 하이브리드 접근법을 채택하도록 유도하고 있다. 두 번째, 최근 이미지 및 영상 생성 모델의 핵심 기술은 ‘디퓨전 모델(diffusion model)’이다. 이 모델은 기존의 생성적 적대 신경망(GAN)이 가진 ‘모드 붕괴(mode collapse)’ 문제를 해결하며 고품질의 다양하고 사실적인 이미지 생성을 가능하게 했다. 디퓨전 모델은 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 이 노이즈를 단계적으로 제거하며 깨끗한 이미지를 복원하는 방식을 사용한다. 이 기술은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 달리(DALL-E)와 같은 대표적인 서비스에 활용되고 있다. 대규모 언어 모델과 마찬가지로, 이미지 및 영상 모델 역시 규모의 확장과 효율의 최적화라는 상반된 흐름을 동시에 경험하고 있다. 디퓨전 모델은 모델의 규모가 클수록 더 좋은 성능을 보이지만, 그만큼 막대한 연산 자원과 느린 처리 속도라는 문제에 직면한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 모델 경량화와 처리 속도를 높이는 기술적 접근이 중요하게 다루어지고 있다. 이는 AI 기술의 상용화와 대중화를 위한 필수 단계이다. 영상 생성 기술은 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 콘텐츠 창작 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 텍스트 입력만으로 원하는 비디오를 만들 수 있는 능력은 브레인스토밍을 가속화하고, 마케팅 자료, 게임 비주얼, 와이어프레임 및 프로토타입 제작 시간을 획기적으로 단축시켜 기업의 시장 대응력을 높인다. 특히, 전자상거래 기업은 AI 생성 이미지를 사용하여 다양한 제품 쇼케이스와 맞춤형 마케팅 자료를 대규모로 제작할 수 있다. 세 번째, 음성 모델은 크게 음성 신호를 텍스트로 변환하는 ‘음성 인식(ASR : Automatic Speech Recognition)’과 텍스트를 음성으로 변환하는 ‘음성 합성(TTS : Text-to-Speech)’ 기술로 구분된다. 딥러닝 기술의 발전은 이 두 분야에 혁명적인 변화를 가져왔다. 음성 인식(ASR) : 딥러닝 기반의 엔드 투 엔드 모델은 음향 모델링과 언어 모델링 과정을 통합하여 ASR의 정확도를 비약적으로 향상시켰다. 최신 시스템은 배경 소음을 제거하고 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하2025/10여 문맥을 이해함으로써 최대 99%에 가까운 정확도를 달성하고 있다. 이는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 것을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 이해하고 적절하게 대응하는 대화형 AI 시스템의 핵심 기반이 된다. 음성 합성(TTS) : 딥러닝 기반 모델은 기계적인 느낌을 벗어나 사람처럼 자연스럽고 운율이 담긴 목소리를 생성하는 데 큰 발전을 이루었다. 이는 텍스트 분석, 운율 모델링, 그리고 실제 음성 파형을 생성하는 ‘보코더(vocoder)’ 과정을 통해 이루어진다. 현대 음성 합성 기술의 발전 방향은 단순히 자연스러움을 넘어, 인간-기계 상호작용을 더욱 몰입감 있고 개인화된 경험으로 이끄는 데 있다. 감정 표현 TTS : 이는 기계에 감정을 부여하여 인간 언어와 더욱 유사한 음성을 생성하는 것을 목표로 한다. 기쁨, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 표현하는 음성 합성은 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만든다. 개인화된 음성 합성(Personalized TTS) : 이 기술은 약 1시간 분량의 데이터만으로 개인의 목소리를 복제하여 맞춤형 TTS를 만드는 연구 단계에 있다. 이는 부모의 목소리로 동화책을 읽어주는 등 감성적이고 따뜻한 응용 분야에 적용될 가능성을 열어준다.   감성으로 완성되는 기술 올해는 유난히 더운 것인지 아니면, 우리가 에어컨 환경에 너무 노출되어서 더위에 대한 저항력이 없어진 것인지는 모르지만 너무 더워서 정신적 활동이 힘들었다. 그 와중에 개인 자료를 정리하던 중에 개인적으로는 필자의 입사 이력서 사진을 우연히 찾아봤으나, 손상이 많이 되어서 인공지능으로 복원해 보기로 했다.     그림 1. 옛날 사진을 스마트폰으로 촬영한 이미지와 구글 인공지능으로 생성한 이미지   우선 스마트폰으로 이 사진을 찍은 다음 구글의 제미나이로 복원하고 다양한 모습으로 재현해 봤다. 그리고 동영상도 만들어 봤다. 아주 작고 희미한 흑백 사진이라고 우리의 머리속에 있는 이미지와 유사할 때까지 계속 보강된 이미지를 만들 수 있다. 그래서 최근에는 ‘포즈의 정리(Theorem of Pose)’라는 책을 구입해서 인공지능 생성 이미지 프롬프트를 본격적으로 연구해 보기로 했다.     그림 2. 구글 제미나이로 생성된 이미지   돌이켜보면 생각보다 빠른 속도다. 기술은 때로 불안과 경외를 동시에 불러온다. 그러나 확실한 것은, 인공지능이 우리의 감성을 자극하기 시작했다는 사실이다. 오래된 사진이 되살아나고, 목소리가 감정을 띠며, 텍스트가 움직이는 영상으로 변한다. 도입의 해를 지나 혁신의 해로 들어서는 지금, 우리는 효율을 넘어 의미를 설계해야 한다. AI는 결국, 우리 일과 삶의 이야기를 더 풍부하게 엮어내는 도구다. 기술이 감성을 만나 경험을 재편할 때, 진짜 혁신은 비로소 현실이 된다. 기업의 입장에서 2024년이 ‘도입의 해’였다면 2025년은 운영 방식 자체를 재정의하는 ‘혁신의 해’다. 기업은 막연한 기대가 아니라 ROI로 말하기 시작했고, 반복적·규칙 기반 업무를 AI로 자동화하여 즉각적인 효율과 투자 성과를 확보하는 전략이 주류로 부상했다. 그 중심에는 언어, 시각(이미지·영상), 음성이라는 세 가지 축과 이들을 촘촘히 엮어내는 멀티모달 AI가 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 8월 18일 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 오는 9월 11일~12일 온라인으로 개최되는 ‘코리아 그래픽스 2025’의 프리뷰 방송을 진행했다. 이번 방송에는 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수가 참여해 AI 기반 3D 시각화 기술의 최신 트렌드를 중심으로, 시각화 기술의 발전 방향을 살펴보았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수   AI가 산업디자인의 전 과정에 깊숙이 스며들며 디자이너의 역할과 사고방식에 큰 변화를 요구하고 있다. 디자인은 더 이상 단순한 ‘예쁜 것’을 만드는 과정이 아니라, AI를 활용해 ‘창의성’과 ‘효율성’을 동시에 극대화하는 방향으로 재편되고 있다.   AI가 바꾸는 산업디자인의 미래 코로나19 팬데믹을 기점으로 디지털 전환이 가속화되면서, AI는 디자인 툴과 워크플로에 혁신적인 변화를 불러왔다. 3D 프린팅, VR, 협업 툴의 급성장으로 디자인 과정이 빠르게 디지털화되었다. 또한 미드저니(Midjourney), 비즈컴(Vizcom), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등의 생성형 AI 툴은 아이디어 발상부터 렌더링, 3D 모델링, 건축 설계 자동화까지 폭넓게 적용되고 있다. 특히 AI는 인간이 직접 처리하기 어려운 방대한 데이터를 신속하게 가공·검증할 수 있어, 디자이너가 아이디어 발상과 선택·조율에 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 기업들은 AI를 활용한 맞춤형 서비스와 초개인화된 제품 생산을 시도하고 있으며, 이는 기존의 대량 생산 방식을 넘어 새로운 제조 패러다임을 제시하고 있다. 산업 전반에서 AI는 단순한 ‘보조 도구’를 넘어 핵심 경쟁력으로 자리잡고 있다. 한양대학교 최종우 교수는 “디자이너는 앞으로 단순 창작자가 아니라 AI를 관리하고 조율하는 시스템 디자이너로 진화해야 한다”며, “무엇을 선택하느냐가 곧 디자이너의 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.   AI, 건축 설계 도구에서 동반자로 인공지능(AI)이 건축 분야에도 빠르게 확산되고 있다. 박남용 교수는 “건축에서 AI 활용은 단순한 시각화를 넘어 방법론적 영역으로 확장되고 있다”고 밝혔다. 그동안은 대규모 언어 모델(LLM)이 주로 주목받았지만, 최근에는 대규모 비전 모델(LVM)의 영향력이 커지고 있다는 설명이다. 그는 “건축은 스케치, 도면, 이미지 등 시각 자료가 풍부하기 때문에 비전 모델과의 결합 효과가 크다”고 강조했다. 현재 건축계에서 자주 활용되는 도구로는 달리(DALL·E), 미드저니(Midjourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)이 꼽힌다. 특히 건축 설계는 구조적 분석과 단계적 검토가 필요해 스테이블 디퓨전이 더 적합하다고 덧붙였다. AI 활용이 확대되면서 단순 텍스트 입력뿐 아니라 스케치나 간단한 모형 이미지를 기반으로 3차원 모델을 신속하게 구축할 수 있게 됐다. 여기에 GPT와의 결합을 통해 대지 조건, 용도 구분, 층별 계획까지 자동으로 제시되면서 설계 속도가 큰 폭으로 향상되고 있다. 또한 스케치업과 레빗 등 기존 BIM(빌딩 정보 모델링) 툴과의 연동 시도도 활발히 이뤄지고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클이 자사의 데이터베이스 포트폴리오 및 SaaS 애플리케이션 전반에 오픈AI의 GPT-5를 도입했다고 밝혔다. 이번 도입에는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션(Oracle Fusion Cloud Applications), 오라클 넷스위트(Oracle NetSuite), 오라클 헬스(Oracle Health)와 같은 오라클 인더스트리 애플리케이션(Oracle Industry Applications)이 포함된다. 오라클은 “신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터와 최첨단 AI를 결합해 기업 고객이 핵심 비즈니스 워크플로에서 정교한 코딩 및 추론 기능을 기본적으로 활용할 수 있도록 지원한다”고 전했다. GPT-5는 현재까지 공개된 오픈AI의 모델 중 가장 지능적이고, 빠르며 유용한 모델이면서 코드 생성과 편집, 디버깅에 최적화되어 있다. 또한 기업 환경에서 고도화된 에이전트 기능과 정교한 추론 역량을 제공한다. API에서 세 가지 규모로 제공되는 GPT-5는 기업의 다양한 요구사항을 충족시킬 수 있는 유연성과 확장성을 제공하고, 챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise)에서도 이용 가능하다. 오라클은 GPT-5를 도입함으로써 비즈니스 프로세스 전반에서 다단계 추론 및 오케스트레이션을 강화하고 코드 생성, 버그 해결, 문서화 속도를 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, 비즈니스 인사이트 및 권고 사항의 정확성과 깊이도 강화할 수 있을 전망이다.     오라클의 크리스 라이스 데이터베이스 소프트웨어 개발 부문 수석 부사장은 “오라클 데이터베이스 23ai의 데이터 AI 역량과 GPT-5의 결합은 기업이 획기적인 인사이트를 얻고, 혁신 및 생산성 향상을 달성하는 데 도움을 줄 것”이라면서, “오라클 AI 벡터와 셀렉트 AI(Select AI)가 GPT-5와 결합되면 데이터 검색 및 분석이 더 쉽고 효율적이게 된다. 오라클의 SQLcl MCP 서버는 GPT-5가 오라클 데이터베이스의 데이터에 손쉽게 접근할 수 있도록 한다. 이러한 기능은 사용자가 전체 데이터를 대상으로 검색을 수행하고, 보안성이 확보된 AI 기반 작업을 실행하며, SQL을 통해 생성형 AI를 직접 사용할 수 있도록 지원하여 엔터프라이즈 데이터에서 AI의 잠재력을 극대화한다”고 전했다. 오라클의 미튼 바브사 애플리케이션 개발 부문 수석 부사장은 “GPT-5는 오라클 퓨전 애플리케이션 사용자에게 오픈AI의 정교한 추론과 심층적 사고 역량을 제공할 것”이라면서, “오픈AI의 최신 모델은 고급 자동화와 높은 생산성, 신속한 의사결정을 가능하게 하는 역량으로 더욱 고도화된 AI 에이전트 기반 프로세스를 지원할 수 있을 것”이라고 말했다.

시뮬레이션 기반 AI 디지털 트윈 전문기업인 이에이트가 오토데스크와 파트너십을 맺었다고 밝혔다.    이번 파트너십 계약에 따라 이에이트는 오토데스크의 공인 파트너 자격을 부여받아, 국내 고객에게 레빗, 오토캐드, 퓨전 360 등 주요 제품을 공급하게 된다. 또한, 이에 최적화된 기술 컨설팅 및 고객 지원 서비스를 제공할 수 있게 됐다.   이에이트는 자사의 디지털 트윈 플랫폼 NDX PRO와 시뮬레이션 소프트웨어 NFLOW에 오토데스크의 설계 설루션을 결합해, 설계–해석–운영 전 단계를 하나의 연속된 워크플로에 통합함으로써 고객에게 강력한 기술적 시너지를 제공할 수 있을 것으로 보고 있다. 특히, 설계 데이터를 기반으로 즉시 시뮬레이션을 수행하고, 생성형 설계와 운영 최적화까지 연계함으로써 설계 정확도, 협업 효율, 사업 속도를 동시에 높일 수 있게 될 전망이다. 이에이트는 오토데스크와의 파트너십이 고객의 디지털 전환을 실질적으로 앞당기고 시장 경쟁력을 강화하는 핵심 동력이 될 것으로 기대하고 있다.   이에이트의 김진현 대표는 “오토데스크와의 전략적 파트너십을 통해 고객에게 보다 폭넓은 설계 설루션과 시뮬레이션 기반 운영 최적화를 동시에 제공할 수 있게 됐다”면서, “이번 파트너십을 기점으로 오토데스크와의 협업으로 글로벌 시장 본격 진출에도 속도를 내고, 세계 무대에서 기술 경쟁력을 입증하겠다”고 밝혔다.  

주요 디지털 트윈 소프트웨어   3D 시뮬레이션 소프트웨어, FlexSim   개발 : 오토데스크, www.autodesk.com, www.flexsim.com 자료제공 : 오토데스크코리아, www.autodesk.co.kr 오토데스크(Autodesk)는 건축, 엔지니어링, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트 산업을 위한 설계 및 엔지니어링 소프트웨어를 제공하는 글로벌 선도 기업으로, 1982년에 설립되었다. 오토캐드(AutoCAD)와 같은 혁신적인 CAD(컴퓨터 지원 설계) 소프트웨어로 시작해, 현재는 3D 설계, 시뮬레이션, 시각화, BIM(빌딩 정보 모델링) 및 클라우드 기반 협업 도구까지 폭넓은 솔루션을 제공 중이며, 창의성과 효율성을 향상시키는 기술로 고객의 설계 및 제작 방식을 혁신하며 지속 가능한 미래를 지원하는 데 중점을 두고 있다.  1. FlexSim AutoCAD(오토캐드), Inventor(인벤터), Fusion(퓨전)과 같은 오토데스크 설계 도구는 이미 업계에서 널리 알려져 있으나 더 나아가 최근에는 오토데스크가 새롭게 출시한 소프트웨어 FlexSim(플렉심)이 주목받고 있다. FlexSim은 오토데스크에 인수합병된 이후 산업계에서 큰 관심을 끌고 있으며, 3D 시뮬레이션 소프트웨어로, 제조, 물류, 헬스케어 등 다양한 산업에서 시스템 성능을 분석하고 최적화하는데 사용되고 있다.   2. 주요 특징 ■ 3D 비주얼 시뮬레이션  플렉스심(FlexSim)은 실제 시스템을 시각적으로 표현하여 복잡한 공정이나 프로세스를 쉽게 이해할 수 있게 한다. 직관적인 3D 모델은 비전문가도 공정의 흐름과 병목 현상을 쉽게 파악할 수 있다. ■ 사용자 친화적인 인터페이스  드래그 앤 드롭 방식의 모델링 기능을 제공하며, 프로그래밍 지식 없이도 사용할 수 있다. 이는 초보자부터 전문가까지 모두가 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공해서 편리하다. ■ 강력한 분석 기능  FlexSim은 다양한 데이터와 통계 분석 도구를 통해 병목 현상을 식별하고 생산성을 최적화할 수 있도록 지원한다. 예측 모델링과 성능 평가를 통해 운영상의 문제를 사전에 해결할 수 있다. ■ 유연한 확장성  맞춤형 스크립트와 플러그인을 통해 필요한 기능을 추가할 수 있다. 이는 기업이 자신의 특화된 요구에 맞게 소프트웨어를 최적화할 수 있음을 의미한다. ■ 다양한 산업 적용  FlexSim은 제조 라인, 창고 운영, 병원 프로세스 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이를 통해 기업은 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다.  3. 향후 전망 FlexSim은 단순히 시스템을 시뮬레이션하는 도구를 넘어 시스템의 효율성을 높이고 개선점을 찾는데 필수적인 솔루션으로 자리 잡고 있다. 실제 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션은 더 나은 의사결정을 가능하게 하고, 산업의 경쟁력을 강화한다.  오토데스크의 FlexSim은 혁신적인 기술과 실용성을 겸비하여 다양한 산업에서 필수적인 도구이다. 복잡한 시스템의 이해와 최적화를 원하는 기업이라면, FlexSim을 통해 새로운 가능성을 탐색해 보기 바란다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

2025년형 HP ZBook Ultra G1a(Z북 울트라 G1a)는 휴대성과 고성능을 모두 만족시키는 최신 모바일 워크스테이션이다. 이번 리뷰에서는 AI 콘텐츠 제작, 블렌더 기반의 3D 작업, 언리얼 엔진을 활용한 디지털 휴먼 제작 등 실제 프로젝트 기반으로 테스트한 결과를 중심으로 제품의 성능을 살펴보았다.   HP Z북 울트라 G1a는 2025년 최신 모델로, 이 글에서는 AI 크리에이터 작업과 블렌더(Blender)를 이용한 3D 작업, 높은 컴퓨터 성능을 필요로 하는 언리얼 엔진을 활용한 디지털 휴먼 작업을 통해 리뷰하고자 한다. 처음 노트북을 개봉할 때 느낌은 모던하면서 고성능 느낌의 노트북 디자인이 적용되어 보여 좋았다.   HP Z북 울트라 G1a의 제품 구성 Z북 울트라 G1a의 기본 성능 체크를 위해 내 컴퓨터 성능을 체크한다. 이 모델은 워크스테이션급 성능을 노트북에 담아 휴대성과 성능을 모두 만족시키는 제품으로 설계되었다. AMD 라이젠(Ryzen) AI MAX+ 395는 16코어 32스레드의 젠 5(Zen 5) 아키텍처와 40개 컴퓨트 유닛을 탑재한 라데온(Radeon) 8060S 통합 그래픽을 결합한 혁신적인 APU(Accelerated Processing Unit : 가속 처리 장치)다. 이 프로세서는 50 TOPS의 XDNA 2 NPU를 통해 강력한 AI 성능을 제공하며, 별도의 독립 그래픽카드 없이도 RTX 4060에서 4070 수준의 그래픽 성능을 구현한다. AI 크리에이터와 3D 그래픽 작업을 하는 휴대용 워크스테이션이 필요한 사람들에게 좋은 컴퓨터 성능이다. 이번 리뷰에서 가장 좋았던 것은 AI 콘텐츠를 개발할 때 컴퓨터2025/7의 성능을 계속해서 체크해야 하는 부분이 있다는 것이다. 온디바이스 AI를 활용하여 인터넷이 연결되지 않았을 때도 코파일럿+ PC(Copilot+ PC)를 적용하여 마치 비서처럼 쓸 수 있었다. AI 콘텐츠를 제작할 때 새로운 방법을 이용하여 접근할 때가 많은데, 이럴 때는 오류와 문제들이 많이 발생한다. 이런 경우, 이 부분을 함께 해결할 협업자가 필요한데 문제 해결과 검색에 많이 활용되었으며, 음성인식을 지원하여 대화하며 문제를 해결할 수 있어서 작업하는데 편했다.   ▲ HP Z북 울트라 G1a의 구성   AMD 최적화된 AI 모델로 온디바이스 AI 활용 온디바이스 AI 기능을 통해 클라우드 연결 없이도 로컬에서 AI 작업을 수행할 수 있어 데이터 보안과 작업 속도 면에서 큰 장점을 보였다. 특히 실시간 AI 문제 해결과 정보 서치 작업에서 지연 시간이 거의 없어 원활한 작업 환경을 제공했다. AMD에 최적화된 모델 발표가 있어 그 부분을 테스트한 부분이 좋은 성과라고 생각된다. 어뮤즈(Amuse)는 AI 기반 이미지 생성 및 편집을 위한 소프트웨어로 텐서스택(TensorStack)에서 개발했으며, AMD와 협력하여 최적화된 성능을 제공한다. 주요 기능으로는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델을 활용한 AI 이미지 생성, AMD XDNA 슈퍼 레졸루션(AMD XDNA Super Resolution)을 통한 고해상도 이미지 출력 등이 있으며, 사용자 친화적인 인터페이스로 간편한 설치 및 사용이 가능하다. AMD에서 전문적인 생성형 AI 프로그램인 어뮤즈를 이용하여 이미지를 만들어 보았다. 약 15초 정도 걸렸으며, 노트북에서도 이런 퀄리티가 가능했다.   ▲ 온디바이스 AI 활용   ▲ AMD에 최적화된 AI 모델   생성형 AI 이미지 작업 생성형 AI를 활용한 이미지 작업에서는 복잡한 프롬프트도 빠르게 처리하여 고품질의 이미지를 생성할 수 있었다. 특히 AMD의 하드웨어 가속 기능을 통해 일반적인 노트북 대비 2~3배 빠른 렌더링 속도를 보여 주었다. 생성 시간은 15초(2048×2048)였다. 콤피UI(ComfyUI)는 생성형 AI 오픈소스 프로그램으로 AI를 이용하여 이미지와 비디오를 생성할 수 있는 오픈 소스다. 콤피UI보다 빨리 렌더링되는 느낌이었다.   ▲ 생성형 AI 이미지 작업   생성형 AI 비디오 작업 비디오 생성 작업에서도 안정적인 성능을 보여주었으나, 짧은 시간의 비디오 생성의 부분과 해상도가 높지 않은 생성형 비디오 생성이라서 한계는 있다. 하지만 비디오 생성을 노트북으로 테스트해서 확인할 수 있다는 자체가 놀라웠다.   ▲ 생성형 AI 이미지 작업   메타휴먼을 활용한 언리얼 엔진 작업 테스트 고사양의 컴퓨터 성능이 필요한 메타휴먼 작업에 활용해 보았다. 먼저 클라우드와 연결하여 디지털 휴먼을 만들어 보았다. 일반 노트북에서는 끊어지는 현상과 고사양의 노트북이 아닐 때는 화면이 끊어지는 현상이 있는데, HP Z북 울트라 G1a에서는 자연스럽게 화면이 이어지며 움직임 테스트에서도 언리얼 엔진의 게임 템플릿에서 자연스럽게 리얼타임으로 실행되는 결과를 볼 수 있었다.   ▲ 메타휴먼을 활용한 언리얼 엔진 작업   언리얼 엔진 작업 테스트 실제 시네마틱 영상 제작 과정에서는 언리얼 엔진의 실시간으로 미리보기 기능 자체와 실제 렌더링을 할 때 컴퓨터의 성능이 중요한 역할을 한다. 다른 노트북으로는 작업했을 때에는 실시간 미리보기는 화면이 끊어지는 현상이 있었지만, 이번 리뷰를 통해 워크스테이션급 노트북을 이용하면 어느 정도 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다.   ▲ 언리얼 엔진에서 작업   블렌더 3D 렌더링 테스트 블렌더 3D를 셋업하고 샘플 신(scene)의 인테리어 부분을 이미지 렌더링해 보니 시간적인 면에서 17분 39초가 소요됐다. 이는 동급 노트북 대비 상당히 빠른 렌더링 속도로, 복잡한 3D 신도 효율적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 하지만 다른 작업을 하면서 멀티 렌더링할 때 다운되는 현상이 있었다. 메모리가 필요한 다른 작업 없이 블렌더 싱글 렌더링만 진행할 때는 큰 이상은 없었다.   ▲ 블렌더 렌더링 테스트   맺음말 결론적으로 온디바이스 AI를 통해 정보 검색과 문제해결에 도움이 되었고, AI 전문 작업에서 빠른 제작 시간과 렌더링 시간을 보여주었다. 실제 인터넷에서 서비스 페이지까지 들어가서 프롬프트를 입력하면 보통 120초 이상 걸리는데, 바로 열어서 프롬프트를 입력하거나 대화하면 10초 정도면 바로 원하는 정보를 얻을 수 있다. 3D 작업과 리얼타임 엔진인 언리얼 엔진 작업에서도 노트북으로 편하게 시네마틱 영상 제작을 할 수 있었다. AMD의 그래픽카드이기 때문에 엔비디아 칩셋을 이용한 콤피UI는 테스트 설치가 되지 않아, 많이 사용하는 AI 오픈 소스로는 테스트하지 못해 아쉽다.   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티· 21벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

2025년형 HP ZBook Ultra G1a(Z북 울트라 G1a)는 휴대성과 고성능을 모두 만족시키는 최신 모바일 워크스테이션이다. 이번 리뷰에서는 AI 콘텐츠 제작, 블렌더 기반의 3D 작업, 언리얼 엔진을 활용한 디지털 휴먼 제작 등 실제 프로젝트 기반으로 테스트한 결과를 중심으로 제품의 성능을 살펴보았다.   HP Z북 울트라 G1a는 2025년 최신 모델로, 이 글에서는 AI 크리에이터 작업과 블렌더(Blender)를 이용한 3D 작업, 높은 컴퓨터 성능을 필요로 하는 언리얼 엔진을 활용한 디지털 휴먼 작업을 통해 리뷰하고자 한다. 처음 노트북을 개봉할 때 느낌은 모던하면서 고성능 느낌의 노트북 디자인이 적용되어 보여 좋았다.   HP Z북 울트라 G1a의 제품 구성 Z북 울트라 G1a의 기본 성능 체크를 위해 내 컴퓨터 성능을 체크한다. 이 모델은 워크스테이션급 성능을 노트북에 담아 휴대성과 성능을 모두 만족시키는 제품으로 설계되었다. AMD 라이젠(Ryzen) AI MAX+ 395는 16코어 32스레드의 젠 5(Zen 5) 아키텍처와 40개 컴퓨트 유닛을 탑재한 라데온(Radeon) 8060S 통합 그래픽을 결합한 혁신적인 APU(Accelerated Processing Unit : 가속 처리 장치)다. 이 프로세서는 50 TOPS의 XDNA 2 NPU를 통해 강력한 AI 성능을 제공하며, 별도의 독립 그래픽카드 없이도 RTX 4060에서 4070 수준의 그래픽 성능을 구현한다. AI 크리에이터와 3D 그래픽 작업을 하는 휴대용 워크스테이션이 필요한 사람들에게 좋은 컴퓨터 성능이다. 이번 리뷰에서 가장 좋았던 것은 AI 콘텐츠를 개발할 때 컴퓨터2025/7의 성능을 계속해서 체크해야 하는 부분이 있다는 것이다. 온디바이스 AI를 활용하여 인터넷이 연결되지 않았을 때도 코파일럿+ PC(Copilot+ PC)를 적용하여 마치 비서처럼 쓸 수 있었다. AI 콘텐츠를 제작할 때 새로운 방법을 이용하여 접근할 때가 많은데, 이럴 때는 오류와 문제들이 많이 발생한다. 이런 경우, 이 부분을 함께 해결할 협업자가 필요한데 문제 해결과 검색에 많이 활용되었으며, 음성인식을 지원하여 대화하며 문제를 해결할 수 있어서 작업하는데 편했다.   ▲ HP Z북 울트라 G1a의 구성   AMD 최적화된 AI 모델로 온디바이스 AI 활용 온디바이스 AI 기능을 통해 클라우드 연결 없이도 로컬에서 AI 작업을 수행할 수 있어 데이터 보안과 작업 속도 면에서 큰 장점을 보였다. 특히 실시간 AI 문제 해결과 정보 서치 작업에서 지연 시간이 거의 없어 원활한 작업 환경을 제공했다. AMD에 최적화된 모델 발표가 있어 그 부분을 테스트한 부분이 좋은 성과라고 생각된다. 어뮤즈(Amuse)는 AI 기반 이미지 생성 및 편집을 위한 소프트웨어로 텐서스택(TensorStack)에서 개발했으며, AMD와 협력하여 최적화된 성능을 제공한다. 주요 기능으로는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델을 활용한 AI 이미지 생성, AMD XDNA 슈퍼 레졸루션(AMD XDNA Super Resolution)을 통한 고해상도 이미지 출력 등이 있으며, 사용자 친화적인 인터페이스로 간편한 설치 및 사용이 가능하다. AMD에서 전문적인 생성형 AI 프로그램인 어뮤즈를 이용하여 이미지를 만들어 보았다. 약 15초 정도 걸렸으며, 노트북에서도 이런 퀄리티가 가능했다.   ▲ 온디바이스 AI 활용   ▲ AMD에 최적화된 AI 모델   생성형 AI 이미지 작업 생성형 AI를 활용한 이미지 작업에서는 복잡한 프롬프트도 빠르게 처리하여 고품질의 이미지를 생성할 수 있었다. 특히 AMD의 하드웨어 가속 기능을 통해 일반적인 노트북 대비 2~3배 빠른 렌더링 속도를 보여 주었다. 생성 시간은 15초(2048×2048)였다. 콤피UI(ComfyUI)는 생성형 AI 오픈소스 프로그램으로 AI를 이용하여 이미지와 비디오를 생성할 수 있는 오픈 소스다. 콤피UI보다 빨리 렌더링되는 느낌이었다.   ▲ 생성형 AI 이미지 작업   생성형 AI 비디오 작업 비디오 생성 작업에서도 안정적인 성능을 보여주었으나, 짧은 시간의 비디오 생성의 부분과 해상도가 높지 않은 생성형 비디오 생성이라서 한계는 있다. 하지만 비디오 생성을 노트북으로 테스트해서 확인할 수 있다는 자체가 놀라웠다.   ▲ 생성형 AI 이미지 작업   메타휴먼을 활용한 언리얼 엔진 작업 테스트 고사양의 컴퓨터 성능이 필요한 메타휴먼 작업에 활용해 보았다. 먼저 클라우드와 연결하여 디지털 휴먼을 만들어 보았다. 일반 노트북에서는 끊어지는 현상과 고사양의 노트북이 아닐 때는 화면이 끊어지는 현상이 있는데, HP Z북 울트라 G1a에서는 자연스럽게 화면이 이어지며 움직임 테스트에서도 언리얼 엔진의 게임 템플릿에서 자연스럽게 리얼타임으로 실행되는 결과를 볼 수 있었다.   ▲ 메타휴먼을 활용한 언리얼 엔진 작업   언리얼 엔진 작업 테스트 실제 시네마틱 영상 제작 과정에서는 언리얼 엔진의 실시간으로 미리보기 기능 자체와 실제 렌더링을 할 때 컴퓨터의 성능이 중요한 역할을 한다. 다른 노트북으로는 작업했을 때에는 실시간 미리보기는 화면이 끊어지는 현상이 있었지만, 이번 리뷰를 통해 워크스테이션급 노트북을 이용하면 어느 정도 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다.   ▲ 언리얼 엔진에서 작업   블렌더 3D 렌더링 테스트 블렌더 3D를 셋업하고 샘플 신(scene)의 인테리어 부분을 이미지 렌더링해 보니 시간적인 면에서 17분 39초가 소요됐다. 이는 동급 노트북 대비 상당히 빠른 렌더링 속도로, 복잡한 3D 신도 효율적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 하지만 다른 작업을 하면서 멀티 렌더링할 때 다운되는 현상이 있었다. 메모리가 필요한 다른 작업 없이 블렌더 싱글 렌더링만 진행할 때는 큰 이상은 없었다.   ▲ 블렌더 렌더링 테스트   맺음말 결론적으로 온디바이스 AI를 통해 정보 검색과 문제해결에 도움이 되었고, AI 전문 작업에서 빠른 제작 시간과 렌더링 시간을 보여주었다. 실제 인터넷에서 서비스 페이지까지 들어가서 프롬프트를 입력하면 보통 120초 이상 걸리는데, 바로 열어서 프롬프트를 입력하거나 대화하면 10초 정도면 바로 원하는 정보를 얻을 수 있다. 3D 작업과 리얼타임 엔진인 언리얼 엔진 작업에서도 노트북으로 편하게 시네마틱 영상 제작을 할 수 있었다. AMD의 그래픽카드이기 때문에 엔비디아 칩셋을 이용한 콤피UI는 테스트 설치가 되지 않아, 많이 사용하는 AI 오픈 소스로는 테스트하지 못해 아쉽다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티· 21벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.