매스웍스는 4월 7일 개최한 ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’ 행사를 통해 엔지니어링과 과학적 혁신을 가속화하기 위한 비전을 제시하면서, ‘임베디드 인텔리전스’를 통한 설계 방식의 변화를 강조했다. 특히 AI(인공지능)는 코드 작성과 문제 해결 루프를 직접 제어함으로써 개발 복잡성을 해결하고 시장 출시 기간을 줄이는 기술로 자리매김하고 있다. 매스웍스는 모델 기반 설계(MBD)와 AI의 결합을 통해 더욱 신속하고 정교한 설계 환경을 구축한다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   매스웍스는 지난 1984년 설립 이래 MBD(model-based design) 방법론을 자동차와 항공 등 안전이 필수인 산업 분야를 중심으로 적용해 왔다. MBD는 제품 개발의 복잡도가 높아지는 흐름에 맞춰 다양한 물리 영역과 다중 도메인 시스템을 복합적으로 시뮬레이션하고 상호 영향을 검증하는 환경을 제공한다. 매스웍스는 작은 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있는 엔지니어링 현장에서 MBD 방법론이 강력한 검증 및 확인 워크플로를 거쳐 시스템의 안정성을 보장한다고 설명한다. 매스웍스는 이런 MBD의 기반 위에서 최근 산업계의 화두인 AI 기술을 안전하게 융합한다는 접근법을 내세웠다. 완전히 새로운 AI 플랫폼을 구축하는 것이 아니라, 수십 년간 현장에서 검증된 자사의 MBD 플랫폼 내에 인공지능 기능을 자연스럽게 내재화하겠다는 것이다.   ▲ 매스웍스는 생성형 AI가 제품 개발 루프를 가속화할 수 있다고 설명한다.   생성형 AI가 이끄는 설계 패러다임의 변화 매스웍스의 사미르 M. 프라부(Sameer M. Prabhu) 인더스트리 부문 이사는 AI가 엔지니어링 설계의 전 영역에 걸쳐 이미 실질적인 변화를 만들어내고 있다고 강조했다. 엔지니어링 설계의 핵심은 끊임없이 반복되는 ‘문제 해결 루프’에 있다. 과거에는 엔지니어가 직접 설계 공간을 탐색하며 해답을 찾았다면, 인공지능은 엔지니어가 정의한 목표와 제약 조건 안에서 스스로 방대한 설계 공간을 탐색하며 최적의 설루션을 빠르게 도출해낼 수 있다는 것이다. 이러한 변화를 보여주는 기술이 바로 AI 기반의 차수 축소 모델(reduced order model : ROM)이다. 프라부 이사는 자동차 부품의 설계 파라미터 최적화에 물리 기반 시뮬레이션을 활용한 사례를 소개했다. “기존 방식으로는 수천 번의 시뮬레이션을 반복하는 연산에 16일의 시간이 필요했다. 하지만 실험 데이터를 바탕으로 딥러닝 기반의 인공지능 차수 축소 모델을 학습시켜 최적화 루프에 적용한 결과, 단 5분 만에 작업을 끝낼 수 있었다”는 것이 프라부 이사의 설명이다. 무겁고 복잡한 해석 모델을 가벼운 인공지능 모델로 대체하여 설계 속도를 크게 높일 수 있었다는 것이다. 또한, 빠르게 발전하고 있는 생성형 AI(generative AI)는 반복되는 검증 작업이나 코드 생성을 빠르게 자동화하여, 엔지니어가 더 높은 수준의 추상화 및 목표 지향적 설계에 집중할 수 있도록 돕는다. 프라부 이사는 “미래 엔지니어의 핵심 역량은 목표 지향적 사고와 설계 루프 자체를 설계하는 능력이 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 매스웍스 사미르 M. 프라부 이사   MBD 환경에서 AI의 생산성 높인다 MBD를 구현하는 매스웍스의 핵심 플랫폼인 시뮬링크(Simulink)는 전통적으로 AI 알고리즘을 정교한 룩업 테이블의 발전된 형태로 통합해 활용해 왔다. 엔지니어는 매트랩(MATLAB) 등에서 훈련한 AI 모델과 특징 추출 코드를 시뮬링크로 가져와 프로세서 탑재 제어 모듈용 C 코드를 자동 생성해 하드웨어에 곧바로 배포할 수 있다. 매스웍스는 최근 이 환경에 생성형 AI의 생산성을 결합한 시뮬링크 코파일럿(Simulink Copilot)을 도입하여 플랫폼을 한 단계 더 진화시켰다. 시뮬링크 코파일럿은 MBD 환경에 생성형 AI의 생산성을 결합했다. 대화형 챗 인터페이스를 통해 복잡한 시뮬링크 모델의 동작 원리를 자연어로 사용자에게 설명해 준다. 또한 특정 제어 시스템이나 상태 머신 모델을 개선하기 위한 구체적인 아이디어를 제안할 수 있다. 코파일럿은 단순히 조언을 건네는 데 그치지 않고, 해당 작업에 바로 적용할 수 있는 최적의 도구와 관련 기술 문서까지 함께 추천하며 설계 과정의 어려움을 해결하도록 돕는다. 프라부 이사는 “우리의 비전은 생성형 AI와 MBD 모델 기반 설계를 사용해서 이런 챗 인터페이스와 함께 생성형 AI의 생산성 향상을 제공하고, 사용자가 결과를 빠르게 얻을 수 있도록 하는 것”이라면서, 시뮬링크 코파일럿의 새로운 기능이 엔지니어의 작업 속도와 전반적인 효율을 높여 줄 열쇠라고 강조했다.   ▲ 매스웍스코리아 박주일 사장   제조업 경쟁력 강화를 위한 전략과 미래 비전 매스웍스는 크게 두 가지의 AI 전략을 소개했다. 첫째는 물리적 하드웨어를 대체하거나 보완하기 위해 AI 모델을 최종 시스템의 구성 요소로 직접 내장하는 방식이다. 둘째는 AI가 스스로 방대한 설계 공간을 탐색하며 문제 해결 루프 자체를 주도하도록 만드는 방식이다. 또한, 매스웍스는 매트랩 코파일럿과 시뮬링크 코파일럿 등 생성형 AI를 자사의 기존 플랫폼에 내재화하여 일상적인 코딩과 검증 업무의 자동화까지 지원할 계획이라고 밝혔다. 다만 안전이 최우선인 엔지니어링 산업의 특성상, AI의 환각 현상이나 비결정적 특성은 치명적인 위험을 일으킬 수 있다. 이에 대해 박주일 사장은 “기존에 있는 플랫폼에 AI가 들어가기 때문에 워크플로간 충돌이나 정합성 이슈가 상대적으로 적다는 것이 매스웍스의 유니크한 강점”이라고 설명하면서, “수십 년간 업계 표준으로 자리 잡은 MBD 플랫폼과 강력한 검증 및 확인 워크플로를 통해 AI 결과물의 신뢰성을 통제할 수 있을 것”이라고 전했다. 한국 시장에서 매스웍스가 그리는 청사진은 한국 제조업의 근원적인 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 데 집중되어 있다. 기하급수적으로 증가하는 제품 개발의 복잡도와 출시 기간 단축이라는 압박 속에서, 매스웍스는 국내의 엔지니어링 커뮤니티를 기술적으로 뒷받침하는 조력자 역할을 하겠다는 계획이다. 나아가 기업에 대한 지원뿐 아니라 학계와의 협력을 통해 미래 공학 인력을 양성하는 일에도 투자할 것이라고 밝혔다. 박주일 사장은 “자동차 산업에서 촉발된 소프트웨어 정의 제품(software-defined product)의 흐름이 우주항공, 조선, 에너지 등 모든 산업으로 확장되는 변화가 일어나고 있다. 매스웍스코리아는 새로운 산업 영역의 기술적 간극을 메우고 디지털 전환을 선도하는 핵심 파트너로 자리매김하고자 한다”고 전했다.   ■ 같이 보기 : [인터뷰] 시뮬링크로 배터리 BMS 신뢰성 확보 및 로직 검증 자동화 구현     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 한국 사회와 문화적 특성을 반영한 합성 데이터셋인 ‘네모트론-페르소나-코리아’를 공개했다. 이 데이터셋은 글로벌 AI 개발 플랫폼인 허깅페이스에서 데이터셋 부문 1위를 기록하며 글로벌 커뮤니티의 높은 관심을 받고 있다. 엔비디아는 “한국어 특화 데이터셋이 기술적 완성도와 실용성을 인정받으며 국내 AI 생태계의 경쟁력을 입증한 사례”라고 평가했다. 네모트론-페르소나-코리아는 대한민국의 인구통계학적, 지리적, 문화적 특성을 투영한 600만 건 규모의 합성 데이터셋이다. 국가통계포털, 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버 클라우드 등 신뢰도가 높은 공공 및 민간 데이터를 기반으로 구축해 한국 사회의 실제 통계적 분포를 반영했다.     데이터의 현실성을 높이기 위해 이름과 성별, 연령, 혼인 상태, 교육 수준, 직업, 거주 지역 등 주요 속성을 실제 통계 수치에 맞췄다. 한국어 특유의 존댓말 체계와 지역별 직업 패턴 같은 문화적 맥락도 고려했다. 기존 데이터셋에서 상대적으로 비중이 낮았던 고령층과 농촌 지역, 다양한 직업군을 포괄해 개발자가 한국 문화를 깊이 이해하는 정교한 AI 시스템을 구축하도록 돕는다. 개인정보 보호와 규제 준수에도 중점을 뒀다. 이 데이터셋은 개인정보를 포함하지 않는 완전한 합성 데이터로 구성해 국내 개인정보보호법을 준수하도록 설계했다. 엔비디아는 이를 통해 데이터 활용성과 규제 준수 사이의 균형을 확보하고 AI 개발 환경에 필요한 신뢰성과 확장성을 동시에 충족한다고 설명했다. 현재 네모트론-페르소나-코리아는 오픈소스 라이선스로 공개되어 국내외 개발자가 자유롭게 활용할 수 있다. 엔비디아는 이번 데이터셋이 한국형 소버린 AI 발전을 위한 핵심 자산으로서, 데이터 다양성을 넓히고 모델의 편향성을 완화하며 응답 품질을 높이는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.

엔비디아가 4월 21일~22일 서울 디캠프 마포에서 ‘엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026’을 개최했다. 이번 행사는 엔비디아의 최신 오픈 모델인 네모트론(Nemotron)을 중심으로 한국 AI 산업 성장을 지원하고 글로벌 소버린 AI 생태계를 구축하기 위해 마련했다. 현장에는 국내 AI 개발자와 연구자 등 약 500명이 참석해 기술 트렌드와 인사이트를 공유했다. 행사 첫날 기조연설을 맡은 엔비디아의 브라이언 카탄자로 응용 딥러닝 연구 부문 부사장은 AI가 단순한 대화형 시스템을 넘어 스스로 사고하고 행동하는 자율형 에이전트로 진화하고 있다고 설명했다. 카탄자로 부사장은 이러한 변화 속에서 개인이 AI 에이전트를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 시대가 오고 있다고 강조했다. 또한 한국을 높은 AI 성장 잠재력을 가진 국가로 평가하며 엔비디아 최신 오픈 모델인 네모트론 3를 중심으로 생태계 협력을 이어가겠다는 의지를 밝혔다. 엔비디아는 한국 개발자를 위한 ‘네모트론-페르소나-코리아’를 공개했다. 이는 국가통계포털과 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버 클라우드 등 다양한 출처의 공식 데이터를 기반으로 만든 600만 건 규모의 합성 데이터셋이다. 엔비디아는 이 데이터셋이 한국의 인구통계학적 특성과 문화적 다양성을 반영하고 있어 개발자들이 지역적 맥락을 이해하는 AI 시스템을 구축하는 데 도움을 줄 것으로 보고 있다. 이어진 기술 세션에서는 AI 훈련 데이터 합성 전략과 네모트론 파운데이션 모델 사전 훈련 기법 등 실무적인 논의를 진행했다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원 지원으로 마련한 패널 세션에서는 한국형 AI 생태계가 나아갈 방향에 대해 의견을 나눴다. 1층 라운지에서는 지티씨(GTC) 2026에서 화제를 모은 AI 에이전트 체험 프로그램 ‘빌드 어 클로’ 팝업 세션을 세계 최초로 한국에서 선보였다. 참가자들은 오픈소스 프로젝트인 오픈클로를 활용해 AI 에이전트를 직접 구축해보는 실습 기회를 가졌다.     행사 둘째 날 카탄자로 부사장은 서울대학교를 방문해 400여 명의 공학도와 엔지니어를 대상으로 특별 강연을 했다. 그는 에너지와 칩, 인프라, 모델, 애플리케이션으로 이어지는 AI 산업 전 계층을 설명하는 ‘AI 5단 케이크’ 개념을 소개했다. 카탄자로 부사장은 오픈 모델과 고성능 인프라의 결합이 AI 연구 속도를 가속화하고 있다고 강조하며 연구자들이 기술 자산을 전략적으로 활용할 수 있는 환경이 중요하다고 언급했다. 이번 행사에서는 ‘네모트론 해커톤’도 함께 열렸다. 참가자들은 지능형 에이전트 구축과 산업 특화 모델 강화학습 등 고도화된 기술 과제를 수행했다. 최종 쇼케이스 결과 독창적인 설루션을 제시한 노타 AI 팀이 우승을 차지했다. 심사위원단은 우승팀의 결과물이 실무 현장에서 즉시 배포할 수 있을 만큼 높은 완성도를 갖췄다고 평가했다. 엔비디아는 이번 행사를 통해 한국이 칩부터 애플리케이션까지 AI 전 분야를 자국 내에서 구현할 수 있는 역량을 갖췄음을 확인했다고 밝혔다. 엔비디아는 앞으로도 국내 파트너와 개발자들이 산업별로 최적화된 독자적인 AI 생태계를 만들 수 있도록 기술 지원과 협력을 지속한다는 계획이다.

구글은 인공지능(AI)을 활용해 웹 정보 탐색과 활용을 편리하게 돕는 크롬(Chrome)의 최신 기능을 한국에 출시한다고 전했다. 이번 업데이트는 크롬 브라우저에 AI를 통합한 ‘제미나이 인 크롬(Gemini in Chrome)’을 선보이는 것이 핵심이다. 이용자는 이를 통해 웹페이지 요약, 정보 비교, 이메일 작성 지원, 이미지 변환 등 다양한 기능을 사용할 수 있다. 일상의 업무와 학습이 주로 이뤄지는 브라우저 환경에서 긴 글을 읽거나 여러 정보를 비교하는 번거로움을 줄이는 것이 이번 업데이트의 목적이다. 최신 AI 모델인 제미나이 3.1을 기반으로 하는 이 기능은 데스크톱과 iOS 환경에서 먼저 제공한다. 안드로이드 이용자는 전원 버튼을 길게 눌러 크롬을 포함한 여러 앱 사용 중에 제미나이를 호출할 수 있다. 새로운 기능을 이용하면 브라우저 측면 패널에 있는 제미나이를 통해 현재 보고 있는 웹페이지를 요약하거나 필요한 정보를 즉시 정리한다. 시험 공부를 위한 예상 문제를 만들거나 특정 레시피를 채식 버전으로 바꾸는 방법 등 맥락에 맞는 도움을 탭 전환 없이 받을 수 있다. 이전에 방문한 페이지를 기억하는 기능을 갖춰 여러 탭을 동시에 열어둘 필요가 없는 것도 특징이다.     지메일, 지도, 캘린더, 유튜브 등 구글 서비스와 연동도 강화했다. 페이지를 벗어나지 않고 이메일 초안을 쓰거나 일정을 추가하고 유튜브 영상에 대해 질문하는 작업을 브라우저 안에서 이어갈 수 있다. 여러 탭에 흩어진 정보를 한 화면에서 비교하고 정리하는 기능도 지원한다. 구글은 이를 활용해 쇼핑 사이트의 제품 정보를 표로 만들거나 자료를 모아 아이디어를 정리하는 작업을 빠르게 처리할 수 있다고 설명했다. 크롬에는 나노 바나나 2(Nano Banana 2) 모델이 탑재되어 브라우저 안에서 이미지를 바로 변환하는 것도 가능하다. 측면 패널에 명령어를 입력하면 가구를 배치해 보는 시뮬레이션 등 다양한 작업을 할 수 있다. 보안 측면에서도 초기 설계 단계부터 대응 체계를 구축했다. 프롬프트 인젝션과 같은 위협을 식별하도록 모델을 훈련했으며, 이메일 전송이나 일정 추가 등 민감한 작업은 반드시 이용자 확인을 거치도록 했다. 구글은 자동화된 레드팀 훈련과 업데이트를 통해 보호 체계를 지속적으로 강화하고 있다고 밝혔다. 구글은 이번 출시를 시작으로 연내 다양한 기능을 추가하고 지원 언어와 지역을 확대할 계획이다.

트렌드에서 얻은 것 No. 29   “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다.” – 스티브 잡스 AI가 소프트웨어 개발의 문턱을 낮추고 있다는 말은 이제 낯설지 않다. 누구나 아이디어만 있으면 앱 하나쯤 만들 수 있을 것처럼 말하는 분위기도 강하다. 그러나 현장에서 체감하는 현실은 훨씬 복합적이다. 누군가는 “이제 비개발자도 충분히 만들 수 있다”고 말하고, 또 누군가는 “기업 시스템은 그렇게 단순하지 않다”고 말한다. 두 말 모두 맞다. 문제는 이 둘의 경계를 구분하지 않은 채 바이브 코딩(vibe coding)을 마치 모든 개발 문제를 한 번에 해결해줄 만능 해법처럼 받아들이는 데 있다. 필자가 최근 직접 경험한 바이브 코딩은 기대보다 흥미로웠고, 동시에 예상보다 훨씬 현실적이었다. 결론부터 말하면 바이브 코딩은 분명 강력하다. 다만 그 힘은 모든 영역에서 같은 방식으로 작동하지 않는다. 비개발자에게 바이브 코딩은 ‘개발의 대체재’라기보다 ‘제작의 첫 진입로’에 가깝고, 개발자에게는 생산성과 속도를 높여주는 가속 장치에 가깝다. 같은 용어를 쓰더라도 출발점도 다르고, 활용 방식도 다르며, 기대해야 할 결과도 다르다. 스티브 잡스는 “단순함은 복잡함보다 더 어렵다”고 말했다. 바이브 코딩이 바로 그렇다. 겉으로 보기에는 말 몇 줄로 프로그램을 만드는 간단한 방식처럼 보이지만, 실제로는 무엇을 만들고 싶은지 더 선명하게 설명해야 하고, 문제를 더 세밀하게 구조화해야 하며, 결과를 더 집요하게 검토해야 한다. 개발 문법의 부담은 다소 줄어들 수 있지만, 사고의 부담까지 사라지는 것은 아니다. 오히려 생각을 더 명료하게 만드는 훈련이 필요하다. 비개발자의 바이브 코딩은 결국 문제를 언어로 구조화하는 데서 시작된다. 무엇이 불편한지, 어떤 흐름이 필요한지, 어떤 화면이 있어야 하는지, 어떤 데이터를 어디서 가져와야 하는지, 결과를 어떤 방식으로 보여줘야 하는지를 AI에게 설명하고, 그 결과물을 계속 수정하고 다듬는 방식이다. 이때 중요한 것은 프로그래밍 문법을 얼마나 많이 아느냐보다 문제를 얼마나 또렷하게 정의할 수 있느냐다. 반면 개발자의 바이브 코딩은 결이 다르다. 개발자는 AI를 이용해 아키텍처 초안을 잡고, 반복 코드를 줄이고, 오류를 빠르게 디버깅하고, 리팩토링을 효율화하며, 배포 속도를 높인다. 비개발자가 바이브 코딩을 통해 ‘처음 만들어 보는 사람’이 된다면, 개발자는 ‘더 빠르고 더 많이 만드는 사람’이 된다. 이 차이를 구분하지 않으면 바이브 코딩에 대한 기대도 쉽게 과장되고, 반대로 불필요한 실망도 생긴다. 이번에 필자가 시도한 작업은 몇 가지 방향으로 나뉘어 전개되었다. 투자와 자산을 구조화해보는 도구, 여행과 탐험을 시각적으로 정리하는 도구, 그리고 개념을 더 직관적으로 연결해보는 실험 등이 그 예다. 접근 방식도 조금씩 달랐다. 어떤 것은 빠른 프로토타이핑 도구로 시험했고, 어떤 것은 웹 기반 구조를 상상했으며, 어떤 것은 생성형 AI를 결합해 해석 기능을 더해보았다. 중요한 것은 특정 기술 이름이 아니었다. 문제의 성격에 따라 도구 조합이 달라졌다는 점, 그리고 그 조합을 통해 ‘작동하는 형태’를 빠르게 확인할 수 있었다는 점이 핵심이었다. 그중에서도 가장 손에 잡히는 성과를 보여준 것은 투자 관리용 실험 도구였다. 한국 시장과 미국 시장에 동시에 투자하는 개인을 염두에 두고, 자산을 한 화면에서 함께 보고, 환율을 반영한 체감 손익을 계산하고, 단순 수익률이 아니라 수수료와 환차까지 고려한 실제 순수익에 가깝게 접근해보는 방식이었다. 여기에 종목의 가치, 품질, 위험도를 함께 보려는 시도와, 매매 기록을 정리하는 자동화 기능까지 더해보았다. 한마디로 말하면, 개인 투자자가 늘 엑셀과 계산기와 감으로 처리하던 일을 하나의 흐름 안에서 정리해보려는 실험이었다. 이런 시도는 바이브 코딩의 장점을 잘 보여준다. 현장의 불편을 가장 잘 아는 사람이 그 문제를 가장 먼저 작동하는 도구로 바꿔볼 수 있다는 점이다. 특히 개인 투자 영역에서는 불편이 명확하다. 원화 자산과 달러 자산이 분리돼 보이기 때문에 전체 자산 배분을 한눈에 파악하기 어렵고, 과거 환율이나 거래 수수료를 반영한 실제 수익 계산은 늘 번거롭다. 단일 지표만 보고 투자하면 가치 함정에 빠질 수 있고, 매매 기록을 체계적으로 남기지 않으면 판단의 맥락도 쉽게 흐려진다. 바이브 코딩은 바로 이런 불편을 작은 단위로 쪼개어 도구로 만들어보는 데 강점을 보인다.   ▲ 클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.   피터 드러커의 말처럼 “측정할 수 있어야 관리할 수 있다.” 투자든 업무든 결국 비슷하다. 막연히 ‘잘하고 있다’고 느끼는 동안에는 개선도 어렵다. 숫자가 보여야 하고, 흐름이 보여야 하며, 내 행동의 결과가 구조적으로 드러나야 한다. 바이브 코딩은 이 지점에서 의외로 힘을 발휘한다. 정교한 상용 시스템 수준은 아니더라도, 내가 무엇을 보고 싶은지 정확히 정의할 수만 있다면 적어도 첫 번째 가시화 도구는 만들어볼 수 있다. 그 순간 막연한 감각은 데이터가 되고, 데이터는 다시 판단의 기준이 된다. 특히 인상적이었던 것은 ‘정답 제시’보다 ‘판단 보조’에 초점을 맞춘 설계였다. 단순히 싸 보이는 종목을 찾는 것이 아니라 가치와 퀄리티, 리스크를 함께 고려하는 구조를 상상하고, 이동평균선이나 거래량 변화 같은 기술적 신호를 함께 보는 식이다. AI는 여기서 결정을 대신 내려주는 존재가 아니라, 사람이 놓치기 쉬운 신호를 먼저 정리해주는 조수 역할을 맡는다. 이런 경험을 통해 느낀 것은, 바이브 코딩의 진짜 효용이 거창한 인공지능 자체에 있는 것이 아니라 사용자의 판단 포인트를 더 선명하게 드러내는 데 있다는 점이었다. 그러나 여기서 반드시 짚고 넘어가야 할 현실이 있다. 이런 경험이 곧바로 기업용 핵심 시스템 개발로 이어질 것이라고 생각해서는 안 된다. PLM, ERP, MES, APS 같은 글로벌 설루션 기반의 엔터프라이즈 환경은 개인 실험과는 전혀 다른 차원의 세계다. 데이터 모델은 정교하고, 권한 체계는 복잡하며, 인터페이스는 수많은 예외를 품고 있고, 변경 이력과 검증 절차, 보안과 운영 책임까지 촘촘하게 연결되어 있다. 자연어 몇 줄과 AI의 코드 제안만으로 안전하게 다룰 수 있는 구조가 아니다. 바로 이 지점에서 비개발자의 바이브 코딩과 개발자의 바이브 코딩은 다시 갈라진다. 비개발자는 문제를 빠르게 형태화하고 아이디어를 프로토타입으로 검증하는 데 강점을 가질 수 있다. 반면 개발자는 그 프로토타입을 기존 시스템 환경과 연결하고, 예외 처리와 안정성, 보안과 운영성을 검증하는 역할까지 감당할 수 있다. 따라서 바이브 코딩은 모든 사람을 동일한 수준의 개발자로 만들어주는 기술이라기보다, 각자의 위치에서 ‘만들어보는 속도’를 높여주는 기술에 가깝다. 이런 환경에서는 바이브 코딩이 할 수 있는 역할이 자연스럽게 제한된다. 핵심 업무 로직을 직접 대체하기보다는 화면 프로토타입, 보조 대시보드, 분석용 유틸리티, 개인용 자동화 도구, 테스트용 샌드박스, 보고용 시뮬레이터처럼 본체 주변의 영역에 더 적합하다. 다시 말해, 바이브 코딩은 글로벌 설루션의 중심부를 재구축하는 기술이라기보다, 그 주변부의 불편을 빠르게 줄여보는 실험 도구에 가깝다. 하지만 그렇다고 해서 그 의미를 과소평가할 필요는 없다. 오히려 반대다. 필자는 바로 그 제한성 때문에 바이브 코딩이 더 현실적이라고 본다. 실제 업무에서는 거대한 혁신보다 작지만 반복되는 불편이 훨씬 많다. 예를 들어 품질 이슈를 정리하는 간단한 대시보드, 협력사 대응용 정리 화면, 설계 변경 영향 체크리스트, 일정 가시화 도구, 개인용 원가 계산기, 회의록 자동 정리 보조 도구처럼 ‘정식 시스템으로 만들기엔 작지만 그대로 두기엔 계속 불편한 것들’이 현장에는 늘 존재한다. 바이브 코딩은 바로 그 틈새를 파고든다. 스티브 잡스의 말, “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다”는 문장은 이 맥락에서 유난히 실감난다. 바이브 코딩의 장점은 완벽한 시스템을 만들게 해준다는 데 있지 않다. 머릿속에만 있던 아이디어를 실제로 한번 작동해보게 만든다는 데 있다. 비개발자에게 이 경험은 특히 중요하다. 그전까지는 ‘좋은 아이디어’와 ‘실제로 작동하는 결과물’ 사이에 너무 큰 간극이 있었기 때문이다. 이제는 그 사이를 AI가 어느 정도 메워준다. 물론 완성도 높은 상용 시스템을 만들기 위해서는 여전히 전문 개발과 검증이 필요하다. 그러나 첫 번째 프로토타입을 만드는 데까지는 이전보다 훨씬 빠르게 갈 수 있다. 필자는 이 점에서 바이브 코딩의 현재 위치를 ‘개인의 실험실’에 가깝다고 본다. 지금의 바이브 코딩은 거대한 엔터프라이즈 시스템을 통째로 만드는 기술이라기보다, 순수한 개인 또는 소규모 팀이 자기 문제를 해결하기 위해 무언가를 직접 만들어보는 수준에서 가장 잘 작동한다. 그렇다고 그 수준이 가볍다는 뜻은 아니다. 바로 그 개인 실험의 축적이 조직의 디지털 감각을 바꾸고, 현장의 언어를 더 구조화하며, 나중에는 더 정교한 시스템 구축을 위한 문제 정의력으로 이어질 수 있기 때문이다. 특히 제조 기업의 실무자와 리더에게 이 흐름은 시사점이 크다. 설계, 생산, 품질, 구매, 자산 관리, 프로젝트 관리 영역에는 늘 현장만이 아는 불편이 있다. 외부 설루션은 그 불편을 모두 담아내지 못하고, 내부 IT는 모든 요청을 즉시 반영하기 어렵다. 이때 바이브 코딩은 완성형 설루션의 경쟁자가 아니라, 아이디어를 빠르게 시험해보는 사전 실험장 역할을 할 수 있다. 사용자는 먼저 문제를 언어로 정리하고, 필요한 데이터 흐름을 구조화하고, AI를 이용해 작은 도구를 만들어본다. 그렇게 만들어진 결과는 때로는 개인용 유틸리티에서 끝날 수도 있고, 때로는 정식 프로젝트의 출발점이 될 수도 있다. 중국 고전에서 유래한 말처럼 “천 리 길도 한 걸음부터다.” 바이브 코딩은 거창한 완성의 기술이 아니라, 작지만 구체적인 첫걸음을 가능하게 하는 방식이다. 비개발자는 그것을 통해 문제를 구조화하는 감각을 익히고, 개발자는 그것을 통해 더 빠르게 실험하고 구현한다. 그리고 기업은 그 사이에서 정식 시스템 이전의 가능성을 시험해볼 수 있다. 필자는 바이브 코딩을 지나치게 낙관적으로 보지도 않고, 반대로 일시적 유행으로만 보지도 않는다. 그것은 지금 당장 모든 것을 바꿔놓을 혁명은 아닐 수 있다. 그러나 적어도 한 가지는 분명하다. 이제 현장을 가장 잘 아는 사람이, 자신이 겪는 불편을 직접 작동하는 형태로 바꿔볼 수 있는 시대가 열리고 있다는 점이다. 그 가능성은 생각보다 크고 그 시작은 생각보다 작다. 그래서 지금 바이브 코딩은 거대한 답이라기보다 한 번 진지하게 시도해볼 만한 좋은 질문에 가깝다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

델 테크놀로지스는 차세대 사이버 위협에 대해 보호와 탐지 그리고 복구 측면에서 효과적으로 대응할 수 있도록 설계된 새로운 보안 설계와 사이버 복원력 기능을 발표했다. 이번 업데이트는 양자 컴퓨팅과 인공지능(AI)으로 인해 발생하는 새로운 보안 리스크에 대응하고자 디바이스 보안 기반을 강화하고 사고 발생 후의 복원력을 향상하는 데 중점을 두었다. 인공지능 시대에 진화한 사이버 공격이 늘어나는 가운데 양자 컴퓨팅 기술을 악용해 기존의 데이터 보호와 소프트웨어 무결성 검증에 사용되는 암호화 기술을 무력화하려는 위협이 가속화될 전망이다. 델에 따르면 이러한 환경에서는 미래 공격에 대응하도록 설계된 디바이스와 사고 영향을 최소화하기 위한 사이버 복원력이 필수적이다. 델은 PC부터 데이터센터에 이르는 기술 스택 전반에 걸쳐 계층형 방어 전략을 지원한다. 양자 컴퓨팅은 오늘날 디바이스 보안의 근간을 위협하고 있으며 이에 대응하기 위해 펌웨어 계층에서부터 보안을 내재화하는 방식이 요구된다. 델은 기업용 PC에 양자 대응 보안 기능을 도입해 기존 보안 도구로 탐지하기 어려운 공격이나 재부팅 이후에도 은폐되는 위협을 차단하도록 지원한다. 이번 업데이트를 통해 델은 핵심 하드웨어 보안 구성 요소인 임베디드 컨트롤러를 강화하고 양자 위협에 내성을 가진 서명으로 펌웨어 업데이트를 검증하는 방식을 지원한다. 암호 알고리즘으로 서명된 모든 펌웨어 이미지를 바이오스(BIOS)에서 1차로 검증한 뒤 임베디드 컨트롤러 자체에 내장된 공개키로 2차 검증하여 변조된 펌웨어가 실행되지 않도록 차단한다. 양자 내성 암호 표준에 부합하도록 강화된 델의 바이오스 검증 기능은 클라우드에 안전하게 저장된 신뢰 기준값과 바이오스를 비교해 변조 여부를 식별한다. 검증 결과가 일치하지 않을 경우 델의 검증 메커니즘이 해당 디바이스를 이상 상태로 인식하고 즉시 경고를 발송해 보안팀이 신속하게 대응할 수 있도록 한다.     사고 발생 시 영향을 최소화하기 위한 사이버 복원력 확보도 중요하다. 델이 조사한 보고서에 따르면 전 세계 기업 중 단 40%만이 실제 공격이나 모의 훈련에서 최소한의 영향으로 대응과 복구에 성공한 것으로 나타났다. 이에 델은 파워프로텍트 포트폴리오를 강화해 랜섬웨어와 같은 위협을 조기에 탐지하고 사고 이후 복구 시간을 단축할 수 있도록 지원한다. 업데이트된 파워프로텍트 데이터 매니저는 인공지능 기반 어시스턴트로 운영 상황을 반영한 가이드를 제공해 복구 작업을 돕는다. 또한 파워스토어 스냅샷을 스캔하는 이상 탐지 기능으로 랜섬웨어 위험을 조기에 식별하며 분산된 시스템들을 하나의 대시보드에서 관리할 수 있다. 파워프로텍트 데이터도메인은 소규모 사이트까지 보호 범위를 확대하고 데이터 전송 구간의 보안을 강화했다. 파워프로텍트 데이터도메인 DD3410 어플라이언스는 백업 속도를 최대 2배 그리고 데이터 복구 속도를 46% 향상해 보안 사고 이후 빠른 운영 정상화를 지원한다는 것이 델의 설명이다. 최신 데이터도메인 운영체제는 TLS 1.3을 지원해 시스템 간 데이터 이동 시 보안을 높이고 미국 국립표준기술연구소의 암호화 연결 요건에도 부합한다. 파워프로텍트 사이버 리커버리 및 사이버센스는 구축을 간소화해 가치 실현 시간을 단축하도록 개선됐다. 사이버 리커버리 에센셜은 사전 검증된 레퍼런스 아키텍처와 표준화된 구성을 제공해 신속한 구축이 가능하다. 데이터도메인 DD3410을 볼트 타깃으로 지원함으로써 소규모 환경에서도 엔터프라이즈급 사이버 복구 역량을 구현할 수 있다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 총괄사장은 “양자 컴퓨팅 기술이나 에이전틱 인공지능의 부상이 현재의 데이터 암호화나 디지털 서명 체계를 무력화하는 시대가 도래할 수 있다”면서, “델 테크놀로지스는 지난 10년 가까이 포스트 양자 암호 기술과 사이버 복원력 및 설계 기반 보안에 투자하며 변화에 대비해 온 만큼 고객이 미래의 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.

엔비디아는 GTC 2026에서 케이던스, 다쏘시스템, PTC, 지멘스, 시높시스 등 글로벌 산업용 소프트웨어 선도 기업과의 협력 내용을 소개했다. 이번 협력은 엔비디아 쿠다-X, 엔비디아 옴니버스, GPU 가속 산업용 소프트웨어를 제공해 설계와 엔지니어링, 제조 과정을 혁신하는 데 목적을 둔다. 이를 통해 삼성, SK하이닉스, HD현대, TSMC 등 주요 기업들은 AI 기반 에이전틱 설루션을 활용해 업무 효율을 높일 수 있게 된다. 엔비디아의 설루션은 아마존웹서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 등 주요 클라우드 서비스와 델, HPE, 슈퍼마이크로 등 제조사의 가속 시스템에서 구동된다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “피지컬 AI와 자율형 AI 에이전트가 산업 전반을 근본적으로 재창조하는 새로운 혁명이 시작됐다”고 평가하면서, “엔비디아는 글로벌 생태계를 하나로 묶어 모든 산업이 이러한 비전을 실현할 수 있도록 전례 없는 규모와 속도를 지원하는 풀스택 가속 컴퓨팅을 제공하고 있다”고 덧붙였다.     주요 산업 소프트웨어 기업들은 AI 에이전트를 자사 플랫폼에 도입해 복잡한 워크플로를 간소화한다. 케이던스의 칩스택 AI 슈퍼에이전트는 반도체 설계와 검증 작업을 수행하며, 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼에서 역할 기반 AI 에이전트인 버추얼 동반자를 구축해 워크플로를 관리한다. 지멘스의 퓨즈 EDA AI 에이전트와 시높시스의 에이전트엔지니어 역시 반도체와 시스템 설계의 자율성을 높이는 데 기여한다. 자동차와 항공우주 분야에서도 가속 컴퓨팅의 성과가 나타나고 있다. 혼다는 엔비디아 그레이스 블랙웰 플랫폼을 활용해 공기역학 시뮬레이션을 기존 CPU 대비 34배 빠르게 수행하며 개발 주기를 단축했다. JLR과 메르세데스 벤츠는 지멘스의 심센터 스타-CCM+ 소프트웨어를 활용해 엔지니어링 워크플로를 혁신하고 있다. 항공우주 분야의 어센던스는 엔비디아 GPU로 구동되는 케이던스 피델리티를 사용해 복잡한 공기역학 시뮬레이션을 단 하루 만에 수행하는 성과를 거뒀다. 에너지와 반도체 제조 분야의 효율 역시 향상됐다. 솔라 터빈은 10억 셀 규모의 연소기 시뮬레이션을 14시간 만에 수행해 청정 에너지 설루션 혁신을 가속화한다. 삼성과 SK하이닉스는 엔비디아 가속 기술이 적용된 델과 HPE의 시스템을 도입해 DRAM과 플래시 메모리 생산을 위한 물리적 검증 과정을 간소화하고 있다. TSMC와 미디어텍 역시 엔비디아 가속 도구를 활용해 첨단 제조와 칩 설계 속도를 높이는 중이다. 산업용 디지털 트윈 기술은 스마트 공장과 물류 혁신을 뒷받침한다. 지멘스의 디지털 트윈 컴포저는 폭스콘, HD현대, 펩시코 등이 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축할 수 있도록 지원한다. PTC는 엔비디아 아이작 심을 활용해 로봇 시스템을 가상 환경에서 설계하고 검증할 수 있는 워크플로를 발표했다. 키온은 자율주행 창고 설루션을 고도화하고 있으며 물류 서비스 기업인 GXO는 엔비디아 젯슨 기반의 자율주행 지게차를 훈련하고 테스트하며 운영 효율을 높이고 있다.

엔비디아가 자사의 AI 및 가속 컴퓨팅 콘퍼런스인 ‘엔비디아 GTC 2026’에서 에이전틱, 피지컬, 헬스케어 AI의 차세대 혁신을 가속화하기 위한 오픈 모델 제품군을 확장한다고 발표했다. 이번 발표의 핵심은 디지털 세계의 지능을 물리적 세계로 확장하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’의 구현과 이를 뒷받침하는 데이터 인프라의 개방에 있다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 GTC 2026의 기조연설에서 “피지컬 AI의 시대가 도래했다”고 선언하면서 “이제 모든 산업 기업은 로봇 기업이 될 것”이라고 강조했다. 엔비디아는 개발자와 과학자가 디지털과 실제 환경 모두에서 스스로 추론하고 행동할 수 있는 지능형 시스템을 구축하도록 지원하는 새로운 모델을 선보였다. 엔비디아는 풀스택(full-stack) 플랫폼을 통해 컴퓨팅 자원부터 오픈 모델, 소프트웨어 프레임워크를 아우르며 전 세계 생태계를 하나로 묶는다는 비전을 제시했다. 차세대 스마트 공장과 물류, 운송, 인프라를 혁신할 지능형 기계를 만들어 나갈 토대를 만들겠다는 것이다. 특히 엔비디아는 피지컬 AI의 성공이 방대한 양의 데이터를 생성하는 능력에 달려 있다고 보고, 컴퓨팅을 고품질 데이터로 전환하는 새로운 유형의 에이전트 엔진을 제시했다.이러한 전략에 따라, 엔비디아는 대규모 피지컬 AI 시스템 훈련에 드는 비용과 시간, 복잡성을 줄이는 개방형 레퍼런스 아키텍처인 ‘피지컬 AI 데이터 팩토리 블루프린트(Physical AI Data Factory Blueprint)’를 공개했다. 개발자는 이 블루프린트를 사용해 엔비디아 코스모스(Cosmos) 오픈 월드 파운데이션 모델과 코딩 에이전트를 통해 제한된 훈련 데이터를 방대하고 다양한 데이터세트로 변환할 수 있다. 여기에는 현실 세계에서 포착하기 어려운 돌발 상황과 롱테일(long-tail) 시나리오가 포함되어 모델의 신뢰성을 높인다.     기술적인 성과로는 합성 세계 생성, 피지컬 AI 추론, 행동 시뮬레이션을 하나로 통합한 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model : WFM)인 ‘엔비디아 코스모스 3’가 발표됐다. 이 모델은 피지컬 AI가 복잡한 환경에서도 원활하게 작동할 수 있도록 지원하며, 로봇이 상황을 인지하고 판단해 행동하는 자율성을 갖추게 한다. 휴머노이드 로봇 전용 모델인 엔비디아 아이작(Isaac) GR00T N1.7 버전은 실제 환경에 즉시 투입 가능한 상용화 수준에 도달했으며, 성공률을 2배 높인 차세대 GR00T N2 모델도 공개되었다.엔비디아는 글로벌 로봇 기업과의 협력을 통해 강력한 생태계를 구축하고 있다고 밝혔다. 전 세계 200만 대 이상의 로봇 설치 기반을 보유한 화낙, ABB, 야스카와, 쿠카는 엔비디아 아이작 시뮬레이션 프레임워크를 자사의 가상 시운전 설루션에 통합했다. 이를 통해 물리적으로 정교하게 구현된 디지털 트윈 환경에서 복잡한 로봇 애플리케이션과 생산 라인 전체를 개발하고 검증할 수 있게 됐다. 또한 젯슨(Jetson) 모듈을 컨트롤러에 탑재해 에지(edge)에서 실시간 AI 추론이 가능한 시스템을 구축 중이다. 국내 기업의 참여도 눈에 띈다. 엘지전자는 휴머노이드 로봇의 본격적인 현장 배치를 위해 엔비디아 아이작 GR00T N1.7을 채택했다. 삼성은 가상 환경에서 정교한 케이블 핸들링 공정을 숙달할 수 있도록 엔비디아의 물리 엔진을 활용해 조립 로봇을 훈련시키고 있다. 이외에 폭스콘 역시 스킬드 AI(Skild AI)와 협력하여 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 생산 라인의 고정밀 조립 작업에 AI 기반의 듀얼암 로봇을 투입하여 성과를 내고 있다. 인프라 측면에서는 티모바일이 엔비디아, 노키아와 협력하여 5G 네트워크를 분산형 AI 컴퓨터로 전환함으로써 전 세계 에지 AI 인프라를 위한 확장 가능한 청사진을 만들고 있다. 마이크로소프트 애저와 네비우스는 엔비디아의 데이터 팩토리 블루프린트를 각 사의 클라우드 서비스에 통합했다. 이를 통해 개발자는 가속 컴퓨팅 성능을 대규모 훈련 데이터로 즉시 전환하고, 차세대 자율 시스템과 로봇을 현실로 구현하는 에이전트 기반 워크플로를 지원받게 된다. 헬스케어와 과학 연구 분야에서도 혁신이 이어지고 있다. 엔비디아는 단백질 결합체 설계를 위한 생성형 모델인 ‘프로티나-콤플렉사(Proteina-Complexa)’를 공개해 신약 개발 속도를 높이고 있다. 존슨앤드존슨 메드테크와 씨엠알 서지컬은 수술 로봇 시스템의 임상 배포와 훈련을 위해 엔비디아 코스모스와 아이작 심(Isaac Sim)을 도입했다. 이외에도 디즈니는 엔비디아의 물리 시뮬레이션 기술을 활용해 올라프 로봇과 드로이드의 자율 주행 능력을 강화하는 등, 엔비디아의 피지컬 AI 기술은 산업 전반으로 확산되고 있다.