구글이 지능적인 오픈 AI 모델인 ‘젬마 4(Gemma 4)’를 선보인다. 젬마 4는 고급 추론과 에이전트 기반 워크플로를 위해 특수 설계되었으며, 파라미터당 높은 수준의 지능을 제공하는 것이 특징이다. 구글은 첫 번째 버전을 출시한 이후 개발자들이 젬마를 4억 회 이상 다운로드했으며, 10만 개 이상의 변형 모델로 구성된 젬마버스 생태계를 구축해 왔다고 밝혔다. 젬마 4는 이러한 개발자들의 요구를 반영해 AI의 가능성을 확장하는 방향으로 개발되었다. 구글은 개발자 생태계를 지원하기 위해 젬마 4를 상업적 활용이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 제공한다고 밝혔다.  이 모델은 제미나이 3와 동일한 연구 및 기술을 기반으로 한다. 이용자의 하드웨어에서 직접 실행할 수 있는 강력한 성능을 갖췄으며, 개방형 모델과 폐쇄형 툴을 아우르는 조합을 제공한다. 구글은 젬마 4를 네 가지 크기로 제공한다. 효율성을 강조한 E2B(Effective 2B)와 E4B(Effective 4B), 그리고 대형 모델인 26B MoE와 31B Dense로 구성된다. 구글에 따르면 31B 모델은 업계 표준인 아레나 AI 텍스트 리더보드에서 오픈 모델 기준 3위를 기록했으며, 26B 모델은 6위에 올랐다. 젬마 4는 20배 큰 모델보다 우수한 성능을 보이기도 한다. 이러한 성능 향상을 통해 개발자는 적은 하드웨어 자원으로도 높은 수준의 AI 기능을 구현할 수 있다. 특히 에지 컴퓨팅 환경에서는 E2B와 E4B 모델이 온디바이스 활용성을 확장하며 멀티모달 기능과 낮은 지연 시간을 지원한다.   ▲ 4월 1일 기준 Arena.ai 챗 아레나에서 오픈 모델 성능 대비 크기 비교(출처 : 구글)   젬마 4는 안드로이드 기기부터 노트북 GPU, 개발자 워크스테이션까지 다양한 하드웨어에서 효율적으로 실행되고 미세 조정될 수 있도록 설계되었다. 주요 특징으로는 다단계 계획 수립이 가능한 고급 추론 기능과 함수 호출 및 구조화된 JSON 출력을 지원하는 에이전트 기반 워크플로가 꼽힌다. 또한 고성능 오프라인 코드 생성 역량을 갖춰 개인 워크스테이션을 AI 코드 어시스턴트로 활용할 수 있다. 모든 모델은 비디오와 이미지를 기본 처리하며 140개 이상의 언어를 지원한다. 컨텍스트 윈도는 모델 크기에 따라 128K에서 최대 256K까지 제공한다. 하드웨어 환경에 따른 최적화도 이루어졌다. 26B 및 31B 모델은 개인용 컴퓨터에서 오프라인 기반의 높은 지능을 구현한다. 단일 80GB 엔비디아 H100 GPU나 일반 소비자용 GPU에서도 구동이 가능하다. 모바일과 IoT 기기를 위한 E2B 및 E4B 모델은 메모리 사용량과 배터리 소모를 최소화하도록 설계되었다. 픽셀 팀과 퀄컴, 미디어텍 등 하드웨어 파트너와의 협업을 통해 스마트폰과 라즈베리 파이 등에서도 지연 시간 없이 오프라인으로 실행된다. 신뢰성과 안전성 측면에서도 구글의 독점 모델과 동일한 보안 프로토콜이 적용된다. 개발자는 구글 AI 스튜디오나 구글 AI 에지 갤러리에서 젬마 4를 직접 탐색할 수 있으며, 허깅 페이스, 캐글, 올라마 등을 통해 모델 가중치를 다운로드할 수 있다. 구글 클라우드의 버텍스 AI와 클라우드 런 등을 통한 서비스 확장도 가능하며, 엔비디아와 AMD GPU 등 다양한 하드웨어 플랫폼에서 최적화된 성능을 제공한다.

AMD가 오는 4월 22일, 듀얼 3D V-캐시(3D V-Cache) 기술을 적용한 데스크톱 프로세서인 ‘라이젠(Ryzen) 9 9950X3D2’ 듀얼 에디션을 전 세계 시장에 출시한다고 밝혔다. AMD의 잭 후인(Jack Huynh) 컴퓨팅 및 그래픽 그룹 수석 부사장은 이번 신제품이 차세대 애플리케이션을 위한 혁신의 결과물임을 강조했다. 라이젠 9 9950X3D2는 두 개의 칩렛 모두에 2세대 3D V-캐시 기술을 적용해, 기존 라이젠 시리즈 중 최대 용량인 총 208MB의 캐시를 탑재한 것이 특징이다.   ▲ 출처 : AMD 유튜브 캡처   AMD에 따르면, 이번 프로세서의 핵심은 컴퓨팅 다이(compute die) 바로 위에 대용량 캐시를 수직으로 적층한 구조에 있다. 이런 설계는 데이터와 CPU 코어 사이의 거리를 좁혀 지연 시간을 줄여준다. 결과적으로 더 많은 게임 데이터와 애셋, 작업 데이터를 코어 바로 옆에 배치함으로써 까다로운 워크로드에서도 높은 응답성을 확보할 수 있게 되었다. 라이젠 9 9950X3D2는 16개의 ‘젠(Zen) 5’ 코어를 기반으로 설계된 플래그십 모델이다. 특히 최대 200W의 TDP(열 설계 전력)를 지원하도록 설계되어 성능 향상을 위한 충분한 헤드룸을 제공한다. 이를 통해 사용자는 라이젠 9 X3D 시리즈 특유의 게이밍 성능은 물론, 초고속 데이터 액세스가 필요한 전문 작업에서도 최상급의 성능을 경험할 수 있다. 이번 제품은 특히 대규모 소스 코드 빌드, 게임 엔진 컴파일, AI 모델링, 3D 렌더링 등 복잡한 콘텐츠 제작 파이프라인에서 높은 성능을 발휘한다. AMD의 발표에 따르면, 다빈치 리졸브, 블렌더, 언리얼 엔진, 크로미움 등의 환경에서 기존 라이젠 9 9950X3D 대비 약 5~10%의 성능 향상을 제공한다. AMD는 이번 신제품이 기존 AM5 플랫폼과 호환되어 간편한 업그레이드가 가능하며, 고성능 컴퓨팅 환경을 필요로 하는 개발자와 전문가들에게 새로운 기준을 제시할 것으로 기대하고 있다. 잭 후인 부사장은 “라이젠 9 9950X3D2는 메인스트림과 하이엔드 데스크톱 사이의 간극을 메우는 제품”이라면서, “이제 게이머와 크리에이터는 더 이상 성능을 위해 용도를 선택할 필요 없이 하나의 프로세서로 두 영역 모두에서 최고의 경험을 누릴 수 있을 것”이라고 전했다.

엔비디아는 지난 3월 18일 GTC 2026에서 국내 AI 산업 관계자들을 위한 ‘GTC 2026 코리아 AI 엑스퍼트 데이’를 마무리했다고 전했다. 이번 행사는 엔비디아 젠슨 황 CEO의 기조연설에서 공개된 최신 기술 비전을 한국 시장에 연결하고, 국내 AI 생태계 관계자들과 구체적인 기술 활용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 현장에는 국내 주요 기업 관계자와 개발자 300여 명이 참석했으며, 엔비디아 본사 주요 임원진도 현장을 찾았다. 행사는 엔비디아 코리아 정소영 엔터프라이즈 비즈니스 총괄의 환영사로 시작됐다. 이어 엔비디아 김태용 옴니버스 제품 엔지니어링 총괄 부사장이 한국 시장의 전략적 중요성을 강조하며, 엔비디아의 글로벌 비전이 국내 AI 생태계에 가져올 새로운 기회를 소개했다. 별도로 마련된 세션에서는 GTC 2026의 핵심 발표 내용을 한국 개발자와 기업 환경에 맞춰 정리하는 시간을 가졌다. 기술 심화 세션에서 엔비디아 설루션 아키텍트 팀은 반도체 공정 최적화를 위한 최신 기술 스택과 차세대 AI 패러다임으로 주목받는 에이전틱 AI 기술을 상세히 다뤘다. 로보틱스와 디지털 트윈 및 자율 시스템을 아우르는 피지컬 AI 기술이 스마트 공장과 자율주행 등 국내 제조 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 실질적인 방안도 제시됐다.     기술 세션 외에도 엔비디아 전문가 4명이 참여한 패널 토론과 질의응답 세션이 진행됐다. 참석자들은 AI 모델 개발과 GPU 인프라 구축 및 실무 도입 시 과제 등 현장의 목소리가 담긴 질문을 ,던졌으며 엔비디아 전문가들과 기술적 해법을 모색하며 교류했다. 특히 현대자동차 관계자가 참여한 노변 대담에서는 엔비디아 설루션을 실제 산업 현장에 적용한 사례가 공유되었다. 이 자리에서는 자동차 설계와 제조 혁신 과정에서 AI와 시뮬레이션 기술이 수행하는 역할에 대해 깊이 있는 논의가 이뤄졌다. 엔비디아는 이번 코리아 AI 엑스퍼트 데이가 GTC 2026에서 발표된 글로벌 AI 기술 흐름을 한국 산업 환경과 연결하는 가교 역할을 했다고 평가했다. 엔비디아는 행사 말미에 소개된 4월 ‘네모트론 개발자 데이 서울’ 등 다양한 개발자 중심 프로그램을 통해 국내 기업과 개발자들이 최신 AI 기술을 더욱 적극적으로 활용할 수 있도록 지원을 이어갈 계획이다.

오라클이 프로그래밍 언어이자 개발 플랫폼인 자바(Java)의 최신 버전인 자바 26(JDK 26)을 출시했다. 이번 버전은 개발자 생산성을 높이고 언어를 간소화하며, 애플리케이션에 AI 및 암호화 기능을 쉽게 통합할 수 있도록 지원하는 10개의 주요 기술 개선 제안(JEP)을 포함한다. 자바 26은 AI 추론이 통합된 애플리케이션 개발을 돕기 위해 패턴 매칭과 스위치 구문의 데이터 유형 제한을 완화했다. 또한 가비지 컬렉터(G1 GC)의 동기화 과정을 줄여 메모리 효율을 높였으며, 하드웨어 추가 없이도 더 빠른 구동과 많은 사용자 지원이 가능하도록 성능을 업데이트했다. ‘프로젝트 레이든’의 성과인 객체 캐싱 기능은 자바 가상 머신의 시작 및 워밍업 시간을 단축해 사용자 경험을 개선한다. 보안과 네트워크 성능도 강화되었다. 파이널 필드의 의도치 않은 수정을 방지하는 무결성 원칙을 강화해 시스템 안정성을 높였으며, HTTP/3 프로토콜을 공식 지원해 마이크로서비스 간의 데이터 검색 속도를 높이고 지연 시간을 줄였다. 특히 벡터 API의 개선을 통해 데이터 분석과 AI 추론 워크로드에서 스칼라 연산보다 뛰어난 성능을 낼 수 있도록 지원한다.     오라클은 자바 26의 출시와 함께 ‘자바 인증 포트폴리오(JVP)’를 새롭게 선보였다. JVP는 오라클이 엄선하고 검증한 도구, 프레임워크, 라이브러리 모음으로, 소프트웨어 공급망의 위험을 줄이고 엔터프라이즈급 지원을 제공한다. 여기에는 자바 기반 UI 프레임워크인 자바FX와 마이크로서비스용 프레임워크인 헬리돈에 대한 상용 지원이 포함된다. 헬리돈은 가상 스레드를 활용해 확장성이 뛰어난 마이크로서비스를 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크다. 오라클은 헬리돈의 릴리스 주기를 자바 로드맵과 일치시켜 최신 기술을 즉각 지원할 방침이며, 이를 오픈JDK 프로젝트로 제안할 계획이다. 또한 비주얼 스튜디오 코드용 자바 플랫폼 확장 기능도 JVP를 통해 지원하여 개발 환경의 편의성을 높였다. 오라클의 조지 사브 자바 플랫폼 부문 수석 부사장은 “자바 26은 기업이 AI와 암호화 기술을 활용해 비즈니스 성장을 가속화할 수 있도록 지원하려는 오라클의 의지를 담고 있다”면서, “새로운 JVP를 통해 개발자들은 검증된 도구를 활용하여 프로젝트를 더욱 효율화할 수 있을 것”이라고 전했다.

엔비디아가 미국 샌프란시스코에서 열리는 게임 개발자 콘퍼런스(GDC)에서 RTX GPU와 DGX 스파크 데스크톱 슈퍼컴퓨터를 기반으로 AI 비디오 생성 워크플로를 간소화하는 업데이트를 공개했다. 이번 발표는 게임 개발자와 아티스트가 엔비디아 RTX AI PC를 활용해 더욱 몰입감 있는 세계관과 캐릭터를 창조하도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 이번 행사에서 인기 생성형 AI 도구의 진입 장벽을 낮춘 신규 컴피UI(ComfyUI) 앱 뷰(App View)를 선보였다. 또한 실시간 4K 업스케일러인 ‘RTX 비디오 슈퍼 레졸루션’을 컴피UI에서 사용할 수 있도록 지원하며, 개발자에게는 이를 파이썬 휠(Python Wheel) 형태로 제공한다. 현재 NVFP4와 FP8 모델 버전은 플럭스.2 클라인(FLUX.2 Klein)을 지원하고 있으며, 향후 LTX-2.3에 대한 NVFP4 지원도 추가될 예정이다. 엔비디아에 따르면 이를 통해 최대 2.5배의 성능 향상과 60%의 메모리 사용량 절감이 가능하다.     컴피UI의 새로운 앱 뷰는 노드 그래프 구조에 익숙하지 않은 사용자를 위해 단순한 인터페이스를 제공한다. 사용자는 프롬프트를 입력하고 파라미터를 조정한 뒤 생성 버튼을 누르는 것만으로 작업을 수행할 수 있다. 기존의 노드 기반 인터페이스는 ‘노드 뷰(Node View)’라는 이름으로 유지되어 사용자의 숙련도에 따라 두 모드를 자유롭게 오갈 수 있도록 했다. 성능 측면에서도 개선이 이루어졌다. RTX GPU 기반의 성능은 지난해 9월 대비 40% 향상되었으며, 컴피UI는 NVFP4와 FP8 데이터 포맷을 기본적으로 지원한다. 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에서 NVFP4 포맷을 사용하면 성능은 최대 2.5배 높아지고 VRAM 사용량은 60%까지 줄어든다. FP8 포맷 활용 시에는 성능 1.7배 향상과 VRAM 40% 절감 효과를 기대할 수 있다. 더 빠른 4K 비디오 생성을 위한 설루션도 강화됐다. 엔비디아 RTX 비디오 슈퍼 레졸루션을 활용하면 낮은 해상도로 빠르게 생성한 프리뷰 영상을 고품질 4K로 즉시 업스케일링할 수 있다. 이 기능은 컴피UI 내 노드 형태로 제공되어 사용자가 직접 생성 워크플로를 구축하는 데 유용하다. 또한 엔비디아는 AI 개발자를 위해 무료 파이썬 패키지를 공개하고 깃허브 샘플 코드 등을 제공한다. 이 패키지는 RTX GPU의 텐서 코어에서 직접 실행되어 일반적인 로컬 업스케일러보다 최대 30배 빠른 속도를 구현하며 VRAM 사용량도 줄인다. 엔비디아는 “이러한 도구가 콘셉트 탐색과 스토리보드 제작 등 초기 창작 과정의 효율을 높이고 초보자의 AI 비디오 모델 접근성을 개선할 것”이라고 밝혔다.

XR과 AI로 건설 분야의 차세대 전기 공학자 양성   지멘스는 건설업계 및 전기 산업의 인력 부족 문제를 해결하고자, 에듀케이션XR(EducationXR)을 활용하는 차세대 교육 및 영업 지원 플랫폼인 누마(Pneuma)를 구축했다. 이번 호에서는 누마가 어떻게 하나의 원활하고 기기에 구애받지 않는 허브에서 XR 기반 학습, AI 기반 지원, 모바일용 기술 문서에 대한 액세스를 제공하는지 살펴본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     지멘스는 전기화, 자동화, 소프트웨어 및 디지털 트윈 연료 산업, 인프라 및 운송 분야의 글로벌 기술 기업이다. 미국에 있는 지멘스는 인프라를 개선하고, 산업 생산성을 높이고, 지속 가능한 에너지 시스템을 구현하는 혁신적인 설루션을 제공한다. 지멘스는 스마트 인프라스트럭처 전기 제품 부문 내에서 주택 건물부터 병원 및 데이터 센터와 같은 중요한 인프라에 이르기까지 안전하고 효율적인 전기 설치를 보장하는 포괄적인 로드 센터, 회로 차단기, 패널보드, 스위치 장치, 측정 설루션 및 제어 제품 포트폴리오를 제공한다. 지멘스는 미국 건설업계, 특히 전기 산업에서 급격한 숙련된 인력 부족에 직면하여 교육과 인력 개발을 현대화하기 시작했다. 도전 과제는 디지털을 우선시하는 최신 학습자의 참여를 유도하는 확장 가능하고 접근성이 뛰어난 인터랙티브 학습 플랫폼을 만들어 효율, 안전성, 실무 성과를 개선하는 것이었다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 지멘스는 에듀케이션XR(EducationXR)을 활용하는 차세대 교육 및 영업 지원 플랫폼인 누마(Pneuma)를 구축했다. 이 플랫폼은 모든 모바일, 데스크톱 및 VR 헤드셋에 몰입형 경험을 제작 및 배포하는 데 사용되는 유니티(Unity) 개발자 플랫폼이다.   결과 XR 시뮬레이션을 사용하여 지식 보존을 3배 개선 주요 전기 설치 작업에 대한 숙련도를 높이는 데 필요한 시간을 70% 단축 처음 6개월 동안 1만 개 이상의 AI 기반 질문에 답변 외부 사용자의 주당 참여율(85% 이상) 지멘스 에듀케이트 아메리카(Siemens Educates America)를 통해 2만 5000명의 학습자와 교육 담당자에게 도달 미국 전역에서 누마에 액세스하는 내부 및 고객 사용자 1000명 이상 중앙 집중형 셀프 서비스 콘텐츠 액세스를 통해 교육 및 지원 비용 대폭 절감 유니티의 크로스 플랫폼 엔진 덕분에 모바일, 데스크톱, AR, VR 기기 전반에 원활하게 배포 가능   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   직원의 과제 : 디지털 세계에서 기술 격차 해소 미국 건설 산업, 특히 전기 산업은 급급한 기술 부족에 직면하고 있다. 인력의 노화, 전기화 수요 증가, 프로젝트 복잡도 증가, 새로운 디지털 기술의 조합으로 인해 교육 역량과 실제 수요 사이의 격차가 커지고 있다. 전기 인프라가 복잡해질수록 영업 엔지니어, 전기 시공사, 학습자 등 전문가는 정확한 제품 정보를 빠르게 찾고, 설치 절차를 이해하고, 새로운 디지털 툴을 활용하는 데 어려움을 겪고 있다. 기존의 교육 방식은 더 이상 충분하지 않다. 학습자와 숙련된 전기 공학자는 위험, 다운타임, 불일치 없이 실습을 진행할 수 있는 유연하고 확장 가능하며 기술적인 설루션을 필요로 하며, 이런 설루션은 디지털 노멀과 네이티브 모두에게 매력적이다. 지멘스는 자체 교육 툴과 내부 지원 시스템을 발전시킬 필요성을 인식하고 몰입형 기술에서 해결책을 찾았다. 이전에는 지멘스의 XR 교육 모듈이 수동으로 VR 헤드셋에 추가되었으며 배포, 확장성 또는 유저 친화적인 액세스를 위한 중앙 집중형 플랫폼이 부족했다. ‘광고 지면’의 타깃 고객 액세스 경험은 단편화되어 리소스를 많이 사용했다.   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   누마, 더 스마트한 인력을 위한 스마트 교육 지멘스는 기술 가이드, 몰입형 학습 및 AI 기반 지원을 위한 원스톱 허브 역할을 하는 혁신적인 애플리케이션인 누마를 도입했다. 누마는 내부 팀과 외부 고객 모두를 염두에 두고 설계되었으며 인터랙티브 콘텐츠, 실시간 데이터 액세스, 크로스 디바이스 접근성을 지능적으로 조합한다. 누마는 유니티 실시간 3D 엔진과 에듀케이션XR 플랫폼을 활용하여 다음과 같은 기능을 제공하여 기존의 교육과 최신 디지털 요구 사항 간의 격차를 해소한다. 몰입형 XR 교육 모듈 : 실시간 전압이나 하드웨어 없이 실전 전기 훈련을 위한 사실적인 시뮬레이션 3D 및 XR 호환 제품 시각화 : 전기 부품을 설치하기 전에 살펴보고 학습할 수 있는 인터랙티브 모델 AI 기반 콘텐츠 검색 : 제품 질문에 답변하고, 기술 자료를 추천하고, 학습 가이드를 제공하는 생성형 AI 어시스턴트이다. 실무 지원 : 3D 조립 및 설치 지침 가이드 중앙 집중식 리소스 액세스 : 사양 시트부터 동영상 튜토리얼까지 누마는 모바일, 데스크톱 및 VR 전반에 걸쳐 통합된 콘텐츠 경험을 제공한다.   주요 기능 모든 기기에서 웹 및 모바일 액세스 가능 크로스 플랫폼 XR 학습 환경 인터랙티브 튜토리얼 및 가이드식 시뮬레이션 제품 쿼리, 문제 해결, 애셋 추천을 위한 생성형 AI 확장 가능한 교육 과정 개발을 위한 에듀케이션XR 기반 콘텐츠 제작 에듀케이션XR의 코리 하이젠레이더(Cory Heizenrader) CEO는 “에듀케이션XR은 크로스 플랫폼 자동 멀티플레이어(폰, 태블릿, 데스크톱, VR 등)를 갖춘 제작 제품군이다. 우리는 최첨단 XR 지원과 유연성 때문에 유니티를 선택했다”고 전했다.   유니티로 구축한 누마의 기반 기술 유니티는 누마의 몰입형 경험의 기반이 된다. 유니티 크로스 플랫폼 기능을 통해 지멘스와 에듀케이션XR은 모든 기기에서 통합되고 일관된 교육 및 지원 경험을 제공할 수 있으며, 이는 현장의 디지털 네이티브에 도달하는 데 필수이다. 이 과정은 크리에이터가 에듀케이션XR의 카페인(Caffeine) 패키지를 유니티 에디터로 다운로드하여 에듀케이션XR 자격 증명을 통해 로그인하거나, 조직에서 에듀케이션XR과 IT를 통합하기로 결정한 경우 안전한 SSO를 통해 로그인한다. 디자인 단계가 끝나면 3D 모델을 유니티 가져와서 단계별 인터페이스를 통해 크리에이터가 간단한 방식으로 콘텐츠를 제작하는 방법을 안내한다.   ▲ 출처 : 지멘스   유니티가 지멘스의 누마 플랫폼 각 레이어를 지원하는 방법은 다음과 같다. 카페인으로 콘텐츠 제작 : 지멘스는 에듀케이션XR의 커스텀 유니티 패키지인 카페인을 유니티 에디터에서 직접 사용한다. 커스텀 에듀케이션XR 언어인 플로(Flow)를 통한 비주얼 스크립팅과 모든 경험 수준의 크리에이터를 위한 드래그 앤 드롭 유저. ‘광고 지면’의 타깃 고객 경험이 포함되어 있다. 교육 모듈, 제품 데모, 시뮬레이션은 15분 만에 제작할 수 있으며, 에듀케이션XR의 클라우드 인프라를 통해 자동으로 배포되므로 실행 파일을 생성하고 배포할 필요가 없다. 크로스 플랫폼 배포 : 유니티의 렌더링 파이프라인과 XR 통합(URP, AR Foundation, AI Navigation, Splines)을 통해 모바일, 데스크톱, VR 및 AR 플랫폼에 원활하게 배포할 수 있다. 누마는 윈도우, 맥OS, 안드로이드, 퀘스트(Quest), 피코(Pico) 및 패스스루 지원 XR 헤드셋에서 실행된다. XR 모드를 위한 AR 파운데이션 : 유니티의 AR 파운데이션(AR Foundation)은 휴대폰을 공간 교육 기기로 변환한다. 교육생은 모바일 AR을 사용하여 가상 환경을 보고 상호 작용할 수 있다. VR 헤드셋이 필요하지 않다. 실시간 시뮬레이션 및 멀티플레이어 : 유니티는 모든 디바이스에서 멀티플레이어(multiplayer) 시뮬레이션을 지원하므로, 하드웨어와 관계없이 팀이 함께 훈련할 수 있다. 이렇게 하면 강의실, 작업 현장, 원격 장소에서 동기화된 학습이 가능하다. 지멘스는 유니티 에듀케이션XR을 통해 기기나 경험 수준에 관계없이 모든 유저. '광고 지면'의 타깃 고객이 일관되고 최첨단 디지털 학습을 이용할 수 있도록 지원한다.   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   지멘스의 데이비드 콰텔라(David Quatela) 북미지역 일렉트리컬 제품 마케팅 매니저는 “유니티 엔진과 강력한 성능을 에듀케이션XR의 출력 및 별도의 기능과 결합하는 능력은 인력 개발 및 건설 기술 작업을 통해 지멘스의 시장 진출 방식을 바꿔 놓았다”고 설명했다.   스파크 변경 결과 누마는 6개월 만에 지멘스의 인력과 확장된 전기 산업 생태계에 혁신적인 영향을 미쳤다. 누마의 AI 기반 어시스턴트를 통해 1만 개 이상의 제품 및 설치 질문에 대한 답변을 얻어, 매뉴얼을 검색하거나 지원 티켓을 확대하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있었다. 기술 지식에 대한 즉각적인 액세스 덕분에 효율이 향상되었을 뿐만 아니라, 작업에 대한 유저 및 ‘광고 지면’의 타깃 고객 신뢰도도 높아졌다. 유니티 기반 XR 교육 모듈 덕분에 지멘스는 지식 보존이 세 배 증가하여 학습자가 복잡한 절차를 더 효과적으로 수용할 수 있도록 지원했다. 실제 시나리오에서는 중요한 설치 및 문제 해결 작업에 필요한 시간을 70% 단축하여 시간을 절약하고, 비용이 많이 드는 오류를 줄이면서 건설 현장의 다운타임을 최소화할 수 있다. 신속하고 열정적인 도입이 이루어졌다. 지멘스의 내부 팀, 계약업체, 유통 파트너를 아우르는 1000명 이상의 사용자를 바탕으로, 누마는 몰입형 교육과 지원을 위한 핵심 지점으로 빠르게 자리매김하고 있다. 지멘스 에듀케이트 아메리카 이니셔티브를 통해 2만 5000명 이상의 학습자와 강사가 참여하여 업계의 증가하는 기술 격차를 해소할 수 있었다. 외부 사용자도 참여를 유지하고, 매주 상호 작용률이 85% 이상이며, 하루 평균 125건의 AI 기반 콘텐츠 쿼리로 플랫폼 가치가 있을 뿐만 아니라 필수라는 확실한 신호이다.   ▲ 출처: 지멘스   측정할 수 있는 결과와 높은 참여도의 조합을 통해 유니티의 기술과 에듀케이션XR의 교육 모듈 및 지멘스의 심층적인 업계 전문 지식이 어떻게 전체 전기 생태계에서 전문가 교육, 지원 및 역량 강화 방식을 적극적으로 재구성하고 있는지 확인할 수 있다. 실시간 제품 데이터와 AI 기반 영업 툴에 액세스할 수 있는 배포업체 단계별 AR 지침 및 가상 시뮬레이션을 활용할 수 있는 건축업체 XR 모듈 및 온디맨드 지원을 통해 실습 학습을 경험하는 학습자 더 빠른 온보딩, 더 높은 일관성, 미래 지향적 인재 확보를 위한 기업   숙련된 무역의 미래 : 확장형 학습을 위한 장벽 해소 지멘스는 더 많은 AI 기반 콘텐츠 제작 툴, 콘텐츠 라이브러리의 추가 XR 교육 모듈, 더 많은 트레이드 역할을 지원하기 위해 다양한 분야에 걸쳐 광범위한 롤아웃을 통해 누마를 확장하고 있다. 유니티 모듈식 툴셋과 커스텀 스크립팅, 애셋 파이프라인, 기기 호환성에 대한 광범위한 지원은 이러한 비전을 확장하는 데 핵심 역할을 할 것이다.   ▲ 출처 : 지멘스   현대적인 인력 개발을 위한 청사진 지멘스는 단순히 교육 문제를 해결하는 것이 아니라 업계의 인력 개발 및 지원 방식을 더 광범위하게 바꾸는 데 기여하고 있다. 몰입형 XR 학습, AI 기반 지원, 기술 정보에 대한 일관된 온디맨드 액세스를 통합함으로써, 누마는 조직이 온보딩 시간을 줄이고, 작업의 정확도를 높이고, 지속적인 기술 개발을 지원하도록 지원하고 있다. 이러한 툴은 반드시 기존의 학습을 대체할 필요가 없으며, 이를 보완하고 강화하여 교육의 접근성과 참여도를 높이고 현재 건설 환경의 현실에 더 잘 부합한다. 지멘스는 지멘스 에듀케이트 아메리카와 같은 프로그램 및 NECA, IBEW 및 IEC와의 파트너십을 통해 업계에 진출하는 숙련된 인재의 파이프라인을 강화하는 데 도움을 준다. 지식을 더 쉽게 공유하고 전문가가 최신 인프라 및 전기화의 요구 사항을 충족할 수 있도록 더 잘 준비된 미래를 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근 인공지능이 우리 삶의 모든 면을 급격하게 변화시키고 있다. 혹자는 이것을 인공지능 전환(AI transformation 또는 AX)이라고 말한다. 그러나 실상은 그 이상이다. 디지털 전환(digital transformation : DX)이 본격적으로 시작한 것도 몇 년 되지 않았는데 다시 인공지능 전환이라니, 대부분 정보기술 분야의 이해당사자들은 당혹스럽다. 디지털 전환의 시대에 정보기술 분야에 일하는 사람들은 약간 안도했을 수도 있다. 이것은 정보화에서 디지털 기술의 심화가 디지털 전환으로 받아들였기 때문이다. 그러나 인공지능 전환은 조금 결이 다르다는 것을 느낄 것이다. 초기에는 빅데이터 분석(big data analytics)과 머신러닝은 연결고리가 있었다. 또한 CAD/CAM/CAE 분야와 시뮬레이션(simulation) 그리고 디지털 트윈(digital twin)도 연결고리가 있다. 이 모든 패러다임의 데이터 기반(datadriven)과 폐쇄형 시스템(closed system)이라는 패러다임을 공유한다. 다시 말해서 데이터 수집(data collection)이 중요하고 데이터 정의(data definition)가 핵심이다.  그러나 인간의 사고를 흉내내는 언어 중심의 인공지능에서 의사결정 구조에서 맥락(context)이 없는 데이터는 경직되고 의사결정에서 쓸모 없는 경우가 많다. 기업의 경쟁력은 더 이상 단순히 데이터를 ‘많이 보유’하는 데서 나오지 않는다. 핵심은 데이터를 어떻게 구조화하고, 어떻게 의미를 부여하며, 어떻게 의사결정으로 연결하느냐에 있다. 전통적 데이터 웨어하우스는 스타 스키마(star schema)와 스노우플레이크 모델을 중심으로 발전해 왔다. 이 구조는 대규모 분석을 가능하게 했지만, 급변하는 비즈니스 환경—규제 변화, 가격 정책 수정, 구독 모델 전환, AI 기반 실험—을 따라가기에는 점점 한계를 드러내고 있다.   그림 1. 온톨로지와 그래픽 데이터베이스   이제 기업은 고정된 테이블 중심 사고에서 벗어나, 시맨틱 그래프 기반 온톨로지(ontology)로 전환하고 있다. 이 전환을 가속하는 기술이 바로 LLM(Large Language Model : 대형 언어 모델)이다. 기존의 산업용 정보기술(industrial IT)은 마치 ‘콘크리트 신발’을 신고 달리는 것과 같다. 구조는 단단하지만, 방향 전환은 느리다. 온톨로지는 데이터를 ‘테이블’이 아니라 의미 있는 객체(object)로 본다. ‘고객’, ‘주문’, ‘제품’은 더 이상 테이블이 아니라 그래프의 노드다. 관계는 조인이 아니라 방향성 링크(directed edge)다. 이 접근은 그래프 데이터베이스 및 시맨틱 기술 발전과 맞물려, 현대 데이터 아키텍처의 핵심으로 자리잡고 있다. 이전에는 인공지능 프로젝트가 없거나 온톨로지, 디지털 스레드와 디지털 트윈, 그래프 데이터베이스(graph database)를 결합하려는 시도가 없던 것은 아니다. 다만 개발자, 담당자, 도메인 전문가는 너무 힘든 작업과 시간과 비용의 소모전이기 때문에 성공할 수 없는 방법론이었다. 단지 거대 방위산업 회사만이 가능했다. 그러나 LLM이 보편화되면서 이 모든 것이 가능해졌다. 이 패러다임은 온톨로지 기반 디지털 트윈(ontology based digital twin) 정보화이다. 복잡하게 들리지만, 현재 팔란티어라는 회사가 사용하고 있는 방법이다.   그림 2. 게임 체인저 LLM, 구축 비용의 혁신   새로운 온톨로지 디지털 트윈 정보기술의 패러다임의 비즈니스 혁신 효과는 다음과 같다.   의사결정 민첩성 규제 변경, 가격 정책 전환, 제품 피봇 시 노드와 링크만 추가하면 확장 가능   분석 부채 감소 기존 핸드크래프트 파이프라인 붕괴 문제 해소 데이터 팀은 유지보수가 아닌 가치 창출에 집중   데이터 민주화 현업 담당자가 직접 질문 : “지난달 프리미엄 사용자의 평균 구매 빈도는?” 엔지니어 도움 없이도 탐색 가능   비용 효율 스타트업 : 엔터프라이즈급 모델링 확보 대기업 : 스키마 드리프트 관리 자동화   그림 3. 온톨로지 패러다임 비교   전략적 시사점은 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순 기술 도입이 아니다. 이는 기업 운영 체계의 구조적 재설계다. 핵심은 데이터 → 의미 → 의사결정 연결 구조 구축, 인간과 AI의 역할 명확화, 온톨로지를 운영 자산으로 관리, 질의 기반 학습 구조 설계, 장기적 데이터 지능 축적 전략 수립이다.   그림 4. 디지털 트윈 정보 모델   결론적으로, 데이터 민주화에서 의사결정 민주화로 움직이면서 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순히 모델링 비용을 줄이는 도구가 아니다. 이는 의미 중심 데이터 구조, 자가 최적화 파이프라인, 복리적 지식 축적, 조직 전체의 분석 역량 확장을 가능하게 한다. 결국 이는 데이터 민주화 → 분석 민주화 → 의사결정 민주화로 이어지는 전환이다. 여기서 말하는 민주화는 책임지는 사람이 결정하고, 의사결정 과정을 투명하게 공유하는 과정을 의미한다. 설명되지 않는 인공지능 도움에 의한 의사 결정은 리스크가 크다. 앞으로의 경쟁력은 데이터를 얼마나 많이 보유했는가가 아니라, 데이터를 얼마나 의미 있게 연결했는가에 달려 있다. 그리고 그 연결을 자동화하는 시대가 이미 시작되었다.   ■ 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.

AMD는 모바일 월드 콩그레스 2026에서 라이젠 AI 400 시리즈(Ryzen AI 400 Series) 및 라이젠 AI 프로 400 시리즈(Ryzen AI PRO 400 Series) 데스크톱 프로세서를 발표하며 라이젠 AI 포트폴리오를 확대한다고 밝혔다. 이번 신제품은 강력한 온디바이스 AI 가속과 차세대 성능을 제공해 최신 AI 워크로드와 연산 집약적 애플리케이션을 로컬 환경에서 원활하게 실행할 수 있도록 지원한다. 또한 AMD는 라이젠 AI 400 시리즈 모바일 포트폴리오를 워크스테이션 영역까지 확장한다고 밝혔다. 라이젠 AI 400 시리즈는 차세대 데스크톱 AI PC 가운데 최초로 코파일럿+ PC 경험을 지원한다. 최대 50 TOPS의 AI 연산 성능을 제공하는 신경망처리장치(NPU)를 탑재해 AI 어시스턴트와 생산성 도구를 PC에서 직접 실행할 수 있도록 하며, 이를 통해 민감한 데이터를 디바이스 내부에 유지하면서 더 높은 제어력과 성능, 프라이버시를 확보할 수 있다. AMD 컴퓨팅 및 그래픽스 그룹 수석 부사장 겸 총괄 책임자인 잭 후인(Jack Huynh)은 “데스크톱 PC는 이제 단순한 도구를 넘어 사용자와 함께 작업하는 지능형 어시스턴트로 진화하고 있다”면서, “라이젠 AI 400 시리즈 프로세서를 통해 강력한 AI 가속 기능을 데스크톱으로 확장함으로써, 기업과 소비자 모두가 더 많은 작업을 수행하고 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다. 라이젠 AI 400 시리즈 데스크톱 프로세서는 고성능 ‘젠 5(Zen 5)’ CPU 코어, AMD RDNA 3.5 그래픽, 전용 AMD XDNA 2 NPU를 결합해 전문 워크로드 전반에서 확장 가능한 성능과 지능형 기능을 제공하도록 설계됐다. 사무 환경 전문가, 개발자, 파워 유저가 요구하는 응답성·효율·로컬 AI 가속을 지원하며, 일상적인 멀티태스킹과 협업부터 소프트웨어 개발, 데이터 분석, AI 기반 워크플로까지 현대 데스크톱 환경 전반에서 일관된 성능을 구현한다.     라이젠 AI 프로 400 시리즈 모바일 프로세서는 상용 노트북과 모바일 워크스테이션에서 생산성을 향상하고 일상적인 워크플로를 간소화하는 차세대 로컬 AI 경험을 제공한다. 이 제품은 최대 60 TOPS의 AI 연산 성능을 제공하는 고성능 NPU를 탑재해 AI 기반 작업을 디바이스에서 직접 가속한다. AI PC를 활용하는 일반 사무직 근로자는 비AI 시스템 대비 연간 최대 7주에 해당하는 업무 시간을 절감할 수 있다. 고급 온디바이스 AI 가속 기능을 통해 측정 가능한 효율 향상을 제공하며, 대규모 조직에서도 생산성을 높이면서 전문가들이 기대하는 성능과 응답성을 유지하도록 지원한다. 또한 이 프로세서는 독립 소프트웨어 벤더(ISV) 인증을 기반으로 차세대 모바일 워크스테이션에도 탑재된다. CPU, NPU, 그래픽처리장치(GPU)를 모두 활용하는 엔지니어링·콘텐츠 제작·기술 워크로드에 최적화됐다. 주요 전문 워크플로 전반에 걸쳐 업데이트된 애플리케이션 지원을 제공하며, 이를 통해 CPU, NPU 및 그래픽 처리 장치(GPU)를 포함한 모든 컴퓨팅 리소스를 활용하는 전문 애플리케이션을 가속화하여 까다로운 엔지니어링, 콘텐츠 제작 및 기술 워크로드를 처리한다. 라이젠 AI 400 시리즈를 탑재한 AM5 데스크톱 시스템은 HP와 레노버 등 OEM을 통해 2026년 2분기부터 출시될 예정이며, 라이젠 AI 프로 400 시리즈를 탑재한 기업용 노트북은 3월 말부터 주요 OEM을 통해 출하될 예정이다. 델 테크놀로지스, HP, 레노버 등 OEM이 공급하는 모바일 워크스테이션은 2026년 2분기부터 출시될 예정이다.