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.

구글코리아가 ‘AI의 지난 10년과 미래 방향성’을 주제로 ‘구글 포 코리아 2026’ 행사를 개최했다. 올해로 6회째를 맞이한 이번 행사는 한국 사회와 함께하는 구글의 혁신 방향과 파트너십 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 특히 2016년 ‘알파고’와 이세돌 9단의 대국 10주년을 기념해 AI 기술이 한국 산업에 가져온 변화를 돌아보고 미래 비전을 논의했다. 행사에는 구글코리아 윤구 사장과 구글 딥마인드 공동 창업자인 데미스 하사비스 CEO, 이세돌 사범 등이 참석했다. 윤구 사장은 개막사에서 10년 전 알파고 대국을 “AI의 잠재력과 인간의 창의성이 조화를 이룬 역사적 이정표”라고 정의했다. 윤 사장에 따르면 한국은 아시아 태평양 지역에서 제미나이 이용량이 가장 빠르게 성장하는 시장이며, 이용자의 82%가 AI를 성장을 돕는 파트너로 인식하고 있는 국가다.     데미스 하사비스 CEO는 이세돌 사범과 진행한 대담에서 “10년 전 서울에서 알파고는 AI의 잠재력을 입증하며 과학적 난제를 해결할 기술적 토대를 알렸다”고 회고했다. 하사비스 CEO는 오늘날 과학의 거의 모든 영역에서 AI로 인한 변화가 목격되고 있다고 진단하며, 알파고를 통해 개척한 기술이 범용 인공지능(AGI)으로 나아가는 길을 열어 인류에게 새로운 발견의 황금기를 제공할 것이라고 전망했다. 또한, 하사비스 CEO는 한국을 차세대 로보틱스와 제조 자동화 분야의 글로벌 선도 국가로 꼽으며 물리적 AI 영역에서 한국이 보여줄 도약에 기대감을 드러냈다. 그는 향후 도래할 AGI 시대가 과거 산업혁명보다 10배 더 큰 규모로, 10배 더 빠르게 전개되는 혁신적 전환점이 될 것이라고 내다봤다. 이날 구글코리아는 청년과 개발자 등을 위한 통합 AI 교육 브랜드 ‘AI 올림’과 ‘구글 AI 캠퍼스’ 설립 계획도 발표했다. 구글 AI 캠퍼스는 대한민국 학계와 연구 기관이 구글의 AI 전문가들과 협력하는 중심지 역할을 하게 된다. 구글은 서울대학교, 한국과학기술원(KAIST) 등과 협력해 생명 과학, 에너지, 기상 등 분야에서 구글의 AI 모델을 활용할 계획이다. 기술 세션에서는 구글 딥마인드의 캐롤리나 파라다 로보틱스 시니어 디렉터가 추론 능력을 갖춘 ‘제미나이 로보틱스 1.6(Gemini Robotics 1.6)’을 소개했다. 파라다 디렉터는 보스턴 다이나믹스의 4족보행 로봇 ‘스팟’이 제미나이 지능을 탑재해 인간의 복잡한 명령을 이해하는 단계에 진입했다고 설명했다. 이어 최현정 시니어 엔지니어링 디렉터는 학습자가 스스로 답을 찾아가도록 돕는 교육 특화 AI 모델 ‘런LM(LearnLM)’을 소개하며 AI를 통한 교육 혁신 사례를 공유했다.

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.

아마존웹서비스(AWS)는 과학자들이 신약을 더 빠르고 체계적으로 설계하고 검증할 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 기반 애플리케이션인 ‘아마존 바이오 디스커버리(Amazon Bio Discovery)’를 출시했다. 아마존 바이오 디스커버리는 방대한 생물학 데이터를 학습한 전문 AI 모델인 생물학 파운데이션 모델 카탈로그에 과학자들이 직접 접근할 수 있도록 지원한다. 이들 모델은 신약 후보 물질을 생성하고 평가하며, 신약 발굴 초기 단계에서 항체 치료제 연구를 앞당기는 역할을 한다. 과학자들은 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 통해 일상적인 언어로 연구 목표에 맞는 모델을 선택하고 입력 변수를 최적화할 수 있다. 기존 실험 데이터를 활용해 모델을 추가로 학습시켜 예측의 정확도를 높이는 것도 가능하다. 선정된 후보 물질은 실제 실험실로 보내져 합성하고 테스트하는 과정을 거치며, 그 결과는 다시 애플리케이션으로 전달된다. AWS는 이러한 방식을 통해 실험실과 연계한 지속적인 반복 실험 구조를 구현했다.     그동안 신약 발굴 분야에 AI를 도입하는 데는 어려움이 많았다. 생성형 AI의 발전으로 머신러닝 모델이 늘어났지만, 이를 다루려면 코딩 능력과 복잡한 인프라 관리 기술이 필요했기 때문이다. 수십 개의 모델 성능을 직접 비교하는 것도 쉽지 않았고, 이를 지원할 전산 생물학자도 부족한 실정이었다. 물리적 실험을 위해 데이터를 주고받는 과정 역시 여러 시스템에 흩어져 있어 관리가 까다로웠다. 아마존 바이오 디스커버리는 AI 모델과 분석 패키지를 비교 평가하는 벤치마크 라이브러리와 실험 설계를 돕는 AI 에이전트, 통합 실험실 파트너 네트워크를 제공해 이런 문제를 해결하고자 했다. 이를 통해 얻은 피드백은 다음 설계 단계를 개선하는 밑거름이 된다. 이 서비스는 제약사와 바이오테크, 학계 연구기관이 필요로 하는 데이터 보호와 보안 환경을 갖추고 있다. 데이터는 완전히 격리되어 보호되며, 고객은 모든 지식재산과 데이터에 대한 소유권을 가진다. 아마존 바이오 디스커버리는 아페리스와 볼츠 등 파트너사의 오픈소스 및 상업용 모델을 포함해 폭넓은 생물학 특화 AI 모델 카탈로그를 제공한다. 앞으로 바이오허브와 프로플루언트의 모델도 추가될 예정이다. 과학자들은 코딩 대신 자연어를 사용해 단계별 실험 과정을 구성할 수 있으며, 제조 용이성이나 온도 안정성 같은 항체 후보 물질의 특성을 평가하는 데이터셋을 활용해 최적의 모델을 고를 수 있다. 실제로 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)는 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 활용해 약 30만 개의 새로운 항체 분자를 설계했다. 이 가운데 유망한 후보 물질을 테스트하는 데까지 걸린 시간은 몇 주에 불과했다. 기존 방식으로 1년 가까이 걸리던 작업을 대폭 단축한 것이다. 현재 MSK를 비롯해 바이엘, 브로드 인스티튜트, 프레드허치 암센터 등이 이 서비스를 초기 도입해 활용하고 있다. AWS의 라지브 초프라 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 “AI 에이전트는 컴퓨터 전문 지식이 없는 연구자들도 고도화된 과학 역량을 활용할 수 있게 한다”면서, “첨단 AI와 보안 인프라의 결합은 이전에는 불가능했던 방식으로 항체 발굴을 가속화할 것”이라고 설명했다.

다쏘시스템은 프랑스의 천연 화장품 기업인 그룹 로쉐와 협력해 화장품 연구 개발 역량을 강화한다고 밝혔다. 양사는 과학 기반의 버추얼 트윈 기술을 활용해 화장품 성분을 분석하고 제품 개발 효율을 높이는 데 집중할 계획이다. 1959년 설립된 그룹 로쉐(Groupe Rocher)는 이브 로쉐, 사봉, 아르본 등 다수의 브랜드를 운영하며 자연 유래 원료 기반의 뷰티 제품을 개발해 왔다. 이 회사의 과학 전문가들은 식물 성분의 작용 기전을 분석하고 독자적인 활성 성분을 활용한 포뮬레이션을 연구하고 있다. 일반적으로 화장품의 적절한 배합 비율인 포뮬레이션을 완성하기까지는 평균 30회 정도의 실험이 필요하다. 그룹 로쉐는 다쏘시스템의 생성형 인공지능(AI)과 화학 모델링, 시뮬레이션 기술을 도입해 이 과정을 최적화할 방침이다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 ‘서비스형 버추얼 트윈’을 통해 그룹 로쉐의 활성 성분과 피부를 모델링한다. 버추얼 트윈을 활용하면 성분 사이의 상호작용을 분석하고 피부 침투 여부를 미리 테스트할 수 있다. 개발 초기 단계부터 과학적 정확도를 높여 효능을 예측하고 강화하는 방식이다. 다쏘시스템은 이를 통해 실험 횟수를 20% 줄이고 제품 출시 기간을 단축할 수 있다고 설명했다.     그룹 로쉐의 베로니크 슈바르츠 부아슈 최고과학책임자는 “다쏘시스템의 기술을 통해 활성 성분의 효능을 정밀하게 예측하고 자연 친화적인 제품을 더 신속하게 개발할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 다쏘시스템의 앨리사 프리스너 산업, 마케팅 및 지속가능성 수석부사장은 “과학 기반의 인공지능 버추얼 트윈은 클라우드 환경에서 포뮬레이션을 시뮬레이션하고 최적화하도록 지원한다”면서, “그룹 로쉐가 식물 과학에 기반한 혁신 체계를 구축해 제품 경쟁력을 확보하도록 돕겠다”고 전했다. 양사의 협력은 극한 환경에서 적응하는 식물인 ‘아이스 플랜트’ 연구부터 시작한다. 아이스 플랜트는 그룹 로쉐의 안티에이징 라인인 ‘이브 로쉐 리프트 프로 콜라겐’ 개발에 영감을 준 성분이다. 양사는 향후 다양한 활성 성분으로 기술 적용 범위를 넓혀갈 예정이다.

HPE가 대규모 AI 팩토리와 슈퍼컴퓨터를 위한 'HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅 포트폴리오'의 주요 혁신 사항을 발표했다. 이번 발표는 고객이 AI를 더 효율적으로 확장하고 배포하며, 데이터에서 인사이트를 도출하는 시간을 단축하는 데 중점이다. HPE는 엔비디아와 협력해 구축한 이번 풀스택 AI 설루션이 컴퓨팅, GPU, 네트워킹, 액체 냉각, 소프트웨어 및 서비스를 긴밀하게 통합해 대규모 환경과 국가별 소버린 환경에 최적화했다고 밝혔다. 현재 아르곤 국립 연구소, 독일 슈투트가르트 고성능 컴퓨팅 센터, 허드슨 리버 트레이딩, 한국과학기술정보연구원 등 세계적인 연구 기관과 AI 기업들이 HPE의 인프라를 채택해 혁신을 가속하고 있다. HPE는 자사의 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX5000’에 엔비디아의 최신 설루션을 적용한다. 먼저 액체 냉각 방식의 ‘엔비디아 베라 CPU 컴퓨트 블레이드’를 도입한다. 각 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX240 컴퓨트 블레이드’는 최대 16개의 엔비디아 베라 CPU를 탑재해 까다로운 AI 워크로드를 지원한다. 이는 랙 하나 당 최대 40개의 블레이드와 640개의 CPU, 5만 6320개의 엔비디아 올림푸스 코어를 확장할 수 있다. 또한 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드를 통해 초고속 네트워킹 환경을 제공한다. 이 스위치는 포트당 800Gb/s의 연결성을 지원하며 높은 전력 효율을 갖춘 것이 특징이다.     대규모 및 소버린 환경을 위한 ‘HPE AI 팩토리’ 포트폴리오도 강화한다. HPE는 1조 개 이상의 매개변수를 가진 거대 모델을 위해 설계된 차세대 시스템 ‘HPE 기반 엔비디아 베라 루빈 NVL72’ 랙 스케일 시스템을 선보인다. 이 시스템은 36개의 CPU와 72개의 루빈 GPU, 6세대 NV링크 네트워킹 등을 탑재해 대규모 환경에서 높은 효율을 낸다. 이와 함께 새로운 AI 서버인 ‘HPE 컴퓨트 XD700’도 출시한다. 엔비디아 HGX 루빈 NVL8을 기반으로 한 이 서버는 랙당 최대 128개의 루빈 GPU를 지원하며, 이전 세대보다 두 배 향상된 GPU 집적도를 통해 전력과 냉각 비용을 절감한다. 이외에도 모든 HPE AI 팩토리 포트폴리오에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션’ GPU를 사용할 수 있게 된다. 소프트웨어와 서비스 측면에서는 엔비디아 클라우드 파트너 프로그램 인증을 획득해 클라우드 서비스 제공사의 검증 프로세스를 간소화한다. 수세 가상화 및 랜처 프라임 스위트를 통한 멀티 테넌시 옵션도 확장해 가상머신용 GPU 패스스루 등을 지원한다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 및 오픈시프트와의 통합은 물론, AI 팩토리의 운영과 확장을 돕는 ‘엔비디아 미션 컨트롤’ 소프트웨어도 제공할 예정이다. HPE의 트리시 담크로거 수석부사장은 “세계 최고 성능의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 3대를 구축한 HPE는 최첨단 AI 워크로드와 고성능컴퓨팅을 결합해 과학적 혁신을 주도하고 있다”면서, “엔비디아와 협력해 의학, 생명과학, 제조 등 다양한 분야에서 한계를 뛰어넘는 데 필요한 성능을 제공하겠다”고 밝혔다. 엔비디아의 크리스 매리어트 부사장은 “기업과 국가가 AI의 잠재력을 실현하려면 대규모 모델 학습과 고성능컴퓨팅 워크로드를 처리할 인프라가 필수”라면서, “양사가 공동 개발한 인프라는 가속 컴퓨팅과 액체 냉각 기술을 결합해 인사이트 도출 시간을 단축한다”고 설명했다.

개발 : Ansys 주요 특징 : 엔지니어링 프로세스를 하나로 연결하는 통합 시높시스–앤시스 워크플로 제공, 생성형 AI와 에이전틱 엔지니어링 기능으로 설계 탐색 가속/전처리 자동화/시스템 수준 인사이트 확보 지원, 확장된 디지털 트윈 역량 및 연결된 모델링 워크플로로 시스템 전반에 대해 리얼월드 기반의 인사이트 제공 강화 등 공급 : 앤시스 코리아   ‘앤시스 2026 R1(Ansys 2026 R1)’은 시높시스와 앤시스가 보유한 공학 역량을 결합해, 시높시스-앤시스 통합 기능을 본격적으로 선보인다. 앤시스 2026 R1은 시뮬레이션 AI 포트폴리오를 확장해 학습 효율을 높이는 AI 강화 트레이닝 제공과 함께 고급 AI 기능도 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 초기 개발 단계에서 시스템 수준 인사이트를 확보함과 동시에 물리 시험 의존도를 줄이며, 소프트웨어 중심 제품이 고도화되는 환경에서도 성능 최적화를 보다 효율적으로 추진할 수 있게 됐다.   ▲ 출처 : 시높시스   시스템 인지 엔지니어링의 미래를 가속하는 공동 설루션 앤시스 2026 R1은 시스템 복잡성 증가, AI 기반 제품 수요 확대, 그리고 산업 전반의 조기 검증 전환이 맞물리며 변화하는 엔지니어링 환경에서 새로운 흐름의 출발점이 될 것으로 전망된다. 시높시스는 이러한 변화에 대응하기 위해, 시높시스와 앤시스의 주요 기술을 연동해 하나의 통합된 시스템처럼 작동하도록 지원한다. 이를 통해 초기 설계 탐색을 가속하고 도메인 간 협업을 강화하며, 주요 산업 전반에서 더 깊은 인사이트를 제공하는 고효율 워크플로를 제시한다. 이번 앤시스 2026 R1에 포함된 신규 시높시스-앤시스 공동 설루션은 다음과 같다. 시높시스 VC 펑셔널 세이프티 매니저(Synopsys VC Functional Safety Manager, VC FSM)와 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)가 시스템 수준과 실리콘 수준 안전 분석을 연결하는 엔드 투 엔드 기능 안전 워크플로로 연동된다. 이를 통해 시스템 안전 엔지니어와 칩 안전 검증 엔지니어 간 협업이 간소화되며, 시스템부터 칩까지 추적성(traceability)이 자동화된다. 또한 도구 간 수작업 데이터 공유를 줄여 자동차 및 항공우주 안전 등 핵심 적용 분야에서 시간 절감 효과를 기대할 수 있다. 시높시스 퀀텀ATK(Synopsys QuantumATK)와 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta MI) 플랫폼이 소재 워크플로로 통합되어 원자 스케일부터 엔터프라이즈까지 이어지는, 소재 발굴, 신소재 개발, 제조 공정 개선을 지원한다. 검증된 소재 물성치를 그란타 MI로 직접 내보낼 수 있어 소재 과학자와 설계 엔지니어 간 협업 효율이 높아진다. 또한 반복 가능하고 재사용 가능한 워크플로를 통해 정제되고 일관된 소재 레코드를 구축함으로써 초기 단계에서 성능 예측과 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 시높시스 옵토컴파일러(Synopsys OptoCompiler)와 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)가 디바이스 수준 포토닉 설계와 고급 시스템 수준 광학 시뮬레이션을 연결하는 설계 워크플로로 통합된다. 또한 Verilog-A 모델 생성 자동화와 도구 간 광학 거동 일관성 확보를 통해 디바이스 설계자와 시스템 수준 포토닉 엔지니어 간 협업을 강화한다. 이를 통해 설계·시뮬레이션 환경 간 수작업 데이터 변환을 줄이고, 고도화된 포토닉 애플리케이션에서 시간 절감과 신뢰성 향상을 지원한다. 앤시스 스케이드(Ansys SCADE) 모델 기반 소프트웨어 개발 설루션에 더해, 시높시스는 제어 소프트웨어를 위한 테스트 자동화 설루션 TPT를 제공한다. SCADE는 안전 필수 소프트웨어 개발 환경을 제공하고, TPT는 테스트 생성·실행·분석을 자동화해 설계 반복을 가속하고 조기 검증을 강화하며 복잡한 제어 소프트웨어 품질 향상을 지원한다. 두 설루션을 결합하여 ADAS, 전동화 파워트레인, 비행 제어, 엔진 제어, 항공전자 등 미션 크리티컬 제어 시스템 개발에서 수작업 검증 부담을 줄이고 자동화 수준을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   AI 기반 디지털 엔지니어링으로 더 빠르고 스마트한 설계 반복 지원 앤시스 2026 R1은 생성형 AI와 에이전틱 기능을 도입해, 검증을 가속하고 설계 탐색을 확대하며 복잡한 워크플로의 자동화를 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 개발 전체 과정에서 더 빠르고 스마트한 인사이트를 확보할 수 있다. 앤시스 지옴AI(Ansys GeomAI) 지오메트리 플랫폼은 생성형 AI 기반의 개념 설계 탐색을 통해, 지오메트리 콘셉트를 보다 창의적이고 효율적으로 빠르게 생성·평가·개선할 수 있도록 지원한다. 레퍼런스 설계로부터 직접 학습함으로써 초기 혁신을 가속하는 동시에, 엔지니어링 의도를 보존해 AI가 생성한 콘셉트가 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 후속 검증 단계로 자연스럽게 이어질 수 있도록 돕는다. 또한 메시 에이전트는 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)에서 탐색적 사용으로 제공되는 신규 기능으로, 모델 전처리 과정에서 발생하는 메싱 실패 원인을 진단하고 해결하는 데 도움을 준다. 검증된 개선 절차를 기반으로 엔지니어를 안내해 자동화 전처리에 대한 신뢰를 높인다. 현재 초기 고객 평가 단계에 있는 ‘디스커버리 검증 에이전트’는 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)에 탑재돼, 수십 년간 축적된 공학 전문성을 바탕으로 문맥 정보와 산업 모범 사례를 활용해 설정 이슈를 선제적으로 식별한다. 이를 통해 엔지니어가 작업을 더 빠르게 진행하고 비용이 큰 실수를 줄이며, 초기부터 더 높은 성능의 설계를 만들 수 있도록 지원한다. 앤시스 2026 R1의 추가 AI 업데이트 사항은 다음과 같다. 앤시스 SimAI(Ansys SimAI) 시뮬레이션 플랫폼은 두 가지 제공 형태를 지원한다. 기존 제품인 앤시스 SimAI 프리미엄 SaaS와, 로컬 데이터 저장이 필요한 프로젝트를 위해 데스크톱 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 앤시스 SimAI Pro가 포함된다. 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 SimAI 커넥터를 통해 학습 데이터 생성, AI 학습, 최적화 및 설계 스터디까지 엔드투엔드 워크플로를 구현할 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)이 메디니 애널라이즈, 앤시스 모델센터(Ansys ModelCenter), 앤시스 록키(Ansys Rocky)에서 제공돼 사용자 인터페이스 내에서 지능형 AI 가이드 지원을 제공한다. 옵티스랭과 디스커버리 간 신규 통합으로 민감도 분석과 원클릭 최적화를 지원하는 AI-레디 워크플로가 제공된다. 이를 통해 엔지니어는 메카니컬, 플루언트 또는 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak)에서 개념을 검증하기 전에, 초기 단계에서 더 빠르게 설계 대안을 탐색할 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   리얼월드 디지털 트윈으로 시스템을 연결하고 성능 최적화 앤시스 2026 R1에서 확장된 디지털 트윈 혁신은 물리적 프로토타이핑 이전 단계에서 사용자들이 더 깊은 리얼월드 인사이트를 확보할 수 있도록 지원한다. 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI)는 시뮬레이션 데이터와 센서·테스트 정보를 더 정교하게 얼라인하는 신규 퓨전 모델링 방식과, 대규모 시계열 모델링 및 학습 효율을 강화하는 템포럴 퓨전 트랜스포머를 도입했다. 또한 트윈AI ROM(차수 축소 모델) 위저드는 고정밀 ROM의 생성 및 배포를 제공하여 리얼타임 디지털 트윈 제공을 가속한다. 또한, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 신규 GPU 가속 멀티스펙트럴 광 전파 엔진과 엔비디아 옴니버스와의 통합 확대를 포함한 기능 강화를 통해 통합된 3D 디지털 트윈 파이프라인을 구현한다. 이를 통해 시나리오 전반에서 더 물리적으로 정확한 카메라 동작, 표면 반사 그리고 엣지케이스 재현성을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   2025년은 혁신으로 가득한 한 해였다. 유니티의 파트너들은 다양한 산업 분야에서 획기적인 성과를 이뤄냈다. 자동차 산업에서 차량 내 경험을 혁신하는 것부터 의료 및 제조 분야의 새로운 영역을 개척하기까지, 고객들은 유니티를 활용하여 대담한 아이디어를 현실로 만들어 냈다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   자동차 산업의 거침없는 혁신   자동차 산업은 2025년에 디지털 혁신을 가속화했으며, 유니티의 고객들이 이러한 추세를 주도했다. 실시간 3D 기술은 더 이상 미래지향적인 개념이 아니라 최신 차량 디자인, 엔지니어링 및 차량 내부 경험의 핵심 요소이다. 자동차 산업의 리더들은 유니티를 활용하여 더 효율적인 워크플로를 구축하고 고객에게 더욱 몰입도 높은 경험을 제공했다. 대표적인 성공 사례로 BMW 그룹에서는 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)를 사용하여 복잡한 3D 애셋을 성공적으로 관리하며 디지털 성장을 추진했다. 글로벌 제조업체에게 방대한 디지털 애셋 라이브러리를 관리하는 것은 큰 부담이 된다. BMW는 이 프로세스를 간소화하면서 일관성을 유지하고 개발 사이클을 가속화했다. 이렇게 하면 더 빠르게 반복 작업을 수행하고 더 신속하게 탁월한 품질로 시장을 혁신할 수 있다.   ▲ 출처 : 도요타 자동차   ▲ 출처 : BMW 그룹   마찬가지로 도요타와 렉서스는 차세대 HMI(인간–기계 인터페이스) 개발의 경계를 넓혔다. 이들은 유니티를 통해 직관적이면서도 풍부한 시각적 정보를 기반으로 운전자와 탑승자 모두를 만족시킬 수 있는 차량 내부 시스템을 디자인했다. 또한 메르세데스 벤츠는 차량 내부 경험의 완성도를 높이는 데 계속해서 집중하며, 몰입도 높고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 개발하여 주행 경험의 품질을 한층 더 끌어올리고 있다.   의료 및 생명과학 분야의 혁신적인 발전 의료 산업은 환자의 치료 결과를 개선하고, 의학적 교육을 강화하며, 복잡한 생물학적 데이터를 시각화하는 데 기술을 활용하면서 발전을 지속해 왔다. 유니티의 실시간 3D 기능은 이러한 발전의 핵심으로, 수술 시뮬레이터부터 인터랙티브 환자 교육 플랫폼까지 모든 것을 구축할 수 있는 툴을 제공한다.   ▲ 출처 : 메드트로닉   2025년, 필립스는 의료 현장에서 일상 생활까지 이어지는 의료 혁신을 계속해서 선도했다. 이들의 성공 사례는 몰입형 기술이 임상 절차와 가정 내 환자 치료를 모두 지원하여 의료 접근성과 효과를 높일 수 있음을 보여 준다. 또한 메드트로닉(Medtronic)은 유니티를 사용하여 로봇 수술용 디지털 트윈을 구축했다. 이러한 가상 복제본을 활용하면 정밀도 높은 데이터 기록, 플레이백 및 시각화를 통해 외과의들이 기술을 개선하고 시술 성공률을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 랜덤42   랜덤42(Random42)는 의료 시각화 분야에서 큰 도약을 이루며 새로운 가능성을 보여 주었다. 이들은 유니티를 활용하여 복잡한 생물학적 프로세스를 정확하게 시각화함으로써 과학 및 의학 관련 정보를 전달하는 방식을 혁신하고 있다. 연구자, 의사 및 환자들은 이러한 발전을 통해 질병의 메커니즘과 새로운 치료법의 가능성을 더 손쉽게 이해할 수 있다.   더 스마트하고 빠르고 효과적인 제조 방식 효율, 안전성, 혁신은 제조업의 핵심 요소이다. 유니티 고객들은 실시간 3D가 이 세 가지 목표를 모두 달성하는 데 얼마나 효과적인지를 보여 주었다. 직원 교육부터 공장 현장 시뮬레이션까지, 유니티는 제조업체가 생산의 미래를 구축해 나가도록 지원하고 있다.   ▲ 출처 : SEW 유로드라이브 & 리얼버추얼.아이오   SEW 유로드라이브(SEW-EURODRIVE)는 유니티를 모비킷 맞춤형 심인터페이스(MOVIKIT Custom SimInterface) 및 리얼버추얼.아이오(realvirtual.io)에 통합하여, 엔지니어가 위험 부담 없는 디지털 트윈 환경에서 자동화 로직을 테스트하고 개선할 수 있도록 함으로써 가상 시운전에 혁신을 가져왔다. 이러한 접근 방식 덕분에 시운전 시간을 70% 단축하여 ROI를 더 빠르게 달성하고 현장 물류 오류를 최소화할 수 있게 되었다.   ▲ 출처 : 지멘스 & 에듀케이션XR   인력 교육 분야에서도 진전이 있었다. 지멘스는 몰입형 XR(확장현실) 교육 모듈을 통해 전기 분야 인력의 교육 방식을 혁신하여, 안전하고 확장 가능하며 효과적인 학습 경험을 제공한다. 비슷하게 브리지스톤 아메리카(Bridgestone Americas)는 자체 개발 VR 애플리케이션으로 엔지니어링 운영을 혁신하여, 팀이 공유 가상 공간에서 협업하고 문제를 해결할 수 있게 함으로써 실물 프로토타입과 출장의 필요성을 줄였다.   리테일 및 고객 참여에서의 혁신 리테일 산업 환경은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하며, 고객 참여가 성공의 열쇠라고 할 수 있다. 많은 리테일 브랜드가 유니티를 통해 독특하고 개인화된 인터랙티브 경험을 구축하여 고객의 관심을 사로잡고 성과를 창출하고자 했다.   ▲ 출처 : 콜러   콜러(Kohler)는 고객 참여를 확대하기 위해 인상적인 3D 콘텐츠를 제공하기 시작했다. 제품 카탈로그를 인터랙티브 3D 애셋으로 변환하여 제공하기 때문에, 고객은 집에서도 편안하게 제품을 상세히 살펴보고 더 확실한 구매 결정을 내릴 수 있다.   ▲ 출처 : 렌 키친스   렌 키친스(Wren Kitchens)는 유니티를 통해 디자인 및 시각화 프로세스를 개선하여, 고객에게 향후 주방의 명확한 모습을 보여 주는 동시에 자체 운영 워크플로를 최적화했다. 이는 몰입형 경험이 고객 만족도와 비즈니스 효율을 동시에 높일 수 있는 방법을 보여 주는 사례이다.   미래의 몰입형 월드 구축 유니티는 산업의 경계를 넘어 스마트 시티 및 상호 연결된 가상 월드를 포함한 차세대 디지털 경험의 기반을 제공하고 있다. 이처럼 야심찬 프로젝트에는 방대한 데이터 세트를 처리하고 실시간 성능을 제공할 수 있는 플랫폼이 필요하며, 유니티 고객은 이러한 과제를 성공적으로 해결했다. 동적 스마트 디지털 트윈 구축 분야에서는 큰 폭의 진전이 있었다. 스마트 디지털 트윈 프로젝트에서는 실제 데이터를 활용하여 몰입형 시뮬레이션을 구축함으로써, 계획 담당자가 교통 체계를 모델링하고 환경 영향을 분석하며 더욱 긴밀하게 연결된 시설을 설계할 수 있도록 지원한다. 아크GIS(ArcGIS)와 유니티의 협업에 따른 결과로, 코퍼스 크리스티 항구와 디 액셀러레이션 에이전시(The Acceleration Agency)는 실제 데이터와 창의적인 비전을 결합하여 지리적으로 정확하면서도 풍부한 디지털 트윈을 구축할 수 있었다.   ​​​​​​​ ▲ 출처 : 루비   루비(ROUVY)는 유니티를 통해 실제 동영상, 3D 데이터, 라이브 센서 입력을 초현실적인 증강현실(AR) 루트로 블렌딩하여 실내 사이클링에 혁신을 가져왔다. 루비 루트 크리에이터(ROUVY Route Creator)와 같은 기능을 통해 사용자는 자신이 직접 촬영한 동영상과 GPS 데이터를 ‘실제로 주행할 수 있는’ AR 라이딩 경험으로 변환할 수 있으며, 그 결과 매주 20TB에 달하는 새로운 콘텐츠가 추가된다. 톰톰(TomTom)은 맵 디자인 및 시각화 워크플로에 주력하며, 유니티를 활용하여 가상 월드에 자동차 내비게이션 소프트웨어를 결합한 시뮬레이션 환경을 구축한다.   ▲ 출처: 구글 맵스   구글 맵스(Google Maps)는 안드로이드 XR용 몰입형 뷰로 내비게이션을 재정의하여 사용자가 도시, 랜드마크, 장소를 세밀한 3D 디테일로 둘러볼 수 있는 방법을 제공했다. 유니티 기반의 이 애플리케이션은 2D 맵에서 몰입도 넘치는 경험으로 매끄럽게 전환되며, 여행 계획과 탐험에 있어 높은 완성도를 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아와 로레알 협력 확대, 알케미 AI로 뷰티 연구 및 배합 최적화 100배 가속 AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아가 세계 최대 AI 가속 컴퓨팅 콘퍼런스인 GTC 2026에서 글로벌 뷰티 기업 로레알과의 협력 확대를 발표했다. 이번 파트너십을 통해 엔비디아의 화학 및 소재 혁신을 위한 AI 연구소인 알케미(ALCHEMI)가 수십억 달러 규모의 스킨케어 시장에 전격 도입되어 제품 개발 공정을 혁신할 전망이다. 로레알, 엔비디아 알케미 도입으로 연구 효율 극대화 로레알은 엔비디아 가속 컴퓨팅 기반의 알케미를 활용해 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 배합 물성 예측의 속도와 정확도를 대폭 높이고 있다. 기존의 자외선 차단제 개발은 방대한 분자 조합을 일일이 실험실에서 테스트해야 하는 한계로 인해 수년에 걸친 복잡한 과정을 거쳐야 했다. 그러나 로레알 연구진은 이제 알케미를 통해 자외선 차단제 분자 조합을 기존 시뮬레이션 방식 대비 최대 100배 더 빠르고 효율적으로 선별할 수 있게 됐다.   AI 기반 배합 최적화로 신소재 발굴 및 비용 절감 로레알은 스킨케어, 헤어케어, 메이크업, 향수 등 다양한 분야에서 매년 3400개 이상의 신규 배합을 개발하고 있으며, 연간 13억 유로 이상을 연구개발(R&D)에 투자하고 있다. 연구의 핵심인 배합 공정에 엔비디아 알케미가 적용되면서, 그동안 컴퓨팅 복잡성으로 인해 탐색이 어려웠던 방대한 화학 조합을 효과적으로 분석할 수 있는 길이 열렸다. 이는 신소재 발굴 기간 단축과 비용 절감으로 이어져 화학 및 소재 과학 산업 전반의 제품 개발을 가속하고 있다. 뷰티 산업을 넘어 화학 및 소재 분야 전반으로 확산 이번 기술 협력의 이점은 단순히 화장품 산업에 국한되지 않는다. 로레알은 배합 최적화를 통해 피부 보호와 조기 노화 방지에 기여하는 활성 성분의 효능을 극대화하고 있으며, 이는 향후 헬스케어 분야에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다. 또한 엔비디아 알케미는 자외선 차단제와 향수의 복잡한 화학 구성을 넘어 반도체 소재, 페인트, 코팅제 등 다양한 산업 분야의 배합 최적화에도 폭넓게 활용될 수 있어 소재 공학의 새로운 패러다임을 제시하고 있다.