가트너가 2026년 1분기 전 세계 PC 출하량 예비조사 결과를 발표했다. 올해 1분기 출하량은 6280만 대로, 지난해 같은 기간보다 4% 늘었다. 하지만 이번 성장은 실제 수요 회복보다는 부품 가격 상승에 대비한 선제적 재고 확보의 결과라는 것이 가트너의 분석이다. 가트너의 리시 파디 리서치 책임자는 이런 성장세를 “인위적으로 부풀려진 수치”라고 평가했다. 메모리 가격 상승세인 ‘멤플레이션(memflation)’과 디램(DRAM), 낸드(NAND) 플래시 등 핵심 부품 비용이 급등했기 때문이라는 것이다. 공급업체와 유통업체들은 2분기에 예상되는 PC 가격 인상을 앞두고 재고 수준을 미리 높였으며, 이러한 현상은 마진이 낮은 제품군에서 더욱 두드러졌다. 또한 2025년 1분기 역시 미국의 관세 부과를 앞둔 선제 수입으로 수치가 높았던 기저 효과가 맞물려 있다.   ▲ 2024년 1분기~2026년 1분기 전 세계 PC 출하량 및 성장률(단위 : 천 대, 출처 : 가트너)   전 세계 PC 공급업체별 순위에서는 상위 4개 업체인 레노버, HP, 델, 애플이 자리를 지켰다. 1위 레노버는 9.5%의 견조한 성장세를 유지하며 시장 점유율 26.5%를 기록, 선두 자리를 지켰다. 한편, 업계 2위인 HP는 상위권 업체 중 유일하게 출하량이 4.9% 감소하며 주춤한 모습을 보였다. 에이수스는 10.8%라는 높은 성장률을 기록하며 에이서를 따돌리고 5위에 자리했다. 업체별 성적표에서 눈에 띄는 곳은 애플이다. 애플은 전년 동기 대비 12.7% 성장하며 주요 업체 중 가장 높은 성장률을 기록했다. 시장 점유율 또한 10.6%로 전년보다 0.8%포인트 상승했다. 이러한 성장에 대해 파디 리서치 책임자는 “신규 맥 사용자와 교육 시장을 공략한 ‘맥북 네오(MacBook Neo)’의 견조한 수요에 힘입은 것”이라고 분석했다. 고성능을 원하면서도 가격에 민감한 소비자층을 효과적으로 흡수하면서 PC 부문의 경쟁력을 강화했다는 평가다.

세일즈포스가 맞춤형 AI 에이전트인 슬랙봇(Slackbot)을 국내에서 처음으로 선보였다. 또한, 세일즈포스는 슬랙을 중심으로 인간과 AI 에이전트가 유기적으로 협업하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)’ 비전과 혁신 전략을 발표했다. 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 슬랙을 사람과 AI 에이전트, 데이터가 연결되는 ‘에이전틱 업무 운영체제(Agentic Work OS)’로 정의했다. 세일즈포스는 이번 슬랙봇 출시를 기점으로 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 에이전트 역량을 강화해 기업의 에이전틱 엔터프라이즈 전환을 지원할 계획이다. 세일즈포스의 설명에 따르면, 슬랙봇은 데이터 파운데이션을 기반으로 슬랙에 축적된 모든 비즈니스 데이터를 활용한다. 이를 통해 사용자의 조직 내 역할과 특성에 맞춘 비서이자 동료 역할을 수행한다. 슬랙봇은 회의 내용을 자동으로 기록하고 요약하는 미팅 인텔리전스 기능을 제공한다. 이 기능은 세일즈포스 CRM과 연계해 고객 맞춤형 후속 과제를 연결한다. 또한 AI 스킬 기능을 통해 반복 업무를 표준화하고 직무별 워크플로를 효율적으로 운영하도록 돕는다. 데스크톱 어시스턴트는 여러 업무용 애플리케이션에서 필요한 작업을 단일 워크플로 내에서 처리할 수 있게 지원한다. 슬랙봇은 모든 업무를 하나의 대화형 인터페이스로 통합한다. 사용자는 슬랙 내에서 데이터 마이그레이션 없이 영업 기회 업데이트, 연락처 관리, 고객 서비스 담당자 배정 등의 업무를 즉시 처리할 수 있다. 사용자의 업무 방식을 학습하는 메모리 기능과 음성 입력 기능도 더해졌다. 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 MCP 클라이언트 기능도 함께 공개됐다. 사용자는 권한에 따라 세일즈포스의 에이전트포스와 서드파티 에이전트를 포함한 기업 내 모든 앱에 접근할 수 있다. 슬랙 마켓플레이스에 있는 2600개 이상의 앱과 세일즈포스 앱익스체인지의 6000개 이상 앱을 연동해 활용하는 것도 가능하다.     기자간담회에서는 당근마켓과 우아한형제들의 슬랙 활용 사례도 소개됐다. 당근마켓은 배포 알림과 장애 감지 등 모든 비즈니스 맥락을 슬랙에서 관리하고 있다. 특히 사내 AI 에이전트 카비를 슬랙에 도입해 리포트 작성과 메시지 데이터 분석에 활용 중이다. 당근마켓 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 살아있는 기억”이라고 말했다. 우아한형제들은 슬랙 엔터프라이즈 그리드를 통해 글로벌 조직과 협업하며 슬랙 커넥트로 외부 파트너와 사람, 데이터를 연결하고 있다. 우아한형제들 이청규 담당은 “슬랙봇 도입으로 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 비용이 줄어들 것으로 기대한다”고 밝혔다. 박세진 대표는 기업이 이제 AI 도입을 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 에이전틱 엔터프라이즈로 전환해야 한다고 강조했다. 그는 “강력한 에이전트의 지능은 신뢰할 수 있는 데이터 위에서 완성된다”고 설명하며, “보안 가드레일인 트러스트 레이어와 강화된 데이터 파운데이션을 기반으로 한국 기업의 혁신을 지원하겠다”고 덧붙였다.

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.

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.

프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상   소니 픽처스 이미지웍스는 넷플릭스 흥행작인 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 제작에 언리얼 엔진을 도입해 제작 파이프라인을 혁신했다. 제작 초기 단계부터 최종 렌더링 수준의 비주얼을 확인하며 창작자의 의도를 정교하게 시각화한 것이 핵심이다. 특히 유니버설 신 디스크립션(USD) 기반의 워크플로를 구축해 프리비즈와 레이아웃 과정의 효율을 높여 시네마틱한 완성도를 극대화했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ‘케이팝 데몬 헌터스’는 단순한 영화가 아니라, 하나의 문화적 현상이다. 이 넷플릭스 오리지널 애니메이션 영화는 조회 수 2억 3600만 회를 기록하며 넷플릭스 역사상 가장 인기 있는 영화로 자리잡았을뿐만 아니라, 사운드트랙 또한 빌보드 핫 100 차트 역사상 처음으로 네 곡이 동시에 톱 10에 오르는 전례 없는 기록을 세웠다. 소니 픽처스 애니메이션이 제작한 이 애니메이션은 빠른 액션 전개, 대규모 군중 연출, 콘서트 규모의 라이팅이 결합된 작품으로, 기존의 레이아웃과 프리비즈 방식으로는 결과를 사전에 판단하기 어려웠다. 액션, 라이팅, 머티리얼, 이펙트가 시네마틱한 관점에서 각각 따로가 아니라 서로 유기적으로 결합되어 어떻게 작동하는지를 확인하는 것이 핵심적인 연출 결정의 기준이었기 때문이다. 이를 제작 초반부터 가능하게 하기 위해, 소니 픽처스 이미지웍스 팀은 파이프라인 시작 단계에서 창작 의도를 보다 온전히 시각화할 수 있는 방법이 필요했고, 그 해답으로 언리얼 엔진을 선택했다.   더 빠르게 구현하는 최종 픽셀 수준의 비주얼 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 비밀리에 초자연적 위협으로부터 세상을 수호하는 케이팝 걸 그룹 헌트릭스의 이야기를 그린다. 기상천외한 판타지 액션으로 가득한 이야기 속에서, 특히 목욕탕을 배경으로 한 액션 시퀀스는 소니 픽처스 이미지웍스에게 중요한 전환점이었다. 이 장면에서 주인공들은 새로운 라이벌 보이 밴드이자 정체를 숨긴 악령들인 사자 보이즈와 맞서던 중, 물귀신의 기습을 받는다. 소니 픽처스 이미지웍스의 제이슨 볼드윈(Jason Baldwin) 리얼타임 슈퍼바이저는 목욕탕에서 벌어지는 액션 시퀀스는 정말 놀라웠다며, “머티리얼 표현을 극대화해 모든 요소가 젖어 있고 반사되고 안개가 낀 느낌을 제대로 구현할 수 있었기 때문”이라고 밝혔다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   이 시퀀스에서 소니 픽처스 이미지웍스의 레이아웃 팀은 처음으로 실시간 볼류메트릭을 사용해, 수증기가 자욱하게 깔리고 부드럽게 확산되는 라이팅이 증기 사이를 스며드는 목욕탕 특유의 분위기를 구현했다. 이 음산한 환경 속에서 혼란스럽고 긴박한 난투극이 벌어지며, 팀은 안개와 수증기가 가득한 공간에서 빠르고 격렬한 전투 연출을 구현해야 하는 과제에 직면했다. 소니 픽처스 이미지웍스의 애덤 홈즈(Adam Holmes) 비주얼라이제이션 총괄은 “언리얼 엔진을 처음 접한 레이아웃 아티스트 한 명이 약 일주일 만에 이 메인 액션 신(scene)의 기본 레이아웃인 블록아웃을 완성했다”고 설명했다. 이 초기 블록아웃을 통해 팀은 복잡한 액션 동선, 독창적인 카메라 워크, 그리고 검이 악령을 폭발시키는 모든 시각 효과까지 함께 구현할 수 있었고, 해당 신이 지향하는 시네마틱한 비전을 생생하게 표현할 수 있었다. 라이팅, 머티리얼, 분위기, 카메라가 유기적으로 작동하는 방식을 제작 초기 단계부터 확인할 수 있었기 때문에, 팀은 시퀀스의 감정적 톤을 설정해 나갈 수 있었다. 젖은 타일의 광택, 수증기의 밀도, 빠르게 전개되는 카메라 워크는 긴장감과 스펙터클을 극대화하며 액션 신에 드라마와 몰입감을 더했다. 궁극적으로 이러한 초기 시각화 작업은 시퀀스의 최종적인 예술적 효과를 한층 끌어 올리는 역할을 수행했다. 볼드윈은 “레이아웃 단계에서 모든 요소가 최종 렌더에 가까운 수준으로 함께 결합되는 모습을, 게다가 그렇게 빠르게 세팅할 수 있다는 점이 정말 놀라웠다”고 말했다.   마야, 언리얼 엔진, USD를 연결하는 파이프라인 오토데스크의 마야(Maya)와 언리얼 엔진간의 워크플로는 소니 픽처스 이미지웍스의 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 애니메이션 파이프라인의 핵심 기반이었다. 홈즈는 “마야 파이프라인에서 개발한 애니메이션 릭을 언리얼 엔진으로 가져오는 과정은 매우 중요하고, 이를 자동화하기 위해 여러 스크립트를 만들었다”고 설명했다. 레이아웃 샷의 애니메이션 작업이 완료되면 이를 다시 마야로 보내서 적용할 수 있으며, 레이아웃 아티스트가 완성한 모든 작업을 그대로 유지할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   이 워크플로는 소니 픽처스 이미지웍스가 유니버설 신 디스크립션(Universal Scene Description : USD)을 본격적으로 도입하면서 한 단계 더 발전했다. USD를 활용함으로써 내부 툴과 언리얼 엔진 간에 애셋 이동 과정이 더 빠르고 일관되게 이루어질 수 있었다. 볼드윈은 “이제 모델링 단계에서 애셋을 기존 파이프라인에 보내면, 이 데이터를 USD를 통해 매우 손쉽고 안정적으로 언리얼 엔진으로 가져왔다가 다시 내보낼 수 있다”라고 전했다. 소니 픽처스 이미지웍스에게 이러한 방식의 작업은 아티스트들이 사용하는 크리에이티브 툴 간의 반복 작업에 큰 변화를 가져왔다. 소니 픽처스 이미지웍스의 황종환 리얼타임 파이프라인 슈퍼바이저는 “초기에는 시퀀스 하나를 익스포트하는 데만 6~8시간이 걸렸다. 하지만 소스 코드에 접근할 수 있다는 점이 큰 전환점이 되었다. 그 덕분에 작업 시간을 30분으로 줄일 수 있었고, 지금은 시퀀스를 5분 만에 익스포트한다”고 설명했다.   캐릭터, 군중, 콘서트 라이팅의 확장 팀은 언리얼 엔진의 컨트롤 릭을 활용해 수십 명의 캐릭터 애니메이션을 엔진에서 직접 제작했다. 소니 픽처스 이미지웍스의 릴리아 라이(Lillia Lai) 리깅 개발 리드는 “언리얼 엔진에서 컨트롤 릭을 구성하기로 한 이유는 실행 속도가 매우 빠르기 때문이다. 하나의 신에서 필요하다면 최대 20명에서 30명에 이르는 여러 캐릭터를 동시에 다룰 수 있다”고 말했다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   ‘케이팝 데몬 헌터스’에서 세 명의 주인공은 각 시퀀스마다 서로 다른 커스텀 의상을 착용한다. 이를 위해 소니 픽처스 이미지웍스는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템을 활용해 의상과 액세서리를 즉시 교체할 수 있는 캐릭터 시스템을 구축했다. 이 시스템은 무작위로 조합된 다양한 캐릭터로 가득 찬 대규모 군중을 제작할 때 그 진가를 발휘했다. 라이는 “단 하나의 체형과 여러 헤어스타일만 만들면 된다. 그런 다음 원하는 조합으로 헤어스타일과 의상을 교체하고, 이를 언리얼 엔진의 폴리지 모드와 결합해 공연장 전체를 빠르게 채울 수 있었다”고 설명했다. 폴리지 모드는 원래 언리얼 엔진 신에 식물과 나무를 손쉽게 배치하기 위해 설계된 기능이다. 팀은 이 기능을 공연장에 모인 군중을 구현하는 데 적용하면서, 폴리지 모드 툴을 활용하는 새로운 방법을 발견할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   공연장 신을 방대한 규모의 다양한 관객으로 채우는 것은 물론, 프리비즈 단계부터 콘서트 전체 라이팅이 환경에 미치는 영향을 직접 탐색할 수 있었다. 홈즈는 “그 효과를 제대로 시각화할 수 있는 유일한 방법은 언리얼 엔진을 사용하는 것이었다”고 말했다. 프리비즈 아티스트들은 파이프라인의 마지막 단계가 아니라 시작 단계에서부터 아름답고 놀라운 신을 구성할 수 있었으며, 소니 픽처스 애니메이션과 이미지웍스의 크리에이티브 팀은 그 어느 때보다 다양한 시각적 옵션을 확보할 수 있었다. 아티스트는 콘서트가 어떤 느낌일지 상상하는 대신, 공연의 에너지와 규모를 실시간으로 대응하며 각 노래의 감정적 임팩트를 극대화하기 위해 안무, 무대 연출, 라이팅을 조정할 수 있었다. 이 기술로 팀은 시작 단계부터 더 큰 스케일과, 한층 강화된 시네마틱한 환경을 구현했다. 볼드윈은 “이런 경험은 난생 처음이었다”라고 놀라움을 표현했다. 이 콘서트 신에서 수백 개의 라이팅에 애니메이션을 적용한 뒤, 이미지웍스 팀은 이를 USD를 통해 파운드리(Foundry)의 카타나(Katana)로 익스포트할 수 있는 플러그인을 제작했고, 그 결과 언리얼 엔진과 카타나 간 라이팅을 거의 일대일에 가깝게 일치시킬 수 있었다. 홈즈는 “프레임마다 키를 베이킹하지 않고도 카타나에서 언리얼 엔진 애니메이션을 유지할 수 있도록 F 커브를 익스포트하는 방식을 개발했다. 그렇게 하면 수천 프레임에 달하는 불필요한 데이터가 추가로 생성되지 않는다”고 설명했다. 원본 라이팅 커브를 유지함으로써 프리비즈부터 최종 라이팅까지 콘서트의 리듬과 에너지를 그대로 유지할 수 있었다. 이를 통해 아티스트들은 복잡한 애니메이션을 다시 제작할 필요 없이 반복 작업을 이어갈 수 있었다. ‘케이팝 데몬 헌터스’에서의 이러한 라이팅 실험을 통해 이미지웍스는 리얼타임과 기존 라이팅 워크플로 간의 경계를 확장할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   차세대 애니메이션 파이프라인 구축 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 강력한 최첨단 기술이 애니메이션 제작 방식을 어떻게 혁신하고 있는지를 보여주는 대표적인 사례이다. 이 프로젝트에서 소니 픽처스 이미지웍스는 CG 레이아웃 파이프라인 전반을 재정비해 다양한 영역을 현대화했으며, 리얼타임 기술과 USD 프레임워크를 결합해 이전에는 불가능했던 방식으로 부서 간 협업을 이뤄냈다. 홈즈는 “이번 작품에서 구축한 기반 덕분에 현재와 향후 프로젝트에서 레이아웃과 프리비즈 과정의 속도와 효율이 20~25% 가량 향상될 것으로 기대하고 있다”고 전했다. 볼드윈은 “언리얼 엔진이 무엇을 할 수 있는지, 우리가 무엇을 해낼 수 있는지 알고 있었기 때문에 그대로 실행에 옮겼다. 그 결과 현재는 매우 견고한 파이프라인을 구축하게 되었다”고 설명했다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   소니 픽처스 이미지웍스 팀은 신 개발 방식을 간소화하고 파이프라인을 재정립함으로써 퍼포먼스와 스케일, 그리고 시각적인 에너지에 더욱 집중할 수 있었으며, 이는 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 핵심인 역동적인 스토리텔링을 뒷받침했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

오라클이 기업의 업무 방식을 재정의하는 퓨전 에이전틱 애플리케이션(Fusion Agentic Applications)을 발표했다. 이 애플리케이션은 성과 지향적이며 추론에 기반해 선제적으로 작동하는 AI 에이전트 팀이 서로 협업하는 새로운 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군이다. 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션에 내장된 이 서비스는 기업 내부의 데이터와 워크플로, 승인 체계 등에 안전하게 접근해 비즈니스 프로세스 안에서 직접 의사결정을 내리고 실행한다. 기존의 AI 어시스턴트와 달리 트랜잭션 시스템에서 기본으로 제공되어 기업 규모의 실시간 작업이 가능하다는 점을 특징으로 내세운다. 오라클은 퓨전 에이전틱 애플리케이션이 단순한 기록 시스템을 넘어 설정된 비즈니스 목표를 달성하기 위해 직접 판단하고 행동하는 단계로 발전했다고 설명했다. 오라클의 스티브 미란다 부사장은 “기존의 업무 방식은 프로세스 관리에 너무 많은 시간이 소모되어 오늘날의 비즈니스 속도에 부합하지 않는다”면서,  “이번 애플리케이션은 기업이 더 빠르게 성과를 창출하고 전략적 활동에 집중하도록 도울 것”이라고 밝혔다.     이 애플리케이션은 구체적인 역할과 전문성을 가진 AI 에이전트 그룹으로 구성된다. 에이전트들은 목표 달성을 위해 어떤 업무를 언제 수행해야 하는지 스스로 판단하며 기존 보안 프레임워크 내에서 자율적으로 움직인다. 사람은 결과가 크게 달라질 수 있는 예외 사항이나 중요한 의사결정 단계에만 관여하게 된다. 이를 통해 기업은 업무 진행 과정에서 사용자가 상황을 반복해서 설명할 필요 없이 지속적인 맥락을 유지하며 업무를 추진할 수 있다. 현재 오라클은 재무, 인사(HR), 공급망, 고객 경험 분야에서 활용 가능한 22개의 신규 에이전틱 애플리케이션을 제공하고 있다. 워크포스 오퍼레이션즈(Workforce Operations) 에이전틱 애플리케이션은 인사 관리자가 데이터 수집 시간을 줄이고 급여 관련 문제를 예방하도록 돕는다. 공급망 분야에서는 디자인 투 소스 워크스페이스(Design-to-Source Workspace) 에이전틱 애플리케이션을 통해 제품 비용과 규제 준수 위험을 낮출 수 있다. 영업 팀을 위한 크로스셀 프로그램 워크스페이스(Cross-Sell Program Workspace) 에이전틱 애플리케이션은 성장 기회를 선제적으로 파악해 고객 유치 비용을 절감하며, 재무 팀용 콜렉터스 워크스페이스(Collectors Workspace) 에이전틱 애플리케이션은 대금 회수를 가속화해 현금 흐름을 개선한다. 이러한 서비스는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 구동된다. 오라클은 기업이 직접 AI 자동화 시스템을 구축할 수 있도록 오라클 AI 에이전트 스튜디오(Oracle AI Agent Studio)도 함께 지원한다. 기업은 에이전틱 애플리케이션 빌더(Agentic Applications Builder)를 활용해 복잡한 개발 과정 없이도 오라클이나 파트너사의 에이전트를 연결해 사용할 수 있다. 오라클은 가시성과 투자 대비 효과 측정, 안전 제어 기능을 통해 에이전트가 대규모 환경에서도 안전하게 가치를 창출할 수 있다고 덧붙였다.

DJI는 8K 360도 영상 촬영이 가능한 플래그십 드론인 아바타 360(Avata 360)을 출시했다. 이번 신제품은 한 번의 촬영으로 다양한 창작물을 만들 수 있도록 설계했으며 16mm(1인치) 상당의 이미지 센서를 탑재해 8K 60fps HDR 동영상을 구현한다. 아바타 360은 두 가지 렌즈를 전환하며 사용할 수 있는 것이 특징이다. 360도 렌즈는 1억 2000만 화소의 사진과 고해상도 영상을 기록하며 2.4μm의 대형 픽셀을 통해 빛과 그림자를 섬세하게 표현한다. 촬영한 영상은 후반 작업에서 원하는 각도로 리프레임할 수 있어 활용도가 높다. 싱글 렌즈 모드로 전환하면 기존 아바타 시리즈와 같은 4K 60fps 촬영도 가능하다.     비행 성능과 안전성도 강화했다. DJI의 플래그십 O4+ 영상 전송 시스템을 적용해 최대 20km 거리에서도 1080p 60fps의 고화질 라이브 피드를 전송한다. 비행시간은 최대 23분이며, 야간 전방향 장애물 감지 기능과 일체형 프로펠러 가드를 갖춰 안전한 비행 환경을 제공한다. 카메라 전면 렌즈가 손상되었을 때는 별도로 판매하는 교체용 렌즈 키트를 이용해 사용자가 직접 수리할 수 있다. 지능형 촬영 기능도 다양하게 탑재했다. 피사체를 자동으로 추적하는 액티브트랙 360도 기능은 스탠다드 모드와 사이클링 모드를 지원해 복잡한 환경에서도 피사체를 놓치지 않는다. 스포트라이트 프리 기능은 사람의 얼굴을 인식해 수동 조작 없이도 원형 비행이나 드로니 샷을 촬영할 수 있게 돕는다. 360도 뷰를 활용한 가상 짐벌 기능을 사용하면 비행 중에도 수평선을 회전시키거나 시점을 자유롭게 전환하는 역동적인 연출이 가능하다. 데이터 관리와 편집 편의성도 높였다. 42GB의 내부 저장 장치를 내장해 마이크로SD 카드 없이도 8K 영상을 약 30분 동안 저장할 수 있다. 와이파이 6 기술을 통해 1GB 용량의 영상을 10초 안에 전송하는 고속 전송 기능도 지원한다. DJI 플라이 앱의 자이로프레임 기능을 활용하면 스마트폰에서 즉시 영상을 편집하고 공유할 수 있다. 아바타 360은 조종기 구성에 따라 기체 단독 모델은 58만 8000원이며, DJI RC 2가 포함된 구성은 92만 5000원이다. 배터리 및 충전 허브 등이 추가된 플라이 모어 콤보와 DJI 고글 N3 및 DJI RC 모션 3 등이 포함된 모션 플라이 모어 콤보는 각각 115만 7000원에 판매된다. DJI는 제품 파손 시 교체 서비스를 제공하는 종합 보호 플랜인 DJI 케어 리프레시를 이번 신제품에도 적용한다고 밝혔다.