BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Mechasys 주요 특징 : 높은 정밀도의 고속 레이아웃 작업 지원, IP54 등급으로 장비 보호, 10~11kg의 경량 설계, 사용자 친화적 UI, 현장과 사무실을 온라인으로 연결하는 클라우드 작업 환경 제공 등 자료 제공 : 지오시스템     XR Projector(XR 프로젝터)는 실제 건설 현장 공간 위에 2D/3D 작업 도면을 밀리미터 수준의 정확도로 직접 투사하는 ‘프로젝티드 리얼리티(projected reality)’ 기반의 레이아웃 설루션이다. 이 제품은 프로젝티드 리얼리티 기술을 통해 2D 및 3D CAD 모델을 바닥, 벽, 천장 등 실제 현장의 모든 표면에 밀리미터 단위의 정밀도로 직접 투사한다. 기존의 물리적인 마킹 작업을 생략할 수 있어 작업 속도를 3배에서 최대 10배까지 향상시키며, BIM 워크플로와 유기적으로 연동된다. 1시간의 교육만으로 조작이 가능할 정도로 사용자 친화적이며, 클라우드 시스템을 통해 현장 데이터를 실시간으로 관리할 수 있는 스마트 건설 설루션이다.   주요 특징 고정밀, 고속 레이아웃 ±1mm 수준의 EDM 정확도와 고정밀 틸트 센서를 기반으로 복잡한 시공 환경에서도 오차가 거의 없는 밀리미터 수준의 시공이 가능하다. 기존 재래식 먹 작업 대비 3~10배 빠른 작업 속도로 레이아웃 작업이 가능하다.   현장 친화적 스마트 장비 작업장 먼지 등 환경이 열악한 건설 현장에서 장비 보호에 적합한 IP54 등급, 장비 이동에 불편함이 없는 약 10~11kg의 경량 설계로 되어 있다. 초보자도 1시간 내 장비 운영이 가능한 사용자 친화적 UI로 구성되어 있어서 측량 전문가가 아니어도 누구나 쉽고, 편리하게 장비 운용이 가능하다.   클라우드 기반 협업 환경 장비를 운용하는 Layout Field(레이아웃 필드)와 현장과 사무실을 연결하는 Layout Cloud(레이아웃 클라우드)는 온라인으로 연동되어 현장 도면의 수정, 주석, 이력 관리, 품질 데이터 축적이 가능하며 원격 협업과 승인 프로세스를 지원한다.   주요 기능 실시간 도면 투영 바닥, 천장에 2D 도면, 3D 모델 정보인 점, 선, 문자, 곡선을 실시간 레이저로 투영하여 별도의 마킹 작업 없이 시공 가이드를 제공한다.     ▲ 제공 : Mechasys   바닥/천청 레벨 측정 장비가 바닥/천정의 스캔하여 설치된 환경을 스스로 인식하고 장비 운용 시 정확한 투영을 한다.   장비 위치 세팅 XR Projector의 위치 확정 프로세스는 간단하고 빠르며 정밀하여 인적 오류의 위험을 줄여준다. 기준선(control line), 인공 기준선(artefacts), 기준점(control point) 등 3가지 세팅 방식으로 장비 위치를 설정한다.   ▲ 기준선(제공 : Mechasys)   ▲ 인공 기준선(제공 : Mechasys)   ▲ 기준점(제공 : Mechasys)   CAD 클라우드 연동 사무실에서 수정한 변경 도면, 현장에서 실제 반영된 이동/회전/연장 등 작업 도면이 실시간으로 연동되어 팀 간의 정보 불일치를 없애고 데이터 관리를 통합한다.   ▲ 제공 : Mechasys   주요 고객 사이트 공장 장비 레이아웃(한국/일본) 공장의 복잡한 장비의 정확한 세팅을 위해 기존 수작업으로 진행된 먹라인 작업에 XR Projector를 활용할 수 있다.   캐터필러 EMEA(스위스) 스위스 제네바에 위치한 캐터필러(Caterpillar) EMEA 본부 프로젝트에서 건축 설계를 실제 현장에 구현하는데 사용되었다. 할러 바서(Haller Wasser)의 크리스토프 포드뱅(Christophe Podevin)은 “측량 회사로서 정확성은 모든 것이다. XR Projector는 이전보다 훨씬 빠르게 정밀한 레이아웃을 전달할 수 있다는 확신을 주었다. 우리의 워크플로를 간소화하고 시장 기회를 확장해 준 게임 체인저”라고 전했다.   Wynn Al Marjan Island 프로젝트(UAE) 두바이 기반의 건설사 알렉 홀딩스(ALEC Holdings)가 주도하는 대규모 리조트 건설 현장에 도입되어 작업 효율을 극대화했다. 전통적인 방식으로는 22인/시간 소요되던 레이아웃 작업을 XR Projector 작업을 통해 3시간으로 단축했다. 이 기술을 통해 노동 비용을 절감했을 뿐만 아니라 전체 프로젝트 일정을 가속화하여, 현재 이 프로젝트는 예정보다 일찍 완공될 것으로 예상된다.   Solutions Habitat(프랑스) 세계적인 건설 그룹인 빈치 컨스트럭션(VINCI Construction)에서 품질 관리와 공정 효율화를 위해 도입했다. 주요 성과로 레이아웃 시간을 절반으로 줄이고, 실시간 데이터 수집을 통해 자기 모니터링(self-monitoring)의 효율을 높였다. 솔루션 해비타트(Solutions Habitat)의 새미 메리(Samy Merry) 혁신 매니저는 “레이아웃 시간을 절반으로 줄일 뿐만 아니라 품질 관리를 강화해 준다. 조작이 간편하여 내부 인력을 효율적으로 재배치할 수 있게 되었고, 결과적으로 하청업체에 대한 의존도를 낮출 수 있었다”고 전했다.   UNIQUARTIER 공동주택 프로젝트(캐나다) 캐나다의 16유닛 규모 멀티 레지던셜 건설 현장에서 벽체 레이아웃 및 마킹 작업에 적용된 사례이다. 투사현실의 생산성은 기존 방식과 비교해 시간당 14m에서 75m로 향상(약 5.3배)됐으며, 총 노동 비용을 약 12만 4000달러 절감했다. 또한, 수작업 시 발생하는 계산 오류와 측정 실수를 제거하여 비숙련 작업자도 전문가 수준의 정확도로 작업을 수행할 수 있었다.       ▲ 제공 : Mechasys     ■ 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.

  15　THEME. 지속 가능한 성장을 위한 플랜트·조선 산업의 디지털/AI 전환 글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축   INFOWORLD   Focus 40　SIMTOS 2026, “AI 자율제조로 나아가는 글로벌 제조 혁신을 한 눈에” 42　로크웰 오토메이션의 자율 제조 비전… “산업 전주기에 AI 내재화”   People&Company 44　아비바 스티브 르완 부사장, 에릭 첸 부사장　AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   Case Study 46　 언리얼 엔진으로 새롭게 정의한 ‘케이팝 데몬 헌터스’　프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상 50　2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례　실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   New Products 53　통합 워크플로 및 생성형 AI 기능으로 엔지니어링 혁신 가속　앤시스 2026 R1 56　투사현실로 현장 레이아웃을 구현하는 스마트 건설 설루션　XR Projector Gen3   Column 59　트렌드에서 얻은 것 No. 29 / 류용효　나의 바이브 코딩 도전기 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 전환을 넘어 AI 전환으로 : 기업의 존재 방식을 재정의하는 시대   On Air 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　가상 엔지니어링 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　 AI 시대, 인간의 전략적 진화… ‘슈퍼휴먼’으로 거듭나는 법 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임의 변화 : 대한민국 제조업의 미래   68　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환 72　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (5) / 최영석　스마트 옵셋 외 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13) / 최하얀　분산 근무 시대의 새로운 CAD 라이선스 전략   Analysis 79　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4) / 이종학　최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 84　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9) / 김주현　크레오 플로 어낼리시스를 통한 유동해석 90　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박장순　웨이브가이드의 열 & 열 변형 해석 96　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2) / 고석원　차량 공력 성능 예측 고도화를 위한 CFD 전략 99　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　선박 운영 비용을 줄이는 파력 추진 시스템의 개발 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (6) / 오재응　SysML의 블록 정의 및 사용     2026-4-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

아비바가 자사의 ‘아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering)’ 설루션에 엔지니어링 및 설계를 위한 인공지능(AI) 도구를 추가했다고 밝혔다. 이번에 공개된 최신 AI 도구에는 프로젝트 엔지니어링 작업을 분석하고 제품 활용 과정에서 축적되는 노하우를 체계적으로 저장하고 조직 전반에 공유할 수 있는 ‘산업용 AI 어시스턴트’가 포함된다. 이 어시스턴트는 엔지니어링 및 설계 툴에 직접 내장되어 팀의 프로젝트 수행을 지원하고 신규 인력의 온보딩 과정을 보다 원활하게 돕는다. 두 번째 도구는 ‘생성형 설계 AI 어시스턴트’다. 설계 요구사항과 사용자 지침을 기반으로 설계 제약 조건을 분석해 최적화된 레이아웃 옵션을 생성한다. 예를 들어 Pre-FEED/FEED 단계에서의 배관 라우팅 설계 등에 활용할 수 있으며, 이를 통해 생산성 향상과 시간 절감 효과를 제공한다. 세 번째 도구는 ‘예측 설계 AI 어시스턴트’로, 고객이 별도의 코딩 없이 자체 머신러닝 모델을 구축해 사내 고유의 맞춤형 설계 과제를 해결할 수 있도록 지원한다. 마지막 AI 기능은 지능형 포인트 클라우드 프레임워크로, 아비바 포인트 클라우드 매니저(AVEVA Point Cloud Manager)의 AI 분류 기능이 적용된 포인트 클라우드 데이터를 자동으로 읽고, 불러오고, 시각화한다.     이번에 공개된 AI 도구는 사용자가 즉시 도입해 활용할 수 있는 새로운 기술 역량의 초기 라인업으로, 업계 유일의 진정한 데이터 중심(Data-centric) 1D, 2D, 3D 다중 분야 설계 기능과 결합해 더욱 빠르고 효율적인 프로젝트 설계를 가능하게 한다. 엔지니어들은 이러한 AI 도구를 통해 자신의 전문 역량을 확장하고, 엔지니어링 및 설계 과제를 분석·해결·자동화할 수 있다. 이를 통해 설계 대안을 보다 빠르게 도출하고, 궁극적으로 더 우수한 설계를 완성할 수 있다. ‘아비바 유니파이드 엔지니어링’은 산업용 AI 활용을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공하며, 다중 분야 통합 구조를 통해 프로젝트 팀이 강력하고 차별화된 방식으로 AI를 적용할 수 있도록 지원한다. 향후 아비바는 산업별 도메인 전문성과 데이터 중심 워크플로우를 바탕으로, 이번에 선보인 초기 AI 도구를 단일 분야 엔지니어링·설계 도구의 한계를 넘어서는 수준으로 지속 발전시켜 나갈 계획이다. 아비바의 롭 맥그리비(Rob McGreevy) 최고제품책임자(CPO)는 “새로운 AI 도구는 디지털 트윈 구축을 지원하고, 프로젝트 팀이 동일한 데이터를 기반으로 실시간 협업을 수행할 수 있도록 하며, 최소한의 오버헤드로 신속한 착수를 가능하게 하고, 글로벌 데이터 중심 엔지니어링을 가속한다”고 설명하며, “IT 부담을 줄이고 투명성을 높이며 인수인계 속도를 향상시키는 아비바 유니파이드 엔지니어링 및 새로운 AI 도구 일체는 프로젝트를 가속할 뿐 아니라 시간과 비용 절감 효과도 제공한다. 또한 조직의 암묵지와 제도적 지식을 축적하고, 노코드 도구를 통해 맞춤형 AI/ML 모듈을 구축할 수 있어 기업이 보다 스마트하고 빠르며 정확하게 업무를 수행하는 동시에 미래 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

캔바가 챗GPT 등의 AI 어시스턴트 툴에 브랜드 인텔리전스를 직접 연동하는 기능인 ‘캔바 AI 커넥터(Canva AI Connector)’를 공개했다. 이번 업데이트를 통해 챗GPT 사용자는 플랫폼을 전환할 필요 없이 챗GPT 내에서 캔바의 ‘브랜드 키트(Brand Kit)’를 호출해, 브랜드 고유의 색상, 폰트, 로고가 자동으로 적용된 디자인을 한 번에 제작할 수 있게 된다. 이번 업데이트는 AI 기반 디자인의 한계로 지적되던 ‘브랜드 일관성 결여’ 문제를 해결한다. 그동안 AI를 활용하면 작업 속도는 빨라지지만, 결과물이 브랜드 지침과 맞지 않아 추가 수정이 필요한 경우가 많았다. 캔바는 AI 어시스턴트에 브랜드 컨텍스트를 직접 주입함으로써, 시작 단계부터 바로 실무에 활용할 수 있는 비주얼 결과물을 제공한다. 캔바는 최근 앤트로픽의 클로드(Claude) 연동에 이어 이번 챗GPT 통합까지 완료됨에 따라, AI 기반 업무 환경에서 시각 디자인을 담당하는 핵심 플랫폼으로 입지를 강화하고 있다고 밝혔다. 시밀러웹(Similarweb)에 따르면 캔바는 AI 어시스턴트로부터 가장 많은 추천 트래픽을 받는 전 세계 상위 10개 웹사이트 중 하나로 꼽힌다.     캔바의 디자인 모델은 폰트, 색상, 레이아웃, 로고 등 브랜드 요소를 이해하고 이를 AI가 생성한 디자인에 바로 적용한다. 지난 1년 간 캔바는 편집 가능한 결과물을 위한 ‘디자인 중심 캔바 AI 모델(Canva Design Model)’, 디자인 작업을 돕는 ‘캔바 AI(Canva AI)’, 그리고 ‘캔바 MCP 서버(Canva MCP Server)’를 잇달아 선보였으며, 이를 통해 챗GPT, 클로드, 마이크로소프트 코파일럿(Copilot) 등에서 지금까지 1200만 개 이상의 디자인이 생성됐다. 업무 현장에서 AI 의존도가 높아짐에 따라, 이제 초점은 단순한 프롬프트 입력을 넘어 완성된 결과물을 만드는 워크플로를 향해 이동하고 있다. 이번 연동을 통해 브랜드 가이드라인은 정적인 문서에서 벗어나, 사용자가 이미 일상적으로 사용하는 도구 안에서 내재된 인터랙티브한 자산으로 거듭나게 된다. 캔바에서 브랜드 키트를 설정한 사용자는 챗GPT 등의 AI 어시스턴트 내에서 다양한 브랜드 디자인 기능을 사용할 수 있다. 브랜드 키트가 제공하는 주요 기능으로는 ▲일상 언어로 디자인을 요청하면 브랜드 색상, 폰트, 레이아웃, 로고가 자동으로 반영된 디자인을 생성하는 ‘브랜드에 맞춘 디자인 생성(Brand-native creation)’ ▲스토리 구조를 먼저 구성한 뒤, 브랜드 스타일에 맞춰 시각화된 발표 자료를 생성하는 ‘가이드형 프레젠테이션 빌더(Guided presentation builder)’ ▲캔바의 비주얼 MCP를 통해 챗GPT 내부에서 디자인을 바로 확인하고 수정할 수 있는 ‘실시간 디자인 미리보기(Live design preview)’ 등이 있다.   캔바의 안와르 하니프(Anwar Haneef) 에코시스템 총괄 책임자는 “브랜드의 핵심은 시각적 정체성에 있지만, 그동안 AI가 결과물을 만드는 방식에서는 이 부분이 간과되어 왔다”며, “캔바의 디자인 역량을 챗GPT나 클로드 같은 도구에 결합함으로써 텍스트 프롬프트를 실무용 비주얼로 즉시 전환할 수 있게 됐다. 이는 AI 결과물을 단지 빠르게 만드는 데서 나아가, 실제 업무에 실용적으로 쓸 수 있게 진화시키는 단계”라고 설명했다.

캔바가 2026년 ‘제3회 연례 디자인 트렌드 보고서’를 발표했다. 이번 리포트는 캔바의 디자인 검색 및 활동 데이터 분석과 더불어, 캔바 디자인 자문위원회의 전문가 인사이트, 그리고 미국과 브라질의 크리에이터 1000명을 대상으로 진행한 설문조사를 바탕으로 작성됐다. 캔바가 선정한 10대 디자인 트렌드는 AI의 강력한 성능을 수용하면서도, 디자인을 더욱 개인적이고 가치 있게 만드는 ‘휴먼 터치’를 중시하는 제작자들의 심리를 반영하고 있다. 특히 AI 기술이 디자인의 기본 수준을 상향평준화하며, 이제는 '시각적 진정성'이 가장 강력한 차별화 요소로 부상함에 따라, 의도된 불완전성(Imperfect by Design)이 새로운 창작의 기준으로 자리잡았다. 설문에 참여한 크리에이터의 80%는 "2026년은 우리가 창의적 주도권을 되찾는 해가 될 것"이라고 답했다. 이는 AI를 거부하는 것이 아니라, 자신의 고유한 취향과 개성을 드러내기 위해 AI를 주체적으로 활용하겠다는 의지로 풀이된다. 실제로 AI는 크리에이터의 워크플로에 주요한 부분을 차지하고 있다. 설문 대상 중 77%는 AI를 '필수적인 파트너'로 인식하고 있었다. 주어진 도구를 충분히 활용하면서도, 그 안에서 개개인의 취향과 개성이 선명하게 드러나도록 만드는 것이 핵심이 됐다. 캔바가 선정한 2026년 10대 디자인 트렌드는 ▲현실 워프(Reality Warp) ▲프롬프트 놀이(Prompt Playground) ▲탐구 코어(Explorecore) ▲텍스처 체크(Texture Check) ▲무질서 시크(Notes App Chic) ▲선택적 절제의 시대(Opt-Out Era) ▲드라마 클럽(Drama Club) ▲그래니웨이브(GrannyWave) ▲진(Zine) 스타일 ▲로컬 미학(Block Party) 등이다.      현실 워프는 현실과 초현실의 경계를 의도적으로 흐리는 스타일로, 크리에이터의 약 25%가 2026년의 결정적인 특징이 될 것이라고 내다봤다. 실제로 캔바에서는 ‘리미널(Liminal, 경계의)’ 및 ‘언캐니(Uncanny, 묘한 불쾌감)’라는 키워드 검색량이 전년 대비 220% 급증했다. 프롬프트 놀이는 초기 인터넷 시대에 대한 향수와 실험적 디자인의 조합으로, 파편적인 UI 또는 레트로 테크놀로지, 바이브 코딩 등이 비주얼을 재구성하고 있다. 실제로 캔바에서는 ‘로파이(lo-fi) 미학’의 검색량이 527% 급증했다. 탐구 코어는 디지털 과부하에 대한 반작용으로 명료함과 평온함을 추구하는 것이다. 실제로 캔바에서는 독립잡지와 같은 진(Zine) 및 뉴스레터 플랫폼인 서브스택(Substack) 스타일의 레이아웃 검색이 85% 증가했다. 텍스처 체크는 CGI(컴퓨터 생성 이미지) 툴을 통해 유리, 왁스 느낌 등 사실적인 질감을 디자인의 주인공으로 내세운다. 실제로 캔바에서는 사실적인 텍스처 관련 검색이 30% 증가했다. 무질서 시크는 세련된 완벽함보다 제작 과정의 진정성을 강조한다. 실제로 캔바에서 DIY 및 콜라주 스타일 요소의 검색량이 90% 급증했는데, 이는 ‘매끄러운 결과’보다 ‘창작 과정의 가치’를 중시하는 문화적 변화를 반영한다. 선택적 절제의 시대란 디지털에 지친 이들을 위해 시각 요소를 덜어내고 본질만 남긴 미니멀리즘이다. 캔바에서 깔끔한 레이아웃, 장식없는 세리프 폰트, 심플한 브랜딩에 대한 검색량은 54% 증가한 바 있다. 드라마 클럽은 소셜 콘텐츠와 영상에 영화적 스토리텔링과 강렬한 감정을 담는다. 실제로 캔바에서는 ‘모큐멘터리’, ‘드라마틱 스포트라이트’ 등에 대한 관심이 27% 증가했다. 그래니웨이브와 관련해서 인도에서는 전통 문양과 축제의 색감, 볼리우드의 화려함 등 문화유산 기반의 맥시멀리즘 스토리텔링이 부활하고 있다. 캔바에서는 남아시아 특유의 로컬 감성인 ‘데시(Desi)’ 및 ‘힌디 타이포그래피’ 검색이 각각 26%, 17% 증가하며 맥시멀리즘 스토리텔링을 선도하고 있다. 멕시코에서는 진(Zine) 기반의 요소가 부흥하고 있다. 무광의 질감과 큼직한 서체가 특징이다. 캔바에서는 ‘브루탈리즘 디자인’ 및 ‘타이포 포스터’의 검색량이 77% 상승했다. 스페인의 크리에이티브 커뮤니티에서는 빈티지 톤과 민속적 요소를 현대적 시각으로 재해석한 따뜻하고 향수 어린 비주얼이 두드러지고 있다. 캔바에서 ‘전통적 미학(Estética Tradicional)’ 같은 스타일이 150만 건 이상의 임프레션을 기록했다. 캔바의 캣 반 더 워프(Cat van der Werff) 수석 크리에이티브 디렉터는 “AI를 활용해 자신을 시각적으로 표현하는 크리에이터가 늘어남에 따라, 2026년은 AI와 인간의 상상력을 완벽하게 조화시키는 의도된 불완전성이 그 어느 때보다 중요해지는 시기가 될 것”이라며, “캔바는 누구나 AI를 활용하여 인간적이며 진정성 있는 아이디어를 실현할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

엔비디아는 CES 2026에서 지멘스와 전략적 파트너십 확대를 통해 실제 산업 현장에서의 AI 적용을 가속화한다고 발표했다. 양사는 산업용 AI와 피지컬 AI 설루션을 공동 개발해 더 빠른 혁신, 끊임없는 최적화, 그리고 더 탄력적이고 지속가능한 제조를 실현할 계획이다. 개발 지원을 위해 엔비디아는 AI 인프라, 시뮬레이션 라이브러리, 모델, 프레임워크, 블루프린트를 제공하고, 지멘스는 수백 명의 산업용 AI 전문가와 하드웨어, 소프트웨어를 투입할 예정이다. 양사는 2026년 독일 에를랑겐에 위치한 지멘스 전자 공장을 첫 번째 모델로 삼아, 전 세계 최초로 완전한 AI 기반 적응형 제조 현장을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 소프트웨어 정의 자동화, 산업 운영 소프트웨어로 구동되는 'AI 브레인(AI Brain)'과 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 라이브러리, 엔비디아 AI 인프라를 결합해 공장은 디지털 트윈을 지속적으로 분석한다. 또한, 개선 사항을 가상으로 테스트하며, 검증된 인사이트를 현장의 운영 변경으로 전환할 수 있다. 이를 통해 설계부터 배포까지 더 빠르고 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있어 생산성을 높이는 동시에 시운전 시간과 위험을 줄일 수 있다. 양사는 이러한 역량을 주요 산업 분야로 확대할 계획이며, HD현대, 폭스콘, 키온 그룹, 펩시코 등 여러 고객사가 현재 일부 기능을 평가 중이다.     지멘스는 파트너십 확장을 통해 전체 시뮬레이션 포트폴리오에 걸쳐 GPU 가속화를 완료할 계획이다. 또한, 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리와 AI 물리 모델에 대한 지원을 확대해 고객이 더 크고 정확한 시뮬레이션을 더 빠르게 실행할 수 있도록 할 계획이다. 이를 기반으로 양사는 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo)와 오픈 모델을 활용해 실시간 엔지니어링 설계와 자율 최적화를 제공하는 자율 디지털 트윈을 구현함으로써, 생성형 시뮬레이션으로 나아가게 될 것이다. 엔비디아와 지멘스는 산업용 AI 운영 논리를 반도체와 AI 팩토리에 적용하려는 계획을 갖고 있다. 반도체 설계부터 시작해 지멘스는 검증, 레이아웃, 공정 최적화에 중점을 두고 엔비디아 쿠다-X 라이브러리, 피직스네모, GPU 가속을 EDA 포트폴리오 전반에 통합한다. 이를 통해 지멘스는 주요 워크플로에서 2~10배의 속도 향상을 목표로 하고 있다. 이 파트너십은 또한 레이아웃 가이드, 디버그 지원, 회로 최적화 등 AI 지원 기능을 추가해 엄격한 제조 가능성 요구 사항을 충족하면서 엔지니어링 생산성을 높일 예정이다. 양사는 설계, 검증, 제조 가능성, 디지털 트윈 접근법을 위한 AI 네이티브 엔진을 발전시켜, 설계 주기를 단축하고 수율을 개선하며 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 계획이다. 또한, 엔비디아와 지멘스는 차세대 AI 팩토리를 위한 반복 가능한 블루프린트를 공동 개발할 예정이다. 이 블루프린트는 차세대 고밀도 컴퓨팅의 전력, 냉각, 자동화 요구 사항을 균형 있게 조정하는 동시에 기술이 속도와 효율 모두에 최적화되도록 보장한다. 이를 통해 계획과 설계부터 배포와 운영에 이르는 전체 라이프사이클의 최적화를 지원한다. 이번 협력은 엔비디아의 AI 플랫폼 로드맵, AI 인프라 전문성, 파트너 생태계, 엔비디아 옴니버스 라이브러리 기반 시뮬레이션의 가속화된 성능과 지멘스의 전력 인프라, 전기화, 그리드 통합, 자동화, 디지털 트윈 분야의 강점을 결합한다. 양사는 전 세계 산업 규모 AI 인프라의 배포 가속화, 에너지 효율성 향상, 복원력 강화를 목표로 한다. 엔비디아와 지멘스는 각자의 시스템에 기술을 먼저 적용함으로써, 상호 운영과 포트폴리오 가속화를 목표로 한다. 엔비디아는 지멘스의 설루션을 평가해 자체 운영과 제품 포트폴리오를 간소화하고 최적화할 계획이다. 지멘스는 자체 워크로드를 평가하고 엔비디아와 협력해 이를 가속화하고 AI를 지멘스의 고객 포트폴리오에 통합할 예정이다. 서로 가속화하고 자체 시스템을 개선함으로써 지멘스와 엔비디아는 고객을 위한 가치와 확장성의 구체적인 실증 사례를 창출하고 있다. 지멘스 AG의 롤랜드 부시(Roland Busch) 회장 겸 CEO는 “우리는 함께 산업용 AI 운영 체제를 구축하고 있다. 이는 물리적 세계의 설계, 구축, 운영 방식을 재정의해 AI를 확장하고 현실 세계에 실질적인 영향을 창출하기 위한 것이다. 엔비디아의 가속 컴퓨팅과 AI 플랫폼 리더십과 지멘스의 선도적인 하드웨어, 소프트웨어, 산업용 AI 그리고 데이터를 결합함으로써, 고객이 가장 포괄적인 디지털 트윈으로 제품을 더 빠르게 개발하고, 실시간으로 생산을 조정하며, 칩부터 AI 팩토리까지 기술을 가속화할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “생성형 AI와 가속 컴퓨팅이 새로운 산업 혁명을 촉발하며 디지털 트윈을 수동적 시뮬레이션에서 물리적 세계의 능동적 인텔리전스로 변모시켰다. 지멘스와의 파트너십은 세계 최고의 산업용 소프트웨어와 엔비디아의 풀스택 AI 플랫폼을 융합해 아이디어와 현실 사이의 간극을 좁힌다. 이를 통해 산업계는 소프트웨어에서 복잡한 시스템을 시뮬레이션한 후 물리적 세계에서 이를 원활하게 자동화하고 운영할 수 있게 된다”고 말했다.

에스엘즈가 아일랜드의 산업 플랜트 기술 기업 베이스사이트(Basesite)와 손잡고 글로벌 시장 공략을 강화한다고 밝혔다. 에스엘즈는 현지시간 12월 5일 미국 텍사스 오스틴에서 개최된 ‘UltraFacility2025’ 콘퍼런스에서 베이스사이트와 차세대 글로벌 산업 플랜트 시장 진출을 위한 상호 업무협약(MOU)을 체결했다고 공식 발표했다. 이번 MOU의 핵심은 양사가 보유한 AI 소프트웨어 설루션을 상호 통합하고 연동하는 A2A(AI to AI) 전략적 협력을 강화하는 것이다. 협약에 따라 양사는 복잡하고 방대한 산업 플랜트 환경에서 레이아웃 계획 및 라우팅 설계 자동화를 위한 공동 프레임워크를 구축하게 된다. 또한, 소프트웨어 통합 및 성능 평가를 공동으로 추진하여 글로벌 시장에서 즉시 적용 가능한 수직적 포트폴리오(vertical portfolio)를 강화하는 데 중점을 둘 예정이다. 에스엘즈와 베이스사이트는 이번 협력을 통해 기술적 시너지를 강화하고 AI 시대에 새로운 산업 표준을 제시한다는 목표를 제시했다. 특히, 양사의 AI 기술을 통합하여 AI 기반 BIM의 글로벌 표준을 공동 개발하고, 고도화된 산업 플랜트 설계 설루션을 시장에 선보일 계획이다. 에스엘즈는 베이스사이트와의 협력이 라우팅 최적화 및 디지털 트윈 워크플로 고도화를 위한 핵심 기술 공동 연구로 이어지며, 산업계의 생산성과 효율을 높일 것으로 전망하고 있다. 또한, 이를 기반으로 북미 및 유럽 시장을 중심으로 통합 설루션 기반의 공동 사업 기회를 발굴하고 시장 점유율 확대를 추진할 예정이다.     에스엘즈는 지난 9월 UAE 타이거 그룹과의 스마트 건설 기술 협력 MOU에 이어 글로벌 파트너십을 확보함으로써, 중동 시장에서의 경험을 유럽 시장 확대로 연결하여 글로벌 기술 기업으로서의 입지를 가속화할 계획이다. 에스엘즈의 이유미, 정재헌 공동대표는 “세계적인 기술력을 보유한 베이스사이트와의 협력은 에스엘즈 기술 경쟁력을 한 단계 도약시키는 중요한 발판”이라며, “이번 MOU를 통해 AI 기반 BIM의 글로벌 표준을 제시하고 차세대 산업 플랜트 설계 시장에서 리더십을 다지겠다”고 밝혔다. 베이스사이트의 앤드류 존스(Andrew Jones) 엔지니어링 설루션 총괄 디렉터는 “에스엘즈의 혁신적 건설 AI 소프트웨어와 우리의 전문성이 결합하면 AI 시대의 산업계 새로운 표준을 제시할 수 있을 것”이라고 전했다.