어도비가 크리에이티브 에이전트 기반의 ‘파이어플라이 AI 어시스턴트(Firefly AI Assistant)’를 공개하며 생성형 AI 기술의 새로운 혁신을 선보였다. 파이어플라이 AI 어시스턴트는 어도비의 다양한 창작 도구를 하나의 대화형 인터페이스로 통합한 것이 특징이다. 이 서비스는 어도비 파이어플라이에서 곧 사용할 수 있다. 크리에이터가 일상적인 언어로 원하는 결과물을 설명하면 파이어플라이를 비롯해 포토샵, 프리미어, 라이트룸, 익스프레스, 일러스트레이터 등 크리에이티브 클라우드 앱 전반의 복잡한 작업을 조율하고 실행한다. 어도비는 이번 발표가 크리에이티브 작업 방식의 근본적인 변화를 의미한다고 설명했다. 크리에이터가 비전과 방향성을 제시하면 어시스턴트가 작업을 수행하는 구조로, 창작 과정에 드는 시간과 노력을 줄이면서도 제작자의 주도권을 유지하도록 설계했다.     영상 및 이미지 편집 기능도 강화했다. 파이어플라이 비디오 에디터에는 노이즈를 줄이고 음질을 개선하는 음성 강화 기능과 정밀한 색상 조정 기능이 추가됐다. 또한 8억 개 이상의 라이선스 애셋을 보유한 어도비 스톡을 워크플로 내에서 바로 활용할 수 있다. 이미지 편집에서는 ‘정밀도 흐름’과 ‘AI 마크업’ 기능을 도입했다. 정밀도 흐름은 슬라이더를 이용해 이미지의 변형 정도를 세밀하게 탐색할 수 있는 기능이다. AI 마크업은 브러시나 사각형 도구로 편집 위치를 직접 지정해 사물을 배치하거나 조명을 조정하는 정밀 제어를 지원한다. 어도비는 자체 모델 외에도 외부 AI 모델과의 협력을 확대했다. 클링 3.0과 클링 3.0 옴니를 비롯해 구글의 나노 바나나 2, 비오 3.1, 런웨이의 젠-4.5 등 30개 이상의 AI 모델을 파이어플라이에서 제공한다. 이를 통해 크리에이터는 작업 목적에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있는 유연성을 갖게 됐다. 협업 툴인 프레임닷아이오와의 통합도 이루어진다. 어시스턴트에게 작업물 공유를 요청하면 이해관계자의 피드백을 해석해 최적의 도구로 변경 사항을 자동 적용한다. 아울러 앤트로픽의 클로드와 같은 외부 모델에서도 어도비의 기능을 호출해 사용할 수 있도록 지원할 계획이다. 어도비의 데이비드 와드와니 사장은 “크리에이터의 관점과 취향이 가장 강력한 도구가 되는 시대를 이끌고 있다”면서, “파이어플라이는 모든 어도비 앱의 성능을 하나로 통합해 새로운 창작 방식을 제시한다고 밝혔다. 파이어플라이 AI 어시스턴트는 몇 주 안에 공개 베타 버전으로 제공될 예정이다. 새로운 영상 및 이미지 편집 기능과 신규 파트너 모델은 파이어플라이 플랜 이용자를 대상으로 현재 서비스 중이다.

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.

오토데스크는 ‘오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud, 이하 ACC)’를 AI 네이티브 플랫폼인 ‘오토데스크 포마(Autodesk Forma)’로 통합한다고 발표했다. 이번 전환은 설계 의도와 프로젝트 실행 사이의 연속성을 강화하고, 데이터 중심의 미래를 향한 오토데스크의 의지를 구체화한 이정표로 풀이된다. 오토데스크는 2025년 건축가와 엔지니어 등을 위해 구축된 클라우드 기반 플랫폼 ‘포마’를 선보였다. 당시 기획, 설계, 시공 및 운영을 단일 연결 환경으로 통합하겠다는 비전을 선보인 오토데스크는 이번 ACC의 포마 편입을 통해 AECO(건축·엔지니어링·건설·운영) 산업 클라우드로서의 정체성을 강화했다.     이러한 변화는 파편화된 데이터와 단절된 워크플로를 극복하기 위한 필수적인 과정으로 보인다. 기존의 파일 전달 방식에서 벗어나 공유된 세부 데이터를 기반으로 협업함으로써, 프로젝트 상류 단계의 결정이 하류 단계까지 명확하게 전달되는 구조를 갖추게 되었다. 특히 기존 ‘오토데스크 독스(Autodesk Docs)’가 ‘포마 데이터 매니지먼트(Forma Data Management)’로 명칭이 변경되면서, 플랫폼 전반의 공통 데이터 환경(CDE) 역할을 수행하게 된다. 한편으로, 고객 편의성을 고려해 기존 워크플로나 데이터 마이그레이션, 라이선스 체계에는 변화를 주지 않았다. 현업에서 사용하던 도구의 성능은 유지하면서, 더 긴밀하게 연결된 산업 클라우드 내에서 프로젝트의 연속성을 누릴 수 있도록 한 것이다. 오토데스크는 이번 전환과 함께 건설 분야의 효율을 높일 새로운 서비스들을 선보였다. 3월 25일부터 출시되는 ‘포마 빌드 에센셜(Forma Build Essentials)’은 시공사가 현장에서 사용하는 핵심 도구를 단일 작업 공간에 통합했다. 모바일 앱을 통해 사진과 위치 정보가 포함된 펀치 리스트를 작성하고 최신 모델과 도면을 실시간으로 확인할 수 있어, 중소규모 팀의 작업 속도를 높여준다. 함께 출시되는 ‘포마 데이터 매니지먼트 에센셜(Forma Data Management Essentials)’은 오토캐드, 레빗 등 단독 구독자에게도 클라우드 협업의 문턱을 낮춰준다. 데스크톱 워크플로를 클라우드 프로젝트 데이터와 연계해 버전 혼선을 줄이고 시공 팀에 명확한 가시성을 제공한다. 또한, ‘비딩(Bidding) 툴’의 베타 버전을 통해 입찰 관리 워크플로를 포마의 프리컨스트럭션 환경에 도입하고, 견적 및 입찰 관리의 정렬을 지원한다. 오토데스크는 ACC 및 포마의 변화를 통해, 건설 산업이 파일 기반의 고립된 의사결정에서 벗어나 AI와 자동화 기반의 BIM(건설 정보 모델링)으로 나아가는 방향성을 제시한다. 공유 데이터와 통합 시스템을 활용하면 위험 요소를 조기에 발견해 재작업을 줄일 수 있으며, 자원을 효율적으로 사용하여 지속 가능한 프로젝트 수행이 가능해진다. 오토데스크 관계자는 “이번 이정표는 진정으로 연결된 플랫폼이 산업에 제공할 수 있는 가치의 시작에 불과하다”면서, “팀이 업무를 더 일찍 시작하고 결정을 유기적으로 연결해 개념 단계부터 완공까지 명확하게 실행할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 전했다.

어도비가 포토샵 웹 및 모바일용 ‘AI 어시스턴트’의 공개 베타 버전과 어도비 파이어플라이 이미지 에디터를 발표했다. 이번 발표는 학생부터 크리에이터까지 다양한 사용자가 대화형 AI를 통해 복잡한 편집을 효율적으로 수행하고 세밀한 요소까지 정교하게 처리하도록 지원하는 데 목적을 둔다. 어도비는 이를 통해 작업 시작부터 결과물 완성까지의 과정을 단축하고 편집 과정 전반의 제어를 강화할 수 있다고 밝혔다. 포토샵 AI 어시스턴트는 웹과 모바일 환경에서 제공하며 채팅 기반 인터페이스를 통해 사용자의 의도를 이해한다. 이 기능은 배경 제거 및 변경, 색상 또는 조명 보정 등의 편집 작업을 자동으로 적용하거나 단계별로 안내한다. 포토샵 앱 내에서는 음성으로도 편집 요청을 할 수 있어 이동 중에도 작업이 가능하다. 포토샵 웹 버전에서는 AI 어시스턴트 기반의 ‘AI 마크업’ 기능이 공개 베타로 제공된다. 사용자는 이미지 위에 직접 표시를 남긴 뒤 프롬프트를 입력해 변화가 일어날 위치를 정밀하게 제어한다. 이미지의 특정 영역을 지정하고 프롬프트를 입력하면 짧은 시간 내에 결과를 생성할 수 있다.     어도비 파이어플라이는 프롬프트 기반으로 이미지를 편집하는 기능을 새롭게 추가했다. 이번 업데이트로 파이어플라이 이미지 에디터는 주요 생성형 편집 도구를 단일 워크스페이스로 통합했다. 사용자는 AI로 생성한 이미지나 직접 업로드한 이미지의 구도, 스타일, 디테일을 신속하게 조정한다. 파이어플라이 이미지 에디터는 맥락을 반영해 요소를 추가하거나 교체하는 생성형 채우기와 원치 않는 오브젝트를 제거하는 생성형 제거 기능을 제공한다. 또한 크기와 화면비를 늘리는 생성형 확장, 해상도를 높이고 디테일을 개선하는 생성형 업스케일, 클릭 한 번으로 피사체를 분리하는 배경 제거 기능을 포함한다. 파이어플라이는 어도비의 파이어플라이 모델 외에도 구글 나노 바나나 2, 오픈AI 이미지 생성, 런웨이 젠-4.5, 블랙 포레스트 랩스 플럭스 2 프로 등 25개 이상의 주요 AI 모델을 선택해 창작에 활용하도록 지원한다. 사용자는 생성 이후에도 크리에이티브 작업 흐름을 유지하며 편집 단계로 이동할 수 있다.

모두솔루션은 지난 1월 14일 ‘2026 지스타캐드 파트너 킥오프’를 열고, 국내 파트너사를 대상으로 2026년 사업 전략과 파트너 협력 방향을 공유했다. 지스타캐드(GstarCAD)를 국내 공급하는 모두솔루션은 이 자리에서 2025년 지스타캐드 사업 성과와 2026년 영업 및 마케팅 전략을 소개했다. 또한 지스타캐드 개발사인 지스타소프트가 글로벌 비즈니스 전략을 설명하는 한편, 산업 기술 및 활용 사례 발표와 파트너 어워드 시상 등도 진행됐다. ■ 정수진 편집장     지스타캐드 시장 안착, 파트너 시너지와 고객 만족에 집중 모두솔루션의 정충구 대표는 “모두솔루션은 지난 2004년에 설립되어 2D/3D CAD, PDM, PLM, 설계 자동화 등 다양한 제품과 서비스를 제공하고 있으며, 파트너들과 함께 지스타캐드를 국내 시장에서 성장시켜 왔다”면서, “지스타캐드는 합리적인 가격과 안정적인 성능, 그리고 기술 지원을 바탕으로 국내 CAD 시장에서 의미 있는 대안을 만들어가고 있다”고 강조했다. 모두솔루션의 성기정 상무는 2025년 지스타캐드 국내 비즈니스 성과를 발표하면서, “공격적인 마케팅 활동과 파트너사들의 적극적인 영업 활동을 통해 지스타캐드에 대한 시장의 관심이 높아졌다”고 설명했다. 2025년에는 환율 상승의 영향으로 전년도 대비 매출 이익은 소폭 줄었지만, 전체적인 판매 수량과 매출 규모는 예년 수준을 유지하며 성장세를 이어갔다는 것이 성기정 상무의 분석이다. 또한 성기정 상무는 파트너를 통한 세일즈 비중이 늘어나고 있다면서, “이는 파트너사와 본사의 매출이 함께 증가하는 건전한 비즈니스 선순환 구조가 자리 잡고 있다는 긍정적인 신호”라고 평가했다. 한편으로, 모두솔루션이 매년 실시하는 제품 및 서비스 만족도 조사에서는 전년 대비 소폭 하락한 4.1점이 나왔는데, 성기정 상무는 사용자 만족도를 다시 끌어올리는 것이 2026년의 중요한 과제라고 덧붙였다.   ▲ 모두솔루션 정충구 대표   ▲ 모두솔루션 성기정 상무   CAD를 넘어 통합 산업 플랫폼으로 지스타소프트의 메이유 황(Meiyu Huang) 부사장은 “지난 1992년 설립된 지스타소프트는 현재 윈도우, 리눅스, 맥, 안드로이드, iOS 등 다양한 운영체제를 지원하는 코어 기술을 갖추고 있으며, 전 세계 100개 이상의 국가에서 1억 명 이상의 사용자를 가진 글로벌 제품으로 성장했다”고 소개했다. 황 부사장은 급변하는 산업 환경 속에서 지스타캐드가 나아가야 할 방향으로 ▲AI 기술의 설계 프로세스 통합 및 설계 자동화 등의 기술 흐름과 ▲설계를 넘어 협업과 관리까지 가능한 플랫폼 역량에 대한 고객 요구에 주목했다. 또한 “개인 사용자부터 대기업, 개발자에 이르기까지 세분화된 고객 니즈를 모두 충족하기 위해서는 단일 도구가 아닌 통합 플랫폼 구축이 필수”라고 짚으면서, “독자적인 코어 기술과 크로스 플랫폼 능력, 그리고 상장을 통해 확보한 자금력을 바탕으로 M&A와 R&D 투자를 가속화하면서 제품과 기술의 통합을 이뤄낼 것”이라고 밝혔다. 황 부사장이 꼽은 향후 3~5년 간의 핵심 과제는 ▲높은 성능과 안정성 확보 ▲지속적인 기능 혁신 ▲멀티 플랫폼 호환성 강화 ▲개방형 생태계 구축 등 네 가지이다. 제품의 성능 측면에서는 렌더링 엔진과 메모리 관리, 핵심 알고리즘을 최적화하여 대형 도면 작업에서도 쾌적한 속도를 제공할 계획이다. 지스타캐드 2026 버전은 파일 열기, 저장, 편집 등 주요 작업에서 성능을 높였고, 시스템 아키텍처를 모듈화하여 각 기능이 독립적으로 작동하게 함으로써 안정성을 높였다. 자동 업그레이드 메커니즘을 도입해 유지보수 비용을 낮추는 구조적 재설계도 진행된다. 기능 혁신과 관련해서는 파라메트릭 구속(parametric constraint) 기능을 강화하여 논리 기반의 설계를 지원하고, 다중 단말과 전문 영역 간의 실시간 협업이 가능한 통합 설계 기능을 고도화해 설계부터 검수까지 이어지는 표준화된 관리 체계를 구축할 예정이다. 또한 AI 기술과 CAD의 융합을 적극 추진하여 지능형 명령어 추천, 자연어 상호작용, 도면 인식 및 자동 주석 기능 등을 탑재할 계획이다. 제품 라인업과 생태계 확장 계획에 대해서 황 부사장은 엔터프라이즈 설계 플랫폼으로서 ‘지스타캐드 365’를 강화하고, 아치라인(ARCHLine.XP) 인수 후 기능을 보강 중인 ‘지스타캐드 BIM(GstarCAD BIM)’과 기능이 지속적으로 추가되는 도면 열람&편집 툴 ‘DWG 패스트뷰(DWG FastView)’ 등의 포트폴리오를 완성해 나가겠다고 전했다. 지스타소프트는 GRX(Graphics Runtime Extension), COM(Component Object Model), 닷넷(.NET), LISP(리스프), 파이썬(Python) 등 커스텀 개발을 위한 생태계 지원도 이어나갈 계획이다.   ▲ 지스타소프트 메이유 황 부사장   3D·BIM 시장 공략 및 서드파티 강화… 지스타캐드의 인지도 높일 것 지스타캐드는 오토캐드 대체 시장을 넘어 제조, 건설, 플랜트 등 산업별 특화 수요로 시장을 빠르게 확장하고 있다. 모두솔루션은 2026년에는 파트너 중심의 세일즈 체계를 더욱 강화하는 한편, 시장에서 3D CAD에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있는 상황에 맞춰 3D 제품군 및 BIM 설루션을 2026년에 본격 선보이면서 시장 대응력과 사업 경쟁력을 함께 높인다는 전략을 소개했다. 제품 측면에서는 2025년 출시한 클라우드 기반 설계 협업 플랫폼 ‘지스타캐드 365 비즈니스(GstarCAD 365 Business)’를 국내 시장에 안착시키기 위해 레퍼런스 구축에 집중하고, 향후 선보일 BIM 및 3D CAD 제품 역시 파트너와의 협업을 통해 단계적으로 시장에 소개할 예정이다. 성기정 성무는 “특히 그동안 약점으로 지적되던 서드파티 및 라이브러리 부족 문제를 해결하기 위해 2025년에 베타 버전으로 출시했던 ‘드림플러스(DreamPlus)’의 정식 버전을 올해 출시하고 AEC 시장을 본격 공략하겠다”는 구상을 제시했다. 또한 성기정 상무는 경쟁 제품 사용자를 타깃으로 한 공격적인 프로모션 전략도 공개했다. “오토캐드 LT의 1년 구독 비용 수준으로 지스타캐드 스탠더드 제품을 3년간 사용할 수 있게 하는 ‘1+2 프로모션’을 기획해서, 시장의 반응을 살피고 파트너들의 의견을 수렴해 전략을 고도화해 나갈 것”이라는 설명이다. 이외에도 성기정 상무는 설계 작업 자동화를 지원하는 라이브러리 프로그램인 멕클릭(MecClick)의 성능 향상 및 규격 확대 업데이트 소식을 공유하면서, 진화하는 지스타캐드와 지능형 라이브러리의 결합을 통해 시장에서 좋은 성과를 얻고자 한다고 전했다. 모두솔루션 마케팅팀의 한운선 부장은 “2026년에는 고객 데이터베이스 확보를 넘어서 실제 구매 가능성이 높은 고객 수요(리드)를 창출하고 영업 파이프라인을 확장하는 데 마케팅의 초점을 맞출 것”이라면서, “지스타캐드의 인지도를 구축하고 신뢰도 높은 콘텐츠 자산을 중심으로 마케팅 체계를 강화해, 고객이 지스타캐드를 스스로 찾을 수 있는 환경을 만들고자 한다”고 설명했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PTC는 코드비머 3.2(Codebeamer 3.2), 코드비머 AI 1.0(Codebeamer AI 1.0), 퓨어 배리언츠 7.2(Pure Variants 7.2) 등의 새 버전 출시와 함께 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 포트폴리오의 향상된 기능을 발표했다. 이번 업데이트는 제품이 점차 소프트웨어 중심으로 변화함에 따라 조직이 증가하는 제품 복잡성과 규제 요구 사항을 더 큰 확신과 통제력을 가지고 관리할 수 있도록 지원한다. 이번 릴리스는 추적성과 변경 관리를 강화하고 규제 및 품질 요구 사항에 부합하는 통제된 AI 지원을 도입했다. PTC는 이를 통해 자동차, 의료 기술, 연방 정부, 항공우주 및 방위 등 규제 산업에서 소프트웨어 개발 및 요구 사항 관리를 위한 자사 ALM 제품군의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 코드비머 3.2와 퓨어 배리언츠 7.2는 엔지니어가 복잡성을 관리하고 규제 요구 사항을 충족하도록 돕기 위해 새로운 기능과 향상된 기능을 도입했다. 코드비머는 PTC의 윈칠(Windchill) PLM 설루션 및 기타 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 연결할 수 있다. 이를 통해 팀은 요구 사항을 더 쉽게 추적하고 변경 사항을 관리하며 소프트웨어 및 하드웨어 개발 전반에 걸쳐 규정 준수를 보장할 수 있다. 결과적으로 수동 작업을 줄이고 상호 운용성을 개선하며 리스크를 낮추면서 배송을 가속화할 수 있다. 스트림 베이스라인(Stream Baselines) 기능은 팀이 스트림 내의 모든 프로젝트에 대한 전체 스냅샷을 캡처할 수 있게 한다. 이는 일관된 베이스라인을 제공하고 관련 프로젝트 상태 식별을 단순화하며 복잡한 포트폴리오 전반의 변경 관리를 간소화하는 데 도움을 준다. 리뷰 허브(Review Hub)는 UI가 업그레이드되었다. 일괄 승인 및 거부, 더 명확한 알림, 차이점에 대한 시각적 강조 표시 등을 통해 팀이 더 적은 오류로 더 빠르게 리뷰를 완료하도록 돕는다. 기능 기반 PLE(Feature-Based PLE)는 스트림 및 스트림 베이스라인 생성을 자동화한다. 또한 델타 병합(Delta Merge, 베타)을 사용하여 플랫폼 및 변형(variants) 전반에 걸친 동시 개발을 지원하므로, 팀은 제품 라인 전반에서 재사용을 최적화하는 동시에 각 수준에서 새로운 기능을 제공할 수 있다.     코드비머 AI 1.0은 ‘요구 사항 어시스턴트(Requirements Assistant)’와 ‘테스트 케이스 어시스턴트(Test Case Assistant)’라는 두 가지 새로운 AI 어시스턴트를 도입한다. 이는 표준 준수 요구 사항을 수동 검토할 때 생길 수 있는 모호함, 불일치, 지연을 줄일 수 있다. 요구 사항 어시스턴트는 국제시스템엔지니어링협회(INCOSE) 및 국제소프트웨어테스팅자격위원회(ISTQB) 지침에 맞춰 요구 사항 품질 문제를 자동으로 감지한다. 이를 통해 전문가 검토에 대한 의존도를 낮추면서 더 명확하고 표준에 부합하는 요구 사항을 더 빠르게 작성할 수 있다. 테스트 케이스 어시스턴트는 요구 사항에서 직접 테스트 케이스를 생성하고 최적화함으로써, 정확성과 일관성을 개선하고 추적성을 강화하며 검증 활동을 가속화한다. PTC의 조셉 준(Joseph June) AI 혁신 글로벌 책임자는 “우리는 요구 사항 개발 프로세스 내에서 시간이 많이 걸리는 작업을 단순화하고 간소화하기 위해 코드비머 AI를 구축했다”면서, “엔지니어와 실시간으로 함께 작업함으로써 코드비머 AI는 일상적인 결정에 더 큰 명확성과 일관성을 제공하여, 팀이 확신을 가지고 더 빠르게 움직이며 현대적인 소프트웨어 기반 제품 개발의 수요를 따라잡도록 돕는다”고 전했다. 코드비머와 퓨어 배리언츠는 PTC 포트폴리오의 다른 제품들과 함께 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전을 지원한다. 이는 제조사 및 제품 기업이 엔지니어링 단계에서 제품 데이터 기반을 구축하고, 그 데이터의 가치를 전사적으로 확장하며, AI 주도 혁신을 추진할 수 있게 한다. 윈칠 AI(Windchill AI) 및 서비스맥스(ServiceMax) AI 설루션 등 다른 AI 설루션과 함께 작동하는 코드비머 AI는 조직이 AI 주도 혁신을 확신을 가지고 확장하도록 돕는다. PTC의 엔리케 크라즈말닉(Enrique Krajmalnik) ALM 총괄 매니저는 “고객들의 제품은 점점 더 복잡해지고 소프트웨어 중심으로 변하고 있으며, 모든 변경 사항, 요구 사항, 결정이 제품 수명주기 전반에 걸쳐 연결되어 있다는 확신이 필요하다”면서, “코드비머 3.2, 코드비머 AI 1.0, 퓨어 배리언츠 7.2는 고객이 소프트웨어 개발 및 요구 사항 관리 노력을 지속적으로 현대화하고, 복잡성 관리를 위한 더 강력한 제품 데이터 기반을 구축하며, AI를 효과적이고 책임감 있게 적용하도록 도울 것”이라고 전했다.

어도비는 전체 상영작의 85%가 어도비 제품으로 제작된 선댄스 영화제를 앞두고, 영상 후반 작업을 더욱 원활하게 만들어 줄 새로운 혁신을 공개했다. 이번 업그레이드에는 프리미어(Premiere)의 AI 기반 마스킹 기능과, 애프터 이펙트(After Effects)의 새로운 타이포그래피, 재질, 3D 기능 등 모션 디자인과 시각적 스토리텔링을 의미 있게 확장하는 다양한 신규 기능이 포함된다. 또한 프리미어는 어도비의 AI 기반 아이디어 구상 공간인 파이어플라이 보드(Firefly Boards)와 연동돼, 영상 제작팀이 어도비, 구글, 오픈AI, 런웨이 등의 최신 AI 모델을 활용해 브레인스토밍하고 콘셉트를 탐색할 수 있도록 지원한다. 어도비 파이어플라이와 프리미어의 새로운 통합은 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)의 다양한 비디오 AI 기능을 기반으로 한다. 어도비 파이어플라이는 업계 주요 AI 모델과 함께 디자인, 이미지, 영상, 오디오 및 모션 제작을 위한 고성능 크리에이티브 툴을 제공하는 올인원 크리에이티브 AI 스튜디오다. 최근에 어도비가 공개한 혁신에는 프롬프트 기반 편집과 카메라 모션 정교화와 같은 새로운 정밀 제어 기능과 생성형 클립, 푸티지, 그래픽, 오디오를 결합해 브라우저에서 바로 완성도 높은 스토리를 제작할 수 있는 경량 크리에이티브 조립 공간인 파이어플라이 비디오 에디터(Firefly video editor)의 공개 베타, 그리고 어도비 워크플로 전반에 차세대 AI 영상 모델을 제공하기 위한 런웨이와의 다년간 파트너십이 포함된다. 이러한 최신 혁신은 영상 전문가들이 아이디어 구상부터 편집까지의 과정을 더욱 빠르게 진행할 수 있도록 지원하며, 온전한 크리에이티브 제어와 업계 최고 수준의 모델 접근성을 제공함으로써 선택권과 유연성을 제공한다.     어도비 프리미어와 애프터 이펙트의 새로운 혁신은 시간 제약으로 어려웠던 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 지원한다. 오브젝트 선택 및 마스크(Object Selection and Mask) 기능은 복잡한 피사체의 추적을 더욱 빠르고 간편하며 직관적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 새롭게 디자인된 타원, 사각형 및 펜 등 모양 마스크(Shape Masks)는 얼굴 블러 처리, 프레임 일부 조명 조정(relighting) 등 다양한 효과 작업에서 보다 정교하고 폭넓은 크리에이티브 제어 기능을 제공한다. AI 중심 협업 워크스페이스인 파이어플라이 보드와 영상 편집 툴을 연결하면 사전 및 후반 제작까지 실시간 아이디어 구상과 시각적 기획이 가능하다. 또한 생성된 에셋을 프리미어로 바로 전송해 전문 편집으로 이어갈 수 있다. 프리미어에 새롭게 통합된 어도비 스톡을 활용하면 영상 편집자는 앱을 벗어나지 않고도 5200만 개 이상의 클립을 탐색, 미리보기, 라이선스 구매 및 가져오기를 한 번에 수행할 수 있다. 애프터 이펙트가 새롭게 선보이는 기능은 모션 디자이너와 비주얼 스토리텔러를 위한 새로운 크리에이티브 가능성을 열어준다.  네이티브 3D 파라메트릭 망(Native 3D Parametric Meshes)은 파라메트릭 망과 조합 가능한 모양을 사용해 3D 모양을 설계하고 맞춤화할 수 있는 새로운 기능으로, 스타일화된 그래픽과 사실적인 세트 요소를 강화하는 새로운 스폿(spot) 및 평행 그림자(parallel shadow)를 제공한다. 1300개 이상의 무료 서브스턴스 3D(Substance 3D) 재질 애셋과 애니메이션 속성을 활용해 불러오거나 내장된 망에 질감을 적용하고, 향상된 사실감과 크리에이티브 제어 기능으로 모션 그래픽을 제작할 수 있다. 가변 글꼴 애니메이션(Variable Font Animation)은 텍스트 애니메이터(Text Animator) 시스템에 추가된 기능으로, 키프레임, 표현식, 그리고 제목과 템플릿에 대한 유연한 제어 기능을 지원한다. 향상된 벡터 워크플로(Vector Workflows)는 일러스트레이터(Illustrator)에서 편집 가능한 그레이디언트와 투명도를 유지한 채 SVG 파일을 네이티브 모양 레이어로 가져오는 툴이다. 이번 업데이트는 선댄스 영화 제작자들의 작업에서 핵심 역할을 하고 있는 어도비 크리에이티브 툴 전반의 기능을 확장한다. 선댄스 연구소(Sundance Institute)의 연례 조사에 따르면, 2026년 출품작의 85%가 프리미어, 프레임닷아이오, 애프터 이펙트, 포토샵, 서브스턴스 3D 컬렉션을 포함한 어도비 크리에이티브 클라우드 애플리케이션을 사용해 스토리를 구현했다. 어도비의 디파 수브라마니암(Deepa Subramaniam) 크리에이티브 전문가 제품 마케팅 부사장은 “업계를 선도하는 어도비의 툴을 활용해 자신만의 이야기를 만들어가는 수많은 영화 제작자들을 보게 되어 매우 기쁘다”며, “크리에이티브 커뮤니티는 어도비가 하는 모든 활동에 영감을 준다. 어도비는 차세대 스토리텔러를 위해 새로운 혁신과 투자를 통해 AI 영상 툴을 고도화하는 데 최선을 다하고 있다”고 말했다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 고도화된 오픈 월드 제작 기능 추가, 확장 가능한 고품질 렌더링 기능, 메타휴먼 통합 강화, 애니메이션 및 리깅 툴세트 개선, 버추얼 프로덕션 워크플로 향상, AI 어시스턴트 지원 등   풍부하고 아름다운 디테일로 가득한 사실감 넘치는 광활한 월드를 제작할 수 있으면서도 현세대 하드웨어에서 고퀄리티로 실시간 렌더링할 수 있는 다양한 툴을 제공하는 언리얼 엔진 5.7(Unreal Engine 537)이 출시됐다. 언리얼 엔진 5.7은 밀도 높고 울창한 대규모의 식생과 다양한 콘텐츠를 절차적으로 생성하고, 물리적으로 정확하게 복잡한 레이어드 및 블렌디드 머티리얼을 제작할 수 있으며, 이전보다 훨씬 더 많은 라이트를 자유롭게 활용해 더욱 예술적인 방식으로 월드를 표현할 수 있다. 또한, 더 강력하고 직관적인 애니메이션과 리깅 워크플로, 한층 깊고 유연해진 메타휴먼 통합을 비롯 확장된 버추얼 프로덕션 기능을 경험할 수 있다. 새롭게 추가된 언리얼 에디터 내의 AI 어시스턴트는 개발 과정 전반에서 전문적인 도움을 제공한다.   고도화된 오픈 월드 제작 환경을 빠르고 자연스럽게 구성하면서도, 짧은 시간 안에 몰입감 넘치는 게임 경험을 구현할 수 있는 프로시저럴 콘텐츠 제너레이션 프레임워크(PCG)가 이제 정식 버전으로 제공된다. 역동적이면서 시각적으로 풍부한 대규모 월드를 더 쉽고 효율적으로 제작할 수 있도록 다양한 기능이 향상되었다. 예를 들어, 새로운 PCG 에디터 모드는 스플라인 드로잉, 포인트 페인팅, 볼륨 생성 등 다양한 기능을 지원하는 PCG 프레임워크 기반의 커스터마이징 가능한 툴 라이브러리를 제공한다. 각 툴은 PCG 그래프에 연결되어 실시간으로 파라미터를 조정하거나 애셋 워크플로를 독립적으로 실행할 수 있으며, 단 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 프로젝트에 맞는 새로운 툴을 만들어 라이브러리를 확장할 수도 있다.   ▲ PCG 에디터 모드(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   여기에 더해, 다수의 성능 최적화 덕분에 PCG GPU 연산 속도가 빨라졌다. 또한 GPU 파라미터 설정 기능이 추가되어 GPU 노드 작업 시 다양한 파라미터 값을 동적으로 설정할 수 있다. 처음부터 직접 툴을 제작하는 경우, 새로운 Polygon2D 데이터 타입과 관련 연산자를 통해 한층 더 유연하게 작업할 수 있다. 이를 통해 표면이나 스플라인으로 변환할 수 있는 폐쇄 영역을 정의할 수 있고, 스플라인 교차점(spline Intersection) 및 스플라인 분할(split spline) 연산자도 새롭게 추가됐다.   ▲ ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   PCG 프레임워크는 사용자가 그 위에 자신만의 시스템을 구축할 수 있는 프레임워크로, 새로운 프로시저럴 베지테이션 에디터(PVE)는 이 시스템의 가능성을 보여주는 좋은 예시이다. PVE는 속도, 확장성, 그리고 유연한 제작을 위해 설계된 그래프 기반 툴로 언리얼 엔진 내에서 고퀄리티의 식생 애셋을 실시간으로 제작하고 커스터마이징할 수 있으며, 나나이트 스켈레탈 어셈블리를 직접 출력할 수 있는 옵션도 제공한다.   ▲ 프로시저럴 베지테이션 에디터(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   이번 첫 번째 실험 단계 버전에서는 PVE를 새로운 퀵셀 메가플랜트(Quixel Megaplants) 애셋과 함께 사용할 수 있다. 이 애셋은 이제 팹(Fab)에서 제공되며, 콘텐츠 브라우저로 직접 다운로드할 수 있다. 첫 번째 컬렉션에는 크기와 구조가 다른 5종의 식물이 포함되어 있으며, 나무, 관목, 풀, 식물 등 수백 가지의 식생 프리셋이 향후 추가될 예정이다.   ▲ 퀵셀 메가플랜트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   확장 가능한 고퀄리티 렌더링 정교한 식생을 만드는 것과 정교한 식생으로 가득 찬 월드를 효율적으로 렌더링하는 것은 완전히 다른 문제이다. 언리얼 엔진 5.7에는 성능, 안정성, 확장성을 위해 설계된 실험 단계의 새로운 지오메트리 렌더링 시스템인 나나이트 폴리지(Nanite Foliage)가 추가됐다. 나나이트 폴리지를 사용하면 대규모 오픈 월드에서 디테일하고 밀도 높은 식생 환경을 제작하고, 애니메이션을 적용할 수 있으며, 이는 현세대 하드웨어에서도 효율적으로 렌더링된다. 이 기능은 나나이트 복셀을 활용해 나무의 윗부분, 솔잎, 지면의 잔디 등 수백만 개의 미세하고 겹쳐 있는 요소를 효율적으로 자동 렌더링하여, 멀리서 보면 하나의 밀도감 있는 덩어리처럼 보이게 한다. 이를 통해 LOD를 제작할 필요 없이 크로스 페이드, 팝 현상 없이도 안정적인 프레임 속도를 유지할 수 있다. 또한 나나이트 폴리지는 나나이트 어셈블리를 활용해 저장 공간, 메모리, 렌더링 비용을 줄이고, 나나이트 스키닝을 통해 바람 등에 반응하는 동적 움직임을 구현한다. PVE에서 나나이트 폴리지와 호환되는 메시를 렌더링할 수 있을 뿐만 아니라, USD를 통해 외부 애플리케이션에서 제작된 나무를 가져올 수도 있다.   ▲ 나나이트 폴리지(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   강력한 툴세트 중 하나인 서브스트레이트(Substrate)도 정식 버전으로 제공한다. 서브스트레이트는 언리얼 엔진의 최첨단 모듈형 머티리얼 제작 및 렌더링 프레임워크로, 레이어드 및 블렌디드 머티리얼을 기본적으로 지원한다. 서브스트레이트는 금속, 클리어 코트, 피부, 천 등 다양한 재질의 특성을 물리적으로 정확하게 고퀄리티로 결합할 수 있게 해준다. 이를 통해 다중 레이어 자동차 도색, 오일 가죽, 피부 위의 피와 땀 같은 사실적인 재질 표현을 손쉽게 구현할 수 있으며, 또한 커스텀 셰이딩 특성을 정교하게 조정할 수 있어 엔진 수정 없이도 고유한 머티리얼 로직을 직접 만들 수 있다. 서브스트레이트는 언리얼 엔진의 라이팅 파이프라인에 통합되어, 모든 재질에 고퀄리티의 결과를 제공한다. 또한 모바일까지 포함해 모든 UE5 타깃 플랫폼에서 일관된 성능과 비주얼 퀄리티를 지원한다.   ▲ 서브스트레이트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   메가라이트(MegaLights)는 언리얼 엔진 5.7을 통해 실험 단계에서 베타로 전환됐다. 메가라이트를 활용하면 신(scene)에 훨씬 더 많은 다이내믹 섀도를 생성하는 라이트를 추가할 수 있어, 에어리어 라이트 같은 복잡한 광원에서도 사실적이고 부드러운 그림자 효과를 구현할 수 있다. 이처럼 확장성이 높은 라이팅 워크플로 덕분에 이전보다 더 자유롭게 작업하면서, 더 크고 풍부하며 복잡한 월드를 제작할 수 있다. 또한, 디렉셔널 라이트, 반투명, 나이아가라 파티클 그림자 생성, 그리고 헤어의 빛과 그림자 표현이 더 정교해져 비주얼 퀄리티가 향상됐다. 이와 더불어 기본 성능과 노이즈 감소 기능이 강화되었으며, 수동으로 라이트를 최적화할 필요성도 줄어들었다.   ▲ 메가라이트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   확장된 메타휴먼 통합 메타휴먼(MetaHuman)은 언리얼 엔진을 비롯한 파이프라인 내 다양한 툴과의 통합이 한층 강화되고 있다. 메타휴먼 크리에이터 언리얼 엔진 플러그인이 리눅스 및 맥OS를 지원해, 이들 플랫폼 사용자도 언리얼 엔진 통합이 제공하는 모든 혜택을 활용할 수 있다. 메타휴먼 애니메이터의 리눅스 및 맥OS 지원은 향후 버전에서 제공될 예정이다.   ▲ 메타휴먼(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   이번 출시 버전에서는 파이썬(Python) 또는 블루프린트 스크립팅을 사용해 언리얼 에디터에서 실시간으로 또는 렌더 팜에서 오프라인으로 메타휴먼 캐릭터 애셋의 거의 모든 편집 및 조합 작업을 자동화하고 일괄 처리할 수 있다. 다양한 포즈의 메시를 맞출 수 있는 기능이 추가되어 템플릿과 모델 메시 간에 UV 공간 기반 버텍스 대응 옵션을 제공하며, FBX를 통해 외부 DCC 툴과의 메시 연동을 지원한다. 애니메이션 측면에서도 라이브 링크 페이스를 아이패드 또는 안드로이드 디바이스의 외부 카메라와 연동해 실시간으로 애니메이션을 생성하고 연기를 녹화할 수 있다. 이를 통해 보다 간편하고 비용 효율적인 리얼타임 페이셜 캡처 설루션을 구현할 수 있다.   ▲ 라이브 링크 페이스(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   마지막으로 헤어 스타일링 측면에서도 두 가지 주요 업데이트가 추가되었다. 언리얼 엔진에서 조인트 기반 변형, 페인팅, 메시 기반 조작을 통해 헤어 가이드와 스트랜드를 직접 제작하고 조정할 수 있으며, 시뮬레이션된 헤어 피직스와 아티스트가 연출한 애니메이션을 블렌딩할 수 있다. 최신 후디니(Houdini)용 메타휴먼 업데이트에서는 사전에 제작된 데이터를 사용해 헤어스타일을 제작할 수 있는 가이드 기반 워크플로를 제공한다. 이 툴에는 조정할 수 있는 다양한 헤어스타일 프리셋이 포함되어 있어 이를 시작점으로 활용할 수 있다.   한층 강화된 에디터 내 애니메이션 툴세트 언리얼 엔진 5.6에서 에디터 내 리깅 및 애니메이션 제작 툴세트가 대폭 강화된 데 이어, 5.7 버전에서는 새롭게 개선된 애니메이션 모드가 추가되어 워크플로를 간소화하고 화면 공간 활용을 최적화했다. 애니메이터라면 누구나 알 수 있듯, 리그(rig)나 여러 애셋에서 다수의 컨트롤을 반복적으로 선택하는 작업은 번거롭고 시간이 많이 소요되는데, 셀렉션 세트 기능이 추가되어 클릭 한 번만으로 해결할 수 있다. 이 기능은 캐릭터 양쪽에 미러링된 사본을 자동으로 생성하고, 작업의 집중도를 위해 세트를 숨기거나 표시하는 기능을 제공하며, 팀원 간에 세트를 공유할 수도 있다.   ▲ 셀렉션 세트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   IK 리타기터(IK Retargeter)가 개선되어 발과 지면의 접촉이 한층 자연스러워지고, 찌그러지거나 늘어나는 애니메이션의 리타기팅을 지원한다. 추가로 공간 인식 기반 리타기팅을 통해 캐릭터의 자체 충돌을 방지하고, 캐릭터의 크기와 관계없이 상대적 비율에 따라 접촉점이 유지되도록 한다.   ▲ IK 리타기터(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   리깅 측면에서 언리얼 엔진 5.7은 업계 표준 스컬프팅 워크플로 수준의 유연성을 제공한다. 업데이트된 스켈레탈 에디터를 활용하면 스켈레탈 메시 상에서 본 배치, 웨이트 페인팅, 블렌드 셰이프 스컬프팅 사이를 매끄럽게 전환할 수 있다. 즉각적인 업데이트 덕분에 50~100개의 블렌드 셰이프를 갖춘 리그 제작도 훨씬 쉬워졌다.   ▲ 블렌드 셰이프 스컬프팅(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   다음으로, 단방향 피직스 월드 콜리전 지원이 새롭게 추가되어 이제 캐릭터를 신에 배치해 환경 내 사물과 상호작용하며 보다 사실적인 래그돌, 역동적인 게임플레이, 몰입감 있는 애니메이션 테스트를 구현할 수 있다.   ▲ 피직스 월드 콜리전(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   마지막으로, 새로운 디펜던시 뷰가 추가되어 컨트롤 리그 또는 모듈형 컨트롤 리그의 데이터 흐름을 명확한 노드 기반 그래프로 시각화할 수 있다. 이를 통해 복잡한 컨트롤 설정을 더 빠르고 쉽게 디버깅하거나 최적화할 수 있다.   ▲ 디펜던시 뷰(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 버추얼 프로덕션 워크플로 언리얼 엔진 5.7에는 버추얼 프로덕션의 새로운 가능성을 제시하는 여러 기능이 추가됐다. 모션 캡처 작업을 위한 새로운 프롭용 다이내믹 컨스트레인트 컴포넌트가 추가됐으며, 모캡 매니저에서 예시 구현도 함께 제공된다. 이제 오브젝트는 손 위치에 자동으로 부착되어 저글링과 같은 복잡한 동작에서도 자연스럽고 부드러운 결과를 제공한다. 또한 블루프린트에서 이 기능을 확장해 자신만의 다이내믹 컨스트레인트 로직과 동작을 구현할 수도 있다.   ▲ 프롭용 다이내믹 컨스트레인트 컴포넌트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새롭게 추가된 라이브 링크 브로드캐스트 컴포넌트를 통해 언리얼 엔진 자체가 네트워크 전반에서 애니메이션 데이터의 소스로 동작할 수 있다. 이를 통해 다양한 멀티 머신 기반 버추얼 프로덕션(VP) 및 모캡 스테이지 워크플로를 구현할 수 있다. 예를 들어, 리타기팅 작업을 다른 에디터 세션으로 분리해 처리하고 그 결과를 메인 신으로 전송할 수 있다. 레벨에 액터를 추가한 뒤 라이브 링크 서브젝트로 전환하면, 에디터에서 트랜스폼, 카메라, 애니메이션 데이터를 직접 스트리밍할 수 있다.   ▲ 라이브 링크 브로드캐스트 컴포넌트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   또한, 이번 버전에는 언리얼 엔진이 기본 제공하는 실시간 합성 툴인 컴포셔(Composure)가 새롭게 향상됐다. 접근성이 향상된 컴포셔는 이제 라이브 비디오 입력과 파일 기반의 이미지 미디어 플레이트를 모두 처리하며, 24fps의 영화나 영상에 실시간으로 결과물을 제공할 수 있다. 이와 함께, 이번 업데이트로 새롭게 추가된 그림자와 반사 통합 기능과 향상된 키어 기능으로 실사 영상과 CG 요소를 자연스럽게 결합할 수 있다.   ▲ 컴포셔(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   즉시 도움을 받을 수 있는 AI 어시스턴트 언리얼 엔진 5.7에는 새로운 AI 어시스턴트가 도입되어 에디터 내에서 직접 언리얼 엔진 관련 가이드를 제공하며, 마치 숙련된 UE 개발자가 팀에 있는 것처럼 필요한 만큼 자세한 도움을 즉시 받을 수 있다. 또한 현재 작업에 집중할 수 있도록 전용 슬라이드 아웃 패널을 통해 에디터를 벗어나지 않고도 질문을 하거나, C++ 코드를 생성할 수 있고, 단계별 안내를 받을 수 있다.   ▲ AI 어시스턴트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   질문을 입력하는 것 외에도, 인터페이스 요소 위에 커서를 두고 F1 키를 눌러 툴팁처럼 손쉽게 AI 어시스턴트를 불러와 해당 주제에 대한 대화를 시작할 수 있다. 언리얼 에디터 홈 패널에서 튜토리얼, 문서, 뉴스, 포럼 등 주요 리소스와 최근 프로젝트를 바로 이용할 수 있다. 언리얼 엔진을 처음 사용한다면, 언리얼 에디터에서 바로 실행되는 인터랙티브형 시작하기 샘플을 이용하면 된다.   ▲ 언리얼 에디터 홈 패널(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   그 외 개선 사항 지금까지 살펴본 주요 기능 외에도 언리얼 엔진 5.7은 다양한 신규 기능과 향상된 기능을 제공한다. 모든 업데이트에 대한 자세한 내용은 출시 노트에서 확인할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.