지멘스가 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 산업 박람회 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다. 지멘스는 이번 박람회에서 산업 현장의 혁신을 가속하고 생산성과 효율성을 높이는 산업용 AI 기반 혁신 기술을 선보일 계획이라고 전했다. ‘미래를 위한 혁신의 가속화’라는 주제로 열리는 이번 전시에서 지멘스는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼 ‘지멘스 엑셀러레이터’와 생성형 AI 기반의 ‘산업용 AI 코파일럿’을 중심으로 제조 산업의 디지털 전환과 AI 전환을 지원하는 방법을 집중 조명한다. 지멘스 부스에서는 산업용 AI, 디지털 트윈, 소프트웨어 기반 기술이 현실과 디지털 세계를 어떻게 융합하는지 보여주는 시연과 시뮬레이션을 체험할 수 있다. 전시 공간은 이노베이션 허브, 소비재 산업을 위한 디지털 엔터프라이즈, 딥 다이브 등 세 가지 주제로 구성된다. 이노베이션 허브는 인공지능이 데이터를 기반으로 제품 설계를 최적화하는 단계부터 공정을 실시간으로 조정하는 적응형 생산 체계까지 지멘스의 핵심 기술력을 집약해 보여준다. 소비재 산업을 위한 디지털 엔터프라이즈 존에서는 산업용 AI 디지털 트윈을 기반으로 설계, 생산, 공급망, 운영을 유기적으로 연결하는 제조 방식을 제시한다. 반죽 제조 공정에 인공지능과 디지털 트윈 기술을 적용해 적응형 공장으로 전환한 미국 스낵 브랜드 프링글스의 사례가 대표적이다. 글로벌 식품 기업 펩시코는 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오를 활용해 설비 변경 없이도 문제의 90%를 사전에 식별하는 성과를 거두었다. 브라질 화장품 기업 나투라는 디지털 트윈 기술로 에센셜 오일 추출 공정의 효율성과 지속 가능성을 개선했다. 기술별 딥 다이브 존에서는 시스템 엔지니어링과 AI를 결합해 제품 개발 기간을 단축하고 디지털 트윈으로 공정을 사전에 검증하는 기술 기반을 소개한다. 모듈형 설계를 통한 장비 운영의 유연성 확보와 에너지 인프라 기술을 활용한 공장 운영 효율 개선 방안도 함께 전시한다. 항공우주, 전자, 산업용 장비, 데이터 센터 등 다양한 산업의 실제 적용 사례도 확인할 수 있다.     한편, 250명 이상의 전문가가 참여해 산업 AI와 관련된 180여 개의 주제를 다루는 프로그램도 현장에서 진행된다. 업계 리더와 기술 전문가들은 디지털 혁신의 실제 모습과 성공 사례를 발표하며, 산업 메타버스와 인공지능이 식음료 산업을 어떻게 변화시키는지에 대한 토론도 이어진다. 이 프로그램은 온라인 플랫폼을 통해 생중계된다. 한국지멘스의 정하중 대표이사는 “산업용 AI와 디지털 트윈을 비롯한 지멘스의 혁신 기술은 숙련 인력 환경 변화와 에너지 비용 증가 속에서 기업들이 효율적인 운영 방안을 찾는 데 도움이 될 것으로 기대한다”면서, “이번 박람회가 국내 기업들이 글로벌 제조 혁신의 방향을 이해하고 인공지능을 활용한 경쟁력 강화 가능성을 검토하는 계기가 되길 바란다”고 밝혔다.

SAP는 4월 20일~24일 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다. SAP는 이번 박람회에서 ‘신뢰할 수 있는 오케스트레이션과 더 스마트한 실행’을 주제로 에이전틱 AI 기반의 제조 및 공급망 혁신 설루션을 공개한다고 전했다. 비즈니스 AI가 기업의 핵심 운영 프로세스를 어떻게 혁신하는지에 대한 구체적인 비전을 제시한다는 계획이다. SAP의 크리스티안 클라인 CEO는 이번 행사에서 AI 전략적 목표를 실제 비즈니스 실행으로 전환하는 방법론에 대해 발표한다. 그는 제조업계가 마주한 원가 상승과 글로벌 경쟁 심화 등의 문제를 해결하기 위해 AI를 비즈니스 프로세스에 직접 내재화하는 방향성을 강조할 예정이다. SAP는 비즈니스 AI가 포함된 제조, 공급망, 클라우드 ERP 애플리케이션을 통해 기업이 시장 변화를 새로운 성장 기회로 전환하도록 지원한다. 특히 이번 박람회에서 선보이는 에이전틱 AI는 핵심 워크플로에 통합되어 작동한다. AI 에이전트가 변화를 감지하고 운영 제약 조건을 분석해 최적의 행동을 실시간으로 자동 실행하는 방식이다. 이를 통해 기업이 단순한 가시성 확보를 넘어 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 SAP의 설명이다.     SAP는 설계와 계획부터 제조, 물류, 자산 관리에 이르는 전 과정에서 데이터와 프로세스를 통합한다. SAP 공급망 오케스트레이션 설루션은 실시간 지식 그래프와 생성형 AI인 쥴(Joule)의 역량을 결합해 다단계 공급업체 네트워크의 위험을 사전에 감지한다. 또한 디지털 제품 여권과 전자 인보이스 컴플라이언스 등 규제 준수 기능을 비즈니스 프로세스에 내재화해 복잡한 글로벌 규제 환경에서도 지능적인 사업 확장을 돕는다. 글로벌 파트너사와의 협업도 강화한다. SAP는 액센츄어, 삼일PwC, 캡제미니 등과 함께 엔드 투 엔드 제조 및 공급망 설루션을 시연하며, 스노우플레이크와는 데이터 세션을 공동 진행한다. 아울러 제조 가치사슬 전반에서 기업 간 데이터를 안전하게 교환하는 ‘매뉴팩처링-X’ 이니셔티브를 통해 디지털 제조 생태계 구축에서의 역할을 보여준다. 현장 부스에서는 방문객을 위한 가이드 투어와 체험 공간이 운영된다. 독일 공작기계 기업 DMG 모리의 CNC 머신이 부품을 생산하고 울만 패키징 머신에 투입하는 실물 연동 시연이 진행된다. 휴머노이드 로봇이 자율적으로 피킹과 패킹 작업을 수행하는 시연을 통해 디지털 의사결정이 물리적 실행으로 연결되는 미래 제조 현장을 확인할 수 있다. SAP의 도미닉 메쯔거 공급망 관리 부문 최고제품책임자는 “제조 기업은 복잡성을 관리하면서 변화에 민첩하게 대응해야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “에이전틱 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 내재화해 시장 변화를 실시간으로 감지하고 즉각적인 실행으로 연결하도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

다쏘시스템은 4월 20일~24일 열리는 ‘하노버 메세 2026’에서 인공지능(AI)과 버추얼 트윈(Virtual Twin), 버추얼 동반자(Virtual Companion) 기술이 산업 자동화를 어떻게 변화시키는지 공개한다고 밝혔다. 제조업체가 시장 수요 변화와 공급망 변동에 유연하게 대응하면서 스마트하고 안전한 공장을 구축하도록 지원하는 기술이 중심이다. 전시관에서는 제조 의사결정자를 대상으로 현실과 가상이 결합한 3D유니버스(3D UNIV+RSES) 기반의 차세대 생산 시스템을 선보인다. 이 환경은 모바일 로봇과 고도화된 모델링, 시뮬레이션, 실시간 데이터 통합 기능을 갖췄다. 다쏘시스템은 실제 시스템을 구축하기 전에 가상 세계에서 설계와 검증, 최적화를 마칠 수 있어 운영 중단 없이 공정을 개선할 수 있다고 설명한다.     주요 전시 내용으로는 생성형 AI를 활용한 휴머노이드 로봇 설계와 최적화가 포함된다. 실제 산업 환경을 반영한 시나리오를 통해 로봇을 통합 시스템으로 설계하며, 물리적인 시제품을 만들기 전에 완성도를 높이는 방식이다. 공장 레이아웃과 제조 자원, 물류 흐름을 시뮬레이션하여 병목 구간을 찾아내고 공정 효율을 높이는 기술도 소개한다. 가상 커미셔닝 기술을 활용하면 설비와 공정, 프로그램의 동작을 실시간으로 사전 검증할 수 있다. 공장을 실제로 짓기 전에 워크플로를 테스트해 효율을 높이는 과정이다. 몰입형 산업 시뮬레이션은 로봇의 동작과 인간과 로봇의 협업 환경을 실제처럼 체험하고 교육하는 데 쓰인다. 보안과 유지보수 측면의 기술도 강화했다. 소프트웨어의 취약점을 추적하고 리스크를 미리 파악해 안전한 운영 요건을 충족하도록 돕는다. 로봇이나 컨베이어 등 설비에서 발생하는 성능 데이터는 버추얼 트윈에 실시간으로 반영되어 지속적인 최적화가 이루어진다. 증강현실 기술은 장비 위에 수리 지침을 직접 띄워 작업자의 유지보수 업무를 지원한다. 한편, 다쏘시스템은 플로랑스 베르제랑 EMEA 지역 부사장이 행사 첫날 기조연설자로 나서, 생성형 AI를 실제 산업 성과로 전환하는 방안에 대해 발표할 예정이라고 전했다.

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.

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.

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.

오라클이 아마존웹서비스(AWS)와 협력하여 오라클 AI 데이터베이스@AWS(Oracle AI Database@AWS) 서비스를 국내 고객에게 공식 제공한다고 밝혔다. 이번 서비스는 AWS의 서울 리전에서 출시되었으며, 국내 기업은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스와 오라클 자율운영 AI 데이터베이스 등을 운영할 수 있다. 이번 서비스 출시로 기업은 기존 온프레미스 환경에서 운영하던 오라클 워크로드를 큰 변경 없이 AWS로 옮길 수 있게 되었다. 오라클은 “온프레미스와 동일한 기능과 성능을 제공하여 클라우드 전환 과정에서의 복잡성을 줄였다”고 설명한다. 또한 오라클과 AWS 사이의 데이터를 통합하는 제로 ETL 기능을 통해 아마존 베드록과 같은 생성형 AI 서비스와 고급 분석 도구를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 마련했다. 전국 1380여 개 매장을 운영하는 뷰티 및 웰니스 리테일 기업인 CJ올리브영은 이 서비스를 활용해 핵심 워크로드를 AWS 내 오라클 데이터베이스 서비스로 이전하고 있다. CJ올리브영 박원호 팀장은 “오라클 AI 데이터베이스@AWS는 핵심 워크로드를 클라우드로 옮기는 손쉬운 경로를 제공한다”면서, “아마존 베드록 등 AWS의 인공지능 서비스와 통합해 비즈니스 성과를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.     한국오라클 김성하 사장은 이번 출시가 국내 기업의 미션 크리티컬 워크로드 현대화와 AI 혁신 수요에 대응하기 위한 것이라고 설명했다. AWS코리아 함기호 대표 또한 국내 기업이 애플리케이션 재설계 없이 오라클 워크로드를 클라우드로 이전하고 보안성과 확장성을 누릴 수 있게 되었다고 덧붙였다. 고객은 AWS 마켓플레이스에서 서비스를 직접 구매하거나 유클릭, 에티버스와 같은 공인 채널 파트너를 통해 이용할 수 있다. 유클릭 김철 대표와 에티버스 정인성 대표는 이번 서비스가 고객의 AI 기반 혁신을 가속화하고 운영을 간소화하는 중요한 기점이 될 것이라고 강조했다. 이번 서울 리전 출시는 기존 도쿄, 시드니, 런던 등 11개 리전에 이은 확장이다. 오라클과 AWS는 앞으로 싱가포르, 오사카, 파리 등 10개 리전으로 서비스 범위를 더욱 넓힐 계획이다.

제조 AI와 소프트웨어 파워에 관심높아… AI 투자로 초격차 이끌 것   지난해 국내 제조 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심(SDx)으로의 급격한 체질 개선과 AI 도입이라는 거대한 파도와 마주했다. 지난해 4월 PTC코리아에 합류한 김도균 대표에게 PTC가 그리는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’의 비전과 2026년 사업 전략에 대해 들어보았다. ■ 최경화 국장     클라우드 및 보안 전문가로서 제조 IT 기업인 PTC에 합류하게 된 배경과 지난해의 소회가 궁금하다. 지난해 4월 PTC코리아 대표로 부임했으니 곧 1년이 되어간다. PTC코리아 합류 이전에는 클라우드플레어, 아카마이 등에서 클라우드와 보안, AI 인프라 사업을 주로 이끌었다. 당시 에지 서버나 AI 추론 영역을 다루며 AI 시대에는 결국 제조 현장이 가장 크게 변할 것이라는 확신을 갖게 되었다. PTC는 제조 엔지니어링 분야의 전통 강자이면서도, 최근 제조 AI와 소프트웨어 역량 강화에 적극적인 기업이다. 지난해는 PTC코리아 조직을 재정비하고, 하드웨어 제조 중심이었던 국내 고객들에게 소프트웨어와 하드웨어의 융합 필요성을 설파하며 새로운 성장의 발판을 마련한 해였다.   지난해 PTC 비즈니스에서 가장 두드러진 변화나 성과는? 가장 큰 변화는 ALM(애플리케이션 수명주기 관리) 설루션인 코드비머(Codebeamer)의 약진이다. 과거 제조 시장이 하드웨어 설계에 집중했다면, 지난해에는 자동차 산업을 필두로 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드가 확산되면서 하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 빠르게 확대됐다. 소프트웨어 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 특히 대기업을 중심으로 복잡한 요구사항을 중복 없이 관리하고 개발 비용을 절감하기 위해 코드비머를 도입하는 사례가 크게 늘었다. 이를 통해 PTC는 제조 소프트웨어 영역에서의 혁신 파트너로 존재감을 확대했다.   PTC의 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM, 기타 관련 비즈니스는 어떤지? 매출 비중으로 보면 여전히 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)이 가장 큰 축을 담당하며 견고하게 성장하고 있다. 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어, 전사적 데이터 관리의 핵심으로 진화했다. 반면 IoT(사물인터넷) 사업은 전략적인 변화가 있었다. 최근 자산운용사 TPG에 IoT 사업 부문을 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있다. 이는 PTC가 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 설루션에 투자를 집중하고, IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하기 위함이다. ‘선택과 집중’ 전략을 통해 핵심 설루션을 강화해 나간다는 계획이다.   클라우드 네이티브 CAD인 온쉐이프와 기존 주력 제품인 크레오의 포지셔닝은 어떻게 가져갈 계획인지? 두 제품의 역할은 명확히 구분된다. 크레오(Creo)는 자동차 엔진이나 복잡한 설비처럼 고도의 정밀함과 대용량 데이터 처리가 필요한 작업에 최적화되어 있다. 물론 크레오도 ‘크레오 플러스(Creo+)’라는 클라우드 버전을 통해 협업 기능을 강화하고 있다. 반면, 온쉐이프(Onshape)는 SaaS PLM이라고 할 수 있는 아레나(Arena)와 함께 100% 클라우드 네이티브(SaaS) 제품이다. 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 구동되기 때문에, 스타트업이나 로봇 개발처럼 빠른 속도와 협업이 중요한 제품 개발 분야에서 각광받고 있다. 실제로 지난 CES 2026에서 로봇을 출품한 기업들이 온쉐이프로 설계를 했다고 해서 놀라기도 했다. 제조 현장에서 클라우드 SaaS 환경에 대한 거부감이 생각보다 많이 사라졌음을 체감하고 있다.   엔지니어링 분야에서도 AI 도입이 화두다. PTC의 AI 전략은 타사와 무엇이 다른가? 많은 기업이 AI를 표방하지만 단순히 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 경우가 많다. PTC가 추구하는 AI는 ‘실질적인 엔지니어링 AI’다. 예를 들어, PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복 부품을 찾아내고, 대체 가능한 표준 부품을 제안해 원가를 절감해준다. 또한, AI 에이전트(agent) 기술을 통해 서로 다른 시스템 간에 데이터를 주고받으며 자율적으로 업무를 수행하는 단계까지 로드맵을 가지고 있다. 설계자가 자연어로 명령하면 최적의 형상을 모델링해주는 생성형 설계(generative design)나, ALM에서 요구사항의 오류를 AI가 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 쓰이고 있다.   최근 새롭게 인수한 회사 및 이 인수가 PTC 비즈니스에 가져오는 변화를 소개한다면? 가장 핵심적인 인수는 제품 및 소프트웨어 변형(variant) 관리 설루션 기업인 퓨어시스템즈(Pure-systems)다. 이 회사의 주력 설루션인 퓨어 베리언츠(Pure Variants)는 복잡한 제조 환경에서 필수적인 PLE(Product Line Engineering : 제품 라인 엔지니어링) 기능을 제공한다. 쉽게 설명하자면, 자동차나 가전제품을 만들 때 수만 가지의 파생 모델이 존재한다. 과거에는 모델마다 설계를 따로 관리했다면, 이제는 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 각기 다른 고객의 요구사항이나 옵션에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리해야 한다. 퓨어시스템즈 인수를 통해 PTC는 급성장하는 ALM 설루션 코드비머에 강력한 변형 관리 기능을 통합하게 되었다. 이를 통해 SDV 전환이 시급한 자동차 산업이나 규제가 까다로운 의료기기, 항공우주 분야에서 제품의 소프트웨어 구성부터 테스트, 검증까지 전 과정을 하나의 시스템으로 추적하고 관리할 수 있게 되었다. 이는 PTC가 단순히 설계 툴을 파는 회사가 아니라, 제조 소프트웨어의 복잡성을 해결해 주는 파트너로 차별화된 경쟁력을 확보하는데 기여할 것으로 기대하고 있다.   최근 엔비디아와의 파트너십 강화가 눈에 띈다. 어떤 시너지를 기대하는지? 엔비디아와의 협력은 옴니버스(Omniverse) 기술 통합이 핵심이다. PTC의 설계 데이터(CAD/PLM)를 별도의 변환 없이 실시간으로 시뮬레이션하고 시각화할 수 있는 환경을 구축했다. 이는 디지털 트윈을 넘어선 개념으로, 엔비디아 역시 자체 공장과 제품 설계에 PTC 설루션을 사용하고 있을 만큼 양사의 관계는 끈끈하다. 이 협력을 통해 고객들은 고성능 AI 인프라나 복잡한 제품을 설계할 때 향상된 속도와 정확성을 경험하게 될 것이다.   제조업계는 보안 이슈로 인해 클라우드 도입에 보수적인 것으로 알려져 있다. 최근의 분위기는 어떤지? 확실히 분위기가 달라졌다. 결국 AI는 ‘데이터 싸움’이다. 데이터를 한곳에 모으고 잘 저장해둬야 AI를 제대로 활용할 수 있는데, 이를 위한 가장 효율적인 기반이 바로 클라우드이기 때문이다. 과거에는 클라우드 전환을 꺼리던 대형 제조사들도 이제는 AI 도입을 전제로 클라우드 마이그레이션을 굉장히 활발하게 검토하고 있다. 물론 모든 시스템을 한 번에 클라우드로 옮길 수는 없다. 그래서 PTC는 고객 상황에 맞춰 하이브리드 접근을 제안하거나, 단계적인 클라우드 설루션을 제공하고 있다.   올해 PTC코리아가 주목하고 있는 시장이나 기술 이슈는 무엇인가? 올해는 방산과 의료기기 분야를 집중 공략할 계획이다. 글로벌 시장에서는 이미 록히드 마틴 같은 거대 방산 기업이 PTC 설루션을 표준으로 사용하고 있다. 최근 ‘K-방산’의 위상이 높아진 만큼, 국내 방산 기업들의 디지털 혁신을 적극 지원하고자 한다. 헬스케어 분야 역시 웨어러블 기기나 정밀 의료기기 설계 수요가 늘어나며 큰 기회가 되고 있다. 또한, 지역적으로는 부산, 경남 지역 등을 지원하기 위한 영남 지사 개소를 준비 중이다. 경남권의 거대 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 다시 영남권 거점을 마련하여 고객 접근성을 높일 예정이다.   올해 PTC코리아의 비즈니스 목표와 포부에 대해 소개한다면? 최근 5년간 매년 두 자릿수 성장을 이어왔는데, 올해도 높은 성장을 기대하고 있다. AI 기능이 탑재된 신제품에 대한 시장 반응 또한 긍정적으로, 지난 12월 진행한 행사에서도 예상을 뛰어넘는 고객들이 몰렸다. 2026년에는 이러한 성과를 바탕으로 클라우드 및 구독형 엔지니어링 소프트웨어 전환을 본격 가속화할 계획이다. 내부적으로는 영업, 기술, 마케팅 인력을 확충하고 파트너 생태계를 강화하여 고객들이 PTC의 기술을 더 쉽고 깊이 있게 활용할 수 있도록 지원할 것이다. 단순한 설루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

산업 특화 AI와 클라우드 플랫폼 통해제조·건설 경쟁력 강화 지원   오토데스크코리아는 플랫폼과 AI를 결합한 ‘디자인 & 메이크(Design & Make)’ 전략을 통해 설계·시공·제조 전 과정의 데이터 단절을 해소하고, 현장 중심의 실질적인 성과 창출에 주력했다. 특히 BIM, 클라우드, 시뮬레이션, 생성형 AI를 기반으로 고객 사례를 확대하며 AX 실행 단계로의 전환을 가속화했다. 올해 오토데스크는 산업 특화 AI와 클라우드 플랫폼을 통해 국내 제조·건설 기업의 경쟁력 강화를 꾸준히 지원할 계획이다. ■ 최경화 국장     지난해 국내 제조/건축 시장에 대해 평가한다면? 지난해 국내 제조 및 건축 시장은 투자 위축, 원자재 비용 부담 등 복합적인 외부 환경 속에서 전반적으로 보수적인 기조를 유지한 한 해였다. 특히 건설 시장은 기존 자산의 효율적 운영과 비용 관리에 초점이 맞춰졌고, 제조 산업 역시 대규모 설비 투자보다는 생산성 개선과 공정 최적화 중심의 전략이 두드러졌다. 다만 이러한 환경 속에서도 대형 건설사를 중심으로 디지털 전환을 통해 사업 경쟁력을 강화하려는 움직임이 가시화되었다. 단순한 툴 도입을 넘어 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축하려는 시도가 늘어난 한 해였다고 평가한다.   지난해 오토데스크의 주요 화두와 이로 인해 기대하는 변화는? 지난해 오토데스크의 핵심 화두는 ‘플랫폼’과 ‘AI’였다. 오토데스크는 개별 소프트웨어 공급을 넘어 설계부터 시공, 제조, 운영에 이르는 전 과정을 데이터로 연결하는 ‘디자인 & 메이크’ 플랫폼 기업으로 도약하기 위해 전략을 강화하고 있다. 산업 현장에서는 그동안 데이터가 단절되어 비효율이 발생하곤 했다. 하지만 오토데스크의 플랫폼 전략과 AI 기술이 결합되면서, 고객들은 단순 반복 작업에서 벗어나 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 되었다. 특히 데이터와 자동화를 통해 단절된 워크플로를 연결함으로써 생산성을 획기적으로 높이는 변화가 현장에서 실제로 일어나고 있다.   지난해 주요한 비즈니스 성과 및 고객 성공사례를 소개한다면? 지난해 오토데스크는 단순 라이선스 공급을 넘어, 고객사가 명확한 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 돕는 ‘컨설팅 파트너’의 역할을 강화했다. 기술은 수단일 뿐이며 고객이 해결하고자 하는 품질, 안전, 원가 등의 문제를 정의하고 이를 해결하는 설루션을 함께 설계하는 데 집중했다. 대표적인 성공 사례로 GS건설과의 협업을 꼽을 수 있다. GS건설은 오토데스크 컨스트럭션 클라우드(ACC)를 도입하여 현장 검측 프로세스를 디지털화했다. 이를 통해 기존에 수작업으로 진행되던 검측 업무 준비 시간을 73% 단축했고, 태블릿과 웹을 통해 최신 BIM 모델을 실시간으로 확인하면서 연간 약 20만 장의 종이 문서를 절감하는 성과도 거두었다. 무엇보다 단순한 문서 관리를 넘어, 현장의 모든 데이터가 플랫폼에 축적되어 향후 자산으로 활용될 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 디지털 전환의 모범 사례라고 할 수 있다. 또 다른 사례로는 행림종합건축사사무소가 있다. 행림종합건축사사무소는 오토데스크 포마(Autodesk Forma)의 생성형 AI 기능을 실무에 적극 도입하여 초기 설계 단계의 효율을 극대화했다. 지형, 일조, 소음, 바람 등 복잡한 환경 변수를 자동으로 분석하고, 수십 가지의 설계 대안을 생성·비교함으로써 최적의 결과물을 신속하게 도출해냈다. 이를 통해 초기 설계 검토 시간을 대폭 줄이고 정확도를 높였을 뿐만 아니라, 관련 데이터를 향후 프로젝트에서 활용 가능한 디지털 자산으로 축적한다는 점에서 AI 기반 설계 혁신의 좋은 사례라 할 수 있다.   최근 인수한 회사 및 이로 인한 변화, 전망에 대해 소개한다면? 오토데스크는 디자인 & 메이크 플랫폼의 완성을 위해 핵심 기술을 보유한 기업을 전략적으로 인수해왔다. 이는 각 분야별 전문성을 플랫폼에 통합하여 고객에게 끊김 없는 워크플로 환경을 제공하기 위한 것이다. 먼저 오토데스크 포마(Autodesk Forma)는 2020년 인수한 스페이스메이커(Spacemaker)를 기반으로 발전한 AI 네이티브 플랫폼으로, 설계 초기 단계에서 환경 분석과 대안 검토를 자동화해 보다 나은 의사결정을 지원한다. 최근에는 오토데스크 컨스트럭션 클라우드와의 통합을 통해 기획–설계–시공–운영을 하나의 연속된 흐름으로 연결하는 기반을 마련했다. 또한, 2021년 물 인프라 데이터 분석 및 시뮬레이션 전문 설루션 이노바이즈(Innovyze) 인수를 통해 상하수도 및 배수 시스템의 설계부터 운영까지 아우르는 디지털 트윈 설루션을 확보했다. 기후 변화로 인한 물 관리 중요성이 커지는 가운데, 이노바이즈의 시뮬레이션 기술은 지속 가능한 도시 인프라 구축에 핵심적인 역할을 하고 있다. 2023년 인수한 플렉스심(FlexSim)은 공장 및 물류 센터 시뮬레이션 설루션이다. 이를 통해 오토데스크는 공장 설계뿐만 아니라, 실제 공장 운영 시의 물류 흐름과 병목 현상을 디지털 환경에서 미리 검증할 수 있게 되었다. 제조 프로세스의 최적화를 지원하여 스마트 공장 구현을 가속화할 수 있는 기반을 마련했다.   엔지니어링 소프트웨어 분야에서 AI 대응을 위한 전략은? 오토데스크의 AI 전략은 보여주기 식이 아닌, 현장에서 바로 활용 가능한 실용성에 초점을 두고 있다. 데이터와 자동화를 통해 설계–제작–운영 전 과정의 단절된 워크플로를 연결하고 생산성을 높일 수 있는 고도화된 AI 기능을 제공한다. 오토데스크 AI(Autodesk AI)는 반복 작업 자동화, 축적된 데이터 기반 인사이트 제공, 기존 작업 성능 개선이라는 세 가지 축을 중심으로 발전하고 있다. 이러한 접근은 설계 정확도 향상, 일정 단축, 리스크 예측 등으로 이어지며, 실제 프로젝트 성과로 연결되고 있다. 다만 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 BIM과 같은 디지털 기반 데이터 축적이 선행돼야 한다. 오토데스크는 고객이 이러한 기반을 단계적으로 구축할 수 있도록 기술 컨설팅과 플랫폼을 함께 제공하고 있다.   올해 제조/건축 시장에 대한 전망은? 올해는 AI 전환(AX)이 본격 확산되는 해가 될 것이다. 지난해 오토데스크가 발표한 2025 디자인 & 메이크 글로벌 보고서에 따르면, 조사 대상 기업의 약 61%가 AX를 통해 상당히 의미 있는 생산성 향상을 경험했으며, 디지털 성숙도가 높은 기업일수록 AI 투자를 통해 의미 있는 생산성 향상과 ROI를 거두고 있다고 답했다. 올해는 많은 기업이 AI에 대한 관심을 넘어, 실제 업무 프로세스에 AI를 어떻게 적용할지 구체적으로 실행하는 단계로 진입할 것으로 전망한다. 특히 제조 분야에서는 스마트 공장 고도화와 함께 설계-제조 데이터의 통합이 가속화될 것이며, 건설 분야에서도 BIM 의무화 흐름과 맞물려 데이터 기반의 협업이 필수 생존 전략으로 자리 잡을 것이다.   올해 주목하는 시장 흐름이나 기술 이슈가 있다면? 최근 많은 기업이 AX를 얘기하지만, 이를 성공적으로 추진하는 데 있어 가장 경계해야 할 것은 ‘고립된 AI(siloed AI)’다. 전사적인 데이터 통합 없이 부서별로 파편화된 AI를 도입하면 오히려 데이터의 단절을 초래하여 큰 효과를 보기 어렵다. 따라서 올해의 핵심 이슈는 ‘데이터의 연결(connected data)’이 될 것이다. 설계, 시공, 운영 등 각 단계에서 생성되는 데이터가 하나의 클라우드 플랫폼에 축적되고, 이것이 산업 특화 AI와 연결될 때 비로소 진정한 AX가 실현될 수 있다. 오토데스크는 고객이 파편화된 데이터를 클라우드 상에서 통합 관리할 수 있도록 지원하는 데 주력할 것이다.   올해 신제품 출시나 기술 포트폴리오 확장 계획은? 올해는 AI 기반의 혁신적인 기능들이 제품 전반에 대거 탑재된다. 대표적으로 오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 자연어 대화를 통해 사용자가 필요한 정보를 찾거나 작업을 자동화할 수 있도록 지원한다. 또한 뉴럴 캐드(Neural CAD)와 같은 차세대 기술을 통해 복잡한 설계 형상을 AI가 이해하고 생성을 지원하는 기능도 선보일 예정이다. 한국 시장을 위한 특별한 라인업 확장도 있다. 국내 사용자들의 다양한 니즈를 반영하여 오토캐드 포트폴리오를 전문 툴셋을 포함한 오토캐드 플러스, 오토캐드, 오토캐드 LT, 오토캐드 웹 등으로 세분화하여 선택의 폭을 넓혔다. 이를 통해 고객은 프로젝트 규모와 예산에 맞춰 최적의 설루션을 선택할 수 있게 되었다.   올해 국내 비즈니스 계획은? 올해 오토데스크코리아는 고객 및 파트너와의 동반 성장을 최우선 목표로 삼고 있다. 첫째, SMB(중소·중견기업) 지원 강화이다. 공공 BIM 확산에 발맞춰 중소기업이 비용 부담 없이 BIM을 도입할 수 있도록 교육 프로그램과 공동 구매 프로모션 등을 관련 협회와 준비하고 있다. 둘째, 오토캐드 시장 확대이다. 확장된 오토캐드 라인업을 바탕으로 2D 도면부터 3D 설계, 현장 협업까지 아우르는 유연한 작업 환경을 제공하여 국내 설계 생산성을 높이는 데 기여할 것이다. 셋째, 미래 인재 양성이다. 정부 산하 기관 및 민간 교육 기관과 협력해 관련 교육 과정을 개설하고 있으며, 교육기관에 오토데스크 소프트웨어를 무상으로 제공하고 있다. ‘숙련된 인재를 확보하고 유지하는 것’이 디지털 전환의 핵심이라고 보고 있는 만큼, 이 부분에 중장기 투자를 이어갈 계획이다.   이외에 전하고 싶은 이야기가 있다면? 오토데스크의 미션은 ‘더 나은 세상을 함께 설계하고 제작하는 것(Design and Make a Better World Together)’이다. 기술은 그 자체로 목적이 아니라, 우리가 사는 세상을 더 안전하고, 편리하고, 지속 가능하게 만들기 위한 도구이다. 한국은 글로벌 시장에서도 혁신을 가장 빠르게 수용하고 실험하는 ‘혁신의 아이콘’이다. 오토데스크코리아는 한국의 기업들이 글로벌 경쟁력을 갖추고 성공적인 디지털 전환을 이룰 수 있도록, 가장 신뢰할 수 있는 파트너로서 늘 함께 할 것이다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.