이에이트가 물리 해석 시뮬레이션 기술을 고도화하고 인공지능(AI) 기반 시뮬레이션의 산업 활용 범위를 넓히고 있다고 밝혔다. 물리 해석 시뮬레이션은 열, 유체, 구조, 전자기 등 여러 분야에서 제품 설계와 성능 검증의 핵심 도구로 쓰여 왔다. 하지만 전문가 의존도가 높고 반복 작업에 많은 시간이 걸리는 한계가 있었다. 이에 따라 산업 현장에서는 더 빠르고 유연하게 활용할 수 있는 AI 기반 자동화 기술에 대한 수요가 늘고 있다. 최근 주목받는 기술은 ‘AI 대리 모델(AI surrogate)’이다. 이 기술은 반복적인 물리 시뮬레이션 결과를 학습해 근사치를 빠르게 도출하는 방식이다. 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 시뮬레이션을 보완하면서 다양한 조건을 현실적으로 비교하고 검토할 수 있어 산업계의 관심이 높다. 이에이트의 ‘NFLOW Ai(엔플로우 Ai)’는 웹 환경에서 물리 시뮬레이션을 실행하고 GNN U-Net 기반의 AI 대리 모델을 활용해 해석 주기를 단축하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼이다. 별도의 장비 설치 없이 웹 브라우저에서 시뮬레이션을 수행할 수 있어 현장 활용성이 좋다. 이에이트는 NFLOW Ai를 데이터 지능 플랫폼 ‘NAXiS(넥시스)’, 운영 의사결정 시스템 ‘NAX Ops(넥스옵스)’와 연계하고 있다. 시뮬레이션 결과가 실제 운영 판단과 의사결정으로 이어지는 통합 구조를 구축하겠다는 취지다. 이에이트는 시뮬레이션이 전문가 중심의 영역에서 실무 도구로 역할이 변화하고 있다고 설명했다. 이어 NFLOW Ai를 통해 많은 현장에서 시뮬레이션을 쉽게 활용하는 환경을 만들고, AI 기술과의 결합을 통해 실질적인 가치를 만드는 개발을 이어가겠다고 밝혔다. 또한 제조, 에너지, 인프라 등 주요 산업에서 AI 기반 시뮬레이션의 활용이 시나리오 검토와 의사결정 지원으로 확대되는 추세에 따라, 기술 고도화와 제품 연계를 통해 시장 입지를 넓힌다는 계획이다.  

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

오토데스크가 에너지 인프라 전문 기업인 두산에너빌리티와 해외 EPC 건설 현장의 디지털 전환과 관리 체계 강화를 위한 업무협약을 체결했다. EPC 산업은 설계부터 시운전까지 여러 파트너사가 참여하며 대규모 엔지니어링 문서와 도면, 품질 및 안전 데이터를 관리해야 하는 복잡한 구조를 가진다. 최근 프로젝트의 규모가 커짐에 따라 현장 데이터를 실시간으로 통합 관리하는 디지털 협업 환경의 필요성이 커지고 있다. 이번 협약으로 오토데스크는 두산에너빌리티가 추진하는 스마트 해외 EPC 건설 현장 디지털 전환 전략을 지원한다. 양사는 공통 데이터 환경(CDE)을 중심으로 프로젝트를 수행하며 해외 현장 운영의 디지털 워크플로를 고도화한다는 계획이다. 오토데스크는 자사의 오토데스크 포마(Autodesk Forma)를 기반으로 프로젝트 전반에서 정보를 일관되게 관리하도록 기술 지원을 제공한다. 두 회사는 네 가지 핵심 분야에서 협력하기로 했다. 통합 CDE를 통한 데이터 통합과 시공 일정 및 현장 비용의 실시간 모니터링 체계 구축이 포함된다. 또한 자재와 시공 검측, 전자서명, 품질 및 안전 이슈 추적을 모바일 기반으로 디지털화한다. 건설 현장 대시보드를 활용해 실시간으로 프로젝트를 모니터링하고 관리하는 체계도 구현한다. 공통 데이터 환경이 마련되면 설계와 시공, 시운전 단계에서 발생하는 모든 문서와 도면을 오토데스크 포마 내에서 일관된 기준으로 관리할 수 있다. 프로젝트 담당자는 통합 관리 프레임워크를 통해 현장 정보를 즉시 파악하고 체계적인 계획 수립과 리스크 대응이 가능해진다. 모바일 기반 품질 검측과 디지털 전자서명은 현장 정보를 자동으로 수집하는 환경을 구축하는 데 활용한다. 오토데스크는 두산에너빌리티와 정기적인 기술 미팅을 진행하고 오토데스크 유니버시티를 통해 기술 교류를 강화한다. 오토데스크 포마의 도입 범위를 국내외 EPC 프로젝트 전반으로 넓혀갈 예정이다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 “데이터 연동과 자동화를 통해 스마트 해외 EPC 건설 현장의 디지털 전환을 지원하고 사업 혁신과 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.  

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.

한국레노버가 국내 산업 환경에 맞춘 인공지능(AI) 기반 컴퓨팅 설루션 ‘씽크엣지(ThinkEdge)’ 2종을 새로 내놓았다. 최근 기업들이 운영 효율을 높이고 데이터 지연 시간을 줄이기 위해 현장에서 직접 인텔리전스를 활용함에 따라 에지 컴퓨팅은 장치와 인프라, 클라우드를 잇는 핵심 기술로 주목받고 있다. 특히 기존 PC나 서버를 설치하기 힘든 열악한 환경에서도 안정적으로 작동하는 산업용 에지 시스템에 대한 수요가 늘고 있다. 이번에 출시한 제품은 씽크엣지 SE30n 2세대와 씽크엣지 SE60n 2세대다. 두 제품은 냉각 팬이 없는 팬리스 구조로 설계했으며, 작동 온도 범위가 넓어 산업 현장에서도 안정적으로 사용할 수 있다. 클라우드 의존도를 낮춘 온디바이스 AI를 적용해 데이터 처리 속도를 높였으며 분산형 아키텍처를 통해 다양한 환경에 유연하게 대응한다. 씽크엣지 SE30n 2세대는 인텔 코어 프로세서를 탑재한 0.8리터 크기의 초소형 에지 설루션이다. 초당 최대 26조 번 연산이 가능한 26 TOPS의 AI 가속 성능을 갖췄으며 데이터가 발생하는 현장에서 즉각적인 분석과 처리를 수행한다. 48GB DDR5 메모리와 이중 저장 구조를 채택해 연산 능력과 저장 효율을 높인 것이 특징이다. 0도에서 50도 사이 온도에서 작동하며 먼지 방수 등급인 IP50을 획득했다. 다양한 장착 방식을 지원해 공간이 좁은 곳에도 설치가 가능하며 4G와 5G 등 무선 네트워크 연결 기능도 제공한다.   ▲ 씽크엣지 SE30n 2세대   고성능 모델인 씽크엣지 SE60n 2세대는 다중 카메라 비전과 자동화 공정 등 복잡한 작업을 처리하는 데 적합하다. 인텔 코어 울트라 프로세서와 전용 신경망처리장치(NPU)를 통해 최대 97 TOPS의 AI 연산 성능을 구현한다. 이를 통해 제품 결함 감지나 자율 로봇 운영과 같은 고난도 업무를 지원한다. 영하 20도부터 영상 60도까지 견디는 내구성을 갖췄으며 네트워크 장애 발생 시 자동으로 연결을 전환하는 기능을 넣어 운영 중단 시간을 최소화했다. 두 제품은 보안 칩인 TPM 2.0과 시스템 상태를 감시하는 워치독 타이머를 탑재해 안정성을 강화했다. 또한 전용 관리 서비스를 통해 소프트웨어와 펌웨어 업데이트를 중앙에서 통합 관리할 수 있다. 한국레노버 신규식 대표는 “산업 전반에 AI가 확산되면서 현장에서 실시간으로 정보를 분석하고 의사결정을 내리는 에지 컴퓨팅의 역할이 중요해졌다”고 설명했다. 이어 “이번 신제품은 제조와 물류 등 다양한 분야에서 운영 효율을 혁신할 수 있는 도구가 될 것”이라며, “앞으로도 기업이 데이터를 실시간 통찰력으로 전환할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13)   설계 업무 환경이 급변하고 있다. 과거에는 동일한 사무실과 네트워크 안에서만 업무가 이루어졌다면, 이제는 재택근무, 외근, 현장 대응, 그리고 글로벌 협업까지 고려해야 하는 시대이다. 이러한 변화는 CAD 소프트웨어의 기능을 넘어, 라이선스를 어떻게 배포하고 효율적으로 운영할 것인가라는 새로운 과제를 제시하고 있다. 이런 흐름 속에서 주목할 만한 설루션이 바로 아레스 플렉스 클라우드(ARES Flex Cloud) 라이선스이다. 이는 단순히 기존의 네트워크 라이선스를 클라우드로 옮긴 것이 아니다. 장소의 제약을 줄이고, 다양한 사용자에게 유연하게 권한을 배분하며, 관리 효율까지 높인 새로운 운영 방식이다. 특히 아레스의 통합 생태계인 ‘트리니티(Trinity)’ 기능이 탑재되어 오늘날의 분산형 설계 환경에 최적화된 대안으로 떠오르고 있다.   ■ 최하얀 위즈코어 마케팅팀의 전임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   플렉스 클라우드는 무엇이 다른가     아레스 플렉스 클라우드는 여러 사용자가 공동으로 사용할 수 있도록 설계된 클라우드 기반 라이선스이다. 여기서 핵심인 트리니티는 아레스의 3대 제품군을 통합한 개념이다. 아레스 커맨더(ARES Commander) : 데스크톱 기반 CAD(윈도우/맥OS/리눅스에서 오토캐드와 같이 도면 설계) 아레스 쿠도(ARES Kudo) : 웹 브라우저 기반의 클라우드 CAD(도면 검토 및 수정) 아레스 터치(ARES Touch) : 모바일 기반 CAD(스마트폰 및 태블릿 활용) 플렉스 클라우드의 가장 큰 특징은 이 통합 플랫폼을 클라우드 상에서 공유할 수 있다는 점이다. 전체 사용자는 제한 없이 초대할 수 있지만, 동시에 사용할 수 있는 인원은 구매한 시트(seat) 수만큼 제한된다. 예를 들어 3시트를 구매했다면 동시 사용자는 3명으로 제한되며, 나머지 인원은 대기하거나 ‘보기 전용’ 모드로 접속하게 된다.(최소 3시트부터 구매 가능)     기존 플렉스 네트워크(Flex Network) 라이선스가 사내 서버를 구축하고 로컬 네트워크 안에서만 작동했다면, 플렉스 클라우드는 라이선스 서버가 클라우드에 존재한다. 따라서 집, 외부 현장, 해외 지사 등 장소에 구애 없이 보다 자율적으로 라이선스를 공유할 수 있다. 이것이 기존 네트워크 방식과 구분되는 가장 결정적인 차이이다.   협업과 운영 방식까지 바꾸는 라이선스     플렉스 클라우드의 강점은 단순한 ‘원격 접속’에 그치지 않는다. 기존 네트워크 라이선스는 주로 데스크톱 중심(아레스 커맨더)으로 운영되어 계정 기반의 트리니티 협업 기능을 충분히 활용하기에는 한계가 있었다. 반면 플렉스 클라우드는 사용자별 계정 로그인 방식을 채택하여 데스크톱, 웹, 모바일을 자유롭게 넘나드는 연계 작업이 가능하다. 이러한 구조는 협업의 질을 바꾼다. 클라우드 저장소에 동기화된 도면을 기반으로 실시간 작업을 진행하거나, 외부 협력사에 보기 전용 링크를 보내 마크업을 받는 과정이 훨씬 매끄러워진다. 특히 구글 드라이브, 원드라이브, 셰어포인트, 드롭박스뿐만 아니라 온쉐이프(Onshape), 트림블 커넥트(Trimble Connect) 등 다양한 클라우드 서비스와 연동된다는 점은 분산 협업 환경에서 큰 무기가 된다. 관리 측면의 편의성도 향상된다. 별도의 라이선스 서버 설치나 복잡한 PC별 설정이 필요 없다. 관리자는 그래버트(Graebert) 고객 포털에서 조직을 생성하고 이메일로 사용자를 초대하기만 하면 된다. IT 인프라 구축 비용과 운영 리소스를 줄일 수 있어, 여러 지점을 관리해야 하는 기업에 더욱 매력적이다.   플렉스 클라우드가 바꾸는 라이선스 관리의 방식     플렉스 클라우드의 진짜 의미는 단순히 ‘어디서나 접속할 수 있는 라이선스’에만 있지 않다. 더 본질적인 변화는 라이선스를 관리하는 방식 자체가 달라진다는 점이다. 기존의 라이선스 운영은 누가 어떤 PC에서, 어떤 네트워크 안에서 사용할 것인지 미리 정해 두는 방식에 가까웠다. 반면 플렉스 클라우드는 사용자 계정과 조직 단위로 운영되기 때문에, 실제 업무 흐름에 맞춰 보다 유연한 관리가 가능하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

▲ 제공 : 옥타브   플랜트 및 조선 산업은 거대한 전환점을 마주하고 있다. 전통적인 설계와 시공 방식은 이제 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)으로 빠르게 진화하고 있다. 또한, 디지털 기술과 인공지능은 이제 선택이 아닌 생존을 위한 필수 요소로 자리잡았다. 이번 호에서는 지난 2월 5일 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’에서  발표된 내용을 중심으로, 플랜트 및 조선 산업의 지속 가능한 혁신을 위한 추진 전략부터 엔지니어링 데이터의 품질 확보 및 설계 자동화 등 실무적인 설루션을 통한 기술 변화의 흐름을 짚어보고, 우리 산업이 나아가야 할 재도약의 방향을 살펴보고자 한다.   글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 / 남궁진 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 / 이현식 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 / 최재득 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 / 손창영 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 / 공병철 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 / 이찬영 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축 / 아이지피넷   총 25 페이지     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.