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통합검색 " 자율형 엔드포인트 관리"에 대한 통합 검색 내용이 227개 있습니다
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[포커스] 로크웰 오토메이션의 자율 제조 비전… “산업 전주기에 AI 내재화”
로크웰 오토메이션은 지난 3월 4일~6일 열린 ‘오토메이션 월드 2026’에 참가해 산업 운영의 미래 비전과 자율 제조 전환 전략을 소개했다. 하드웨어 중심에서 소프트웨어 및 서비스 중심 기업으로 탈바꿈하고, 자동화를 넘어 AI와 데이터 중심의 자율 운영 단계로 진화하겠다는 비전을 밝힌 로크웰 오토메이션은 글로벌 파트너들과 함께 자율형 스마트 공장 생태계를 구축할 계획이다. ■ 정수진 편집장     AI 기반의 자율 제조 운영으로 산업 패러다임 전환 로크웰 오토메이션 코리아의 인더스트리 및 OEM 영업 본부장인 김낙현 상무는 “제조 산업이 하드웨어 중심 자동화에서 AI와 소프트웨어 기반의 자율 운영 단계로 진입하는 변곡점을 맞이했다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 이러한 변화가 제조업의 복합적인 위기와 기술 진화가 맞물린 결과라고 보고 있다. 김 상무는 현재 제조업계가 에너지 비용 상승, 숙련 인력 부족, 공급망 리스크 등 거대한 위기에 직면했다고 진단하면서, “제조 기업은 전방위 압박 속에서도 지속 가능한 생산 능력을 키워야 하는 과제를 안고 있다”고 전했다. 기술 발전도 가속화되고 있다. AI와 로보틱스 등 생산 기술이 빠르게 발전하면서 적용 분야 또한 넓어지는 추세다. 김낙현 상무는 이에 따라 기존의 공장 운영 방식을 새롭게 재조명해야 한다면서, “하드웨어 통제 위주의 제조 환경이 AI와 데이터 기반으로 스스로 학습하고 최적화하는 자율 운영 체계로 넘어갈 것”이라고 전망했다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 더 이상 자동화를 보완하는 부가 기술이 아니다. 데이터 단절을 극복하고 공장 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡았다”면서, 제조 기업들이 자연스럽게 통합 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환해 나가고 있다고 밝혔다.     산업 생애주기 전반에 걸친 AI 통합 추진 로크웰 오토메이션 코리아의 마켓 액세스 영업 본부장인 이원석 상무는 산업용 AI의 특수성을 강조했다. 실시간 제어와 운영기술(OT) 데이터, 안전성이 중요한 산업 현장에서는 단순 분석형 AI보다 설계–운영–유지보수 전반에 내재된 특화 AI가 필요하다는 설명이다. 로크웰 오토메이션은 제품의 전체 생애주기에 AI를 결합하는 엔드 투 엔드 전략을 추진하고 있다. ▲설계 단계에서는 자연어 질의로 프로그램 코드를 자동 생성하고, 디지털 트윈 설루션으로 가상 공간에서 물리적 장비의 시뮬레이션을 수행한다. ▲운영 단계에서는 제어기 내부에 AI 모듈을 탑재해 장비가 머신러닝으로 제어 값을 조정하고 이상을 예측한다. 여기에 AMR(자율이동로봇) 설루션을 융합해 공장의 자율 최적화를 구현한다. ▲유지보수 단계에서는 설비의 에지(edge) 단에 AI를 적용해 실시간 모니터링을 진행하고, 유지보수 시스템과 연동해 선제적인 작업 지시를 내려 다운타임을 방지한다. 이원석 상무는 “수명주기 전반을 아우르는 파트너십을 바탕으로 모든 제품군에 AI 기술을 내재화해 시작부터 끝까지 책임지는 역량이 로크웰 오토메이션의 산업용 AI가 가진 차별점”이라고 강조했다.     중소기업을 위한 자율 공장 로드맵과 구축 전략 제시 로크웰 오토메이션은 디지털화 및 데이터 인프라가 상대적으로 부족한 중소·중견 기업을 위한 단계별 전략도 소개했다. 핵심은 중소·중견 기업이 자율형 스마트 공장으로 원활하게 나아갈 수 있도록 맞춤형 컨설팅과 기술의 자연스러운 내재화를 결합해 제공하는 것이다. 김낙현 상무는 “한국의 많은 중소·중견 기업이 아직 데이터 수집조차 제대로 되지 않는 기초적인 스마트 공장 단계에 머물러 있다”면서, “이를 해결하기 위해 로크웰 오토메이션은 전담 컨설팅 조직을 통해 고객의 상황을 분석하고, 자율형 공장으로 가기 위한 구체적인 AI 접목 플랜과 단계별 설루션 활용을 지원하고 있다”고 밝혔다. 로크웰 오토메이션 코리아의 라이프사이클 서비스 사업본부장인 최태능 상무는 “오랜 기간 공장 자동화를 수행해 온 전문성을 바탕으로, 기존 제조업 현장에서 친숙하게 사용되는 제어기(PLC)나 휴먼 머신 인터페이스(HMI) 등 기존 자동화 설루션에 AI 기능을 탑재하여 내재화하는 작업을 진행하고 있다”고 밝혔다. 또한, “기업들이 거부감 없이 AI를 도입하고 기존 시스템에 자연스럽게 스며들도록 유도하는 것이 핵심 방향”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
팀뷰어, 자연어로 IT 데이터 분석하는 ‘티아 리포팅’ 공개
팀뷰어는 미국 샌디에이고에서 열린 ‘가트너 디지털 워크플레이스 서밋’에서 새로운 대화형 인공지능(AI) 기능인 ‘티아 리포팅(Tia Reporting)’을 발표했다. 이 기능은 복잡한 IT 환경을 최적화하는 엔터프라이즈 설루션인 팀뷰어 DEX(디지털 직원 경험)에 탑재된다. 사용자가 간단한 자연어로 명령하면 실시간 대시보드를 생성해 IT 의사결정 속도를 높이는 것이 특징이다. 티아 리포팅은 IT 팀이 문제를 신속하게 해결하고 디지털 임직원 경험을 개선하며 운영 효율을 높이는 데 필요한 통찰력을 즉시 제공한다. 기존의 수작업 중심 데이터 분석 방식에서 발생하는 지연을 없애고, 자연어 명령어를 AI 기반 실시간 대시보드로 변환한다. 이를 통해 IT 조직 전반이 실시간으로 정보를 공유하도록 가시성을 높인다. 기업은 사후 대응 방식에서 벗어나 선제적이고 예방 중심적인 운영 체계로 전환해 업무 생산성을 높일 수 있다. 이 기능은 기기에서 수집하는 실시간 운영 데이터와 애플리케이션 성능, 임직원 경험 지표를 포괄하는 팀뷰어의 독점 데이터를 기반으로 구축했다. 관리자는 직관적인 노코드 AI 인터페이스를 활용해 필터와 기간, 시각화 방식을 조정하며 실시간으로 문제를 심층 분석한다.     팀뷰어의 아드리안 토드 제품 관리 부문 부사장은 “그동안 IT 팀은 속도와 신뢰를 갖고 측정하기 어려운 성과에 대해 책임을 져야 하는 상황에 있었다”면서, “티아 리포팅은 데이터 분석 전문가의 도움 없이도 필요한 순간에 즉시 활용할 수 있는 인사이트를 제공해 이러한 구조를 근본적으로 바꿀 것”이라고 설명했다. 또한 이번 발표가 올해 여름 예정된 자율형 엔드포인트 관리(AEM) 출시를 앞둔 팀뷰어 AI 로드맵의 성과라고 덧붙였다. 팀뷰어코리아 이혜영 대표이사는 “기업 경쟁력은 임직원 경험과 생산성을 얼마나 빠르게 개선할 수 있는지에 달려 있다”면서, “팀뷰어는 DEX와 AEM을 통해 디지털 워크플레이스의 새로운 기준을 만들고 있으며, 티아 리포팅을 통해 고객이 선제적이고 자율적인 IT 운영 환경을 구축하도록 지원하겠다”고 강조했다.
작성일 : 2026-03-31
케이던스-엔비디아, “에이전틱 AI로 반도체 설계 패러다임 바꾼다”
케이던스가 에이전틱 AI(agentic AI) 반도체 및 시스템 설계를 가속화하기 위해 엔비디아와의 협력을 확대한다고 밝혔다. 양사는 설계 의도를 자동화된 흐름으로 변환하고 오류를 디버깅하며 복잡한 엔드 투 엔드 워크플로를 관리하는 자율형 설계 설루션을 선보인다. 케이던스의 반도체 및 시스템 설계 포트폴리오를 엔비디아의 가속 컴퓨팅 스택과 통합함으로써 에이전틱 AI 분야의 리더십을 강화한다는 전략이다. 케이던스는 엔비디아 그레이스(Grace) CPU 및 블랙웰(Blackwell) GPU 가속 설루션을 확장했다. 이를 밀레니엄 M2000(Cadence Millennium M2000) 슈퍼컴퓨터에 턴키 방식으로 배포하면 기존 대비 최대 80배의 처리량 향상과 20배의 전력 소비 절감 효과를 얻을 수 있다는 것이 케이던스의 주장이다. 특히 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X)로 최적화된 ‘케이던스 클래러티 3D 솔버(Cadence Clarity 3D Solver)’는 복잡한 대규모 설계 추출 시 CPU 기반 설루션보다 최대 5배 빠른 성능을 제공한다. 2026년부터 제공될 가속 설루션에는 다양한 전자 설계 자동화(EDA) 및 시스템 설계 자동화(SDA) 도구가 포함된다. ▲칩 배치 및 배선을 위한 이노버스 임플리멘테이션 시스템(Innovus Implementation System) ▲열 분석 및 전력 무결성을 위한 셀시우스(Celsius) 및 볼터스(Voltus) ▲고급 메모리 분석을 위한 EMX 및 리버레이트 MX(Liberate MX) ▲회로 분석용 스펙터 X(Spectre X) 및 퀀터스(Quantus) 등이다. 또한 시스템 수준의 다중 물리 분석을 위한 피델리티(Fidelity) CFD 소프트웨어와 바이오 분야의 가상 스크리닝 설루션인 ROCS X, Target X 등도 가속화된 성능으로 제공된다. 케이던스는 “업계 리더들이 차세대 AI 인프라 설계를 위해 케이던스의 에이전틱 설루션을 적극 활용하고 있다”고 전했다. ‘케이던스 리얼리티 디지털 트윈(Cadence Reality Digital Twin)’ 플랫폼은 물리 모델과 AI를 활용해 AI 공장을 설계하고 운영함으로써 데이터 센터 배포 기간을 단축한다. 또한 케이던스는 ‘칩스택 AI 슈퍼 에이전트(ChipStack AI Super Agent)’를 비롯해 엔지니어의 고품질 설계를 돕는 에이전틱 AI 기술을 고도화하고 있다. 양사는 커스텀 및 아날로그 설계 분야에서도 협력을 이어가며, 엔비디아의 오픈소스 스택인 ‘네모클로(NeMoClaw)’와 ‘오픈쉘(OpenShell)’ 런타임 환경을 통해 자율 에이전트를 더 안전하고 간편하게 실행할 수 있는 연구를 진행 중이다. 케이던스의 애니루드 데브간 CEO는 “에이전틱 AI와 물리 기반 설계의 융합이 첨단 칩 엔지니어링 방식을 변화시키고 있다”고 강조했다. 그는 “엔비디아와의 협력을 통해 케이던스의 물리 기반 최적화 기술과 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 결합함으로써, 차세대 컴퓨팅 인프라를 구축할 더 지능적이고 효율적인 실리콘 설계를 지원할 것”이라고 밝혔다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO 역시 “AI가 역사상 최대 규모의 인프라 구축을 견인하고 있다”면서, “양사가 공동 개발한 케이던스 밀레니엄 M2000이 차세대 인프라 설계의 복잡성을 해결할 혁신적인 AI 슈퍼컴퓨터가 될 것”이라고 전했다.
작성일 : 2026-03-30
델, GB300 탑재 AI 슈퍼컴퓨터 및 워크스테이션 9종 공개
델 테크놀로지스가 전문가용 워크스테이션 브랜드인 ‘델 프로 프리시전(Dell Pro Precision)’을 다시 선보인 것과 동시에, 인공지능(AI) 워크로드와 전문 작업에 최적화된 신제품 9종을 발표했다. 이번 신제품은 높은 연산 성능과 냉각 효율을 바탕으로 기업의 AI 혁신을 지원하는 데 초점을 맞췄다.   ▲ 델 프로 맥스 위드 GB300의 내부 구성   가장 눈길을 끄는 제품은 엔비디아 GB300 슈퍼칩을 탑재한 ‘델 프로 맥스 위드 GB300(Dell Pro Max with GB300)’이다. 이 제품은 72코어 Arm 기반 프로세서를 통해 데이터센터 수준의 성능을 책상 위에서 구현하는 AI 슈퍼컴퓨터다. 최대 20페타플롭의 연산 성능과 748GB의 코히어런트 메모리를 갖춰, AI 개발팀이 로컬 환경에서 최대 1조 개의 매개변수를 가진 거대 모델을 실험할 수 있도록 설계했다. 델 테크놀로지스에 따르면 초저지연 네트워킹을 지원하는 엔비디아 커넥트X-8 스마트 NIC를 통해 제품 두 대를 연결하면 성능을 두 배로 확장할 수 있다. 또한 이 제품은 우분투 리눅스 기반의 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 기본 구성해 거대 언어 모델(LLM) 미세 조정이나 에이전트 개발을 즉시 실행할 수 있다. 델이 자체 설계한 맥스쿨 냉각 기술은 스마트 콜드 플레이트와 듀얼 열교환기를 사용해 고부하 작업 시에도 성능 저하 없이 최적의 온도를 유지한다. 엔비디아 네모클로와 오픈쉘을 지원해 외부 클라우드 연결 없이 기업 보안 정책에 맞춘 자율형 AI 에이전트 구축이 가능한 것도 특징이다. 모바일 워크스테이션으로는 ‘델 프로 프리시전 7(Dell Pro Precision 7)’ 14 및 16 시리즈를 선보였다. 이들 제품은 엔비디아 블랙웰 아키텍처 기반의 그래픽 성능을 갖췄으며, 독립 소프트웨어 벤더(ISV) 인증을 통해 전문 애플리케이션의 안정적인 구동을 지원한다. 16인치 모델은 최대 50W급 인텔 코어 울트라 프로세서 시리즈 3와 엔비디아 RTX 프로 3000 블랙웰 GPU를 탑재해 3D 렌더링과 AI 모델 추론을 처리한다. 14인치 모델은 약 1.49kg의 무게로 휴대성을 높이면서도 45W급 프로세서와 RTX 프로 2000 블랙웰 GPU를 장착했다.   ▲ 델 프로 프리시전 7 16 모바일 워크스테이션   타워형 워크스테이션인 ‘델 프로 프리시전 9’ 시리즈는 워크로드 규모에 따라 T2, T4, T6 모델로 나뉜다. T2 모델은 인텔 제온 600 프로세서와 RTX 프로 6000 블랙웰 GPU를 탑재했으며 최대 1TB의 DDR5 ECC 메모리를 지원한다. 확장성이 가장 높은 T6 모델은 최대 86코어 인텔 제온 프로세서와 5개의 엔비디아 RTX 프로 블랙웰 GPU, 316TB의 스토리지 용량을 갖춰 고성능 AI 트레이닝과 시각 특수효과 작업에 적합하다. 이외에도 델 테크놀로지스는 비즈니스 사용자를 위한 엔트리급 모델인 ‘델 프로 프리시전 5 14·16’과 슬림한 폼팩터를 채택한 ‘델 프로 프리시전 5 14S·16S’ 모델을 함께 공개했다. 7 시리즈와 9 시리즈 T2 모델은 3월 중 출시하며, 5 시리즈와 9 시리즈 T4·T6 모델은 5월부터 순차적으로 출시할 예정이다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “에이전틱 AI로의 전환이 빨라지면서 클라우드 의존도를 낮추고 로컬 환경에서 AI를 안전하게 운용하려는 수요가 늘고 있다”면서, “AI 시대의 전문가들이 한계를 뛰어넘는 성과를 낼 수 있도록 독보적인 포트폴리오를 제공하며 시장 혁신을 주도하겠다”고 밝혔다.
작성일 : 2026-03-23
스노우플레이크, 데스크톱 AI 어시스턴트 ‘프로젝트 스노우워크’ 공개
스노우플레이크가 비즈니스 사용자의 업무 생산성을 높여주는 자율형 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 ‘프로젝트 스노우워크(Project SnowWork)’를 리서치 프리뷰 버전으로 출시했다. 프로젝트 스노우워크는 다양한 부서의 직원이 자연어로 업무를 요청하면 여러 단계의 작업을 안전하게 수행하는 기업용 AI 파트너 역할을 한다. 이 서비스는 이사회 보고용 전망 슬라이드 작성이나 이탈 위험 식별용 스프레드시트 제작, 공급망 병목 지점 파악 등 단순 작업부터 복잡한 워크플로까지 스스로 실행해 비즈니스 성과 창출을 돕는다. 에이전틱 엔터프라이즈는 AI로 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 의사결정과 실행을 이끄는 방향으로의 전환을 뜻한다. 이를 위해 기업은 인텔리전스와 애플리케이션, 엔터프라이즈 데이터 등을 유기적으로 결합해 거버넌스가 적용된 기반을 구축해야 한다. 프로젝트 스노우워크는 데스크톱 경험을 통해 스노우플레이크의 데이터 플랫폼과 AI 역량을 사용자에게 직접 제공하며 이러한 전환을 가능하게 한다.     이 플랫폼은 거버넌스가 적용된 데이터를 바탕으로 복잡한 업무를 계획하고 실행한다. 영업 지역 재조정이나 경영진 보고용 발표 자료 등 완성된 결과물을 생성할 수 있으며, 분석 결과에 따라 각 직무에 맞는 다음 실행 단계를 제안한다. 범용 AI 어시스턴트와 달리 공유된 비즈니스 정의와 보안 및 감사 기능을 갖춘 단일 엔터프라이즈 데이터 소스를 바탕으로 구축한 것이 특징이다. 현업 사용자를 위한 핵심 기능으로는 재무, 영업, 마케팅 등 직무에 맞춰 사전 구성된 AI 프로필을 제공하는 사전 구축된 역할 기반 기능이 있다. 이를 통해 주요 업무 용어와 지표를 빠르게 활용할 수 있다. 다중 단계 업무 수행 기능을 이용하면 데이터 조회부터 인사이트 도출, 후속 작업 준비까지 한 번에 수행해 보고 주기를 단축한다. 또한 스노우플레이크의 역할 기반 접근 제어나 데이터 마스킹 정책 등을 자동 적용하는 빌트인 보안 및 접근 제어 기능으로 기업 데이터 보안을 지킬 수 있도록 했다. 그동안 AI 도구는 높은 기술적 이해도를 요구하거나 엔터프라이즈 데이터 기반이 부족해 비즈니스 성과와의 격차가 존재했다. 프로젝트 스노우워크는 모든 직원이 과거 데이터 전문가에게 요구되던 속도와 정확성을 바탕으로 업무를 수행하도록 지원해 이 격차를 해소한다. 영업 운영팀의 경우 반복적인 보고 업무를 자동화하고 여러 소스의 데이터를 코딩 없이 활용해 며칠씩 걸리던 프레젠테이션 작성을 몇 분 만에 마칠 수 있다. 스노우플레이크는 조직이 데이터 기반의 실행을 수행하는 에이전틱 엔터프라이즈 구현을 지원하고 있다고 전했다. 스노우플레이크 인텔리전스는 직원이 복잡한 질문의 원인까지 이해하도록 돕는 에이전트로, 보안 환경 내에서 검증 가능한 답변을 제공한다. 또한 개발자를 위해 데이터 네이티브 AI 코딩 에이전트인 코텍스 코드를 제공해 데이터 엔지니어링과 AI 에이전트 구축 등 개발 전 과정을 자동화하고 가속화한다. 스노우플레이크의 슈리다 라마스워미 최고경영자는 지금이 에이전틱 엔터프라이즈 시대에 진입하는 단계이며 이는 근본적으로 새로워진 업무 방식의 시작을 의미한다고 설명했다. 그는 “이 변화는 기술 혁신을 넘어 기업 운영 전반에 인텔리전스를 내재화해 새로운 수준의 생산성과 효율성을 달성하는 데 있다”면서, “프로젝트 스노우워크는 모든 데스크톱에 데이터 기반의 AI 에이전트를 제공해 비즈니스 리더와 담당자가 질문부터 실행까지 모든 단계를 이어갈 수 있도록 한다”고 밝혔다. 또한 AI가 실험 단계를 넘어 자율 실행 단계로 확장되면서 프로젝트 스노우워크가 기업 업무 방식의 안전한 기반이 될 것이라고 덧붙였다.
작성일 : 2026-03-19
엔비디아, 글로벌 기업과 협력해 설계·제조 분야 AI 전환 이끈다
엔비디아는 GTC 2026에서 케이던스, 다쏘시스템, PTC, 지멘스, 시높시스 등 글로벌 산업용 소프트웨어 선도 기업과의 협력 내용을 소개했다. 이번 협력은 엔비디아 쿠다-X, 엔비디아 옴니버스, GPU 가속 산업용 소프트웨어를 제공해 설계와 엔지니어링, 제조 과정을 혁신하는 데 목적을 둔다. 이를 통해 삼성, SK하이닉스, HD현대, TSMC 등 주요 기업들은 AI 기반 에이전틱 설루션을 활용해 업무 효율을 높일 수 있게 된다. 엔비디아의 설루션은 아마존웹서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 등 주요 클라우드 서비스와 델, HPE, 슈퍼마이크로 등 제조사의 가속 시스템에서 구동된다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “피지컬 AI와 자율형 AI 에이전트가 산업 전반을 근본적으로 재창조하는 새로운 혁명이 시작됐다”고 평가하면서, “엔비디아는 글로벌 생태계를 하나로 묶어 모든 산업이 이러한 비전을 실현할 수 있도록 전례 없는 규모와 속도를 지원하는 풀스택 가속 컴퓨팅을 제공하고 있다”고 덧붙였다.     주요 산업 소프트웨어 기업들은 AI 에이전트를 자사 플랫폼에 도입해 복잡한 워크플로를 간소화한다. 케이던스의 칩스택 AI 슈퍼에이전트는 반도체 설계와 검증 작업을 수행하며, 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼에서 역할 기반 AI 에이전트인 버추얼 동반자를 구축해 워크플로를 관리한다. 지멘스의 퓨즈 EDA AI 에이전트와 시높시스의 에이전트엔지니어 역시 반도체와 시스템 설계의 자율성을 높이는 데 기여한다. 자동차와 항공우주 분야에서도 가속 컴퓨팅의 성과가 나타나고 있다. 혼다는 엔비디아 그레이스 블랙웰 플랫폼을 활용해 공기역학 시뮬레이션을 기존 CPU 대비 34배 빠르게 수행하며 개발 주기를 단축했다. JLR과 메르세데스 벤츠는 지멘스의 심센터 스타-CCM+ 소프트웨어를 활용해 엔지니어링 워크플로를 혁신하고 있다. 항공우주 분야의 어센던스는 엔비디아 GPU로 구동되는 케이던스 피델리티를 사용해 복잡한 공기역학 시뮬레이션을 단 하루 만에 수행하는 성과를 거뒀다. 에너지와 반도체 제조 분야의 효율 역시 향상됐다. 솔라 터빈은 10억 셀 규모의 연소기 시뮬레이션을 14시간 만에 수행해 청정 에너지 설루션 혁신을 가속화한다. 삼성과 SK하이닉스는 엔비디아 가속 기술이 적용된 델과 HPE의 시스템을 도입해 DRAM과 플래시 메모리 생산을 위한 물리적 검증 과정을 간소화하고 있다. TSMC와 미디어텍 역시 엔비디아 가속 도구를 활용해 첨단 제조와 칩 설계 속도를 높이는 중이다. 산업용 디지털 트윈 기술은 스마트 공장과 물류 혁신을 뒷받침한다. 지멘스의 디지털 트윈 컴포저는 폭스콘, HD현대, 펩시코 등이 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축할 수 있도록 지원한다. PTC는 엔비디아 아이작 심을 활용해 로봇 시스템을 가상 환경에서 설계하고 검증할 수 있는 워크플로를 발표했다. 키온은 자율주행 창고 설루션을 고도화하고 있으며 물류 서비스 기업인 GXO는 엔비디아 젯슨 기반의 자율주행 지게차를 훈련하고 테스트하며 운영 효율을 높이고 있다.
작성일 : 2026-03-18
IBM 에이전틱 AI 기반 자율형 스토리지 발표... 플래시시스템으로 데이터 관리 혁신
IBM이 에이전틱 AI(Agentic AI) 기술을 접목한 차세대 IBM 플래시시스템(FlashSystem) 포트폴리오를 공개하며 자율형 스토리지 시대를 선언했다. 이번에 발표된 신제품은 기존의 스토리지 역할을 넘어 스스로 위협을 분석하고 성능을 최적화하는 지능형 계층으로 진화한 것이 특징이다.   에이전틱 AI와 플래시시스템.ai로 실현하는 스토리지 자율 주행 2026년 2월 13일, IBM은 서울에서 차세대 IBM 플래시시스템 5600, 7600, 9600 등 신제품 3종을 선보였다. 이번 포트폴리오의 핵심은 지능형 운영 기술인 플래시시스템.ai(FlashSystem.ai)다. 이 기술은 AI 에이전트를 기반으로 한 공동 관리자 기능을 제공하여 스토리지 운영의 복잡성을 획기적으로 낮췄다. 플래시시스템.ai는 수년간 축적된 수십억 건의 데이터를 학습한 AI 모델을 통해 하루 수천 건의 운영 결정을 자동 수행한다. 이를 통해 기업은 스토리지 관리에 투입되던 수작업을 최대 90%까지 절감할 수 있으며, 감사 및 컴플라이언스 문서화에 소요되는 시간 또한 절반으로 줄일 수 있다. 특히 애플리케이션의 동작 변화를 실시간으로 파악해 최적의 성능 개선 방안을 제안하고 그 근거를 설명하는 등 관리자와의 유기적인 협력을 지원한다. 5세대 플래시코어 모듈 탑재로 랜섬웨어 대응력 강화 신규 제품군에는 하드웨어 기반의 보안 기능을 극대화한 5세대 플래시코어 모듈(FlashCore Module, FCM)이 적용됐다. 5세대 FCM은 모든 입출력(I/O) 처리 과정에서 고급 텔레메트리 정보를 활용하여 1분 이내에 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 능력을 갖췄다. 이 모듈은 대규모 환경에서도 일관된 저지연 성능을 유지하면서 복잡한 통계 계산과 위협 신호 식별을 즉각적으로 수행한다. 또한 이전 세대 대비 최대 40% 향상된 데이터 효율성을 제공하여 성능과 용량, 보안이라는 세 가지 핵심 요소를 동시에 만족시켰다. 이를 통해 미션 크리티컬한 비즈니스 환경에서도 높은 신뢰도를 확보할 수 있게 됐다. 기업의 AI 워크플로우를 위한 전략적 파트너 IBM 기업가치연구소(IBV)의 조사에 따르면, 경영진의 76%가 자율형 AI 에이전트를 활용한 지능형 워크플로우 자동화를 추진 중인 것으로 나타났다. 급증하는 데이터량과 고도화되는 사이버 위협 속에서 IBM의 자율형 스토리지 솔루션은 IT 조직의 운영 부담을 덜어줄 핵심 대안으로 주목받고 있다. IBM 스토리지 총괄 샘 워너 사장은 차세대 플래시시스템이 성능, 보안, 비용을 자동으로 최적화하는 지능형 계층으로서 자율형 스토리지 시대의 시작을 의미한다고 강조했다. 그는 플래시시스템이 모든 워크로드의 안정적 운영을 보장하는 전략적 AI 파트너가 될 것이라고 덧붙였다. 이번에 발표된 IBM 플래시시스템 신규 포트폴리오는 오는 2026년 5월 한국 시장에 정식 출시될 예정이다.
작성일 : 2026-02-14
IBM, 에이전틱 AI로 구현한 자율형 스토리지 기반의 차세대 플래시시스템 발표
IBM은 에이전틱 AI와 함께 구동되는 차세대 IBM 플래시시스템(FlashSystem) 포트폴리오를 발표했다. 이번 제품은 기존 플래시시스템의 AI 기능을 강화해 지속적인 보호, 자율적 위협 분석, 맞춤형 복구 제안까지 제공하며, 스토리지를 항상 가동되는 지능형 계층으로 확장하도록 설계됐다. IBM은 “이를 통해 기업은 스토리지 관리에 투입되던 수작업을 최대 90%까지 줄일 수 있다”고 설명했다. IBM이 새롭게 선보인 플래시시스템 5600·7600·9600 등 3가지 시스템은 이전 세대 대비 최대 40% 향상된 데이터 효율을 제공하며 저장 용량과 성능을 개선했다. 여기에 전체 데이터 경로를 관리하고 모니터링하며 문제를 진단·해결할 수 있도록 지원하는 지능형 운영 기술 ‘플래시시스템.ai’가 추가돼 관리 효율이 높아졌다. 플래시시스템.ai는 스토리지 전 단계의 상태를 실시간으로 파악하고, 애플리케이션과 인프라 변화에 빠르게 대응하며, 반복적인 운영 작업을 자동화해 관리자가 신속하게 최적의 조치를 취할 수 있도록 돕는다. 또한 에이전틱 AI 기반 분석을 통해 성능 저하나 장애로 이어질 수 있는 이상 징후를 조기에 발견하고, 대응 방안을 제시하는 기능도 지원한다. 이와 함께 실시간 랜섬웨어 탐지와 데이터 감축·분석 기능을 하드웨어 기반으로 처리하도록 설계된 5세대 플래시코어 모듈(FlashCore Module : FCM)이 적용되면서, 대규모 환경에서도 안정적인 성능과 강화된 보안성을 제공한다. 이 모듈은 모든 I/O 처리에서 고급 텔레메트리 정보를 활용해 복잡한 통계를 즉시 계산하고 위협 신호를 빠르게 식별하며, 일관된 저지연 성능을 유지해 미션 크리티컬 환경에서도 높은 신뢰도를 확보할 수 있도록 돕는다. 또한 운영 과정에서의 분석 효율을 높여 스토리지 전반의 관리 품질을 향상시키는 것이 특징이다.     기업의 AI 워크플로 도입이 확대되는 가운데, 에이전틱 AI는 IT 운영 전반을 보다 효율적이고 자율적으로 관리할 수 있는 기술로 주목받고 있다. IBM 기업가치연구소(IBV) 연구에 따르면 경영진의 76%가 자율형 AI 에이전트를 활용해 지능형 워크플로를 자동화하는 개념 검증을 개발하거나 실행 중이라고 답했다. 동시에 기업 IT 조직은 급격히 늘어나는 데이터, 고도화된 사이버 위협, 강화되는 규제 요구에 대응해야 하는 상황에 놓여 있다. 이러한 요구는 지능형·자율형 스토리지 설루션의 필요성을 더욱 높이고 있다. 새롭게 선보인 플래시시스템.ai는 반복적이고 오류 가능성이 높은 작업을 자동화하며, 스토리지를 단순 저장 장치를 넘어 ‘스스로 발전하는 시스템’으로 전환할 수 있도록 설계됐다. 텔레메트리 데이터와 실제 운영 환경에서 수년간 축적된 수십억 건의 데이터를 학습한 AI 모델이 하루 수천 건의 운영 결정을 자동으로 수행한다. 플래시시스템.ai는 스토리지 관리 작업의 상당 부분을 자동화할 뿐 아니라 시간이 지날수록 더 빠르게 학습한다. 애플리케이션의 동작 변화를 몇 시간 안에 파악해 템플릿 기반 시스템보다 빠르게 성능 개선을 제안하고 그 근거를 설명하며, 관리자의 피드백을 반영해 권고 내용을 조정한다. 또한 최신 플래시시스템 모델에서는 감사 및 컴플라이언스 문서화 시간을 절반으로 줄일 수 있도록 설계됐다. 이 제품군은 사전 성능 조정, 지능형 워크로드 배치, 비중단 데이터 이동(타사 스토리지 포함) 기능도 제공한다. 새로운 플래시시스템 포트폴리오는 2026년 5월 한국에서 정식 출시될 예정이다. IBM의 샘 워너(Sam Werner) 스토리지 총괄 사장은 “차세대 IBM 플래시시스템은 성능, 보안, 비용을 자동으로 최적화하는 지능형 계층으로 스토리지를 확대해준다”면서, “이번 포트폴리오는 자율형 스토리지 시대의 시작을 의미하며, 플래시시스템이 모든 워크로드의 안정적이고 안전한 운영을 보장하는 전략적 AI 파트너가 되도록 돕는다”고 말했다.
작성일 : 2026-02-13
팀뷰어, “2026년에는 에이전틱 AI로 실질적 비즈니스 가치 창출 전망”
팀뷰어가 2026년을 기점으로 기업의 인공지능(AI) 활용 초점이 ‘기술적 가능성’에서 ‘일상 업무에서 창출되는 실제 가치’로 본격 전환될 것이라고 전망했다. 그동안 AI 잠재력에 대한 논의가 개념적인 수준에 머물렀다면, 2026년은 연구 성과나 기술적 진보가 아닌, 현업에서 체감되는 생산성 향상, 품질 개선, 업무 산출물의 실질적 변화로 AI의 가치를 평가하는 해가 될 것이라는 것이 팀뷰어의 전망이다. 비즈니스를 지원하는 기술 모델이 사후의 수동적 대응에서 선제적 예측 중심으로 전환되면서, 이제 시스템은 축적된 패턴을 학습하고 이상 징후를 초기에 감지해 실시간 해결 방안을 제안하고 있다. 이를 통해 기업은 문제를 사전에 예측하고 예방하는 선제적 운영이 가능해져, 결과적으로 업무 중단을 줄이고 직원들은 보다 혁신적인 업무에 집중할 수 있게 된다. 하지만, 이는 완성 단계가 아닌 중간 단계에 불과하다. 에이전틱 AI는 시스템이 스스로 문제를 해결하고, 사용자나 다른 시스템과 상호작용을 거듭할수록 학습과 개선을 이어가는 자율성의 시대를 예고한다. 인간은 목표와 경계를 설정하지만 문제 해결 과정은 점차 AI가 자율적으로 수행하게 된다. 이는 인간의 역할을 배제하는 것이 아니라, 전략과 창의성이라는 더 높은 차원의 영역에 집중할 수 있도록 하고, 복잡한 운영과 관리는 기술이 맡는 것을 뜻한다. 팀뷰어는 다음 시대는 기술이 인간과 경쟁하는 존재가 아니라, 인간의 잠재력을 증폭시키는 진정한 협업의 시대가 될 것으로 전망했다. 데이터 거버넌스는 AI 에이전트를 대규모로 성공적으로 도입하는 기업과 그렇지 못한 기업을 가르는 핵심 기준이 될 전망이다. 기술 자체는 이미 준비되어 기업은 이미 AI 에이전트를 활용해 인간의 개입 없이 IT 장비 주문, 시스템 접근 권한 관리, 기본적 IT 문제 해결 등 단순 업무를 처리하며 실제 비즈니스 가치를 창출하고 있다. 하지만, 보다 폭넓은 ‘자율형 에이전트’의 도입, 즉 직원이 복잡한 업무 흐름 전반에 걸쳐 의도(intent)만 전달하면 AI가 단계별 지시 없이 업무를 실행하는 수준의 활용은 아직 제한적이다. 그 원인은 기술의 한계가 아닌 데이터 거버넌스, 변화 관리 및 비즈니스 프로세스 혁신인 만큼, 기업이 자율 에이전트를 완전히 활용하기 위해서는 기존 업무 방식을 근본적으로 재검토하고 프로세스를 재설계해야 한다. 자율형 AI 에이전트는 단순한 자동화를 넘어, 조직 전반의 업무 구조와 운영 방식의 변화를 요구하고 있다. AI로 위협의 속도가 가속화되고 클라우드 생태계가 확대되면서, 사이버 회복탄력성(Cyber Resilience)은 다음 세대 보안 조직을 정의하는 핵심 역량이 될 것이다. 팀뷰어 얀 비(Jan Bee) CISO는 “2026년 사이버 보안은 IT 영역을 넘어 핵심 비즈니스 분야로 진화할 것”이라며, “선두 기업은 단순히 기술에만 투자하는 것이 아니라 이사회와 CISO가 위험과 회복탄력성에 대해 공통된 인식을 공유하도록 할 것이다. 사이버 보안이 비즈니스 위험이 되면서, 경영진은 기술적 위협을 재무 및 운영적 영향으로 해석해야 한다”고 강조했다. 2026년의 가장 강력한 보안 체계를 갖춘 기업은 모든 침해를 완벽히 차단하는 곳이 아니라, 침해를 가장 먼저 감지하는 조직이 될 것이다. 클라우드 환경이 확대되고 공급망이 그 어느 때보다 복잡해지면서 ‘완벽한 예방’이라는 개념은 빠르게 한계를 드러내고 있다. 앞으로 중요한 것은 ‘위협이 발생했을 때 얼마나 신속하게 이를 감지하고 대응할 수 있는가’이다. 이미 많은 CISO의 사고는 방어 중심 사고에서 ‘무슨 일이 벌어지고 있는지를 빠르게 파악하는’ 가시성 중심(Visibility) 보안으로 관점을 전환하고 있다. 이에 따라 ‘보안이 잘 구축돼 있는가’보다 ‘이상 징후를 얼마나 빠르게 파악할 수 있는가’를 묻기 시작한 것이다. 에이전틱 AI와 초연결 SaaS 시대에 이 속도는 모든 것을 좌우한다. 문제를 몇 초 만에 포착할 수 있는 기업이 강력한 방어 체계를 갖췄지만 대응이 느린 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있다. 결국 보안의 경쟁력은 차단의 강도가 아니라, 가시성과 대응 속도에서 결정될 것이다. 팀뷰어의 올리버 스테일(Oliver Steil) CEO는 “이러한 전환을 가능하게 하는 핵심은 에이전틱 AI(agentic AI)”라면서, “모든 질문에 답하는 범용 모델 대신, 기업 고유의 데이터로 훈련된 전문 AI 에이전트를 활용해 핵심 고부가가치 업무를 수행하는 추세”라고 말했다. 이어 “AI 에이전트로 밤새 수백 건의 엔지니어링 시뮬레이션을 수행하거나 고객 상담 내역에서 인사이트를 도출하는 등, AI의 새로운 활용 가치는 구체성에 기반한다. 2026년은 AI의 투자 수익률(ROI)이 이론이 아닌 실제 업무 현장에서 가시적으로 입증되는 해가 될 것”이라고 강조했다. 이혜영 팀뷰어코리아 대표이사는 “한국 기업들은 빠른 클라우드·SaaS 확산과 하이브리드 근무 환경 속에서 생산성 저하, 보안 리스크, IT 운영 복잡성이 동시에 증가하고 있다”며, “이제 중요한 것은 문제를 사후에 처리하는 것이 아니라, 사용자 경험과 IT 환경 전반을 가시적으로 파악하고 선제적으로 개선하는 역량”이라고 말했다. 이어 “팀뷰어는 이러한 변화 속에서 기업들이 보다 안정적이고 효율적인 디지털 업무 환경을 구축해 직원 경험과 생산성을 높이는 데 지속적으로 기여해 나갈 것”이라고 말했다.
작성일 : 2026-01-26
코딩 없는 LLM 기반 에이전트 개발 도구, 디파이
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   디파이(Dify)는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 에이전트 서비스를 전문적인 코딩 지식 없이 개발하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 LLMOps(대규모 언어 모델 운영) 플랫폼 및 도구이다. 이 도구는 LLM과 같은 개발에 필요한 도구를 팔래트에서 가져와 캔버스에 배치하고, 이들의 작업 흐름을 연결함으로써 손쉽게 AI 에이전트 서비스를 개발할 수 있다.   ■ 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. 디파이로 개발된 챗봇 에이전트 예시   디파이는 사용자가 아이디어를 실제 AI 서비스로 신속하게 전환할 수 있도록 설계된 통합 개발 환경을 제공한다. 가장 큰 특징은 복잡한 백엔드(backend) 인프라나 API 연동 과정을 추상화하여, 사용자가 시각적인 인터페이스를 통해 애플리케이션의 핵심 로직과 기능 구현에만 집중할 수 있도록 한 것이다.   기능 소개 디파이의 주요 기능은 다음과 같다. 시각적 프롬프트 오케스트레이션 : 사용자는 텍스트 입력, LLM 호출, 조건 분기, 외부 도구(API) 사용 등의 과정을 블록처럼 연결하여 정교한 워크플로를 설계할 수 있다. 이를 통해 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 추론과 작업 수행이 가능한 AI 에이전트를 구축하는 것이 가능하다. RAG(검색 증강 생성) 엔진 : 자체 데이터(PDF, TXT, 마크다운 등)를 업로드하여 AI 모델이 해당 정보를 기반으로 답변하도록 만드는 RAG 기술을 손쉽게 구현할 수 있다. 디파이는 문서 자동 전처리, 벡터화, 청킹(chunking) 등 복잡한 과정을 내부적으로 처리하여 사용자의 부담을 최소화한다. 모델 호환성 및 관리 : 오픈AI(OpenAI)의 GPT 시리즈, 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude), 구글의 제미나이(Gemini) 등 20개 이상의 상용 및 오픈소스 LLM을 지원한다. 사용자는 여러 모델을 프로젝트에 등록해두고 특정 작업에 가장 적합한 모델을 선택하거나, A/B 테스트를 통해 성능을 비교 분석할 수 있다. 배포 및 운영 : 개발이 완료된 애플리케이션은 즉시 사용 가능한 웹 API 엔드포인트(endpoint)나 독립적인 웹 사이트 형태(웹앱)로 배포된다. 또한 사용자 피드백 수집, 모델 성능 모니터링, 프롬프트 개선 등 지속적인 운영 및 관리를 위한 대시보드를 제공하여 서비스 품질을 유지하고 발전시키는 데 도움을 준다. 더 자세한 정보는 디파이 공식 웹사이트(https://dify.ai)에서 확인할 수 있다.   개발 배경 디파이는 2023년 5월에 설립된 랭지니어스(LangGenius, Inc.)에 의해 개발되었으며, 생성형 AI 기술의 급격한 발전 속에서 LLM을 실제 비즈니스에 적용하려는 수요와 기술적 장벽 사이의 간극을 메우기 위해 탄생했다. 초기 LLM 애플리케이션 개발은 파이썬(Python) 라이브러리인 랭체인(LangChain)이나 라마인덱스(LlamaIndex) 등을 활용하는 개발자 중심의 영역이었다. 하지만 이는 프롬프트 엔지니어링, 벡터 데이터베이스 관리, API 연동 등 상당한 전문 지식을 요구했다. 랭지니어스 팀은 이러한 기술적 복잡성이 AI 기술의 대중화와 비즈니스 혁신을 저해하는 주요 요인이라고 판단했다. 이에 따라 기획자, 디자이너, 마케터 등 비개발 직군도 직접 AI 서비스를 만들고 테스트할 수 있는 직관적인 플랫폼을 목표로 디파이를 개발했다. 특히, 모든 소스코드를 공개하는 오픈소스 전략을 채택하여 개발자 커뮤니티의 참여를 유도하고, 데이터 보안에 민감한 기업이 자체 서버에 직접 설치(self-hosting)하여 사용할 수 있도록 유연성을 제공했다. 디파이의 소스코드는 깃허브 저장소(https://github.com/langgenius/dify)에서 확인할 수 있다.   유사 도구 디파이와 유사한 기능을 제공하는 AI 개발 플랫폼은 다수 존재하며, 각각의 도구는 고유한 특징과 목표 시장을 가지고 있다. 플로와이즈AI(FlowiseAI) : 디파이와 마찬가지로 노드를 연결하여 LLM 기반 워크플로를 구축하는 오픈소스 플랫폼이다. UI/UX 측면에서 더 개발자 친화적인 경향이 있으며, LangChain.js를 기반으로 하여 자바스크립트(JavaScript) 생태계와의 통합이 용이하다는 장점이 있다.(https://flowiseai.com) 보이스플로(Voiceflow) : 주로 대화형 AI, 특히 음성 기반 챗봇 및 어시스턴트 제작에 특화된 로코드 플랫폼이다. 시각적인 대화 흐름 설계 도구가 강력하며, 프로토타이핑부터 실제 배포까지 전 과정을 지원하여 고객 서비스 자동화 분야에서 많이 사용된다.(https://www. voiceflow.com) 버블(Bubble) : 웹 애플리케이션 개발을 위한 대표적인 노코드 플랫폼이다. AI 기능이 내장된 것은 아니지만, 높은 유연성과 확장성을 바탕으로 디파이나 오픈AI에서 제공하는 API를 연동하여 복잡한 웹 서비스 내에 AI 기능을 통합하는 방식으로 활용될 수 있다.(https://bubble. io) n8n : 워크플로 자동화에 중점을 둔 오픈소스 도구이다. AI 기능보다는 수백 개의 다양한 서드파티 애플리케이션(예 : 구글 시트, 슬랙, 노션)을 연결하여 데이터 동기화 및 업무 자동화를 구현하는 데 강점을 보인다.(https://n8n.io)     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-01-07