SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] ‘제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축     4월 17일 진행된 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 인력 부족과 공급망 재편이라는 위기 상황에서 소재·부품·장비 및 뿌리산업이 나아갈 방향이 제시되었다. 이날 진행된 다섯 편의 발표에서는 정부의 소부장 R&D 지원 정책과 더불어 반도체, 항공 엔진, 자동차 부품 등 핵심 산업 현장에서 AI 설루션을 통해 공정 신뢰성을 높이고, 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 아키텍처로 진화하려는 구체적인 추진 전략이 소개되었다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장   한국산업기술기획평가원의 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’ 발표를 통해, 정부의 핵심적인 소부장 산업 R&D 지원 방향을 제시했다. 그는 “과거 무역 분쟁에서 비롯된 소부장이라는 개념이 이제는 국가 안보와 직결된 거대한 공급망의 관점으로 진화했다”면서, 탄탄한 공급망 관리의 중요성을 역설했다. 정부는 경제 안보 위기에 맞서 으뜸기업, 슈퍼을, 도전기업 등 촘촘한 맞춤형 지원 제도를 마련했다. 특히 네덜란드의 반도체 장비 기업인 ASML처럼 글로벌 시장에서 독보적인 경쟁력을 갖춘 절대 강자를 육성하는 ‘슈퍼을’ 제도를 통해 파격적인 장기 R&D 자금을 지원한다. 또한 우수한 기술력을 지닌 전문 기업이 벤처 캐피털 투자를 쉽게 받도록 돕는 도전기업 제도도 정비 중이다. 정민하 본부장은 “우리 제조업의 근간인 소부장 기업들이 이러한 정책적 마중물을 발판 삼아, 글로벌 공급망의 주역으로 당당히 도약하기를 기대한다”고 전했다.   ▲ 성균관대학교 권석준 교수   성균관대학교 공과대학 부학장인 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화전략’에 대해 발표했다. 반도체 소부장 산업에 불어닥친 제조 AX의 거대한 파도를 짚은 권석준 교수는 “거대 기술 기업들이 단순히 반도체 설계를 넘어 제조 영역까지 직접 관여하면서 맞춤형 AI 반도체 생태계를 주도하고 있다”고 분석하면서, “이에 따라 기존 소부장 기업들 역시 설계와 제조의 경계가 허물어지는 새로운 공급망 재편에 빠르게 대응해야 한다”고 짚었다. 권석준 교수는 “LLM(대규모 언어 모델) 기반의 거대 AI 모델이 현장으로 왔을 때 이것을 이어줄 수 있을 만한 다리(브리지)가 아직은 확립돼 있지 않다”고 지적하면서, 현장의 복잡한 인과관계를 AI가 파악하기 위해 파편화된 현장의 데이터를 통일된 사전처럼 묶어내는 온톨로지 구축과 이를 바탕으로 한 지식 네트워크 형성이 필수라고 전했다. 또한 차세대 AI 반도체의 핵심 과제인 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 소재 발굴부터 패키징 공정까지 AI를 적극 도입해야 한다고 강조했다. “수많은 후보 물질을 단기간에 탐색해 내고 디지털 트윈 모델로 실제 양산의 위험을 최소화하는 치밀한 전략이 치열한 글로벌 반도체 경쟁에서 살아남을 강력한 무기가 될 것”이라는 것이 권석준 교수의 전망이다.   ▲ DN솔루션즈 엄재홍 상무   DN솔루션즈의 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로 발표를 진행했다. “사람의 개입 없이 가동되는 완전 자동화 다크 팩토리(dark factory) 환경에서, 기계가 주변과 스스로 소통하고 제어하지 못하면 결국 사람이 공정의 병목이 된다”고 짚은 엄재홍 상무는 “공작 기계가 단순한 장비를 넘어 지능형 자율 에이전트(agent)로 근본적인 진화를 이뤄야 한다”고 강조했다. 또한, 그는 인공지능이 LLM을 넘어 스스로 상황을 판단하고 물리적 행동을 수행하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 피지컬 AI로 급격히 발전하고 있다고 짚으면서, 이런 흐름에 발맞춰 제조산업 역시 소프트웨어 중심의 뼈대를 갖춰야 한다고 전했다. 마치 스마트폰이나 최신 자동차처럼 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 새로운 기능이 추가되고 성능이 끊임없이 진화하는 제조 환경이 필수라는 의미다. 또한 엄재홍 상무는 진정한 자율 제조 생태계의 완성을 위해서는 하드웨어 자체가 능동적이고 똑똑한 주체로 거듭나야 한다고 덧붙였다.   ▲ 화신 이기동 상무   화신의 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’ 발표에서, 자동차 부품 생산 현장의 경험을 바탕으로 자율 제조의 필요성을 짚었다. “고객의 품질 요구 수준은 계속해서 높아지는 반면 숙련공은 은퇴하고 새로운 인력 확보는 점점 어려워지면서, 기존처럼 사람이 현장을 통제하는 방식은 분명한 한계에 직면했다”는 이기동 상무는 “화신은 2030년 자율 제조 완성을 목표로 내세우며, 다가올 AI 시대에 발맞춰 2년 전 전담 연구소를 설립하고 본격적인 체질 개선에 돌입했다”고 소개했다. 이러한 변화는 현장 곳곳에서 실질적인 성과로 나타나고 있다. 과거 수차례 실패했던 용접 비전 검사는 AI와 결합해 성공적으로 안착했고, 방대한 사내 기술 문서를 찾아 분석해 주는 AI 에이전트를 도입해 업무 효율을 끌어올렸다. 나아가 가상 공간에서의 레이아웃 자동 생성은 물론, 스스로 궤적을 찾아내는 자율 용접 로봇의 도입을 준비하고 있다. 이기동 상무는 “AI 기반 자율 제조는 단순 기술 도입에 그치지 않고 기업의 생존과 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 전략”이라고 강조하면서, “막연한 첨단 기술의 나열이 아니라 자사의 현실과 시스템에 꼭 맞는 AI를 찾아 단계적으로 적용하는 것이 치열한 글로벌 경쟁에서 살아남을 강력한 무기”라고 전했다.   ▲ 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원   한화에어로스페이스의 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’에 대해 발표했다. 항공기용 가스 터빈 엔진의 코어는 1500℃가 넘는 가혹한 환경을 견뎌야 하므로, 미세한 결함도 치명적인 사고로 직결된다. 따라서 비행 중 어떠한 상황에서도 굳건히 견딜 수 있는 완벽한 신뢰성 확보가 절대적이다. 송덕용 수석연구원은 “이를 위해 수많은 공정 개발과 까다로운 엔진 승인 절차, 방대한 데이터베이스 구축이 뒷받침되어야 한다”고 설명했다. 송덕용 수석연구원은 “과거 정말 항공 관련 소재 부품은 수입에 의존하는 경우가 많았다. 타 산업 대비 항공 소재 기술력이 낮았던 것이 사실”이라면서도, “하지만 현재는 정부와 산학연이 긴밀히 협력하여 2035년까지 핵심 소재 부품 생태계를 자립하겠다는 확고한 로드맵을 그려가고 있다”고 소개했다. 또한, “첨단 항공 엔진 국산화는 단순한 부품 대체를 넘어 진정한 자주국방을 완성하는 핵심 열쇠”라면서, “머지않아 대한민국이 세계에서 일곱 번째로 항공 엔진을 독자 제작하여 글로벌 하늘을 누비는 날을 기대해 본다”고 전했다.

세일즈포스는 최근 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 비전을 소개하면서, 핵심 플랫폼으로 슬랙(Slack)을 내세웠다. 세일즈포스가 2021년 277억 달러(약 30조 원)에 인수한 슬랙은 메시징 및 채팅 앱을 넘어, AI(인공지능)를 기반으로 업무를 자동화하고 의사결정을 지원하는 ‘에이전틱 업무 운영체제’를 지향한다. 세일즈포스는 인간과 AI가 유기적으로 협업해 생산성 향상과 실질적인 비즈니스 성과를 얻는 미래형 기업 운영 모델의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 소개한 세일즈포스코리아 박세진 대표   데이터와 에이전트가 결합하는 에이전틱 엔터프라이즈 세일즈포스가 제시하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’는 단순히 사람의 업무를 돕는 AI를 넘어, 사람과 AI 에이전트가 공존하며 시너지를 내는 기업을 뜻한다. 지난 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스코리아의 박세진 대표는 “에이전틱 엔터프라이즈는 사람과 AI 에이전트(agent)가 공존을 이루는 기업이다. 에이전트가 데이터를 기반으로 실행을 하고, 사람은 그 에이전트에게 방향을 제시한다. 두 존재가 서로 부족한 부분을 메꿔 주는 구조”라고 설명했다. 단순한 챗봇과 달리 에이전트가 데이터를 기반으로 실제 비즈니스 업무를 자율적으로 판단하고 실행하며, 직원은 보다 창의적인 고부가가치 역할과 방향 제시에 집중하게 된다는 것이다. 이러한 업무 환경을 실현하기 위해 세일즈포스는 크게 네 가지 핵심 시스템을 단일 플랫폼으로 통합한 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 제시했다. 가장 밑바탕에는 기업 내·외부에 흩어진 모든 데이터를 하나로 연결하고 통합하는 컨텍스트 시스템(system of context)이 위치한다. 세일즈포스가 가진 인포매티카, 뮬소프트, 태블로, 데이터 360 등의 설루션을 활용해 에이전트가 참조할 수 있는 신경망이자 신뢰도 높은 데이터 기반을 구축하는 역할이다. 그 위에는 세일즈포스가 오랜 시간 축적해 온 비즈니스 프로세스와 산업별 노하우가 담긴 업무 시스템(system of work)이 자리 잡고 있다. 그리고 실질적인 업무를 직접 수행할 수 있도록 기업 맞춤형 AI 에이전트를 개발하고 테스트 및 배포하는 에이전트 시스템(system of agency)인 에이전트포스(Agentforce)가 유기적으로 작동한다. 가장 위쪽에는 고객 및 직원의 경험을 에이전트와 매끄럽게 연결하는 인게이지먼트 시스템(system of engagement)이 자리한다. 이곳에서 슬랙을 에이전틱 업무 운영체제로 삼아 사람과 앱, 에이전트가 대화형 인터페이스를 통해 끊김 없이 소통하고 협업을 완성하게 된다.   ▲ 슬랙은 기업 내 자산을 연결하고 의사결정을 돕는 방향으로 강화되고 있다.   업무 효율 높이는 ‘에이전틱 업무 운영체제’ 슬랙 에이전틱 업무 운영체제(agentic work OS)를 지향하는 슬랙은 사람, 애플리케이션, 데이터 그리고 AI 에이전트를 하나의 대화형 인터페이스 안에서 매끄럽게 연결하는 구심점 역할을 한다. 과거에는 직원이 업무를 처리하기 위해 수십 개의 애플리케이션을 번갈아 사용하며 흐름이 끊기는 불편함을 겪어야 했다. 김고중 슬랙 코리아 사업 총괄은 “이제 슬랙은 복잡한 시스템을 오갈 필요 없이 친숙한 대화창 안에서 즉각적으로 정보를 찾고 정리할 뿐 아니라, 실제 업무 트랜잭션까지 실행할 수 있는 통합 환경을 제공한다”고 설명했다. 특히 슬랙 안에서는 세일즈포스의 맞춤형 에이전트뿐만 아니라 외부의 에이전트와 기업이 자체 개발한 에이전트까지 모두 하나로 연동되어 유기적으로 작동한다. 이 공간에서 사용자는 어떤 에이전트를 사용해야 할지 일일이 신경 쓸 필요가 없다. 지시 사항을 자연어로 대화하듯 입력하면 슬랙봇이 맥락을 파악하고 적절한 에이전트를 지휘해 알아서 업무를 처리해 주기 때문이다. 슬랙 코리아의 주다혜 설루션 엔지니어는 “슬랙은 세일스포스, 서드파티, 고객이 직접 개발한 에이전트까지 컨트롤하며 보안 거버넌스를 지키면서 사용자의 업무를 돕는다”고 설명했다. 슬랙의 지향점은 사람간의 협업을 넘어서 인간과 에이전트가 협업하는 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심이 된다는 것이다.   ▲ 슬랙에서 다양한 외부 AI와 앱을 연결해 활용할 수 있다.   슬랙봇, 실질적인 비즈니스 성과와 생산성 혁신 주도 한편, 세일즈포스는 기자간담회에서 슬랙에 포함된 맞춤형 AI 에이전트 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 처음으로 국내에 공개했다. 슬랙봇이 알림 도우미를 넘어 사용자의 업무 방식과 비즈니스 맥락을 이해하는 맞춤형 AI 비서로 진화했다는 것이 세일즈포스의 설명이다. 슬랙봇의 주요 기능으로는 ▲회의 내용을 자동으로 기록하고 요약해 실행 과제를 도출하는 미팅 인텔리전스 ▲여러 애플리케이션을 넘나들며 문서 요약과 초안 작성 등을 단일 워크플로에서 지원해 업무 흐름이 끊기지 않게 돕는 데스크톱 어시스턴트 기능 ▲반복 업무를 AI 명령 세트로 표준화하는 AI 스킬 기능 ▲사용자의 대화 패턴을 학습해 맞춤형 답변을 고도화하는 메모리 기능 ▲구글 드라이브, 지라 등 외부 시스템에 흩어진 데이터까지 대화하듯 자연어로 한 번에 찾는 엔터프라이즈 검색 기능 등이 있다. 또한, 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 클라이언트 기능을 활용하면 세일즈포스의 에이전트포스는 물론 서드파티 에이전트까지 하나의 대화창에서 유기적으로 연동하고 지휘할 수 있다. 이러한 슬랙봇의 도입은 큰 폭의 생산성 향상으로 이어진다. 세일즈포스는 “슬랙봇을 통해 직원은 개인당 하루 최대 90분의 업무 시간을 절약하고, 팀 단위로는 주간 최대 20시간의 효율 개선 효과를 얻은 사례를 확인했다”고 전했다. 기자간담회에서는 국내 기업의 업무 혁신 사례도 소개됐다. 당근마켓은 사내 AI 에이전트를 슬랙에 구현해 쿼리 생성과 과거 메시지 데이터 분석 등에 활용하고 있다. 당근마켓의 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 ‘살아있는 기억’이며, 진정한 에이전틱 운영체제로 진화할 수 있음을 체감하고 있다”라고 밝혔다. 배달의민족을 운영하는 우아한형제들은 비개발 부서에서도 슬랙 워크플로를 활용해 반복 문의를 선제적으로 해결하고 있다. 우아한형제들의 이청규 담당은 “슬랙봇을 도입해 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 ‘컨텍스트 비용’이 줄어들 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내    이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   ＊ 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver

DJI는 1인치 CMOS 센서를 탑재해 영상 성능을 강화한 포켓 짐벌 카메라 ‘오즈모 포켓 4(Osmo Pocket 4)’를 출시한다고 밝혔다. 이번 신제품은 이전 모델의 설계를 바탕으로 4K 240fps 영상 촬영과 향상된 저조도 촬영 기능을 갖춘 것이 특징이다. 오즈모 포켓 4는 1인치 CMOS 센서와 f/2.0 조리개를 통해 어두운 환경에서도 선명한 인물 촬영을 지원한다. 14스톱의 다이내믹 레인지와 10비트 D-Log 컬러 프로파일을 제공해 황혼이나 해변 같은 저조도 환경에서도 실제에 가까운 색감을 구현한다. DJI는 카메라 자체 화질이 좋아지면서 인물 촬영 시 피부톤 표현이 자연스러워졌으며, 대비가 높은 조명 환경에서도 안정적인 결과물을 만든다고 설명했다.     편의 기능으로는 전용 줌 버튼을 통해 1배와 2배 무손실 줌을 빠르게 전환할 수 있으며, 4K 240fps의 울트라 HD 슬로 모션 녹화가 가능하다. 3축 안정화 기능을 활용하면 걸으면서 촬영해도 흔들림 없는 브이로그와 라이브 스트리밍 영상을 얻을 수 있다. 새롭게 적용된 액티브트랙 7.0은 4배 줌 상태에서도 피사체를 추적하며 스포트라이트 팔로우와 다이내믹 프레이밍 모드로 영화 같은 연출을 돕는다. 인텔리전트 자동 초점 기능은 피사체를 선명하게 유지하고, 피사체 고정 추적 기능을 활성화하면 선택한 대상을 자동으로 쫓는다. 사전에 등록한 피사체를 우선 인식하는 기능과 손바닥이나 브이 제스처로 촬영을 제어하는 퀵 샷 기능도 포함됐다. 사용자 경험을 고려한 직관적인 설계도 눈에 띈다. 화면을 회전하면 즉시 녹화가 시작되며, 하단에는 줌 버튼과 사용자 설정을 저장하는 커스텀 프리셋 버튼이 추가됐다. 5D 조이스틱으로 구도 조정과 짐벌 재설정을 쉽게 할 수 있고, 107GB 내장 스토리지를 탑재해 메모리 카드 없이도 영상을 저장하고 최대 초당 800메가바이트 속도로 전송할 수 있다. 이외에도 셔터 속도를 조절해 움직임의 궤적을 담는 슬로 셔터 비디오, 클래식한 스타일을 재현하는 필름 톤, 피부를 매끄럽게 보정하는 내장형 뷰티파이 기능을 제공한다. 배터리는 18분 만에 80%까지 충전되는 고속 충전을 지원하며, 완전 충전 시 최대 240분 동안 1080p 영상을 촬영할 수 있다. 오디오 면에서는 내장 마이크 어레이와 더불어 DJI 마이크 3 등 전용 송신기와 연결해 4채널 녹음을 지원한다. 제품 가격은 스탠다드 콤보 66만 2000원, 에센셜 콤보 64만 2000원, 크리에이터 콤보 83만 5000원이다. 4월 17일부터 사전 주문이 가능하며 공식 판매와 배송은 4월 22일부터 시작된다. 파손 시 교체 서비스를 제공하는 DJI 케어 리프레시 플랜도 함께 운영된다.

가트너가 2026년 1분기 전 세계 PC 출하량 예비조사 결과를 발표했다. 올해 1분기 출하량은 6280만 대로, 지난해 같은 기간보다 4% 늘었다. 하지만 이번 성장은 실제 수요 회복보다는 부품 가격 상승에 대비한 선제적 재고 확보의 결과라는 것이 가트너의 분석이다. 가트너의 리시 파디 리서치 책임자는 이런 성장세를 “인위적으로 부풀려진 수치”라고 평가했다. 메모리 가격 상승세인 ‘멤플레이션(memflation)’과 디램(DRAM), 낸드(NAND) 플래시 등 핵심 부품 비용이 급등했기 때문이라는 것이다. 공급업체와 유통업체들은 2분기에 예상되는 PC 가격 인상을 앞두고 재고 수준을 미리 높였으며, 이러한 현상은 마진이 낮은 제품군에서 더욱 두드러졌다. 또한 2025년 1분기 역시 미국의 관세 부과를 앞둔 선제 수입으로 수치가 높았던 기저 효과가 맞물려 있다.   ▲ 2024년 1분기~2026년 1분기 전 세계 PC 출하량 및 성장률(단위 : 천 대, 출처 : 가트너)   전 세계 PC 공급업체별 순위에서는 상위 4개 업체인 레노버, HP, 델, 애플이 자리를 지켰다. 1위 레노버는 9.5%의 견조한 성장세를 유지하며 시장 점유율 26.5%를 기록, 선두 자리를 지켰다. 한편, 업계 2위인 HP는 상위권 업체 중 유일하게 출하량이 4.9% 감소하며 주춤한 모습을 보였다. 에이수스는 10.8%라는 높은 성장률을 기록하며 에이서를 따돌리고 5위에 자리했다. 업체별 성적표에서 눈에 띄는 곳은 애플이다. 애플은 전년 동기 대비 12.7% 성장하며 주요 업체 중 가장 높은 성장률을 기록했다. 시장 점유율 또한 10.6%로 전년보다 0.8%포인트 상승했다. 이러한 성장에 대해 파디 리서치 책임자는 “신규 맥 사용자와 교육 시장을 공략한 ‘맥북 네오(MacBook Neo)’의 견조한 수요에 힘입은 것”이라고 분석했다. 고성능을 원하면서도 가격에 민감한 소비자층을 효과적으로 흡수하면서 PC 부문의 경쟁력을 강화했다는 평가다.

세일즈포스가 맞춤형 AI 에이전트인 슬랙봇(Slackbot)을 국내에서 처음으로 선보였다. 또한, 세일즈포스는 슬랙을 중심으로 인간과 AI 에이전트가 유기적으로 협업하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)’ 비전과 혁신 전략을 발표했다. 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 슬랙을 사람과 AI 에이전트, 데이터가 연결되는 ‘에이전틱 업무 운영체제(Agentic Work OS)’로 정의했다. 세일즈포스는 이번 슬랙봇 출시를 기점으로 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 에이전트 역량을 강화해 기업의 에이전틱 엔터프라이즈 전환을 지원할 계획이다. 세일즈포스의 설명에 따르면, 슬랙봇은 데이터 파운데이션을 기반으로 슬랙에 축적된 모든 비즈니스 데이터를 활용한다. 이를 통해 사용자의 조직 내 역할과 특성에 맞춘 비서이자 동료 역할을 수행한다. 슬랙봇은 회의 내용을 자동으로 기록하고 요약하는 미팅 인텔리전스 기능을 제공한다. 이 기능은 세일즈포스 CRM과 연계해 고객 맞춤형 후속 과제를 연결한다. 또한 AI 스킬 기능을 통해 반복 업무를 표준화하고 직무별 워크플로를 효율적으로 운영하도록 돕는다. 데스크톱 어시스턴트는 여러 업무용 애플리케이션에서 필요한 작업을 단일 워크플로 내에서 처리할 수 있게 지원한다. 슬랙봇은 모든 업무를 하나의 대화형 인터페이스로 통합한다. 사용자는 슬랙 내에서 데이터 마이그레이션 없이 영업 기회 업데이트, 연락처 관리, 고객 서비스 담당자 배정 등의 업무를 즉시 처리할 수 있다. 사용자의 업무 방식을 학습하는 메모리 기능과 음성 입력 기능도 더해졌다. 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 MCP 클라이언트 기능도 함께 공개됐다. 사용자는 권한에 따라 세일즈포스의 에이전트포스와 서드파티 에이전트를 포함한 기업 내 모든 앱에 접근할 수 있다. 슬랙 마켓플레이스에 있는 2600개 이상의 앱과 세일즈포스 앱익스체인지의 6000개 이상 앱을 연동해 활용하는 것도 가능하다.     기자간담회에서는 당근마켓과 우아한형제들의 슬랙 활용 사례도 소개됐다. 당근마켓은 배포 알림과 장애 감지 등 모든 비즈니스 맥락을 슬랙에서 관리하고 있다. 특히 사내 AI 에이전트 카비를 슬랙에 도입해 리포트 작성과 메시지 데이터 분석에 활용 중이다. 당근마켓 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 살아있는 기억”이라고 말했다. 우아한형제들은 슬랙 엔터프라이즈 그리드를 통해 글로벌 조직과 협업하며 슬랙 커넥트로 외부 파트너와 사람, 데이터를 연결하고 있다. 우아한형제들 이청규 담당은 “슬랙봇 도입으로 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 비용이 줄어들 것으로 기대한다”고 밝혔다. 박세진 대표는 기업이 이제 AI 도입을 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 에이전틱 엔터프라이즈로 전환해야 한다고 강조했다. 그는 “강력한 에이전트의 지능은 신뢰할 수 있는 데이터 위에서 완성된다”고 설명하며, “보안 가드레일인 트러스트 레이어와 강화된 데이터 파운데이션을 기반으로 한국 기업의 혁신을 지원하겠다”고 덧붙였다.

구글이 지능적인 오픈 AI 모델인 ‘젬마 4(Gemma 4)’를 선보인다. 젬마 4는 고급 추론과 에이전트 기반 워크플로를 위해 특수 설계되었으며, 파라미터당 높은 수준의 지능을 제공하는 것이 특징이다. 구글은 첫 번째 버전을 출시한 이후 개발자들이 젬마를 4억 회 이상 다운로드했으며, 10만 개 이상의 변형 모델로 구성된 젬마버스 생태계를 구축해 왔다고 밝혔다. 젬마 4는 이러한 개발자들의 요구를 반영해 AI의 가능성을 확장하는 방향으로 개발되었다. 구글은 개발자 생태계를 지원하기 위해 젬마 4를 상업적 활용이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 제공한다고 밝혔다.  이 모델은 제미나이 3와 동일한 연구 및 기술을 기반으로 한다. 이용자의 하드웨어에서 직접 실행할 수 있는 강력한 성능을 갖췄으며, 개방형 모델과 폐쇄형 툴을 아우르는 조합을 제공한다. 구글은 젬마 4를 네 가지 크기로 제공한다. 효율성을 강조한 E2B(Effective 2B)와 E4B(Effective 4B), 그리고 대형 모델인 26B MoE와 31B Dense로 구성된다. 구글에 따르면 31B 모델은 업계 표준인 아레나 AI 텍스트 리더보드에서 오픈 모델 기준 3위를 기록했으며, 26B 모델은 6위에 올랐다. 젬마 4는 20배 큰 모델보다 우수한 성능을 보이기도 한다. 이러한 성능 향상을 통해 개발자는 적은 하드웨어 자원으로도 높은 수준의 AI 기능을 구현할 수 있다. 특히 에지 컴퓨팅 환경에서는 E2B와 E4B 모델이 온디바이스 활용성을 확장하며 멀티모달 기능과 낮은 지연 시간을 지원한다.   ▲ 4월 1일 기준 Arena.ai 챗 아레나에서 오픈 모델 성능 대비 크기 비교(출처 : 구글)   젬마 4는 안드로이드 기기부터 노트북 GPU, 개발자 워크스테이션까지 다양한 하드웨어에서 효율적으로 실행되고 미세 조정될 수 있도록 설계되었다. 주요 특징으로는 다단계 계획 수립이 가능한 고급 추론 기능과 함수 호출 및 구조화된 JSON 출력을 지원하는 에이전트 기반 워크플로가 꼽힌다. 또한 고성능 오프라인 코드 생성 역량을 갖춰 개인 워크스테이션을 AI 코드 어시스턴트로 활용할 수 있다. 모든 모델은 비디오와 이미지를 기본 처리하며 140개 이상의 언어를 지원한다. 컨텍스트 윈도는 모델 크기에 따라 128K에서 최대 256K까지 제공한다. 하드웨어 환경에 따른 최적화도 이루어졌다. 26B 및 31B 모델은 개인용 컴퓨터에서 오프라인 기반의 높은 지능을 구현한다. 단일 80GB 엔비디아 H100 GPU나 일반 소비자용 GPU에서도 구동이 가능하다. 모바일과 IoT 기기를 위한 E2B 및 E4B 모델은 메모리 사용량과 배터리 소모를 최소화하도록 설계되었다. 픽셀 팀과 퀄컴, 미디어텍 등 하드웨어 파트너와의 협업을 통해 스마트폰과 라즈베리 파이 등에서도 지연 시간 없이 오프라인으로 실행된다. 신뢰성과 안전성 측면에서도 구글의 독점 모델과 동일한 보안 프로토콜이 적용된다. 개발자는 구글 AI 스튜디오나 구글 AI 에지 갤러리에서 젬마 4를 직접 탐색할 수 있으며, 허깅 페이스, 캐글, 올라마 등을 통해 모델 가중치를 다운로드할 수 있다. 구글 클라우드의 버텍스 AI와 클라우드 런 등을 통한 서비스 확장도 가능하며, 엔비디아와 AMD GPU 등 다양한 하드웨어 플랫폼에서 최적화된 성능을 제공한다.

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.