앤시스를 인수한 시높시스가 미국 NASA의 차세대 달 탐사 프로젝트인 아르테미스 프로그램을 지원하기 위해 기술 협력을 확대한다고 밝혔다. 시높시스는 EMA 및 시지엄과 손잡고 달 환경에서 사용할 우주복의 안전성 분석과 통신 시스템 개발을 돕고 있다. 시높시스는 NASA 존슨 우주센터 및 글렌 연구센터와 협력해 달 표면에서 발생하는 전하 축적 현상을 분석한다. 또한 디지털 트윈 기반의 가상 달 환경을 활용해 통신 네트워크 구축을 검증하고 있다. 시높시스에 따르면 이러한 시뮬레이션 기술은 실제 장비를 제작하기 전 단계에서 성능을 검증함으로써 개발 위험을 줄이고 임무의 신뢰성을 높이는 데 기여한다.     EMA와 함께 진행하는 전자기 시뮬레이션은 달 환경의 정전기가 우주유영 시스템과 전자 장비에 미치는 영향을 파악하는 데 중점을 둔다. 달의 토양과 마찰하며 생기는 대전 현상이나 우주 플라스마 환경에서의 정전기 방전은 통신과 생명 유지 장치에 문제를 일으킬 수 있다. 시높시스는 앤시스 차지 플러스 설루션을 사용해 다층 구조로 된 우주복 내부의 전하 흐름을 3차원으로 해석하고 있다. 이 데이터는 EMA 연구소의 실험 결과와 병행하여 정밀한 검증 체계를 갖추는 데 쓰인다. 통신 분야에서는 시지엄과 협력해 달의 3D 지형 데이터를 바탕으로 한 디지털 트윈 환경을 구축했다. 시높시스의 전자기 해석 도구인 앤시스 HFSS 등을 활용해 우주복과 로버에 장착된 안테나의 성능을 분석하고 통신 연결성을 평가한다. NASA 글렌 연구센터는 이 기술을 통해 달의 크레이터나 암석 지형 때문에 생기는 통신 음영 지역을 미리 찾아내고 효율적인 네트워크 설계를 진행하고 있다. 전 NASA 국장이자 시높시스 산하 AGI 어드바이저인 짐 브라이든스타인은 “하드웨어 제작 이전에 가상 환경에서 설계를 모델링하고 테스트하는 디지털 엔지니어링 기술은 혁신을 가속화하는 핵심 요소”라고 밝혔다. 아르테미스 프로그램은 단순한 달 탐사 재개를 넘어 인류가 우주에 지속 가능한 기반을 구축하는 것을 목표로 삼고 있다.

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.

제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)이 4월 13일 킨텍스 제1전시장에서 개막식을 갖고 5일간의 일정에 들어갔다. 한국공작기계산업협회가 주최하는 이번 전시회는 ‘AI 자율제조, 인재와 연결하다’를 주제로 오는 4월 17일까지 킨텍스 제1·2전시장 전관에서 진행된다. 올해 전시회는 35개국에서 1315개 기업이 참여해 6059부스 규모로 꾸려졌다. 이는 국내 최대 규모의 생산제조기술 전시회로, 전체 참가 기업 중 해외 기업 비중이 53.1%를 차지한다. 독일, 이탈리아, 스위스, 일본, 대만, 중국 등 6개국은 별도의 국가관을 운영하며 자국의 대표 제조기술을 선보인다. 또한 12개국 20개 협단체가 참가해 국제 협력과 산업 네트워크를 확대한다.     개막식에는 김원종 한국공작기계산업협회장을 비롯해 허성무 국회의원, 김성열 산업통상자원부 산업성장실장, 신희동 한국전자기술연구원장 등 국내외 주요 인사가 참석했다. 김원종 회장은 개회사를 통해 “인공지능 전환과 제조 데이터, 자동화 기술이 결합한 지능형 제조 시스템이 확산하면서 공작기계 산업은 제조혁신을 이끄는 핵심 기반 산업으로 역할이 확대되고 있다”고 강조했다. 이어 “이번 전시회가 기업에는 새로운 시장 창출의 기회를, 참관객에게는 제조혁신의 방향을 제시하는 계기가 되기를 기대한다”고 덧붙였다. 정부와 국회 관계자들도 공작기계 산업의 중요성을 역설했다. 허성무 국회의원은 공작기계 산업을 전통 제조업의 핵심으로 꼽으며 국회 차원의 지원을 약속했다. 김성열 산업성장실장은 대한민국이 글로벌 산업 강국으로 도약하는 데 전시회 참가 기업들의 역할이 컸다고 평가했다. 정부는 인공지능 기반 자율제조 기술 중심의 산업 육성과 연구개발 지원, 수출 경쟁력 제고 등 세 가지 정책 방향을 제시하며 기계 산업의 경쟁력 확보를 지원할 방침이다. 전시 현장은 금속절삭 및 금형기술관, 소재부품 및 제어기술관, 툴링 및 측정기술관, 절단가공 및 용접기술관, 프레스 및 성형기술관 등 5개 전문관으로 구성됐다. 특히 ‘로봇 및 디지털제조기술 특별전’을 통해 제조 AX(인공지능 전환) 시대의 산업 구조 변화를 보여준다. 제2전시장 7홀에 마련된 ‘AI 팩토리 테마관’에서는 장비와 데이터, 인공지능이 결합한 미래 제조 시스템을 직접 확인할 수 있다. 이번 행사는 기술 정보를 교류하는 것을 넘어 산업 생태계 전반을 연결하는 플랫폼 역할을 수행한다. 글로벌 제조 AX 혁신 콘퍼런스를 비롯해 여성 엔지니어 네트워크 포럼, 채용박람회인 커리어커넥트 등 다양한 프로그램이 함께 열린다. 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘피지컬 AI·디지털트윈 및 뿌리산업·소부장 컨퍼런스’는 4월 16일~17일 킨텍스 제2전시장 7홀 컨퍼런스룸 A에서 진행된다. 이외에 참관객의 이해를 돕기 위한 테크니컬 가이드 투어와 스탬프 투어 등 체험 이벤트도 마련됐다. 협회는 5일간의 전시 기간에 약 10만 명의 참관객이 방문할 것으로 예상하고 있다.

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.

앤시스코리아는 중소벤처기업진흥공단 중소벤처기업연수원 및 태성에스엔이와 함께 AI 반도체 분야의 기술 인재를 양성하기 위한 업무협약을 맺었다고 밝혔다. 이번 협약은 AI 반도체 분야에서 세계적 수준의 전문 인력을 길러내 중소벤처기업의 기술 경쟁력을 높이고 국가 산업의 성장을 돕기 위해 마련했다. 민간과 공공기관이 힘을 합쳐 전문 교육 체계를 만들고 반도체 산업 생태계를 활성화한다는 계획이다. 세 기관은 기업 현장에서 필요한 내용을 반영한 실무 중심의 교육 과정을 함께 기획하고 운영한다. 중소벤처기업연수원은 교육 과정 총괄과 중소기업의 교육 수요 파악, 교육 시설 제공, 연수생 모집을 맡는다. 앤시스코리아는 교육에 필요한 앤시스 소프트웨어 라이선스를 지원하고 세계적인 반도체 설계와 해석 분야의 최신 경향 및 기술 자료를 제공한다. 태성에스엔이는 전문 강사진을 활용해 앤시스 소프트웨어를 직접 다뤄보는 실습 중심의 교육을 진행한다. 이번 협약에 따라 세 기관은 2026년부터 AI 반도체 분야 연수 과정을 본격적으로 시작한다. 직접 모여서 배우는 집합연수와 온라인 세미나인 웨비나를 병행해, 현장에 필요한 실무 역량을 높일 예정이다. 또한 기술을 공유하고 관계망을 넓히기 위해 전문 기술 콘퍼런스 같은 협력 프로그램도 단계적으로 추진한다. 교육이 끝난 뒤에는 성과와 만족도를 분석해 다음 해 교육 과정에 반영할 계획이다. 한편, 중소벤처기업연수원은 앤시스 프로그램을 활용해 반도체 패키지 열 유동과 구조 해석, 반도체 패키지 전자 시뮬레이션, 반도체 장비 열 유동 해석, 인공지능을 활용한 설계 검증 및 최적 설계 등 실무 프로그램을 운영한다. 각 과정은 최대 30명 규모로 진행하며 교육비는 받지 않는다. 교육을 듣고 싶은 사람은 중소벤처기업연수원 웹사이트에서 신청하면 된다.   ▲ 앤시스코리아 김시회 상무, 중소벤처기업연구원 이미자 원장, 태성에스엔이 심진욱 대표(왼쪽부터)   앤시스코리아 문석환 대표는 “AI 반도체 분야에서 경쟁력 있는 실무 인재를 양성하기 위해서는 산업 현장과 연계된 교육 체계가 무엇보다 중요하다”고 설명했다. 앤시스코리아는 시뮬레이션 기반의 교육 환경과 기술력을 바탕으로 국내 중소벤처기업의 기술력을 높이고 반도체 산업 생태계에 기여하겠다고 밝혔다. 중소벤처기업연수원 이미자 원장은 “이번 협약을 통해 AI 반도체 분야 실무형 인재 양성을 위한 교육 기반을 한층 강화하게 됐다”고 평가하면서, 산업 수요에 맞춘 교육과정 운영을 통해 중소벤처기업이 디지털로 전환하고 현장 역량을 키우는 데 실질적인 도움을 주겠다고 덧붙였다. 태성에스엔이 심진욱 대표는 “현장 실무 수요를 반영한 실습 중심 커리큘럼을 통해 교육 효과를 극대화할 것”이라며, 중소벤처기업의 AI 반도체 실무 경쟁력을 확보하도록 돕겠다고 말했다.

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.

개발 : Ansys 주요 특징 : 엔지니어링 프로세스를 하나로 연결하는 통합 시높시스–앤시스 워크플로 제공, 생성형 AI와 에이전틱 엔지니어링 기능으로 설계 탐색 가속/전처리 자동화/시스템 수준 인사이트 확보 지원, 확장된 디지털 트윈 역량 및 연결된 모델링 워크플로로 시스템 전반에 대해 리얼월드 기반의 인사이트 제공 강화 등 공급 : 앤시스 코리아   ‘앤시스 2026 R1(Ansys 2026 R1)’은 시높시스와 앤시스가 보유한 공학 역량을 결합해, 시높시스-앤시스 통합 기능을 본격적으로 선보인다. 앤시스 2026 R1은 시뮬레이션 AI 포트폴리오를 확장해 학습 효율을 높이는 AI 강화 트레이닝 제공과 함께 고급 AI 기능도 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 초기 개발 단계에서 시스템 수준 인사이트를 확보함과 동시에 물리 시험 의존도를 줄이며, 소프트웨어 중심 제품이 고도화되는 환경에서도 성능 최적화를 보다 효율적으로 추진할 수 있게 됐다.   ▲ 출처 : 시높시스   시스템 인지 엔지니어링의 미래를 가속하는 공동 설루션 앤시스 2026 R1은 시스템 복잡성 증가, AI 기반 제품 수요 확대, 그리고 산업 전반의 조기 검증 전환이 맞물리며 변화하는 엔지니어링 환경에서 새로운 흐름의 출발점이 될 것으로 전망된다. 시높시스는 이러한 변화에 대응하기 위해, 시높시스와 앤시스의 주요 기술을 연동해 하나의 통합된 시스템처럼 작동하도록 지원한다. 이를 통해 초기 설계 탐색을 가속하고 도메인 간 협업을 강화하며, 주요 산업 전반에서 더 깊은 인사이트를 제공하는 고효율 워크플로를 제시한다. 이번 앤시스 2026 R1에 포함된 신규 시높시스-앤시스 공동 설루션은 다음과 같다. 시높시스 VC 펑셔널 세이프티 매니저(Synopsys VC Functional Safety Manager, VC FSM)와 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)가 시스템 수준과 실리콘 수준 안전 분석을 연결하는 엔드 투 엔드 기능 안전 워크플로로 연동된다. 이를 통해 시스템 안전 엔지니어와 칩 안전 검증 엔지니어 간 협업이 간소화되며, 시스템부터 칩까지 추적성(traceability)이 자동화된다. 또한 도구 간 수작업 데이터 공유를 줄여 자동차 및 항공우주 안전 등 핵심 적용 분야에서 시간 절감 효과를 기대할 수 있다. 시높시스 퀀텀ATK(Synopsys QuantumATK)와 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta MI) 플랫폼이 소재 워크플로로 통합되어 원자 스케일부터 엔터프라이즈까지 이어지는, 소재 발굴, 신소재 개발, 제조 공정 개선을 지원한다. 검증된 소재 물성치를 그란타 MI로 직접 내보낼 수 있어 소재 과학자와 설계 엔지니어 간 협업 효율이 높아진다. 또한 반복 가능하고 재사용 가능한 워크플로를 통해 정제되고 일관된 소재 레코드를 구축함으로써 초기 단계에서 성능 예측과 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 시높시스 옵토컴파일러(Synopsys OptoCompiler)와 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)가 디바이스 수준 포토닉 설계와 고급 시스템 수준 광학 시뮬레이션을 연결하는 설계 워크플로로 통합된다. 또한 Verilog-A 모델 생성 자동화와 도구 간 광학 거동 일관성 확보를 통해 디바이스 설계자와 시스템 수준 포토닉 엔지니어 간 협업을 강화한다. 이를 통해 설계·시뮬레이션 환경 간 수작업 데이터 변환을 줄이고, 고도화된 포토닉 애플리케이션에서 시간 절감과 신뢰성 향상을 지원한다. 앤시스 스케이드(Ansys SCADE) 모델 기반 소프트웨어 개발 설루션에 더해, 시높시스는 제어 소프트웨어를 위한 테스트 자동화 설루션 TPT를 제공한다. SCADE는 안전 필수 소프트웨어 개발 환경을 제공하고, TPT는 테스트 생성·실행·분석을 자동화해 설계 반복을 가속하고 조기 검증을 강화하며 복잡한 제어 소프트웨어 품질 향상을 지원한다. 두 설루션을 결합하여 ADAS, 전동화 파워트레인, 비행 제어, 엔진 제어, 항공전자 등 미션 크리티컬 제어 시스템 개발에서 수작업 검증 부담을 줄이고 자동화 수준을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   AI 기반 디지털 엔지니어링으로 더 빠르고 스마트한 설계 반복 지원 앤시스 2026 R1은 생성형 AI와 에이전틱 기능을 도입해, 검증을 가속하고 설계 탐색을 확대하며 복잡한 워크플로의 자동화를 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 개발 전체 과정에서 더 빠르고 스마트한 인사이트를 확보할 수 있다. 앤시스 지옴AI(Ansys GeomAI) 지오메트리 플랫폼은 생성형 AI 기반의 개념 설계 탐색을 통해, 지오메트리 콘셉트를 보다 창의적이고 효율적으로 빠르게 생성·평가·개선할 수 있도록 지원한다. 레퍼런스 설계로부터 직접 학습함으로써 초기 혁신을 가속하는 동시에, 엔지니어링 의도를 보존해 AI가 생성한 콘셉트가 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 후속 검증 단계로 자연스럽게 이어질 수 있도록 돕는다. 또한 메시 에이전트는 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)에서 탐색적 사용으로 제공되는 신규 기능으로, 모델 전처리 과정에서 발생하는 메싱 실패 원인을 진단하고 해결하는 데 도움을 준다. 검증된 개선 절차를 기반으로 엔지니어를 안내해 자동화 전처리에 대한 신뢰를 높인다. 현재 초기 고객 평가 단계에 있는 ‘디스커버리 검증 에이전트’는 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)에 탑재돼, 수십 년간 축적된 공학 전문성을 바탕으로 문맥 정보와 산업 모범 사례를 활용해 설정 이슈를 선제적으로 식별한다. 이를 통해 엔지니어가 작업을 더 빠르게 진행하고 비용이 큰 실수를 줄이며, 초기부터 더 높은 성능의 설계를 만들 수 있도록 지원한다. 앤시스 2026 R1의 추가 AI 업데이트 사항은 다음과 같다. 앤시스 SimAI(Ansys SimAI) 시뮬레이션 플랫폼은 두 가지 제공 형태를 지원한다. 기존 제품인 앤시스 SimAI 프리미엄 SaaS와, 로컬 데이터 저장이 필요한 프로젝트를 위해 데스크톱 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 앤시스 SimAI Pro가 포함된다. 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 SimAI 커넥터를 통해 학습 데이터 생성, AI 학습, 최적화 및 설계 스터디까지 엔드투엔드 워크플로를 구현할 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)이 메디니 애널라이즈, 앤시스 모델센터(Ansys ModelCenter), 앤시스 록키(Ansys Rocky)에서 제공돼 사용자 인터페이스 내에서 지능형 AI 가이드 지원을 제공한다. 옵티스랭과 디스커버리 간 신규 통합으로 민감도 분석과 원클릭 최적화를 지원하는 AI-레디 워크플로가 제공된다. 이를 통해 엔지니어는 메카니컬, 플루언트 또는 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak)에서 개념을 검증하기 전에, 초기 단계에서 더 빠르게 설계 대안을 탐색할 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   리얼월드 디지털 트윈으로 시스템을 연결하고 성능 최적화 앤시스 2026 R1에서 확장된 디지털 트윈 혁신은 물리적 프로토타이핑 이전 단계에서 사용자들이 더 깊은 리얼월드 인사이트를 확보할 수 있도록 지원한다. 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI)는 시뮬레이션 데이터와 센서·테스트 정보를 더 정교하게 얼라인하는 신규 퓨전 모델링 방식과, 대규모 시계열 모델링 및 학습 효율을 강화하는 템포럴 퓨전 트랜스포머를 도입했다. 또한 트윈AI ROM(차수 축소 모델) 위저드는 고정밀 ROM의 생성 및 배포를 제공하여 리얼타임 디지털 트윈 제공을 가속한다. 또한, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 신규 GPU 가속 멀티스펙트럴 광 전파 엔진과 엔비디아 옴니버스와의 통합 확대를 포함한 기능 강화를 통해 통합된 3D 디지털 트윈 파이프라인을 구현한다. 이를 통해 시나리오 전반에서 더 물리적으로 정확한 카메라 동작, 표면 반사 그리고 엣지케이스 재현성을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.