캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 3월 11일 ‘Virtual Engineering 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스’를 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 케이던스 디자인 시스템즈 정승원 팀장, 김진식 팀장, 이재욱 매니저, 임태균 팀장   건설 장비 산업의 변화와 도전 과제 이번 웨비나의 사회를 맡은 정승원 팀장은 최근 MSC 소프트웨어와 케이던스 디자인 시스템즈의 합병을 언급하며, 반도체(electronic)와 기계(mechanical) 시스템 설계의 통합 시너지를 강조했다. 최근 건설 장비 산업은 전동화(electrification)와 자율주행, 그리고 디지털 전환이라는 거대한 변화의 물결 속에 있다. 설계 단계부터 가상 환경을 활용하여 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 ‘가상 엔지니어링(virtual engineering)’은 이제 선택이 아닌 핵심 경쟁력이다. 특히 반도체 설계(EDA)와 기계 시스템 해석(CAE) 기술의 통합은 모든 제품이 전자제품화되는 현 상황에서 복합 시스템의 최적화를 가능하게 한다. 정승원 팀장은 “반도체로 대표되는 전자 설계와 기계 시스템 설계의 통합 시너지를 통해, 전기·전자와 기계 시스템을 아우르는 완성도 높은 설루션을 제공할 수 있게 되었다. 건설 장비가 AI와 전동화가 결합된 복합 시스템으로 진화함에 따라, 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 가상 개발 기술을 적용하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.   ▲ ‘건설 장비 산업 트렌드 및 도전과제’에 대해 발표한 정승원 팀장   다물체 동역학 기반의 장비 성능 및 안정성 검증 건설 장비는 험지 작업이 많아 하중 변화가 극심하며 전복 등 안전사고 위험이 상존한다. 이를 극복하기 위해 ‘아담스(Adams)’를 활용한 다물체 동역학(MBD) 해석이 중추적인 역할을 수행한다. 가상 환경에서 장비의 작업 시나리오를 구현하고 각 부품에 걸리는 동적 하중을 정확히 산출함으로써, 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증할 수 있다. 이러한 데이터는 구조 해석과 피로 해석의 신뢰도를 결정짓는 기초가 되며, 장비의 안정성과 신뢰성을 확보하는 데 기여한다.   ▲ ‘건설기계 및 중장비 분야에서의 다물체 동역학 사례’를 주제로 발표한 김진식 팀장   김진식 팀장은 “가상 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증하여 안전하고 신뢰성 높은 장비를 개발할 수 있다. 아담스 리얼타임 기술을 활용하면 가상 모델을 하드웨어와 직접 연동하여 제어 로직 검증 및 고장 진단까지 물리적 시제품 없이 완벽하게 수행할 수 있다”고 말했다.   전동화 구동계의 효율과 내구성 최적화 이재욱 매니저는 전동화 건설 장비의 핵심인 구동계 설계 설루션 ‘로맥스(Romax)’를 소개했다. 엔진 소음이 사라지면서 기어와 베어링에서 발생하는 고주파 소음(NVH)이 새로운 문제로 떠오름에 따라, 시스템 전체의 거동을 고려하면서도 개별 부품의 미세한 마찰까지 예측할 수 있는 하이브리드 모델링 방식이 강조된다. 이를 통해 에너지 손실을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있다. 특히 개념 설계 단계부터 상세 설계까지 하나의 설루션으로 제공되어 개발 기간 단축과 비용 절감을 동시에 실현한다. 이재욱 매니저는 “기어와 베어링의 미세한 정렬 불량까지 정밀하게 시뮬레이션하여 에너지 손실을 최소화하고 장비의 수명을 획기적으로 늘리는 것이 구동계 설계의 핵심이다. 로맥스의 하이브리드 모델링은 전체 시스템의 거동을 신속하고 정확하게 예측하여 구성 요소 간의 상호작용을 명확히 이해하게 돕는다”고 전했다.   ▲ ‘로맥스 소프트웨어 설루션’을 주제로 소개한 이재욱 매니저   배터리 수명과 안전을 위한 열 관리 설루션 마지막 세션에서는 전동화 장비의 동력원인 배터리의 효율과 안전을 위해 ‘크래들 CFD(Cradle CFD)’를 활용한 열 관리 전략이 필수라는 설명이 이어졌다. 배터리는 온도에 매우 민감하여 가혹한 건설 현장에서 큰 힘을 쓸 때 발생하는 열 부하를 제어하는 것이 성공의 열쇠다. 고도화된 CFD 기술은 복잡한 장비 내부의 격자 생성 시간을 획기적으로 단축하며, 열 이동 경로를 직관적으로 파악하여 최적의 냉각 성능을 확보한다. 이는 최근 이슈가 되는 배터리 열 폭주 현상을 예측하고 방지하는 데 결정적인 역할을 한다. 임태균 팀장은 “건설 장비는 가혹한 환경에서 큰 힘을 써야 하기에 배터리 열 부하가 매우 크며, 고도화된 CFD 기술로 최적의 냉각 성능을 확보하는 것이 전동화 성공의 열쇠다. 열 관리에 있어 열 이동 경로를 직관적으로 파악하는 것은 병목 현상을 해결하고 시스템의 안정성을 확보하는 가장 기본적인 기능이다”라고 이야기했다.   ▲ ‘고신뢰성 확보를 위한 열 관리’를 주제로 발표한 임태균 팀장   통합 설루션이 이끄는 스마트 건설의 미래 이번 웨비나는 전동화와 AI라는 거대한 흐름 속에서 건설 장비 개발이 더 이상 기계 설계에만 머무를 수 없음을 명확히 보여주었다. 설계 초기 단계부터 시스템 전체를 아우르는 통합 시뮬레이션 환경을 구축하는 것은 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 핵심 경쟁력이다. 각 분야 전문가들이 강조한 ‘심리스(seamless) 워크플로’는 제품의 품질 향상은 물론, 숙련된 기술자의 노하우를 디지털 자산화하여 미래 기술로 계승하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 자사의 스마트 검증 소프트웨어 포트폴리오인 퀘스타 원에 에이전틱 AI 워크플로를 적용한 ‘퀘스타 원 에이전틱 툴킷(Questa One Agentic Toolkit)’을 발표했다. 이번 툴킷은 반도체 설계 검증의 전 과정을 가속해 신뢰할 수 있는 레지스터 전송 수준(RTL) 최종 승인을 빠르게 달성하도록 돕는다. 최근 3D 집적회로와 칩렛 기반 아키텍처 등 설계 복잡성이 커지면서 검증 생산성 격차가 벌어지고 있다. 지멘스에 따르면 퀘스타 원 에이전틱 툴킷은 기존의 개별 툴 중심 상호작용을 에이전틱 AI 기반의 지능형 다단계 워크플로로 전환한다. 이 시스템은 복잡한 작업을 추론하고 실행하면서도 중요한 의사결정 단계마다 엔지니어의 감독을 유지하는 것이 특징이다. 퀘스타 원 에이전틱 툴킷은 지멘스의 에이전틱 및 생성형 프레임워크인 퓨즈 EDA(Fuse EDA) AI 시스템과 원활하게 연동된다. 지멘스 환경을 원하는 고객에게 최적화된 성능을 제공하는 동시에, 개방형 아키텍처를 채택해 다른 에이전틱 플랫폼과도 통합할 수 있다. 표준화된 인터페이스를 통해 다양한 플랫폼에서 일관되게 작동하며 기존 투자 자산을 보호한다.     지멘스는 검증 엔진 전문성과 심층 AI 통합, 고객 선택권 세 가지 요소를 차별점으로 내세웠다. 자체 개발한 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 툴을 에이전틱 프레임워크에 노출하며, 엔비디아의 라마 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 등을 활용해 실시간으로 검증 상태를 이해한다. 또한 깃허브 코파일럿이나 클로드 코드 등 주요 AI 코딩 애플리케이션과 함께 사용할 수 있는 유연성을 갖췄다. 툴킷에 포함된 주요 에이전트는 설계와 검증의 효율을 높인다. RTL 코드 에이전트는 자연어 설명으로 합성 가능한 코드를 생성하고 규칙 위반을 점검한다. 린트 에이전트(Lint Agent)와 CDC 에이전트는 각각 설계 오류와 클록 도메인 크로싱(Clock Domain Crossing) 검증을 최적화하며, AI 기반의 자동 수정 제안을 통해 품질을 확보한다. 이외에도 검증 계획 에이전트(Verification Planning Agent)는 설계 사양을 분석해 검증 계획을 자동으로 생성하며, 디버그 에이전트는 파형과 로그 파일을 분석해 근본 원인 파악을 돕는다. 이러한 에이전트들은 전문가가 개발한 프롬프트 라이브러리를 기반으로 퀘스타 원의 다양한 툴과 MCP를 활용해 직접 연동된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 아비 콜펙워 수석 부사장은 “퀘스타 원 에이전틱 툴킷은 연결성과 데이터 기반 원칙을 바탕으로 고객이 AI 가속을 통해 설계 및 검증 클로저를 달성하도록 지원한다”면서, “인간의 전문성과 판단을 유지하면서도 지능형 에이전틱 AI 워크플로로 강화된 포괄적인 검증 설루션을 제공한다”고 밝혔다.

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.

AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 오병준 한국지사장은 지난해 국내 대형 조선사의 차세대 설계 시스템 수주 등 굵직한 성과를 거뒀다고 소개했다. 그는 알테어 인수를 통한 기술 시너지와 엔비디아와 협력한 디지털 트윈 신제품으로 올해 제조 현장에 실질적인 가치를 제공하겠다고 밝혔다. 아울러 국내 기업에는 데이터 주권을 확보하고 작은 성공부터 만들어가는 실용적인 디지털 전환 전략을 주문했다. ■ 정수진 편집장     지난해 제조 시장의 분위기와 주요한 변화를 소개한다면? 2025년에는 많은 대기업이 지출을 통제하면서 제조 시장의 전반적인 경기가 좋은 편은 아니었지만, 하반기에 들어서면서는 많이 회복되어 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 입장에서는 목표를 달성할 수 있었다. 조선이나 일부 업종을 제외한 중소기업들은 여전히 큰 어려움을 겪었다.가장 큰 변화는 디지털 스레드(digital thread) 기반의 제조업 변환이 본격적으로 시작되었다는 점과, 알테어 인수 이후 AI 기반의 엔지니어링 프로세스 혁신을 지멘스가 주도하게 되면서 고객의 관심이 높아졌다는 것이다. 특히 BYD 등의 중국 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 제품 출시를 크게 앞당기는 것을 보면서, 국내 시장에서도 DX 전략 도입을 더욱 적극적으로 고민하는 환경으로 바뀌었다. 산업별로 살펴 보면, 항공/방산 분야에서는 무기를 수출할 때 예방 정비 데이터를 함께 납품해야 하는 트렌드에 따라 팀센터 SLM 기반의 MRO(유지·보수·운영) 데이터 체계 구축에 대한 수요가 늘었다. 가장 큰 성과는 조선 분야에서 HD현대와 4년간 공동 개발한 끝에 지멘스의 설루션이 차세대 설계 시스템으로 선정된 것이다. 향후 5년간 전환을 거쳐 2028년에는 실제 선박 설계에 투입될 예정이다. 반도체 기업들의 전사 프로젝트 역시 계속 확장되고 있다.   인수합병 등으로 제품 라인업과 타깃 산업군이 방대해졌는데 어떻게 정리할 수 있을지? 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 포트폴리오는 CAD 제품군인 디자인센터(Designcenter), 알테어 설루션을 포함한 시뮬레이션 제품군인 심센터(Simcenter), PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter), 제조 운영 관리를 위한 옵센터(Opcenter), AI/에이전트 플랫폼인 멘딕스(Mendix)와 래피드마이너(Rapidminer), HPC, IoT 등으로 구성된다. 이에 더해 최근 인수한 닷매틱스(Dotmatics)를 통해 바이오 산업의 SaaS(서비스형 소프트웨어) 분야도 본격 공략할 예정이다. 주요 타깃 산업은 자동차, 전기·전자, 반도체, 조선, 기계, 항공국방, 배터리, 의료기기, 에너지, 프로세스 산업 등 10여 개 이상이다. 건설 산업에서는 직접적인 제품 포트폴리오는 크지 않지만, 지멘스 스마트 인프라(SI) 사업부의 빌딩 관리 및 알테어 시뮬레이션을 통해 협업하고 있다.   알테어 인수를 포함해 내부 조직 및 세일즈 체계에는 어떤 변화가 있었는지? 지멘스는 2007년부터 약 45조 원을 투입해 수많은 인수합병을 진행해 왔다. 현재 알테어, 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스), 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 모두 합쳐 한국에만 600명이 넘는 직원이 근무 중이다. 내부적으로는 모든 제품을 총괄하는 어카운트 세일즈와 특정 설루션에 특화된 스페셜티 세일즈 조직이 긴밀히 협업하는 체계를 갖추고 있다. 알테어와의 법인 통합은 올해 7월경으로 예상되며, 기존에 별도로 움직이던 지멘스 EDA 조직도 글로벌 산하로 사업 관리가 통합되었다.   산업 분야에서 AI 기술의 적용 현황과 지멘스의 전략을 소개한다면? 엔지니어링 레벨에서는 설계 툴인 NX의 코파일럿(Copilot) 등 AI 기능이 자리를 잡았고, 알테어를 인수하면서 물리적 시뮬레이션을 데이터 기반으로 보완하는 피직스 AI(Physics AI) 적용 사례가 늘고 있다. 알테어의 인수는 AI 기반 혁신의 큰 모멘텀이 될 것으로 기대하고 있다. PLM 분야에서도 RAG(검색 증강 생성)를 통해 기업 내·외부의 데이터를 엮어 리포팅 공수를 줄이는 작업이 진행 중이다. 특히 향후 기대되는 분야는 온톨로지(ontology)이다. 온톨로지는 부품이나 장비 등 데이터가 가진 속성 간의 숨겨진 관계를 찾아내서 ‘지식 그래프(knowledge graph)’를 만들고, 전사적 뷰에서 프로세스를 연결해 부서 간에 데이터가 단절되는 사일로(silo)를 없애는 기술이라고 할 수 있다. 무리하게 전사 시스템 전체를 통합하려다 실패하는 경우가 적지 않은데, 이와 달리 지멘스는 제조산업의 도메인 지식을 바탕으로 품질 관리 시스템의 고도화처럼 특정 영역부터 시작하는 바텀업(bottom-up) 방식을 채택했다. 2026년부터는 실질적인 비즈니스 가치를 현장에서 입증해 나갈 계획이다.   ▲ 지멘스가 엔비디아와 함께 개발한 디지털 트윈 컴포저   구체적인 AI 접근법과 최근 발표한 신제품에 대해 소개한다면? 지멘스는 ▲NX 등 툴 자체에 내장된 엔지니어링 AI ▲래피드마이너 등을 활용해 전사 내·외부 데이터를 엮는 데이터 패브릭 기반 AI ▲멘딕스 플랫폼과 PLM을 엮어 프로세스 자동화를 돕는 디지털 스레드 기반 에이전틱 AI(agentic AI) 등 세 가지 핵심 영역에 집중해 AI 전략을 추진하고 있다. PLM은 단순 관리 시스템을 넘어 AI가 장착된 프로세스 중심의 혁신 플랫폼으로 변화할 것이다. 이와 함께 지난 CES 2026에서 엔비디아와 공동 발표한 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 올 6월에 출시할 예정이다. 기존의 공장 시뮬레이션이 단방향으로 이뤄졌다면, 이 설루션은 실제 공장 데이터와 가상의 모델 공장이 양방향으로 실시간 데이터를 주고받으며 AI가 둘 사이의 차이(gap)을 분석하고 최적화해주는 리얼타임 메타버스 설루션이다. 여타의 디지털 트윈 설루션이 가진 과도한 코딩의 한계를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.   최근 산업 분야별 비즈니스 트렌드와 기술 투자 현황에 대해서는 어떻게 보는지? 비용 절감과 제품 출시 시간 단축을 위해 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등에 대한 관심과 투자가 크게 늘고 있다. 실제로 실제 제품을 사용하는 소음진동(NVH) 테스트 장비 시장은 정체되는 반면, 이를 가상화하는 시뮬레이션 투자는 증가하고 있다. 특히 시뮬레이션 데이터 관리(SPDM)에 대한 투자가 늘고 있는데, 지멘스의 팀센터 포 시뮬레이션(Teamcenter for Simulation)과 알테어가 가진 다중 시뮬레이션 및 HPC 호스팅 플랫폼인 알테어 원(Altair One)이 결합하면서 이 시장에서 경쟁력을 갖추게 되었다. 또한 디지털 매뉴팩처링(DM)을 통한 생산 프로세스 최적화도 현장에 깊이 자리 잡고 있는 상황이다.   새로운 기술이 등장하면서 기업에서는 이를 활용하는 데에 어려움도 느끼는 것 같다. 어떤 조언을 해 줄 수 있을지? 기술적인 호기심만으로 접근하지 말고 비즈니스 문제와 가치를 먼저 명확히 정의한 후에 투자를 결정해야 한다고 강조하고 있다. 또한 가장 중요한 것은 데이터의 소유권(ownership)을 절대 설루션 공급사에게 내주지 말아야 한다는 것이다. 특정 툴에 종속되지 않으려면 기업 스스로 전사 데이터 모델을 이해하는 데이터 아키텍트를 반드시 육성해야 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 기업들에게 실질적인 도움을 주기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 작년에 기업 임원급을 대상으로 ‘디지털 전환 아카데미’를 꾸준히 진행해 왔는데, 올해도 이런 활동을 이어갈 계획이다. 아카데미에는 한국타이어, LG이노텍, KG모빌리티 등 여러 국내 기업의 C 레벨 임원들이 직접 참석하고 있는데, 설루션 소개가 아닌 베스트 프랙티스와 문제 해결 경험담을 공유하면서 높은 참여율과 좋은 호응을 얻고 있다. 아카데미의 주된 목적은 수백억 원의 큰 투자나 거대 담론에 휩쓸리지 말고, 임원의 권한 내에서 당장 할 수 있는 작은 디지털 전환 과제부터 빠르게 실행할 수 있도록 독려하는 것이다.   2026년 국내 제조 시장 전망과 주요 비즈니스 계획을 소개한다면? 복잡한 대내외 환경 속에서도 주요 대기업들은 근본적인 혁신을 계속 추구할 것으로 보인다. 현대자동차 등의 오픈 이노베이션 가속화, 휴머노이드 로봇 산업의 성장, 전고체 배터리 등 신시장 혁신이 공격적으로 진행될 것으로 본다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 올 한 해 AI를 산업에 적용해 실질적인 비즈니스 효과를 검증하고 확산하는 데 집중하고자 한다. 특히 조선 분야를 중심으로 디지털 트윈 컴포저의 현장 적용을 지원할 예정이다. 미국이나 중국 기업들이 호기심을 갖고 빠르게 테스트해 보는 반면 국내 기업들은 실행 속도가 다소 느린 경향이 있다고 느끼는데, 앞으로는 실패를 두려워하지 않는 과감한 실험적 투자 문화가 자리 잡기를 바란다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스는 컴퓨팅 및 AI 기반 계측 설루션 혁신 기업인 카누푸스 AI(Canopus AI)를 인수했다고 발표했다. 지멘스는 이번 인수를 통해 반도체 제조업체가 웨이퍼 및 마스크 검사 공정에서 더욱 높은 수준의 정밀도와 효율을 달성할 수 있게 될 것으로 보고 있다. 또한, 지멘스는 고급 AI 기능이 강화된 최첨단 계측 기술을 통합함으로써 자사의 반도체 설계 및 제조 디지털 스레드(digital thread)를 확장하고 시장 내 입지를 강화할 계획이다. 반도체 산업은 소자 크기가 계속 작아지고 생산량이 늘어남에 따라 점점 더 복잡한 제조 과제에 직면해 있다. 대규모 계측은 첨단 반도체 제조에서 품질과 수율을 보장하는 핵심 요소가 되었다. 카누푸스 AI의 AI 기반 설루션은 지멘스의 기존 포트폴리오를 보완하면서, 제조업체에 운영 우수성을 실현할 수 있는 지능형 검사 및 측정 기능을 제공한다. 2021년 프랑스에서 설립된 카누푸스 AI는 웨이퍼 및 마스크 계측과 검사 분야의 혁신을 목표로 하는 소프트웨어 및 AI 기업이다. 이 회사는 계측과 검사 워크플로를 AI로 강화하는 접근 방식인 ‘메트로스펙션(Metrospection)’을 개척하고 있다. 이는 칩 설계자와 제조업체가 첨단 공정 노드의 극도로 정밀한 요구 사항을 충족하도록 돕는다. 카누푸스 AI는 임계치 측정 주사 전자 현미경(CD-SEM) 이미지 및 고물량 제조(HVM) 오아시스(Oasis) 계측 데이터를 검토할 수 있는 웹 기반 뷰어를 제공한다.     지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건 사장 겸 CEO는 “지멘스 캘리버(Calibre) 포트폴리오의 컴퓨팅 리소그래피 및 제조 물리 시뮬레이션 기능과 카누푸스 AI의 고급 계측 및 검사 기술을 결합하여 차별화된 엔드 투 엔드 전자 설계 자동화(EDA) 디지털 스레드를 구축하고자 한다. 이를 통해 수율 향상을 가속화하고 첨단 노드의 양산 준비 시간을 단축할 수 있다”고 전했다. 또한, 이번 통합이 서브 나노미터 공정 제어와 마스크 개발을 가능하게 하는 고정밀 반도체 제조 디지털 트윈 비전을 더욱 발전시킬 것이라고 덧붙였다. 카누푸스 AI의 조엘 알라니스(Joël Alanis) CEO는 “반도체 설계 및 제조의 한계를 넓히는 혁신가들이 급변하는 산업 환경의 도전에 대응할 수 있도록 강력한 웨이퍼 및 마스크 계측 설루션으로 지원할 것"이라고 밝혔다.

엔비디아는 CES 2026에서 지멘스와 전략적 파트너십 확대를 통해 실제 산업 현장에서의 AI 적용을 가속화한다고 발표했다. 양사는 산업용 AI와 피지컬 AI 설루션을 공동 개발해 더 빠른 혁신, 끊임없는 최적화, 그리고 더 탄력적이고 지속가능한 제조를 실현할 계획이다. 개발 지원을 위해 엔비디아는 AI 인프라, 시뮬레이션 라이브러리, 모델, 프레임워크, 블루프린트를 제공하고, 지멘스는 수백 명의 산업용 AI 전문가와 하드웨어, 소프트웨어를 투입할 예정이다. 양사는 2026년 독일 에를랑겐에 위치한 지멘스 전자 공장을 첫 번째 모델로 삼아, 전 세계 최초로 완전한 AI 기반 적응형 제조 현장을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 소프트웨어 정의 자동화, 산업 운영 소프트웨어로 구동되는 'AI 브레인(AI Brain)'과 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 라이브러리, 엔비디아 AI 인프라를 결합해 공장은 디지털 트윈을 지속적으로 분석한다. 또한, 개선 사항을 가상으로 테스트하며, 검증된 인사이트를 현장의 운영 변경으로 전환할 수 있다. 이를 통해 설계부터 배포까지 더 빠르고 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있어 생산성을 높이는 동시에 시운전 시간과 위험을 줄일 수 있다. 양사는 이러한 역량을 주요 산업 분야로 확대할 계획이며, HD현대, 폭스콘, 키온 그룹, 펩시코 등 여러 고객사가 현재 일부 기능을 평가 중이다.     지멘스는 파트너십 확장을 통해 전체 시뮬레이션 포트폴리오에 걸쳐 GPU 가속화를 완료할 계획이다. 또한, 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리와 AI 물리 모델에 대한 지원을 확대해 고객이 더 크고 정확한 시뮬레이션을 더 빠르게 실행할 수 있도록 할 계획이다. 이를 기반으로 양사는 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo)와 오픈 모델을 활용해 실시간 엔지니어링 설계와 자율 최적화를 제공하는 자율 디지털 트윈을 구현함으로써, 생성형 시뮬레이션으로 나아가게 될 것이다. 엔비디아와 지멘스는 산업용 AI 운영 논리를 반도체와 AI 팩토리에 적용하려는 계획을 갖고 있다. 반도체 설계부터 시작해 지멘스는 검증, 레이아웃, 공정 최적화에 중점을 두고 엔비디아 쿠다-X 라이브러리, 피직스네모, GPU 가속을 EDA 포트폴리오 전반에 통합한다. 이를 통해 지멘스는 주요 워크플로에서 2~10배의 속도 향상을 목표로 하고 있다. 이 파트너십은 또한 레이아웃 가이드, 디버그 지원, 회로 최적화 등 AI 지원 기능을 추가해 엄격한 제조 가능성 요구 사항을 충족하면서 엔지니어링 생산성을 높일 예정이다. 양사는 설계, 검증, 제조 가능성, 디지털 트윈 접근법을 위한 AI 네이티브 엔진을 발전시켜, 설계 주기를 단축하고 수율을 개선하며 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 계획이다. 또한, 엔비디아와 지멘스는 차세대 AI 팩토리를 위한 반복 가능한 블루프린트를 공동 개발할 예정이다. 이 블루프린트는 차세대 고밀도 컴퓨팅의 전력, 냉각, 자동화 요구 사항을 균형 있게 조정하는 동시에 기술이 속도와 효율 모두에 최적화되도록 보장한다. 이를 통해 계획과 설계부터 배포와 운영에 이르는 전체 라이프사이클의 최적화를 지원한다. 이번 협력은 엔비디아의 AI 플랫폼 로드맵, AI 인프라 전문성, 파트너 생태계, 엔비디아 옴니버스 라이브러리 기반 시뮬레이션의 가속화된 성능과 지멘스의 전력 인프라, 전기화, 그리드 통합, 자동화, 디지털 트윈 분야의 강점을 결합한다. 양사는 전 세계 산업 규모 AI 인프라의 배포 가속화, 에너지 효율성 향상, 복원력 강화를 목표로 한다. 엔비디아와 지멘스는 각자의 시스템에 기술을 먼저 적용함으로써, 상호 운영과 포트폴리오 가속화를 목표로 한다. 엔비디아는 지멘스의 설루션을 평가해 자체 운영과 제품 포트폴리오를 간소화하고 최적화할 계획이다. 지멘스는 자체 워크로드를 평가하고 엔비디아와 협력해 이를 가속화하고 AI를 지멘스의 고객 포트폴리오에 통합할 예정이다. 서로 가속화하고 자체 시스템을 개선함으로써 지멘스와 엔비디아는 고객을 위한 가치와 확장성의 구체적인 실증 사례를 창출하고 있다. 지멘스 AG의 롤랜드 부시(Roland Busch) 회장 겸 CEO는 “우리는 함께 산업용 AI 운영 체제를 구축하고 있다. 이는 물리적 세계의 설계, 구축, 운영 방식을 재정의해 AI를 확장하고 현실 세계에 실질적인 영향을 창출하기 위한 것이다. 엔비디아의 가속 컴퓨팅과 AI 플랫폼 리더십과 지멘스의 선도적인 하드웨어, 소프트웨어, 산업용 AI 그리고 데이터를 결합함으로써, 고객이 가장 포괄적인 디지털 트윈으로 제품을 더 빠르게 개발하고, 실시간으로 생산을 조정하며, 칩부터 AI 팩토리까지 기술을 가속화할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “생성형 AI와 가속 컴퓨팅이 새로운 산업 혁명을 촉발하며 디지털 트윈을 수동적 시뮬레이션에서 물리적 세계의 능동적 인텔리전스로 변모시켰다. 지멘스와의 파트너십은 세계 최고의 산업용 소프트웨어와 엔비디아의 풀스택 AI 플랫폼을 융합해 아이디어와 현실 사이의 간극을 좁힌다. 이를 통해 산업계는 소프트웨어에서 복잡한 시스템을 시뮬레이션한 후 물리적 세계에서 이를 원활하게 자동화하고 운영할 수 있게 된다”고 말했다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.