델 테크놀로지스가 한국을 포함한 전세계 40개 국가의 비즈니스 및 IT 의사결정자를 대상으로 AI 도입과 비즈니스 혁신에 대해 조사한 ‘델 테크놀로지스 2025 서베이’ 보고서를 발표했다. 보고서에서는 한국 76% 및 글로벌 80%의 기업이 생성형 AI 및 AI가 비즈니스 전략에 중요한 역할을 담당한다고 인식하는 한편, 이를 위한 통합이나 운영에 많은 어려움에 직면해 있는 것으로 나타났다. 응답 기업의 절반 가량은(한국 49%, 글로벌 48%) 이미 데이터 사이언스 조직을 갖추고, 생성형 AI 설루션을 구축하는 등 AI 여정의 성숙기에 진입한 것으로 조사됐다. 아직 AI에 대한 구체적인 계획이 없거나 생성형 AI 사용 사례를 정의하는 초/중기 단계는 지난해 57%에서 올해 49%로 줄어들며 성숙기에 진입한 비율이 늘어났다. AI 도입을 통한 효과 및 생산성 향상에 대해서는 상당수가(한국 79%, 글로벌 82%) 실질적인 결과를 기대한다고 답했고, 기대하는 ROI(투자 대비 수익률) 수치는 글로벌 평균이 32%, 아태지역 평균이 33.3%인 것에 비해 국내 기업의 응답률은 38.4%로 비교적 높은 기대치를 기록했다. AI 도입 및 구축 방식에 대한 질문에 대해 국내 기업들은 ‘전적으로 퍼블릭 클라우드 서비스에 의존’하거나(34%), ‘자체 데이터를 통제하면서 GPUaaS(서비스형 GPU)를 사용한다’는 응답(38%)보다 ‘데이터의 민감도 및 활용 사례에 따라 하이브리드 방식을 취하겠다(52%)’고 답한 비율이 더 높았으며, ‘AI PC를 이용해 로컬에서 AI 소프트웨어를 구동하겠다(49%)’는 답변이 그 뒤를 이었다. 한편 글로벌과 한국 응답자들의 대부분(95%)이 AI 도입에 어려움을 느끼는 것으로 나타났다. 국내  기업들은 ‘기존 시스템과의 통합(47%)’을 가장 큰 어려움으로 꼽았고, ‘내부 전문성 부족(42%)’, ‘데이터 보안 및 개인정보보호(38%)’를 우려했다.     AI 워크로드를 위한 인프라 업그레이드가 필요한지에 대한 질문에 국내 기업들은 29.2%(서버), 31.5%(스토리지)가 그렇다고 답했다. 글로벌 응답도 서버와 스토리지 모두 32%로 유사한 수요를 보였다. 서버 및 스토리지 업그레이드의 주요 동인으로는 ‘데이터 보안 강화(53%)’, ‘CPU 및 GPU 등 프로세싱 파워 향상 (51%)’, ‘고성능 스토리지 도입(45%)’ 순으로 조사됐다. 데이터 급증에 따른 스토리지 확장 시 겪게 될 어려움에 대해서는 ‘성능과 전력 소모 간의 균형(56%)’, ‘데이터 보안 및 개인정보보호(48%)’, 새로운 스토리지 설루션 통합 (40%)’ 등의 요인을 꼽았다. 모던 워크플레이스 측면에서 한국 92%, 글로벌 90%가 생성형 AI를 사용해 더 직관적이고 개인화된 애플리케이션을 사용할 수 있을 것이라고  답했다. 이러한 애플리케이션 구축을 위해 필요한 요소에 대한 질문에는 ‘데이터 품질 개선(43%)’, ‘AI 인프라 및 AI PC에 대한 투자(38%)’, ‘거버넌스 정책(35%)’, ‘여러 부서에 걸쳐 생성형 AI 도입을 주도하는 전담 조직(31%)’ 등으로 답했다. 혁신에 대한 기대와 보안에 미치는 위협에 대한 우려도 동시에 드러났다. 응답자의 대부분(한국 89%, 글로벌 87%)이 생성형 AI가 사이버 보안에 도움이 될 것이라고 믿지만, 오히려 AI 기술의 발전 때문에 사이버 공격 표면이 늘어나는 것이 우려된다고 답한 비율이 국내 75%, 글로벌 59%에 달하여, 우리 기업들이 특히 보안에 높은 우려를 나타냈고 있음을 시사했다. 공급망이 보안 태세에 중요한 역할을 담당하는지에 대한 질문에도 국내 응답률은 글로벌 87% 보다 다소 높은 92%로 조사됐다. 한편, 이번 보고서는 AI와 지속가능성의 상관 관계에 대한 조사도 다뤘다. 상당수가(한국 82%, 글로벌 84%) AI 기술이 환경에 미치는 영향에 우려를 나타내는 한편, 자원 사용을 최적화하고 지속 가능 운영을 강화하기 위해 AI 기술이 필수라고 답했다. 실제로 국내 기업의 90%, 전세계 기업의 93%가 AI로 인한 전력 소비 증가에 대비하기 위해 액션을 취하고 있으며, 국내 기업의 97%, 전 세계 기업의 88%가 IT 설루션을 구매할 때 지속 가능 설계와 에너지 효율을 주요 선택 요인으로 보고 있다고 답했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “많은 기업이 혁신을 위해서는 AI가 필수 불가결하다고 인지하고 있으나, 실행을 위한 전문성·인프라·데이터 등의 준비에는 격차가 발생하고 있다”고 말하며, “이 격차를 좁히기 위해서는 시스템 통합에 적합하게 인프라를 재구성하고, AI 시대에 필요한 데이터 보호 전략을 반드시 마련해야 한다”고 제언했다.

지능형 에지 소프트웨어를 제공하는 윈드리버가 엔터프라이즈 고객들을 위해 자사 데이터센터 내에서 서비스나우 AI 플랫폼(ServiceNow AI Platform)을 직접 호스팅할 수 있는 신규 설루션을 발표했다. 이 설루션은 윈드리버 클라우드 플랫폼(Wind River Cloud Platform)을 기반으로 하며, 기업이 온프레미스 환경에서 서비스나우 애플리케이션을 배포·확장·업그레이드·관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 프라이버시, 데이터 거버넌스, 운영 제어를 강화하는 동시에 다양한 산업군과 사용 사례에 유연하게 대응할 수 있다는 것이 윈드리버의 설명이다. 윈드리버 클라우드 플랫폼은 가상화 및 컨테이너화된 애플리케이션을 위한 온프레미스 오픈소스 프라이빗 클라우드 설루션이다. 대규모 확장성과 고가용성을 위해 설계되었으며, 복잡한 클라우드 아키텍처를 엔터프라이즈 환경에서도 쉽게 배포·운영할 수 있도록 지원한다. 컨테이너와 VM 워크로드를 지원하는 프로덕션급 분산형 쿠버네티스(Kubernetes) 기반을 제공하며, 오케스트레이션·자동화·분석 도구가 통합되어 운영 효율성과 서비스 제공 속도를 높인다. 서비스나우 AI 플랫폼은 워크플로 자동화를 위한 다양한 AI 기반 엔터프라이즈 비즈니스 애플리케이션, 고성능 데이터베이스, 로코드/노코드 개발 도구를 포함한 클라우드 기반 플랫폼이다. 다양한 비즈니스 기능과 핵심 시스템을 단일 플랫폼으로 연결해 워크플로를 디지털화하고, 기존 기술 투자의 가치를 극대화하며, 비용 절감 및 핵심 비즈니스 프로세스의 혁신을 실현한다.     서비스나우와 통합된 윈드리버 클라우드 플랫폼은 보안성과 성능, 컴플라이언스를 모두 확보한 온프레미스 AI 환경을 제공한다. 실시간 데이터 처리 및 자동화를 통해 데이터 주권 요건 충족, 지연시간 단축, 운영 회복력 강화를 실현하며, 운영 인텔리전스와 에이전틱 AI(agentic AI) 기능을 확장하여 데이터 분석, 이상 감지, 자율적 조치 실행을 지원한다. 이를 통해 기업은 보다 신속하고 적응적인 의사결정을 가능하게 한다. 윈드리버와 서비스나우의 통합 설루션이 제공하는 주요 이점은 ▲서비스나우 AI 플랫폼의 자동 활성화 ▲지능형 라이프사이클 관리 ▲데이터 및 인프라의 주권형 통제 ▲에지의 실시간 성능 ▲통합 인프라 기반 등이다. 통합 설루션은 서비스나우 AI 플랫폼의 수동 설치 단계를 제거해 온프레미스 환경에서 신속하게 배포 가능하며, IT팀의 복잡도를 줄이고 가치 실현 속도를 높인다. 그리고 윈드리버의 고급 오케스트레이션 및 자동화 기술을 활용해 애플리케이션 업그레이드 및 업데이트를 원활하게 수행한다. 또한 워크로드를 로컬 환경에 유지해 컴플라이언스·데이터 거주·거버넌스 요건을 충족하며, 규제 산업 및 민감한 환경에 적합하다. 이외에도 데이터 소스 근처에서 처리해 지연시간을 최소화하고, 응답성을 높이는 한편 가용성, 안정성, 서비스 품질을 강화한다. AI 및 자동화부터 운영 시스템에 이르기까지 안전하고 확장 가능한 프라이빗 클라우드 기반에서 다양한 애플리케이션을 지원한다는 점도 내세운다. 윈드리버 클라우드 플랫폼은 엔터프라이즈 및 미션 크리티컬 워크로드를 위한 프라이빗 클라우드 기반을 제공한다. 서비스나우 AI 플랫폼뿐만 아니라 다양한 엔터프라이즈 워크로드를 동일 인프라에서 구동하게끔 지원하는 윈드리버 클라우드 플랫폼을 통해 기업에서는 성능, 보안, 효율성을 확보하는 동시에 데이터 주권 및 규제 요건을 충족할 수 있으며, IT/OT 융합, 하이브리드 클라우드 구축 등 고도화된 활용 사례를 구현할 수 있다. 윈드리버의 산딥 모드바디아 제품 총괄 책임자는 “데이터 통제, 컴플라이언스, 운영 민첩성에 대한 수요가 높아짐에 따라 IT와 OT의 융합, 그리고 주권형 프라이빗 클라우드는 이제 선택이 아닌 필수”라고 말하며, “이번 설루션은 윈드리버와 서비스나우가 함께 디지털 워크플로와 실시간 운영 환경을 통합하면서도, 규제 환경 속에서도 데이터와 인프라에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있도록 돕는다”고 덧붙였다. 서비스나우의 마이클 박 글로벌 파트너십 및 채널 담당 수석부사장은 “지능형 시대로 전환하는 기업이라면 비즈니스의 모든 계층에 사이버보안과 회복탄력성을 내재시켜야 한다”고 설명하며, “서비스나우 AI 플랫폼 기반의 윈드리버 클라우드 플랫폼은 기업이 위험을 선제적으로 관리하고, 컴플라이언스 워크플로를 간소화하며, 안정적으로 운영을 보호할 수 있도록 지원한다. 양사는 신뢰 기반의 확장 가능한 디지털 생태계를 구축하는 데 AI를 실질적으로 활용하고 있다”고 말했다.

지난 9월 11~12일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2025’에서 에픽게임즈는 산업 전반에서 리얼타임 시각화가 어떻게 활용되고 있는지를 보여주는 사례를 소개했다. 또한, 이러한 변화 속에서 에픽게임즈가 제시하는 비전과 디지털 트윈에 활용되는 에픽게임즈의 기술을 선보였다.   디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션의 정의 디지털 트윈(digital twin)은 현실의 사물이나 시스템을 외형뿐만 아니라 물리적 특성까지 그대로 디지털로 재현하여, 가상 공간에서 성능을 분석하고 잠재적인 문제를 사전에 확인할 수 있는 기술이다. 디지털 트랜스포메이션(digital transformation) 또는 디지털 전환은 이러한 디지털 기술을 활용해 조직과 기업의 의사결정 방식을 혁신하고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다. 이 글에서는 새로운 가치를 최종 소비자나 시장의 관점에 국한하지 않고, 기업이나 조직 내부에서 디지털 트윈을 활용해 생산 공정을 보다 효율적이고 간소화된 방식으로 개선하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내릴 수 있다면 그것 또한 디지털 트랜스포메이션의 범주에 포함된다고 본다.   리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션 사례 건축 산업 : 단순 렌더링에서 스마트 시티까지 건축 산업에서는 설계 데이터를 3D 데이터로 변환하고 이를 리얼타임으로 시각화하는 방식을 통해 리얼타임 기반 디지털 트윈이 시작됐다. 기존에는 3D 데이터를 활용해 미리 렌더링된 정적인 영상이나 순차적으로 보여주는 영상만 제작했지만, 언리얼 엔진과 같은 리얼타임 기술이 도입되면서 단순히 정보 전달을 넘어 이해관계자들이 더 명확하고 효과적인 커뮤니케이션을 할 수 있게 된 것은 물론 나아가 최종 고객들에게도 새로운 사용자 경험을 전달할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 더욱 가속화되어 현재는 커뮤니케이션 수단을 넘어 실제로 현실의 다양한 정보를 실시간으로 가상 3D 공간으로 가져와서 통합하고, 이를 이용하여 다시 현실의 건물과 공장, 도시를 관제하는 단계에 이르렀다. 예를 들어, 비전스페이스(Vision Space)의 스마트 공장 설루션은 공장의 3D 환경을 구축하고, 자동화 설비를 배치해 현실과 동일한 조건으로 가상 검증을 수행한다. 여기에 인공지능 시뮬레이터를 통합하면 물류 흐름과 생산 효율을 사전에 예측할 수 있다. 이처럼 ‘디지털 트윈 + AI’ 조합은 단순한 시각화 단계를 넘어 기업 경영의 근본을 바꾸는 디지털 트랜스포메이션으로 발전하고 있다.   그림 1. 비전스페이스   도시 개발 영역에서도 이러한 흐름은 더욱 두드러진다. 두바이나 아부다비 같은 중동의 주요 도시의 시각화에 사용된 프롭VR(Prop VR)의 사례를 보면, 단순 도시 계획이나 인프라 설립, 관광과 같은 도시 관리 측면에서의 효과를 넘어서 임대나 거주 여부를 결정하는 데 필요한 몰입형 정보를 제공함으로써 사용자 만족도와 경제적 가치를 동시에 높이고 있다. 실제로 중동의 고급 부동산 개발사인 DAMAC 프로퍼티같은 경우는 프롭VR과 협업 전 2400만 달러 규모였던 매출이 협업 후 4억 달러까지 10배 이상 확대되는 성과를 기록하기도 했다.   그림 2. 프롭VR   결국 단순히 정보 전달의 디지털 트윈을 넘어서 도시 구성원에게 좀 더 몰입감 있는 경험을 제공하고, 이를 통해 그들의 의사 결정을 좀 더 가치 있게 만든 디지털 트랜스포메이션의 사례라고 할 수 있다.   훈련 시뮬레이션 : 안전과 비용 혁신 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 특히 훈련 및 시뮬레이션 분야에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 보잉(Boeing)은 항공기 정비 훈련 과정에 VR 시뮬레이션을 도입해 정비사가 실제 기체를 만지기 전에 가상 환경에서 반복 학습할 수 있도록 했다. 이는 안전성을 크게 높이는 동시에 비용도 절감하는 효과를 가져왔다.   그림 3. 보잉의 훈련 시스템   또한, 화재, 지진, 대규모 재해 대응 훈련에서도 XR(확장현실) 기술을 활용한 몰입형 시뮬레이션이 확산되고 있는데, 기존의 이론 중심 교육보다 훨씬 효과적인 학습 결과를 만들어내기 때문이다. 실제로 삼성 엔지니어링이나 대우조선 해양, 삼성전자 반도체 팹, 남동 화력 발전소를 포함하여 여러 산업 현장과 의료기관에서 이미 언리얼 엔진을 이용한 XR 훈련을 시행하고 있으며 높은 효과를 내고 있다.   그림 4. XR 직무 교육   시뮬레이션에서도 리얼타임의 도입은 큰 효과를 내고 있는데, 대표적인 사례로 한국항공우주산업(KAI)에서 구축한 디지털 트랜스포메이션이 있다. KAI는 수리온 헬기나 KF-21 전투기와 같이 직접 설계 및 제작한 여러 항공기의 훈련용 VR 시뮬레이터를 개발하여, 파일럿이 본격적인 훈련 이전에 실제 훈련 절차와 비행 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 도와주고 이를 통해 훈련의 전반적인 효과를 극대화했다. 또한 언리얼 엔진의 개방성을 통해 대규모 전술 훈련을 위한 강화 학습 기반의 AI 에이전트를 현재 훈련 시나리오에 통합하기도 했다.   그림 5. KAI의 VR 비행 시뮬레이터   뿐만 아니라 GIS 기반 지형 정보와 AI 시나리오를 접목해 실제 작전 환경에 가까운 훈련을 가능하게 했고, 더 나아가 정비 인력 교육에도 이를 적용하고 있다. 이는 디지털 트윈을 기반으로 GIS 지형 정보 처리부터 XR 기반 훈련 시뮬레이터는 물론 에이전트 AI까지 통합된 디지털 트랜스포메이션의 대표 사례라고 할 수 있다.   자동차 산업 : 전 공정을 아우르는 리얼타임 혁신 자동차 산업은 리얼타임을 통해 완전히 새로운 가치를 찾아가고 있는 핵심 산업이다. 대표적으로 로터스(Lotus)는 언리얼 엔진과 리얼타임을 디자인부터 엔지니어링, 마케팅, 그리고 HMI(휴먼–머신 인터페이스)를 통한 소비자 경험까지 전체 공정에 통합하여 디지털 트랜스포메이션을 이뤄낸 선도적인 기업 중 하나다. 로터스는 디자인 초기 단계부터 리얼타임 기술을 도입해 기존의 오프라인 중심 디자인 과정을 디지털 트윈 기반의 가상 환경으로 전환하면서, 언리얼 엔진의 사실적인 비주얼 퀄리티를 통해 VR 상에서 실사와 동일한 수준의 3D 데이터를 검증할 수 있게 되었고, 이를 통해 디자인 반복 작업이 가속화되었다. 이러한 리얼타임을 통한 디지털 트윈은 나아가 제조, 엔지니어링, 마케팅, HMI까지도 확장되었다. 특히 로터스는 전사적으로 단일 3D 데이터 세트를 공유하는 통합 파이프라인을 구축하고, 퍼포스 기반의 데이터 관리 체계를 도입했다. 이를 통해 불필요한 파일 생성과 관리 비용을 줄였고 그 결과 디자인과 엔지니어링 데이터가 완벽히 통합되어, 차량 개발 전 과정에서 훨씬 효과적으로 데이터를 공유할 수 있게 되었다. 또한 이는 고품질 마케팅 콘텐츠 제작에도 그대로 활용되었다.   그림 6. 로터스   로터스뿐만 아니라 GMC와 볼보(Volvo), 리비안(Rivian), 페라리(Ferrari), 포드(Ford), 소니(Sony)–혼다(Honda) 합작의 아필라(Afeela) 등 글로벌 주요 자동차 브랜드도 이미 HMI에 언리얼 엔진을 도입하고 있다. 이는 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라, 엔터테인먼트와 커넥티비티를 제공하는 콘텐츠 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다.   그림 7. 아필라 내부   그림 8. 언리얼 엔진 HMI 탑재 차량   한편, 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 단순한 3D 시각화를 넘어, 산업의 제품과 서비스를 사용자에게 새로운 경험을 제공하는 콘텐츠로 발전시키고 있다. 이를 통해 현실의 제품과 서비스가 가상공간에서도 새로운 가치를 창출해 나가고 있다. 흥미로운 사례로 페라리는 신형 하이브리드 296 GTB를 ‘포트나이트’ 게임 내에서 공개했다. 페라리는 단순한 차량 공개를 넘어 게임이라는 새로운 콘텐츠 환경에서 플레이어들이 실제로 운전하는 경험을 제공하여, 브랜드 가치를 확장하고 미래 세대 고객과의 접점을 마련하였다.   그림 9. 포트나이트에서 공개된 페라리 신형 하이브리드 296 GTB   에픽게임즈의 기술과 비전 디지털 트랜스포메이션이 성공적으로 정착되기 위해서는 보다 다양하고 매력적이며 풍부한 3D 콘텐츠의 공급이 필수이며, 그러기 위해서는 일반 산업 디자이너를 포함해 누구나 원하는 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경이 제공되어야 한다. 이를 실현하기 위해 에픽게임즈는 압도적인 리얼타임 렌더링 기술과 콘텐츠 제작 효율성 향상이라는 두 가지 측면에서 지속적으로 노력을 기울이고 있다.   나나이트 나나이트(Nanite)는 기존의 렌더링에서 상상하기 어려운 수준의 폴리곤을 추가적인 최적화나 작업 공정 없이 처리할 수 있는 기술이다. 일반적인 리얼타임 렌더러에서는 구동조차 불가능한 수조 개의 폴리곤으로 구성된 가상 공간을 게임기 플레이스테이션 5에서 60프레임으로 구동할 수 있게 되었다.   그림 10. 나나이트   루멘 트윈모션과 언리얼 엔진의 새로운 라이팅 시스템인 루멘(Lumen)은 별도의 라이트맵 빌드 없이도 고퀄리티 글로벌 일루미네이션 효과를 실시간으로 처리한다. 덕분에 라이팅에 대한 반복 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있으며, 절약된 시간은 콘텐츠의 품질 향상에 집중할 수 있어 전반적인 퀄리티를 높일 수 있다.   그림 11. 루멘   월드 파티션 디지털 트윈에서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 광활한 가상 공간 제작인데, 언리얼 엔진 5에서는 LWC(Large World Coordinates : 대규모 월드 좌표)를 통해 사실상 무한에 가까운 공간을 별도의 추가 작업 없이 충분한 정밀도로 엔진 상에서 구축할 수 있다. 게다가 다양한 GIS 데이터 프로토콜을 통합 지원하고, 특히 항공 시뮬레이션에서 필수적인 구형 좌표계도 기본 제공하기 때문에 어떤 목적의 가상 공간이라도 바로 만들 수 있다.   그림 12. 월드 파티션   프로시저럴 콘텐츠 생성 넓은 공간을 만들더라도 사람이 직접 디테일을 추가하고 애셋을 배치해야 한다면, 제작 비용이나 시간 때문에 사실상 광활한 가상 공간의 의미가 없어질 수 있다. 이러한 부분을 지원하기 위해 언리얼 엔진 5에서는 프로시저럴 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation : PCG)이라는 절차적 콘텐츠 생성 툴도 제공하고 있다. PCG 비주얼 스크립트를 이용하면 광활한 공간에 수백만 그루의 나무 식생, 바위, 지형 애셋, 절벽 등을 1~2초 만에 절차적으로 배치할 수 있다.   그림 13. PCG   FAB 무엇보다도 디지털 트윈에서 핵심은 바로 애셋 스토어이다. 디지털 트윈에서 필요한 애셋을 모두 직접 만드는 것은 사실상 불가능에 가깝기 때문이다. 에픽게임즈의 통합 애셋 스토어 FAB은 다른 어떤 애셋 스토어 보다도 높은 수준의 퀄리티를 가진 애셋을 제공하고 있으며, 고퀄리티의 애셋을 여러 방식으로 무료로 제공하기 때문에 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 큰 도움을 받을 수 있다.   그림 14. FAB   이외에도, 에픽게임즈는 역동적인 가상 공간 구축에서 핵심인 요소인 캐릭터 생성을 위해 메타휴먼을 제공하여 헐리우드 영화 수준의 포토리얼한 캐릭터를 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 바로 활용할 수 있다. 또한, 자신만의 랜드마크 데이터가 필요할 때는 직접 모델링하지 않고도 휴대폰이나 카메라를 통해 촬영한 데이터를 3D로 변환할 수 있는 리얼리티 스캔도 지원한다.   그림 15. 메타휴먼(왼쪽) 및 리얼리티스캔(오른쪽)   맺음말 지금까지 디지털 트윈과 리얼타임 기술이 디지털 트랜스포메이션을 어떻게 이끌고 있는지 그리고 에픽게임즈가 이를 지원하는 기술과 비전을 살펴보았다. 디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션은 이제 초기 개념 단계를 넘어 산업과 사회 전반에 깊숙이 자리 잡고 있다. 리얼타임 기술은 단순히 ‘보여주는 도구’가 아니라, 기업의 의사결정, 사용자 경험, 나아가 사회적 가치 창출까지 연결되는 인프라로 진화하고 있다. 에픽게임즈와 언리얼 엔진은 이러한 변화의 든든한 파트너로서, 더 많은 산업 분야에서 디지털 트랜스포메이션을 통해 미래를 설계할 수 있도록 기술적 토대를 제공할 것이다.   ■ 권오찬 에픽게임즈 코리아의 부장으로 시니어 에반젤리스트이다. 20여 년간 게임 개발에 몸담았으며, 최근에는 비게임 콘텐츠 산업을 비롯해 건축, 자동차, 제조, 시뮬레이션 등 다양한 일반 산업 분야에서 폭넓은 경험을 쌓고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지난 9월 11~12일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2025’에서 에픽게임즈는 산업 전반에서 리얼타임 시각화가 어떻게 활용되고 있는지를 보여주는 사례를 소개했다. 또한, 이러한 변화 속에서 에픽게임즈가 제시하는 비전과 디지털 트윈에 활용되는 에픽게임즈의 기술을 선보였다.   디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션의 정의 디지털 트윈(digital twin)은 현실의 사물이나 시스템을 외형뿐만 아니라 물리적 특성까지 그대로 디지털로 재현하여, 가상 공간에서 성능을 분석하고 잠재적인 문제를 사전에 확인할 수 있는 기술이다. 디지털 트랜스포메이션(digital transformation) 또는 디지털 전환은 이러한 디지털 기술을 활용해 조직과 기업의 의사결정 방식을 혁신하고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다. 이 글에서는 새로운 가치를 최종 소비자나 시장의 관점에 국한하지 않고, 기업이나 조직 내부에서 디지털 트윈을 활용해 생산 공정을 보다 효율적이고 간소화된 방식으로 개선하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내릴 수 있다면 그것 또한 디지털 트랜스포메이션의 범주에 포함된다고 본다.   리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션 사례 건축 산업 : 단순 렌더링에서 스마트 시티까지 건축 산업에서는 설계 데이터를 3D 데이터로 변환하고 이를 리얼타임으로 시각화하는 방식을 통해 리얼타임 기반 디지털 트윈이 시작됐다. 기존에는 3D 데이터를 활용해 미리 렌더링된 정적인 영상이나 순차적으로 보여주는 영상만 제작했지만, 언리얼 엔진과 같은 리얼타임 기술이 도입되면서 단순히 정보 전달을 넘어 이해관계자들이 더 명확하고 효과적인 커뮤니케이션을 할 수 있게 된 것은 물론 나아가 최종 고객들에게도 새로운 사용자 경험을 전달할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 더욱 가속화되어 현재는 커뮤니케이션 수단을 넘어 실제로 현실의 다양한 정보를 실시간으로 가상 3D 공간으로 가져와서 통합하고, 이를 이용하여 다시 현실의 건물과 공장, 도시를 관제하는 단계에 이르렀다. 예를 들어, 비전스페이스(Vision Space)의 스마트 공장 설루션은 공장의 3D 환경을 구축하고, 자동화 설비를 배치해 현실과 동일한 조건으로 가상 검증을 수행한다. 여기에 인공지능 시뮬레이터를 통합하면 물류 흐름과 생산 효율을 사전에 예측할 수 있다. 이처럼 ‘디지털 트윈 + AI’ 조합은 단순한 시각화 단계를 넘어 기업 경영의 근본을 바꾸는 디지털 트랜스포메이션으로 발전하고 있다.   그림 1. 비전스페이스   도시 개발 영역에서도 이러한 흐름은 더욱 두드러진다. 두바이나 아부다비 같은 중동의 주요 도시의 시각화에 사용된 프롭VR(Prop VR)의 사례를 보면, 단순 도시 계획이나 인프라 설립, 관광과 같은 도시 관리 측면에서의 효과를 넘어서 임대나 거주 여부를 결정하는 데 필요한 몰입형 정보를 제공함으로써 사용자 만족도와 경제적 가치를 동시에 높이고 있다. 실제로 중동의 고급 부동산 개발사인 DAMAC 프로퍼티같은 경우는 프롭VR과 협업 전 2400만 달러 규모였던 매출이 협업 후 4억 달러까지 10배 이상 확대되는 성과를 기록하기도 했다.   그림 2. 프롭VR   결국 단순히 정보 전달의 디지털 트윈을 넘어서 도시 구성원에게 좀 더 몰입감 있는 경험을 제공하고, 이를 통해 그들의 의사 결정을 좀 더 가치 있게 만든 디지털 트랜스포메이션의 사례라고 할 수 있다.   훈련 시뮬레이션 : 안전과 비용 혁신 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 특히 훈련 및 시뮬레이션 분야에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 보잉(Boeing)은 항공기 정비 훈련 과정에 VR 시뮬레이션을 도입해 정비사가 실제 기체를 만지기 전에 가상 환경에서 반복 학습할 수 있도록 했다. 이는 안전성을 크게 높이는 동시에 비용도 절감하는 효과를 가져왔다.   그림 3. 보잉의 훈련 시스템   또한, 화재, 지진, 대규모 재해 대응 훈련에서도 XR(확장현실) 기술을 활용한 몰입형 시뮬레이션이 확산되고 있는데, 기존의 이론 중심 교육보다 훨씬 효과적인 학습 결과를 만들어내기 때문이다. 실제로 삼성 엔지니어링이나 대우조선 해양, 삼성전자 반도체 팹, 남동 화력 발전소를 포함하여 여러 산업 현장과 의료기관에서 이미 언리얼 엔진을 이용한 XR 훈련을 시행하고 있으며 높은 효과를 내고 있다.   그림 4. XR 직무 교육   시뮬레이션에서도 리얼타임의 도입은 큰 효과를 내고 있는데, 대표적인 사례로 한국항공우주산업(KAI)에서 구축한 디지털 트랜스포메이션이 있다. KAI는 수리온 헬기나 KF-21 전투기와 같이 직접 설계 및 제작한 여러 항공기의 훈련용 VR 시뮬레이터를 개발하여, 파일럿이 본격적인 훈련 이전에 실제 훈련 절차와 비행 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 도와주고 이를 통해 훈련의 전반적인 효과를 극대화했다. 또한 언리얼 엔진의 개방성을 통해 대규모 전술 훈련을 위한 강화 학습 기반의 AI 에이전트를 현재 훈련 시나리오에 통합하기도 했다.   그림 5. KAI의 VR 비행 시뮬레이터   뿐만 아니라 GIS 기반 지형 정보와 AI 시나리오를 접목해 실제 작전 환경에 가까운 훈련을 가능하게 했고, 더 나아가 정비 인력 교육에도 이를 적용하고 있다. 이는 디지털 트윈을 기반으로 GIS 지형 정보 처리부터 XR 기반 훈련 시뮬레이터는 물론 에이전트 AI까지 통합된 디지털 트랜스포메이션의 대표 사례라고 할 수 있다.   자동차 산업 : 전 공정을 아우르는 리얼타임 혁신 자동차 산업은 리얼타임을 통해 완전히 새로운 가치를 찾아가고 있는 핵심 산업이다. 대표적으로 로터스(Lotus)는 언리얼 엔진과 리얼타임을 디자인부터 엔지니어링, 마케팅, 그리고 HMI(휴먼–머신 인터페이스)를 통한 소비자 경험까지 전체 공정에 통합하여 디지털 트랜스포메이션을 이뤄낸 선도적인 기업 중 하나다. 로터스는 디자인 초기 단계부터 리얼타임 기술을 도입해 기존의 오프라인 중심 디자인 과정을 디지털 트윈 기반의 가상 환경으로 전환하면서, 언리얼 엔진의 사실적인 비주얼 퀄리티를 통해 VR 상에서 실사와 동일한 수준의 3D 데이터를 검증할 수 있게 되었고, 이를 통해 디자인 반복 작업이 가속화되었다. 이러한 리얼타임을 통한 디지털 트윈은 나아가 제조, 엔지니어링, 마케팅, HMI까지도 확장되었다. 특히 로터스는 전사적으로 단일 3D 데이터 세트를 공유하는 통합 파이프라인을 구축하고, 퍼포스 기반의 데이터 관리 체계를 도입했다. 이를 통해 불필요한 파일 생성과 관리 비용을 줄였고 그 결과 디자인과 엔지니어링 데이터가 완벽히 통합되어, 차량 개발 전 과정에서 훨씬 효과적으로 데이터를 공유할 수 있게 되었다. 또한 이는 고품질 마케팅 콘텐츠 제작에도 그대로 활용되었다.   그림 6. 로터스   로터스뿐만 아니라 GMC와 볼보(Volvo), 리비안(Rivian), 페라리(Ferrari), 포드(Ford), 소니(Sony)–혼다(Honda) 합작의 아필라(Afeela) 등 글로벌 주요 자동차 브랜드도 이미 HMI에 언리얼 엔진을 도입하고 있다. 이는 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라, 엔터테인먼트와 커넥티비티를 제공하는 콘텐츠 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다.   그림 7. 아필라 내부   그림 8. 언리얼 엔진 HMI 탑재 차량   한편, 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 단순한 3D 시각화를 넘어, 산업의 제품과 서비스를 사용자에게 새로운 경험을 제공하는 콘텐츠로 발전시키고 있다. 이를 통해 현실의 제품과 서비스가 가상공간에서도 새로운 가치를 창출해 나가고 있다. 흥미로운 사례로 페라리는 신형 하이브리드 296 GTB를 ‘포트나이트’ 게임 내에서 공개했다. 페라리는 단순한 차량 공개를 넘어 게임이라는 새로운 콘텐츠 환경에서 플레이어들이 실제로 운전하는 경험을 제공하여, 브랜드 가치를 확장하고 미래 세대 고객과의 접점을 마련하였다.   그림 9. 포트나이트에서 공개된 페라리 신형 하이브리드 296 GTB   에픽게임즈의 기술과 비전 디지털 트랜스포메이션이 성공적으로 정착되기 위해서는 보다 다양하고 매력적이며 풍부한 3D 콘텐츠의 공급이 필수이며, 그러기 위해서는 일반 산업 디자이너를 포함해 누구나 원하는 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경이 제공되어야 한다. 이를 실현하기 위해 에픽게임즈는 압도적인 리얼타임 렌더링 기술과 콘텐츠 제작 효율성 향상이라는 두 가지 측면에서 지속적으로 노력을 기울이고 있다.   나나이트 나나이트(Nanite)는 기존의 렌더링에서 상상하기 어려운 수준의 폴리곤을 추가적인 최적화나 작업 공정 없이 처리할 수 있는 기술이다. 일반적인 리얼타임 렌더러에서는 구동조차 불가능한 수조 개의 폴리곤으로 구성된 가상 공간을 게임기 플레이스테이션 5에서 60프레임으로 구동할 수 있게 되었다.   그림 10. 나나이트   루멘 트윈모션과 언리얼 엔진의 새로운 라이팅 시스템인 루멘(Lumen)은 별도의 라이트맵 빌드 없이도 고퀄리티 글로벌 일루미네이션 효과를 실시간으로 처리한다. 덕분에 라이팅에 대한 반복 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있으며, 절약된 시간은 콘텐츠의 품질 향상에 집중할 수 있어 전반적인 퀄리티를 높일 수 있다.   그림 11. 루멘   월드 파티션 디지털 트윈에서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 광활한 가상 공간 제작인데, 언리얼 엔진 5에서는 LWC(Large World Coordinates : 대규모 월드 좌표)를 통해 사실상 무한에 가까운 공간을 별도의 추가 작업 없이 충분한 정밀도로 엔진 상에서 구축할 수 있다. 게다가 다양한 GIS 데이터 프로토콜을 통합 지원하고, 특히 항공 시뮬레이션에서 필수적인 구형 좌표계도 기본 제공하기 때문에 어떤 목적의 가상 공간이라도 바로 만들 수 있다.   그림 12. 월드 파티션   프로시저럴 콘텐츠 생성 넓은 공간을 만들더라도 사람이 직접 디테일을 추가하고 애셋을 배치해야 한다면, 제작 비용이나 시간 때문에 사실상 광활한 가상 공간의 의미가 없어질 수 있다. 이러한 부분을 지원하기 위해 언리얼 엔진 5에서는 프로시저럴 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation : PCG)이라는 절차적 콘텐츠 생성 툴도 제공하고 있다. PCG 비주얼 스크립트를 이용하면 광활한 공간에 수백만 그루의 나무 식생, 바위, 지형 애셋, 절벽 등을 1~2초 만에 절차적으로 배치할 수 있다.   그림 13. PCG   FAB 무엇보다도 디지털 트윈에서 핵심은 바로 애셋 스토어이다. 디지털 트윈에서 필요한 애셋을 모두 직접 만드는 것은 사실상 불가능에 가깝기 때문이다. 에픽게임즈의 통합 애셋 스토어 FAB은 다른 어떤 애셋 스토어 보다도 높은 수준의 퀄리티를 가진 애셋을 제공하고 있으며, 고퀄리티의 애셋을 여러 방식으로 무료로 제공하기 때문에 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 큰 도움을 받을 수 있다.   그림 14. FAB   이외에도, 에픽게임즈는 역동적인 가상 공간 구축에서 핵심인 요소인 캐릭터 생성을 위해 메타휴먼을 제공하여 헐리우드 영화 수준의 포토리얼한 캐릭터를 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 바로 활용할 수 있다. 또한, 자신만의 랜드마크 데이터가 필요할 때는 직접 모델링하지 않고도 휴대폰이나 카메라를 통해 촬영한 데이터를 3D로 변환할 수 있는 리얼리티 스캔도 지원한다.   그림 15. 메타휴먼(왼쪽) 및 리얼리티스캔(오른쪽)   맺음말 지금까지 디지털 트윈과 리얼타임 기술이 디지털 트랜스포메이션을 어떻게 이끌고 있는지 그리고 에픽게임즈가 이를 지원하는 기술과 비전을 살펴보았다. 디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션은 이제 초기 개념 단계를 넘어 산업과 사회 전반에 깊숙이 자리 잡고 있다. 리얼타임 기술은 단순히 ‘보여주는 도구’가 아니라, 기업의 의사결정, 사용자 경험, 나아가 사회적 가치 창출까지 연결되는 인프라로 진화하고 있다. 에픽게임즈와 언리얼 엔진은 이러한 변화의 든든한 파트너로서, 더 많은 산업 분야에서 디지털 트랜스포메이션을 통해 미래를 설계할 수 있도록 기술적 토대를 제공할 것이다.   ■ 권오찬 에픽게임즈 코리아의 부장으로 시니어 에반젤리스트이다. 20여 년간 게임 개발에 몸담았으며, 최근에는 비게임 콘텐츠 산업을 비롯해 건축, 자동차, 제조, 시뮬레이션 등 다양한 일반 산업 분야에서 폭넓은 경험을 쌓고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2025년의 1월 컬럼을 쓰고 있었던 것이 어제 같은데 벌써 11월 칼럼을 쓰고 있는 자신을 바라보면서, 현재의 인공지능(AI)의 변화 속도에 정신 차릴 수 없는 많은 사람들을 바라본다.  2025년은 필자에게는 의미가 있는 해이고, 또한 사건과 사고가 많은 해였다. 필자의 디지털 라이프에서는 컴퓨터를 시작한 지 50년이 되는 해이고, 드디어 개인 디지털 스레드(digital thread)를 만들어서 필자의 인생 70년을 디지털 스레드로 연결해 봤고, 다양한 인공지능 도구를 가지고 옛날 사진이나 자료를 복원해 봤다. 다양한 AI 도구를 사용해 보면서 요즘은 ‘AI 춘추전국시대’라는 생각이 든다. <그림 1~3>은 인공지능 마인드세트와 원칙에 대해 각 설루션에서 생성한 이미지이다.   그림 1. 인공지능 마인드세트와 윈칙(챗GPT 이미지 생성)   그림 2. 인공지능 마인드세트와 윈칙(미드저니 이미지 생성)    그림 3. 인공지능 마인드세트와 윈칙(제미나이 이미지 생성)   그리고 현재 진행되는 인공지능의 다양한 발전을 지켜보면서, 어쩌면 우리의 방향이 거센 풍랑 속에 하루 하루를 견디어 가고 있는 것 같다. 어떤이는 도전을 하고 어떤이는 풍랑에 자신을 그저 맡겨버리는 지도 모르겠다. 수 만명의 사람이 인공지능에 대해서 나름대로 믿음을 가지고 이야기하지만, 모두 단편적인 이야기만 한다. 마치 새로운 기술이 모든 것을 다 해결할 것처럼 과장되고, 왜곡된 지식이 너무 많아서 전문가들도 혼란스럽다. 그러나 감각적이고 근시안적 결정은 철학과 원칙을 무시한 장기 전략의 부재를 가져온다. 2025년 후반기 필자의 관심사는 인공지능 개인 학습 전략, 인공지능의 개인 비즈니스 전략, 그리고 인공지능의 장기적 비전인 인공지능 마인드세트에 대해서 생각해 보는 것이다. 첫 번째는 인공지능 학습 전략이다. 최근의 기술 트렌드를 알아야 인공지능 학습 로드맵을 만들 수 있다. 2025년은 LLM(대규모 언어 모델)에 인공지능 이미지 생성과 음성 생성의 비즈니스가 시작한 해이고, 오픈AI의 사수와 구글의 반격 그리고 애플과 마이크로소프트의 정체라고 할 수 있다. 두 번째는 인공지능 비즈니스 전략이다. 시장이 전략이다. 이러한 도구를 가지고 돈을 어떻게 벌 것인가이다. 우선 최근의 에이전트 인공지능(agentic AI)는 개인의 지식을 비즈니스화할 수 있는 기회를 만들어 주고 있는 것 같다. 세 번째는 인공지능 시대의 장기적 비전이고 지속적인 우리 자신의 진화이다. 그래서 ‘AI 마인드세트(AI mindset)’에 대해서 생각해 봤다. AI 마인드세트는 인공지능 시대에 진화하는 인간 인식 능력을 위한 철학적 설계이다.  인공지능 시대의 도래는 단순히 기술적 효율의 증대를 넘어, 인간의 존재 방식과 사고방식에 대한 근본적인 철학적 전환을 요구한다. 이 변화의 중심에 인공지능 마인드세트가 있다. 이는 AI 기술을 활용하는 능력을 넘어, AI 시대에 적합한 사고방식, 윤리의식, 그리고 협업 태도까지 포괄하는 총체적인 사고체계이자 실천 원칙이다. AI 마인드세트는 궁극적으로 개인과 조직의 인식 능력을 근본적으로 확장하고 진화시키는 것을 목표로 한다.   AI : 단순한 도구를 넘어선 ‘확장된 자아’로의 철학적 인식 AI 마인드세트의 핵심은 인간과 AI의 관계를 재정립하는 데 있다. 우리는 AI를 더 이상 단순한 도구(tool)로 봐서는 안 되며, ‘사고의 파트너’ 또는 ‘공진화 파트너’로 인식해야 한다. 이러한 철학적 전환은 AI를 ‘인간의 인식 능력을 확장하는 인지적 프로스테시스(cognitive prosthesis)’로 바라보는 관점을 지향한다. 즉, AI는 인간의 사고 과정을 보조하고 확장하는 장치로 기능하며, AI와 함께 나의 사고, 기억, 창조 능력을 확장하는 ‘확장된 자아(extended self)’로 진화해야 한다.   가치 창출의 진화 : 생산성에서 통찰과 인식의 확장으로 디지털 마인드세트가 생산성 향상에 초점을 맞추고 문제 해결을 자동화와 최적화에 두었다면, AI 마인드세트는 가치 창출의 초점을 인식의 확장 및 새로운 가치 창출로 이동을 의미한다. 인간의 지적 활동 영역은 이제 예측, 창의, 통찰과 같은 고차원적인 인지 활동으로 이동해야 한다. AI가 방대한 데이터 처리와 최적화를 담당하는 동안, 인간은 AI와 함께 공동 창작, 의사결정, 탐구 과정을 수행함으로써 하이브리드 지능(hybrid intelligence) 관계를 구축하고 인지적 한계를 뛰어넘는 지적 결과물을 창출할 수 있게 된다.   질문력과 시스템적 사고 : 새로운 지적 경쟁력의 설계 AI 시대의 경쟁력은 ‘정답’이 아닌 ‘질문력’에 있다. AI 마인드세트는 질문을 ‘사고의 설계’로 간주하며, ‘AI에게 어떤 질문을 해야 더 나은 답을 얻을 수 있을까’를 고민하게 만든다. 이 실천은 프롬프트 엔지니어링으로 구체화되며, 인간이 원하는 결과를 얻기 위해 사고를 단계적으로 구조화하는 능력을 확장시킨다.   지속적 학습과 불확실성 포용을 통한 적응력 진화 AI 마인드세트는 학습과 실험을 개인과 조직의 기본 모드로 내재화할 것을 요구한다. 첫째, 기존 지식 중심 사고에서 벗어나 지속적 학습(learning over knowing/lifelong learning)과 자기갱신적 태도를 삶의 기본 모드로 삼아 빠르게 변하는 환경에 적응해야 한다. 둘째, 실험적 사고(experimental mindset)를 통해 정답보다 ‘가설 검증’과 ‘피드백 학습’을 중시하며, 완벽보다 빠른 시도와 개선을 반복하는 ‘fail fast, learn faster’ 모토를 실천해야 한다. 마지막으로, 불확실성을 포용하는(embrace uncertainty) 태도가 필수이다. 확정적 정답이 줄어드는 시대에 불확실성을 위협이 아닌 창조의 조건으로 인식하고, 모호함 속에서 의미를 탐색하는 능력을 길러야 한다. 이러한 적응력 진화는 개인을 넘어 조직 차원에서도 실패를 허용하고 학습을 장려하며 크로스 도메인 협업을 확산시키는 문화적 변화를 통해 집단 지성을 진화시킨다. 결론적으로, 인공지능 마인드세트는 기술적 숙련도를 넘어선 인간 존재의 근본적인 재설계 작업이다. 윤리적 감수성(stay ethical & human)을 바탕으로 인간 가치 중심의 판단을 유지하면서, AI를 협력자이자 확장된 자아로 삼아 인간의 인식 능력을 무한히 확장하는 것이야말로 이 시대의 전문가에게 요구되는 가장 중요한 임무가 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 대한민국 정부 및 기업들과 협력해 클라우드와 AI 팩토리를 중심으로 25만 개 이상의 GPU를 포함하는 전국 규모의 AI 인프라 확장 계획을 발표했다. 이번 인프라는 공공과 민간 부문이 함께 구축하며, 자동차, 제조, 통신 등 한국 주요 산업 전반의 AI 기반 혁신과 경제 성장을 견인할 핵심 토대가 될 예정이다. 이번 계획은 세계 각국 정상이 APEC 정상회의 참석을 위해 한국에 모인 가운데 발표됐다.  과학기술정보통신부는 기업과 산업 전반의 독자 AI 개발을 가속화하기 위해 최신 엔비디아 GPU 5만 개 도입을 추진 중이라고 밝혔다. AI 인프라 구축은 엔비디아 클라우드 파트너인 네이버 클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 국가 독자 클라우드 내 컴퓨팅 인프라를 확장하기 위해 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 등 GPU 1만 3000 개를 초기 도입하는 것을 시작으로, 향후 국가 AI컴퓨팅센터 구축 등을 통해 수년간 점진적으로 확대될 예정이다. 이 AI 인프라는 연구기관, 스타트업, AI 기업이 모델과 애플리케이션을 개발할 수 있도록 개방되며, 이는 대한민국의 AI 역량 강화와 인프라 확충을 위한 국가 전략을 뒷받침하게 된다. 또한, 엔비디아는 한국의 산업계, 학계, 연구기관과 AI-RAN과 6G 인프라 개발에도 함께하고 있다. 엔비디아는 최근 삼성(Samsung), SK텔레콤(SK Telecom), 한국전자통신연구원(ETRI), KT, LG유플러스(LG U+), 연세대학교와 협력해 지능형·저전력 AI-RAN 네트워크 기술을 공동 개발 중이다. 이 기술은 GPU 연산 작업을 디바이스에서 네트워크 기지국으로 오프로딩함으로써 컴퓨팅 비용을 절감하고 배터리 수명을 연장할 수 있도록 설계됐다.     한국의 자동차, 제조, 통신 분야 선도 기업들은 엔터프라이즈와 피지컬 AI 개발을 가속화하기 위해 대규모 AI 인프라 투자와 확장을 추진하고 있다. 삼성은 GPU 5만 개 이상을 탑재한 엔비디아 AI 팩토리를 구축해 지능형 제조를 발전시키고 제품과 서비스 전반에 AI를 적용한다. 삼성은 엔비디아 네모트론(Nemotron) 사후 훈련 데이터세트, 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X), 엔비디아 cu리소(cuLitho) 라이브러리, 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 엔비디아 기술을 활용해 정교한 반도체 제조 공정의 속도와 수율을 개선하는 디지털 트윈을 구축한다. 또한 엔비디아 코스모스(Cosmos), 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim), 엔비디아 아이작 랩(Isaac Lab)을 활용해해 가정용 로봇 개발 포트폴리오를 강화하고 있다. SK그룹은 반도체 연구·개발·생산을 고도화하고, 디지털 트윈과 AI 에이전트 개발을 지원하는 클라우드 인프라 구축을 위해 5만 개 이상의 GPU를 탑재할 수 있는 AI 팩토리를 설계하고 있다. SK텔레콤은 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 기반으로 한 소버린 인프라를 제공해, 국내 제조 기업들이 엔비디아 옴니버스를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. SK 텔레콤은 스타트업, 기업, 정부 기관을 대상으로 디지털 트윈과 로보틱스 프로젝트 가속화를 위한 산업용 클라우드 인프라를 제공할 예정이다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 한층 심화된 협력 단계로 나아가며, 모빌리티, 스마트 공장, 온디바이스 반도체 전반에 걸쳐 AI 역량을 공동 개발할 예정이다. 양사는 AI 모델 훈련과 배포를 위해 5만 개의 블랙웰 GPU를 기반으로 협력을 추진한다. 또한 한국 정부의 국가 피지컬 AI 클러스터 구축 이니셔티브를 지원하기 위해, 현대자동차그룹과 엔비디아는 정부 관계자들과 긴밀히 협력해 생태계 조성을 가속화할 계획이다. 이를 통해 약 30억 달러 규모의 투자가 이루어져 한국의 피지컬 AI 산업 발전을 한층 앞당길 전망이다. 주요 이니셔티브로는 엔비디아 AI 기술 센터, 현대자동차그룹 피지컬 AI 애플리케이션 센터, 지역 AI 데이터센터 설립 등이 포함된다. 네이버 클라우드는 소버린 AI와 피지컬 AI용 인프라를 구축하기 위해 엔비디아 AI 인프라를 확장하고 있다. 이에 따라 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰과 기타 엔비디아 블랙웰 GPU를 포함해 최대 6만 개의 GPU를 도입할 예정이다. 네이버 클라우드는 엔비디아 AI 인프라에서 구동되는 엔비디아 네모트론 오픈 모델을 기반으로 차세대 소버린 AI 개발의 다음 단계를 준비 중이다. 또한 네이버 클라우드는 조선, 보안 등 산업 특화 AI 모델을 개발하고, 대한민국 국민 모두를 위한 포용적 AI 구현에 주력할 계획이다. 과학기술정보통신부는 엔비디아와의 협력을 기반으로 주권 언어 모델 개발을 위한 독자 AI 파운데이션 모델(Sovereign AI Foundation Models) 프로젝트를 추진한다. 본 프로젝트는 엔비디아 네모와 오픈 엔비디아 네모트론 데이터세트를 활용해 로컬 데이터를 기반으로 추론(reasoning) 모델을 개발하고 디스틸(distilling)할 예정이다. 또한 LG AI연구원, 네이버 클라우드, NC AI, SK텔레콤, 업스테이지가 독자 모델 개발을 지원하는 프로젝트에 협력한다. 기업, 연구진, 스타트업은 이 모델 개발에 기여하고 이를 활용해 음성, 추론 등 다양한 기능을 갖춘 AI 에이전트를 개발할 수 있다. LG는 피지컬 AI 기술 개발을 촉진하고, 피지컬 AI 생태계를 지원하기 위해 엔비디아와 협력하고 있다. 양사는 LG 엑사원(EXAONE) 모델을 활용해 스타트업과 학계를 지원한다. 일례로, 암 진단을 지원하는 모나이(MONAI) 프레임워크 기반의 엑사원 패스(EXAONE Path) 의료 모델이 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 엔비디아와 협력해 한국의 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’을 활용한 연구 협력을 촉진하기 위한 공동연구센터 설립을 추진 중이다. KISTI는 또한 양자 프로세서와 GPU 슈퍼컴퓨팅을 연결하는 엔비디아의 새로운 개방형 아키텍처 NVQ링크(NVQLink) 지원을 발표했다. 엔비디아 쿠다-Q(CUDA-Q) 플랫폼과 연동되는 NVQ링크는 KISTI가 양자 오류 정정과 하이브리드 애플리케이션 개발 등 분야의 연구를 심화해 차세대 양자-GPU 슈퍼컴퓨터 개발을 가속화할 수 있도록 지원한다. KISTI는 또한 과학 연구 개발을 위한 파운데이션 모델을 구축하고, 오픈소스 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용한 물리 기반 AI 모델 개발을 연구자들에게 지원할 예정이다. 엔비디아와 파트너들은 한국의 경제 발전과 기회 창출을 위해 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 프로그램으로 스타트업을 육성하는 얼라이언스를 설립한다. 얼라이언스 회원사는 SK텔레콤을 포함한 엔비디아 클라우드 파트너가 제공하는 가속 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있다. 또한, IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털 얼라이언스와 엔비디아 인셉션의 지원을 받게 된다. 아울러 스타트업은 엔비디아의 소프트웨어와 전문 기술 역량도 활용할 수 있게 돼, 차세대 기업들의 성장을 더욱 신속하게 추진할 수 있게 된다. 엔비디아는 스타트업을 위한 엔비디아 인셉션 프로그램의 성과를 바탕으로, 차세대 기업 지원을 위해 한국 정부와도 협력할 계획이다. 또한 중소기업벤처부에서 운영하는 ‘엔업(N-Up)’ AI 스타트업 육성 프로그램에도 참여할 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “대한민국은 기술과 제조 분야에서 선도적 입지를 갖추고 있으며, 이는 대한민국이 AI 산업 혁명의 중심에 서 있음을 보여준다. 이 산업혁명에서 가속 컴퓨팅 인프라는 전력망과 광대역만큼 중요한 기반이 되고 있다. 한국의 물리적 공장이 정교한 선박, 자동차, 반도체, 전자제품으로 세계에 영감을 주었듯, 이제는 인텔리전스라는 새로운 수출품을 생산하며 글로벌 변화를 이끌 수 있다”고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “AI가 단순히 혁신을 넘어 미래 산업의 기반이 된 지금, 대한민국은 변혁의 문턱에 서 있다. 엔비디아와 함께 국가 AI 인프라를 확충하고 기술을 개발하는 것은 제조업 역량 등 한국이 보유한 강점을 더욱 강화할 수 있는 투자이며, 이는 글로벌 AI 3대 강국을 향한 대한민국의 번영을 뒷받침할 것”이라고 말했다.

IBM은 자사의 메인프레임 시스템 IBM z17 및 IBM 리눅스원 5(IBM LinuxONE 5)에 적용 가능한 인공지능(AI) 가속기 ‘스파이어 엑셀러레이터(Spyre Accelerator)’를 정식 출시한다고 밝혔다. 스파이어 엑셀러레이터는 생성형 및 에이전트 기반 AI 업무를 지원하는 빠른 추론 기능을 제공하며, 핵심 업무의 보안과 복원력을 최우선으로 고려해 설계되었다. 12월 초부터는 파워11(Power11) 서버용 제품도 제공될 예정이다. 오늘날 IT 환경은 기존의 논리 기반 업무 흐름에서 에이전트 기반 AI 추론 중심으로 전환되고 있으며, AI 에이전트는 저지연(low-latency) 추론과 실시간 시스템 반응성을 요구한다. 기업은 처리량의 저하없이 가장 까다로운 엔터프라이즈 업무와 AI 모델을 동시에 처리할 수 있는 메인프레임과 서버 인프라를 필요로 한다. IBM은 이러한 수요에 대응하기 위해서 생성형 및 에이전트 기반 AI를 지원하면서도 핵심 데이터, 거래, 애플리케이션의 보안과 복원력을 유지할 수 있는 AI 추론 전용 하드웨어가 필수적이라고 판단했다. 스파이어 엑셀러레이터는 기업이 중요한 데이터를 사내 시스템(온프레미스, on-premise) 내에서 안전하게 관리할 수 있도록 설계되었으며, 운영 효율성과 에너지 절감 효과도 함께 제공한다.     스파이어 엑셀러레이터는 IBM 리서치 AI 하드웨어 센터의 혁신 기술과 IBM 인프라 사업부의 개발 역량이 결합된 결과물이다. 시제품으로 개발된 이후 IBM 요크타운 하이츠 연구소의 클러스터 구축과 올버니대학교 산하 ‘신흥 인공지능 시스템 센터(Center for Emerging Artificial Intelligence Systems)’와의 협업을 통해 빠른 반복 개발 과정을 거쳐 완성도를 높였다. 이렇게 기술적 완성도를 높여 온 시제품 칩은 현재는 IBM Z, 리눅스원, 파워 시스템에 적용 가능한 기업용 제품으로 진화했다. 현재 스파이어 엑셀러레이터는 32개의 개별 가속 코어와 256억 개의 트랜지스터를 탑재한 상용 시스템온칩(SoC, system-on-a-chip) 형태로 완성되었다. 5나노미터 공정 기술을 기반으로 제작된 각 제품은 75와트(Watt) PCIe 카드에 장착되며, IBM Z 및 리눅스원 시스템에는 최대 48개, IBM 파워 시스템에는 최대 16개까지 클러스터 구성이 가능하다. IBM 고객들은 스파이어 엑셀러레이터를 통해 빠르고 안전한 처리 성능과 사내 시스템 기반의 AI 가속 기능을 활용할 수 있다. 이는 기업이 IBM Z, 리눅스원, 파워 시스템 상에서 데이터를 안전하게 유지하면서도 AI를 대규모로 적용할 수 있게 되었음을 의미한다. 특히, IBM Z 및 리눅스원 시스템에서는 텔럼 II(Telum II) 프로세서와 함께 사용되어 보안성, 저지연성, 높은 거래 처리 성능을 제공한다. 이를 통해 고도화된 사기 탐지, 유통 자동화 등 예측 기반 업무에 다중 AI 모델을 적용할 수 있다. IBM 파워 기반 서버에서는 AI 서비스 카탈로그를 통해 기업 업무 흐름에 맞춘 종합적인 AI 활용이 가능하다. 고객은 해당 서비스를 한 번의 클릭으로 설치할 수 있으며, 온칩 가속기(MMA)와 결합된 파워용 스파이어 엑셀러레이터는 생성형 AI를 위한 데이터 변환을 가속화해 심층적인 프로세스 통합을 위한 높은 처리량을 제공한다. 또한 128개 토큰 길이의 프롬프트 입력을 지원하며, 이를 통해 시간당 800만 건 이상의 대규모 문서를 지식 베이스에 통합할 수 있다. 이러한 성능은 IBM의 소프트웨어 스택, 보안성, 확장성, 에너지 효율성과 결합되어, 기업이 생성형 AI 프레임워크를 기존 업무에 통합해 나가는 여정을 효과적으로 지원한다. IBM 인프라 사업부 최고운영책임자(COO)이자 시스템즈 사업부 총괄 배리 베이커(Barry Baker) 사장은 “스파이어 엑셀러레이터를 통해 IBM 시스템은 생성형 및 에이전트 기반 AI를 포함한 다중 모델 AI를 지원할 수 있는 역량을 갖추게 됐다. 이 기술 혁신은 고객이 AI 기반 핵심 업무를 보안성과 복원력, 효율성을 저해하지 않고 확장할 수 있도록 돕는 동시에, 기업 데이터의 가치를 효과적으로 끌어낼 수 있도록 지원한다”고 말했다. IBM 반도체 및 하이브리드 클라우드 부문 무케시 카레(Mukesh Khare) 부사장은 “IBM은 2019년 AI 리서치 하드웨어 센터를 설립해, 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 본격적으로 확산되기 이전부터 AI의 연산 수요 증가에 대응해 왔다. 최근 고도화된 AI 역량에 대한 수요가 높아지는 가운데, 해당 센터에서 개발된 첫 번째 칩이 상용화 단계에 진입해 자랑스럽다”면서, “이번 스파이어 칩의 정식 출시로 IBM 메인프레임 및 서버 고객에게 향상된 성능과 생산성을 제공할 수 있게 되었다”고 설명했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 디자인센터 솔리드 엣지(Designcenter Solid Edge) 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 지멘스는 자사의 설계 제품군을 아우르는 통합 브랜드인 ‘디자인센터(Designcenter)’를 2025년 초 발표하고, 솔리드 엣지와 NX를 여기에 포함시켰다. 솔리드 엣지의 최신 업데이트에는 AI 기반 신규 기능과 생산성, 문서화, 사용자 경험 개선 사항이 포함된다. 이는 설계 및 엔지니어링 팀이 온프레미스와 클라우드 환경 전반에서 보다 수월하게 협업하고, 빠르고 스마트하게 작업할 수 있도록 지원한다. 2026 업데이트는 설계 워크플로를 혁신하는 지능형 자동화 기능을 도입한다. 새로운 마그네틱 스냅 어셈블리(Magnetic Snap Assembly) 기능은 AI 기술을 활용해 제약 조건을 자동 적용함으로써 부품 배치 속도를 높인다. 한편 새로운 자동 도면 기능은 AI를 사용해 최소한의 입력만으로 2D 도면 뷰(치수가 포함된 직교, 단면, 등각 투영 뷰 포함)의 최대 80%를 생성한다. 또한, 디자인센터 솔리드 엣지는 설계 환경 내에서 실시간 상황 인식 지원을 제공하는 대화형 AI 챗봇인 디자인 코파일럿(Design Copilot)을 도입한다.     새로운 도구는 복잡한 어셈블리를 단순화하고 제조 준비도를 향상시킨다. 새로운 파트 디스플레이 컨피규레이션(Part Display Configuration)과 향상된 비주얼 익스플로드(Visual Explode) 기능은 문서화와 재사용을 지원한다. 통합된 탭과 슬롯 생성, 다중 에지 플랜지 트리밍, 벽 두께 지원은 재작업을 줄이고 제조 가능성을 개선한다. 디자인센터 솔리드 엣지는 더욱 강력한 도면 작성과 모델 기반 정의(MBD) 기능을 제공한다. 네이트브 개정 테이블, 자동 홀 공차 지정, 그리고 3D PDF 내보내기 시 PMI 단면도 뷰를 지원하여 정확성과 규정 준수가 향상된다. 사용자 정의 기호와 도면 뷰의 음영 처리된 데칼(decal)은 팀 간 협업과 후속 공정에서의 시각적 커뮤니케이션을 강화한다. 이번 업데이트는 더욱 현대적이고 개인화된 설계 경험을 제공한다. 새로운 다크 테마, 확장 가능한 SVG 아이콘, 그리고 새롭게 디자인된 커맨드 바는 사용성을 개선하고 시각적 피로를 낮춘다. 클라우드 기반 설정 동기화는 기기 간 일관된 구성을 보장한다. 또한 가치 기반 라이선싱은 실제 사용량에 맞춰 고급 도구에 대한 유연한 토큰 기반 접근을 제공한다. 한편, 디자인센터 X 솔리드 엣지(Designcenter X Solid Edge) 소프트웨어는 클라우드 중심 모바일 워크플로를 위한 하이브리드 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기능을 도입함으로써 디자인센터 솔리드 엣지의 데스크톱 기능을 보완한다. 사용자는 지정 사용자 라이선싱을 통해 선호 설정을 동기화하고, 여러 기기에서 도구에 접근하며, 보다 유연하게 협업할 수 있다. 지멘스의 디자인센터 솔리드 엣지 2026와 디자인센터 X 솔리드 엣지는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 일부로 제공된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 밀러(John Miller) 메인스트림 엔지니어링 부문 수석 부사장은 “지멘스는 디자인센터 솔리드 엣지 2026과 디자인센터 X 솔리드 엣지를 통해 현대 엔지니어링 팀의 변화하는 요구를 충족하는 보다 스마트하고 연결된 설계 경험을 제공한다. 강력한 AI 자동화와 유연한 클라우드 워크플로의 결합은 고객이 혁신을 가속화하고, 복잡성을 줄이며, 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕는다”고 말했다.

장동인 지음 / 2만 5000원 / 리코멘드 AI 도입, CEO의 기술 이해가 성공을 좌우한다 - 오라클·딜로이트 출신 전문가의 실전 AI 도입 전략서 출간 “기업의 AI 수준은 CEO의 AI 이해 수준을 넘을 수 없다.” ChatGPT부터 AI 에이전트까지 인공지능(AI)이 기업 경영의 핵심으로 부상했다. 기업들은 앞다투어 AI 도입에 나서고 있지만, 실질적인 성과를 내지 못하고 프로젝트가 좌초되는 사례가 속출하고 있다. 이는 시스템 구축에만 집중하고 현장과의 연동에 실패했거나, 경영진의 기술 이해 부족으로 전략을 세우지 못했기 때문이다. 국내 최고의 AI·빅데이터 전문가로 꼽히는 장동인 AIBB LAB 대표가 AI 도입의 성공 전략을 담은 책을 펴냈다. 오라클 본사, 딜로이트, 언스트앤영 등에서 30년간 글로벌 기업 컨설팅을 담당해 온 저자는 『돈 되는 AI, 어디서부터 무엇을 어떻게 해야 할까』를 통해 AI 도입을 고민하는 모든 기업인에게 실전 가이드라인을 제시한다. AI 프로젝트, 첫 문제 정의부터 실패한다 저자는 AI 프로젝트의 90%가 '첫 문제 정의 단계'에서부터 실패한다고 단언했다. 많은 기업이 AI를 도입하면 자동으로 성과가 나올 것이라 착각하지만, 명확한 문제 정의와 전략 없이는 실패를 피할 수 없다는 것이다. 이 책은 이론이 아닌 실전에 초점을 맞춰, 기업 현장에 바로 적용 가능한 구체적인 방법론을 제공한다. 특히 '돈 되는 AI' 문제 정의를 위한 4단계 필터링(문제 정의의 예리성, 데이터 연관성, AI 해결 가능 유형, ROI 산출)을 제시하고, ABCD 방법론(Analysis, Blueprint, Create, Develop)을 통해 AI 도입의 전 과정을 체계화했다. 경영진의 기술 이해가 기업의 생존을 결정한다 엔지니어 출신인 저자는 KAIST AI대학원 CAIO 과정 책임교수이자 6년간 <CEO를 위한 AI 코딩 강의>를 진행하며 경영진의 기술 이해를 강조해 왔다. 이 책에서도 경영진의 기술 이해가 AI 도입 성패를 좌우한다고 거듭 강조했다. 실무자를 위해서는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용한 사내 지식 관리, AI 에이전트를 통한 업무 자동화, 기존 시스템과의 통합 방법 등 구체적인 실전 사례를 제시했다. 또한 보안이 중요한 기업 환경에 최적화된 오픈 소스 LLM, 클로즈드 소스 LLM, 하이브리드 등 다양한 AI 아키텍처를 비교 분석했다. 랭체인, 코파일럿 스튜디오 등 최신 AI 에이전트 개발 도구까지 실무 관점에서 총정리했다. 이 외에도 젠슨 황의 엔비디아 성공 비결, 딥시크(DeepSeek), 테스트 타임 스케일링, MCP(Model Context Protocol) 등 2025년 최신 AI 트렌드를 총망라해 AI 시대 비즈니스 방향을 고민하는 CEO, 임원, 기획자, 실무자 모두에게 필독서가 될 것으로 기대된다.

  알테어가 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 클라우드 플랫폼 ‘알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks) 2026’을 발표했다. 이번 업데이트는 그래픽처리장치(GPU) 통합 및 활용도 강화, 인공지능(AI)·머신러닝 지원 확대, 고도화된 리포팅 기능을 통해 HPC 환경의 가시성과 효율성을 향상시켰다. 최신 버전은 AI 워크로드를 중심으로 설계돼 GPU와의 통합성을 강화했다. 업데이트된 쿠버네티스 커넥터 및 주피터 노트북 연동 기능을 통해 AI 및 머신러닝 모델 학습 환경을 효율적으로 지원하며, 엔비디아, AMD, 인텔 GPU 가속기를 폭넓게 지원한다. IT 관리자는 향상된 GPU 탐색 및 리포팅 기능을 통해 GPU 리소스를 손쉽게 통합하고 최적화할 수 있다. AI 기반 자동화 기능도 대폭 강화됐다. HPC웍스 2026은 AI 기반 메모리 자원 예측 기능을 통해 작업 제출 및 자원 활용을 최적화하고, 지능형 스케줄링 및 메모리 선택 기능으로 HPC 워크로드의 효율성을 극대화한다. 사용자는 복잡한 정보기술(IT) 지식 없이도 빠르게 결과를 얻을 수 있다. 양자 컴퓨팅 지원도 강화됐다. 새로 출시된 버전은 전통적인 방식의 HPC와 양자 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 워크플로를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 신용카드 사기 거래 탐지와 같이 복잡하고 동적인 패턴을 분석하는 작업에 활용할 수 있다. 알테어 HPC웍스 2026은 자사 AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너와의 연계를 통해 맞춤형 AI 모델 학습과 워크로드 자동화를 지원한다. 또한 리포트·대시보드 확장, 윈도우 전용 데스크톱 클라이언트 제공, 스트리밍 API 등으로 IT 운영 효율을 강화했다. 알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “기술 환경이 빠르게 진화함에 따라 알테어는 AI, 머신러닝, 데이터 분석, EDA(전자설계자동화), 양자 컴퓨팅 등 최신 워크로드를 완벽히 지원하도록 설루션을 발전시키고 있다”면서, “지멘스의 일원으로서 향후 이러한 기술력을 더욱 가속화할 예정”이라고 말했다.