OpenAI 코리아 개소식 행사장에 배치된 RNGD 서버와 시연용 워크스테이션[사진=퓨리오사AI]   퓨리오사AI가 9월 12일 열린 OpenAI 코리아 개소식에서 자사의 기술력을 선보이며 AI 업계의 주목을 받았다. 이번 행사에서 퓨리오사AI는 자사 2세대 반도체 'RNGD' 2장만으로 오픈AI의 대규모 언어 모델 'gpt-oss 120B' 기반 챗봇을 실시간으로 구동하는 시연을 진행했다. 이번 시연은 퓨리오사AI가 글로벌 AI 인프라 시장에서 중요한 역할을 할 수 있는 잠재력을 증명하는 계기가 됐다. 오픈AI가 공개한 최고 수준의 오픈 소스 기반 모델인 gpt-oss 120B는 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 적용하여 성능과 효율성을 동시에 갖췄다고 평가받는다. 퓨리오사AI의 RNGD는 이러한 초거대 언어 모델을 기존보다 훨씬 효율적인 전력으로 구동할 수 있어, 고질적인 인공지능의 전력 및 비용 문제를 해결할 수 있다는 점에서 큰 의미를 가진다. 퓨리오사AI의 백준호 대표는 “'AGI(범용인공지능)가 인류 전체에 이롭도록 한다'는 OpenAI의 미션과 'AI를 지속 가능하고 접근 가능하게 한다'는 퓨리오사의 미션은 서로 통한다"며, "RNGD와 gpt-oss의 결합은 전 세계 오픈 소스 기반 AI 생태계를 더욱 빠르게 확산시킬 것"이라고 말했다. 이번 시연을 통해 퓨리오사AI는 초거대 AI 모델 구동에 최적화된 하드웨어 솔루션을 제공하며, AI 기술 대중화에 기여할 것으로 기대된다.    

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 바이브 코딩(vibe coding)이 열풍이다. 이번 호에서는 오픈AI(OpenAI)가 개발한 바이브 코딩을 지원하는 멀티 에이전트 코덱스(Codex)의 사용법을 간략히 소개한다. 얼마 전 챗GPT(ChatGPT) 프로 버전에 무료로 오픈된 코덱스와 오픈소스 코덱스 버전(CLI)의 사용법을 모두 설명한다.   ■ 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. Codex | OpenAI   2025년 4월 중순에 OpenAI o3, o4, Codex가 공개되었다. 멀티 AI 에이전트 기능을 충실히 구현한 영상 데모가 업로드되었고, 특히 자동화 코딩을 지원하는 코덱스가 로컬 컴퓨터에서 실행 가능한 형태로 공개된 점이 인상적이었다.   그림 2. 오픈AI o3, o4, 코덱스 공개 영상   코덱스는 단순한 코드 생성에 그치지 않고 버그 수정, 테스트 실행, 코드 리뷰 제안 등 복잡한 개발 업무를 자동화한다. 각 작업은 사용자의 코드 저장소가 사전 로드된 격리된 클라우드 샌드박스 환경에서 독립적으로 실행되며, 작업의 복잡도에 따라 1분에서 30분 이내에 결과를 제공한다. 또한, 코덱스는 작업 수행 과정에서 생성된 터미널 로그와 테스트 출력 등의 증거를 제공하여, 사용자가 변경 사항을 추적하고 검토할 수 있도록 지원한다.코덱스 코드 및 도구는 깃허브(GitHub)에 공개되었다. Codex Lightweight coding agent that runs : https://github.com/openai/codex 6월 초에는 챗GPT 프로 사용자에게 코덱스 기능이 공개되었다. 코덱스는 챗GPT의 사이드바를 통해 접근할 수 있으며, 사용자는 자연어로 코딩 작업을 지시하거나 기존 코드에 대한 질문을 할 수 있다. 또한 코덱스는 사용자의 개발 환경과 유사하게 구성할 수 있어, 실제 개발 환경과의 통합이 용이하다. 보안 측면에서도 코덱스는 격리된 환경에서 실행되며, 인터넷 접근은 기본적으로 비활성화되어 있다. 필요한 경우 특정 도메인에 대한 접근을 허용할 수 있으며, 이를 통해 외부 리소스를 사용하는 테스트나 패키지 설치 등이 가능하다. 코덱스는 현재 챗GPT 프로/팀/엔터프라이즈 사용자에게 제공되며, 플러스 및 에듀 사용자에게도 점차 확대되고 있다. 또한, 코덱스 CLI(Codex CLI)를 통해 터미널 환경에서도 코덱스의 기능을 활용할 수 있어, 다양한 개발 환경에서의 활용이 가능하다.(openai.com)   챗GPT에서 코덱스 사용법 코덱스를 활용한 전체 사용 과정은 단순한 코드 자동 생성 수준을 넘어, 실제 소프트웨어 개발의 전 과정을 자연어 기반으로 자동화하는 방식으로 개발되어 있다. 코덱스는 현재 깃허브를 기본 연결해 사용하도록 되어 있어, 다음과 같이 필자의 깃허브 프로젝트를 연결해 실습을 진행했음을 밝힌다. https://github.com/mac999/AI_agent_simple_function_ call.git 참고로, 필자는 필자의 깃허브 저장소를 이용하였지만, 독자는 각자 깃허브에 로그인한 후 본인의 프로젝트 개발을 진행할 저장소를 선택해야 한다. 아울러, 바이브 코딩 결과물이 제대로 동작하려면 반드시 챗GPT 등을 이용해 미리 PRD(Product Requirement Document)에 요구사항을 명확히 작성한 후, 이를 바이브 코딩 도구에 입력해 프로젝트와 코드를 생성하도록 하는 것이 좋다.   그림 3. 식사 레스토랑 평가용 앱 개발을 위한 PRD 문서 예시(How to vibe code : 11 vibe coding best practices, https://zapier.com)   프로젝트 시작 : 코드 저장소 구성 및 환경 연결 챗GPT 프로의 왼쪽 메뉴에서 <그림 4>와 같이 코덱스를 실행하면, 연결할 깃허브 계정 및 저장소를 요청한다. 코덱스에서 <그림 4>와 같이 본인의 깃허브 계정을 연결한다.   그림 4     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 엔비디아 지포스(NVIDIA GeForce) RTX GPU와 쿠다(CUDA) 12.8을 통해 로컬 대규모 언어 모델(large language model : LLM) 실행 도구인 ‘LM 스튜디오(LM Studio)’의 성능을 향상했다고 밝혔다.  문서 요약에서 맞춤형 소프트웨어 에이전트에 이르기까지 AI 사용 사례가 계속 확장되고 있다. 이에 따라 개발자와 AI 애호가들은 LLM을 더 빠르고 유연하게 실행할 수 있는 방법을 찾고 있다. 엔비디아 지포스 RTX GPU가 탑재된 PC에서 로컬로 모델을 실행하면 고성능 추론, 향상된 데이터 프라이버시, AI 배포와 통합에 대한 제어가 가능하다. 무료로 체험할 수 있는 LM 스튜디오와 같은 도구는 이러한 로컬 AI 실행을 간편하게 구현할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 사용자는 자신의 하드웨어에서 LLM을 탐색하고 구축할 수 있다. LM 스튜디오는 로컬 LLM 추론을 위해 가장 널리 채택된 도구 중 하나로 자리잡았다. 고성능 llama.cpp 런타임을 기반으로 구축된 이 애플리케이션은 모델을 완전히 오프라인에서 실행할 수 있도록 한다. 또한 사용자 지정 워크플로에 통합하기 위해 오픈AI(OpenAI) 호환 API(application programming interface) 엔드포인트 역할도 수행할 수 있다. LM 스튜디오 0.3.15 버전은 쿠다 12.8을 통해 RTX GPU에서 성능이 향상되면서 모델 로드와 응답 시간이 개선됐다. 또한 이번 업데이트에는 ‘툴_초이스(tool_choice)’ 파라미터를 통한 도구 활용 개선, 시스템 프롬프트 편집기 재설계 등 개발자 중심의 새로운 기능도 추가됐다. LM 스튜디오의 최신 개선 사항은 성능과 사용성을 향상시켜 RTX AI PC에서 높은 수준의 처리량을 제공한다. 즉, 더 빠른 응답, 더 신속한 상호작용, 그리고 로컬에서 AI를 구축하고 통합하기 위한 더 나은 툴을 제공한다.     LM 스튜디오는 유연성을 염두에 두고 제작돼 간단한 실험부터 맞춤형 워크플로 통합까지 다양한 용도로 활용할 수 있다. 사용자는 데스크톱 채팅 인터페이스를 통해 모델과 상호작용하거나 개발자 모드를 활성화해 오픈AI 호환 API 엔드포인트를 제공할 수 있다. 이를 통해 로컬 LLM을 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)나 맞춤형 데스크톱 에이전트와 같은 앱의 워크플로에 쉽게 연결할 수 있다. 예를 들어, LM 스튜디오는 마크다운 기반의 인기 지식 관리 애플리케이션인 옵시디언(Obsidian)에 통합될 수 있다. 사용자는 텍스트 제너레이터(Text Generator), 스마트 커넥션(Smart Connections)과 같은 커뮤니티 개발 플러그인을 사용해 콘텐츠를 생성하고, 연구를 요약하고, 자신의 노트 검색을 수행할 수 있다. 이 모든 기능은 LM 스튜디오를 통해 실행되는 로컬 LLM으로 구동된다. 이러한 플러그인은 LM 스튜디오의 로컬 서버에 직접 연결되므로 클라우드에 의존하지 않고도 빠르고 비공개적인 AI 상호작용이 가능하다. LM 스튜디오 0.3.15 업데이트에는 개발자를 위한 새로운 기능이 추가됐다. 그중에는 ‘툴_초이스’ 매개변수를 통한 도구 사용에 대한 세분화된 제어 기능과 더 길거나 복잡한 프롬프트를 처리할 수 있는 시스템 프롬프트 편집기 업그레이드 등이 포함된다. 개발자는 툴_초이스 파라미터를 통해 도구 호출을 강제하거나, 완전히 비활성화하거나, 모델이 동적으로 결정하도록 허용하는 등 모델이 외부 도구와 연동하는 방식을 제어할 수 있다. 이러한 유연성은 구조화된 상호작용, 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation : RAG) 워크플로 또는 에이전트 파이프라인 구축에 특히 유용하다. 이러한 업데이트는 LLM을 사용하는 개발자의 실험과 프로덕션 사용 사례 모두에서 효율성을 높인다. LM 스튜디오는 젬마(Gemma), 라마3(Llama 3), 미스트랄(Mistral), 오르카(Orca) 등 광범위한 개방형 모델과 4비트부터 고정밀까지 다양한 양자화 형식을 지원한다. 또한, 엔비디아는 소형 RTX 기반 시스템에서 효율성을 최적화하든 고성능 데스크톱에서 높은 처리량을 달성하든, LM 스튜디오가 RTX에서 완전한 제어, 속도, 프라이버시를 모두 제공한다고 설명했다. LM 스튜디오 가속화의 핵심은 소비자 하드웨어에서 효율적인 추론을 제공하도록 설계된 오픈 소스 런타임인 llama.cpp이다. 엔비디아는 LM 스튜디오, llama.cpp 커뮤니티와 협력해 RTX GPU 성능을 극대화하기 위해 ▲쿠다 그래프 활성화 ▲플래시 어텐션 쿠다 커널(Flash attention CUDA kernel) ▲최신 RTX 아키텍처 지원 등의 최적화 사항을 통합했다. LM 스튜디오는 윈도우, 맥OS, 리눅스에서 무료로 다운로드해 실행할 수 있다. 최신 0.3.15 버전과 지속적인 최적화를 통해 사용자는 성능, 맞춤화, 사용성에서 지속적인 개선을 기대할 수 있으며, 로컬 AI를 더 빠르고 유연하며 접근 가능하게 만든다. 사용자는 데스크톱 채팅 인터페이스를 통해 모델을 로드하거나 개발자 모드를 활성화해 오픈AI 호환 API를 사용할 수 있다.  LM 스튜디오는 모델 프리셋, 다양한 양자화 형식, 미세 조정된 추론을 위한 툴_초이스와 같은 개발자 제어 옵션을 지원한다. LM 스튜디오의 성능 개선에 관심이 있는 사용자는 커뮤니티와 엔비디아 주도의 성능 개선이 지속적으로 반영되는 llama.cpp 깃허브(GitHub) 리포지토리에 참여할 수 있다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로, 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추고 있다. 이번 호에서는 오픈소스 AI 에이전트인 오픈마누스(OpenManus)를 통해 AI 에이전트의 동작 메커니즘이 어떻게 구현되는지 분석해 본다.   ■ 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   최근 AI 에이전트 기술이 크게 발전하고 있다. 구글의 에이전트 백서를 보면, 생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로 설명한다. 명시적인 지시가 없어도 스스로 판단하고 능동적으로 목표에 접근할 수 있다. 이러한 에이전트는 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추며, 핵심 구성 요소는 <그림 1>과 같이 사용자 입력에 대한 추론 역할을 하는 모델(보통은 GPT와 같은 LLM), 입력에 대해 필요한 기능을 제공하는 도구(tools), 그리고 어떤 도구를 호출할지 조율하는 오케스트레이션의 세 가지로 이루어진다.   그림 1. AI 에이전트의 구성 요소(Agents, Google, 2024)   이번 호에서는 AI 에이전트의 동작 메커니즘을 분석하기 위한 재료로, 딥시크(DeekSeek)와 더불어 관심이 높은 마누스(Manus.im)에서 영감을 받아 개발된 오픈마누스(OpenManus) 오픈소스 AI 에이전트를 활용하겠다. 오픈마누스는 메타GPT(MetaGPT)라는 이름으로 활동 중인 중국인 개발자가 공개한 AI 에이전트이다. 개발자는 오픈마누스가 연결된 다양한 도구를 LLM으로 조율하고 실행할 수 있다고 주장하고 있다. 깃허브(GitHub) 등에 설명된 오픈마누스는 다음과 같은 기능을 지원한다. 로컬에서 AI 에이전트 실행 여러 도구 및 API 통합 : 외부 API, 로컬 모델 및 자동화 도구를 연결, 호출 워크플로 사용자 지정 : AI가 복잡한 다단계 상호 작용을 효율적으로 처리 여러 LLM 지원 : 라마(LLaMA), 미스트랄(Mistral) 및 믹스트랄(Mixtral)과 같은 인기 있는 개방형 모델과 호환 자동화 향상 : 내장 메모리 및 계획 기능을 통해 코딩, 문서 처리, 연구 등을 지원   <그림 2>는 이 에이전트가 지원하는 기능 중 일부이다. 프롬프트 : “Create a basic Three.js endless runner game with a cube as the player and procedurally generated obstacles. Make sure to run it only in browser. If possible also launch it in the browser automatically after creating the game.”   그림 2   오픈마누스는 이전에 중국에서 개발된 마누스에 대한 관심을 오픈소소로 옮기는 데 성공했다. 오픈마누스는 현재 깃허브에서 4만 2000여 개의 별을 받을 정도로 관심을 받고 있다.    그림 3. 오픈마누스(2025년 4월 기준 42.8k stars)   필자는 오픈마누스에 대한 관심이 높았던 것은 구현된 기술보다는 에이전트 분야에서 크게 알려진 마누스에 대한 관심, 오픈소스 버전의 AI 에이전트 코드 공개가 더 크게 작용했다고 생각한다. 이제 설치 및 사용해 보고, 성능 품질을 확인해 보자. 그리고 코드 실행 메커니즘을 분석해 본다.    오픈마누스 설치 개발 환경은 이미 컴퓨터에 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA), 파이토치(PyTorch) 등이 설치되어 있다고 가정한다. 이제, 다음 명령을 터미널에서 실행해 설치한다.   conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus pip install -r requirements.txt playwright install   오픈마누스가 설치하는 패키지를 보면, 많은 경우, 기존에 잘 만들어진 LLM, AI Agent 라이브러리를 사용하는 것을 알 수 있다. 여기서 사용하는 주요 라이브러리는 다음과 같다.  pydantic, OpenAI, fastapi, tiktoken, html2text, unicorn, googlesearch-python, playwright, docker     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 오라클에 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU를 지원해 에이전틱 AI와 추론 모델의 혁신을 가속화하고 있다고 밝혔다. 오라클은 자사 데이터센터에 수랭식 엔비디아 GB200 NVL72 랙을 최초로 도입하고 최적화했다. 현재 수천 개의 엔비디아 블랙웰 GPU가 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)와 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure : OCI)를 통해 고객이 사용할 수 있도록 배치되고 있다. 이는 차세대 추론 모델과 AI 에이전트 개발과 실행을 지원한다. 오라클이 도입한 GB200에는 고속 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand)와 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 네트워킹이 포함된다. 이를 통해 확장 가능하고 저지연 성능을 구현하며, 엔비디아와 OCI 소프트웨어와 데이터베이스 통합의 풀스택을 지원한다. OCI는 엔비디아 GB200 NVL72 시스템을 최초로 도입한 기업 중 하나이다. OCI는 세계 최대 규모의 블랙웰 클러스터를 구축하려는 계획을 갖고 있다. OCI 슈퍼클러스터(Supercluster)는 10만 개 이상의 엔비디아 블랙웰 GPU로 확장해 전 세계적으로 급증하는 추론 토큰과 가속 컴퓨팅 수요를 충족할 예정이다. 지난 몇 주 사이 오픈AI(OpenAI)를 비롯한 여러 기업에서 새로운 추론 모델을 출시하면서 AI 혁신은 빠른 속도로 계속되고 있다.     엔비디아는 “OCI의 사례는 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 시스템이 전 세계적으로 본격 가동되기 시작한 최신 사례이다. 이는 클라우드 데이터센터를 대규모 인텔리전스를 제조하는 AI 팩토리로 탈바꿈시키고 있다”고 설명했다. 이러한 새로운 AI 팩토리는 36개의 엔비디아 그레이스 CPU와 72개의 엔비디아 블랙웰 GPU를 결합한 랙 스케일 시스템인 엔비디아 GB200 NVL72 플랫폼을 활용한다. 이를 통해 고급 AI 추론 모델 기반의 에이전틱 AI를 위한 고성능과 에너지 효율을 제공한다. OCI는 모든 규모의 고객에게 블랙웰을 제공할 수 있는 유연한 배포 옵션을 지원한다. 여기에는 공공, 정부, 소버린 클라우드는 물론 OCI 전용 리전(Dedicated Region)과 OCI 알로이(Alloy)를 통한 고객 소유의 데이터센터까지 포함된다. 한편 새로운 GB200 NVL72 랙은 엔비디아 DGX 클라우드에서 사용할 수 있는 첫 번째 시스템이다. 엔비디아 DGX 클라우드는 OCI와 같은 주요 클라우드에서 AI 워크로드를 개발하고 배포하기 위해 소프트웨어, 서비스, 기술 지원을 제공하는 최적화된 플랫폼이다. 엔비디아는 추론 모델 훈련, 자율주행차 개발, 칩 설계와 제조 가속화, AI 도구 개발 등 다양한 프로젝트에 이 랙을 사용할 예정이다. GB200 NVL72 랙은 현재 DGX 클라우드와 OCI에서 사용할 수 있다.

어도비가 AI 기반 콘텐츠 구상, 생성 및 제작을 위한 올인원 앱인 새로운 파이어플라이(Firefly)를 공개했다. 파이어플라이는 크리에이터가 한 곳에서 크리에이티브 제어 기능을 사용해 이미지, 영상, 오디오, 벡터를 생성하고, 어도비의 크리에이티브 앱 전반에서 창작물을 반복 수정하며, 이를 제작 단계로 원활하게 연결할 수 있도록 돕는다. 어도비는 “상업적으로 안전한 파이어플라이 모델군과 더불어 구글 클라우드, 오픈AI(OpenAI)를 비롯한 파트너 모델에 대한 선택, 그리고 크리에이티브 클라우드 앱에 긴밀히 통합된 AI 구동 툴을 통해 업계에서 가장 포괄적인 크리에이티브 AI 플랫폼을 제공한다”고 전했다. 파이어플라이는 또한 크리에이티브 전문가가 파트너 모델을 사용해 다양한 스타일을 탐색할 수 있는 선택권도 제공한다. 현재 구글 클라우드와 오픈AI 모델을 사용할 수 있으며, fal.ai, 이디오그램(Ideogram), 루마(Luma), 피카(Pika), 런웨이(Runway) 등의 파트너 모델은 향후 몇 달 내 제공될 예정이다. 이 밖에도 파이어플라이에서 새롭게 선보이는 파이어플라이 보드(Firefly Boards, 공개 베타)를 통해 무드 보드(moodboarding) 제작, 크리에이티브 콘셉트 탐색 뿐 아니라 한 번에 수백 가지의 변형 작업을 반복하며 아이디어 구상을 위해 협업할 수 있는 AI 퍼스트 공간을 제공한다. 파이어플라이는 이미지, 영상, 오디오 및 벡터 생성을 통합하고 크리에이티브 제어 기능을 제공함으로써, 크리에이티브 전문가들이 더욱 생산적이고 정밀하게 작업할 수 있도록 돕는다. 포토샵(Photoshop), 프리미어 프로(Premiere Pro), 익스프레스(Express) 등 어도비의 크리에이티브 애플리케이션과 통합되어, 아이디어 구상부터 실제 제작까지 콘텐츠 제작 프로세스의 모든 단계에 걸쳐 AI로 구동되는 지원을 제공한다. 파이어플라이의 상업적으로 안전한 모델은 참조 이미지를 기반으로 파이어플라이의 결과물에 대한 가이드를 제공하는 구조 및 스타일 참조(Structure and Style Reference) 외에도 생성된 이미지와 영상의 카메라 앵글을 정밀하게 제어하고, 생성된 영상의 시작 및 종료 프레임을 지정하며, 오디오 및 영상을 다양한 언어로 번역하는 등 여러 기능을 지원한다. 또한, 어도비는 생생한 이미지를 위한 새로운 파이어플라이 이미지 모델 4(Firefly Image Model 4), 디테일하고 복잡한 이미지를 위한 파이어 플라이 모델 4 울트라(Firefly Image Model 4 Ultra), 텍스트 프롬프트와 이미지로 푸티지를 생성하는 파이어플라이 비디오 모델(Firefly Video Model) 등 상업적으로 안전한 어도비 크리에이티브 AI 모델도 정식 출시했다. 파이어플라이 앱은 파이어플라이 이미지 모델 4 및 파이어플라이 이미지 모델 4 울트라를 비롯해 상업적으로 안전하며 바로 제작에 사용 가능한 어도비의 모든 파이어플라이 모델을 포함한다.     파이어플라이 앱은 크리에이티브 전문가가 자신에게 가장 적합한 방식으로 유연하게 AI를 사용할 수 있도록 지원하기 위해 오픈AI의 이미지 생성 역량, 구글의 이마젠3(Imagen 3), 비오2(Veo 2) 및 플럭스 1.1 프로(Flux 1.1 Pro) 등 다양한 미적 스타일을 지닌 파트너의 제작 모델로 실험할 수 있는 선택권을 제공한다. 어도비는  fal.ai, 이디오그램, 루마, 피카 및 런웨이 등의 파트너 모델도 향후 몇 달 내 추가 통합할 계획이다. 파이어플라이 앱에서 공개 베타 버전으로 제공되는 새로운 파이어플라이 보드는 크리에이터가 무드 보드 및 스토리 보드 제작, 브레인스토밍, 크리에이티브 콘셉트 탐색, 한 번에 수백 가지 변형 반복 작업, 아이디어 구상을 위한 협업을 수행하고, 바로 제작에 돌입할 수 있는 AI 퍼스트 작업 공간을 제공한다. 초기에 프로젝트 콘셉트(Project Concept)로서 선공개한 파이어플라이 보드는 본격적인 제작 단계에 들어가기 전 크리에이티브 팀이 아이디어를 빠르고 효율적으로 정리하고 공유할 수 있도록 지원한다. 또한 크리에이터가 한 곳에서 아이디어를 시각화하고, 정교하게 다듬어 다음 단계의 작업으로 원활히 넘어갈 수 있도록 해준다. 생성형 AI와 크리에이티브 API로 구성된 어도비 파이어플라이 서비스(Firefly Services)는 어도비 AI 기술을 콘텐츠 제작 워크플로에 직접 통합해, 기업이 다양한 마케팅 채널에 맞춰 애셋 크기를 조정하는 등 반복적이고 시간 소모적인 작업을 신속하게 처리할 수 있도록 돕는다. 어도비는 상업적으로 안전한 파이어플라이 모델을 기반으로 파이어플라이 서비스에 새로운 API를 도입하고 있다. 현재 베타 버전으로 제공되는 포토샵 API는 기업들이 이미지 편집 워크플로를 보다 빠르게 처리할 수 있도록 하며, 텍스트를 비디오로(Text-to-Video) API와 이미지를 비디오로(Image-to-Video) API는 텍스트와 스틸 샷을 실사 클립으로 변환한다. 파이어플라이 이미지 모델 4를 활용한 최신 텍스트를 이미지로(Text-to-Image) API와 제품 설명 영상 등 몰입도 높은 비디오 콘텐츠 제작을 제작할 수 있는 아바타 API(Avatar API)도 곧 출시될 예정이다. 새로운 파이어플라이는 웹에서 사용할 수 있으며, 모바일 앱도 곧 출시될 예정이다. 한편 파이어플라이 이미지 모델 4, 파이어플라이 이미지 모델 4 울트라 및 새로운 파이어플라이 비디오 모델은 파이어플라이 웹에서 정식 출시됐으며, 파이어플라이 보드는 파이어플라이 앱 내에서 공개 베타 버전으로 제공된다.  어도비의 데이비드 와드와니(David Wadhwani) 디지털 미디어 사업 부문 사장은 “파이어플라이는 이미지, 영상, 오디오 및 벡터 생성을 단일의 공간에서 제공함으로써 AI 기반 크리에이티브 제작 경험을 혁신할 것”이라며, “새로운 파이어플라이 모델과 파트너 모델의 통합으로 이용자들은 자신의 비전을 실현할 수 있는 최고의 선택을 할 수 있다”고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 올라마(Ollama)와 오픈AI(OpenAI) GPT가 지원하는 오픈 소스 AI 모델을 블렌더(Blender)와 연결해 프롬프트 입력에 의한 자동 모델링 에이전트를 개발하는 방법을 설명한다. 이 연결을 통해 3D 모델링 작업 흐름을 간소화하고, 간단한 텍스트 프롬프트만으로 3D 장면을 생성하고 수정할 수 있다. 이번 호의 내용을 통해 이 프로세스를 직접 구현하는 방법을 이해하고, AI 에이전트 도구로서 LLM 모델의 역량을 평가할 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. 프롬프트 : ‘Generate 100 cubes along the line of a circle with a radius of 30. The color and size of each cube are random.’   개념 : 텍스트 기반 3D 모델링 ‘텍스트 기반 3D 모델링’이란, 사용자가 입력한 텍스트를 AI 모델이 분석하여 블렌더에서 실행할 수 있는 코드를 생성하고 이를 통해 3D 그래픽을 구현하는 방식이다. 텍스트 토큰을 조건으로 설정하여 메시 모델을 생성하는 방법도 존재하며, 이는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion : SD) 계열의 기술을 활용하는 경우가 많다. 그러나 SD 기반 모델은 정확한 크기와 위치를 지정하는 데 근본적인 한계를 가진다. 이번 호에서는 정확한 치수를 가진 모델을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으므로, SD 기반 모델에 대한 자세한 설명은 생략한다. 텍스트를 3D 모델로 변환하는 에이전트 도구는 CAD 툴과의 상호작용 방식을 개선할 가능성이 있으며, 그래픽 모델링의 진입 장벽을 낮추고 신속한 프로토타이핑이 가능할 수 있다.   실행 가능한 코드 다운로드 이번 호의 내용과 관련된 실행 가능한 코드는 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있으니 참고한다. GitHub 링크 : https://github.com/mac999/blender-llm-addin   라이브러리 설치 블렌더와 올라마를 설치해야 한다.   1. 블렌더 다운로드 : blender.org   2. 윈도우에서 올라마 다운로드 : https://ollama.com/download   3. 오픈 소스 LLM 모델 설치(터미널에서 실행) ollama pull llama3.2 ollama pull gemma2 ollama pull codellama ollama pull qwen2.5-coder:3b ollama pull vanilj/Phi-4   4. 필요한 라이브러리 설치 pip install pandas numpy OpenAI ollama   블렌더의 파이썬(Python) 환경에서 라이브러리를 설치하려면, 블렌더 설치 경로에 맞게 다음을 실행해야 한다. cd "C:/Program Files/Blender Foundation/Blender /python/bin" ./python.exe -m ensurepip ./python.exe -m pip install pandas numpy OpenAI ollama   코드 설명 블렌더 UI 패널 생성 사용자가 블렌더에서 직접 모델을 선택하고 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있도록 커스텀 UI를 생성한다. class OBJECT_PT_CustomPanel(bpy.types.Panel): 　bl_label = "AI Model Selector" 　bl_idname = "OBJECT_PT_custom_panel" 　bl_space_type = 'VIEW_3D' 　bl_region_type = 'UI' 　bl_category = "Gen AI 3D Graphics Model" 　def draw(self, context): 　　layout = self.layout 　　layout.label(text="Select Model:") 　　layout.prop(context.scene, "ai_model", text="") 　　layout.label(text="User Prompt:") 　　layout.prop(context.scene, "user_prompt", text="") 　　layout.operator("object.submit_prompt", text="Submit")     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

마이크로소프트가 미래 핵심 산업의 성장을 이끌 주요 AI 혁신 사례를 발표하면서, 한국의 AI 트랜스포메이션 가속화를 위한 본격 지원에 나서겠다고 밝혔다. 마이크로소프트는 3월 26일 열린 ‘마이크로소프트 AI 투어 인 서울(Microsoft AI Tour in Seoul)’에서 ‘마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)’에 추론 모델을 적용한 두 가지 AI 에이전트를 처음으로 공개됐다. 추론은 AI가 업무 데이터와 웹 정보 등 복잡한 데이터를 기반으로 추론하고, 다양한 맥락을 통합해 고도화된 문제 해결을 지원하는 기능이다. 리서처(Researcher)는 오픈AI의 o3 추론 연구 모델과 코파일럿의 조합 및 심층 검색 기능을 통합해 새로운 시장 전략, 분기 미팅을 위한 고객 조사 등의 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있다. 애널리스트(Analyst)는 최신 추론 모델의 연쇄 추론 능력을 기반으로 분산된 다양한 데이터를 분석해 새로운 제품의 수요 예측, 소비자 구매 패턴 분석, 매출 데이터 트렌드 파악 등 비즈니스 핵심 인사이트를 도출한다. 이번에 공개된 AI 에이전트는 오는 4월부터 마이크로소프트 365 코파일럿 라이선스 고객 대상으로 ‘프런티어(Frontier)’ 프로그램을 통해 순차적으로 제공될 예정이다. ‘AI 투어 인 서울’ 행사 참석을 위해 한국을 찾은 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO 겸 이사회 의장은 비즈니스 리더들과 만나 AI 발전 방향과 산업별 적용 가능성을 논의하며, 국내 산업의 혁신과 성장을 가속화하기 위한 기술 협력과 지원 확대를 약속했다. 그는 “AI는 한국의 일상과 업무 방식을 빠르게 변화시키고 있다”면서, “소비재, 에너지, 유통, 통신 등 다양한 산업 분야의 한국 기업이 AI를 적극 도입해 새로운 성장과 기회를 창출해 나가는 모습을 직접 볼 수 있다는 건 정말 멋진 일”이라고 말했다.     또한, 이번 행사에서는 마이크로소프트의 주요 고객 및 파트너사의 리더들이 전하는 AI 전략 및 비즈니스 인사이트와 함께, 해당 산업에서 AI 설루션을 통해 창출된 혁신적인 변화가 소개됐다.  KT는 2024년 체결한 마이크로소프트와의 전략적 파트너십을 바탕으로 AI·클라우드 혁신을 위한 협력 방향과 구체적인 실행 계획을 공개했다. 또한, 마이크로소프트 365 코파일럿 전사 도입과 CoE(Center of Excellence) 설립 사례를 발표하며, 사내 AI 기반 업무 시스템 구축을 위한 노력을 강조했다. 또한, KT는 올해 한국어 및 한국 문화에 최적화된 대규모 언어 모델(LLM) AI 설루션을 출시할 예정이며, 이를 KT의 고객 서비스에 적용해 차세대 AI 경험을 제공한다는 계획이다. 스마트 홈 로봇 ‘Q9’을 소개한 LG전자는 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service) 기반 GPT 연동 및 음성 합성 기술을 통해 스마트한 공감지능 대화 서비스를 제공하며, 보다 안전하고 편리한 생활 환경을 조성할 수 있는 새로운 스마트 공간 플랫폼을 제시했다. 씨젠은 AI 기반 개발 자동화 시스템(SGDDS) 프로젝트를 통해 연구 속도를 획기적으로 개선한 사례를 발표했으며, 이를 통해 분자진단 업계의 연구 혁신을 가속화하고, 새로운 연구 방식의 기준을 정립했다. GS리테일은 마이크로소프트 365 코파일럿을 활용한 다양한 업무 효율성 향상 사례를 발표하며, 물류·유통 산업의 AI 혁신 가능성을 조명했다. 아모레퍼시픽은 개인 맞춤형 피부 진단을 제안하는 애저 오픈AI 서비스 기반 대화형 AI 뷰티 카운슬러(AI Beauty Counselor)를 소개하며, AI를 통한 뷰티 산업의 새로운 혁신을 예고했다. 한화큐셀은 애저 오픈AI 서비스와 IoT를 활용해 태양광 에너지 관리 시스템을 혁신한 사례를 공개하면서, 에너지 대전환 시대의 과제를 해결할 수 있는 AI 전략을 제시했다. 갤럭시 코퍼레이션은 애저 오픈AI 서비스를 기반으로 한 AI 설루션 '소라(Sora)'를 선보이며, 엔터테인먼트 산업에서 기술과 콘텐츠의 융합으로 새로운 경험이 창출되는 미래를 현실로 구현했다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “한국의 국제적 산업 경쟁력과 창의성은 AI 중심의 글로벌 비즈니스 생태계에서도 선도적인 위치를 확보하는 데 중요한 기반이 되고 있다”면서, “이번에 발표된 사례는 산업별 AI 트랜스포메이션이 가져오는 혁신과 성과를 보여준다”고 강조했다.

마이크로소프트가 3월 26일, 서울 양재 aT센터에서 ‘모두를 위한 AI, AI 혁신의 오늘과 내일’을 주제로 마이크로소프트 AI 투어 인 서울(Microsoft AI Tour in Seoul)을 개최한다고 밝혔다. 마이크로소프트 AI 투어는 전 세계 60개 도시를 순회하며 조직과 파트너, 비즈니스 리더, 기술 전문가 등에게 AI 혁신을 촉진하고 새로운 기회를 창출하는 데 필요한 기술과 지식을 전하고 있다. 서울에서 열리는 마이크로소프트 AI 투어는 개발자와 엔지니어를 비롯해 AI 인프라 및 비즈니스 혁신에 관심 있는 관계자라면 사전 신청을 통해 무료로 참가할 수 있다. 이번 행사에서는 AI를 활용한 비즈니스 성장과 지속 가능한 가치 창출을 이끌어낼 수 있는 방법에 대해 논의하는 자리가 마련되며, 마이크로소프트 AI 기술과 설루션을 직접 체험하고 배울 수 있는 세션도 진행된다.     키노트 세션에는 마이크로소프트의 사티아 나델라(Satya Nadella) CEO 겸 이사회 의장이 연사로 참여한다. 그는 깃허브의 토마스 돔케(Thomas Dohmke) CEO, 한국마이크로소프트 조원우 대표와 함께 ‘AI 혁신의 시대, 변화 주도하기’를 주제로, AI가 한국을 포함한 전 세계에서 어떻게 생활과 업무 방식을 변화시키고 있는지, 그리고 그 변화가 산업 전반에 미치는 영향에 대한 인사이트를 나눌 예정이다. 특히 키노트 세션에서는 국내 주요 산업을 대표하는 기업들의 AI 혁신 사례가 소개된다. 마이크로소프트는 최신 AI 기술을 선도적으로 도입함으로써 비즈니스 혁신을 성공적으로 이끈 국내 기업들의 사례를 통해 한층 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 브레이크아웃 세션에서는 AI 산업 혁신과 실제 적용 사례를 다루는 총 25개 세션이 진행된다. 생성형 AI, 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot), AI 에이전트, 데이터 및 클라우드 인프라 등 다양한 주제가 다뤄지며, 산업별 활용 사례와 최신 기술 동향도 함께 소개된다. 참가자들은 마이크로소프트의 비즈니스 임원과 기술 전문가들의 발표를 통해 AI 혁신 전략과 인사이트를 살펴보고, 코파일럿을 활용한 비즈니스 AI 인프라 구축 방안을 모색할 수 있다. 또한, 금융·의료·제조·소매유통 등 다양한 산업에서 마이크로소프트 AI가 창출한 실질적인 성과를 확인하고, 각 산업에 최적화된 AI 활용 전략을 탐색할 기회를 얻게 된다. 워크숍 세션에서는 AI 기술 실습을 중심으로 총 12개의 세션이 진행된다. 참가자들은 애저 AI 에이전트 서비스(Azure AI Agent Service)와 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)를 활용해 맞춤형 AI 에이전트를 개발하고, 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)을 통해 실시간 데이터 처리 및 AI 기반 분석을 실습할 수 있다. 또한, 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)를 활용한 생성형 AI 설루션 구현 및 최적화 기법을 익히는 세션이 진행될 예정이다. 아울러 마이크로소프트 비즈니스 임원 및 기술 전문가들과 함께 신뢰할 수 있는 AI 환경 구축을 위한 코파일럿 기반 비즈니스 AI 인프라 발전 전략을 논의하는 시간도 마련된다. 커넥션 허브에서는 업계 전문가들과 교류하며 네트워크를 확장할 수 있는 다양한 부스가 운영된다. 참가자들은 전문가 네트워크 쇼케이스, 인터랙티브 씨어터 세션 등의 부스를 방문해 마이크로소프트 제품 및 엔지니어링 전문가들과 직접 소통할 수 있다. 이와 함께 애저(Azure), 서피스(Surface), 시큐리티(Security) 부스를 비롯해 AI 포스트 카드 제작 등 다양한 체험형 프로그램도 진행될 예정이다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “이번 행사는 전 세계 AI 트랜스포메이션을 선도하는 마이크로소프트와 국내의 주요 고객 및 파트너사, 비즈니스 리더, IT 업계 전문가들이 한자리에 모여, AI 기술 혁신과 비즈니스 성장을 가속화할 새로운 기회를 발굴하는 자리”라면서, “참가자들이 AI 기술을 비즈니스에 효과적으로 적용할 전략을 탐색하고, AI 비전을 현실로 구현할 인사이트를 얻기를 기대한다”고 전했다.

디지털 트윈/클라우드/AI 중심으로 DX의 실질적 가치 제공   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 2024년 어려운 경제 상황에서 제조산업의 변화를 뒷받침하며 시장 성과를 거두었다. 다양한 산업군에서 디지털 제조 혁신이 본격화될 것으로 보이는 가운데, 2025년에는 디지털 트윈과 클라우드 및 AI 기술을 중심으로 디지털 제조의 새로운 패러다임을 제시하며, 고객사의 비즈니스 가치를 극대화하는 전략을 강화할 예정이다. ■ 정수진 편집장     2024년 비즈니스 성과와 주요 동향에 대해 소개한다면 작년에는 전반적인 경제 상황의 어려움 속에서 기업들의 투자 비용에 대한 조정이 이뤄졌다고 보이는데, 이런 상황에서도 인공지능(AI) 등 새로운 기술 도입에 대한 평가/분석/도입이 꾸준히 진행됐다. 한편으로 산업별로 기술 투자 패턴이 변화하는 모습을 볼 수 있었다. 반도체 분야에서는 연구개발(R&D) 및 생산과 관련해 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 투자가 본격화되었고, 조선 산업에서는 중국과의 경쟁 속에서 국내 주요 조선사를 중심으로 스마트 조선소(smart yard)와 관련한 이니셔티브가 꾸준히 추진됐다. 자동차 산업은 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 중심으로 다양한 자동차 소프트웨어 개발을 위한 플랫폼의 검토 및 구축에 초점을 맞췄으며, 배터리 분야에서는 열폭주를 지연시키거나 안전한 배터리 개발을 위한 시뮬레이션과 EU의 ‘배터리 여권(Battery Passport)’ 규제에 대응하기 위한 플랫폼의 도입이 활발히 진행되었다. 전자 분야에서는 전사 프로젝트 관리 및 품질 관리 설루션이라든가 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리), 설계 자동화 등의 기업 프로젝트가 진행됐다. 중소기업 및 스타트업에서는 클라우드 기반 솔루션 도입이 빠르게 늘어난 것이 눈에 띤다. 지멘스는 NX X, 옵센터 X(Opcenter X), 심센터 X(Simcenter X), 팀센터 X 에센셜(Teamcenter X Essentials), 폴라리온 X(Polarion X) 등 클라우드 기반 솔루션을 묶어서 ‘서비스형 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator as a Service : XaaS)’로 부르고 있는데, 이런 퍼블릭 클라우드 제품을 사용하는 국내 고객이 전년 대비 5배 증가하는 성과를 보였다. 대기업과 비교하면 비용 규모는 작지만, 이러한 변화는 중소벤처기업부와 협력한 스타트업 지원 프로그램 및 대학교 라이선스 제공 프로그램 등 지멘스가 적극적으로 추진한 이니셔티브의 성과라고 볼 수 있다.   2024년 지멘스에서 중점적으로 추진한 화두는 무엇인지 크게 세 가지를 중점적으로 추진했다. 첫째는 디지털 트윈으로 제품, 생산, 성능의 포괄적인 디지털 트윈을 기반으로 한 효율화 프로젝트가 본격적으로 시작되었다. 둘째는 인공지능(AI)을 기반으로 한 생산 및 설계 자동화 기술 개발이다. 작년 하반기에 발표한 팀센터의 RAG(검색 증강 생성) 기반 생산 AI 기능이 이를 대표적으로 보여주는 사례이다. 셋째는 클라우드 솔루션의 활성화이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 클라우드 기반의 플랫폼 도입과 고객사의 디지털 전환을 위한 컨설팅에 집중하였다. 최근 열린 CES 2025에서도 지멘스는 이러한 화두를 깊이 있게 소개했다. 특히 국내 제조산업에서는 대내외 환경의 변화에 대응하기 위해 디지털 전환이나 효율화 이니셔티브가 필요하다는 현실적인 인식이 강화되고 있다. 지멘스는 기업이 디지털 전환을 2025년의 최우선 과제로 추진할 것으로 전망하고 있으며, 이에 대응해 제품과 기술을 공급하는 것뿐만 아니라 전략적 가치를 제공하고자 드라이브를 강화하고 있다는 점을 CES에서 강조했다.   제품군별로 지난 해 비즈니스를 평가한다면 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 네 개의 브랜드를 중심으로 하는 설루션 제품군을 갖고 있다. 여기에는 ▲NX, 솔리드 엣지, 젤 X(Zel X) 등 설계 제품군을 포함하는 디자인센터(Designcenter) ▲시뮬레이션 및 테스트 제품군의 심센터(Simcenter) ▲PLM인 팀센터(Teamcenter) ▲생산 분야 설루션을 아우르는 옵센터(Opcenter) 등이 있다. 작년에는 특히 심센터의 성장세가 높았고, 엔터프라이즈용 CAD의 시장 평가가 좋은 가운데 디자인센터도 꾸준한 성장을 보였다. 팀센터는 지난 6년간 네 배 정도의 성장을 거두었으며, 최근에는 전사 플랫폼으로서 가치를 소개하면서 고객 투자도 늘어 시장에서 성과가 나오고 있다는 점이 고무적이다. 옵센터는 플랜트 시뮬레이션이나 프로세스 시뮬레이션, CAM 기반의 원가 관리 등에서 좋은 성과를 얻는 가운데 MES(생산 관리 시스템) 시장에서도 프로젝트를 진행하고 있다.   지멘스 인더스트리 소프트웨어 코리아의 조직 및 인원은 어떻게 구성되어 있으며, 최근 변화가 있다면 국내에서 영업, 제품 비즈니스, 기술 프리세일즈, 서비스 등에 걸쳐 300여명의 인력을 갖추고 있으며, 최근 테크니컬 아키텍트 사업부를 신설했다. 전기 전자 비즈니스를 진행하는 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스)에 180여 명이 있으며, 작년에 인수를 발표한 알테어의 인력까지 포함하면 올해 말에는 650여 명까지 늘어날 것으로 보인다. 이는 국내 소프트웨어 기업으로서는 상위권의 규모이지 않을까 싶다. 알테어의 인수는 ‘디지털 엔터프라이즈 설루션’을 내걸고 있는 지멘스 그룹 전체에서 소프트웨어의 위상이 더욱 높아지고 있음을 보여준다. 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 과학, 인공지능 분야에서 알테어가 가진 역량을 지멘스의 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오와 결합함으로써 반도체 등에서 더욱 통합된 기술 포트폴리오를 제공하면서, 더욱 완전한 AI 기반 설계/시뮬레이션 포트폴리오를 구축할 수 있을 것으로 보인다. 알테어 인수를 통해 소프트웨어 비즈니스의 성장폭을 더욱 키울 수 있을 것으로 기대한다.   디지털 트윈 기술이 국내에서 어느 정도 활용되고 있다고 보는지 디지털 트윈의 발전 단계를 미러링(모사) – 모니터링(관제) – 시뮬레이션(모의) – 페더레이션(연합) – 오토노머스(자율) 등 다섯 단계로 볼 수 있다. 많은 기업에서 아직은 시뮬레이션을 중심에 두고 디지털 트윈을 활용하고 있지만, 페더레이션 단계로 발전하려는 시도를 보이고 있다. 예를 들어 LG에너지솔루션은 설비와 공장 및 프로세스를 연결해서 디지털 트윈 기반으로 제품을 설계하고 가상 생산을 진행하는 체계를 마련하고자 노력 중이다. 조선 산업에서는 중후장대형의 레거시 환경을 자율화 환경으로 과감하게 혁신하려는 시도를 하고 있다. 완전 자율화 공장을 지향하는 기업들이 국내서도 등장하고 있는데, 이런 흐름에서 지멘스가 내세우는 실행형 디지털 트윈(Executable Digital Twin, XDT)이 향후 시장에서 주요한 기술로 자리 잡을 것으로 기대한다. 지멘스의 실행형 디지털 트윈은 최적화된 동작 모델과 실제 제품의 동작 환경 사이에 상호작용을 구현함으로써 제품과 설비, 생산까지 디지털 트윈을 구현할 수 있도록 돕는다.   지멘스의 디지털 트윈 기술이 경쟁사와 차별화되는 점을 소개한다면 지멘스는 데이터의 일관된 흐름과 연결성을 지원하는 통합 플랫폼으로서 팀센터(Teamcenter)를 제공한다. 팀센터는 제조 데이터 관리 중심의 PLM에서 나아가 설계부터 제조, 서비스까지 모든 데이터를 통합 관리할 수 있는 유니파이드 BOM(Unified BOM) 구조를 제공하는 것이 경쟁사 대비 큰 강점이라고 할 수 있다. 또한, 지멘스는 고객의 디지털 전환을 위한 유니파이드 BOM 컨설팅 서비스를 제공하며, 효율적인 데이터 관리와 최적화된 디지털 트윈 구현을 돕고 있다.   AI와 관련해서는 어떻게 제조 시장에 접근하고 있는지 CAE를 시작으로 제조 분야에서 AI에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다고 보고 있다. 이에 따라 올해 AI 이니셔티브를 강화할 계획이다. 지멘스의 AI는 디자인센터, 심센터, 팀센터, 옵센터 포트폴리오 모두에 걸쳐 지원되는데, 자체 AI 엔진보다는 오픈AI(OpenAI)와 같은 외부 AI 엔진과 협업을 통해 설루션을 개발하는 방식이다. 이를 기반으로 생성형 설계(제너레이티브 디자인)나 최적화 등을 위한 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 탑재하고, 고객의 데이터를 분석해 업무에 활용할 수 있는 플랫폼을 제공하고자 한다. 예를 들어, 팀센터의 AI 기능은 고객 데이터의 대규모 분석을 지원하며, 설계와 제조 과정에서 인터랙티브한 작업 환경을 제공한다. 성공적인 AI 활용을 위해서는 데이터에 대한 고객의 인지도 및 데이터 축적/분류/관리 전문성을 키울 필요가 있다고 본다. 기업의 데이터 전문가를 양성하는 것도 중요하다. 이와 함께, 국내에서는 AI를 위한 데이터 가공 전문 업체와 협력하여 설계 데이터, 시뮬레이션 데이터, PLM 데이터를 최적화하고 생성형 AI 채팅 방식의 업무 환경을 구축하거나 제조 산업에 필요한 AI 설루션을 최적화하는 작업도 진행하고 있다.   2025년의 주요한 비즈니스 전략과 계획을 소개한다면 작년에 디지털 트윈과 디지털 전환을 중심으로 한 교육 프로그램을 진행했는데, 올해는 이를 더욱 확대해 국내 제조업 임원들의 디지털 혁신에 대한 이해도를 높이고자 한다. 그리고 기존 고객사에 대한 업셀링을 강화하여 AI 기반 추가 기능과 최신 버전으로의 업그레이드를 제안할 계획이다. 또한, 비즈니스 가치 셀링(Business Value Selling)을 통해 기술적 접근을 넘어, 고객사의 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는 설루션을 제안할 예정이다. 기존 주요 고객을 대상으로 한 고도화 비즈니스를 꾸준히 이어가면서, 타사 설계 설루션을 사용하던 고객사의 윈백도 진행하고 있다. 심리스한 통합 제품 개발 툴체인이 제공하는 가치를 중시하는 분위기 속에 CAD부터 지멘스의  포트폴리오로 전환할 수 있도록 지원을 강화하고자 한다. 지멘스가 제공하는 ‘가치 기반 라이선싱’ 정책에 대한 시장의 반응도 좋은 편이다. 제품 가격 인상에 관한 계획은 현재로서는 없으며, 통상적인 인플레 반영 정도만 진행하고자 한다. 대신 SaaS로 전환하는 고객에 대해서는 더 큰 가격 메리트를 제공할 예정이다. 기존 온프레미스 설루션을 SaaS로 전환하면 고객은 인프라 투자 부담을 덜 수 있고, 처리 속도나 공급사의 지속적인 지원에서 이점을 얻을 수 있다는 점을 강조할 것이다. 이번 CES 2025에서 지멘스는 ‘팀센터 디지털 리얼리티 뷰어(Teamcenter Digital Reality Viewer)’와 ‘NX 이머시브 디자이너(NX Immersive Designer)’ 등 제품 개발 환경을 혁신할 수 있는 설루션을 소개했다. 이들 설루션은 올해 국내 시장에 공식 출시할 계획이다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 하는 팀센터 디지털 리얼리티 뷰어는 고성능 실시간 레이 트레이싱 기능을 팀센터에 탑재해, 사실적인 물리 기반의 제품 디지털 트윈을 원활하게 시각화하고 상호 작용할 수 있도록 한다. NX 이머시브 디자이너는 고품질 4K OLED 마이크로 디스플레이와 컨트롤러를 갖춘 소니의 XR 헤드 마운트 디스플레이를 NX와 결합해, 설계자가 3D 객체와 직관적으로 상호작용할 수 있도록 돕는다. 국내 제조업계는 디지털 전환과 관련한 투자에 여전히 신중한 태도를 보이고 있다. 특히 중소기업은 기술 도입에 대한 비용 부담이 크기 때문에, 정부와의 협력을 통해 지원을 강화할 필요가 있다. 또한, 데이터 관리 및 활용에 대한 고객사의 인식 향상과 전문가 양성이 시급하다고 보는데, 이러한 과제를 해결하기 위해 교육, 컨설팅, 기술 지원을 지속적으로 확대할 계획이다.     ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.