HPE가 대규모 AI 팩토리와 슈퍼컴퓨터를 위한 'HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅 포트폴리오'의 주요 혁신 사항을 발표했다. 이번 발표는 고객이 AI를 더 효율적으로 확장하고 배포하며, 데이터에서 인사이트를 도출하는 시간을 단축하는 데 중점이다. HPE는 엔비디아와 협력해 구축한 이번 풀스택 AI 설루션이 컴퓨팅, GPU, 네트워킹, 액체 냉각, 소프트웨어 및 서비스를 긴밀하게 통합해 대규모 환경과 국가별 소버린 환경에 최적화했다고 밝혔다. 현재 아르곤 국립 연구소, 독일 슈투트가르트 고성능 컴퓨팅 센터, 허드슨 리버 트레이딩, 한국과학기술정보연구원 등 세계적인 연구 기관과 AI 기업들이 HPE의 인프라를 채택해 혁신을 가속하고 있다. HPE는 자사의 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX5000’에 엔비디아의 최신 설루션을 적용한다. 먼저 액체 냉각 방식의 ‘엔비디아 베라 CPU 컴퓨트 블레이드’를 도입한다. 각 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX240 컴퓨트 블레이드’는 최대 16개의 엔비디아 베라 CPU를 탑재해 까다로운 AI 워크로드를 지원한다. 이는 랙 하나 당 최대 40개의 블레이드와 640개의 CPU, 5만 6320개의 엔비디아 올림푸스 코어를 확장할 수 있다. 또한 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드를 통해 초고속 네트워킹 환경을 제공한다. 이 스위치는 포트당 800Gb/s의 연결성을 지원하며 높은 전력 효율을 갖춘 것이 특징이다.     대규모 및 소버린 환경을 위한 ‘HPE AI 팩토리’ 포트폴리오도 강화한다. HPE는 1조 개 이상의 매개변수를 가진 거대 모델을 위해 설계된 차세대 시스템 ‘HPE 기반 엔비디아 베라 루빈 NVL72’ 랙 스케일 시스템을 선보인다. 이 시스템은 36개의 CPU와 72개의 루빈 GPU, 6세대 NV링크 네트워킹 등을 탑재해 대규모 환경에서 높은 효율을 낸다. 이와 함께 새로운 AI 서버인 ‘HPE 컴퓨트 XD700’도 출시한다. 엔비디아 HGX 루빈 NVL8을 기반으로 한 이 서버는 랙당 최대 128개의 루빈 GPU를 지원하며, 이전 세대보다 두 배 향상된 GPU 집적도를 통해 전력과 냉각 비용을 절감한다. 이외에도 모든 HPE AI 팩토리 포트폴리오에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션’ GPU를 사용할 수 있게 된다. 소프트웨어와 서비스 측면에서는 엔비디아 클라우드 파트너 프로그램 인증을 획득해 클라우드 서비스 제공사의 검증 프로세스를 간소화한다. 수세 가상화 및 랜처 프라임 스위트를 통한 멀티 테넌시 옵션도 확장해 가상머신용 GPU 패스스루 등을 지원한다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 및 오픈시프트와의 통합은 물론, AI 팩토리의 운영과 확장을 돕는 ‘엔비디아 미션 컨트롤’ 소프트웨어도 제공할 예정이다. HPE의 트리시 담크로거 수석부사장은 “세계 최고 성능의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 3대를 구축한 HPE는 최첨단 AI 워크로드와 고성능컴퓨팅을 결합해 과학적 혁신을 주도하고 있다”면서, “엔비디아와 협력해 의학, 생명과학, 제조 등 다양한 분야에서 한계를 뛰어넘는 데 필요한 성능을 제공하겠다”고 밝혔다. 엔비디아의 크리스 매리어트 부사장은 “기업과 국가가 AI의 잠재력을 실현하려면 대규모 모델 학습과 고성능컴퓨팅 워크로드를 처리할 인프라가 필수”라면서, “양사가 공동 개발한 인프라는 가속 컴퓨팅과 액체 냉각 기술을 결합해 인사이트 도출 시간을 단축한다”고 설명했다.

델 테크놀로지스는 성능과 다용도성을 강화한 2026년형 에일리언웨어 게이밍 노트북 신모델 3종을 공개했다. 델 테크놀로지스는 사용자 수요에 맞춰 제품군을 프리미엄 모델인 ‘에어리어-51(Area-51)’과 메인스트림 모델인 ‘오로라(Aurora)’ 두 가지로 재편했다. 에일리언웨어 에어리어-51은 하이엔드급 플래그십 컴퓨터이며, 에일리언웨어 오로라는 강력한 성능과 간결한 폼팩터를 갖춘 다용도 PC다. 이번에 선보인 신제품은 16형 안티 글레어 OLED 패널을 장착한 에일리언웨어 16 에어리어-51과 에일리언웨어 16X 오로라 그리고 18형 대화면의 에일리언웨어 18 에어리어-51이다. 에일리언웨어 16 에어리어-51과 에일리언웨어 16X 오로라는 에일리언웨어 제품군 중 처음으로 안티 글레어 OLED 패널을 사용했다. 이 패널은 기존 OLED의 단점인 빛 반사와 눈부심을 32% 줄여 밝은 곳에서도 게임 몰입감을 높여준다. 240Hz 고주사율과 0.2ms 응답 속도를 지원하며 실제와 가까운 생생한 색상을 표현한다.   ▲ 에일리언웨어 16 에어리어-51 노트북   신제품 3종은 모두 인텔 코어 울트라 200HX 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 탑재했다. 에일리언웨어 18 에어리어-51과 16 에어리어-51은 플래그십 모델에 걸맞게 높은 전력을 지원하며 극한의 오버클러킹 환경에서도 안정적인 성능을 유지한다. 에일리언웨어 16X 오로라는 AI 가속을 지원하는 프로세서와 RTX 5070Ti GPU를 탑재해 게임과 창작 작업 모두에서 효율적인 성능을 제공한다. 냉각 기술도 개선했다. 진보된 크라이오 챔버 냉각 기술을 적용해 공기 유입은 35% 늘리고 소음은 15% 줄였다. 이를 통해 장시간 게임을 할 때도 쾌적한 환경을 유지한다. 특히 에일리언웨어 18 에어리어-51은 이전 모델보다 팬 용량을 20% 키워 안정성을 높였다. 디자인 면에서도 변화를 주었다. 에어리어-51 모델에는 에일리언웨어 30주년을 기념하는 AW30 디자인 콘셉트를 적용했다. 제로 힌지 설계를 통해 매끄러운 외관을 구현했으며 체리 울트라 로 프로파일 기계식 키보드로 타건감을 살렸다. 에일리언웨어 16X 오로라는 인터스텔라 인디고 색상을 적용해 세련된 분위기를 연출했다. 스텔스 모드를 활성화하면 성능 모드가 저소음으로 바뀌고 키보드 백라이트가 흰색으로 변해 조용한 공간에서도 사용하기 적합하다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “이번 신제품은 에일리언웨어의 30년 혁신 기술을 집대성한 결과물로 OLED 디스플레이와 향상된 방열 설계를 통해 몰입감 있는 경험을 제공한다”면서, “앞으로도 사용자 피드백을 바탕으로 성능과 디자인에서 타협하지 않는 게이밍 설루션을 제공하겠다”라고 밝혔다.

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.

캐드앤그래픽스 CNG TV는 ‘AI 에이전트 대전환, 전문성 설계부터 코딩 혁명까지’를 주제로 인공지능팩토리 김태영 대표와 소이랩(SOY.LAB) 최돈현 대표를 초청, 방송을 진행했다. 이번 방송에서는 CNG TV 전문위원인 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원의 사회로 최근 뜨거운 이슈가 되고 있는 AI 에이전트 트렌드에 대해 살펴보았다. 자세한 내용은 다시보기 페이지에서 확인할 수 있다.   CNG TV 발표자 - 김태영 대표(인공지능팩토리), 최돈현 대표(SOY.LAB)   AI 에이전트 대전환 시대, 전문가의 설계와 코딩 혁명이 가져올 미래 단순한 도구 활용을 넘어 AI 에이전트(AIA)가 업무의 주축이 되는 대격변의 시대가 도래했다. 기술의 단순 재현(Representation)을 넘어 전문가가 직접 시스템을 설계(Design)하고 지휘(Orchestration)하는 생존 전략이 필요한 시점이다. 인공지능팩토리 김태영 대표와 SOY.LAB 최돈현 대표는 이번 방송을 통해 AI 에이전트의 최신 흐름과 실무 적용 방안을 심도 있게 다루었다. AI 에이전트의 진화: 툴 콜링에서 자율적 임무 수행까지 AI 기술은 LLM(대규모 언어 모델)에서 시작하여 RAG(검색 증강 생성), 멀티턴 대화, 그리고 도구를 직접 호출하는 '툴 콜링(Tool Calling)' 단계로 빠르게 진화했다. 과거에는 개발자만이 API를 통해 도구를 연결할 수 있었으나, MCP(Model Context Protocol)의 등장으로 일반 엔지니어도 다양한 외부 기능을 에이전트에 연결할 수 있는 길이 열렸다. 특히 최근 주목받는 '오픈클로(OpenClaw)' 시스템은 하트비트(Heartbeat) 기능을 통해 에이전트를 주기적으로 깨워 스스로 업무를 수행하게 한다. 이는 사용자가 일일이 명령을 내리는 리액티브(Reactive) 방식을 넘어, AI가 스스로 판단하고 실행하는 프로액티브(Proactive) 방식으로의 전환을 의미한다. 김태영 대표는 실제 실험을 통해 에이전트의 자율적 업무 가능성을 확인했다고 밝혔다. 바이브 코딩과 코딩 에이전트가 만드는 생산성 혁명 '바이브 코딩(Vibe Coding)'의 등장은 개발 생태계에 큰 충격을 주었다. 커서(Cursor)나 클로드 코드(Claude Code)와 같은 에이전트는 파일 시스템에 접근하여 스스로 코드를 수정하고 실행하며, 사용자의 의도(Vibe)만으로 결과물을 만들어낸다. 이러한 에이전트는 단순히 코드 작성에 그치지 않고 문서 작성, PPT 제작, 웹페이지 구축 등 다양한 스킬(Skill)을 장착하여 범용적인 업무 비서로 진화하고 있다. 하지만 에이전트가 공유기 설정을 변경하거나 시스템 보안을 위협할 수 있는 수준까지 발전함에 따라, 격리된 환경(샌드박스)에서의 운영과 시스템적 보안 설계가 필수가 되었다. 시댄스 2.0과 비주얼 생성 AI의 격변 영상 및 이미지 생성 분야에서도 거대한 변화가 일어나고 있다. 바이트댄스(Bytedance)의 '시덴스(Seedance) 2.0'은 실사에 가까운 고품질 영상 생성 능력을 보여주며 기존의 글로벌 모델들을 위협하고 있다. 이미지 한 장으로 비행기 탈출 장면과 같은 역동적인 영상을 생성하거나, 짧은 명령만으로 고수준의 광고 영상을 제작하는 것이 가능해졌다. 또한 '컴피 클라우드(Comfy Cloud)'의 등장은 고가의 그래픽 카드 없이도 저렴한 비용으로 전문가급 워크플로우를 구축할 수 있게 했다. 이는 개인이 GPU 자원을 클라우드에서 활용하며 복잡한 노드 기반의 생성 프로세스를 운영할 수 있게 됨으로써, 1인 창작자의 기술적 진입 장벽을 혁신적으로 낮추었다. 전문가의 역할 변화와 미래 지향적 관점 AI가 숙련가의 영역을 대체함에 따라, 인간 전문가의 역할은 '어떻게 만드느냐'보다 '무엇을 설계하느냐'로 이동하고 있다. 최돈현 대표는 인문학적 소양과 예술적 통찰력을 바탕으로 한 전문성이 결여된 AI 결과물은 시장에서 오래 살아남기 어렵다고 강조했다. 앞으로의 산업 구조에서는 큰 기업에 소속된 인재보다, AI 에이전트를 지휘하여 가치를 창출하는 '1인 기업가'의 비중이 높아질 것으로 예측된다. 따라서 기술에 매몰되기보다 본연의 도메인 지식을 강화하고, AI를 효율적으로 지휘하는 설계 능력을 갖추는 것이 생존의 핵심이다.

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.

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.

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.

엔비디아는 지난 3월 18일 GTC 2026에서 국내 AI 산업 관계자들을 위한 ‘GTC 2026 코리아 AI 엑스퍼트 데이’를 마무리했다고 전했다. 이번 행사는 엔비디아 젠슨 황 CEO의 기조연설에서 공개된 최신 기술 비전을 한국 시장에 연결하고, 국내 AI 생태계 관계자들과 구체적인 기술 활용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 현장에는 국내 주요 기업 관계자와 개발자 300여 명이 참석했으며, 엔비디아 본사 주요 임원진도 현장을 찾았다. 행사는 엔비디아 코리아 정소영 엔터프라이즈 비즈니스 총괄의 환영사로 시작됐다. 이어 엔비디아 김태용 옴니버스 제품 엔지니어링 총괄 부사장이 한국 시장의 전략적 중요성을 강조하며, 엔비디아의 글로벌 비전이 국내 AI 생태계에 가져올 새로운 기회를 소개했다. 별도로 마련된 세션에서는 GTC 2026의 핵심 발표 내용을 한국 개발자와 기업 환경에 맞춰 정리하는 시간을 가졌다. 기술 심화 세션에서 엔비디아 설루션 아키텍트 팀은 반도체 공정 최적화를 위한 최신 기술 스택과 차세대 AI 패러다임으로 주목받는 에이전틱 AI 기술을 상세히 다뤘다. 로보틱스와 디지털 트윈 및 자율 시스템을 아우르는 피지컬 AI 기술이 스마트 공장과 자율주행 등 국내 제조 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 실질적인 방안도 제시됐다.     기술 세션 외에도 엔비디아 전문가 4명이 참여한 패널 토론과 질의응답 세션이 진행됐다. 참석자들은 AI 모델 개발과 GPU 인프라 구축 및 실무 도입 시 과제 등 현장의 목소리가 담긴 질문을 ,던졌으며 엔비디아 전문가들과 기술적 해법을 모색하며 교류했다. 특히 현대자동차 관계자가 참여한 노변 대담에서는 엔비디아 설루션을 실제 산업 현장에 적용한 사례가 공유되었다. 이 자리에서는 자동차 설계와 제조 혁신 과정에서 AI와 시뮬레이션 기술이 수행하는 역할에 대해 깊이 있는 논의가 이뤄졌다. 엔비디아는 이번 코리아 AI 엑스퍼트 데이가 GTC 2026에서 발표된 글로벌 AI 기술 흐름을 한국 산업 환경과 연결하는 가교 역할을 했다고 평가했다. 엔비디아는 행사 말미에 소개된 4월 ‘네모트론 개발자 데이 서울’ 등 다양한 개발자 중심 프로그램을 통해 국내 기업과 개발자들이 최신 AI 기술을 더욱 적극적으로 활용할 수 있도록 지원을 이어갈 계획이다.