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BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 세계적으로 주목받고 있는 팔란티어(Palantir)의 온톨로지 플랫폼 아키텍처를 소프트웨어 공학 관점에서 분석하고, 오픈소스 기술을 활용한 구현 방법을 정리한다. 팔란티어의 핵심은 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 통합하고 확장하는 개방성에 있다. 이번 호에서는 국방이나 제조 분야에서 팔란티어가 어떻게 검증된 오픈소스 기술 기반 위에 독자적인 온톨로지(ontology)라는 의미론적 추상화 계층을 구축했는지, 그리고 그 구조를 파헤쳐 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   팔란티어 아키텍처 팔란티어 아키텍처의 근간에는 ‘대체가 아닌 통합’이라는 철학이 있다. 이는 기업이 이미 막대한 투자를 한 데이터레이크, ERP, CRM과 같은 기존 IT 환경을 교체하는 대신, 이들을 하나로 묶고 그 가치를 증대시키는 플랫폼 역할을 하는 것이다. 이러한 철학은 아키텍처의 명확한 관심사 분리로 이어진다. 배포, 오케스트레이션, 데이터 처리와 같은 하위 계층은 의도적으로 쿠버네티스(Kubernetes), 스파크(Spark), 플링크(Flink) 등 보편적인 오픈소스 표준 위에 구축된다. 이를 통해 고객의 기존 기술 스택 및 엔지니어링 역량과 마찰 없이 통합된다. 반면, 온톨로지, AI 플랫폼(AIP)과 같은 상위 계층에는 팔란티어의 독자적인 지적 재산이 집중된다. 이 구조는 고객이 새로운 데이터베이스나 컴퓨팅 엔진이 아닌, 기존 자산과 상호 작용하는 새로운 패러다임을 구매하게 만들어 비즈니스 가치를 제안한다. 플랫폼의 안정성과 확장성은 두 가지 핵심 기술, 즉 자율 배포 시스템인 아폴로(Apollo)와 쿠버네티스 기반의 컨테이너 오케스트레이션 기판인 루빅스(Rubix)에 의해 뒷받침된다. 이 기반 위에서 데이터 통합 및 분석 플랫폼인 파운드리(Foundry), 국방 및 정보 분석에 특화된 고담(Gotham), 그리고 AI 모델을 온톨로지와 연결하는 AIP(Artificial Intelligence Platform)가 운영된다.   그림 1. 팔란티어 아키텍처 구조 개념도   그림 2. 국방 분야 서비스인 팔란티어 고담 플랫폼   그림 3. 서비스의 지속적인 자율 통합/배포(CI/CD)를 위한 팔란티어 아폴로   데이터 처리 워크플로 팔란티어의 워크플로는 이기종의 파편화된 데이터 소스를 연결하고, 이를 구조화된 지식으로 변환하여 온톨로지 모델로 변환한다.   데이터 수집 및 파싱 PDF, 문서, 이미지와 같은 비정형 데이터는 먼저 ‘미디어 셋(media sets)’이라는 파일 모음으로 수집된다. 데이터를 파싱하는 과정은 블랙박스가 아니다. 개발자는 파이썬(Python)이나 자바(Java) 변환과 저수준 파일 시스템 API를 사용하여 직접 파이프라인을 구축한다. 이는 결정론적이고, 테스트 가능하며, 버전 관리가 가능한 파이프라인을 통해 신뢰성과 거버넌스를 확보하는 엔지니어링 중심의 접근 방식이다. 더 나아가 AIP는 AI 기반 파싱 기능을 제공한다. 이는 사전 훈련되거나 맞춤화된 AI 모델(예 : NLP 모델)을 파이프라인 내에 통합하여 개체명 인식, 요약과 같은 정교한 작업을 수행하는 방식이다. 이 구조는 엔지니어가 견고한 데이터 파이프라인을 구축하고, AI 엔지니어가 그 안에 두뇌 역할을 하는 모델을 배포하는 효율적인 이중 계층 시스템을 만든다.   기반 처리 기술 이러한 데이터 변환 및 통합 로직은 독점 엔진에 종속되지 않는다. 모든 데이터는 아파치 파케이(Apache Parquet), 아브로(Avro)와 같은 표준 형식으로 저장되며, 대규모 배치 처리를 위한 아파치 스파크, 실시간 스트림 처리를 위한 아파치 플링크와 같은 오픈소스 런타임을 사용한다.   온톨로지 메타모델 온톨로지는 팔란티어의 핵심 차별화 요소로, 기업의 모든 데이터, 모델, 프로세스를 현실 세계의 대응물(공장, 고객, 제품 등)과 연결하는 의미론적, 동역학적 계층이다. 이는 기업의 ‘디지털 트윈(digital twin)’ 역할을 한다. 온톨로지의 개념은 객체 지향 프로그래밍(OOP)과 매우 유사하다. 객체(object)는 클래스(class)에 해당한다. 온톨로지의 ‘항공기’ 객체 유형은 OOP의 Aircraft 클래스와 같다. 속성(property)은 속성(attribute)에 해당한다. ‘항공기’ 객체의 ‘꼬리 번호’ 속성은 Aircraft 클래스의 tailNumber 속성과 같다. 연결(link)은 객체 간의 관계(association)에 해당한다. ‘조종사’가 ‘항공기’에 탑승한다는 연결은 Pilot 객체와 Aircraft 객체 간의 관계를 정의한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

설계 오류를 미리 해결하고 디자인 협업과 의사결정 속도 높이다   건축 프로젝트의 높은 비용과 막대한 리스크를 어떻게 줄일 수 있을까? 새로운 건물 디자인을 시뮬레이션하고 다른 기술을 인터랙티브 3D 공간에서 선보임으로써, 고객은 프로젝트 시작 전에 새로운 가상 현실을 완전히 시각화하고 참여할 수 있다. 이는 개선된 디자인, 더 빠른 반복, 더 높은 품질 및 더 낮은 비용과 같은 이점을 의미한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   프로젝트 : 인터랙티브 VR은 호텔, 대학 및 부동산 개발자를 위한 건물 디자인 및 건설을 개선한다. 목표 : 고객이 새로운 디자인 프로젝트를 진정으로 경험하고, 협업하며, 반복할 수 있도록 돕는다. 플랫폼 : VR – HTC Vive, Oculus Rift, Oculus Go, HoloLens, 360 video     인터랙티브 VR 및 360도 동영상으로 고객 환경 개선 모텐슨(Mortenson)은 미국에 본사를 둔 건축, 개발 및 에너지 및 엔지니어링 서비스 제공업체이다. 이 회사는 개인 소유이며 미국 전역에 사무소를 두고 있다. 상업용 건물, 스포츠 시설, 의료, 재생 가능 에너지, 가상 디자인 및 건설(VDC), 안전 등에서 전문성을 평가받고 있다. 몇 년 전, 모텐슨은 시각화 기술을 디자인 및 고객 경험 서비스에 통합하는 것의 가치를 깨닫고 가상 인사이트 팀을 구성했다. 이후 그들은 유니티(Unity)를 사용하여 건물 디자인 검토 및 영업 및 마케팅 이니셔티브와 같은 다양한 고객 요구 사항에 맞는 인터랙티브 가상 현실(VR) 및 360도 동영상 경험을 제공하는 전문가가 되었다. 그들의 VR 고객에는 스톤브릿지 메리어트 호텔(Stonebridge Marriott Hotels), 버크넬대학교(Bucknell University), 펜실베니아주립대학교(Pennsylvania State University), 카이저 퍼머넌트(Kaiser Permanente) 및 워싱턴대학교 메디컬 센터(University of Washington Medical Center)와 같은 주요 브랜드와 조직이 포함된다.   결과 고객과 개발 팀이 실시간 3D 설계 검토에서 협업할 수 있도록 지원한다. 네트워크화된 인터랙티브 및 대규모 경험을 통해 디자인 반복 속도를 높인다. 건설 단계 이전에 디자인 문제를 식별하여 대규모 프로젝트에서 고객의 비용을 절감한다. 고객이 이해관계자, 잠재 학생에게 비전을 판매하고 기부자로부터 자금을 모을 수 있도록 허용한다. 모텐슨이 25개 이상의 장치와 플랫폼에 VR 및 360도 비디오를 쉽게 출력할 수 있도록 한다.     3D 및 VR 혁신의 가능성을 보다 몇 년 전 윌 애덤스(Will Adams)와 마크 킨스만(Marc Kinsman) 등 모텐슨의 신기술 개발자들은 고객 프로젝트를 위한 VR과 360도 비디오의 가치를 인식했다. 첫 번째 오큘러스(Oculus) 헤드셋이 막 출시되었고, 애덤스는 유니티가 이 플랫폼을 지원한다는 사실을 알고 즉시 참여했다. 애덤스는 “대학원에 다닐 때 디지털 환경의 모니터 기반 소비와 몰입형 소비 간의 공간 인지 차이에 대해 연구했으며, 이는 모텐슨에서 우리 프로젝트 팀을 위해 VR에서 건물을 시뮬레이션하는 아이디어를 탐구하게 했다”면서, “그 당시에는 실시간 엔진이나 프로그래밍에 대한 경험이 많지 않았지만, 이러한 기술을 배우는 데 시간을 투자할 가치가 있을 것이라는 것을 알았다”고 전했다. 애덤스의 동료인 킨스만도 “유니티의 지원 커뮤니티 덕분에 유니티를 배우기 쉬울 것”이라는 이유로 함께했다. 프로젝트 설루션 기술자인 테일러 컵(Taylor Cupp)은 AEC 산업에서 VR 리더십으로 잘 알려져 있으며, 모텐슨에서의 가상 현실의 탄생을 잘 기억하고 있다. 그는 “미네소타 대학교에 있을 때 윌이 하고 있던 연구에 함께 작업했다”면서, “나는 모텐슨 고객에게 실시간 시뮬레이션 서비스를 제공하는 잠재적 가치를 볼 수 있었다. 윌, 마크, 그리고 또 다른 신기술 개발자인 콜린 샌더맨(Colin Sandeman)은 비디오 게임 산업에서 새로운 기술 세트를 빠르게 배우고 있으며, 수년간 우리 비즈니스에 성공적으로 적용해왔다”고 말했다. 애덤스, 킨스만, 샌더맨과 가상 인사이트 팀의 동료들이 유니티를 익히면서, 그들의 첫 VR 프로젝트는 새로운 3D 공간의 기본적인 사항에만 집중되어 있었다. 그들은 “우리가 시작했을 때에는 고객이 둘러볼 수 있는 단순한 가상 프로젝트에 주로 집중했지만, 지난 몇 년 동안 이러한 환경에 사용자 참여를 위한 상호작용 요소를 구축하는 것이 얼마나 중요한지 깨달았다”고 밝혔다.   유니티로 기초 다지기 모텐슨의 가상 인사이트 팀이 VR 프로젝트를 시작할 때, 그들은 라이노(Rhino) 또는 3ds 맥스(3ds Max)를 통해 다양한 설계 소프트웨어에서 모델을 가져와 지오메트리 및 매핑을 수정하고, 그래스호퍼(Grasshopper)와 같은 전산 설계 도구를 활용했다. 그들은 대부분의 상호작용 코드를 스스로 작성하지만, 포톤(Photon)과 같은 여러 애셋 스토어 도구도 사용한다. 내부적으로 그들은 활발히 협업하므로 모두 유니티에 네트워크화되어 있어 개발 및 문제 해결 속도를 높이며, 이는 미국과 유럽 전역의 고객들이 이러한 맞춤 VR 공간에서 실시간으로 협업할 수 있음을 의미한다. 다양한 고객 결과물로 인해 팀은 C# API와 같은 여러 유니티 기능을 프로젝트에 선호한다. 애덤스는 “이 API를 사용하면 원하는 거의 모든 작업을 할 수 있다. 고객이 우리가 해본 적 없는 것을 원하더라도 API를 활용하면 가능하다는 것을 알기 때문에, 제안할 때 자신감을 준다”고 설명했다. 그들의 프로젝트가 마무리 단계에 가까워지면서, 킨스만은 여러 플랫폼에 간편하게 출력할 수 있다는 점이 마음에 든다고 말한다. 그는 “우리는 오큘러스 리프트(Oculus Rift), 오큘러스 고(Oculus Go), HTC 바이브(HTC Vive), 홀로렌즈(HoloLens) 그리고 모바일 기기까지 다양한 기기를 위해 작업한다. 프로젝트를 다양한 하드웨어에 적합하게 조정할 수 있다는 점이 유니티의 큰 장점이다. 하나의 개발 플랫폼에서 프로젝트에 필요한 모든 것을 타깃으로 삼을 수 있다. 새로운 기술을 배울 필요 없이 다양한 고객 하드웨어와 플랫폼의 요구 사항에 맞춰 프로젝트를 조정할 수 있다”고 전했다. 일반적으로 가상 인사이트 팀은 새 프로젝트를 시작할 때 최신 유니티 버전을 활용한다. 또한 지속적인 R&D의 일환으로 정기적으로 최신 버전으로 업그레이드하여, 스크립터블 렌더 파이프라인(SRP)과 같은 새 기능을 활용한다.     VR 및 360도 동영상으로 새로운 경지에 오른 고객 연간 약 20개의 유니티 기반 프로젝트를 수행한 모텐슨 팀은 미국의 대형 부동산 개발업체, 호텔 체인 및 대학을 포함한 많은 주요 고객을 위한 VR 및 360도 동영상 경험을 쌓았다. 애덤스는 “일반적으로 우리는 이러한 고객을 위해 두 가지 유형의 인터랙티브 3D 사용 사례를 생성하는 것을 본다”면서, “그들은 규모에 맞는 건물 설계 검토 또는 영업 및 마케팅 이니셔티브를 진행하고자 하며, 이는 모두 설계 개선, 빠른 반복 작업, 품질 향상 및 비용 절감을 목표로 한다”고 소개했다. 예를 들어, 이 분야에서 진행된 모텐슨의 프로젝트 중에는 시내에 세워진 새로운 메리어트 호텔, 그리고 미국 전역의 고급 주택 개발자인 AMLI가 시애틀에 건설한 어메니티 층이 포함된 아파트 등에 대한 몰입형 VR 시뮬레이션과 360도 동영상이 있다. 유니티를 활용하여 가상 인사이트 팀이 모든 프로젝트에 제공한 핵심 가치는 이해관계자들이 물리적 건설 이전에 새로운 공간 설계에 대해 협업할 수 있는 완전한 인터랙티브 환경이었다. 애덤스는 “이해관계자 고객은 새로운 건물 혹은 인테리어에 대한 풀스케일 예비 버전에 들어가서 볼 수 있다는 점을 좋아하고, 가상 환경이 제공하는 시각적 효과와 느낌을 선호한다. 각 팀이 다양한 요소를 경험하고 인터랙션하면서 실시간으로 협업할 수 있는 장점이 있다”고 말했다. 대학의 경우, 모텐슨의 고객들은 관리자/교수와 새로운 디자인을 공유하고 잠재 기부자를 유치하고 학생을 모집하기 위해 이를 시연하고자 했다. 예를 들어, 그들은 펜실베니아주립대학교의 체육 센터에 중심이 되는 클라이밍 월을 포함한 몰입형 경험과 버크넬대학교 신축 학관의 주요 로비 및 외관을 만들었다. VR 영역에서 고객의 일반적인 논의는 공간 치수, 심미적 측면, 기능적 시스템 및 워크플로 효율에 집중된다. 애덤스는 “실물 목업을 구축하거나 재료를 주문하기에 앞서 유니티로 VR 환경을 제작하면 모든 관계자들이 설계에 대해 토론하고 수정할 수 있는 기회를 가질 수 있다”고 애덤스는 전했다. 또한 더 큰 규모의 프로젝트에서는 이해관계자의 모든 요구 사항과 우려 사항을 반영하기 위해 여러 버전을 제작해야 할 수 있다. 애덤스는 “모든 관계자들이 동시에 VR에 접속할 수 있으므로 의사 결정을 빠르게 내릴 수 있고, 공간의 모양과 느낌을 보다 분명하게 확인할 수 있다”고 덧붙였다.     가상 프로젝트의 구체적인 이점 건물 설계 검토 측면에서 모텐슨의 가상 인사이트 팀은 고객에게 상당한 가치를 제공했다. 그들의 인터랙티브 VR 작품 덕분에 고객들은 대형 결함과 불만을 피함으로써 큰 폭의 비용 절감을 경험했다. 예를 들어, 버크넬대학교의 고객은 건설 단계에서 수정하는 데 비용이 많이 드는 설계 문제를 확인했다. 가상 공간이 정확히 사양에 맞게 구축되었지만, VR에 몰입하자 고객은 기둥의 위치 때문에 새로운 복도가 너무 좁게 느껴졌다. VR에서 이 문제를 발견함으로써 그들은 50만 달러 이상을 절약했다. 시설 및 지속 가능성 담당 부사장인 켄 오가와(Ken Ogawa)는 모텐슨의 VR 프로젝트에 대해 “문제를 찾아 피하는 것이 이 노력을 최소 10배 이상 보상했다”고 말했다. 다른 프로젝트에서 디자인 포스(Design Force)의 수석 리드 인테리어 디자이너인 헤더 만(Heather Mann)은 스톤브리지 메리어트 프로젝트에서 가상 인사이트 팀과 협력했다. 그는 “우리는 물리적 모형에서 약 4만 5000달러를 절약할 수 있었다. 더욱이 VR 접근 방식은 디자인 변경을 반복하고, 디자인의 격차를 드러내고 해결하며, 프로젝트 이해관계자들이 그들이 내린 결정의 영향을 이해하도록 보장할 수 있게 해주었다”고 전했다. 캔자스주립대학교의 레어드 비치(Laird Veatch) 집행 부회장 체육 감독은 VR 검토 프로세스 덕분에 스포츠 시설의 새로운 사물함에서 37만 5000달러를 절약했다고 말했다. 그는 “VR 경험은 다른 렌더링이 제공할 수 없는 공간의 깊이와 느낌에 대한 진정한 관점을 제공했다. 이는 예산이 충족되고 높은 품질 수준이 유지되도록 조립의 모든 구성 요소를 평가할 수 있게 해주었다”고 말했다. 유니티의 유연성, 광범위한 플랫폼 지원, 지원 커뮤니티 및 자산 스토어와 같은 광범위한 생태계는 모텐슨이 대학, 호텔 및 건물 개발자 고객에게 가치를 제공하고 중요한 디자인 검증 혜택을 제공하는 데 있어 빠르게 선택한 플랫폼이 되었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

독일의 PLM 기업인 콘택트 소프트웨어가 자사의 PLM 기술을 소개하는 ‘콘택트 엘리멘츠 라이브 투어 아시아 2025(CONTACT Elements LIVE Tour Asia 2025)’를 진행했다. 지난 11월 13일 서울에서 열린 한국 행사에서는 국내 파트너인 세원에스텍, 슬렉슨(SLEXN)과 함께 PLM 플랫폼인 콘택트 엘리먼츠(CONTACT Elements)를 통해 국내 기업의 디지털 전환을 가속화하겠다는 전략을 소개했다. ■ 정수진 편집장     엔지니어링 생산성 극대화하는 PLM 기술 제공 지난 1990년에 설립된 콘택트 소프트웨어는 모듈형 아키텍처와 개방성을 특징으로 하며, 특히 AI 혁신을 활용하여 제품 개발, 엔지니어링 변경 관리, 제조 및 의사 결정 프로세스를 경영진부터 생산 현장까지 통합하고 최적화하는 데에 초점을 맞추고 있다. 또한 AI 기술을 통해 데이터 사일로 문제 해결과 엔지니어링 생산성을 높이고, 지능형 레이어를 통해 미래 지향적인 스마트 산업 AI 설루션을 제공할 계획이다. 콘택트 소프트웨어 코리아 이상훈 한국영업대표는 “현재 전 세계에서 약 600명의 직원이 근무하고 있으며, 매년 매출의 27%를 연구개발(R&D)에 투자한다. 전 세계 42개국, 2000여 개 고객사에서 15만 명 이상의 사용자가 콘택트 소프트웨어의 설루션을 활용 중이다. 사용자층은 자동차나 기계 같은 전통적인 제조 분야뿐만 아니라 조선, 석유, 바이오, 식음료 등 다양한 산업군을 아우른다”고 소개했다. 콘택트 소프트웨어가 소개하는 자사의 핵심 미션은 ‘협동(collaboration)을 강화하는 설루션을 통해 실용적인 기술을 고객에게 제공하는 것’이다. 이를 위해 ▲ 필요한 기능만 선택해서 커스터마이징할 수 있고, 동일한 기술 스택을 기반으로 업데이트와 유지보수가 쉬운 모듈 구성 ▲파이썬(Python) 기반의 소스 코드 전체를 사용자에게 제공하고, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 개방해서 비즈니스 환경에 맞춰 시스템을 개선할 수 있는 개방성 ▲직관적이고 간편한 UI(사용자 인터페이스)를 제공해서 접근성을 높인 사용자 편의성 등을 차별점으로 내세운다.   경영진부터 생산 현장까지 디지털 스레드로 연결 콘택트 소프트웨어의 칼 하인츠 자크리스(Karl Heinz Zachries) CEO는 기업이 직면한 글로벌 경쟁과 공급망 이슈를 해결할 열쇠로 ‘디지털화’를 제시하면서, 콘택트 엘리먼츠 플랫폼이 이를 빠르게 구현하도록 돕는다고 설명했다. 콘택트 엘리먼츠는 ‘경영진부터 생산 현장까지’ 아우르는 연결성을 특징으로 한다. 영업, 설계, 구매, 생산 등 기업 내 모든 부서를 통합하는 엔드 투 엔드 프로세스를 지원한다는 것이다. 자크리스 CEO는 “이를 통해 제품 기획부터 폐기 및 재활용에 이르는 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 강화한다”고 설명했다. 이렇게 구현된 디지털 스레드는 특히 데이터가 부서별로 단절되는 사일로(silo) 문제를 해결할 수 있다. 전체 제품 수명주기에 걸쳐 하나의 제품 구조를 가진 ‘단일 정보원(single source of truth)’을 제공함으로써 정보 검색 시간을 줄이고 IT 환경을 단순화한다는 것이다. 또한 PLM, MES, ERP 등 주요 기업 소프트웨어를 유기적으로 연결하고, ERP와 양방향으로 동기화해 디지털 제품 수명주기 관리를 지원한다는 점을 장점으로 내세운다. 콘택트 엘리먼츠는 효율을 높이기 위한 기능도 제공한다. 새로운 요구사항을 유연하게 반영하는 ‘애자일(agile)’ 엔지니어링 환경을 제공하며, ‘스마트 변경’ 기능을 통해 엔지니어링 변경 이력을 투명하게 추적하고 관리한다. 3D 모델 통합과 실시간 협업 도구는 팀워크를 강화해주며, 지능형 BOM(자재명세서) 생성과 자동화된 워크플로는 생산 계획을 원활하게 돕는다. 이런 특징을 바탕으로 엔지니어링 생산성을 큰 폭으로 높일 수 있다는 것이 콘택트 소프트웨어의 설명이다.   산업용 AI의 표준을 제시하는 ‘푸리에 AI ’이번 행사에서 콘택트 소프트웨어는 파이썬 기반의 개방형 아키텍처라는 특징을 살려 AI 기술을 모든 모듈에 유연하게 통합할 것이라고 전했다. 콘택트 엘리먼츠 플랫폼 위에 구축된 지능형 레이어인 ‘콘택트 푸리에 AI(Contact Fourier AI)’는 엔지니어링 및 제조 분야에 특화된 AI 기능을 제공한다. 2026년 초 첫 버전이 선보일 푸리에 AI는 LLM(대규모 언어 모델), 생성형 AI, 3D 기하학적 딥러닝 등 다양한 멀티모달 AI를 엔지니어링 프로세스에 지원한다. 통합 플랫폼 상단의 지능형 레이어를 통해 제미나이(Gemini)나 챗GPT(ChatGPT)와 같은 최신 모델 중 가장 정확한 것을 자동으로 선택해 통합 기능을 제공한다. 콘택트 소프트웨어의 란돌프 세그푸(Randolf Szegfü) 설루션 건설팅 총괄은 “또한 구성 가능한(composable) 아키텍처를 통해 AI가 시스템 내 정보의 맥락을 이해하도록 했다. 덕분에 문서 요약 같은 기능을 프로젝트 관리나 BOM 관리 등 다른 영역에서도 재사용할 수 있다”고 설명했다. 푸리에 AI의 주요 기능으로는 AI 비서를 통한 신속한 정보 수집과 의사결정 지원, 경영진부터 생산 현장까지 아우르는 엔드 투 엔드 영향 분석이 있다. 향후에는 자연어로 제품 변경에 따른 탄소 발자국이나 비용 영향을 분석하고, 워크플로를 자동 실행하는 기능도 구현될 예정이다. 수동 입력 대신 CAD 모델이나 BOM 구조를 자동으로 생성하거나, 3D 형상 검색으로 정보를 빠르게 찾는 기능도 지원한다. 산업 현장 적용을 위한 보안성도 강화했다. 고객의 지적 재산(IP)이 외부 AI 훈련에 유출되지 않도록 보호하며, 기업 내 사용자 권한을 철저히 준수한다. 세그푸 총괄은 “AI의 고질적인 문제인 환각(hallucination) 현상을 방지하고, 데이터가 없을 경우 모른다고 답하는 등 사실 기반의 신뢰성 높은 지원을 보장한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 26   “AI는 본질적으로 공백이다. 우리는 그 공백에 의미와 목적을 부여하는 창조적 존재다.” – 에두아르도 갈레아노   산업의 엔진에서 문명의 엔진으로 석유가 산업혁명의 연료였다면, 데이터는 디지털 경제의 자원이었다. 그리고 지금, GPU는 지능 문명의 엔진이 되었다. 한때 기업의 경쟁력은 데이터를 얼마나 모으느냐에 달려 있었다. 하지만 이제는 데이터를 얼마나 ‘생각하게 만들수 있느냐’로 옮겨가고 있다. 인공지능의 학습, 추론, 자율 판단은 결국 연산력의 문제이며, 그 중심에는 GPU가 있다. 엔비디아가 공급하는 26만 장의 GPU는 단순한 부품이 아니다. 그것은 지능을 생산하는 공장, 즉 ‘AI 팩토리’의 심장이다. 한 국가가 26만 장의 GPU를 보유한다는 것은, 26만 개의 인공 두뇌가 실시간으로 사고하며 미래를 시뮬레이션할 수 있다는 뜻이다. 더 이상 인간의 직관이나 경험이 아니라, 지능의 연산 인프라가 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 도래한 것이다. 이제 국가의 부는 토지나 석유가 아니라, GPU와 알고리즘으로 측정된다. 산업혁명기의 증기기관이 인간의 근육을 대체했다면, GPU 혁명은 인간의 사고를 대체하고 있다. 그것은 단순한 기술 진보가 아니라, 문명의 구조 변화를 알리는 신호다. “컴퓨팅의 목적은 숫자가 아니라 통찰이다.” – 리처드 해밍   ▲ 시사 맵 : 데이터가 산업이었다면 GPU는 문명이다(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   GPU가 바꾸는 세 가지 지형 첫째, 경제의 지형으로 자본은 연산으로 이동한다. 과거 산업의 핵심 자본은 공장, 기계, 부동산이었다. 그러나 AI 시대의 공장은 ‘데이터센터’이며, 그 기계는 GPU다. 기업의 성패는 더 이상 인재의 수가 아니라, 초대규모 모델을 학습할 수 있는 연산 자본에 달려 있다. 예컨대 챗GPT(ChatGPT)를 운영하는 오픈AI(OpenAI)는 수천억 개의 파라미터를 학습하기 위해 수십만 장의 GPU를 사용한다. 이때 GPU 한 장은 고급 인재 1000명의 사고 속도에 해당한다. 즉, 자본은 인간 노동에서 연산력으로 이주하고 있는 것이다. 이 변화는 단순한 기술 경쟁이 아니라 ‘연산력 자본주의(compute cAPItalism)’의 출현이다. 누가 더 빠르게 생각하느냐가 아니라, 누가 더 깊고 넓게 연산하느냐가 기업의 가치를 결정한다. 둘째, 권력의 지형으로 데이터의 시대에서 연산의 시대로. 데이터가 21세기의 석유라면, GPU는 그 석유를 정제하는 정유공장이다. 데이터는 많지만, 그것을 이해하고 변환하며 새로운 지식을 창출하는 능력은 GPU를 통해서만 가능하다. 따라서 정보의 힘은 점차 데이터 소유자에서 연산력 보유자로 이동하고 있다. 국가 간 경쟁도 이 원리에 따라 재편된다. 미국과 중국의 AI 경쟁은 결국 GPU 확보 경쟁이며, 유럽연합이 AI 전략을 국가 안보 사안으로 다루는 이유도 여기에 있다. ‘지능 주권(intelligence sovereignty)’이라는 개념이 등장하고 있다. 이는 단순히 기술을 보유하느냐의 문제가 아니라, 국가의 사고 능력을 자립적으로 유지할 수 있느냐의 문제다. AI 시대의 외교는 더 이상 무기나 무역이 아니라, GPU를 둘러싼 ‘지능 공급망’의 문제로 변하고 있다. 셋째, 문명의 지형이다. 인간이 정보를 다루던 시대의 종말을 예감한다. 우리는 오랫동안 정보를 ‘가공하고 판단하는 존재’로서 인간을 정의해왔다. 하지만 이제 그 역할을 AI가 수행한다. GPU는 인간의 뇌파를 닮은 병렬 연산 구조를 통해, 사고의 모사를 넘어서 판단의 패턴을 학습하고 있다. 이 변화는 단순히 효율의 문제가 아니다. 인간 중심 문명에서 ‘지능 중심 문명’으로의 이행이다. 지금의 AI는 인간의 언어를 이해할 뿐 아니라, 인간 사회의 의도와 맥락까지 예측한다. 이 말은 곧, 인간이 사고하는 방식 자체가 GPU의 설계 철학에 맞춰 재구성되고 있다는 뜻이다. 결국 우리는 ‘GPU적 사고(GPU thinking)’의 세계로 들어가고 있다. 병렬적, 확률적, 예측적, 그리고 실시간으로 사고하는 문명. 이 문명에서 중요한 것은 느린 통찰이 아니라 연결된 판단의 속도다. “지능의 척도는 변화를 받아들이는 능력이다.” – 알베르트 아인슈타인   GPU 문명의 생태계 - 자율 의사결정의 사회 26만 장의 GPU가 연결된 AI 팩토리를 상상해보자. 국가의 산업, 행정, 국방, 의료, 교육이 모두 실시간으로 시뮬레이션되고 예측되는 사회가 펼쳐진다. 의료에서는 개인 유전체와 생체 데이터가 실시간으로 분석되어, 질병이 발생하기 전에 치료가 시작된다. 국방에서는 센서와 드론이 스스로 판단해 위협을 탐지하고, 지휘체계 없이 작전이 수행된다. 행정에서는 국민의 정책 반응이 AI 모델에 의해 시뮬레이션되어, 시행착오 없는 행정이 가능해진다. 과학 연구에서는 가설 수립과 검증의 전 과정이 GPU 기반의 자동 실험 네트워크로 대체된다. 이 모든 것은 GPU가 단순한 장치가 아니라 ‘사고의 기반 시설(cognitive infrastructure)’로 기능하기 때문이다. GPU는 전력망처럼 사회의 지능 에너지를 공급하며, 각 산업과 분야를 연결하는 문명의 전선(前線)이 된다. “우리는 도구를 만들고, 결국 그 도구가 우리를 다시 만든다.” – 마셜 매클루언   GPU 문명과 인간의 역할 그러나 문명이 진화할수록 인간의 존재 이유에 대한 질문은 더 깊어진다. AI가 판단하고 실행하는 시대에 인간은 무엇을 해야 하는가? GPU 문명은 우리에게 새로운 선택을 요구한다. 지능을 도구로 삼을 것인가, 아니면 지능의 일부로 흡수될 것인가. 기술은 인간의 노동을 대신할 수 있지만, 의미를 대신할 수는 없다. GPU가 사고를 가속화할수록 인간은 ‘왜’라는 질문에 집중해야 한다. 문명의 본질은 도구의 진보가 아니라, 의미의 진화다. GPU가 문명을 재구성할수록 인간은 다시 스스로를 재정의해야 한다. 그것이 ‘AI 시대의 인간성’이자 우리가 GPU 문명 속에서 지켜야 할 마지막 주권이다. “기계는 인간을 닮아가고, 인간은 기계를 닮아간다. 그러나 그 사이의 경계는 언제나 ‘의미’로 구분된다.” – 류용효   맺음말 - 새로운 문명으로의 초대 GPU 문명은 인류에게 또 한 번의 선택을 던지고 있다. 우리는 그것을 두려움의 기술로 볼 수도 있고, 새로운 창조의 플랫폼으로 삼을 수도 있다. 인류의 문명은 늘 도구를 만들고, 그 도구에 의해 다시 만들어졌다. 석유가 산업의 엔진이었다면, 데이터는 경제의 엔진이었고, 이제 GPU는 문명의 엔진이다. 이 거대한 연산의 흐름 속에서, 인간의 역할은 단 하나—의미를 설계하는 존재로 남는 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

텐센트는 AI 기반 차세대 3D 모델링 툴을 제공하는 훈위안(Hunyuan) 3D 생성 엔진을 글로벌 출시한다고 발표했다. 이번 출시를 통해 사용자는 텍스트 설명, 이미지, 스케치 등 멀티모달(multimodal) 입력만으로 고품질 3D 애셋을 즉시 생성할 수 있게 됐다. 텐센트는 이를 통해 기존 수일에서 수주까지 소요되던 제작 기간을 몇 분으로 단축하고, 전통적 워크플로의 복잡성도 해소할 것으로 기대하고 있다. 훈위안 3D 인터내셔널 플랫폼은 전무가 수준의 모델 편집 및 조정 기능을 제공하며, OBJ 및 GLB와 같은 주요 3D 포맷 출력을 지원한다. 또한, 유니티, 언리얼 엔진, 블렌더 등 전문 소프트웨어와도 손쉽게 연동되어 다양한 워크플로에 유연하게 적용할 수 있으며, 생성된 3D 애셋을 실제 프로젝트에 즉시 활용할 수 있다. 훈위안 3D는 ▲자연어 기반 설명으로 스타일, 형태, 소재 등 정밀하게 반영한 3D 모델을 생성하는 텍스트 투 3D(Text-to-3D) ▲최대 네 장의 멀티뷰 이미지를 업로드하여 형태, 질감을 갖춘 높은 정확도의 3D 모델을 재현하는 이미지 투 3D(Image-to-3D) ▲간단한 스케치를 기반으로 색상, 분류, 소재 등 텍스트 속성을 추가해 완전한 3D 모델로 변환하는 스케치 투 3D(Sketch-to-3D) ▲삼각형 및 사각형 폴리곤을 모두 지원하며, 효율적 렌더링 및 기술 표준 준수를 위해 메시 토폴로지(mesh topology)를 자동 최적화하는 스마트 토폴로지(Smart Topology) 등의 멀티모달 입력 방식을 지원한다.     또한, 텐센트의 클라우드 사업 부문인 텐센트 클라우드는 글로벌 기업 고객을 대상으로 훈위안 3D 모델 API를 제공한다. 기업은 게임 개발, 이커머스 프로모션, 영상 특수효과, 광고 제작, 소셜미디어 콘텐츠 제작, 3D 프린팅 등 다양한 워크플로에 고급 3D 생성 기능을 손쉽게 통합할 수 있다. 훈위안 3D 글로벌 버전 사용자는 매일 20회의 무료 생성이 가능하며, 텐센트 클라우드를 통해 훈위안 3D 모델 API를 연동한 기업 사용자는 3D 애셋 생성에 사용할 수 있는 200 크레딧을 무료로 제공받는다. 텐센트가 자체 개발한 생성형 AI 대형 모델 훈위안 3D는 훈위안 시리즈 중에서도 가장 발전된 모델로 평가된다. 2024년 11월 오픈소스 3D 모델로 공개된 이래 현재까지 허깅페이스(Hugging Face)에서 누적 300만 건 이상의 커뮤니티 다운로드를 기록했다. 훈위안 3D 시리즈는 이후 지속적인 업데이트를 통해 생성 품질과 모델링 정확도를 향상시켜왔다. 현재 훈위안 3D 3.0은 오브젝트 중심의 고품질 3D 애셋 제작에 특화되어 있으며, 훈위안 3D 월드(Hunyuan3D World) 모델은 대규모 인터랙티브 환경 구축을 지원해 게임, VR, 디지털 콘텐츠 제작 분야에서 새로운 창작 가능성을 열고 있다. 현재 중국 본토에서는 글로벌 실시간 3D 엔진 기업 유니티 차이나(Unity China), 소비자용 3D 프린팅 기업 뱀부랩(Bambu Lab), AI 콘텐츠 제작 플랫폼 립립(Liblib) 등 150개 이상의 기업이 텐센트 클라우드를 통해 훈위안 3D 모델을 도입했다.

아마존웹서비스(AWS)가 AI 코딩 에이전트 ‘키로(Kiro)'를 정식 출시했다고 발표했다. 지난 7월 프리뷰 버전으로 선보인 키로는 개발자가 기존 개발 워크플로를 통합 개발 환경(IDE)과 명령줄 인터페이스(CLI)에서 바로 활용할 수 있도록 설계된 도구로 코드 작성, 점검, 수정 등 소프트웨어 개발 전반의 생산성을 보조하도록 구성되어 있다. 키로는 스펙 기반 개발(Spec-driven development)을 위한 에이전틱 AI IDE(Agentic AI IDE)이며 개발자가 프롬프트를 입력하면 이를 요구사항(requirements), 시스템 설계(system design), 그리고 개별 작업(discrete tasks)으로 분해하여 코드, 문서, 테스트로 구현하는 AI 기반 개발 환경이다. 이는 단순 AI 코딩 추천으로 앱을 자동 생성하는 방식을 넘어, 사양을 먼저 정의하고 이를 기반으로 코드 전체를 생성 및 관리하는 엔터프라이즈급 개발 방식으로 기존 AI 코딩 도구와는 차별화된 접근이다.     키로는 이번 정식 출시를 통해 사양 정확성을 위한 속성 기반 테스트 기능, 체크포인트 저장 및 이전 시점 복원 기능, 다중 루트 작업 공간 지원, 그리고 터미널에서 활용 가능한 ‘키로 CLI(Kiro CLI)’를 제공한다. 속성 기반 테스트(Property-based Testing : PBT)는 코드가 사전에 정의된 요구사항이나 기대 동작, 즉 스펙(spec)과 일치하는지를 측정하는 방식이다. 전통적인 단위 테스트가 특정 예시만 검증하는 것과 달리 PBT는 시스템의 일반적 동작을 나타내는 속성(property)를 스펙에서 추출하고 이를 대조해 테스트한다. 키로는 EARS 형식(예 : ‘시스템이 인증된 사용자가 활성 차량 목록을 볼 수 있도록 허용해야 한다’)을 사용해 명세를 작성하도록 도와준다. 키로는 이러한 요구사항에서 속성들을 추출하고, 논리적으로 테스트할 수 있는 특성을 결정한 뒤, 수백 또는 수천 개의 무작위 테스트 케이스를 생성하여 코드를 검증한다. 이 과정에서 오류를 찾기 위해 축소(shrinking) 기법을 사용해 반례를 찾고 필요 시 구현 또는 사양을 수정할 수 있는 선택지를 제공한다. 이를 통해 사람이 직접 작성하기 어려운 광범위한 시나리오 전반에서 코드가 실제로 정의한 대로 동작하는지 근거 기반 검증이 가능하다. 체크포인트(checkpoint) 리와인드(rewind) 기능은 에이전트 실행 과정에서 생성된 변경 시점인 체크포인트를 자동으로 기록하여 개발자가 원하는 시점으로 되돌릴 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발자는 진행 중인 작업을 잃지 않고 특정 단계로만 되돌릴 수 있어 구현 방향 변경이나 대안 비교가 필요한 경우 유용하다. 또한 크레딧을 추가로 사용하지 않고도 작업을 보존한 채 조정할 수 있어 반복적인 개발 과정에서 작업 연속성을 높인다. 다중 루트 작업 공간 지원 기능은 하나의 키로 작업 공간 내에서 여러 프로젝트 루트(root)를 동시에 구성하고 작업할 수 있도록 지원한다. 기존에는 하나의 루트 폴더만 사용할 수 있었다면, 이제는 여러 깃(git) 서브모듈 또는 패키지로 구성된 프로젝트라도 하나의 작업 공간에서 AI 에이전트를 일관되게 활용할 수 있다. 키로 CLI는 키로 에이전트를 터미널에서 직접 사용할 수 있도록 지원하는 명령줄 도구이다. 개발자는 CLI를 활용해 기능 구축, 워크플로 자동화, 오류 분석, 버그 추적, 수정 제안 등을 상호작용형 루프 속에서 수행할 수 있다. 또한 키로 CLI는 키로 IDE에서 설정한 MCP 및 스티어링(steering) 파일과 동일하게 연동되므로 IDE와 CLI 간 일관된 개발 환경을 지원한다. 로컬 파일 읽기 및 쓰기, API 호출, 배시(Bash) 명령 실행 등 MCP 기반 개발 도구가 제공되며, 클로드 소넷 4.5(Claude Sonnet 4.5), 클로드 하이쿠 4.5(Claude Haiku 4.5), 오토(Auto)등 키로의 AI 기능을 터미널에서 그대로 사용할 수 있다. 키로 CLI는 특정 작업에 최적화된 맞춤형 AI 보조 에이전트도 지원해 백엔드 API 패턴 분석이나 프론트엔드 컴포넌트 작성 등 전문 영역별 개발 효율을 높인다. 기업 개발팀은 ‘AWS IAM 아이덴티티 센터(AWS IAM Identity Center)’를 통해 키로에 가입할 수 있으며, 향후 더 많은 아이덴티티 공급자(IdP)가 지원될 예정이다. 관리자는 AWS 관리 콘솔에서 키로 프로(Kiro Pro), 키로 프로 플러스(Kiro Pro+), 키로 파워(Kiro Power) 구독 권한을 부여하고, 비용 초과 설정 및 사용량 모니터링, MCP 관리, 조직 단위 단일 청구 등을 중앙에서 관리할 수 있다. 팀, 스타트업, 엔터프라이즈는 신규 관리 대시보드를 통해 키로 사용 현황을 한 곳에서 통합 관리할 수 있다. AWS는 키로의 정식 출시와 함께 스타트업을 위한 혜택 프로그램을 운영한다고 전했다. 전 세계 시리즈 B 단계까지의 스타트업은 ‘키로 프로 플러스’를 1년간 무료로 이용할 수 있으며, 크레딧이 소진되지 않았다면 2025년 12월 31일까지 사용 가능하다. 기존 AWS 액티베이트(AWS Activate) 크레딧도 키로 구독에 사용할 수 있으며 두 혜택은 중복 적용할 수 있다.

HPE는 최근 발표된 TOP500 슈퍼컴퓨터 리스트에서 전 세계에서 가장 빠른 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 3대가 자사가 구축한 시스템으로 선정되었다고 소개하면서, “AI 시대에 최적화된 고성능컴퓨팅(HPC) 시스템을 제공하는 글로벌 리더십을 다시 한번 입증했다”고 전했다. 또한 HPE는 에너지 효율적인 슈퍼컴퓨터를 꼽는 Green500 리스트에서 상위 20대 슈퍼컴퓨터 가운데 10대에 자사의 직접 수냉 방식(DLC) 기술이 적용된 시스템이 선정되면서, 업계 최고 수준의 전력 효율성을 증명했다고 덧붙였다. HPE가 구축한 시스템은 매년 6월과 11월 2회 발표되는 TOP500 리스트에서 세계 최고속 슈퍼컴퓨터로 8회 연속 선정되었다. 특히 이번 발표에서는 HPE가 구축한 엑사스케일 슈퍼컴퓨터가 상위 3개 순위를 세 번째로 모두 차지했다. 이번 TOP500 리스트에서 HPE가 구축한 상위 10대 슈퍼컴퓨터는 총 6대이다. 1위인 엘 캐피탄(El CAPItan)은 미국 로렌스 리버모어 국립연구소(LLNL)를 위해 구축된 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX(HPE Cray Supercomputing EX) 기반 슈퍼컴퓨터이다. 이번에 1.809 엑사플롭스라는 기록을 달성했다. 엘 캐피탄은 과학 계산 효율을 측정하는 HPCG와 HPC·AI 혼합 정밀 성능을 평가하는 HPL-MxP에서도 1위를 차지했고, 에너지 효율성에서도 Green500 리스트 23위에 올랐다. AMD 인스팅트(Instinct) MI300A APU 기반의 이 시스템은 지구과학, 물리학, 재료과학, 분자생물학 등 다양한 분야의 핵심 연구를 가능하게 한다.     2위인 프론티어(Frontier)는 오크리지 국립연구소(ORNL)를 위해 구축된 시스템으로, AMD 인스팅트 MI250 GPU와 AMD 에픽(EPYC) CPU를 기반으로 한다. 현재도 1.353 엑사플롭스의 성능을 제공하며 양자물리, 재생에너지, 정밀공학 분야의 연구 발전을 돕고 있다. 3위인 오로라(Aurora)는 인텔과 공동 개발해 아르곤 국립연구소(Argonne)에 구축된 슈퍼컴퓨터로, 1.021 엑사플롭스의 성능을 제공한다. 또한 AI와 데이터 기반 연구에 중요한 혼합정밀 계산 성능을 측정하는 HPL-MxP에서 11.6 엑사플롭스를 기록하며 2위에 올랐다. 이외에도 에너지 기술 기업 중 하나인 에니(Eni)를 위해 개발된 HPC6(6위), 스위스 국립 슈퍼컴퓨팅 센터(CSCS)를 위해 구축된 알프스(Alps, 8위), 유로HPC 공동체(EuroHPC JU)를 위해 제작된 루미(LUMI, 9위) 등이 상위 10위에 이름을 올렸다. HPE는 세계 최고속 슈퍼컴퓨터 다수를 제공하는 성과와 더불어, 크레이가 50년에 걸쳐 축적해 온 DLC 기반 에너지 효율성 혁신을 계승하며 지속가능한 슈퍼컴퓨팅 분야에서도 리더십을 이어가고 있다고 전했다. HPE의 최신 시스템은 100% 팬리스 직접 수냉 방식(DLC) 아키텍처를 적용해 업계 최고 수준의 에너지 효율을 제공한다. 이번 Green500 리스트에서 상위 20대 중 10대가 HPE가 구축·제공한 시스템으로 확인되었는데, 이 가운데 삼성전자의 SSC-24 에너지 모듈(SSC-24 Energy Module)이 7위를 기록했다. 지난 1년 동안 HPE는 고객에게 턴키 방식으로 구현할 수 있는 서비스를 기반으로 새로운 AI 및 HPC 시스템을 구축 및 제공해왔다. 그 결과 최근 6개월 사이, 캐나다 텔루스(TELUS) 소버린 AI 팩토리와 중앙아시아 아렘.클라우드(Alem.Cloud) 소버린 AI가 TOP500과 Green500 리스트에 새롭게 이름을 올렸다. 또한 HPE의 최근 구축 성과로는 디스커버리(Discovery)와 럭스(Lux), 미션 (Mission) 과 비전 (Vision), 자누스(Janus), 그리고 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅 발전이 기대되는, 양자 오류 수정에 초점을 맞춘 새 시스템 등이 있다. HPE는 새로운 포트폴리오 공개와 광범위한 산업 파급력을 지닌 오픈소스 업데이트를 통해 향후 AI 및 HPC의 미래를 주도해 나가고 있다고 소개했다. 슈퍼컴퓨팅 리더십 확장을 위해, HPE는 재설계된 아키텍처, 스토리지, 컴퓨트 및 가속기 블레이드, 네트워킹, 소프트웨어, 직접 수냉 방식 (DLC) 등 엔드투엔드 설루션 및 2세대 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 공개했다. 아울러 HPE는 채플(Chapel) 프로젝트가 새로운 오픈소스 소프트웨어 재단에 합류함에 따라 AI 및 HPC 산업 전반의 혁신을 가속화할 오픈소스 기술 발전에도 지속적으로 기여하고 있다고 전했다.

마이크로소프트가 ‘마이크로소프트 이그나이트 2025(Microsoft Ignite 2025)’ 열고, AI 중심의 프론티어 기업 도약을 이끌기 위한 신규 기술과 업데이트를 공개했다. 이번 행사에서는 기획부터 구축, 운영, 배포까지 ‘AI 라이프사이클’ 전 과정을 아우르는 전략과 제품을 선보였다. 특히 마이크로소프트는 AI 기능을 구동하는 데이터센터부터 이를 사용하는 개인과 조직에 이르기까지 모든 영역에서 AI를 가장 효과적으로 이용할 수 있는 방안을 제시함으로써, 조직이 더욱 책임감 있고 현명하게 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. 마이크로소프트는 이를 통해 조직이 AI를 활용해 창의성과 혁신을 촉진함으로써, 차세대 아이디어를 실현하고 프론티어 기업(frontier firm)으로 도약할 수 있다고 전망했다. 주요 발표에는 업무 데이터와 조직 지식을 기반으로 작동하는 지능 레이어인 업무 IQ(Work IQ), 다양한 형태의 비즈니스 데이터를 연결하는 패브릭 IQ(Fabric IQ), AI 에이전트를 위한 관리형 지식 시스템 파운드리 IQ(Foundry IQ)가 포함됐다. 이와 함께 조직이 에이전트 IQ 레이어를 통합해 자체 에이전트를 손쉽게 설계하고 배포할 수 있도록 지원하는 에이전트 팩토리(Agent Factory), 다양한 플랫폼에서 생성된 AI 에이전트를 관찰·관리·보호할 수 있는 에이전트 365(Agent 365)도 선보였다.  마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과 에이전트 생태계가 인간의 능력을 확장하고 목표 달성을 지원할 수 있도록 하는 새로운 능력이 추가됐다. 업무 IQ는 코파일럿과 에이전트가 사용자의 업무 방식과 협업 관계, 그리고 문서·이메일·회의·채팅 등 조직 내 정보를 종합적으로 이해할 수 있도록 돕는 지능 레이어다. 이를 바탕으로 코파일럿은 정보 간의 연관성을 파악하고 인사이트를 도출하며, 사용자가 다음에 취할 행동을 예측한다. 또한, APIs를 통해 업무 IQ의 역량을 확장하면, 각 조직의 고유한 워크플로와 요구에 맞춘 AI 에이전트 개발도 가능하다. AI 에이전트가 사용자의 행동을 이해하고, 로 데이터와 비즈니스 의미 사이의 간극을 해소하며, 의사 결정에 필요한 맥락을 파악할 수 있도록 돕는 업데이트도 발표됐다. 패브릭 IQ는 분석·시계열·위치 기반 데이터를 운영 시스템과 통합해, 조직이 실시간으로 비즈니스 전반을 파악할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI와 사람이 동시에 상황을 인식하고 빠르게 대응할 수 있다. 특히 파워 BI(Power BI)를 사용 중인 조직은 기존 데이터 모델이 그대로 연동돼, 에이전트가 조직 고유의 운영 방식과 맥락을 빠르게 이해할 수 있다. 파운드리 IQ는 AI 에이전트가 다양한 데이터 소스를 넘나들며 작동하도록 지원하는 관리형 지식 시스템이다. 마이크로소프트 365의 업무 IQ, 패브릭 IQ, 맞춤형 애플리케이션, 웹 등 여러 데이터 소스를 하나의 지식 엔드포인트로 통합하며, 라우팅과 인텔리전스가 내장돼 더 높은 수준의 추론과 보다 안전한 에이전트 실행이 가능하다.   ▲ 에이전트 365(Agent 365) Overview   한편, 새로운 에이전트 개발 및 배포 프로그램인 에이전트 팩토리도 발표했다. 이 설루션은 업무 IQ, 패브릭 IQ 등 에이전트 인텔리전스 계층을 통합해 조직이 안정적으로 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원한다. 에이전트 팩토리는 단일 종량제 요금제를 기반으로, 마이크로소프트 파운드리(Microsoft Foundry)와 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)를 활용한 IQ 기반 에이전트 개발을 지원한다. 구축된 에이전트는 마이크로소프트 365 코파일럿을 포함한 다양한 환경에, 추가 라이선스나 사전 프로비저닝 없이 배포할 수 있다. 또한, AI 전문 엔지니어의 실습 지원과 역할 기반 맞춤형 교육도 제공받을 수 있다. IDC는 오는 2028년까지 전 세계적으로 약 13억 개의 AI 에이전트가 기업의 워크플로를 자동화할 것으로 전망하고 있다. 이러한 가운데, 마이크로소프트는 많은 조직이 AI 에이전트를 관찰·보호·관리할 수 있는 거버넌스 체계를 아직 충분히 갖추지 못하고 있으며, 적절한 관리 없이 운영될 경우 AI 에이전트가 새로운 형태의 ‘섀도 IT’가 될 수 있다고 지적했다. 이러한 변화에 대응해, 마이크로소프트는 AI 에이전트를 마치 사람을 관리하는 것처럼 필요에 따라 앱을 배포하고 안전하게 보호함으로써 IT 팀이 더 쉽게 에이전트를 비즈니스 프로세스에 통합할 수 있는 설루션인 에이전트 365를 발표했다. 이 솔루션은 마이크로소프트뿐 아니라 오픈소스 및 타사 플랫폼에서 생성된 AI 에이전트를 통합적으로 관찰·관리·보호할 수 있다. 에이전트 365는 마이크로소프트 디펜더(Defender), 엔트라(Entra), 퍼뷰(Purview), 파운드리 컨트롤 플레인(Foundry Control Plane) 등의 자사 보안 설루션과 연동된다. 또한, 마이크로소프트 365 앱 및 업무IQ를 포함한 생산성 도구와의 통합을 통해 사용자가 보다 효율적으로 에이전트와 함께 작업할 수 있도록 지원한다. 에이전트 관리는 마이크로소프트 365 관리 센터를 통해 가능하다.