‘2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 설루션 콘퍼런스’가 지난 3월 27일 진행됐다. 에티버스와 AWS(아마존웹서비스)가 주최한 이번 콘퍼런스에서는 ‘제조 산업의 인공지능 전환(AX)’을 주제로 AI(인공지능)가 물리적 현장을 직접 제어하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’와 스스로 판단하는 자율 공장으로의 패러다임 변화를 짚었다. 그리고 제조 AX의 골든타임을 맞아 미래 제조 전략의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     분석을 넘어 실행으로, ‘피지컬 AI’의 등장 제조산업은 단순한 데이터 분석과 디지털 전환(DX)을 넘어 AI가 생산의 전 과정을 주도하는 자율 공장 시대로 진입하고 있다. 그 중심에 있는 피지컬 AI는 분석 도구에 머물렀던 기존 시스템과 달리 로봇이나 자율제어 물류 등 물리적 세계를 직접 이해하고 제어하는 역할을 맡는다. 특히 고령화와 저출산으로 인해 숙련된 현장 인력이 부족해진 상황에서, 피지컬 AI는 육체적으로 힘들고 반복적인 작업을 로봇이 대신하게 만들어 인간과 로봇이 협업하는 새로운 생태계를 조성할 수 있을 것으로 기대를 받고 있다. 하지만 이런 혁신 기술을 실제 제조 현장에 도입하기 위해서는 넘어야 할 과제가 있다. 가장 먼저 부딪히는 장벽은 데이터의 품질 확보와 IT 및 OT 시스템의 통합 문제다. 제조 현장에는 수많은 산업용 프로토콜이 혼재되어 있어 데이터 표준화가 필수이며, 고품질의 통합 데이터 없이는 피지컬 AI가 제대로 작동할 수 없다. 이와 함께 AI가 내린 결정의 근거를 명확히 추적하고 설명할 수 있는 거버넌스와 안전성 확보도 시급한 과제다. 현장에서는 IT와 OT, 그리고 AI를 동시에 이해하는 융합 인재가 부족하다는 점도 걸림돌이다. 이로 인해 소규모 파일럿 테스트에서는 훌륭한 성과를 내더라도 이를 전사 규모로 확산하는 단계에서 실패하는 경우가 발생한다. 나아가 노후화된 센서와 장비에서 AI 학습에 필요한 양질의 데이터를 확보하기 어려운 기존 현장의 한계를 극복하고, 대규모 로봇 운영과 시스템 유지에 따른 비용 증가 문제를 해결하기 위한 전략이 요구된다. 이번 행사는 기조연설을 포함해 스마트 제조, AX 전략, 데이터 보안 등 세 개의 세부 트랙으로 진행됐다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI(agentic AI)같은 최첨단 기술이 실제 현장에 적용된 사례를 공유했으며, 생산성 향상과 비용 효율화를 위한 클라우드 기반의 로드맵과 설루션을 제시했다.   에이전틱 AI와 현장 실행 중심의 제조 혁신 급변하는 산업 환경 속에서 제조업은 단순한 디지털 전환을 넘어 AI가 생산 전 과정을 주도하는 시대로 나아가고 있다. AWS의 정승희 매니저는 “AI는 우리 생의 가장 혁신적인 기술이 될 것이며 일하는 방식 자체를 바꿀 것”이라는 아마존 앤디 재시 CEO의 발언을 인용하면서, 현장의 판도를 바꿀 핵심 기술로 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 꼽았다. 정승희 매니저는 “AI가 비즈니스 운영체제처럼 작동해 복잡한 업무를 자동화하고, 반복적인 현장 노동은 로봇이 대신하며 스스로 장애를 감지하고 복구하는 자가 치유 능력을 갖출 수 있다”면서, “이 미래를 현실로 만들기 위해서는 데이터 품질 확보와 운영 시스템 통합, 융합 인재 부족이라는 만만치 않은 장벽을 먼저 넘어야 한다”고 짚었다. 또한, 정승희 매니저는 “완벽한 계획을 기다릴 것이 아니라, 작게 시작하고 검증하고 확대해야 한다”면서, 청사진에 매몰되기보다 소규모 파일럿 테스트부터 속도감 있게 실행할 것을 조언했다. 또한, 기업들이 클라우드 인프라와 파트너 생태계를 영리하게 활용한다면 혁신의 비용을 줄이고 성공적인 미래를 앞당길 수 있을 것이라고 덧붙였다.   ▲ AWS 정승희 매니저는 피지컬 AI가 산업의 게임 체인저가 되고 있다고 짚었다.   디지털 트윈과 데이터 통합의 시너지 추구 제조산업은 단순히 데이터를 분석하는 단계를 넘어 물리적 세계를 직접 실행하고 최적화하는 피지컬 AI 시대로 진입하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이수아 전략 부사장은 제품 설계부터 생산까지 전 과정을 연결해 글로벌 리더십을 확보하려는 기업들의 움직임이 빨라지고 있다고 분석했다. 하지만 현장에서는 여전히 AI의 신뢰성과 전문 인력 부족이라는 장벽이 존재한다. 이수아 부사장은 기업들의 현실적인 우려에 대해 “기업들은 AI가 정말 안전하고 사람이 개입하지 않아도 믿을 수 있는 것인지, 의사 결정을 맡겨도 되는 것인지에 대한 고민을 가지고 있다”면서, 데이터 기반 의사결정에 대한 신뢰성 검증의 필요성을 짚었다. 그리고, 이 과제를 해결하기 위해 파편화된 시스템을 연결하는 온톨로지(ontology) 기반의 데이터 통합과 산업에 특화된 파운데이션 모델(foundation model)의 도입을 제안했다. 또한, 복잡한 제조 환경을 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈과 그 데이터의 흐름을 촘촘히 잇는 디지털 스레드(digital thread)가 필수라고 강조했다. 결국 가상과 현실을 완벽하게 동기화하는 탄탄한 인프라 혁신만이 성공적인 피지컬 AI 시대를 앞당기는 열쇠가 된다는 것이 이수아 부사장의 진단이다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이수아 부사장은 AI를 통해 제품 R&D를 가속화할 수 있다고 설명했다.   AI 팩토리의 본질은 ‘데이터 표준화’ 서울대학교 이정준 교수는 제조 현장에서 기존에 해오던 일에 데이터를 더해 분석하고, 이를 통해 생산성과 효율을 한층 높이는 과정으로서 ‘AI 팩토리’를 정의했다. 결국 AI는 제조산업이 원하는 가치를 얻기 위해 추가하는 강력한 도구에 불과하다는 것이다. 성공적인 AI 팩토리를 구현하기 위한 핵심 요소로 이정준 교수가 꼽은 것은 데이터이다. 제조 현장의 데이터는 IT와 OT 영역, 그리고 공장 밖의 공급망까지 넓게 퍼져 있지만, 서로 다른 규격과 프로토콜 탓에 이를 하나로 엮는 과정은 험난하다. 이를 해결할 열쇠로는 데이터의 표준화가 꼽힌다. 이정준 교수는 독일의 자산 관리 셸(Asset Administration Shell : AAS)과 같은 국제 표준 데이터 모델을 도입하면 파편화된 정보를 원활하게 통합할 수 있을 것이라고 소개했다. 이와 함께 현장에서 우려하는 기술 유출 문제를 막기 위해 데이터 주권과 신뢰성을 보장하는 데이터스페이스(dataspace)의 구축도 과제다. 이정준 교수는 눈앞의 화려한 기술보다 탄탄한 데이터 표준화가 우선되어야 한다고 전했다.   ▲ SK AX의 안상만 부사장은 AI를 위한 IT 인프라의 재설계 방향을 제시했다.   자율 공장 완성할 유연한 클라우드 인프라 제조산업의 패러다임은 단순한 공정 자동화를 넘어 인간과 AI가 공존하며 스스로 판단을 내리는 자율 의사결정 시대로 진화하고 있다. SK AX의 안상만 부사장은 이러한 제조 현장의 변화를 이끌기 위해 가장 먼저 근본적인 IT의 뼈대를 새로 짜야 한다고 짚었다. “과거의 무겁고 경직된 시스템에서 벗어나 클라우드 기반의 유연한 서비스 환경으로 탈바꿈해야만, 끊임없이 쏟아지는 현장의 데이터를 하나의 플랫폼으로 매끄럽게 연결할 수 있다”는 것이다. 또한, 안상만 부사장은 “업무 프로세스와 데이터가 통합되지 않은 상태에서의 혁신은 사상누각”이라면서, AI 기술의 도입에 앞서 탄탄한 기본기가 우선되어야 한다고 강조했다. 그리고 AI 기술의 성공적인 안착을 위해서는 소규모 파일럿 테스트를 통해 빠르게 성공 모델을 만들고 이를 전사적으로 확산하는 전략이 필요하다고 짚었다. 현장의 데이터가 완벽하게 통합된 인프라 위에서 디지털 트윈과 버티컬 AI(vertical AI)가 결합될 때, AI가 현장 운영을 책임지는 자율 공장을 완성할 수 있다는 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)는 오는 5월 20일~21일 서울 코엑스에서 AI·클라우드 콘퍼런스인 ‘AWS 서밋 서울 2026’을 개최한다. 올해로 12회를 맞이하는 이번 행사는 정부 부처와 산업계 리더, IT 전문가들이 한자리에 모여 에이전틱 AI를 포함한 최신 클라우드 기술 트렌드와 산업별 실전 사례를 공유할 계획이다. 올해는 AWS가 2006년 아마존 S3를 출시하며 클라우드 시대를 연 지 20주년이 되는 해다. 동시에 2016년 서울 리전을 개소하며 국내에 클라우드 인프라를 직접 제공한 지 10주년이 되는 시점이기도 하다. 인터넷만 연결되어 있다면 누구나 세계 최고 수준의 기술로 혁신할 수 있다는 신념을 바탕으로, AWS는 국내 스타트업과 대기업, 공공 부문의 디지털 전환을 지원하며 한국의 디지털 혁신을 가속화해 왔다. 이번 서밋은 지난 20년의 성과를 돌아보고 에이전틱 AI가 이끌 미래 20년의 비전을 제시하는 자리가 될 전망이다.     이번 행사는 에이전틱 AI가 기업의 실제 업무 현장을 변화시키는 혁신의 구심점이라는 점에 주목한다. 기조연설과 세션, 엑스포를 통해 참가자들에게 실질적인 정보를 제공하며 18개 트랙과 120개 이상의 세션이 마련된다. 60개 이상의 파트너사도 함께 참여한다. 특히 AWS 20주년 기념 특별 부스와 AI 중심의 ‘AWS 포 인더스트리’, ‘피지컬 AI 라운지’ 등을 통해 산업 현장에서 활용되는 AI 설루션을 직접 체험할 수 있다. 행사 첫날인 인더스트리 데이에는 AWS 코리아 함기호 대표가 에이전틱 AI 시대의 고객 혁신 지원 전략을 발표한다. 이어 AWS의 제이슨 베넷 글로벌 스타트업 부문 부사장이 AI 혁신의 미래 전망을 공유한다. 김성훈 업스테이지 대표와 김환 CJ 올리브영 CTO는 무대에 올라 AWS를 활용한 비즈니스 혁신 사례와 성장 통찰력을 나눈다. 오후에는 금융, 리테일, 제조, 헬스케어, 미디어 등 9개 산업별 트랙에서 48개 이상의 세부 세션이 이어진다. 둘째 날인 AI 데이에는 AWS 기술 리더들이 차세대 AI 개발자 경험과 클라우드 설루션을 설명한다. 버너 보겔스 아마존 부사장 겸 CTO를 비롯해 우스만 칼리드 AWS 서버리스 컴퓨팅 디렉터, 안종훈 아모레퍼시픽 전무 등이 기조연설자로 나선다. 신재현 우아한형제들 AWS 히어로와 김민태 AWS 커뮤니티 빌더, 윤석찬 AWS 코리아 수석 테크 에반젤리스트도 참여해 전문적인 견해를 전달하며 오후에는 50개 이상의 기술 세션이 열린다. 엑스포 현장에서는 다양한 에이전틱 AI 기반 설루션을 직접 경험할 수 있다. AWS 포 인더스트리 존에서는 아모레퍼시픽의 ‘뷰티 컨시어지’를 통해 아마존 베드록과 아마존 세이지메이커 기반의 맞춤형 서비스를 선보인다. KBS+A LIVE 부스에서는 AI 영상 편집 및 콘텐츠 분석 설루션을 소개하며, NCAI 부스에서는 사진 한 장으로 에이전틱 AI가 커머스 설루션을 완성하는 과정을 체험할 수 있다. 피지컬 AI 라운지에서는 로아이, 컨피그, 뉴빌리티, 로보티즈가 참여해 에이전틱 AI와 물리 세계의 융합 사례를 보여준다. 디벨로퍼 라운지에서는 차세대 AI 개발 도구인 ‘키로’ 데모를 확인할 수 있으며, AWS 빌리지에서는 5대 핵심 기술 영역의 데모가 운영된다. 스타트업 존에는 인포플라, 프렌들리AI, 모빌린트, 플렉스 등 8개 기업이 참여해 AI 추론 클라우드와 이상 탐지, AI 보안 진단 등 혁신 기술을 시연한다.

스노우플레이크는 스노우플레이크 인텔리전스(Snowflake Intelligence)와 코텍스 코드(Cortex Code)의 주요 기능을 업데이트하며 기업용 AI 비전을 구체화했다. 이번 업데이트는 AI 시스템이 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전틱 엔터프라이즈 환경을 조성하는 데 중점을 뒀다. 기업은 스노우플레이크의 데이터를 바탕으로 다양한 시스템과 AI 모델을 통합해 업무 효율을 높일 수 있다. 스노우플레이크 인텔리전스는 비즈니스 사용자를 위한 개인형 업무 에이전트로 진화했다. 사용자의 선호도와 업무 흐름을 학습해 최적화된 결과를 제공하며, 반복 업무 자동화 기능인 ‘스킬스’를 통해 발표 자료 준비나 다단계 분석 등을 자연어로 명령해 수행할 수 있다. 또한 지메일, 구글 캘린더, 세일즈포스 등 주요 도구와 연동하는 ‘MCP 커넥터’와 복잡한 질문에 대해 추론하고 보고서를 작성하는 ‘딥 리서치’ 기능도 추가될 예정이다. 이동 중에도 데이터를 확인할 수 있는 iOS 모바일 앱과 분석 결과물을 공유 자산으로 만드는 ‘아티팩트’ 기능도 출시를 앞두고 있다.     개발자를 위한 코팅 에이전트인 코텍스 코드는 엔터프라이즈 데이터 생태계 전반으로 지원 범위를 넓혔다. AWS 글루나 데이터브릭스 등 외부 데이터 시스템에서도 개발이 가능하며, 비주얼 스튜디오 코드 확장 기능과 클로드 코드 플러그인을 통해 기존 개발 환경에서 바로 AI 기능을 사용할 수 있다. 특히 전체 고객의 50% 이상이 이미 코텍스 코드를 도입해 생산성을 높이고 있다는 것이 스노우플레이크의 설명이다. 스노우플레이크의 바리스 굴테킨 AI 부사장은 “AI는 기업 운영 방식을 변화시키고 있으며, 시장을 선도하는 플랫폼은 적절한 거버넌스를 바탕으로 AI를 업무에 쉽게 적용해야 한다”면서, “고객이 데이터를 통합하고 핵심 시스템을 연결해 AI를 실질적인 도구로 전환하도록 돕겠다”고 밝혔다.

아마존웹서비스(AWS)는 과학자들이 신약을 더 빠르고 체계적으로 설계하고 검증할 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 기반 애플리케이션인 ‘아마존 바이오 디스커버리(Amazon Bio Discovery)’를 출시했다. 아마존 바이오 디스커버리는 방대한 생물학 데이터를 학습한 전문 AI 모델인 생물학 파운데이션 모델 카탈로그에 과학자들이 직접 접근할 수 있도록 지원한다. 이들 모델은 신약 후보 물질을 생성하고 평가하며, 신약 발굴 초기 단계에서 항체 치료제 연구를 앞당기는 역할을 한다. 과학자들은 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 통해 일상적인 언어로 연구 목표에 맞는 모델을 선택하고 입력 변수를 최적화할 수 있다. 기존 실험 데이터를 활용해 모델을 추가로 학습시켜 예측의 정확도를 높이는 것도 가능하다. 선정된 후보 물질은 실제 실험실로 보내져 합성하고 테스트하는 과정을 거치며, 그 결과는 다시 애플리케이션으로 전달된다. AWS는 이러한 방식을 통해 실험실과 연계한 지속적인 반복 실험 구조를 구현했다.     그동안 신약 발굴 분야에 AI를 도입하는 데는 어려움이 많았다. 생성형 AI의 발전으로 머신러닝 모델이 늘어났지만, 이를 다루려면 코딩 능력과 복잡한 인프라 관리 기술이 필요했기 때문이다. 수십 개의 모델 성능을 직접 비교하는 것도 쉽지 않았고, 이를 지원할 전산 생물학자도 부족한 실정이었다. 물리적 실험을 위해 데이터를 주고받는 과정 역시 여러 시스템에 흩어져 있어 관리가 까다로웠다. 아마존 바이오 디스커버리는 AI 모델과 분석 패키지를 비교 평가하는 벤치마크 라이브러리와 실험 설계를 돕는 AI 에이전트, 통합 실험실 파트너 네트워크를 제공해 이런 문제를 해결하고자 했다. 이를 통해 얻은 피드백은 다음 설계 단계를 개선하는 밑거름이 된다. 이 서비스는 제약사와 바이오테크, 학계 연구기관이 필요로 하는 데이터 보호와 보안 환경을 갖추고 있다. 데이터는 완전히 격리되어 보호되며, 고객은 모든 지식재산과 데이터에 대한 소유권을 가진다. 아마존 바이오 디스커버리는 아페리스와 볼츠 등 파트너사의 오픈소스 및 상업용 모델을 포함해 폭넓은 생물학 특화 AI 모델 카탈로그를 제공한다. 앞으로 바이오허브와 프로플루언트의 모델도 추가될 예정이다. 과학자들은 코딩 대신 자연어를 사용해 단계별 실험 과정을 구성할 수 있으며, 제조 용이성이나 온도 안정성 같은 항체 후보 물질의 특성을 평가하는 데이터셋을 활용해 최적의 모델을 고를 수 있다. 실제로 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)는 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 활용해 약 30만 개의 새로운 항체 분자를 설계했다. 이 가운데 유망한 후보 물질을 테스트하는 데까지 걸린 시간은 몇 주에 불과했다. 기존 방식으로 1년 가까이 걸리던 작업을 대폭 단축한 것이다. 현재 MSK를 비롯해 바이엘, 브로드 인스티튜트, 프레드허치 암센터 등이 이 서비스를 초기 도입해 활용하고 있다. AWS의 라지브 초프라 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 “AI 에이전트는 컴퓨터 전문 지식이 없는 연구자들도 고도화된 과학 역량을 활용할 수 있게 한다”면서, “첨단 AI와 보안 인프라의 결합은 이전에는 불가능했던 방식으로 항체 발굴을 가속화할 것”이라고 설명했다.

오라클이 아마존웹서비스(AWS)와 협력하여 오라클 AI 데이터베이스@AWS(Oracle AI Database@AWS) 서비스를 국내 고객에게 공식 제공한다고 밝혔다. 이번 서비스는 AWS의 서울 리전에서 출시되었으며, 국내 기업은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스와 오라클 자율운영 AI 데이터베이스 등을 운영할 수 있다. 이번 서비스 출시로 기업은 기존 온프레미스 환경에서 운영하던 오라클 워크로드를 큰 변경 없이 AWS로 옮길 수 있게 되었다. 오라클은 “온프레미스와 동일한 기능과 성능을 제공하여 클라우드 전환 과정에서의 복잡성을 줄였다”고 설명한다. 또한 오라클과 AWS 사이의 데이터를 통합하는 제로 ETL 기능을 통해 아마존 베드록과 같은 생성형 AI 서비스와 고급 분석 도구를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 마련했다. 전국 1380여 개 매장을 운영하는 뷰티 및 웰니스 리테일 기업인 CJ올리브영은 이 서비스를 활용해 핵심 워크로드를 AWS 내 오라클 데이터베이스 서비스로 이전하고 있다. CJ올리브영 박원호 팀장은 “오라클 AI 데이터베이스@AWS는 핵심 워크로드를 클라우드로 옮기는 손쉬운 경로를 제공한다”면서, “아마존 베드록 등 AWS의 인공지능 서비스와 통합해 비즈니스 성과를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.     한국오라클 김성하 사장은 이번 출시가 국내 기업의 미션 크리티컬 워크로드 현대화와 AI 혁신 수요에 대응하기 위한 것이라고 설명했다. AWS코리아 함기호 대표 또한 국내 기업이 애플리케이션 재설계 없이 오라클 워크로드를 클라우드로 이전하고 보안성과 확장성을 누릴 수 있게 되었다고 덧붙였다. 고객은 AWS 마켓플레이스에서 서비스를 직접 구매하거나 유클릭, 에티버스와 같은 공인 채널 파트너를 통해 이용할 수 있다. 유클릭 김철 대표와 에티버스 정인성 대표는 이번 서비스가 고객의 AI 기반 혁신을 가속화하고 운영을 간소화하는 중요한 기점이 될 것이라고 강조했다. 이번 서울 리전 출시는 기존 도쿄, 시드니, 런던 등 11개 리전에 이은 확장이다. 오라클과 AWS는 앞으로 싱가포르, 오사카, 파리 등 10개 리전으로 서비스 범위를 더욱 넓힐 계획이다.

슈나이더 일렉트릭이 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 세계 최대 규모의 산업 박람회인 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 전시에서 전기화와 개방형 소프트웨어 정의 자동화, 디지털 인텔리전스를 결합한 산업 현장의 해결 방안을 제시한다. 특히 마이크로소프트와 AWS, 인텔, HPE 등 주요 기술 기업과 협력해 기술 간 연계를 강화하고 산업 환경에서 측정 가능한 성과를 내는 데 집중할 계획이다.     슈나이더 일렉트릭의 전시 부스는 2026년 산업계의 주요 화두인 ▲운영 효율 향상과 ▲노후 시스템 개선 ▲인력 부족 및 숙련도 격차 해소 ▲데이터와 사이버 보안 ▲에너지 효율 및 전기화 등의 핵심 과제를 중심으로 운영한다. 각 전시 구역에서는 실제 고객 사례를 바탕으로 라이브 데모와 파트너 기술을 선보이며 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공한다. 첫 번째 구역에서는 처음으로 공개하는 폭스보로 SDA(Foxboro SDA)와 에이전틱 AI 등 소프트웨어 정의 자동화 기술을 통해 유연한 운영 환경을 보여준다. 에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트 인사이트 월(EcoStruxure Automation Expert (EAE) Insights Wall)을 활용해 수처리 관리 과정을 시연하고 제어와 데이터, AI를 통합한 운영 방식을 소개한다. 두 번째 구역에서는 ETAP(이탭)을 활용해 전력 운영을 최적화하는 방안을 설명한다. 세 번째 구역은 전력과 공정 데이터를 통합해 설계부터 운영까지 전 주기를 최적화하는 통합 데모를 전시한다. 네 번째 구역에서는 다중 로봇과 AI 기반 분석을 결합한 자동화 설루션을 선보이며, 마지막 다섯 번째 구역에서는 디지털 트윈을 이용한 공항 운영과 공조 제어 사례, 사이버 보안 아키텍처를 통한 산업 운영 전략을 공유한다. 박람회 기간 중에는 글로벌 리더들의 발표도 이어진다. 20일에는 장 파스칼 트리쿠아 슈나이더 일렉트릭 이사회 의장이 AI를 통한 유럽의 기회를 주제로 패널 토론에 참여해 디지털 및 에너지 전환 방향을 논의한다. 21일에는 아비바의 카스파 헤르츠버그 CEO가 데이터 기반의 산업 혁신과 비즈니스 가치 창출 방안에 대해 발표한다. 같은 날 글로벌 미디어와 산업 애널리스트를 대상으로 한 쇼케이스를 열어 산업 난제를 경쟁력으로 전환하는 구체적인 사례를 설명할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 행사에서 고객이 겪는 실제 문제에 초점을 맞춰 파트너 혁신 사례와 적용 사례를 함께 보여준다고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭 관계자는 “단순한 비전 제시에 그치지 않고 실질적인 성과로 이어지는 결과를 직접 확인할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

시높시스가 피지컬 AI(physical AI) 시스템 구현을 위한 소프트웨어 중심 제품 개발의 핵심인 전자 디지털 트윈을 생성, 관리 및 배포할 수 있는 ‘시높시스 전자 디지털 트윈(Synopsys Electronics Digital Twin, 이하 eDT) 플랫폼’을 출시했다. 이 플랫폼은 우선 가치가 높은 자동차 산업 분야에 집중하여 하드웨어가 나오기 전 소프트웨어 검증의 최대 90%를 선행할 수 있도록 지원하는 개방형 설루션이다. 이를 통해 자동차 제조사가 차량 개발 비용을 절감하고 시장 출시 기간을 대폭 단축할 수 있다는 것이 시높시스의 설명이다. 현재 자동차 엔지니어링 팀은 6억 줄이 넘는 소프트웨어 코드와 수백 개의 공급업체, 짧아진 개발 주기와 비용 압박이라는 상황에 직면해 있다. 시높시스의 라비 수브라마니안(Ravi Subramanian) 최고 제품 관리 책임자는 차량부터 AI 공장(AI factories)에 이르는 지능형 시스템 개발에는 실리콘 설계와 소프트웨어 동작을 초기 단계부터 연결하는 완전히 새로운 접근 방식이 필요하다고 강조했다. 시높시스는 이번 eDT 플랫폼을 통해 가상 시스템 온 칩(SoC) 모델과 대규모 시스템 시뮬레이션 분야의 리더십을 결합하여 차세대 차량 개발을 가속화할 계획이다.     eDT 플랫폼은 사용자가 클라우드 기반의 ‘eDT 랩(eDT Labs)’을 구성할 수 있도록 지원한다. 여기에는 시높시스의 기술과 개방형 생태계 도구, 모델, 소프트웨어 및 확장 가능한 컴퓨팅 자원이 통합되어 있다. 시높시스가 소개한 주요 활용 사례로는 ▲가상 프로토타입에 대한 원활한 접근으로 신규 SoC 또는 마이크로컨트롤러(MCU)를 조기 평가 ▲하드웨어 사용 전 통합 도구를 지원해 소프트웨어 개발 조기 착수 및 개발 일정 단축 ▲고객 팀, 공급업체, 도구 제공업체 간의 원활한 소프트웨어 개발 협업 환경 제공 ▲지속적 통합 및 테스트(CI/CT) 워크플로에 eDT를 통합해 시스템 검증 노력 절감 및 품질 개선 등이 있다. 시높시스는 eDT 랩의 구축과 관리를 간소화하기 위한 다양한 기능을 제공한다고 전했다. 시높시스의 시뮬레이션 및 AI 기술뿐만 아니라 벡터(Vector)와 공동 개발한 오픈 소스 SIL 킷을 사용하면 가상 ECU와 모델, 소프트웨어 구성 요소를 신속하게 연결할 수 있다. 플랫폼은 역할 기반 사용자 관리, 보안 액세스, 암호화, 워크플로 편집기 등을 제공하며, AWS의 클라우드 인프라와 그래비톤4 프로세서를 활용해 현대적 자동차 개발에 필요한 성능과 유연성을 확보했다.