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인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.

엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPose)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.

SAP 코리아가 7월 15일 연례행사인 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아(SAP NOW AI Tour Korea)’를 진행하면서, AI(인공지능) 시대를 위한 새로운 비즈니스 운영 방식을 제시했다. ‘Unleash Your Future with Business AI(비즈니스 AI로 미래를 열다)’를 주제로 열린 이번 행사에서는 빠르게 변화하는 AI 시대에 기업의 비즈니스 혁신을 지원하는 SAP의 전략과 비전이 소개됐다. ■ 정수진 편집장   애플리케이션–데이터-AI의 선순환으로 비즈니스 혁신 주도 SAP의 AI 전략은 애플리케이션, 데이터, 비즈니스 AI의 선순환 효과(flywheel effect)를 통해 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 혁신하겠다는 것이다. SAP의 지나 바르주-브로이어(Gina Vargiu-Breuer) 최고인사책임자는 이런 전략의 핵심으로 자사의 모든 애플리케이션에 AI를 기본으로 내재화(embedded AI)한다는 ‘AI 퍼스트(AI First)’ 접근법을 꼽았다. SAP는 2025년 말까지 400개 이상의 임베디드 AI 기능을 출시할 계획이다. 이와 동시에 SAP는 ‘스위트 퍼스트(Suite First)’ 전략을 추구한다. 개별 기능이 뛰어난 ‘최고의 설루션(Best of Breed)’을 모아 놓는 것을 넘어, 모든 비즈니스 애플리케이션을 유기적으로 통합한 ‘최적의 스위트(Best of Suite)’를 제공한다는 뜻이다. 바르주-브로이어 최고인사책임자는 이를 통해 기업 고객이 일관성, 유연성, 민첩성을 확보할 수 있다고 전했다. SAP의 전략은 애플리케이션이 생성하는 고품질의 비즈니스 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 AI(reliable AI)를 구동하고, 이 AI가 다시 애플리케이션을 더욱 지능적으로 만드는 선순환 구조를 완성하는 것으로 요약할 수 있다. SAP는 애플리케이션, 데이터, AI가 긴밀히 연계되어 만들어내는 시너지가 고객에게 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 원동력이 될 것으로 보았다.   ▲ SAP의 이르판 칸 최고제품책임자가 기자간담회를 통해 자사의 AI 전략과 기술을 소개했다.   데이터 복잡성을 해결하는 ‘비즈니스 데이터 클라우드’ 이번 행사에서 SAP가 소개한 ‘SAP 비즈니스 데이터 클라우드(SAP Business Data Cloud : BDC)는 AI 시대에 기업의 데이터 관리와 AI 도입을 지원하고 비즈니스 운영 방식을 혁신하기 위해 새로운 서비스형 소프트웨어(SaaS) 설루션이다. BDC는 분산된 데이터를 통합하고 의미 있는 데이터로 전환하여 AI 활용도를 극대화하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 BDC는 데이터 통합과 조화를 통한 단일 진실 공급원을 구축하고, 신뢰할 수 있는 AI 및 지능형 애플리케이션의 기반을 마련하면서, 현대적 아키텍처와 강력한 파트너 생태계를 지원한다. 기업들은 AI를 위한 데이터 준비, 수집, 거버넌스 등 데이터 관리에 많은 시간을 쓰고 있으며, 이는 기업에서 AI를 활용하는 데 있어 어려움으로 작용한다. BDC는 이러한 문제를 해결하기 위해 SAP와 비 SAP 데이터를 통합해 연결된 데이터 환경을 구축하도록 한다. 특히 기존 애플리케이션의 데이터 모델을 조화(harmonize)시켜서, 여러 비즈니스 라인에 걸쳐 다르게 정의된 고객 데이터를 단일 뷰로 제공한다. BDC는 고품질의 기업 데이터를 통합 관리하여 AI 애플리케이션이 안정적으로 데이터를 활용하고 모델을 훈련하는 시간을 줄인다. 또한 SAP의 AI 코파일럿인 쥴(Joule)과 연동해 비즈니스 데이터의 맥락을 깊이 있게 파악하고, 분석 및 권장사항 도출에 필요한 데이터를 제공한다. SAP의 이르판 칸(Irfan Khan) 데이터 및 애널리틱스 사장 겸 최고제품책임자는 “ERP와 같은 기업의 핵심 시스템에서 데이터가 추가되거나 변경될 때마다 BDC는 이를 복사하고 최신 상태로 반영하여 일관성을 유지하며, 이렇게 조화된 데이터는 단순한 원시 데이터가 아닌 ‘의미적으로 풍부한 데이터 제품(semantically enriched data products)’으로 전환되어 모든 앱에서 활용된다”고 설명했다. 또한 “BDC는 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 파이프라인 구축과 유지보수를 완전 관리형 서비스로 제공한다. 이를 통해 기업은 데이터 관리의 부담을 덜고, 가치 있는 AI 활용 사례를 만드는 데 집중할 수 있게 된다”고 설명했다. BDC는 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 레이크하우스(lakehouse) 아키텍처를 기반으로 설계되었으며, 텍스트, 오디오, 비디오 등 정형 및 비정형 데이터를 구분 없이 저장 및 지원한다. 또한 AWS, 구글 클라우드, 애저 등 주요 하이퍼스케일러 인프라 어디에서나 구동되도록 설계되어, 고객은 기존 인프라를 변경할 필요 없이 BDC를 도입할 수 있다. 칸 최고제품책임자는 “데이터브릭스(Databricks)와의 파트너십을 통해 제로 카피 공유(zero-copy sharing) 방식으로 SAP 및 비 SAP 데이터를 양방향 공유하며, 팔란티어(Palantir)와도 협력해 데이터 파이프라인 구축을 간소화하는 도구를 지원한다”고 소개했다. SAP BDC는 2025년 2월에 글로벌 출시되었으며, 한국 시장에는 7월 말부터 공식 제공된다.   ▲ SAP는 유기적으로 결합된 스위트로 비즈니스 AI를 구현하고자 한다.   데이터의 맥락을 이해하는 AI 코파일럿 ‘쥴’ 한편, SAP는 AI 코파일럿인 ‘쥴(Joule)’이 다양한 개선을 이뤘다고 소개했다. 쥴은 데이터의 맥락을 확인하고 위치에 관계 없이 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 에이전트가 비즈니스 맥락과 데이터 관계성을 파악하는 과정을 돕는다. BDC가 고품질 기업 데이터를 통합 관리한다면, 쥴은 이를 AI 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 지식 그래프(knowledge graph) 기술을 활용해 비즈니스 데이터를 온톨로지(ontology) 기반으로 연결함으로써, AI 모델의 환각 현상을 줄이고 사용자가 자연어 질의로 데이터에 쉽게 접근하도록 돕는다. SAP는 “지식 그래프는 정형 데이터의 이해를 돕는 역할을 하며, 쥴과 같은 기술을 통해 데이터 주변의 사용자 경험을 바꿀 수 있다. 지식 그래프 내에 조화된 데이터 제품(harmonized data products)을 로드하여 온톨로지 뷰를 활성화하고, 자연어 쿼리를 통해 데이터에 접근할 수 있게 한다”고 설명했다. 이외에도 SAP는 쥴 스튜디오(Joule Studio)를 통해 고객이 맞춤형 에이전트를 개발할 수 있도록 지원하며, 최신 LLM(거대 언어 모델)을 연결하고 활용할 수 있도록 한다. 칸 최고제품책임자는 “이러한 개선사항 및 핵심 기능을 통해 쥴은 데이터의 맥락적 이해를 높이고, 고품질 데이터를 기반으로 AI 기능을 강화하며, 사용자 경험을 혁신하고 있다”고 전했다. 그리고 “SAP는 AI 및 생성형 AI를 활용하여 국제화 및 언어 지원 제공을 매우 빠르게 가속화하고 있으며, 이를 통해 한국어뿐만 아니라 모든 언어 및 지역에서 영어와 유사한 기능을 제공하는 것이 목표”라고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)는 최근 진행한 설문조사를 통해 국내 기업들의 AI 활용 현황과 과제를 짚었다. 또한, 신뢰할 수 있는 고성능의 인공지능 에이전트(AI agent)를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하면서 한국 시장에 지원을 강화하고 있다고 밝혔다. AWS는 AI의 도입과 활용 과정에서 기업이 겪는 기술적 어려움을 줄이고, 더 많은 기업이 쉽고 안전하게 생성형 AI를 도입하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다. ■ 정수진 편집장    기업의 AI 도입률 높지만…고도화 위한 과제는?  AWS와 스트랜드 파트너스(Strand Partners)는 2025년 4월 한국 기업 1000곳과 일반인 1000명을 대상으로 AI에 대한 행동과 인식에 대한 설문조사를 진행하고, 그 결과를 바탕으로 한국 기업의 AI 활용 현황을 평가했다. 이 조사는 유럽에서는 3년째 진행되어 왔는데, 이번에 글로벌로 확장해 동일한 방법론을 적용했다. 스트랜드 파트너스의 닉 본스토우(Nick Bonstow) 디렉터는 설문조사 보고서의 내용을 소개하면서, 한국 기업의 AI 도입 현황과 주요 과제를 분석했다. 조사에서는 한국 기업의 48%가 AI를 도입 및 활용하고 있는 것으로 나타났는데, 이는 전년 대비 40% 성장한 수치이다. 유럽 기업의 평균 AI 도입률인 42%보다 높았는데, 특히 지난해에만 약 49만 9000 개의 한국 기업이 AI를 처음 도입한 것으로 추정된다. 본스토우 디렉터는 “AI를 도입한 기업들은 실질적인 이점을 경험하고 있다. 56%가 생산성 및 효율성 향상으로 매출 증가를 경험했고, 79%는 업무 생산성 향상 효과를 확인했다. 그리고 AI 도입에 따라 주당 평균 13시간의 업무 시간을 절감했다”고 소개했다. AI 도입률은 높지만, 국내 기업의 70%는 여전히 챗봇이나 간단한 반복 업무 자동화와 같은 기초적인 수준의 AI 활용에 머무르고 있는 상황이다. AI를 다양한 업무 영역에 통합하는 중간 단계는 7%, 여러 AI 도구나 모델을 결합하여 복잡한 업무를 수행하거나 비즈니스 모델을 혁신하는 변혁적 단계는 11%에 불과했다. 본스토우 디렉터는 “기업들이 AI의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 더 높은 단계로 나아가야 할 필요가 있다”고 짚었다. 본스토우 디렉터는 국내 기업의 AI 도입이 양극화되고, AI 혁신의 편차를 키울 수 있다고 전했다. 한국 스타트업의 70%가 AI를 확대하고 있는데 이는 유럽의 58%보다 높은 수치로, 국내 스타트업 생태계는 AI 도입에서 뚜렷한 강점을 보였다. 스타트업의 33%는 AI를 비즈니스 전략 및 운영의 핵심 요소로 두고 있으며, 32%는 가장 고도화된 방식으로 AI를 활용하고 있다. 또한, 21%는 AI 기반의 새로운 제품 및 서비스를 개발 중이다. 반면, 국내 대기업의 69%는 여전히 AI를 효율 개선, 업무 간소화 등 기초적인 수준에서만 활용하고 있는 것으로 나타났다. 대기업의 10%만이 AI 기반 신제품 또는 서비스 개발 단계에 진입했는데, 이는 스타트업의 절반 수준이다. 이번 조사에서는 AI 도입의 주요 장애 요인으로 기술 및 디지털 인재의 부족, 자금 접근성, 규제 환경 등이 꼽혔다. 조사 응답 기업의 43%가 디지털 인재를 확보하지 못해 AI 도입 또는 확산에 어려움을 겪고 있다고 응답했고, 지난 1년간 디지털 역량 교육에 참여한 직원은 약 34%였다. 67%의 기업은 정부의 지원 정책이 AI 도입 결정에 중요하다고 응답했으며, 45%의 스타트업은 벤처 자본 56 · 접근성이 성장을 위한 핵심 요소라고 평가했다. 그리고 국내 기업들은 기술 예산 가운데 평균 23%를 규제 준수 비용에 투입하고 있으며, 34%는 AI 기본법 등 관련 입법으로 인해 이 비용이 증가할 것으로 예상했다. 본스토우 디렉터는 “한국이 AI 부문에서 세계를 선도할 수 있는 인프라와 스타트업 생태계 그리고 강한 열정을 가지고 있음을 확인했다. 하지만 AI 활용의 깊이를 더해주는 변혁적인 활용으로 나아가지 못하고 있는 점과 인재 부족, 규제 불확실성 등의 장애 요인을 해결해야 AI를 미래의 성장 동력과 경쟁력의 원천으로 삼을 수 있을 것”이라고 평가했다. 그리고, 이를 위해 한국 정부가 ▲기술 인재에 대한 투자 ▲혁신 친화적이고 명확한 규제 환경 조성 ▲공공 부문의 기술 현대화 및 디지털 전환 추진 등에 관심을 기울일 것을 제안했다.   ▲ AWS 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트   기업의 생성형 AI 활용 문턱 낮춘다 AWS의 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트는 국내 기업들이 AI를 잘 활용할 수 있도록 돕는 AWS의 생성형 AI 기술 스택과 주요 서비스를 소개했다. 그는 “2023년이 생성형 AI 개념 검증(PoC)의 해였다면 2024년은 생산 적용, 2025년은 비즈니스 가치 실현의 해가 될 것”이라고 짚었다. 또한 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트 AI에 대한 관심이 커지고 있다면서, 가트너(Gartner)의 전망을 인용해 “2026년까지 기업의 80% 이상이 생성형 AI API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하거나 관련 기능이 탑재된 애플리케이션을 배포할 것”이라고 전망했다. AWS는 생성형 AI를 위한 기술 스택을 세 가지 계층으로 제공한다. 가장 아래쪽에는 GPU, AI 프로세서 등을 포함해 모델 훈련과 추론에 필요한 인프라 레이어가 있고, 중간에는 AI 모델에 연결하여 각 기업에 최적화된 생성형 AI 애플리케이션을 구현하도록 돕는 모델/도구 레이어, 가장 위쪽에는 복잡한 개발 없이 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션 레이어가 있다. 이 기술 스택의 핵심으로 AWS가 내세운 것이 아마존 베드록(Amazon Bedrock)이다. 베드록은 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축하고 확장할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스이다. 앤트로픽, 메타, 미스트랄 AI 등 12개가 넘는 AI 기업의 파운데이션 모델(FM)을 선택해 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 아마존 베드록은 비용, 지연 시간, 정확도를 최적화할 뿐만 아니라 기업의 필요에 맞게 모델을 맞춤 설정하거나 유해 콘텐츠/프롬프트 공격 등을 필터링해 안전한 AI 활용 환경을 갖출 수 있도록 돕는다. 김선수 수석 스페셜리스트는 “베드록은 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 미세조정(파인 튜닝) 등 다양한 방식으로 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 RAG 구현을 위한 지식 베이스 및 벡터 검색 기능을 기본으로 제공해, 기업의 내부 데이터를 안전하게 연결하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있다”고 전했다. 최근 생성형 AI는 어시스턴트(assistant)를 넘어 워크플로를 자동화하는 에이전트(agent)로 진화하고 있으며, 궁극적으로는 사람의 개입 없이 AI끼리 자율적으로 협업하는 에이전틱 AI(agentic AI) 시스템으로 나아갈 것으로 보인다. AWS는 생성형 AI 에이전트 구축을 위해 ▲아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)와 같이 사전 구축된 에이전트 제품 ▲아마존 베드록 에이전트(Amazon Bedrock Agents)와 같이 내장된 오케스트레이션을 제공하는 완전 관리형 설루션 ▲스트랜드 에이전트(Strands Agents)와 같은 경량 오픈소스 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 활용해 직접 에이전트를 구축할 수 있는 제품 등을 선보이고 있다.    ▲ AWS는 AI 에이전트의 구축과 배포를 위해 다양한 기술을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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  18　THEME . PLM과 AI로 가속화하는 제조 디지털 전환의 미래 Ⅰ   설계 데이터를 연결하다 : 퍼시스그룹의 디지털 트윈 기반 DX 전략 / 정연석 생성형 경험 기반 PLM을 통한 업무 혁신 : 다쏘시스템의 새로운 접근 / 김병균 현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 송희삼 수주형 제조기업을 위한 PLM 연계 프로젝트형 생산 관리 DX / 김장순   Infoworld   Editorial 17　AI 에이전트와 함께 하는 제조업 혁신의 골든타임   Case Study 30　올림픽 금메달을 뒷받침한 3D 프린팅 혁신　금속 3D 프린팅으로 경기용 요트의 부품 제작 32　디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술　성공적인 산업 메타버스 구현을 위한 필수 요소   New Product 36　2D CAD의 새로운 기준 제시하는 차세대 설계 플랫폼　ZWCAD 2026 42　디지털 휴먼의 제작 워크플로 향상 및 생태계 확장　메타휴먼 5.6 79　이달의 신제품   Focus 46　AI와 클라우드로 뻗어나가는 NX, 제품 개발의 혁신을 뒷받침한다 48　트림블 코리아, ‘파워팹’으로 철골 제작의 디지털화 및 효율 향상 지원 50　3D 콘텐츠 제작 시대, 어도비 서브스턴스가 펼치는 미래 52　3D 프린팅, 제조 혁신 이끌 생산 기술 될까…현실의 벽과 돌파구는? 54　SAP, 모든 설루션에 AI 탑재…“데이터 중심의 선순환 구조로 비즈니스 AI 혁신” 56　AWS, “다양한 기술로 국내 기업의 생성형 AI 활용 고도화 돕는다” 58　한국생산제조학회 2025 춘계학술대회, 생산제조 기술의 미래를 논의하다   On Air 60　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　HP Z북 울트라, AI 워크스테이션의 새로운 기준 제시 63　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　창의적 디자인의 미래, AI와 3D 프린팅에서 찾는다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조업을 바꾸는 양자 컴퓨팅의 힘 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 트윈 시대의 3D 자산 관리 혁신하는 유니티 애셋 매니저   Column 67　포괄적 디지털 트윈으로 제조 공장의 미래를 설계하다 / 오병준 70　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 디지털 트윈을 위한 디지털 온톨로지와 디지털 스레드 74　현장에서 얻은 것 No. 21 / 류용효　AI 시대 제조업 생존 전략 : ‘듀얼 브레인’을 장착하라   82　New Books   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 84　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (5) / 천벼리　온라인 CAD 아레스 쿠도의 주요 기능 88　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLM 모델 젬마 3 기반 AI 에이전트 개발해 보기 97　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (9) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅶ 100　BIM 전문인력 양성을 위한 해법을 찾는다 / 함남혁　BIM 전문가 민간자격 국가공인 현황과 발전 방향   Visualization 104　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (5) / 최석영　AI 기반 몰입형 사운드 디자인   Reverse Engineering 110　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (8) / 유우식　확률과 통계   Mechanical 116　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (1) / 박수민　크레오 파라메트릭 12의 개선된 인터페이스 기능   Manufacturing 122　생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조 / 이노쏘비　PINOKIO가 선보이는 스마트 공장 기술과 사례   Analysis 107　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (1) / 윤경렬, 김도희　데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 128　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 이효행　바닥 충격음과 층간 소음 문제 해결을 위한 예측 모델 및 실험 분석 133　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24) / 나인플러스IT　충실도 흐름 솔버로 항공 엔진의 시뮬레이션 정확도 업그레이드 136　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6) / 이종학　프로세스 자동화 | – 구조 설계 최적화 142　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5) / 강주연, 임영빈　아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용한 마모 해석과 응용     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기