PTC는 이스라엘 람밤 헬스케어 캠퍼스, 산업용 적층제조 기업 EOS와 협력해, 이스라엘 하이파에 위치한 람밤 헬스케어 캠퍼스 안에 디지털 임플란트 엔지니어링 센터를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 병원 안에서 환자 맞춤형 임플란트의 설계부터 생산까지 아우르는 디지털 엔지니어링 체계를 만들기 위해 추진했다. PTC는 이번 프로젝트에서 CAD 설루션인 크레오(Creo)를 기반으로 환자 맞춤형 임플란트와 의료기기의 설계, 개발, 생산을 지원한다. 람밤의 임상 전문성과 EOS의 산업용 3D 프린팅 기술을 결합하여 설계, 검증, 제조, 품질 관리 전 과정을 하나의 통합 프레임워크로 연결하는 것이 목표다. PTC는 이를 통해 개인 맞춤형 의료 서비스를 강화하고 환자의 치료 결과를 향상시킬 계획이다. 환자 맞춤형 임플란트는 환자의 해부학적 특성에 맞추어 제작하기 때문에 수술의 정확성을 높여 주는 것으로 알려져 있다. 병원 내에서 직접 임플란트를 설계하고 생산하면 의료진과 개발자 사이의 협업을 강화할 수 있다. 또한 외부 공급망에 대한 의존도를 줄여 치료 속도를 높일 수 있다. PTC는 이러한 방식이 수술과 회복 시간을 단축하고, 안전성과 유효성에 대한 규제 요건을 충족하는 데에도 도움을 준다고 설명했다.     람밤 헬스케어 캠퍼스의 최고경영자(CEO)인 미칼 메켈 박사는 “개인 맞춤형 치료는 앞으로 의료가 나아가야 할 방향이며, 람밤 병원 안에 전용 센터를 설립하는 것은 중요한 이정표가 될 것”이라고 기대감을 나타냈다. 미칼 메켈 박사는 이번 협력이 혁신, 임상적 가치, 운영 우수성을 중심으로 환자 맞춤형 치료 역량을 발전시키는 데 크게 기여할 것이라고 덧붙였다. EOS의 니콜라이 재퍼닉 최고전략책임자(CSO)는 “현장 중심의 의료 서비스 혁신을 위해서는 고급 산업용 적층제조 기술과 검증된 병원 워크플로의 통합이 중요하다”고 짚었다. 니콜라이 재퍼닉은 EOS의 개방형 소프트웨어 구조가 스캔부터 프린트까지 이어지는 워크플로를 가능하게 만든다면서, 이를 반복 가능하고 신속하게 대응하며 디지털로 연결된 환자 맞춤형 치료 모델을 구축하기 위한 중요한 진전으로 평가했다. PTC의 기술 부문 부사장인 로넨 벤-호린 박사는 “최첨단 맞춤형 임플란트를 구현하기 위해서는 임상적 요구사항, 설계, 제조 가능성, 그리고 체계적인 워크플로를 연결하는 디지털 기반이 필수”라고 설명했다. 벤-호린 박사는 람밤의 디지털 엔지니어링 센터가 지능형 디지털 엔지니어링이 어떻게 혁신을 촉진하는지 보여주는 좋은 사례라며, 이번 발전이 의료 산업의 중요한 돌파구가 될 것이라고 전했다.

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위즈코어가 차세대 네트워크 기술인 AI-RAN(무선 접속망)과 피지컬 AI 로봇을 융합한 실증 프로젝트를 이끈다고 밝혔다. 위즈코어는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 추진하는 ‘지능형 오픈랜 실증단지 조성’ 사업의 주관사로 선정됐다. 이에 따라 에프알텍, 하이퍼엑스 등 파트너사들과 함께 현대제철 당진공장을 무대로 실증 작업에 돌입한다. 로봇의 물리 제어와 핵심 지능화 아키텍처는 한국전자기술연구원 지능로보틱스연구센터가 밀착 지원하기로 했다. 이번 실증의 타깃은 현대제철 당진공장의 대표적 고위험 구역인 열연공정이다. 고온의 열기와 복잡한 기존 설비 탓에 그동안 사람이 직접 수동 조치를 해야 했던 곳이다. 위즈코어는 이곳에 야간 장애 자동 대응 및 고온 설비 상시 점검용 피지컬 AI 로봇을 도입할 계획이다. 프로젝트의 가장 큰 특징은 로봇이 모든 AI 연산을 스스로 처리하지 않는다는 점이다. 로봇 본체의 무게와 배터리, 연산 장치 등의 한계를 극복하기 위해서다. 고도화된 연산 프로세스는 AI-RAN 기반의 통합 네트워크망이 실시간으로 처리하게 된다. 로봇은 네트워크가 내린 지시를 바탕으로 오직 물리적인 제어와 정확한 대응 조치에만 집중하는 구조를 갖춘다.     스마트 공장의 핵심은 데이터의 맥락을 읽는 눈이다. 일반적인 네트워크 장비는 트래픽의 수치만 읽을 뿐, 그것이 정기적인 순찰 업무인지 아니면 즉각 멈춰야 하는 대형 가동 중단 사고인지 분별하지 못한다. 위즈코어는 CAD 프로그램인 캐디안(CADian)과 공정 관리 설루션인 넥스폼(NEXPOM)의 통합 노하우를 바탕으로, 현장의 맥락 데이터를 통신망과 다중 로봇 제어 인프라에 실시간으로 매핑하는 오케스트레이션 기술을 적용한다. 아울러 HFR, 웨이브일렉트로닉스 등의 장비를 활용해 멀티벤더 간 개방형 구조인 오픈랜 최적화도 동시에 검증할 예정이다. 위즈코어 관계자는 “개별 로봇 기기의 스펙 경쟁보다 현장의 설계 정보와 설비 데이터를 지능적으로 제어하는 오케스트레이션 소프트웨어가 자율 제조의 본질”이라며, “현재 개발 중인 제조 AX 데이터 플랫폼의 기술적 신뢰도를 대한민국 대표 기간산업 현장에서 가시적으로 증명해 보일 것”이라고 밝혔다.

모두솔루션은 7월 8일 PTC코리아, 디모아, 선도설루션과 공동으로 세미나를 개최했다고 전했다. ‘AI 시대, 제조업 경쟁력은 PTC 기반 디지털 제품 데이터에서 시작된다’를 주제로 열린 이번 세미나는 크레오(Creo), 윈칠(Windchill) 기반의 제품 데이터 관리 전략과 AI 적용 방향을 공유하기 위해 마련됐다. 이번 세미나에서는 단순한 설루션 소개를 넘어 제조기업이 보유한 설계 및 제품 데이터를 어떻게 체계적으로 관리하고 AI 활용 기반으로 연결할 것인지가 집중적으로 다뤄졌다. 선도설루션은 제품 데이터 관리를 위한 PDM의 중요성을 소개했고, PTC코리아는 크레오 관점에서의 생성형 AI 기술과 향후 개발 계획을 발표했다. 디모아는 제조 데이터를 활용하는 피지컬 AI와 MCP, 대규모 언어 모델(LLM) 적용 전략을 공유했다.     모두솔루션은 ‘AI 환경 구축을 위한 멀티 CAD 데이터 관리 PLM : 윈칠 시연’을 주제로 발표를 진행했다. 발표를 맡은 모두솔루션 최정욱 프로는 크레오뿐만 아니라 솔리드웍스 등 다중 CAD 환경에서 발생하는 설계 데이터를 윈칠 PLM으로 통합 관리하는 방안을 시연했다. 이와 함께 설계 데이터와 BOM(자재명세서)을 연계해 관리하는 구조, EBOM 및 MBOM 관리, 작업 지시서, 데이터 상태 관리, 변경 관리 프로세스 등을 실제 업무 흐름에 맞춰 설명했다. 특히 윈칠의 버전 관리, 부품 중심 데이터 구조, 결재 워크플로, ECR·ECO·ECN 기반 변경 관리 등 설계 데이터의 신뢰성을 확보하는 핵심 기능을 소개됐다. 모두솔루션은 이러한 기능이 단순한 데이터 저장을 넘어 AI가 학습하고 활용할 수 있는 기준 데이터 체계를 만드는 밑바탕이 된다고 강조했다. 체계적인 메타데이터와 버전 관리, 부품과 도면 간의 연관 관계가 구축되어야 AI를 활용한 유사 부품 추천이나 변경 영향 분석 등으로 확장할 수 있다는 설명이다. 제조업에서 AI를 실무에 적용하려면 정확하고 일관된 데이터가 필수이다. 데이터가 분산되어 있거나 최신 버전이 명확하지 않으면 AI의 분석 결과를 신뢰하기 어렵기 때문이다. 이에 따라 제품 데이터를 중앙 집중식으로 관리하고 부품 중심으로 정보를 연결하는 PLM이 AI 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 모두솔루션에서 PTC 사업부를 총괄하는 김상진 이사는 “AI를 실제 제조 업무에 활용하기 위해서는 먼저 AI가 신뢰할 수 있는 기준 데이터가 준비되어야 한다”면서, “모두솔루션은 크레오와 윈칠을 중심으로 제조기업이 설계 데이터와 제품 정보를 체계적으로 관리하고, 향후 AI 활용까지 확장할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

https://www.CADgraphics.co.kr/newsview.php?pages=event&sub=event01&catecode=25&num=78607

어도비는 월트 디즈니 이매지니어링 연구 & 개발과 손잡고 최신 인공지능(AI) 기술을 기반으로 디즈니 파크와 익스피리언스의 디자인 및 사전 제작 시각화 파이프라인을 가속화한다고 밝혔다. 1952년 월트 디즈니가 설립한 이매지니어링은 세대와 국경을 넘어 기억에 남는 디즈니 경험을 만드는 핵심 크리에이티브 조직이다. 이번 협업은 기업이 어도비와 직접 협력해 자사 브랜드 고유의 맞춤형 생성형 AI 모델을 구축하도록 지원하는 어도비 파이어플라이 파운드리(Firefly Foundry)를 통해 진행된다. 디즈니 이매지니어링의 기존 애셋을 기반으로 맞춤화된 이번 독자 모델은 어도비 파이어플라이 모델을 기반으로 구축됐다. 어도비는 “이 모델이 정교하게 최적화되었으며 상업적으로 책임감 있게 사용할 수 있어, 이매지니어링의 크리에이티브와 세계관 구축 역량을 한층 강화할 것”이라고 설명했다. 디즈니와 같은 브랜드의 캐릭터, 색상, 크리에이티브 의사 결정은 오랜 스토리텔링의 가치를 담고 있다. 인터넷에서 데이터를 무단 수집해 학습한 모델은 지적재산(IP)의 정확성이나 브랜드 일관성, 생성 결과물의 출처를 보장하기 어렵다. 반면 어도비 파이어플라이 파운드리는 이매지니어링의 자체 디자인 카탈로그를 기반으로 맞춤형 모델을 구축했다. 라이선스 애셋 및 자사 애셋을 바탕으로 개발되었으며, 각 프랜차이즈의 시각 언어를 이해하도록 최적화됐다. 이를 통해 이매지니어들은 기존에 사용하던 어도비 툴과 워크플로 안에서 파이어플라이 파운드리 모델을 활용해 다양한 매체에 걸쳐 완성도 높은 결과물을 생성할 수 있다.     어도비 파이어플라이 파운드리를 통해 이매지니어들은 아이디어가 테마파크의 결과물로 구현되기까지의 여정을 단축해 나갈 예정이다. 초기 워크플로에는 손으로 그린 대략적인 콘셉트를 완성도 높은 2D 콘셉트 아트로 변환하는 스케치를 이미지로(sketch-to-image) 모델이 포함된다. 이를 통해 디자이너는 더 빠르게 아이디어 작업을 반복하고 수십 가지의 크리에이티브 방향성을 탐색할 수 있다. 또한 미키와 친구들, 겨울왕국, 모아나, 릴로&스티치, 카 등 다양한 프랜차이즈 전반의 브랜드 가이드라인과 특성에 부합하는 크리에이티브 애셋을 생성하는 맞춤형 이미지 모델도 활용된다. 이매지니어들은 이를 통해 향후 어트랙션 개발을 위한 콘셉트 및 디자인 단계를 더욱 신속하게 진행할 수 있다. 2D 렌더링 및 디자인 콘셉트를 정교한 3D 프로토타입으로 변환하는 3D 모델링 기능도 갖췄다. 디자이너가 실제 착공 전에 시공 계획을 수립하고, 필요한 자재를 산정하며 엔지니어링 팀과 조율할 수 있는 도구를 제공한다. 디즈니가 테마파크, 호텔, 크루즈 등 사업 영역을 확장하는 가운데 어도비 파이어플라이 파운드리는 이매지니어링이 빠른 속도로 디자인을 반복 개선하도록 지원한다. 손으로 그린 스케치와 콘셉트 아트부터 3D 렌더링, 실제 시공에 활용 가능한 수준의 CAD 모델에 이르기까지 전반적인 크리에이티브 프로세스가 가속화될 것으로 기대된다. 어도비의 한나 엘사커 생성형 AI 신사업 부문 부사장은 “스토리텔링은 디즈니의 DNA이며, 최신 AI 혁신 기술로 크리에이터의 역량을 강화하는 것은 어도비가 가장 잘하는 일”이라며, “이매지니어링 팀이 전 세계 팬들을 위한 새로운 경험을 만들어 가는 과정에서, 어도비의 툴과 워크플로는 더욱 대담한 아이디어를 탐색하고, 최고의 아이디어를 현실로 구현할 수 있는 크리에이티브 기반을 제공할 것”이라고 말했다. 월트 디즈니 이매지니어링의 카일 라플린 R&D, 테크놀로지 및 엔지니어링 부문 수석부사장은 “이매지니어링은 언제나 기술과 인간의 창의성이 책임감 있는 방식으로 함께할 수 있다고 믿어왔다. 어도비와의 협력을 통해 고객이 기대하는 감성적 가치를 유지하면서도 디즈니의 스토리와 캐릭터를 테마파크 전반에서 더욱 빠르고 생생하게 구현할 수 있게 됐다”고 전했다.

주요 CAD 벤더들이 최근 들어 일제히 AI 기능을 정식 제품에 통합하고 있다. 그동안 프리뷰나 베타 단계에 머물러 있던 기능들이 잇따라 정식 출시되면서, 업계에서는 AI가 더 이상 CAD의 부가 기능이 아니라 표준이라는 평가가 나오고 있다. 주요 캐드 벤더의 최근 행보를 정리했다.   캐드 벤더  AI 동향(이미지 제작: 챗GPT)   1. 업계 공통 흐름: 3가지 핵심 AI 기능 (1) 제품 지원 챗봇 사용 설명서와 지원 문서를 학습한 AI 챗봇은 이미 여러 CAD 프로그램에 자리 잡았다. Onshape의 'AI Advisor', 지멘스 Solid Edge·NX의 'Design Copilot', 오토데스크의 'Autodesk Assistant', 다쏘시스템 3DEXPERIENCE의 가상 도우미 'Aura', 트림블 스케치업의 'AI Assistant' 등이 대표적이다. 기존 대형언어모델(LLM)을 자사 지원 문서에 맞춰 튜닝하는 방식이라 구현 부담이 상대적으로 낮다는 점이 확산 배경으로 꼽힌다. ② 도면 자동 생성 3D 모델을 2D 도면으로 변환하는 반복 작업에도 AI가 적용되고 있다. 오토데스크 Fusion의 'Automated Drawings'는 템플릿과 AI 모델을 결합해 표준 체결 부품(볼트·너트 등)을 자동으로 인식하고 도면에서 제외하는 방식으로 작업 시간을 줄인다. 지멘스는 Solid Edge(현 Designcenter Solid Edge)에서 최소한의 입력만으로 도면 뷰의 최대 80%까지 자동 생성하는 기능을 공개했으며, 다쏘시스템 역시 SOLIDWORKS에 유사 기능을 준비 중인 것으로 알려졌다. ③ 생성형 렌더링 장면의 조명·재질을 수동으로 세팅하지 않고 텍스트 프롬프트만으로 사실적인 렌더링 이미지를 생성하는 기능이다. 트림블 스케치업이 'SketchUp AI Render'로 이 기능을 상용화했고, 오토데스크와 다쏘시스템도 각각 Fusion과 SOLIDWORKS에 관련 기능을 시연·예고한 상태다. 2. 벤더사들의 AI 관련 주요 동향 (1) 오토데스크: Fusion·Inventor 전방위 AI 확장 오토데스크는 'Autodesk Assistant'라는 단일 브랜드로 Fusion, Inventor, Moldflow, Vault 등 제품 디자인·제조(PD&M) 포트폴리오 전반에 AI를 확산시키는 전략을 펴고 있다. 회사 측은 프런티어 모델과 자체적으로 구축한 3D 설계 특화 모델을 결합하는 방식이라고 설명한다. Fusion에서는 자연어 명령으로 Fusion API 전체 기능에 접근할 수 있는 '프롬프트-투-API' 방식이 도입됐고, 이미지 생성(렌더링) 기능도 상용 구독자 기준 월 20회까지 제공된다. 4월에는 Fusion 관련 데이터를 조회·관리할 수 있는 'Autodesk Fusion Data MCP' 서버가 공개돼 Claude Desktop, VS Code 등 외부 AI 도구와의 연동이 가능해졌다. 같은 달 Anthropic은 오토데스크, 블렌더, 어도비 등과 파트너십을 맺고 Fusion용 MCP 커넥터를 출시했다. 이를 통해 자연어 입력만으로 형상을 생성하는 'Text-to-CAD' 워크플로가 구현된다. 3월에는 인벤터 2027이 출시되며 'Autodesk Assistant'가 테크 프리뷰 형태로 처음 도입됐다. 작업 화면 옆에 도킹되는 패널을 통해 자연어로 모델 정보를 조회하고 분석할 수 있으며, Model Context Protocol(MCP)을 기반으로 실제 모델 구조와 속성에 근거한 응답을 제공하는 점이 특징이다. 다만 5월 기준으로 파라미터 업데이트, iProperty 편집, 컴포넌트 상태(가시성·억제 등) 변경 등 비형상 데이터 작업까지는 지원하지만, 3D 형상 자체를 직접 생성하거나 수정하는 기능은 아직 제공되지 않아 어시스턴트가 "이해와 분석" 단계에 머물러 있다는 평가도 있다. 인벤터에는 이와 별개로 위상 최적화 기반의 'Shape Generator'가 이미 정식 기능으로 자리 잡았고, iLogic 자동화도 이번 릴리스에서 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 프로그래밍인 'iLogic Codeblocks'로 확장돼 코드 작성 없이도 자동화 로직을 구성할 수 있게 됐다.   (2) 다쏘시스템: '생성 경제'를 표방한 SOLIDWORKS 2026 다쏘시스템은 지난해 11월 SOLIDWORKS 2026을 출시하며 '생성 경제(Generative Economy)'라는 슬로건 아래 AI 기반 설계·협업·데이터관리 기능을 대거 반영했다. 도면 작성과 상세 작업을 가속하는 생성형 AI 기능, 볼트·너트 등 표준 체결 부품을 자동으로 인식해 조립하는 기능, 커뮤니티 게시글·위키·Q&A에서 인사이트를 추출해 답변을 제공하는 가상 도우미 'Aura' 등이 새롭게 포함됐다. 지난 2월 미국 휴스턴에서 열린 '3DEXPERIENCE World 2026'에서는 설계부터 시뮬레이션, 제조, 거버넌스에 이르는 제품 전 주기에 걸친 AI 적용 사례가 집중적으로 소개됐다. (3) PTC: Creo 13에 AI 어시스턴트 3단계 도입 PTC는 지난 6월 Creo 13과 SaaS 버전 Creo+ 13.3을 발표하며 'Creo AI Assistant'를 공식화했다. 어시스턴트는 세 단계로 구성된다. 모든 사용자에게 기본 제공되는 'Advise'는 채팅 인터페이스를 통해 모범 사례와 공식 문서 기반의 설계 가이드를 제공하고, 별도 확장팩 형태인 'Assist'(베타)는 3D 모델을 직접 분석해 설계 결함을 조기에 발견하고 규정 준수 여부를 검증하며, 'Automate'(알파)는 CAD 형상을 이해해 설계를 생성·수정·최적화하는 수준까지 나아간다. PTC는 AI 어시스턴트 도입으로 특정 개인에게 집중돼 있던 노하우 의존도를 낮출 수 있다는 점을 이번 도입의 의미로 강조했다. 이와 함께 2016년 출시 이후 꾸준히 고도화돼 온 생성형 위상 최적화(GTO)·클라우드 기반 생성설계 확장팩(GDX) 등 기존 생성설계 도구도 이번 릴리스에서 어셈블리 단위 최적화와 멀티피직스 해석 범위 확장이 이뤄졌다. PLM 솔루션 윈칠(Windchill)과의 연계를 통해 AI가 제안한 설계 대안에도 기존과 동일한 변경 이력·버전 관리가 적용된다는 점도 특징이다. (4) 종합: AI, 도구에서 워크플로 파트너로 세 벤더의 행보를 종합하면 공통된 방향성이 보인다. 첫째, AI 챗봇은 이제 기본 지원 기능을 넘어 실제 작업을 수행하는 '에이전트'로 진화하고 있다. 둘째, MCP(Model Context Protocol) 같은 개방형 표준을 통해 CAD 소프트웨어와 외부 AI 모델(Claude 등)을 연결하려는 시도가 확산되고 있다. 셋째, 아직까지 AI가 형상을 자유롭게 생성·수정하는 단계에는 이르지 못했으며, 대부분의 벤더가 "AI는 제안하고 최종 판단은 엔지니어가 한다"는 원칙을 강조하고 있다는 점도 공통적이다. 국내 CAD 사용자와 기업 입장에서는 이러한 AI 어시스턴트가 아직 베타·프리뷰 단계인 경우가 많은 만큼, 정식 반영 시점과 국내 라이선스 정책을 함께 확인해 도입 전략을 세울 필요가 있어 보인다. 3. 보급형·대안 CAD 벤더 AI 동향 대안캐드 벤더 AI  동향(이미지 제작: 챗GPT) 오토캐드 호환 보급형 CAD 진영에서도 AI를 앞세운 경쟁이 본격화되고 있다. 다만 이 진영은 대형 벤더와 달리 LLM 기반 대화형 어시스턴트보다는 반복 작업 자동화에 'AI'라는 이름을 붙이는 경우가 많아, 실제 기능 수준을 구분해서 볼 필요가 있다. (1) CADiAN(캐디안) 국내 개발 CAD인 캐디안은 지난 해 11월 'CADian 2026'을 출시하며 스마트 치수, 중심선 자동 생성, 상세도 작성기 등 반복 작업 자동화 기능을 대폭 강화했다. 이와 별개로 도면 이미지·DWG 파일 내 객체를 AI가 자동 탐지해 도면을 재구성하고 BOM을 자동 산출하는 'AI-CE(AI-Cost Estimation)', 전통 목조 건축물을 AI로 가상 복원하는 'TWArch' 등 특화 AI 솔루션도 함께 선보이고 있다. 올해 4월에는 AI-CE와 경량 2D 솔루션 'CADian 2026 Classic'을 앞세워 유럽 시장 공략에 나섰으며, 2026년 초에는 AI 기반 PDF 문자 자동 인식, AI 기반 도움말 기능도 추가될 예정이다. (2) GstarCAD Gstarsoft는 지난 6월 ‘Faster by Core, Smarter by AI’를 슬로건으로 내건 GstarCAD 2027을 출시했다. 이번 버전은 재생성·줌·이동 등 주요 명령 속도를 10% 이상, GPU 가속 성능을 최대 80% 이상 끌어올리는 등 엔진 성능 개선이 핵심이며, 동적 블록 파라메트릭 구속조건·중심선 자동 생성 같은 실무 기능도 추가됐다. 또한 Gstarsoft는 지난 6월 CAD·BIM·클라우드·AI를 아우르는 신규 포트폴리오를 공개하며, 자연어로 설계 생성·작업 자동화·엔지니어링 지식 검색을 지원하는 'AI Assistant'와 이미지 기반 도면을 편집 가능한 CAD 객체로 변환하는 'AI ScanToCAD'를 새롭게 선보였다. 건축 특화 제품인 GstarBIM 2027에도 AI 지원 시각화 기능이 추가됐다. (3) ZWCAD 지난 해 출시된 ZWCAD 2026은 '스마트 매치'(회전·크기 변형된 동일·유사 객체 일괄 수정), '유사 검색'(외부 도면에서 유사 블록·객체 검색), 자체 개발 구속조건 엔진 기반의 파라메트릭 설계 기능을 'AI 기반 자동화'로 소개했다. 이후 공개된 ZWCAD 2027 베타에는 3D 모델을 사실적으로 렌더링하는 기능과 RVT 파일 가져오기 개선 등이 추가된 것으로 보인다.    4. AI로 인한 변화와 혜택 AI의 적용으로 캐드 업계와 작업 방식의 변화는 어떻게 이루어지고 있을까. 이러한 변화가 실제 사용자와 기업에 가져올 혜택도 짚어볼 만하다. ■ 반복 업무 감소 : PTC는 파라미터 정의, 문서화 등 반복 작업을 AI가 자동화해 수작업 부담을 30~50%까지 줄일 수 있다고 설명한다. 엔지니어는 그만큼 시스템 설계·시뮬레이션 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있다. ■ 진입장벽 완화 : SOLIDWORKS의 AI 시뮬레이션 어드바이저처럼 해석 조건 설정을 AI가 보조하면서, 비전문 인력도 정밀 시뮬레이션에 접근할 수 있게 된다. ■ 협업 오류 감소: A&E 분야 조사에 따르면 AI 기반 협업 도입 시 프로젝트당 정보요청서(RFI)가 평균 6건에서 3건으로 줄어드는 등, 설계-시공 간 충돌을 사전에 걸러내는 효과가 보고된다. ■ 온보딩 단축: Advise형 챗봇은 신규·저경험 사용자의 학습 곡선을 낮춰, 특정 숙련자에게 쏠린 노하우 의존도를 줄이는 효과가 있다. 이처럼 긍정적인 평가에도 남는 과제는 비용·숙련도 장벽으로 도입 속도에 기업별 편차가 클 수 있고, 클라우드 기반 AI 확산에 따라 데이터 거버넌스·보안 검토가 새로운 도입 조건으로 떠오르고 있다는 것이다. 또한 캐드 벤더사 측면에서는 AI가 크레딧(토큰) 형태로 사용되면서 새로운 추가 수익 모델로 여겨지기도 하나, AI가 가져오는 매출 증가가 관련 인력을 줄일 수도 있을 것으로 보여 시장 재편의 신호탄이 될 수 있다는 우려도 나온다 실제로 일부 벤더는 AI 기능을 구독형 요금제의 상위 티어로 묶거나 별도의 크레딧 과금 방식으로 제공하기 시작했는데, 이는 라이선스 판매에 의존해온 기존 수익 구조가 사용량 기반 과금으로 조금씩 옮겨가고 있음을 보여준다.  이 과정에서 설계 인력은 반복 작업을 AI에 맡기고 검증·판단에 집중하는 방향으로 재편될 가능성이 크다는 것이 업계 전반의 시각이다. 캐드와 AI의 만남은 향후 엄청난 변화를 가져올 것으로 예상되며, 이것을 거스를 수 없는 대세가 되어 가고 있다.  결국 AI가 캐드 산업에 가져올 변화는 '누가 더 적은 인력으로, 더 빠르고 정확하게 설계를 완성할 수 있도록 지원하느냐'는 구도로 변화해 갈 것으로 보인다.   

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