엔비디아가 오픈 모델, 데이터, 라이브러리로 구성된 엔비디아 네모트론 3(NVIDIA Nemotron 3) 제품군을 발표했다. 산업 전반에서 투명하고 효율적이며 목적에 맞게 특화된 에이전틱 AI 개발을 지원하기 위한 네모트론 3 모델은 하이브리드 잠재 전문가 혼합 방식(mixture-of-experts : MoE) 아키텍처를 도입했다. 엔비디아는 “개발자가 대규모 환경에서 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 배포할 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 기업들이 단일 모델 기반 챗봇에서 협업형 멀티 에이전트 AI 시스템으로 전환함에 따라, 개발자들은 통신 과부하, 맥락 이탈, 높은 추론 비용 등 점점 더 많은 과제에 직면하고 있다. 또한 복잡한 워크플로를 자동화할 모델을 신뢰하기 위해 투명성에 대한 요구도 커지고 있다. 네모트론 3는 이러한 과제를 해결하며, 고객이 전문화된 에이전틱 AI를 구축하는 데 필요한 성능과 개방성을 제공한다. 네모트론 3 MoE 모델 제품군은 세 가지 규모로 구성된다. ▲네모트론 3 나노(Nano)는 300억 개의 파라미터를 갖춘 소형 모델로, 한 번에 최대 30억 개의 파라미터를 활성화해 목적에 맞는 고효율 작업을 수행한다. ▲네모트론 3 슈퍼(Super)는 약 1000억 개의 파라미터와 토큰당 최대 100억 개의 활성 파라미터를 갖춘 고정확도 추론 모델로, 멀티 에이전트 애플리케이션에 적합하다. ▲네모트론 3 울트라(Ultra)는 약 5000억 개의 파라미터와 토큰당 최대 500억 개의 활성 파라미터를 갖춘 대규모 추론 엔진으로, 복잡한 AI 애플리케이션을 지원한다. 현재 제공 중인 네모트론 3 나노는 컴퓨팅 비용 효율이 가장 뛰어난 모델로, 낮은 추론 비용으로 소프트웨어 디버깅, 콘텐츠 요약, AI 어시스턴트 워크플로, 정보 검색과 같은 작업에 최적화돼 있다. 이 모델은 고유한 하이브리드 MoE 아키텍처를 활용해 효율성과 확장성 측면에서 향상된 성능을 제공한다. 네모트론 3 나노는 네모트론 2 나노 대비 최대 4배 높은 토큰 처리량을 달성하며, 추론 토큰 생성량을 최대 60%까지 줄여 추론 비용을 절감한다. 또한 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원해 더 많은 정보를 기억할 수 있으며, 장시간에 걸친 다단계 작업에서도 정보 간 연결성을 높여 정확도를 향상시킨다. 네모트론 3 슈퍼는 낮은 지연 시간으로 다수의 협업 에이전트가 복잡한 작업을 수행해야 하는 애플리케이션에 강점을 보인다. 네모트론 3 울트라는 심층 연구와 전략적 계획 수립이 요구되는 AI 워크플로를 위한 고급 추론 엔진 역할을 수행한다. 네모트론 3 슈퍼와 울트라는 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반의 초고효율 4비트 NVFP4 훈련 포맷을 사용해 메모리 요구 사항을 줄이고 훈련 속도를 가속화한다. 이러한 효율성 덕분에 기존 인프라에서도 높은 정밀도 포맷 대비 정확도를 유지한 채 더 대규모 모델 훈련이 가능하다. 네모트론 3 모델 제품군을 통해 개발자는 특정 워크로드에 적합한 규모의 오픈 모델을 선택할 수 있다. 또한, 수십 개에서 수백 개의 에이전트로 확장하는 동시에 복잡한 워크플로에서 더 빠르고 정확한 장기 추론 성능의 이점을 누릴 수 있다.     네모트론 3 나노는 현재 허깅 페이스에서 제공되며, 베이스텐(Baseten), 딥인프라(DeepInfra), 파이어웍스(Fireworks), 프렌들리에이아이(FriendliAI), 오픈라우터(OpenRouter), 투게더 AI(Together AI) 등 추론 서비스 제공업체를 통해서도 이용할 수 있다. 네모트론 3 나노는 엔비디아 가속 인프라 전반에서 안전하고 확장 가능한 배포를 위해 엔비디아 NIM 마이크로서비스 형태로도 제공된다. 퍼블릭 클라우드 고객의 경우, 네모트론 3 나노는 아마존웹서비스(AWS)에서 아마존 베드록(Amazon Bedrock, 서버리스 방식)을 통해 제공될 예정이며, 구글 클라우드, 코어위브, 크루소, 마이크로소프트 파운드리, 네비우스, 엔스케일, 요타에서도 곧 지원될 예정이다. 네모트론 3 슈퍼와 네모트론 3 울트라는 2026년 상반기에 제공될 예정이다. 또한, 엔비디아는 전문화된 AI 에이전트를 구축하기 위한 훈련 데이터세트와 최첨단 강화학습 라이브러리 컬렉션을 공개했다. 총 3조 개의 토큰으로 구성된 새로운 네모트론 사전 훈련, 사후 훈련, 강화학습 데이터세트는 고도화된 추론과 코딩, 다단계 워크플로 사례를 풍부하게 제공해 높은 역량을 갖춘 도메인 특화 에이전트 구축을 지원한다. 개발 속도를 높이기 위해 엔비디아는 네모트론 모델의 훈련 환경과 사후 훈련 기반을 제공하는 오픈소스 라이브러리인 네모 짐(NeMo Gym)과 네모 RL을 함께 공개했다. 또한 모델의 안전성과 성능을 검증할 수 있도록 네모 이밸류에이터(Evaluator)도 선보였다. 모든 도구와 데이터세트는 현재 깃허브(GitHub)와 허깅 페이스(Hugging Face)를 통해 제공되고 있다. 네모트론 3는 LM 스튜디오(LM Studio), 라마.cpp(llama.cpp), SGLang, vLLM을 통해 지원된다. 이와 함께 프라임 인텔렉트(Prime Intellect)와 언슬로스(Unsloth)는 네모 짐의 즉시 사용 가능한 훈련 환경을 자사 워크플로에 직접 통합하고 있으며, 이를 통해 강력한 강화학습 훈련 환경에 보다 빠르고 손쉽게 접근할 수 있다. 엔비디아 네모트론은 엔비디아의 소버린 AI 전략을 지원한다. 유럽부터 대한민국에 이르는 다양한 조직들이 자체 데이터, 규제, 가치에 부합하는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 개방적이고 투명하며 효율적인 모델 채택을 가능하게 한다. 네모트론 3의 초기 도입 기업으로는 액센츄어, 케이던스, 크라우드스트라이크, 커서, 딜로이트, EY, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), 팔란티어, 퍼플렉시티, 서비스나우, 지멘스, 시놉시스, 줌 등이 있다. 이들은 제조, 사이버보안, 소프트웨어 개발, 미디어, 커뮤니케이션 등 다양한 산업 전반의 AI 워크플로를 구현하기 위해 네모트론 제품군의 모델을 통합하고 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “오픈 혁신은 AI 발전의 토대이다. 네모트론을 통해 우리는 첨단 AI를 개방형 플랫폼으로 전환해, 개발자들이 대규모 환경에서 에이전틱 시스템을 구축하는 데 필요한 투명성과 효율을 제공하고 있다”고 말했다. 서비스나우의 빌 맥더멋(Bill McDermott) 회장 겸 CEO는 “엔비디아와 서비스나우는 수년간 AI의 미래를 함께 만들어왔으며, 최고의 순간은 아직 오지 않았다. 오늘 우리는 모든 산업의 리더들이 에이전틱 AI 전략을 빠르게 추진할 수 있도록 지원하는 데 있어 중요한 진전을 이루고 있다. 서비스나우의 지능형 워크플로 자동화와 엔비디아 네모트론 3의 결합은 탁월한 효율, 속도, 정확성을 바탕으로 계속해서 업계 표준을 제시할 것”이라고 말했다.

서비스나우가 무브웍스(Moveworks) 인수를 완료했다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 서비스나우의 AI 에이전트와 지능형 워크플로가 무브웍스의 프론트엔드 AI 어시스턴트, 엔터프라이즈 검색, 에이전트형 추론 엔진(agentic Reasoning Engine)과 결합된다. 서비스나우는 “서비스나우 AI 플랫폼의 역량이 확장돼 직원들의 업무 참여 방식이 재정의되고, 더 빠른 성과 창출과 AI 도입 확대, 사용하기 쉬운 AI 경험 제공이 가능해질 것”이라고 전망했다. 서비스나우 AI 플랫폼은 신뢰성과 투명성을 바탕으로, 네이티브 통합 AI를 통해 대규모 업무 자동화를 제공한다. 서비스나우와의 통합을 통해 무브웍스는 직원들이 어디서 일하든 자연스럽게 질문하고, 검색하고, 실행할 수 있는 직관적인 프론트엔드를 제공한다. 서비스나우와 무브웍스는 모든 요청을 자율적 업무 처리로 연결하는 지능형 경험을 구현한다. 이를 통해 직원, 고객, 개발자, IT 팀, 관리자 전반에서 사일로(silo)를 해소하고, 가치 실현 속도를 높이며, 기업 전반의 생산성을 강화한다. AI 에이전트는 이미 수천 곳의 서비스나우 고객사에서 대규모 업무 혁신을 이끌며, 응답 시간을 단축하고 측정 가능한 생산성 향상을 제공하고 있다. 서비스나우 내부에서도 AI 에이전트가 IT 요청의 90%, 고객 지원 요청의 89%를 자율적으로 처리해, 문제 해결 시간이 약 7배 단축됐다. 무브웍스는 이를 한층 더 강화하고 있으며, 서비스나우는 100곳이 넘는 무브웍스의 기술 통합 파트너 중 하나로 이미 자리 잡고 있다. 프론트엔드 AI 어시스턴트, 엔터프라이즈 검색, 에이전트형 추론 엔진이 지멘스, 도요타, 유니레버 등 글로벌 기업에서 쓰이고 있으며, 현재 550만 명의 직원 사용자와 약 250개 공동 고객사가 이미 양사 기술을 함께 사용하고 있다. 서비스나우와 무브웍스는 검증된 접근 방식을 기반으로, 기업 전반의 모든 업무 영역에서 흐름을 만들어내는 에이전틱 AI를 모든 직원에게 제공하고 있다. 무브웍스 고객사의 약 90%가 해당 기술을 전체 직원에게 배포했다. 이는 기업 전반에 걸친 실질적인 도입과 활용을 보여준다. 또한 수백 명의 AI 전문가가 서비스나우에 합류함에 따라, 무브웍스는 혁신을 더욱 촉진하고 서비스나우의 AI 로드맵 확장 역량을 가속화할 수 있는 전문성을 제공한다. 이번 인수를 통해 서비스나우 AI 플랫폼은 한층 강화된다. 직원의 모든 요청을 프롬프트 기반으로 이해하고, 적절한 엔터프라이즈 데이터, AI 에이전트, 워크플로와 연결한다. 이를 통해 IT, HR 등 전반에 걸친 엔드투엔드 디지털 워크플로를 더 빠르게 구현할 수 있다. 이러한 기능은 유연하고 확장 가능한 단일 플랫폼에서 제공된다.     서비스나우의 아밋 자베리(Amit Zavery) 사장은 “무브웍스는 모든 산업과 업무 영역에서 사람을 위해 AI를 활용한다는 서비스나우의 비전을 가속화한다”며, “단일 아키텍처에 20년간 축적된 워크플로 인텔리전스를 집약함으로써, 양사는 엔터프라이즈를 위한 AI 에이전트 운영체제를 구현하고 있다”고 전했다. 또한 “무브웍스의 AI 어시스턴트와 서비스나우의 에이전틱 플랫폼이 결합되면, 대화를 실제 업무 완료로 전환하는 AI 네이티브 프론트 도어(AI-native front door)가 구축된다. 이를 통해 고객은 문제를 자율적으로 해결하고, 지능형 워크플로를 실행하며, 보안과 책임성을 갖춘 환경에서 대규모로 성과를 도출할 수 있다”고 덧붙였다. 무브웍스의 바빈 샤(Bhavin Shah) 최고경영자(CEO)는 “무브웍스는 업무를 손쉽게 처리할 수 있도록 강력한 AI 어시스턴트 플랫폼을 구축하기 위해 설립됐다”며, “서비스나우와의 합류를 통해, 무브웍스의 추론 엔진으로 구동되는 AI 어시스턴트 및 엔터프라이즈 검색이 서비스나우의 워크플로 자동화 및 AI 거버넌스와 결합된다. 이를 통해 에이전트 전략을 모든 조직으로 확장할 수 있게 됐다”고 설명했다.

슈퍼마이크로컴퓨터가 엔비디아 HGX B300 기반의 4U 및 2-OU(OCP) 수냉식 설루션을 출시하고, 출하를 시작했다고 밝혔다. 슈퍼마이크로의 엔비디아 블랙웰 아키텍처 제품군에 새롭게 추가된 두 제품은 슈퍼마이크로 데이터센터 빌딩 블록 설루션(Data Center Building Block Solutions : DCBBS)의 핵심 구성으로, 하이퍼스케일 데이터센터와 AI 팩토리를 위한 높은 GPU 집적도와 에너지 효율을 구현한다. 엔비디아 HGX B300 기반 2-OU(OCP) 수냉식 설루션은 21인치 OCP 오픈 랙 V3(ORV3) 규격으로 설계됐다. 랙당 최대 144개의 GPU를 탑재하는 높은 수준의 GPU 집적도를 제공한다. 이를 통해 하이퍼스케일 및 클라우드 기업은 공간 효율과 서비스성(serviceability)을 동시에 확보할 수 있다. 또한, 랙스케일 설계로 블라인드-메이트 매니폴드 커넥션, 모듈형 GPU/CPU 트레이 아키텍처, 최첨단 구성 요소(component) 수냉식 냉각 설루션을 탑재했다. 이 시스템은 8개의 엔비디아 블랙웰 울트라 GPU(개당 TPU 최대 1100W)를 통해 보다 작은 면적에서 적은 에너지로 AI 워크로드를 처리한다. 단일 ORV3 랙은 최대 18개의 노드와 총 144의 GPU를 지원하며, 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 스위치와 슈퍼마이크로 1.8MW 인로(In-Row) CDU를 통해 확장된다. 엔비디아 HGX B300 컴퓨트 랙 8개, 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 네트워킹 랙 3개, 슈퍼마이크로 인로 CDU 2개로 구성된 슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 GPU를 유닛 당 총 1152개까지 확장 가능하다.     또 다른 엔비디아 HGX B300 기반 신제품인 4U 전면 I/O 수냉식 설루션은 기존의 대규모 AI 팩토리용 19인치 EIA 랙 폼팩터에 엔비디아 HGX 기반 2-OU(OCP) 설루션과 동일한 연산 성능 및 냉각 효율을 제공한다. 이 설루션은 슈퍼마이크로의 DLC 기술을 기반으로 시스템 열을 최대 98%까지 수냉식으로 제거한다. 동시에 고집적 학습 및 추론 클러스터의 에너지 효율성 강화, 소음 저감, 서비스성 향상을 돕는다. 슈퍼마이크로의 엔비디아 HGX B300 설루션은 시스템당 2.1TB의 HBM3e GPU 메모리를 탑재해 시스템 단에서 보다 큰 규모의 모델을 처리할 수 있으며, 이는 성능 향상으로 이어진다. 이에 더해, 두 설루션을 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 또는 엔비디아 스펙트럼-4 이더넷과 함께 사용할 경우, 통합된 엔비디아 커넥트 X-8 슈퍼NICs를 통해 컴퓨트 패브릭 네트워크 처리량을 최대 800Gb/s까지 늘려 클러스터 단의 성능을 향상시킨다. 그 결과, 에이전틱 AI 애플리케이션, 기반 모델 학습, 멀티모달 대규모 추론 등 AI 팩토리의 다양한 고부하 AI 워크로드를 빠르게 처리할 수 있다. 새롭게 선보인 두 가지의 엔비디아 HGX B300 설루션은 고객의 TCO 절감과 운영 효율 향상을 위해 개발되었다. 슈퍼마이크로는 DLC-2 기술이 데이터센터의 에너지 사용량을 최대 40% 절감하고, 45°C 온수로 냉각해 보다 적은 양의 물을 사용한다고 설명했다. 이때, 기존의 냉각수와 압축기는 필요하지 않다. 또한 슈퍼마이크로 DCBBS는 랙 형태로 L11 및 L12 설루션 테스트를 거쳐 사전 검증된 상태로 출하된다. 이를 통해 하이퍼스케일, 엔터프라이즈, 정부기관의 데이터센터 가동 준비 시간을 단축한다. 슈퍼마이크로는 이번 제품 출시로 자사의 엔비디아 블랙웰 기반 제품군이 한층 강화되었다고 전했다. 기존 제품군에는 엔비디아 GB300 NVL72, 엔비디아 HGX B200, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 등을 지원하는 설루션이 포함된다. 이 모든 설루션은 다양한 AI 애플리케이션 및 사용 사례에서 최적의 성능을 테스트하고 엔비디아 인증을 획득했다. 이 과정은 각 설루션에 엔비디아 AI 엔터프라이즈, 엔비디아 런에이아이(Run:ai) 등의 엔비디아 AI 소프트웨어 및 엔비디아 네트워킹을 적용한 상태에서 이뤄진다. 고객은 단일 노드부터 풀스택 AI 팩토리에 이르기까지 유연하게 확장 가능한 AI 인프라를 손쉽게 구축할 수 있다. 슈퍼마이크로의 찰스 리앙(Charles Liang) 사장 겸 CEO는 “전 세계적으로 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이번에 선보인 엔비디아 HGX B300 기반 수냉식 설루션은 하이퍼스케일 데이터센터와 AI 팩토리가 요구하는 성능 집적도와 에너지 효율성을 충족한다”면서, ”업계에서 가장 컴팩트한 엔비디아 HGX B300 탑재 설루션이며, 단일 랙에서 최대 144개의 GPU를 지원한다. 또한, 슈퍼마이크로의 검증된 DLC 기술을 통해 에너지 소비량과 냉각 비용을 절감한다”고 말했다. 또한 그는 “슈퍼마이크로는 DCBBS를 통해 대규모 AI 인프라 구축을 지원하며, 준비 시간(time-to-market) 단축, 와트 당 최고 성능 구현, 설계부터 배포까지의 엔드 투 엔드 통합 제공이 그 핵심”이라고 덧붙였다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

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.