시높시스코리아 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 문성수 대표   시높시스는 문성수 신임 대표가 지난 7월 6일자로 시높시스 코리아의 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 대표로 공식 취임했다고 밝혔다. 이번 인사를 통해 시높시스는 국내 엔지니어링 시뮬레이션 및 CAE 시장에서의 비즈니스 성장을 가속화하고 고객 지원을 강화할 계획이다. 20년 이상의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 업계 경력 문성수 신임 대표는 20년 이상 엔지니어링 시뮬레이션 및 CAE 업계에서 세일즈, 고객 성공, 사업 운영 전반을 거친 전문 경영인이다. 문 대표는 기아자동차에서 차체 안전성 엔지니어링 업무를 담당하며 엔지니어로서 커리어를 시작했다. 이후 알테어코리아에서 한국법인 대표를 비롯해 아시아태평양 지역 수석 부사장, 일본 및 한국지역 총괄 수석 부사장 등을 역임하며 10년 이상 지역 비즈니스를 총괄했다. 또한 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 글로벌 시뮬레이션 부문 부사장을 맡아 글로벌 시뮬레이션 사업 전략을 이끈 경력을 가지고 있다. 시높시스와 앤시스 통합 가치 통한 국내 시장 공략 강화 시높시스 아시아태평양 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 문석환 총괄 대표는 "한국은 반도체, 자동차, 조선, 방산 등 핵심 제조업을 기반으로 아시아태평양 지역에서 매우 중요한 전략 시장"이라며, "문성수 신임 대표는 다양한 산업 분야에서 조직 혁신과 디지털 전환을 이끌어 온 검증된 리더로 시높시스와 앤시스의 통합 가치를 고객에게 효과적으로 전달할 적임자"라고 밝혔다. 이어 문 대표의 풍부한 경험과 한국 시장에 대한 통찰을 바탕으로 고객 혁신과 한국 비즈니스 성장을 가속화할 것으로 기대한다고 덧붙였다. 고객 중심의 비즈니스 성장 가속화 다짐 문성수 신임 대표는 "시높시스코리아 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 대표로서 새로운 여정을 시작하게 되어 기쁘며 앤시스는 엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 확고한 리더십을 유지해 왔다. 시높시스와 앤시스의 합병은 앤시스의 포트폴리오와 시높시스의 전자 설계 자동화 솔루션이 결합되어 엄청난 시너지를 낼 것"이라며, "한국은 글로벌 매출의 상당 부분을 차지하는 핵심 시장인 만큼 고객들과 긴밀히 협력하며 비즈니스 성장을 가속화하겠다"고 포부를 전했다. 시높시스와 앤시스, 알테어 인수 완료와 시장의 재편  시높시스는 2025년 7월 앤시스 인수를 완료하며, 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션·해석 소프트웨어를 함께 보유한 통합 사업자로 재편됐다. 이번 인사는 시높시스가 앤시스 인수 이후 조직과 사업 포트폴리오를 정비하는 흐름과 맞물려 있다. 시높시스는 앤시스 통합을 통해 실리콘 설계, IP, 시뮬레이션·해석 역량을 결합하고, 반도체·자동차·항공우주·산업용 시스템까지 아우르는 통합 설계 전략을 추진하고 있다. 시장 구도 측면에서는 시높시스와 앤시스의 결합이 국내 반도체 설계 및 시뮬레이션 시장에 적지 않은 영향을 줄 것으로 보인다. 특히 삼성전자와 SK하이닉스 등 대형 고객사를 중심으로 설계 복잡도가 높아지면서, 설계와 검증을 하나의 흐름으로 연결하는 통합 솔루션 수요가 확대될 가능성이 크다. 한편 알테어는 2025년 3월 지멘스에 인수되며 산업용 시뮬레이션과 AI 역량이 지멘스 포트폴리오에 편입됐다. 알테어가 데이터 분석, HPC, AI 분야를 축적해 온 만큼, 시높시스는 앤시스와의 결합을 바탕으로 AI 기반 설계 자동화와 시스템 레벨 시뮬레이션을 강화하는 방향으로 사업을 확대해 나갈 것으로 보인다.  

대한기계학회 가상제품개발연구회(VPD연구회)가 리스케일과 공동으로 주관한 ‘2026 춘계 심포지엄’이 7월 3일 서울 강남구 포스코타워 역삼 이벤트홀에서 개최됐다. ‘에이전틱 VPD : AI 에이전트가 이끄는 제품개발 혁신’을 주제로 열린 이번 심포지엄에서는 AI 에이전트와 가상제품개발(VPD : Virtual Product Development)의 융합이 제품 설계와 검증, 엔지니어링 프로세스를 어떻게 변화시키고 있는지를 산업계와 학계의 다양한 사례를 통해 조망했다. ■ 최경화 국장     이번 심포지엄은 가상제품개발연구회 박종원 연구회장(한국기계연구원)의 개회사와 대한기계학회 리광훈 회장의 축사로 시작됐다. 참석자들은 단순한 분석과 예측을 넘어 AI가 목표를 이해하고 계획을 수립하며 실행하는 ‘AI 에이전트’ 시대로 접어들면서, 전통적인 시뮬레이션과 제품 개발 방식이 어떻게 변화하고 있는지를 공유했다. 특히 축적된 엔지니어링 데이터와 물리 기반 모델, 디지털 플랫폼, AI 에이전트가 결합한 새로운 제품 개발 패러다임이 주요 화두로 제시됐다.   AI 에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래 기조강연에 나선 경희대학교 임재혁 교수는 ‘에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래’를 주제로 AI 에이전트가 제품개발에 가져올 변화를 소개했다. 임 교수는 VPD를 “실물 중심의 개발을 가상 모델 기반으로 전환해 개발 효율과 완성도를 높이는 기술”이라고 정의하며, 기존 대규모 언어 모델(LLM)과 LLM 에이전트의 차이를 설명했다. 그는 기존 LLM이 단일 응답 생성에 머무르는 반면, LLM 에이전트는 CAD·CAE API 호출, 파이썬(Python) 함수 실행, 서브 에이전트 협업 등을 통해 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다고 설명했다. 또한 여러 에이전트가 역할을 분담해 병렬로 작업하는 멀티 에이전트 시스템(multi-agent system)이 제품개발 자동화의 핵심 기술이라고 소개했다. 이어 LLM 하네스(harness)에 대해서는 “강력한 LLM을 안전하고 재현 가능하게 활용하기 위한 실행 환경”이라며, 스킬(skill)이 ‘무엇을 수행할 것인가’라면 하네스는 ‘어떻게 안전하게 실행할 것인가’를 담당하는 개념이라고 설명했다. 발표에서는 12U 큐브샛(CubeSat) 개발 사례도 소개됐다. 우 주 모빌리티와 위성 개발은 높은 복잡성과 전문가 부족, 설계 도구의 분산 등으로 개발 난이도가 높다. 이를 해결하기 위해 총괄 에이전트를 중심으로 요구사항 분석, 부품 추천, 형상·배치 설계, 구조 및 열 해석(PINN 기반 가상 센싱 포함)을 담당하는 서브 에이전트를 유기적으로 연결한 설계 시스템을 구축했다고 밝혔다.   데이터와 AI가 만드는 ‘예측하고 발견하는’ VPD 첫 번째 세션에서는 리스케일 김정훈 팀장이 ‘엔지니어링 데이터 기반 가상제품개발과 AI 활용 방향’을 발표했다. 김 팀장은 기존 VPD가 시뮬레이션을 수행하는 데 초점을 맞췄다면, AI 시대에는 데이터를 기반으로 결과를 예측하고 새로운 설계 대안을 발견하는 방향으로 진화하고 있다고 설명했다. 기존 워크플로는 해석 결과가 일회성으로 활용되고 전문가 경험에 의존하는 한계가 있었지만, AI 기반 환경에서는 수천 건의 시뮬레이션을 동시에 수행하고 엔지니어링 데이터를 재사용 가능한 자산으로 축적할 수 있다. 축적된 데이터를 활용해 AI가 성능을 예측하고 최적 설계를 탐색하는 체계가 가능해진다는 것이다. 또한 리스케일은 클라우드 기반 HPC 플랫폼에서 출발해 엔지니어링 데이터 자산화와 AI 물리 기반 기술을 접목한 디지털 엔지니어링 플랫폼으로 진화하고 있다고 소개했다. 그리고 멕라렌, 다이킨, 붐 슈퍼소닉의 적용 사례를 통해 AI 기반 엔지니어링의 실효성도 제시했다.   중공업 및 건설 기계 산업 VPD 현황과 미래 과제 HD현대사이트솔루션 곽성규 상무는 ‘HD건설기계에서의 VPD 현황과 미래 과제’를 발표했다. 이 회사는 굴착기와 휠로더, 지게차 등 다양한 건설 기계를 개발하면서 구조, 유압, 제어, 열, 진동 등 복합 물리 현상을 동시에 검증해야 한다. 이 회사는 2012년부터 VPD 기반을 구축해 최근 5년 동안 건설 기계 179기종과 엔진 44 기종 개발에 적용하며 개발 체계를 지속적으로 고도화해 왔다. 제품 기획부터 상세 설계, 시제품 검증까지 1D 시스템 모델 기반 성능 시뮬레이션을 적용해 목표 성능과 시스템 아키텍처를 검증하고 있으며, AI 기반 지능형 VPD와 XR(확장현실) 기반 Virtual Proto Review 환경도 구축했다. 특히 ‘만들기 전에 보고 검증한다’는 개념 아래 개발자들이 가상 공간에서 시제품을 체험하고 조립성과 시야를 검토할 수 있도록 했다. 또한 웹 기반 VPD(webVPD) 환경과 자동화된 해석 프로세스를 구축해 구조 강도, CFD 기반 열유동, 진동·소음 해석 등을 통합 수행하고 있으며, 이를 통해 개발기간(time-to-market : TTM) 단축과 개발 비용 절감 효과를 거두고 있다고 소개했다.   모빌리티와 전자산업으로 확산되는 버추얼 제품 개발 오후 세션에서는 자동차와 전자산업의 VPD 적용 사례가 이어졌다. 현대자동차 박제승 실장은 ‘차량 아키텍처 단계 버추얼 타이어 개발’을 주제로 발표했다. 전기차는 무거운 배터리와 높은 초기 토크, 반복적인 회생제동 등으로 타이어에 가해지는 부하가 크게 증가한다. 이에 현대자동차는 초기 설계 단계에서 타이어 설계 변수와 차량 성능 KPI를 연계하는 데이터 기반 버추얼 개발 체계를 구축해 실차 시험 이전 단계에서 성능을 확보하는 개발 방식을 추진하고 있다고 설명했다. 이어 현대모비스 송준영 팀장은 ‘제품개발의 AX - 현대모비스 추진 현황’, LG전자 박만수 실장은 ‘LG전자 HS본부의 VPD 추진 방향’을 발표하며 제조업 전반에서 AI 전환(AX)과 버추얼 제품 개발이 품질 향상과 개발 리스크 감소의 핵심 전략으로 자리잡고 있다고 소개했다. 마지막 발표자인 전북대학교 이수민 교수는 ‘데이터 기반 최적 설계를 통한 피지컬 AI’를 주제로 데이터 기반 설계 최적화와 AI 활용 방향을 제시했다.   ▲ 패널토론   에이전틱 AI 엔지니어링 시대 본격화 모든 발표가 끝난 뒤에는 연구회 임원진과 발표자들이 참여한 패널 토론이 진행됐다. 참석자들은 ‘디지털 엔지니어링 고도화와 AI 에이전트 기반 VPD 혁신 방향’을 주제로 의견을 나누며, 산업 분야는 서로 다르지만 엔지니어링 데이터를 표준화하고 디지털 자산으로 축적하는 것이 AI 기반 제품 개발의 핵심이라는 데 공감했다. 또한 AI 에이전트가 축적된 데이터를 기반으로 설계와 해석, 최적화, 의사결정을 지원하는 방향으로 발전하고 있다는 점도 공통된 의견으로 제시됐다. 이번 춘계 심포지엄은 반복적인 해석 업무를 자동화하는 수준을 넘어 AI 에이전트가 설계와 검증, 최적화를 주도하는 에이전틱 엔지니어링(agentic engineering) 시대가 본격화되고 있음을 보여준 자리였다. AI는 단순한 설계 지원 도구를 넘어 엔지니어링 프로세스 전반을 연결하고 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 자리매김하고 있으며, VPD 역시 시뮬레이션 중심에서 데이터와 AI 에이전트가 융합된 새로운 디지털 엔지니어링 단계로 진화하고 있음을 확인할 수 있었다.   ▲ VPD연구회 2026 춘계 심포지엄 참가자 단체사진     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 주요 특징 : 지멘스 심센터 STAR-CCM+의 기하학적 딥러닝 기술을 활용해 AI 기반 설계 탐색 가속, AI 기반 모델을 통해 심센터 STAR-CCM+에서 수천 개의 설 계 변형을 신속하게 탐색, 고충실 CFD 결과 기반 내장 검증 기능으로 형상 성능 예측 등   ▲ 심센터 피직스AI는 심센터 STAR-CCM+ 기하학적 딥러닝 기술을 활용해 AI 기반 설계 탐색을 가속한다.   지멘스가 심센터 피직스AI(Simcenter PhysicsAI) 소프트웨어를 통해 심센터 고급 엔지니어링 시뮬레이션·테스트 설루션 포트폴리오를 확장한다고 발표했다. 심센터 피직스AI는 엔지니어가 혁신적인 설계 개념과 다양한 변형안을 거의 즉시 평가할 수 있도록 지원한다. 심센터 피직스AI는 지멘스 심센터 STAR-CCM+ 소프트웨어의 검증된 기하학적 딥러닝 기술을 활용해 AI 기반 설계 탐색을 가속한다. 새로 도입된 기능을 통해 엔지니어는 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션 데이터로부터 고효율 AI 차수 축소 모델(reducedorder model : ROM)을 생성하고, 기존 워크플로 대비 약 1000배 빠른 속도와 더 적은 컴퓨팅 자원으로 다양한 설계 시나리오를 탐색할 수 있다. 심센터 피직스AI는 엔지니어가 시뮬레이션 결과를 토대로 AI 대리 모델(surrogate model)을 훈련하고 검증할 수 있도록 지원한다. 또한 통합된 시뮬레이션 환경 내에서 새로운 형상에 대한 예측을 거의 즉시 실행할 수 있으며, 검증 기준으로 고충실(highfidelity) CFD 시뮬레이션을 손쉽게 활용할 수 있도록 한다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 설계 검토 시간을 수 분 단위로 대폭 단축하고, 더 적은 컴퓨팅 자원으로 더 많은 설계를 탐색하며, 의사결정 속도를 높일 수 있다.   주요 기능 엔지니어를 위해 설계된 심센터 피직스AI는 AI ROM의 생성과 활용을 간소화해 다음과 같은 기능을 지원한다.   폭넓은 설계 공간 탐색 수천 개의 설계 변형(design variant)에 대한 성능을 몇 분 만에 신속하게 평가할 수 있다. 기하학적 데이터에 최적화된 고급 트랜스포머 신경망 아키텍처를 활용해 예측 모델을 훈련한다.   기존 시뮬레이션 자산의 재사용성 향상 기존 실험계획법(design of experiments : DOE) 연구를 포함한 과거 데이터와 신규 생성 결과를 토대로 AI 모델을 훈련할 수 있다. 이를 통해 CFD 시뮬레이션 재실행 부담을 줄인다.   더 빠른 반복 주기 초기 단계의 설계 선별 과정을 솔버 실행에서 AI 추론 기반으로 전환한다. AI ROM을 최적화 연구에 통합해 몇 주가 걸리던 수백 개 설계 변형 탐색을 몇 시간 만에 수행할 수 있다.   내장 검증 기능과 신뢰성 확보 오차 지표와 검증 도구를 통해 예측 정확도를 정량화하고, AI 모델이 올바른 성능 추이를 반영하도록 보장해 신뢰도 높은 엔지니어링 의사결정을 지원한다.   GPU 가속 설계 탐색 심센터 피직스AI는 GPU 가속을 활용해 최적의 성능을 제공하며, GPU 기반 예측은 CPU 대비 최대 100배 빠르게 수행된다.   ▲ 심센터 피직스AI를 통해 엔지니어는 기존 CFD 결과를 GDL 훈련 데이터로 재사용하고 예측 모델을 더 빠르게 구축할 수 있다.   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 시뮬레이션·HPC·AI 부문 수석 부사장은 “엔지니어링 시뮬레이션의 한계는 물리 법칙이 아니라 얼마나 빠르게 가능성을 탐색할 수 있는지에 달려 있다. 지멘스의 전략은 고객이 과거 작업에서 학습하고, 탐색 속도를 높이며, AI를 혁신을 위한 방향 제시 엔진으로 활용하도록 돕는 것이다. 지멘스는 결정론적 진실(deterministic truth)을 대체하는 것이 아니라, 이를 확장 가능하고 즉각적으로 활용할 수 있도록 하는 데 집중하고 있다”면서, “지멘스는 AI를 활용해 엔지니어가 문제 해결을 위한 최적의 설루션을 빠르게 탐색하고 찾아낼 수 있도록 지원하고 있다. 심센터 피직스AI는 전례 없는 속도와 지능으로 문제 해결을 지원하며, 엔지니어가 반복 작업과 파편화된 데이터에서 벗어나 창의성과 혁신 가속에 집중할 수 있도록 돕는다”고 말했다. 심센터 피직스AI는 현재 심센터 STAR-CCM+의 애드온(add-on)으로 제공된다. 기존 고객과 신규 고객 모두 지멘스·알테어 통합 제품 생태계 전반에 걸쳐 지속적인 혁신과 확장된 기능의 혜택을 누릴 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 5월 27일 ‘로보틱스의 미래를 여는 시뮬레이션 : 피지컬 AI를 위한 데이터 전략’을 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   로보틱스 시장 트렌드 변화와 피지컬 AI의 도래 케이던스 디자인 시스템즈의 정성원 이사는 로보틱스 산업이 스스로 인지하고 제어하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 진화하고 있으며, 그 핵심은 양질의 데이터 세트 확보라고 서두를 열었다. 현재 국내 로봇 업계는 중소기업 비중이 높아 인력과 기술 부족이라는 현실적 어려움을 겪고 있지만, 최근 휴머노이드 로봇이 연구실을 넘어 실제 산업 현장에 양산 및 투입되는 거대한 패러다임의 변화를 맞이하고 있다고 설명했다. 이러한 흐름 속에서 한계를 극복하고 제품 경쟁력을 갖추기 위해서는 현실 세계를 정교하게 반영할 수 있는 고충실도 시뮬레이션을 적극 활용하여 가상 공간에서 신뢰도 높은 데이터를 구축해야 한다고 강조했다. 정승원 이사는 “결국 양질의 데이터를 확보하는 것이 피지컬 AI에 있어서 가장 큰 핵심이며, 그 데이터 세트를 확보하는 데 시뮬레이션이 가장 강력하고 유용한 툴”이라고 말했다.   ▲ ‘피지컬 AI 시대 : 로보틱스는 어떻게 진화하고 있는가?’를 주제로 소개한 정승원 이사   물리 기반 시뮬레이션 아담스를 통한 고정밀 사전 검증 곽병문 이사는 물류 AGV, AMR부터 초정밀 수술 로봇, 휴머노이드까지 로봇의 활용 범위가 폭발적으로 증가함에 따라 다물체 동역학(MBD) 기반의 물리 엔진이 필수라고 설명했다. 기존의 단절된 설계 프로세스와 달리 아담스(Adams) 기반의 통합 루프를 활용하면 비선형적인 관절 거동, 기어 백래시, 링크의 유연성 등을 가상 공간에서 완벽히 모사할 수 있다는 것이다. 이를 통해 고가의 장비 파손 리스크 없이 시스템의 내구성과 동적 궤적의 안정성을 사전에 검증할 수 있으며, NASA(나사)의 화성 탐사선 착륙 시퀀스 검증 사례처럼 가상과 현실의 격차를 최소화하여 피지컬 AI의 학습 데이터로 활용할 수 있다고 전했다. 곽병문 이사는 “가상 공간에서의 AI 학습 데이터가 현실 세계의 물리적인 환경 기반 데이터를 완벽하게 준수하고 잘 따라야 한다 는 규정이 필요하다”고 이야기했다.   ▲ ‘다물체 동역학 : 로보틱스 성능을 결정짓는 물리 기반 시뮬레이션’에 대해 설명한 곽병문 이사   가상 검증 환경 플랫폼을 통한 로봇 루프 검증 박진호 차장은 자율주행 차량과 로봇의 경계가 흐려지는 최근 트렌드를 짚으며, 가상 환경 검증 플랫폼인 ‘VTDX’를 소개했다. 사족 보행 로봇이나 휴머노이드처럼 자유도와 환경 복잡도가 높은 로봇일수록 가상 환경에서의 검증이 필수이다. VTDX는 복잡한 도심 시나리오 속에서 로봇이 센서(라이다, 카메라 등)를 통해 주변 차량이나 보행자와 상호작용하는 환경을 제공한다. 이를 통해 인지·판단· 제어 루프를 가상에서 안전하게 반복 검증함으로써, 현실 세계에 배포하기 전 발생할 수 있는 위험 상황과 에지 케이스를 최소화할 수 있다고 소개했다. 박진호 차장은 “형태와 환경은 달라도 본질은 동일하기 때문에 이 루프가 가상환경에서 반복 검증할 수 있는 도구가 될 수 있고 VTD가 그 역할을 수행한다고 보면 될 것 같다”고 설명했다.   ▲ ‘자율주행을 위한 가상 검증 환경’을 주제로 소개한 박진호 차장   시뮬레이션 데이터 자산화를 위한 SPDM 전략 윤광수 상무는 피지컬 AI와 머신러닝 기반 로봇 개발의 핵심은 알고리즘보다 고품질 대규모 데이터의 생산과 관리에 있다고 강조했다. 그는 시뮬레이션을 단순 검증 도구가 아닌 ‘합성 데이터 공장(synthetic data factory)’으로 정의하며, 수만에서 수십만 개에 이르는 대용량 시뮬레이션 데이터를 체계적으로 자산화해야 한다고 조언했다. 이를 위해 20년 이상 검증된 SPDM 플랫폼인 ‘심매니저(SimManager)’를 제안하였으며, 표준 데이터 저장소 구축, 대규모 멀티런(multi-run) 자동화, HPC/클라우드 컴퓨팅 연동, 데이터 이력 추적을 통해 기업의 디지털 데이터 경쟁력을 극대화하는 방안을 제시했다. 윤광수 상무는 “CAE는 설계된 로봇을 검증하는 단계의 도구에서 AI를 위한 고정밀 물리 데이터 생성기, 즉 데이터 팩토리라는 개념으로 탈바꿈했다”고 강조했다.   ▲ ‘데이터 주도의 로보틱스 : 시뮬레이션 데이터를 자산으로 만드는 전략’을 주제로 설명한 윤광수 상무   피지컬 AI 시대, 로보틱스 혁신 이끌 시뮬레이션·데이터 전략 로보틱스 산업이 스스로 인지하고 제어하는 ‘피지컬 AI’로 진화함에 따라 신뢰도 높은 데이터 확보가 기업의 핵심 경쟁력으로 부상했다. 국내 로봇 업계는 인력과 기술 부족이라는 현실적 한계를 겪고 있으나, 최근 휴머노이드 로봇의 양산 및 산업 현장 투입이 본격화되면서 거대한 패러다임 변화를 맞이하고 있다. 이러한 변혁기 속에서 실제 현장을 정교하게 반영하는 고충실도 시뮬레이션은 가상과 현실의 격차를 줄이고 제품 경쟁력을 높이는 최선의 돌파구다. 케이던스 디자인 시스템즈가 제시한 다물체 동역학 해석 설루션 아담스는 비선형적 관절 거동과 링크의 유연성 등을 고충실도로 모사해 고가 장비의 파손 리스크 없는 사전 검증을 실현한다. 또한 가상 검증 플랫폼 VTDX는 복잡한 도심 시나리오 속에서 로봇의 센서 인지 및 제어 루프를 안전하게 반복 검증하여 현실 배포 전 위험 상황과 에지 케이스를 최소화한다. 궁극적으로 이러한 시뮬레이션 프로세스는 단순 검증을 넘어 AI 학습용 데이터를 양산하는 ‘합성 데이터 공장’으로 진화해야 한다. SPDM 플랫폼인 심매니저를 도입해 대규모 데이터를 체계적으로 자산화하고 이력을 추적할 때 비로소 독보적인 디지털 데이터 경쟁력이 완성된다. 고충실도 시뮬레이션 기술과 데이터 매니지먼트 전략의 융합은 국내 로봇 기업들이 비용과 시간을 획기적으로 절감하며 피지컬 AI 시장의 패러다임을 주도할 핵심 열쇠가 될 전망이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

델 테크놀로지스는 엔비디아 베라 루빈 NVL4 아키텍처를 채용한 서버 신제품 ‘델 파워엣지 XE8812’를 공개했다. 랙당 최대 144개의 GPU를 탑재할 수 있는 이 모델은 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리’ 제품군에 추가되는 제품이다. 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 워크로드에 맞춘 목적형 제품으로 개발됐다. 델 테크놀로지스는 이번 신제품을 기반으로 국가별 소버린 AI 인프라 고도화를 비롯해 엔지니어링, 디자인, 유전체 과학 등 다양한 분야에서 델 AI 팩토리 확장에 나설 계획이다. AI와 HPC 시뮬레이션 워크로드가 융합되면서 기존의 인프라 업그레이드만으로는 작업의 규모와 속도를 감당하기 어려운 상황이다. 전 세계적인 AI 혁신 경쟁은 고성능 인프라에 요구되는 데이터, 컴퓨팅, 제어 능력을 끌어올리는 중이다. AI 성장 기회가 확대되면서 2026년 AI 투자는 전년 대비 44% 증가할 것으로 전망된다. 델 테크놀로지스는 이러한 요구에 대응해 AI와 시뮬레이션 성과를 대규모 환경에서 실현할 수 있는 인프라를 제공한다는 방침이다. 새로운 팬리스 방식의 다이렉트 리퀴드 쿨링(DLC) 기반 델 파워엣지 XE8812 서버는 분자 역학 및 다중 물리 시뮬레이션 등 까다로운 워크로드를 실행하는 연구 기관을 위해 설계됐다. 엔비디아 베라 루빈 NVL4 아키텍처를 탑재해 컴퓨팅 집적도와 메모리 용량을 높였다. 엔비디아 GB200 NVL4에서 엔비디아 베라 루빈 NVL4로 전환하면서 호스트 메모리가 확장됐고 코어 수는 144개에서 176개로 늘었다. GPU 메모리와 컴퓨팅 성능도 향상됐다. 엔비디아 쿠다-X 라이브러리와 연동하면 큰 규모의 모델과 시뮬레이션을 인메모리 방식으로 실행하는 HPC 환경을 구축할 수 있다.   ▲ 델 파워엣지 XE8812의 랙 구성   델 테크놀로지스는 에너지 효율 극대화를 위해 ORv3 스타일 랙에서 최대 144개의 GPU와 300kW 이상의 전력을 지원하며, CPU와 GPU에 100% 다이렉트 리퀴드 쿨링을 갖춘 고밀도 플랫폼을 제공할 예정이다. 이전 세대 대비 소켓당 메모리와 GPU 메모리가 50% 증가해 데이터 스트리밍이나 스와핑 과정에서 발생하는 지연 및 대역폭 저하 문제를 줄였다. 오픈 ORv3 표준 기반의 서버 및 랙 설계는 모듈형 배치를 제공하며 iDRAC을 통해 어디서든 서버를 배포하고 업데이트할 수 있다. 델 통합 랙 컨트롤러와 오픈매니지 엔터프라이즈는 실시간 텔레메트리와 자동 누수 감지를 활용해 문제를 조기에 파악하도록 돕는다. 델 파워랙은 공장 출하 단계에서 통합 및 사전 검증된 랙 스케일 시스템으로 구축 복잡성을 줄여준다. 델 테크놀로지스의 아룬 나라야난 컴퓨트 및 네트워킹 부문 수석 부사장은 “사람 유전체 해독에서부터 미래 에너지 시스템 모델링, 국가 운영을 위한 소버린 AI 인프라 구축 등 인류의 가장 중요한 연구를 수행하는 기관들은 프로젝트에 걸맞은 인프라를 갖추어야 한다”면서, “델 파워엣지 XE8812는 가능성의 경계를 확장하려는 델의 의지를 담은 제품으로, 과거에는 불가능하다고 여겨져 온 워크로드에 도전할 수 있는 컴퓨팅 집적도, 메모리, 개방형 아키텍처를 제공한다”고 말했다.

케이던스가 HPE와 협력을 확대해 디지털 트윈 기반의 데이터 센터 현대화를 가속화한다고 발표했다. 이번 협력은 차세대 인프라인 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)을 도입하는 고객이 데이터 센터의 설계, 최적화, 운영 전반의 효율성을 개선하도록 돕는 데 초점을 맞춘다. 양사는 물리 기반의 시뮬레이션과 AI, HPC 기술을 활용해 데이터 센터 환경을 가상화하는 ‘케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼(Cadence Reality Digital Twin Platform)’과 HPE의 지속 가능한 데이터 센터 현대화 서비스를 결합한다. HPE의 AI 특화 모듈형 데이터 센터인 ‘AI 모드 POD(AI Mod POD)’에 이 플랫폼을 표준으로 적용함에 따라, 고객은 총소유비용을 절감하고 배포 속도를 높이며 운영 효율을 끌어올릴 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : Era4   AI가 데이터 센터의 요구사항을 새롭게 정의하는 상황에서 디지털 트윈은 고성능 인프라를 설계하고 운영하는 강력한 기반을 제공한다. 케이던스는 HPE와의 협력을 통해 고객이 복잡한 환경을 모델링하고 최적화하도록 지원하며, 이를 통해 운영 위험을 줄이는 동시에 에너지 효율을 높이고 지속 가능성 목표를 달성할 수 있도록 기여할 방침이다. 데이터 센터가 전력 밀도가 높은 AI 워크로드와 첨단 냉각 아키텍처를 수용하는 방향으로 진화함에 따라, 운영자는 규제와 서비스 수준을 준수하면서 신속하게 현대화를 진행해야 한다. 케이던스와 엔비디아, HPE는 에지부터 클라우드까지 아우르는 확장 가능하고 에너지 효율적인 데이터 센터 청사진을 제공한다. 이를 통해 고객은 실제 물리적 구축 전에 결정을 검증하여 위험을 방지하고, 숨은 용량을 확보하며, 요구사항 변화에 맞춰 최적의 성능을 유지할 수 있다. HPE는 AI 시대를 맞아 확장 가능하고 안전하며 지속 가능한 설루션으로 고객의 데이터 센터 현대화를 지원하는 데 주력하고 있다. 케이던스와의 협력을 깊이 있게 발전시킴으로써 엔지니어링 수준의 디지털 트윈 역량을 고객에게 제공하고, 데이터 센터 수명 주기 전반에 걸쳐 용량, 에너지 효율성, 운영 의사결정을 최적화하도록 돕는다는 구상이다. 케이던스는 설계, 배포, 운영 등 데이터 센터 현대화의 핵심 과제를 해결하는 디지털 트윈 기반 설루션을 선보인다. 이 설루션은 고객이 ▲엄격한 전력, 공간, 냉각, IT 지속 가능성 목표를 충족하는 AI 및 HPC 시설을 설계하고 ▲ ‘케이던스 리얼리티 DC 엘리먼트 디자인 라이브러리(Cadence Reality DC Elements Design Library)’를 활용해 배포 시나리오를 미리 평가함으로써, HPE 데이터 센터 서비스의 AI 모드 POD 및 관련 AI 데이터 센터 설루션의 계획과 운영을 앞당기며 ▲ 데이터 센터 내부의 구성 변경이나 워크로드 이동이 일어나기 전에 전력 및 냉각 동작을 예측 모델링하여, IT와 시설의 이용률을 높이고 낭비되는 용량을 줄이는 등의 성과를 거두도록 지원한다. 또한 ▲ 장기적인 용량 계획, 에너지 최적화, 장애 및 업그레이드 계획을 지원하는 가상 시나리오를 실행하여 운영 인텔리전스와 IT 지속 가능성을 강화하도록 돕는다. 케이던스의 엔지니어링 시뮬레이션 및 디지털 트윈 역량을 HPE의 AI 데이터 센터 설루션 및 서비스와 통합함으로써, 고객은 기존 시설과 신축 시설 모두에서 AI 인프라를 한층 신속하고 확신 있게 확장할 수 있게 된다. 케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼은 공급업체가 제공한 디지털 모델을 드래그 앤 드롭 방식으로 배치하여, 실제 데이터 센터와 캠퍼스 전체를 고정밀 디지털 복제품으로 구현한다. 이러한 예측 모델은 데이터 센터 운영자가 초기 설계부터 일상적인 운영에 이르기까지 에너지 효율성, 용량, 복원력을 최적화하도록 돕는다. 데이터 센터 아키텍처를 개선하고자 하는 고객은 HPE의 데이터 센터 설계 및 엔지니어링 팀과 협력할 수 있다. HPE 팀은 케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼을 도입해 엔지니어링 관점에서 정확한 물리 기반 레이어를 구축하며, 이를 통해 설계 단계에서 상충 관계를 미리 평가하고 실제 제약 조건에 맞춰 운영을 지속적으로 정제해 나간다.

슈나이더 일렉트릭 코리아는 AI 데이터센터 전문 기업 에노바와 데이터센터 구축 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 생성형 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급증하면서 데이터센터의 전력 소비와 발열 문제가 중요한 과제로 떠오른 데 따른 것이다. 최신 AI 서버는 높은 전력 밀도와 냉각 성능을 요구하고 있어 리퀴드쿨링 기반의 차세대 데이터센터 인프라에 대한 관심이 커지고 있다. 양사는 각자의 전문성과 기술 역량을 바탕으로 AI 워크로드에 최적화된 고효율 인프라를 구축하기로 했다. ‘ENOVA AIDC’ 신축 사업의 인프라 구축을 위한 제반 협력을 비롯해 전력, 냉각, 관리 소프트웨어 등 통합 설루션 적용을 공동 추진한다. 고집적 AI 서버 환경에 대응하기 위한 최신 인프라 트렌드 공유와 적용도 계획에 포함됐다. 슈나이더 일렉트릭 코리아는 AI 데이터센터 구축에 필요한 전력, 배전, 냉각 등 핵심 인프라 전반에 대한 설계 컨설팅과 최적화 방안을 제공할 예정이다. 리퀴드쿨링 시스템과 관련 핵심 장비 공급 협력을 통해 데이터센터의 에너지 효율성과 냉각 성능 향상을 지원한다는 방침이다. 특히 슈나이더 일렉트릭 코리아는 자사의 모듈형 데이터센터 설루션인 프리팹 설루션을 기반으로 빠르고 효율적인 AI 데이터센터 구축을 지원할 계획이다. 프리팹 설루션은 전력, IT, 냉각 설비를 모듈 형태로 사전 제작하고 통합한 데이터센터 구축 방식이다. 기존 건축 방식과 비교해 구축 기간과 현장 작업을 크게 줄일 수 있는 것이 특징이다. 공장 내 사전 통합 테스트를 통해 품질과 신뢰성을 높일 수 있으며, 단계적인 증설이 가능해 중소형 데이터센터부터 AI 인프라 구축 프로젝트까지 유연하게 적용할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭 코리아는 이를 통해 구축 기간 단축과 비용 절감, 운영 효율성 향상이 가능하다고 설명했다. 이외에도 에너지 관리 및 데이터센터 운영 소프트웨어를 기반으로 전력 사용 현황과 설비 상태를 실시간으로 모니터링하고 운영 효율을 최적화할 수 있는 디지털 환경 구축을 지원한다. 글로벌 프로젝트 수행 경험과 파트너 생태계를 바탕으로 기술 트렌드와 선진 사례를 공유하며 지속가능하고 확장 가능한 차세대 데이터센터 구현을 위한 협력을 이어갈 예정이다.     슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 최성환 본부장은 “AI 확산과 함께 데이터센터는 전력 효율, 냉각 성능, 운영 안정성을 동시에 확보해야 하는 새로운 전환점을 맞고 있다”면서, “에노바와의 협력을 통해 AI 시대에 최적화된 지속가능하고 효율적인 데이터센터 인프라 구축을 지원하고 국내 AI 생태계 발전에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 한편 이번 협력에는 슈나이더 일렉트릭 공식 파트너사인 삼아솔루션과 데이터센터 전문기업 엣지링크도 참여했다. 삼아솔루션은 국내 시장에서 슈나이더 일렉트릭의 모듈형 데이터센터 설루션 사업 확대를 위한 영업 및 사업 개발을 지원한다. 엣지링크는 데이터센터 구축 전문성을 바탕으로 프로젝트 수행에 협력할 계획이다.