OpeNAI 코리아 개소식 행사장에 배치된 RNGD 서버와 시연용 워크스테이션[사진=퓨리오사AI]   퓨리오사AI가 9월 12일 열린 OpeNAI 코리아 개소식에서 자사의 기술력을 선보이며 AI 업계의 주목을 받았다. 이번 행사에서 퓨리오사AI는 자사 2세대 반도체 'RNGD' 2장만으로 오픈AI의 대규모 언어 모델 'gpt-oss 120B' 기반 챗봇을 실시간으로 구동하는 시연을 진행했다. 이번 시연은 퓨리오사AI가 글로벌 AI 인프라 시장에서 중요한 역할을 할 수 있는 잠재력을 증명하는 계기가 됐다. 오픈AI가 공개한 최고 수준의 오픈 소스 기반 모델인 gpt-oss 120B는 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 적용하여 성능과 효율성을 동시에 갖췄다고 평가받는다. 퓨리오사AI의 RNGD는 이러한 초거대 언어 모델을 기존보다 훨씬 효율적인 전력으로 구동할 수 있어, 고질적인 인공지능의 전력 및 비용 문제를 해결할 수 있다는 점에서 큰 의미를 가진다. 퓨리오사AI의 백준호 대표는 “'AGI(범용인공지능)가 인류 전체에 이롭도록 한다'는 OpeNAI의 미션과 'AI를 지속 가능하고 접근 가능하게 한다'는 퓨리오사의 미션은 서로 통한다"며, "RNGD와 gpt-oss의 결합은 전 세계 오픈 소스 기반 AI 생태계를 더욱 빠르게 확산시킬 것"이라고 말했다. 이번 시연을 통해 퓨리오사AI는 초거대 AI 모델 구동에 최적화된 하드웨어 솔루션을 제공하며, AI 기술 대중화에 기여할 것으로 기대된다.    

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 9월 3일 서울 양재동 aT센터에서 ‘헥사곤 라이브 이노베이션 서밋 코리아 2025(Hexagon Live Innovation Summit Korea 2025)’를 개최했다고 전했다. 이번 서밋에서 헥사곤은 ▲정밀 측정 하드웨어와 소프트웨어 ▲지오매직 리버스 엔지니어링 및 품질 검사 설루션 ▲CAD/CAM 소프트웨어 ▲라이카 지오시스템즈의 3D 스캐닝 기술을 폭넓게 선보이고, 헥사곤 포트폴리오 기반의 실제 적용 사례를 통해 디지털 혁신과 정밀 측정의 미래를 조명했다. 행사 기조연설은 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 림분춘 아세안·태평양·인도 지역 사장이 맡아 정밀 측정과 스마트 디지털 트윈이 제조업 혁신을 견인하는 핵심 동력임을 강조했다. 그는 포레스터와 함께 발간한 ‘2025 첨단 제조 산업 보고서’를 인용하며, 디지털 트윈이 기업의 민첩성과 품질 혁신을 가능하게 하는 가장 중요한 투자 영역으로 부상하고 있음을 지적했다. 이어 헥사곤이 현실과 가상을 연결하는 정밀 측정 기술과 데이터 기반 설루션을 통해 이러한 산업적 전환을 지원하며, 제조업이 자율성과 경쟁력을 갖춘 미래로 나아가도록 기여하고 있음을 강조했다.     이어서 라이카지오시스템즈 칸 파힘(Khan Faheem) 아시아 사장이 현실 공간 데이터를 활용한 비즈니스 인사이트와 스마트 제조의 접목 가능성을 소개했으며, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 홍석관 사장은 헥사곤 데이터 기반의 스마트 제조 전략을 발표했다. 또한 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 권의중 본부장은 측정 기술과 품질 혁신의 새로운 패러다임을 제시했으며, 문장희 팀장은 라이카 앱솔루트 트래커 ATS800(Leica Absolute Tracker ATS800)을 활용한 대형 정밀 측정의 업계 표준을 소개하며 제조 현장의 적용 가능성을 공유했다. 또한, 이번 행사에는 한국생산기술원과 DN솔루션즈를 비롯한 주요 고객사와 산업 관계자들이 함께 참여해 헥사곤 설루션의 실제 적용 사례와 협업 성과를 공유했다. 한국생산기술원 김성현 수석연구원은 레이저 트래커 연동 실시간 피드백 제어를 활용한 고정밀 로봇 가공 기술을 소개하며 연구 성과를 공유했다. 또한 DN솔루션즈 박성철 상무는 헥사곤 설루션을 기반으로 한 제조 공정 혁신 사례를 발표해 현장의 생산성 향상과 품질 경쟁력 확보 방안을 제시했다. 주요 관계자의 발표뿐만 아니라 헥사곤의 측정 설루션 시연, 산업별 적용 사례 발표, 전시 및 네트워킹도 함께 진행됐다. 전시에서는 각 분야의 설루션이 소개되었으며 특히, 라이카 앱솔루트 트래커 ATS800과 더불어 초고속 디지털 3차원 측정기(CMM) 마에스트로(MAESTRO), 앱솔루트 암(Absolute Arm), 스마트 스캔 VR800(SmartScan VR800) 등 정밀 측정 하드웨어를 선보였다. 또한 AI 및 머신러닝 기반 제조 공정 최적화 기술인 프로플랜AI(ProplaNAI), 3D 스캔 데이터의 CAD 변환을 지원하는 지오매직 디자인X(Geomagic Design X), 휴대형 3D 스캐닝을 지원하는 라이카 BLK2GO 등 CAD/CAM 및 지오매직 소프트웨어, 라이카 지오시스템즈(Leica Geosystems)의 대표 설루션을 소개하며 리얼리티 캡처와 디지털 트윈을 통한 데이터 기반 품질 관리와 공정 혁신의 실질적 적용 방안을 제시했다. 올해 5월 새롭게 출시된 ATS800은 최대 40미터 거리에서도 리플렉터 없이 고정밀 측정이 가능해 대형 구조물의 품질 검사를 자동화할 수 있는 차세대 레이저 트래커로, 항공우주와 풍력 등 대규모 제조 현장에서 활용도가 높다. 같은 달 공개된 마에스트로는 속도, 정밀도, 연결성을 강화한 차세대 CMM으로, 직관적인 인터페이스와 클라우드 기반 소프트웨어를 통해 품질 검사 프로세스를 간소화하고 생산성을 높일 수 있는 설루션이다. 홍석관 사장은 “이번 행사를 통해 헥사곤의 최신 측정 설루션과 다양한 산업별 적용 사례를 국내 고객과 직접 공유할 수 있어 뜻깊다”면서, “앞으로도 헥사곤은 정밀 측정과 디지털 트윈을 기반으로 자동차, 항공우주, 전자 등 다양한 제조 산업에서 고객이 품질과 생산성을 높이고 디지털 혁신을 가속화할 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 바이브 코딩(vibe coding)이 열풍이다. 이번 호에서는 오픈AI(OpeNAI)가 개발한 바이브 코딩을 지원하는 멀티 에이전트 코덱스(Codex)의 사용법을 간략히 소개한다. 얼마 전 챗GPT(ChatGPT) 프로 버전에 무료로 오픈된 코덱스와 오픈소스 코덱스 버전(CLI)의 사용법을 모두 설명한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. Codex | OpeNAI   2025년 4월 중순에 OpeNAI o3, o4, Codex가 공개되었다. 멀티 AI 에이전트 기능을 충실히 구현한 영상 데모가 업로드되었고, 특히 자동화 코딩을 지원하는 코덱스가 로컬 컴퓨터에서 실행 가능한 형태로 공개된 점이 인상적이었다.   그림 2. 오픈AI o3, o4, 코덱스 공개 영상   코덱스는 단순한 코드 생성에 그치지 않고 버그 수정, 테스트 실행, 코드 리뷰 제안 등 복잡한 개발 업무를 자동화한다. 각 작업은 사용자의 코드 저장소가 사전 로드된 격리된 클라우드 샌드박스 환경에서 독립적으로 실행되며, 작업의 복잡도에 따라 1분에서 30분 이내에 결과를 제공한다. 또한, 코덱스는 작업 수행 과정에서 생성된 터미널 로그와 테스트 출력 등의 증거를 제공하여, 사용자가 변경 사항을 추적하고 검토할 수 있도록 지원한다.코덱스 코드 및 도구는 깃허브(GitHub)에 공개되었다. Codex Lightweight coding agent that runs : https://github.com/opeNAI/codex 6월 초에는 챗GPT 프로 사용자에게 코덱스 기능이 공개되었다. 코덱스는 챗GPT의 사이드바를 통해 접근할 수 있으며, 사용자는 자연어로 코딩 작업을 지시하거나 기존 코드에 대한 질문을 할 수 있다. 또한 코덱스는 사용자의 개발 환경과 유사하게 구성할 수 있어, 실제 개발 환경과의 통합이 용이하다. 보안 측면에서도 코덱스는 격리된 환경에서 실행되며, 인터넷 접근은 기본적으로 비활성화되어 있다. 필요한 경우 특정 도메인에 대한 접근을 허용할 수 있으며, 이를 통해 외부 리소스를 사용하는 테스트나 패키지 설치 등이 가능하다. 코덱스는 현재 챗GPT 프로/팀/엔터프라이즈 사용자에게 제공되며, 플러스 및 에듀 사용자에게도 점차 확대되고 있다. 또한, 코덱스 CLI(Codex CLI)를 통해 터미널 환경에서도 코덱스의 기능을 활용할 수 있어, 다양한 개발 환경에서의 활용이 가능하다.(opeNAI.com)   챗GPT에서 코덱스 사용법 코덱스를 활용한 전체 사용 과정은 단순한 코드 자동 생성 수준을 넘어, 실제 소프트웨어 개발의 전 과정을 자연어 기반으로 자동화하는 방식으로 개발되어 있다. 코덱스는 현재 깃허브를 기본 연결해 사용하도록 되어 있어, 다음과 같이 필자의 깃허브 프로젝트를 연결해 실습을 진행했음을 밝힌다. https://github.com/mac999/AI_agent_simple_function_ call.git 참고로, 필자는 필자의 깃허브 저장소를 이용하였지만, 독자는 각자 깃허브에 로그인한 후 본인의 프로젝트 개발을 진행할 저장소를 선택해야 한다. 아울러, 바이브 코딩 결과물이 제대로 동작하려면 반드시 챗GPT 등을 이용해 미리 PRD(Product Requirement Document)에 요구사항을 명확히 작성한 후, 이를 바이브 코딩 도구에 입력해 프로젝트와 코드를 생성하도록 하는 것이 좋다.   그림 3. 식사 레스토랑 평가용 앱 개발을 위한 PRD 문서 예시(How to vibe code : 11 vibe coding best practices, https://zapier.com)   프로젝트 시작 : 코드 저장소 구성 및 환경 연결 챗GPT 프로의 왼쪽 메뉴에서 <그림 4>와 같이 코덱스를 실행하면, 연결할 깃허브 계정 및 저장소를 요청한다. 코덱스에서 <그림 4>와 같이 본인의 깃허브 계정을 연결한다.   그림 4     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국컴퓨터그래픽스학회는 7월 8일부터 11일까지 강원도 고성 델피노 리조트에서 2025 학술대회 및 여름학교를 진행했다고 전했다. ‘Generating Worlds, Rendering Reality’를 주제로 열린 이번 행사에는 학계, 산업계, 학생 등 약 410여 명이 참석해 컴퓨터 그래픽스 및 관련 분야의 최신 연구 성과와 기술을 공유하며 교류의 장을 펼쳤다.     이번 학술대회에서는 국내외 저명 연사들의 초청강연을 비롯해 다양한 논문 및 포스터 발표 세션, 산업체 특별세션, 대학 및 산업체 전시, 여름학교 프로그램 등이 함께 진행되며 참가자들로부터 호응을 얻었다. 첫 번째 초청강연에서는 정보통신기획평가원(IITP) 홍진배 원장이 ‘AX 2.0 시대, 우리의 준비’를 주제로 물리 AI(physical AI)를 포함한 국가 인공지능 전략기술의 발전 방향을 제시했다. 이어 오스템임플란트 최규옥 회장은 ‘의료 IT가 여는 스마트 병원의 미래’를 주제로 AI 기반 진료 시스템의 실제 도입 사례를 소개하고 의료 산업의 디지털 전환 가능성을 조망했다. 아시아그래픽스협회와의 연계로 초청된 중국 베이징대학교 왕펑솨이(Peng-Shuai Wang) 교수는 ‘통합형 3D 표현 및 학습’에 관한 최신 연구 성과를 발표했다. 아시아그래픽스협회는 2015년 창립된 이래 아시아 지역 컴퓨터 그래픽스 및 상호작용 기술 분야 연구자 간 교류와 협력을 촉진해온 전문 기관이다. 한국컴퓨터그래픽스학회는 “이번 초청은 한국컴퓨터그래픽스학술대회에서 처음으로 이루어진 아시아그래픽스협회와의 공식 연계 프로그램으로, 한·중 젊은 연구자 간 활발한 학술 교류와 협력의 가능성을 여는 계기가 되었다”고 설명했다. 또한 KAIST 박용근 교수는 라벨이 없는 3D 이미지와 AI 기반 조직 분석 기법을 활용한 다양한 응용 가능성을 제시했으며, GengeNAI 조호진 대표는 합성 데이터 기반 산업용 AI 적용 사례를 발표했다. 이외에 이번 행사에서는 우수논문상 시상과 함께 공로패 수여식도 진행되었으며, 학회의 산학 협력 활성화와 발전에 기여해 온 서울대학교 신영길 교수가 공로패를 수상했다. 한국컴퓨터그래픽스학회의 최수미 학회장은 “이번 행사는 차세대 컴퓨터 그래픽스 및 인터랙션 기술을 선도할 인재 양성과 산학연관의 연구 협력 촉진에 있어 매우 뜻깊은 자리였다”면서, “앞으로도 국내외 학술 교류의 장을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 전했다.

가트너가 2030년까지 기업용 소프트웨어 및 애플리케이션의 80%가 멀티모달(multimodal) 방식으로 전환될 것이라는 전망을 발표했다. 이는 2024년 10% 미만이었던 수치에서 크게 증가한 것이다. 가트너의 로버타 코자(Roberta Cozza) 시니어 디렉터 애널리스트는 “멀티모달 생성형 AI는 기존 모델로는 구현할 수 없었던 기능 및 성능을 제공해 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야의 기업용 애플리케이션을 혁신할 것”이라면서, “도메인 특화 언어 모델의 정밀도 향상, 운영 자동화, 맥락 기반 의사결정 인텔리전스 강화로 AI가 업무 전반에서 선제적으로 행동할 수 있도록 할 것이다. 기업용 소프트웨어의 멀티모달 전환은 비즈니스 운영 및 혁신에서의 근본적인 변화”라고 설명했다. 멀티모달 생성형 AI는 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트, 수치 데이터 등 여러 유형의 데이터 입출력을 단일 생성 모델 내에서 처리한다. 이처럼 멀티모달리티는 모델이 다양한 유형의 데이터와 상호작용하고 결과물을 생성하도록 지원해 생성형 AI의 활용성을 강화한다. 가트너는 현재 많은 멀티모달 모델이 텍스트 투 비디오(T2V), 스피치 투 이미지(S2I) 등 몇몇 모달리티에 제한되어 있지만, 향후 몇 년간 더 다양하고 새로운 모달리티가 추가될 것으로 보고 있다.     멀티모달 생성형 AI 모델과 같이 파괴력이 높은 기술은 가트너의 생성형 AI 신기술 임팩트 레이더(Emerging Tech Impact Radar for GeNAI)의 핵심부에 자리한다. 제품 리더는 고객이 한 단계 높은 비즈니스 가치를 달성할 수 있도록, 이러한 신흥 AI 기술 투자에서 전략적인 결정을 내려야 한다. 코자 시니어 디렉터 애널리스트는 “기업은 사용자 경험과 운영 효율성 향상을 위해 소프트웨어에 멀티모달 기능을 통합하는 데 집중해야 한다. 각 사업부는 멀티모달 생성형 AI가 제공하는 다양한 데이터 입출력을 활용해 새로운 차원의 생산성과 혁신을 실현할 수 있을 것”이라고 강조했다.

3D프린팅연구조합은 7월 3일부터 4일까지 이틀간 경기도 고양시 킨텍스 제2전시관 301호에서 ‘AM KOREA 2025’ 컨퍼런스를 개최한다. 이번 행사는 적층제조(Additive Manufacturing, 이하 AM) 기술의 최신 산업 적용 사례와 항공우주 분야의 지속 가능한 미래를 조망하는 자리로 마련됐다. ‘AM KOREA’는 국내외 산학연 전문가 250여 명이 참여하는 대규모 기술 교류의 장으로, 첫날에는 반도체, 자동차, 전기전자 등 주요 산업에서 AM 기술의 응용 가능성과 기술적 도전을 다루며, 둘째 날에는 항공우주 산업과 K-방산을 주제로 한 심도 있는 발표가 이어진다. 1일차인 7월 3일에는 ‘AM 기술의 혁신과 응용 분야의 패러다임 전환’을 주제로, 미국 노스이스턴대학 Ahmed BusNAIna 교수가 반도체 분야에서의 AM 기술을 소개할 예정이다. 이어 방위사업청 도윤희 과장이 K-방산 발전 전략을, 현대자동차 조영철 책임이 자동차 산업에서의 AM 기술의 한계와 극복 방안을 발표한다. 오후 세션에서는 중국 Truer Technology의 Luke Zhang 대표가 고수율·저비용 분말 제조기술을, 한국재료연구원 송상우 센터장이 원자력 소형모듈원자로(SMR) 부품 제조 전략을 설명한다. 이어 LG전자 박인백 팀장은 AM 기술을 활용한 전자제품 분야를, 성균관대학교 백상열 교수는 로봇에 대해 발표할 예정이다. 2일차에는 ‘지속 가능한 항공우주 산업과 K-방산 산업’을 주제로 한 세션이 이어진다. GE Aerospace 산하 Colibrium Additive의 Czek Hann Tan 이사는 항공분야 AM 산업화 경험을 공유하며, 독일 GEFERTEC사의 Sebastian Recke 이사는 WAAM 기술의 실증 적용 사례를 소개한다. 국내에서는 한화에어로스페이스 손인수 센터장과 두산에너빌리티 박재석 팀장이 각각 항공엔진과 우주발사체에서의 AM 기술 혁신 사례를 발표한다.  이번 컨퍼런스는 3D프린팅연구조합과 나노융합산업연구조합이 공동 주관하며, 반도체, 자동차, 항공우주 등등에 적용되는 첨단 AM 기술과 전략을 공유함으로써 AM 기반 제조 산업의 미래 비전을 제시할 것으로 기대된다.  3D프린팅연구조합 강민철 이사는 “이번 행사는 국내 AM 기술의 응용 확대와 글로벌 협력 기회를 모색하는 중요한 자리”라며 “산업계와 학계의 활발한 교류를 통해 제조업의 새로운 방향성을 모색하길 기대한다”고 밝혔다.  

엔비디아가 엔비디아 지포스(NVIDIA GeForce) RTX GPU와 쿠다(CUDA) 12.8을 통해 로컬 대규모 언어 모델(large language model : LLM) 실행 도구인 ‘LM 스튜디오(LM Studio)’의 성능을 향상했다고 밝혔다.  문서 요약에서 맞춤형 소프트웨어 에이전트에 이르기까지 AI 사용 사례가 계속 확장되고 있다. 이에 따라 개발자와 AI 애호가들은 LLM을 더 빠르고 유연하게 실행할 수 있는 방법을 찾고 있다. 엔비디아 지포스 RTX GPU가 탑재된 PC에서 로컬로 모델을 실행하면 고성능 추론, 향상된 데이터 프라이버시, AI 배포와 통합에 대한 제어가 가능하다. 무료로 체험할 수 있는 LM 스튜디오와 같은 도구는 이러한 로컬 AI 실행을 간편하게 구현할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 사용자는 자신의 하드웨어에서 LLM을 탐색하고 구축할 수 있다. LM 스튜디오는 로컬 LLM 추론을 위해 가장 널리 채택된 도구 중 하나로 자리잡았다. 고성능 llama.cpp 런타임을 기반으로 구축된 이 애플리케이션은 모델을 완전히 오프라인에서 실행할 수 있도록 한다. 또한 사용자 지정 워크플로에 통합하기 위해 오픈AI(OpeNAI) 호환 API(application programming interface) 엔드포인트 역할도 수행할 수 있다. LM 스튜디오 0.3.15 버전은 쿠다 12.8을 통해 RTX GPU에서 성능이 향상되면서 모델 로드와 응답 시간이 개선됐다. 또한 이번 업데이트에는 ‘툴_초이스(tool_choice)’ 파라미터를 통한 도구 활용 개선, 시스템 프롬프트 편집기 재설계 등 개발자 중심의 새로운 기능도 추가됐다. LM 스튜디오의 최신 개선 사항은 성능과 사용성을 향상시켜 RTX AI PC에서 높은 수준의 처리량을 제공한다. 즉, 더 빠른 응답, 더 신속한 상호작용, 그리고 로컬에서 AI를 구축하고 통합하기 위한 더 나은 툴을 제공한다.     LM 스튜디오는 유연성을 염두에 두고 제작돼 간단한 실험부터 맞춤형 워크플로 통합까지 다양한 용도로 활용할 수 있다. 사용자는 데스크톱 채팅 인터페이스를 통해 모델과 상호작용하거나 개발자 모드를 활성화해 오픈AI 호환 API 엔드포인트를 제공할 수 있다. 이를 통해 로컬 LLM을 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)나 맞춤형 데스크톱 에이전트와 같은 앱의 워크플로에 쉽게 연결할 수 있다. 예를 들어, LM 스튜디오는 마크다운 기반의 인기 지식 관리 애플리케이션인 옵시디언(Obsidian)에 통합될 수 있다. 사용자는 텍스트 제너레이터(Text Generator), 스마트 커넥션(Smart Connections)과 같은 커뮤니티 개발 플러그인을 사용해 콘텐츠를 생성하고, 연구를 요약하고, 자신의 노트 검색을 수행할 수 있다. 이 모든 기능은 LM 스튜디오를 통해 실행되는 로컬 LLM으로 구동된다. 이러한 플러그인은 LM 스튜디오의 로컬 서버에 직접 연결되므로 클라우드에 의존하지 않고도 빠르고 비공개적인 AI 상호작용이 가능하다. LM 스튜디오 0.3.15 업데이트에는 개발자를 위한 새로운 기능이 추가됐다. 그중에는 ‘툴_초이스’ 매개변수를 통한 도구 사용에 대한 세분화된 제어 기능과 더 길거나 복잡한 프롬프트를 처리할 수 있는 시스템 프롬프트 편집기 업그레이드 등이 포함된다. 개발자는 툴_초이스 파라미터를 통해 도구 호출을 강제하거나, 완전히 비활성화하거나, 모델이 동적으로 결정하도록 허용하는 등 모델이 외부 도구와 연동하는 방식을 제어할 수 있다. 이러한 유연성은 구조화된 상호작용, 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation : RAG) 워크플로 또는 에이전트 파이프라인 구축에 특히 유용하다. 이러한 업데이트는 LLM을 사용하는 개발자의 실험과 프로덕션 사용 사례 모두에서 효율성을 높인다. LM 스튜디오는 젬마(Gemma), 라마3(Llama 3), 미스트랄(Mistral), 오르카(Orca) 등 광범위한 개방형 모델과 4비트부터 고정밀까지 다양한 양자화 형식을 지원한다. 또한, 엔비디아는 소형 RTX 기반 시스템에서 효율성을 최적화하든 고성능 데스크톱에서 높은 처리량을 달성하든, LM 스튜디오가 RTX에서 완전한 제어, 속도, 프라이버시를 모두 제공한다고 설명했다. LM 스튜디오 가속화의 핵심은 소비자 하드웨어에서 효율적인 추론을 제공하도록 설계된 오픈 소스 런타임인 llama.cpp이다. 엔비디아는 LM 스튜디오, llama.cpp 커뮤니티와 협력해 RTX GPU 성능을 극대화하기 위해 ▲쿠다 그래프 활성화 ▲플래시 어텐션 쿠다 커널(Flash attention CUDA kernel) ▲최신 RTX 아키텍처 지원 등의 최적화 사항을 통합했다. LM 스튜디오는 윈도우, 맥OS, 리눅스에서 무료로 다운로드해 실행할 수 있다. 최신 0.3.15 버전과 지속적인 최적화를 통해 사용자는 성능, 맞춤화, 사용성에서 지속적인 개선을 기대할 수 있으며, 로컬 AI를 더 빠르고 유연하며 접근 가능하게 만든다. 사용자는 데스크톱 채팅 인터페이스를 통해 모델을 로드하거나 개발자 모드를 활성화해 오픈AI 호환 API를 사용할 수 있다.  LM 스튜디오는 모델 프리셋, 다양한 양자화 형식, 미세 조정된 추론을 위한 툴_초이스와 같은 개발자 제어 옵션을 지원한다. LM 스튜디오의 성능 개선에 관심이 있는 사용자는 커뮤니티와 엔비디아 주도의 성능 개선이 지속적으로 반영되는 llama.cpp 깃허브(GitHub) 리포지토리에 참여할 수 있다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로, 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추고 있다. 이번 호에서는 오픈소스 AI 에이전트인 오픈마누스(OpenManus)를 통해 AI 에이전트의 동작 메커니즘이 어떻게 구현되는지 분석해 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   최근 AI 에이전트 기술이 크게 발전하고 있다. 구글의 에이전트 백서를 보면, 생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로 설명한다. 명시적인 지시가 없어도 스스로 판단하고 능동적으로 목표에 접근할 수 있다. 이러한 에이전트는 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추며, 핵심 구성 요소는 <그림 1>과 같이 사용자 입력에 대한 추론 역할을 하는 모델(보통은 GPT와 같은 LLM), 입력에 대해 필요한 기능을 제공하는 도구(tools), 그리고 어떤 도구를 호출할지 조율하는 오케스트레이션의 세 가지로 이루어진다.   그림 1. AI 에이전트의 구성 요소(Agents, Google, 2024)   이번 호에서는 AI 에이전트의 동작 메커니즘을 분석하기 위한 재료로, 딥시크(DeekSeek)와 더불어 관심이 높은 마누스(Manus.im)에서 영감을 받아 개발된 오픈마누스(OpenManus) 오픈소스 AI 에이전트를 활용하겠다. 오픈마누스는 메타GPT(MetaGPT)라는 이름으로 활동 중인 중국인 개발자가 공개한 AI 에이전트이다. 개발자는 오픈마누스가 연결된 다양한 도구를 LLM으로 조율하고 실행할 수 있다고 주장하고 있다. 깃허브(GitHub) 등에 설명된 오픈마누스는 다음과 같은 기능을 지원한다. 로컬에서 AI 에이전트 실행 여러 도구 및 API 통합 : 외부 API, 로컬 모델 및 자동화 도구를 연결, 호출 워크플로 사용자 지정 : AI가 복잡한 다단계 상호 작용을 효율적으로 처리 여러 LLM 지원 : 라마(LLaMA), 미스트랄(Mistral) 및 믹스트랄(Mixtral)과 같은 인기 있는 개방형 모델과 호환 자동화 향상 : 내장 메모리 및 계획 기능을 통해 코딩, 문서 처리, 연구 등을 지원   <그림 2>는 이 에이전트가 지원하는 기능 중 일부이다. 프롬프트 : “Create a basic Three.js endless runner game with a cube as the player and procedurally generated obstacles. Make sure to run it only in browser. If possible also launch it in the browser automatically after creating the game.”   그림 2   오픈마누스는 이전에 중국에서 개발된 마누스에 대한 관심을 오픈소소로 옮기는 데 성공했다. 오픈마누스는 현재 깃허브에서 4만 2000여 개의 별을 받을 정도로 관심을 받고 있다.    그림 3. 오픈마누스(2025년 4월 기준 42.8k stars)   필자는 오픈마누스에 대한 관심이 높았던 것은 구현된 기술보다는 에이전트 분야에서 크게 알려진 마누스에 대한 관심, 오픈소스 버전의 AI 에이전트 코드 공개가 더 크게 작용했다고 생각한다. 이제 설치 및 사용해 보고, 성능 품질을 확인해 보자. 그리고 코드 실행 메커니즘을 분석해 본다.    오픈마누스 설치 개발 환경은 이미 컴퓨터에 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA), 파이토치(PyTorch) 등이 설치되어 있다고 가정한다. 이제, 다음 명령을 터미널에서 실행해 설치한다.   conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus pip install -r requirements.txt playwright install   오픈마누스가 설치하는 패키지를 보면, 많은 경우, 기존에 잘 만들어진 LLM, AI Agent 라이브러리를 사용하는 것을 알 수 있다. 여기서 사용하는 주요 라이브러리는 다음과 같다.  pydantic, opeNAI, fastapi, tiktoken, html2text, unicorn, googlesearch-python, playwright, docker     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

델 테크놀로지스가 지난 3월 26일, 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 ‘델 생성형AI 메가 런치(GeNAI Mega Launch)’를 열고 2025년형 AI PC 및 클라이언트 제품들을 대거 공개했다. 이번 행사는 ‘델(Dell)’이라는 단일 브랜드로 클라이언트 제품군을 통합한 이후 첫 공식 발표 자리로, 델의 클라이언트 전략이 AI 중심으로 재편되고 있다는 점을 강조하는 무대였다. ■ 박경수 기자   ▲ 델 테크놀로지스 생성형AI 메가 런치(GeNAI Mega Launch)’ 행사 전경   델은 ‘NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)’를 탑재한 차세대 AI PC는 물론, 워크스테이션, 클라우드 인프라, 데이터센터, 소프트웨어 및 AI 서비스까지 아우르는 ‘엔드-투-엔드 AI 포트폴리오’를 통해 시장을 선도하겠다는 청사진을 밝혔다. 워크스테이션 포트폴리오인 ‘델 프로 맥스(Dell Pro Max, 전 ‘델 프리시전’)’ 라인업에 엔비디아의 가장 강력한 전문가용 그래픽 설루션인 엔비디아 GB10·GB300 슈퍼칩을 탑재하는 등 최신 AI 기술을 발빠르게 적용해 제품 포트폴리오를 빠르게 확장하고 있다.   브랜드부터 제품군까지 통합…3단계 AI PC 라인업 도입 올해 초부터 델은 기존의 PC, 모니터, 액세서리, 서비스 브랜드를 ‘델’로 통합하고, AI PC 선택을 쉽게 하기 위해 ‘델 프로 노트북(Dell Pro Laptop)’ 시리즈로 기업용 라인업을 재정비했다. 등급도 ‘엔트리’, ‘플러스(Plus)’, ‘프리미엄(Premium)’으로 세분화해 고객의 요구와 예산에 따른 맞춤형 선택이 가능하다. ‘델 프로 노트북’은 인텔 코어 울트라 시리즈 2(Intel Core Ultra processors Series 2) CPU를 탑재했으며, 추후 AMD 라이젠(AMD Ryzen) 프로세서를 탑재한 제품도 출시될 예정이다. 고성능 CPU, GPU, NPU를 탑재해 ‘코파일럿’과 같은 온-디바이스 AI 기능과 향상된 배터리 수명을 지원해 강력한 생산성을 안정적으로 제공한다. 깔끔한 디자인에 작고 슬림한 폼팩터를 갖췄고, 내구성이 우수한 소재를 적용해 휴대성이 뛰어나다. 또한 ‘델 프로 노트북’에는 사용자들이 최적의 AI 모델을 찾고 훈련하여 애플리케이션에 적용하도록 돕는 NPU 기반의 ‘델 프로 AI 스튜디오(Dell Pro AI Studio)’ 툴킷이 탑재됐으며, 이를 통해 AI 모델 개발 및 배포까지의 기간이 대폭 줄어들 것으로 예상된다. 델 노트북의 대표 모델인 ‘델 프로 13 프리미엄’은 약 1kg 초경량에 13형 디스플레이, 고해상도 8MP HDR 카메라, 조용한 듀얼 팬 냉각 시스템을 갖췄고, AI 워크로드 속도는 이전 세대 대비 3.5배 향상됐다. ‘델 프로 14 플러스’는 배터리 지속 시간이 46% 늘었고, AI 처리 성능도 3.7배 향상됐다. 두 제품 모두 인텔 코어 울트라 시리즈 2 CPU를 탑재했으며, 향후 AMD 라이젠 탑재 모델도 선보일 예정이다. 그리고 온디바이스 AI 지원, NPU 기반 ‘델 프로 AI 스튜디오’ 툴킷을 제공해 AI 모델 훈련과 배포까지 지원하는 점이 특징이다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 오리온 상무   한국 델 테크놀로지스의 오리온 상무는 “지난 2020년 코로나19의 등장으로 노트북과 PC에 대한 수요가 크게 늘었다. 이제 4년이 지난 상황이라 PC 및 노트북 교체 수요가 증가할 것으로 보고 있다”면서 2025년 PC 시장의 기회 요소를 설명했다. 또한 “2024년 AI가 PC 및 노트북 등 사용자의 업무 환경들을 변화시키고 있다”며, “오는 10월에 마이크로소프트가 윈도우 10에 대한 지원을 중단할 예정이라, 윈도우 11로 전환될 경우 새로운 노트북과 PC 환경에 대한 수요가 크게 늘어날 것으로 기대한다”고 말했다. 한국 델 테크놀로지스 정재욱 부장은 “노트북, 데스크톱, 워크스테이션, 서버에 이르는 델의 모든 제품들이 ‘델’이라는 통합 브랜딩으로 바뀌었다”고 말했다. 하지만 “델 에이리언처럼 기존 브랜딩 네이밍도 살려 마케팅을 강화해 나갈 계획이다”라고 말했다. 또한 “인텔 CPU 외에도 새롭게 AMD, 퀄컴과 협력하게 되어 개인용 및 기업용에서도 더 다양한 제품군을 공급할 수 있게 됐다”고 설명했다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 정재욱 부장   모니터 라인업도 일원화… IPS 블랙 기술로 차별화 모니터 분야도 사용자의 니즈에 따라 모니터 제품을 손쉽게 선택할 수 있도록 ‘델 울트라샤프(Dell UltraSharp)’, ‘델 프로(Dell Pro)’, ‘델’로 구분한 통합 브랜딩을 적용했다. 그 중 가장 주목받은 제품은 ‘델 울트라샤프 27 4K 썬더볼트 허브(U2725QE)’로, 세계 최초로 3000:1 명암비의 IPS 블랙 기술을 적용했다. 기존 IPS 대비 47% 깊은 블랙 표현, 89% 향상된 실외 명암비를 제공하며, TUV 라인란드 5-스타 인증, 최대 140W 썬더볼트 PD 충전도 지원한다. 함께 공개된 ‘델 프로 14 플러스 포터블 모니터(P1425)’와 ‘델 프로 32 플러스 4K 허브 모니터(P3225QE)’는 각각 휴대성과 시각 경험 강화를 겨냥한 제품으로, 이동성·색 정확도·화면 공유 편의성을 모두 갖췄다. 델 프로 14 플러스 포터블 모니터는 16:10 화면 비율의 14인치 IPS 디스플레이를 탑재한 초경량 휴대용 모니터로, 65W 전력 공급 및 데이터 전송, 영상 출력을 위한 USB-C 타입 단자를 내장해 사용자의 편의성을 높였다. 10도부터 90도까지 기울기 조절이 가능한 틸트(tilt) 기능으로 사용자의 세컨드 모니터로 활용하거나 대면 회의 중 모니터를 기울여 다른 참석자와 화면을 공유하는 데 유용하며, 100×100 VESA 마운트로 모니터 암에 거치할 수도 있다. 32인치 4K 모니터인 ‘델 프로 32 플러스 USB-C 허브 모니터’는 100Hz의 고주사율과 99% sRGB 색역대, 1500:1 명암비를 지원하며, TUV 라인란드(TUV Rhineland)의 ‘아이 컴포트(eye comfort)’ 부문 ‘4-star’ 인증을 받아 선명하면서도 편안한 시각 경험을 제공한다.   ▲ 델 테크놀로지스 미디어 간담회 전경   ‘하드웨어 회사’에서 ‘AI 통합 파트너’로 이번 행사는 델이 단순한 PC 제조사를 넘어, AI 시대에 맞는 인프라와 디바이스, 소프트웨어, 툴킷까지 아우르는 ‘AI 통합 파트너’로 진화하고 있음을 보여주는 자리였다. 브랜드 통합과 제품 포트폴리오 재정비는 그 출발점이며, 향후에는 파트너십과 생태계 전략을 어떻게 확장해나갈지가 관건이다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “올해는 AI가 일상과 업무 환경에 필수 기술로 자리 잡는 원년이 될 것으로 예상되는 가운데, 델은 사용자들이 AI 시대의 다양한 니즈에 맞춰 최적의 클라이언트 제품을 선택할 수 있도록 새로운 통합 브랜딩을 선보였다”라며, “델 테크놀로지스는 클라이언트 설루션부터 서버, 스토리지, 소프트웨어 및 서비스와 개방형 에코시스템에 이르기까지 다양한 AI 사용 사례를 구현할 수 있는 엔드-투-엔드 AI 포트폴리오를 보유하고 있으며, 고객들이 AI 기반의 미래에 민첩하게 대응하고 최고의 생산성과 효율성을 구현할 수 있도록 최선을 다해 지원하고 있다”고 말했다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄 사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 오라클에 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU를 지원해 에이전틱 AI와 추론 모델의 혁신을 가속화하고 있다고 밝혔다. 오라클은 자사 데이터센터에 수랭식 엔비디아 GB200 NVL72 랙을 최초로 도입하고 최적화했다. 현재 수천 개의 엔비디아 블랙웰 GPU가 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)와 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure : OCI)를 통해 고객이 사용할 수 있도록 배치되고 있다. 이는 차세대 추론 모델과 AI 에이전트 개발과 실행을 지원한다. 오라클이 도입한 GB200에는 고속 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand)와 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 네트워킹이 포함된다. 이를 통해 확장 가능하고 저지연 성능을 구현하며, 엔비디아와 OCI 소프트웨어와 데이터베이스 통합의 풀스택을 지원한다. OCI는 엔비디아 GB200 NVL72 시스템을 최초로 도입한 기업 중 하나이다. OCI는 세계 최대 규모의 블랙웰 클러스터를 구축하려는 계획을 갖고 있다. OCI 슈퍼클러스터(Supercluster)는 10만 개 이상의 엔비디아 블랙웰 GPU로 확장해 전 세계적으로 급증하는 추론 토큰과 가속 컴퓨팅 수요를 충족할 예정이다. 지난 몇 주 사이 오픈AI(OpeNAI)를 비롯한 여러 기업에서 새로운 추론 모델을 출시하면서 AI 혁신은 빠른 속도로 계속되고 있다.     엔비디아는 “OCI의 사례는 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 시스템이 전 세계적으로 본격 가동되기 시작한 최신 사례이다. 이는 클라우드 데이터센터를 대규모 인텔리전스를 제조하는 AI 팩토리로 탈바꿈시키고 있다”고 설명했다. 이러한 새로운 AI 팩토리는 36개의 엔비디아 그레이스 CPU와 72개의 엔비디아 블랙웰 GPU를 결합한 랙 스케일 시스템인 엔비디아 GB200 NVL72 플랫폼을 활용한다. 이를 통해 고급 AI 추론 모델 기반의 에이전틱 AI를 위한 고성능과 에너지 효율을 제공한다. OCI는 모든 규모의 고객에게 블랙웰을 제공할 수 있는 유연한 배포 옵션을 지원한다. 여기에는 공공, 정부, 소버린 클라우드는 물론 OCI 전용 리전(Dedicated Region)과 OCI 알로이(Alloy)를 통한 고객 소유의 데이터센터까지 포함된다. 한편 새로운 GB200 NVL72 랙은 엔비디아 DGX 클라우드에서 사용할 수 있는 첫 번째 시스템이다. 엔비디아 DGX 클라우드는 OCI와 같은 주요 클라우드에서 AI 워크로드를 개발하고 배포하기 위해 소프트웨어, 서비스, 기술 지원을 제공하는 최적화된 플랫폼이다. 엔비디아는 추론 모델 훈련, 자율주행차 개발, 칩 설계와 제조 가속화, AI 도구 개발 등 다양한 프로젝트에 이 랙을 사용할 예정이다. GB200 NVL72 랙은 현재 DGX 클라우드와 OCI에서 사용할 수 있다.