#PLM/DX베스트프랙티스컨퍼런스2026 PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화 6월 18일부터 19일까지 온라인으로 진행될 예정입니다. 발표 추천 및 모집 중이오니 많은 참여 바랍니다. #한국산업지능화협회 #PLM기술위원회 #한국CDE학회 #캐드앤그래픽스 아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!  

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어도비는 전체 상영작의 85%가 어도비 제품으로 제작된 선댄스 영화제를 앞두고, 영상 후반 작업을 더욱 원활하게 만들어 줄 새로운 혁신을 공개했다. 이번 업그레이드에는 프리미어(Premiere)의 AI 기반 마스킹 기능과, 애프터 이펙트(After Effects)의 새로운 타이포그래피, 재질, 3D 기능 등 모션 디자인과 시각적 스토리텔링을 의미 있게 확장하는 다양한 신규 기능이 포함된다. 또한 프리미어는 어도비의 AI 기반 아이디어 구상 공간인 파이어플라이 보드(Firefly Boards)와 연동돼, 영상 제작팀이 어도비, 구글, 오픈AI, 런웨이 등의 최신 AI 모델을 활용해 브레인스토밍하고 콘셉트를 탐색할 수 있도록 지원한다. 어도비 파이어플라이와 프리미어의 새로운 통합은 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)의 다양한 비디오 AI 기능을 기반으로 한다. 어도비 파이어플라이는 업계 주요 AI 모델과 함께 디자인, 이미지, 영상, 오디오 및 모션 제작을 위한 고성능 크리에이티브 툴을 제공하는 올인원 크리에이티브 AI 스튜디오다. 최근에 어도비가 공개한 혁신에는 프롬프트 기반 편집과 카메라 모션 정교화와 같은 새로운 정밀 제어 기능과 생성형 클립, 푸티지, 그래픽, 오디오를 결합해 브라우저에서 바로 완성도 높은 스토리를 제작할 수 있는 경량 크리에이티브 조립 공간인 파이어플라이 비디오 에디터(Firefly video editor)의 공개 베타, 그리고 어도비 워크플로 전반에 차세대 AI 영상 모델을 제공하기 위한 런웨이와의 다년간 파트너십이 포함된다. 이러한 최신 혁신은 영상 전문가들이 아이디어 구상부터 편집까지의 과정을 더욱 빠르게 진행할 수 있도록 지원하며, 온전한 크리에이티브 제어와 업계 최고 수준의 모델 접근성을 제공함으로써 선택권과 유연성을 제공한다.     어도비 프리미어와 애프터 이펙트의 새로운 혁신은 시간 제약으로 어려웠던 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 지원한다. 오브젝트 선택 및 마스크(Object Selection and Mask) 기능은 복잡한 피사체의 추적을 더욱 빠르고 간편하며 직관적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 새롭게 디자인된 타원, 사각형 및 펜 등 모양 마스크(Shape Masks)는 얼굴 블러 처리, 프레임 일부 조명 조정(relighting) 등 다양한 효과 작업에서 보다 정교하고 폭넓은 크리에이티브 제어 기능을 제공한다. AI 중심 협업 워크스페이스인 파이어플라이 보드와 영상 편집 툴을 연결하면 사전 및 후반 제작까지 실시간 아이디어 구상과 시각적 기획이 가능하다. 또한 생성된 에셋을 프리미어로 바로 전송해 전문 편집으로 이어갈 수 있다. 프리미어에 새롭게 통합된 어도비 스톡을 활용하면 영상 편집자는 앱을 벗어나지 않고도 5200만 개 이상의 클립을 탐색, 미리보기, 라이선스 구매 및 가져오기를 한 번에 수행할 수 있다. 애프터 이펙트가 새롭게 선보이는 기능은 모션 디자이너와 비주얼 스토리텔러를 위한 새로운 크리에이티브 가능성을 열어준다.  네이티브 3D 파라메트릭 망(Native 3D Parametric Meshes)은 파라메트릭 망과 조합 가능한 모양을 사용해 3D 모양을 설계하고 맞춤화할 수 있는 새로운 기능으로, 스타일화된 그래픽과 사실적인 세트 요소를 강화하는 새로운 스폿(spot) 및 평행 그림자(parallel shadow)를 제공한다. 1300개 이상의 무료 서브스턴스 3D(Substance 3D) 재질 애셋과 애니메이션 속성을 활용해 불러오거나 내장된 망에 질감을 적용하고, 향상된 사실감과 크리에이티브 제어 기능으로 모션 그래픽을 제작할 수 있다. 가변 글꼴 애니메이션(Variable Font ANIMation)은 텍스트 애니메이터(Text ANIMator) 시스템에 추가된 기능으로, 키프레임, 표현식, 그리고 제목과 템플릿에 대한 유연한 제어 기능을 지원한다. 향상된 벡터 워크플로(Vector Workflows)는 일러스트레이터(Illustrator)에서 편집 가능한 그레이디언트와 투명도를 유지한 채 SVG 파일을 네이티브 모양 레이어로 가져오는 툴이다. 이번 업데이트는 선댄스 영화 제작자들의 작업에서 핵심 역할을 하고 있는 어도비 크리에이티브 툴 전반의 기능을 확장한다. 선댄스 연구소(Sundance Institute)의 연례 조사에 따르면, 2026년 출품작의 85%가 프리미어, 프레임닷아이오, 애프터 이펙트, 포토샵, 서브스턴스 3D 컬렉션을 포함한 어도비 크리에이티브 클라우드 애플리케이션을 사용해 스토리를 구현했다. 어도비의 디파 수브라마니암(Deepa Subramaniam) 크리에이티브 전문가 제품 마케팅 부사장은 “업계를 선도하는 어도비의 툴을 활용해 자신만의 이야기를 만들어가는 수많은 영화 제작자들을 보게 되어 매우 기쁘다”며, “크리에이티브 커뮤니티는 어도비가 하는 모든 활동에 영감을 준다. 어도비는 차세대 스토리텔러를 위해 새로운 혁신과 투자를 통해 AI 영상 툴을 고도화하는 데 최선을 다하고 있다”고 말했다.

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로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석극대화하기 (5)   지난 호까지 로코드 분석 설루션인 나임(KNIME)을 데스크톱 환경(클라이언트 환경)에서 활용하는 방법을 중심으로 다루었다. 이번 호에서는 연재의 마지막 회로, 클라우드 서버 환경에서의 특징에 대해 살펴보도록 하겠다.   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 윤민영 잘레시아 부장   클라이언트 환경의 한계와 클라우드 설루션의 필요성 직장에서 업무 관점에서 데이터 분석을 하든 역량 향상 관점에서 개인적으로 활용을 하든 로코드 분석 설루션의 클라이언트 환경은 매력적인 것이 사실이다. 더군다나 오픈소스 소프트웨어로 프리 라이선스(free license)를 제공한다는 것은 큰 장점이다. 트라이얼 라이선스(trial license)로 1~2달 동안의 지원을 받고 그 기간에 데이터 분석 설루션의 특징을 파악하는 것은 상당히 어려운 경우가 많다. 물론 벤치마크를 한다든지 이미 충분히 준비된 데이터와 절차를 가지고 집중적으로 설루션의 기능을 탐색하여 아웃풋을 만들어야 하는 경우는 예외적이다. 하지만 대부분의 시민 데이터 과학자(citizen data scientist)는 1~2달 동안 집중적으로 데이터 분석에 매달릴 수 있는 여건이 안된다. 심지어 일주일을 집중적으로 쓰기도 어려울 수 있다. 본인의 주요 업무는 데이터 분석 과학이 아니기 때문에 1~2달의 트라이얼 라이선스를 지원받고도 1~2번 사용해보고 라이선스 지원기간이 종료되기도 한다. 하지만 이때부터는 라이선스 구독(license subscription)을 해야 하는데, 비용 투자에 대한 승인을 받기도 어려워지고 결국 데이터 분석에 대한 희망은 그냥 묻어두게 된다. 오픈소스 소프트웨어의 프리 라이선스는 이러한 장벽을 뛰어넘는데 유용하다. 종종 ‘글로벌 대기업은 R&D 비용이 많아서 라이선스 투자에 관대하고 필요하면 다 구입해 준다’고 생각하는 분들을 만날 때가 있는데, 그동안 만나 본 국내외 유수의 기업에서 풍족한 라이선스 투자를 마음껏 해준다는 이야기를 들어본 적은 거의 없다. 심지어 수년 전에 엔비디아 본사 인원과 협업을 한 적이 있는데, 생각보다 내부에서 오픈소스 소프트웨어를 많이 사용하고 있었고 주요 이유 중에 하나는 비용 절감이었다. 하지만 대규모 오픈소스 소프트웨어를 개발하는 회사는 어떻게 개발 비용을 충당하고 운영을 할 수 있을까? 라는 궁금증이 생기게 된다. 유일한 정답은 아닐 수 있지만, 대부분의 회사에서 클라우드를 포함한 서버 버전은 프리 라이선스가 아니라 라이선스 구독을 받고 있고, 이를 구축하는 비용을 별도로 받는 경우가 많다. 당연한 말이겠지만, 이는 개발과 운영에 많은 리소스가 소요되고 결국 비용이 필요한 일이기 때문이다. 그렇다면 또 다른 의문이 생길 수 있다. 왜 클라우드 또는 서버 버전이 필요한 것일까? 간단하게 핵심을 요약하면, 다른 이들(동료, 부서 등)과의 효율적인 협업과 대98 · 규모 데이터 분석 실행 환경이 필요하기 때문이다.   그림 1   나임 클라우드 환경의 구조와 핵심 이점 나임의 클라우드(서버) 환경은 나임 비즈니스 허브(KNIME Business Hub)라고 불리우고 있는데, 이제부터 나임 비즈니스 허브에 대해 살펴보도록 하겠다. 쉽게 정리해 보면, 나임 애널리틱스 플랫폼(KNIME Analytics Platform)은 기본적으로 개인 PC에 설치해 사용하는 소프트웨어(클라이언트 애플리케이션)이고, 나임 비즈니스 허브는 조직 단위의 데이터 분석 워크플로 협업, 배포 및 모니터링을 위한 서버 플랫폼이다. 나임 애널리틱스 플랫폼과 나임 비즈니스 허브에 대한 관계 구조를 정리해 보면 <그림 1>과 같다. 어렵지 않게 파악할 수 있듯이, 나임 애널리틱스 플랫폼이 사용자(데이터 과학자)와의 접점을 이루고 있고 실행, 배포(deploy) 및 협업(collaboration) 측면은 나임 비즈니스 허브와 연계되어 있다는 것을 알 수 있다. 결국 사용자는 나임 애널리틱스 플랫폼에서 사용하는 환경과 유사하지만, 나임 비즈니스 허브가 필요한 상황에서는 동일한 방식으로 워크플로를 실행하고 데이터 분석을 수행할 수 있다. 그렇다면 나임 비즈니스 허브와 같은 클라우드 서버 환경은 어떤 장점이 있을까? 크게 다섯 가지 관점으로 정리해 볼 수 있다.   데이터 분석 워크플로의 중앙 집중형 관리 데이터 분석 워크플로의 중앙 관리 시스템을 제공하여 팀 내 협업 시스템을 구현할 수 있다. 개인의 로컬 PC에서 워크플로를 관리할 경우 버전 충돌, 중복 작업, 지식 공유의 어려움 등의 문제에 직면하게 된다. 반면 중앙 집중형 관리는 모든 워크플로를 한곳에 저장하고 관리함으로써 구성원이 최신 버전의 분석 로직에 상시 접근하고, 표준화된 분석 프로세스를 공유하며, 효율적인 협업환경을 구축할 수 있도록 지원할 수 있다.(그림 2)   그림 2   데이터 분석 워크플로의 자동화 및 스케줄링 데이터 분석 작업은 주기적으로 반복되거나 특정 조건에 따라 반복 실행되어야 하는 경우가 많다. 클라우드 서버 환경을 통해 분석 워크플로를 사전에 정의된 규칙에 따라 자동으로 실행하고, 특정 시간이나 이벤트에 맞춰 스케줄링을 수행할 수 있다.(그림 3)   그림 3     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

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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.