AI와 BIM이 이끄는 건설산업의 대전환   캐드앤그래픽스는 ‘스마트 건설 DX 가이드’ 책자 발간 기념으로 국내 스마트 건설 및 DX(디지털 전환)에 관심이 있는 관련 종사자 703명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 이번 조사는 국내 건설산업의 디지털 전환 수준과 BIM 활용 현황, AI 도입, 향후 투자 방향 및 산업 과제를 종합적으로 파악하기 위해 진행됐다. ■ 최경화 국장   스마트 건설 DX, 선택이 아닌 생존 전략 건설산업은 지금 거대한 변화의 중심에 서 있다. 설계와 시공, 유지관리 전 과정이 디지털 기술을 중심으로 재편되면서 산업의 경쟁력 기준도 빠르게 달라지고 있다. 과거에는 경험과 기술력이 경쟁력을 좌우했다면, 이제는 데이터를 얼마나 효과적으로 축적하고 활용하는지가 기업의 생산성과 경쟁력을 결정하는 핵심 요소가 되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 BIM(건설 정보 모델링), 인공지능(AI), 디지털 트윈, 클라우드 협업, IoT, 자동화 기술 등이 있다. 각각의 기술은 독립적으로 발전하는 것이 아니라 하나의 디지털 생태계를 구성하며 설계와 시공, 운영 전반의 혁신을 이끌고 있다. 정부도 스마트 건설 DX(디지털 전환) 활성화를 국가 전략으로 추진하고 있다. 공공사업 BIM 적용 확대와 스마트 건설기술 개발, 디지털 트윈 구축, 건설정보 표준화 등을 추진하며 산업 전반의 디지털 전환을 지원하고 있다. 이에 맞춰 건설사와 엔지니어링 기업들도 단순한 소프트웨어 도입을 넘어 데이터 기반 업무혁신을 적극 추진하고 있다. 이번 조사에는 실제 스마트 건설 프로젝트를 수행하는 실무자의 의견이 폭넓게 반영됐다. 응답자의 직무를 살펴보면 엔지니어가 49.1%로, 전체 응답자의 약 절반이 실제 설계와 시공, 엔지니어링 업무를 담당하는 실무자였다. 경영진의 비중도 15.1%로 높아 현장과 경영 양측의 시각을 함께 확인할 수 있었다. 응답자의 산업 분야를 살펴보면 건축·건설 분야가 44.2%로 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 토목 16.1%, 플랜트 15.2%, 전기전자·반도체 12.8%, 시각화·그래픽 7.7%, 산업용 장비 6.5%, 자동차 5.4% 순으로 조사됐다.(복수응답) 다양한 산업 분야의 응답자가 참여한 것은 스마트 건설 DX가 건축·건설 분야를 넘어 다양한 산업과 연계되는 흐름을 보여주는 것으로 해석할 수 있다. 응답자들의 업무 관련 관심분야를 살펴보면 CAD·3D 모델링이 58.6%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 AI·머신러닝·빅데이터 38.1%, VR·AR·XR 18.3%, 시스템 통합(SI) 18.2%, CAE 16.2%, IoT 12.4%, PLM 11.2% 순으로 나타났다. 다양한 기술에 대한 관심도가 높다는 것은 스마트 건설이 단일 기술이 아니라 여러 디지털 기술이 융합되는 방향으로 발전하고 있음을 시사한다.   스마트 건설 DX 사용 기업 및 유저 대상 설문조사 전체 응답자 중 ‘스마트 건설 DX 사용 기업 및 유저 대상’ 설문 조사는 스마트 건설 DX 및 BIM 기술을 활용 중인 국내 건설·엔지니어링·시공 분야 종사자 253명을 대상으로 진행되었다.   건설 분야 사용자 기업 및 유저 설문 현황 설문 참가자들의 주요 분야는 시공사(30.4%), 종합설계사(28.1%), BIM 컨설팅/엔지니어링(27.3%), 건축설계사(16.2%) 순으로 집계되었다. 스마트 건설 DX를 추진 중인 기업들의 매출 규모 분석 결과, ‘5000억 원 이상’의 대형 기업이 36.8%로 가장 높은 비중을 차지했다. 한편 ‘10억 원 미만’의 소규모 기업도 9.9%를 나타내며 기술 도입을 시도하고 있으나, 10억~100억 원대 중소 규모 기업 구간은 각각 5~7%대에 머물렀다. 이는 BIM 기술 도입 및 DX 인프라 구축에 필요한 초기 투자 비용과 전문 인력 유지비용이 중소기업에게는 여전히 높은 진입장벽으로 작용하고 있음을 반증한다. 응답 기업의 직원 수 기준 분석에서도 기업 매출 규모와 동일한 궤의 양극화 경향이 관찰되었는데, 1000명 이상의 대규모 조직이 전체의 43.4%를 차지하는 것으로 조사되었다. 인력 인프라가 풍부한 대형 기업일수록 BIM 전담 조직 구성 및 디지털 툴 보급이 원활한 만큼, 상대적으로 인력난과 교육 인프라 부족을 겪는 중소· 중견기업을 위한 맞춤형 DX 기술 지원 및 컨설팅 프로그램 확대가 필요한 것으로 보인다.   설계 툴 사용 현황 설문 응답자들의 건설 및 설계 현장에서 사용 중인 설계 툴 현황(중복 응답)을 조사한 결과, 전체 응답자의 67.6%가 ‘BIM을 적용 중’이라고 답해 스마트 건설 DX의 핵심으로서 BIM의 보급이 상당 수준 이루어졌음을 확인시켰다. 그러나 여전히 ‘2D CAD와 3D CAD를 모두 사용 중’이라는 응답이 46.6%, ‘2D CAD만 사용 중’이라는 응답이 22.9%에 달해, 완전히 BIM 기반으로 일하는 방식이 전면 교체되었다기보다는 전통적인 2D CAD 작업과 BIM 3D 작업이 혼용되는 과도기적 단계에 머물러 있는 것으로 풀이된다.     BIM 사용 현황 및 전망 응답 기업 및 유저의 BIM 기술 사용 수준을 파악한 결과, ‘중급(어느 정도 실무 활용 가능)’이 28.5%로 가장 높았으며, ‘전문(능숙 활용, 프로젝트 조율 가능 단계)’이 23.3%, ‘초급’이 20.9%로 집계되었다. ‘고급(실무 능숙 활용)’은 15.0%를 기록했다. 초급과 중급을 합산한 중급 이하 숙련도 인력이 전체 응답자의 절반에 가까운 49.4%에 달하며, 복합 프로젝트를 전반적으로 조율할 수 있는 전문 단계는 23.3% 수준에 머물러 있다. 이는 BIM 기술의 단순 라이선스 도입을 넘어, 고급·전문 역량을 갖춘 실무형 리더급 인재 양성을 위한 교육 프로그램 체계화가 시급함을 시사한다.     건설/토목 관련 유저 업체의 BIM 소프트웨어 실제 적용 현황을 묻는 질문에 ‘현재 사용 중’이라는 응답이 67.2%를 기록하며 건설 산업 내 BIM 실무 적용이 대세로 자리잡았음을 보여주었다. 또한 ‘도입을 검토 중’(12.3%) 및 ‘향후 도입할 계획’(7.9%)이라는 응답을 합산하면 전체 응답자의 87.4%가 BIM을 현재 사용하거나 도입을 긍정적으로 검토·추진하고 있는 것으로 집계됐다.     정보 활용 성숙도에 따른 BIM 기술 단계(BIM 사용자 그룹) 분석 결과, BIM 모델을 통해 통합 정보를 구축·활용하는 ‘통합 BIM(Integrated BIM)’ 단계가 38.7%로 가장 높게 나타났다. 그러나 2D 도면을 기반으로 3D 모델로 전환하는 수준인 ‘전환 BIM(2D-3D Conversion BIM)’ 역시 33.6%로 높은 비중을 차지했다. 2D와 3D를 병행하는 ‘투 트랙 BIM’도 13.8%를 기록했다. ‘커넥티드 BIM’(4.3%)이나 단순히 뷰어 위주로 활용하는 ‘시각 BIM’(4.0%)에 비해, 시장은 전환 BIM에서 통합 BIM으로 발전하는 단계에 있는 것으로 분석된다.     BIM을 원활하게 활용하지 못하거나 장애가 되는 걸림돌(중복 응답)에 대한 조사 결과, ‘전문 인력 부족’이 36.8%로 가장 심각한 걸림돌로 지목되었다. 뒤이어 ‘BIM 소프트웨어 도입 비용 부담’이 22.9%, ‘발주처에서 BIM 요구가 없음’이 19.4%를 기록했다. 그 외에도 ‘기존 도면/프로세스와의 연계 문제’(15.4%), ‘BIM 발주처의 불명확한 요구사항 및 업무범위’(13.8%), ‘사용 방법 어려움’(13.0%) 등이 지적됐다. 단순히 툴을 구매하는 비용 문제보다, 이를 실제 프로젝트에서 운용할 숙련된 인력 확보와 현장 업무 프로세스 개편의 어려움이 기업들에게 더 큰 압박으로 작용하고 있음을 보여준다.     BIM 기술의 향후 발전 방향 및 산업 내 중요도 전망에 대해서는, 응답자의 55.7%가 ‘매우 중요하게 성장할 것’이라고 답했으며, 32.8%가 ‘다소 성장할 것’이라고 전망했다. 전체 응답자의 88.5%가 BIM의 향후 중요도와 성장 가능성을 긍정적으로 평가한 것이다. ‘현재 수준에서 유지될 것’이라는 응답은 9.1%, ‘중요성이 낮아질 것’이라는 의견은 0.8%에 불과했다. 건설 산업 DX의 불가피한 흐름 속에서 BIM이 중심 기술로서 자리를 확고히 잡을 것이라는 점에는 산업계 전체가 강력한 공감대를 형성하고 있다.     BIM 구축과 생태계 확대를 위해 가장 필요한 요소(5순위 누적 가중치 분석) 조사 결과, ‘경영진의 의지와 BIM에 대한 이해’가 누적 가중치 647점으로 가장 높게 평가되었다. 이어 ‘BIM 관련 산업 표준화’(416점), ‘BIM 관련 전담 인력 및 조직 확보’(325점), ‘BIM 관련 기술 개발 및 성능 향상’(271점), ‘비용 절감 및 ROI 명확성’(247점), ‘BIM 설루션 도입/유지 비용 인하’(237점) 순으로 나타났다. 실무진의 기술 습득뿐만 아니라, 기업 최고경영진의 강력한 DX 추진 의지와 함께 국가 및 산업 차원의 명확한 BIM 가이드라인·표준화 구축이 선행되어야만 BIM의 성공적인 정착이 가능할 것으로 분석된다.     이번 조사 결과는 국내 건설업계에서 BIM 도입 자체는 이미 상당한 수준에 도달했음을 보여준다. 그러나 앞으로 기업 간 경쟁력을 좌우할 요소는 단순한 도입 여부가 아니라 BIM을 얼마나 깊이 있게 활용하고 AI·클라우드·디지털 트윈과 연계할 수 있는지에 달려 있다. 또한 BIM은 더 이상 설계 부서만의 도구가 아니다. 프로젝트 참여자 간 협업을 지원하고, 데이터를 통합 관리하며, AI 기반 분석과 자동화의 기반이 되는 핵심 플랫폼으로 진화하고 있다. 향후 스마트 건설의 성패는 BIM 데이터를 얼마나 체계적으로 구축하고 활용하느냐에 의해 결정될 가능성이 크다.   스마트 건설 DX 투자 및 기술 도입 동향 건설 기업들이 향후 1년 이내에 가장 집중적으로 투자하고자 하는 건설 DX 분야를 조사한 결과(중복 응답), ‘BIM(설계/시공 통합)’이 54.2%로 1위를 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘AI(설계/자동화/분석)’가 47.8%를 기록하며 높은 투자 수요를 나타냈다. 이 외에도 ‘디지털 트윈’이 27.7%로 3위를 차지했으며, 3D CAD(12.6%), VR/AR/XR(9.1%), 투자 계획 없음(8.7%), PDM/PLM(7.5%), 3D 스캐닝(6.3%) 순으로 조사됐다. 이는 건설 산업이 단순 3D 모델링 단계를 넘어, AI를 통한 자동화 분석과 디지털 트윈 기반의 실시간 현장 관리 기술로 투자의 중심축을 이동시키고 있음을 보여준다.     건설 DX 시스템 구축을 위한 구체적인 투자 시기를 묻는 질문에서, ‘2년 이내’에 투자를 집행하겠다는 응답이 32%로 가장 높게 나타났다. 이어 ‘1년 이내’가 19.4%, ‘6개월 이내’가 9.5%를 차지했다. 전체 응답자의 60.9%가 향후 2년 이내에 DX 관련 투자를 본격화하겠다고 답해 단기·중기적 관점에서의 시스템 구축 의지가 명확히 확인되었다. 반면 ‘도입 계획이 없다’는 응답은 24.5% 수준이었으며, 이는 기술 도입의 불확실성이나 초기 예산 확보의 어려움 때문인 것으로 풀이된다. 건설 DX 관련 소프트웨어 및 설루션 구매 시 선호하는 라이선스 방식을 조사한 결과는, ‘서브스크립션(구독형)’ 방식이 49%를 기록하며 ‘영구 버전(43.1%)’을 앞질렀다. 과거 자산 형태로 소유하는 영구 라이선스를 선호하던 건설 업계의 관행에서 벗어나, 지속적인 업데이트와 초기 도입 비용 부담을 줄일 수 있는 SaaS 및 구독 모델이 시장의 주류 구매 형태로 자리 잡아가고 있는 것으로 보인다.     조직 내에서 현재 가장 중요하게 고려하거나 투자 중인 기술 요소(3순위까지 선택, 누적 가중치 분석) 조사에서는 ‘BIM 기반 설계 및 4D/5D 활용’이 누적 가중치 1293점으로 최우선 과제로 꼽혔다. 이어 ‘AI/빅데이터 기반 공정 최적화/분석’이 1137점으로 2위에 올랐으며, ‘클라우드 및 데이터 플랫폼 구축’(781점), ‘디지털 트윈’(595점), ‘현장 안전 관리 및 모니터링 시스템’(358점), ‘건설 로봇 및 자동화 장비 도입’(313점) 순으로 집계되었다. 단순 3D 형상 설계를 넘어 공정(4D) 및 내역/비용(5D) 관리, 그리고 AI 연계 데이터 분석에 대한 실질적 니즈가 매우 높음을 나타낸다.     조직의 건설 DX 추진 현황 단계를 파악한 결과, ‘개념 정립 및 전략 수립 단계’가 36%로 가장 높은 비중을 차지했다. 그 다음으로 ‘파일럿 프로젝트/부분 도입 단계’가 28.5%로 나타났다. 반면 ‘전사적 도입 및 확산 단계’는 15.0%, 지속적 개선과 혁신이 이뤄지는 ‘성숙 단계’는 4.0%에 머물렀으며, ‘추진하고 있지 않다’는 응답도 16.6%에 달했다. 절반 이상이 전략 수립 또는 파일럿·부분 도입 단계에 머물러 있어, 국내 건설 DX는 본격적인 전사 확산 단계로 넘어가기 위한 과도기에 있는 것으로 분석된다.     스마트 건설 DX 기술 전망 및 애로사항 건설 DX와 관련해 향후 가장 주목할 만한 핵심 기술을 조사한 결과(최대 3개 복수 선택), ‘인공지능/에이전틱 AI/피지컬 AI’가 77.4%로 압도적인 1위를 차지했다. 이어 ‘디지털 트윈’이 46.9% 로 2위, ‘생성형 설계(제너레이티브 디자인)’가 42.1%로 3위에 올랐다. 이 외에도 공통 데이터 환경(CDE, 23.0%), 시공 자동화/로보틱스(22.0%), 탈현장 공법(OSC/모듈러, 14.2%), 증강현실 시각화(9.2%), 드론/LiDAR 스캐닝(9.0%), IoT 센서(8.5%) 순으로 집계됐다. 건설 업계가 단순한 3D 가시화를 넘어 AI 및 실시간 시뮬레이션 기술을 미래 핵심 성장 동력으로 명확히 인식하고 있음을 보여준다.     인공지능 기술이 향후 3년 내 건설 엔지니어의 업무를 어느 정도 대체하거나 보조할 것인지 물어본 결과, 응답자의 56.6%가 ‘단순 반복 업무의 상당 부분을 자동화할 것(획기적 효율 증대)’이라고 답했다. ‘공기·비용 최적화 등 의사결정을 지원하는 수준의 보조적 역할을 할 것’이라는 응답도 33.0%를 기록하여, 전체 응답자의 89.6%가 AI가 엔지니어의 실질적인 업무 효율을 끌어올리는 강력한 도구가 될 것으로 내다봤다. 반면 ‘데이터 정리 등 일부 업무에 한해 쓰일 것’(8.5%)이나 ‘현장 특성으로 도입 효과가 미미할 것’(1.8%)이라는 회의적 시각은 소수에 불과했다.     스마트 건설 DX 추진 과정에서 업계 실무자들이 느끼는 문제점과 애로사항(주관식 응답)을 종합 분석한 결과, 가장 큰 걸림돌로는 ‘정량적 ROI(투자 대비 효과) 산출의 어려움’과 ‘국가/산업 차원의 표준화 체계 미비’, ‘현장 사용성 저하’ 등이 지적됐다. 실무자들은 기술 도입 비용 대비 직접적인 수익성이 명확하지 않아 경영진을 설득하기 어렵고, 기업/프로젝트마다 표준화된 가이드라인과 데이터 체계가 없어 단편적인 활용에 그치고 있다고 지적했다. 아울러 아무리 고도화된 시스템이라도 실제 현장 실무자가 쓰기 불편하면 외면받는 만큼, 직관적이고 쉬운 UI/UX 구현과 전문 인력 교육 지원, 발주자의 디지털 전환 의지가 선결되어야 한다는 의견이 지배적이었다.   맺음말 : 스마트 건설의 경쟁력은 ‘데이터 활용 능력’ 이번 캐드앤그래픽스 설문조사는 국내 스마트 건설이 기술 도입 단계를 넘어 활용과 고도화 단계로 진입하고 있음을 보여준다. BIM은 이미 업계의 핵심 인프라로 자리 잡았으며, AI와 디지털 트윈은 이를 기반으로 새로운 가치를 창출하는 기술로 빠르게 확산되고 있다. 동시에 전문인력 확보와 데이터 표준화, 조직 문화 개선, 공공 발주 체계 개선 등 해결해야 할 과제도 있는 것으로 보인다. 스마트 건설의 미래는 단순히 최신 기술을 도입하는 데 있지 않다. 데이터를 표준화하고, 프로젝트 전 과정에서 이를 연결하며, AI를 통해 새로운 가치를 창출하는 기업이 미래 건설산업의 경쟁력을 확보하게 될 것이다. 국내 건설산업은 DX를 넘어 AI 활용을 통해 AX 시대로 나아가는 중요한 전환점에 서 있다. 앞으로는 기술 자체보다 데이터를 활용하는 역량과 이를 조직 전체의 경쟁력으로 연결하는 실행력이 기업의 지속 가능한 성장을 좌우할 핵심 요소가 될 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)가 국내 기업의 AI 도입 현황과 성과, 향후 AI 확장을 위한 과제를 분석한 보고서를 발표했다. 보고서에서는 한국 기업의 절반 이상이 이미 AI를 도입해 생산성 향상을 경험하고 있으며, 기술의 초점이 에이전틱 AI와 피지컬 AI로 이동하고 있는 것으로 나타났다. AWS는 기술의 문턱을 낮추고 교육 지원을 강화해, 우리나라가 차세대 AI 파도를 선도할 수 있는 기반을 제공할 계획이다. ■ 정수진 편집장   ▲ AWS 오순영 소설 솔루션즈 아키텍트   차세대 산업 혁신 이끄는 피지컬·에이전틱 AI의 부상 에이전틱 AI와 피지컬 AI는 한국 기업의 비즈니스 지형을 바꿀 핵심 혁신 동력으로 떠오르고 있다. 단순한 질문 답변이나 문서 작성을 넘어 직접 목표를 계획하고 실행하는 에이전틱 AI와, 물리적 산업 현장에 지능을 결합하는 피지컬 AI는 기업에 실질적인 운영 가치와 비용 절감이라는 기회를 제시한다. ‘한국의 AI 잠재력 실현 2026(Unlocking South Korea's AI Potential 2026)’ 보고서 내용을 소개한 스트랜드 파트너스의 닉 본스토우 파트너는 “한국은 제조 및 반도체 분야의 강력한 역량을 바탕으로 피지컬 AI의 전 세계적인 선두 국가가 될 잠재력을 지니 고 있다”고 분석했다. 국내 기업들은 자율로봇, 예지정비, 인간과 기계의 협업, 창고 및 물류, 지능형 공급망 구축 등 산업 현장의 핵심 영역에서 피지컬 AI의 도입 기회를 주목하고 있다. 다른 한편으로 에이전틱 AI는 지식노동의 한계비용을 낮추고 전 사적 의사결정 및 실행 속도를 혁신적으로 가속한다. 이번 보고서 에 따르면, 에이전틱 AI를 도입한 기업의 54%가 의사결정 가속화를 경험했으며, 51%가 운영 효율 및 생산성 향상을 체감했다고 응답했다. AWS의 오순영 소설 솔루션즈 아키텍트는 “에이전틱 및 피지컬 AI는 업무 보조 도구를 넘어 스스로 판단하고 데이터를 거래하며 생산성을 높이는 새로운 경제 주체로 자리 잡고 있다”고 짚었다. 기술 도입 자체를 넘어 데이터 기반과 명확한 활용 사례를 선점하는 기업이 향후 차세대 AI 경제 질서에서 지속 가능한 주도권을 확보할 것으로 보인다.   역량 부족·불확실한 ROI·인프라 한계가 AI 확장 걸림돌 국내 기업의 AI 도입률이 급증하며 인공지능은 비즈니스의 대세로 자리 잡았지만, 이를 전사적으로 확장하고 차세대 AI로 고도화하는 과정에는 여전히 장벽이 있다. 본스토우 파트너가 꼽은 주된 걸림돌은 ‘디지털 인재 및 전사적 역량의 부재’다. 응답 기업의 46%가 AI 및 디지털 스킬 부족을 최대 장애물로 지목했으며, 기술적 한계와 데이터 구조의 복잡성 역시 주요 난관으로 등장한다. 여기에 AI 도입으로 인한 업무 프로세스 변화에 조직 구성원들이 신속하게 적응하지 못하는 문화적 제약도 유연한 확산을 방해한다. 투자 대비 성과를 명확히 입증할 ‘ROI 측정 체계의 부재’도 병목으로 지적된다. 응답 기업의 47%가 AI ROI를 신뢰성 있게 측정할 방법이 없다고 답했으며, 일관된 성과 측정 체계를 갖춘 곳은 24%에 불과했다. 공식적인 전사 AI 전략을 보유한 기업이 27%에 그치는 현실은 많은 기업이 AI를 단발성 실험에 그치게 만드는 근본적 원인을 제공한다. 환경 측면에서는 ‘규제 불확실성과 인프라의 한계’가 성장의 발목을 잡고 있는 것으로 보인다. 복잡한 규제 환경이 걸림돌로 거론되는 가운데, AI 기본법에 대한 인지도는 높지만 자사의 구체적인 의무나 개인정보 보호 규정과의 연계성을 명확히 이해하는 기업은 39%에 불과했다. 또한 74%의 기업이 장기 투자 결정의 핵심 조건으로 안정적인 전력 공급을 꼽을 만큼 인프라 가용성이 불확실하다는 점도 부담이다.     전략 전환·인프라 확충·인재 육성으로 생태계 자생력 지원 AWS는 AI 기술이 고도화되는 만큼, 데이터·역량·거버넌스·기술 전반에 걸쳐 탄탄한 기반을 갖춘 조직이 성공적인 AI 활용 및 지속적인 비즈니스 가치 창출을 이룰 수 있을 것으로 보고 있다. 그리고 국내 기업의 AI 모멘텀을 실질적인 혁신과 지속 가능한 성과로 연결하기 위한 우선 과제를 제시했다. 먼저 리더십 중심의 명확한 비전을 세우고, 정교한 데이터 파운데이션과 성과 측정 프레임워크를 마련해 파편화된 실험을 전사적 역량으로 확장하는 것이 필요하다. 그리고 AI 구동에 최적화된 컴퓨팅 환경과 안정적인 전력망 및 재생에너지 접근성을 확보하고, 다양한 AI 기술을 자유롭게 선택 및 통제할 수 있는 AI 주권을 가져가야 한다. 마지막으로 임직원의 디지털 역량을 극대화하기 위해 지속적인 교육을 제공하고 비판적 사고와 판단력 등 인간 고유의 자질을 강화하면서, 자율 AI 에이전트와 원활히 협업할 수 있는 조직 구조를 다져야 한다. 오순영 아키텍트는 이런 과제를 실현하기 위해 인프라 제공을 넘어 다각도로 전개되는 AWS의 지원 전략을 소개했다. 기술 차원에서는 아마존 베드락과 에이전트코어 등 개방형 플랫폼을 통해 기업이 다양한 프레임워크와 모델을 유연하게 연결하고, 머신 스피드 보안과 책임 소재가 설계된 환경에서 시스템을 안전하게 운용하도록 지원한다. 그리고 생성형 AI 혁신센터를 가동하여 국내 산업 현장의 성공 사례를 함께 발굴하고 맞춤형 설루션을 밀착 제공한다. 또한 배움의 문턱을 낮추는 인재 양성 투자도 비중 있게 소개했다. AWS는 학생들의 개발 역량 강화를 위해 스튜던트 리워드 프로그 램에 5억 달러 이상을 투입하고 있으며, AI 기반 개발 도구인 키로 스튜던트를 국내외 대학생에게 1년간 무료로 제공하여 핸즈온 프로젝트 경험을 쌓도록 돕는다. 오순영 아키텍트는 “이외에도 지자체 및 지역 거점 대학과 연계해 중소·중견기업에 필요한 AI 구축 프로젝트를 지원하고, 클라우드 인재를 꾸준히 배출함으로써 한국 AI 생태계의 장기적인 자생력을 다지는 데 기여하고 있다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클은 퓨전 에이전틱 애플리케이션을 위한 거버넌스 기반 실행 런타임인 ‘퓨전 클로(Fusion Claw)’를 발표했다. 오라클은 에이전틱 애플리케이션이 사용자에게 목표와 권한, 책임 범위를 정의하도록 하고, 시스템이 결과 도출 프로세스를 스스로 조정하는 성과 중심의 시스템이라고 설명했다. 퓨전 클로는 AI 추론과 결정론적 엔터프라이즈 연산을 결합해, 고난도의 대규모 작업을 경제적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 오라클 퓨전 애플리케이션 고객은 새롭게 출시된 25종의 클로 기반 에이전틱 애플리케이션을 통해 퓨전 클로를 활용할 수 있다. 이들 애플리케이션은 심층 연구와 계산, 시뮬레이션, 모델링, 지속적인 계획 수정 등 전문가 수준의 업무를 추론하고 학습해 실행하는 기능을 갖췄다. 기업의 종단간 비즈니스 프로세스를 조정하고 집행하는 오라클의 에이전틱 애플리케이션 포트폴리오는 이번 신규 출시를 통해 총 75개로 확대됐다.     퓨전 클로는 대규모 장시간 작업과 지속적인 계획 수정, 결정론적 실행, 강화된 거버넌스 기반 자율성을 제공해 에이전틱 애플리케이션이 복잡한 업무를 처리할 수 있도록 뒷받침한다. 각 클로 결과(Claw Outcome)는 추론과 계획, 학습, 적응을 수행하는 프론티어 모델에서 출발하며, 이후 퓨전 클로가 결정론적 엔터프라이즈 연산을 활용해 대규모 작업을 정밀하게 실행한다. 오라클은 고도의 지능이 필요한 영역에만 AI 추론을 적용하고 대량 실행에는 효율적인 연산을 분리 활용해 경제적 이점을 높였다고 밝혔다. 아울러 기업의 자율적 업무 수행을 관리하기 위해 표준 운영 절차와 정책, 제약 조건, 의사결정 권한, 위험 허용 한도 등을 담은 기업 운영기준 체계(Enterprise Operating Envelope)를 적용한다. 이 운영 범주는 결과 신뢰 체계(Outcome Trust Harness)를 통해 모든 결과에 반영되어 신원과 실행 권한, 데이터, 수행 작업을 통제한다. 작업이 완료되면 결과 실행 기록(Outcome Receipt)을 통해 권한과 근거, 결론, 실행된 거래 내역을 감사 가능한 기록으로 남긴다. 이번에 선보인 25종의 클로 기반 에이전틱 애플리케이션은 OCI를 기반으로 구동되며, 제미나이와 오픈AI 등 주요 인공지능 모델을 활용한다. 주요 기능으로는 재무 담당자가 방대한 회계 분개 내역을 대조하고 이상 징후를 조사해 결산 준비도를 높이도록 지원하는 원장 관리 기능이 포함됐다. 인사 분야에서는 HR(인사관리) 담당자가 기술 및 자격 인증, 일정, 노동 규정, 비용 등을 종합적으로 고려해 최적의 인력 배치 계획을 수립하고 상황 변화에 따라 재조정할 수 있도록 돕는다. 공급망 영역에서는 서비스 약속과 비용 제약 조건을 모델링해 배송 비용을 절감하는 배송 통합을 지원하며, 영업 분야에서는 다양한 영업 구역 시나리오를 비교 평가해 최적의 영업 범위와 기회를 배분하는 관할 구역 확장 계획 기능을 제공한다. 신규 에이전틱 애플리케이션은 오라클 AI 에이전트 스튜디오(Oracle AI Agent Studio)를 중심으로 구축된 퓨전 AI(Fusion AI) 생태계와 연계된다. 기업은 에이전틱 애플리케이션 빌더(Agentic Applications Builder)와 AI 스튜디오 스킬(AI Studio Skill)의 노코드(no-code) 및 프로코드(pro-code) 환경을 활용해 자체적인 에이전트를 생성하고 관리할 수 있다. 또한 오라클은 내장된 옵저버빌리티와 ROI(투자 대비 수익률) 측정, 안전 제어 기능을 바탕으로 기업이 대규모 환경에서 AI 에이전트를 책임감 있게 운영하고 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 오라클의 마이크 시실리아 CEO는 “모든 조직이 AI에 주목하며 ‘AI를 활용해 우리 비즈니스에 측정 가능한 가치를 창출하려면 어떻게 해야 하는가’라는 질문을 공통적으로 던지고 있다”면서, “퓨전 클로는 이 질문에 대한 해답을 제시하며, AI를 활용한 조력 단계에서 실행 단계로 나아가 고객이 주요 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 점점 더 복잡해지는 업무를 기업용 거버넌스를 바탕으로 자동화할 수 있도록 지원한다. 사람이 목표와 안전 범주를 설정하는 동안 AI가 더 많은 업무를 담당하게 함으로써, 각 조직은 팀이 성장과 혁신, 고객 서비스에 더 집중할 수 있게 하는 막대한 역량을 확보할 수 있다”고 전했다.

AWS는 리서치 기관 스트랜드 파트너스(Strand Partners)에 의뢰해 진행한 ‘한국의 AI 잠재력 실현 2026’ 연구 보고서를 통해, 현재 국내 기업의 58%가 AI를 업무에 활용하고 있다고 발표했다. 이는 1년 전의 48%보다 10%포인트 상승한 수치다. 지난 1년간 새롭게 AI를 도입한 국내 기업은 약 62만 4000곳에 달해, 1분마다 1곳 이상의 기업이 AI 기술을 받아들인 셈이다. 이러한 도입 확산은 실질적인 경영 성과로 이어지고 있다. 조사 대상 기업 가운데 AI를 도입한 곳의 81%가 생산성 향상을 체감했다고 답했으며, 주당 평균 14시간의 업무 시간을 절약하고 있는 것으로 나타났다. 매출 증대 효과를 거둔 기업도 10곳 중 6곳에 이르렀다. 이에 따라 AI 도입 기업의 84%는 향후 12개월 안에 활용 범위를 더욱 늘리겠다는 뜻을 나타냈다. 다만 단순한 기술 도입을 넘어, 조직 전반에 걸쳐 지속 가능하게 시스템을 확장하는 단계로 과제가 이동하는 추세다. 국내 기업이 AI를 활용하는 수준도 점차 고도화되고 있다. 기초 수준의 활용에 머무른 기업 비중은 70%에서 54%로 줄어든 반면, 가장 앞선 단계에 진입한 기업은 11%에서 26%로 두 배 이상 늘었다. 업종별로는 ICT(정보통신기술) 분야(41%)와 제조업(35%)이 고도화를 주도했다. 기업 규모별로는 스타트업의 35%가 고도화 단계에 도달해 중소기업(25%)과 대기업(9%)을 앞섰다. AI 기술에 대한 경영진의 관심도 높다. 국내 조직의 67%는 AI 도입을 최상위 또는 주요 전략적 우선순위로 두고 있다고 답했다. 그러나 이를 뒷받침할 구체적인 실행 체계는 아직 부족한 실정이다. 포괄적인 AI 전략을 수립한 기업은 27%에 그쳤으며, 47%는 투자 효과를 검증할 수 있는 ROI(투자수익률) 측정 수단이 없다고 밝혔다. 성공 기준을 명확히 마련해 둔 곳도 24%에 불과했다. 기업들은 확장을 가로막는 요소를 해결하기 위해 전문 인재 확보(48%), 데이터 거버넌스 및 보안 체계 마련(44%), 안정적인 디지털 인프라 구축(39%)이 시급하다고 지적했다.     한편, 산업 현장에서는 물리적 환경과 결합한 피지컬 AI 등 차세대 기술로 시야를 넓히고 있다. 전체 기업의 6%가 피지컬 AI를 전면 도입했고, 22%는 시범 적용 단계에 있으며, 39%는 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 자율 로봇을 비롯해 설비 고장을 미리 예측하는 예지 보전, 인간과 기계의 협업 시스템 등이 주요 관심사로 꼽혔다. 하지만 차세대 AI를 맞이할 준비가 충분하다고 답한 기업은 24%에 불과했다. 특히 AI 및 디지털 역량 부족(46%), 기술과 데이터 연계의 한계(38%)가 주요 걸림돌로 지목됐다. 기업의 78%는 앞으로 3년간 전문 인력 수요가 급증할 것으로 보았고, 76%는 재교육이 필수적이라고 답했으나, 사내 인력의 디지털 역량이 우수하다고 평가한 기업은 22%에 머물렀다. AI 모델이 거대해지고 연산량이 늘어나면서 인프라와 제도적 요건도 중요해졌다. 기업의 74%는 안정적인 전력 수급을 장기 투자 결정의 핵심 요인으로 보았고, 48%는 공공과 민간의 인프라 협력이 필요하다고 답했다. AI 기본법에 대해서는 64%가 내용을 인지하고 있었지만, 규제를 준수할 준비를 마쳤다고 답한 곳은 22%에 그쳤다. 기술 선택의 유연성을 요구하는 목소리도 높았다. AI 도입 기업의 46%는 국내외 설루션을 혼용하고 있으며, 84%는 서비스 제공업체를 자유롭게 변경할 수 있는 환경이 중요하다고 답했다. 보고서는 AI 활용이 본격화됨에 따라 단순한 실험을 넘어 명확한 목표에 기반한 전략 수립, 클라우드와 데이터 거버넌스 인프라 확충, 인력 역량 강화를 위한 지속적 투자가 선행되어야 한다고 제언했다. 이번 조사는 스트랜드 파트너스가 국내 기업 리더 1000명과 일반 국민 1000명을 대상으로 진행했다. AWS 코리아 함기호 대표는 “한국 기업은 AI에서 상당한 모멘텀을 구축했으며, 이미 많은 기업이 생산성과 성장에서 실질적인 성과를 내고 있다”면서, “이제 관건은 AI를 도입할지 여부가 아니라 이를 비즈니스 전반으로 어떻게 확장할 것인가다. AI 기술이 점점 더 고도화되는 만큼, 데이터·역량·거버넌스·기술 전반에 걸쳐 탄탄한 기반을 갖춘 조직이 성공적인 AI 활용 사례를 지속적인 비즈니스 가치로 전환하는 데 가장 유리할 것”이라고 말했다.

제조 경쟁력을 위한 AI와 시뮬레이션의 결합   제조업에서 효율성은 단순히 비용을 줄이기 위한 수단이 아니다. 앞으로도 경쟁력을 유지하고 지속적인 수익을 창출하기 위한 핵심 조건이다. 전 세계 산업 기계 제조업체들은 인력 부족에 대응하고 혁신 기술을 성공적으로 도입하는 동시에, 비용을 효과적으로 관리해야 하는 복합적인 과제에 직면해 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 기존의 생산 환경을 디지털화해야 한다. 디지털 기술을 통해 설계와 생산, 운영 데이터를 연결하고 실제 설비를 구축하거나 변경하기 전에 가상 환경에서 결과를 예측할 수 있어야 생산성과 유연성을 함께 높일 수 있다. 하지만 많은 주문자상표부착생산(OEM) 기업은 여전히 시뮬레이션과 디지털 트윈을 활용하기보다 안전 여유를 지나치게 크게 잡아 공장을 과도하게 설계하거나 필요 이상의 자재를 투입하는 보수적인 방식을 선택한다. 시뮬레이션이 제공할 수 있는 이점이 크다는 사실을 알고 있으면서도, 익숙한 물리적 방식에 의존하는 것이다. 설계 단계에서 디지털 트윈을 활용하면 불필요한 자재와 폐기물을 줄이고 탄소 배출량을 낮추는 동시에 생산 효율을 높일 수 있다. 그러나 시뮬레이션을 효과적으로 활용할 수 있는 전문 인력이 충분하지 않다는 점은 디지털 트윈 도입을 가로막는 중요한 장벽으로 남아 있다. 다행히 이러한 어려움을 해소할 수 있는 기술도 빠르게 발전하고 있다. 특히 AI(인공지능)는 시뮬레이션을 더 쉽게 구성하고 실행할 수 있도록 지원함으로써 디지털 트윈의 진입장벽을 낮추고 있다. 동시에 숙련된 전문가에게는 반복적인 설정 작업을 줄여 더 빠르고 효율적으로 업무를 수행할 수 있는 환경을 제공한다.   시뮬레이션의 진입장벽 낮추기 다른 산업 분야와 비교하면 산업 기계 업계에서 시뮬레이션의 활용도는 아직 높지 않은 편이다. 시뮬레이션을 구축하고 운영할 수 있는 숙련 인력이 부족한 데다, 많은 기업이 시뮬레이션의 투자 대비 수익률(ROI)을 충분히 높게 평가하지 않기 때문이다. 그러나 디지털 트윈은 제조업체가 물리적 설비에 투자하기 전에 가상 환경에서 다양한 가능성을 검토하고, 충분한 정보를 바탕으로 합리적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 새로운 생산 시스템이나 설비 구성을 검토할 때 실제 장비를 중단하거나 현장 운영에 영향을 주지 않고도 여러 조건과 시나리오를 빠르게 시험할 수 있다. 경우에 따라 시뮬레이션 기반 검증은 며칠 안에 완료될 수 있으며, 이를 통해 보다 최적화되고 유연한 생산 시스템을 신속하게 구축할 수 있다. AI는 이러한 시뮬레이션의 활용 범위를 전문가에서 일반 엔지니어로 넓혀준다. AI가 모델의 경계 조건을 자동으로 인식하고 적합한 소재를 추천하면, 시뮬레이션 경험이 많지 않은 사용자도 복잡한 모델을 보다 쉽게 구성할 수 있다. 한편, 전문 사용자에게도 AI는 강력한 생산성 도구가 된다. 기존에는 모델을 설정하고 조건을 입력하는 데 상당한 시간이 필요했지만, AI가 반복적인 구성 작업을 자동화하면 전문가는 결과를 해석하고 설계를 개선하는 더욱 가치 있는 업무에 집중할 수 있다. AI는 초보 사용자의 기술 접근성을 높이는 동시에 숙련 사용자의 업무 속도와 효율성도 향상시키는 것이다. 국내 제조업 역시 AI를 활용한 디지털 전환을 확대하고 있지만, 아직은 일부 부서나 개별 프로젝트를 중심으로 활용되는 초기 단계에 머물러 있다. 한국지능정보사회진흥원이 2025년 5월 발간한 ‘기업 내 AI 활용 현황 및 애로사항 분석 : 제조업을 중심으로’ 보고서는 국내 제조업의 AI 도입을 저해하는 요인으로 초기 투자 비용 부담과 도입 효과에 대한 불확실성, 실증 사례 부족 등을 지적했다. 기존 설비와 데이터 환경이 서로 단절돼 있어 제조 데이터를 통합하고 AI와 연계하기 어렵다는 점도 주요 과제로 꼽힌다. 따라서 시뮬레이션과 디지털 트윈을 더 많은 사용자가 활용할 수 있도록 대중화하는 것이 중요하다. 그 중심에는 실행 가능한 디지털 트윈(executable Digital Twin : xDT)이 있다. 실행 가능한 디지털 트윈은 실제 장비의 물리적 거동을 나타내는 시뮬레이션 모델을 현장 설비나 에지 시스템, 클라우드 환경에 배포해 실시간으로 운영할 수 있도록 한다. 제조업체는 실제 설비에서 생성되는 데이터를 xDT와 연결해 장비의 현재 상태를 분석하고, 이상 징후를 감지하며, 향후 유지보수 시점을 예측할 수 있다. 실제로 한 밀링 가공 업체는 AI 기반 비전 센서와 xDT를 활용해 가공 과정에서 발생하는 냉각수의 흐름과 절삭 칩의 축적 상태를 분석하고 있다. 이처럼 xDT가 실제 장비와 함께 작동하면, 디지털 트윈은 설계 단계의 검증 도구를 넘어 운영 현장의 의사결정을 지원하는 실시간 시스템으로 발전한다.   AI로 강화되는 시뮬레이션 AI와 시뮬레이션을 결합하면 디지털 트윈의 활용 가능성은 더욱 커진다. 실행 가능한 디지털 트윈이 공장에 효과적으로 통합되면 AI는 장비와 생산 공정에서 생성되는 데이터를 더욱 정교하게 분석해 운영 효율을 높이고 다운타임을 줄일 수 있다. 특히 AI는 실제 생산 현장에서 충분히 확보하기 어려운 데이터를 보완하는 데 중요한 역할을 한다. 정상적으로 관리되는 산업 장비는 대부분의 시간 동안 고장 없이 작동한다. 이는 생산 현장에는 바람직한 일이지만, AI 모델과 디지털 트윈을 개발하는 관점에서는 충분한 고장 데이터를 확보하기 어렵다는 문제로 이어진다. 어떤 조건에서 문제가 발생하며 장비가 고장 직전에 어떤 징후를 보이는지 학습할 수 있는 데이터가 부족하기 때문이다. 이때 AI를 활용해 합성 데이터를 생성하면 실제 현장에서 관측하기 어려운 고장이나 극한 조건을 가상 환경에 구현할 수 있다. 시뮬레이션은 이를 바탕으로 데이터에서 빠진 ‘스트레스 상황’을 보완하고, 현실에 더욱 가까운 가상 장비를 구성할 수 있다. 예를 들어 장비에서 이상 징후가 발견됐을 때 즉시 가동을 중단해야 하는지, 아니면 교체 부품이 도착할 때까지 일정 기간 안전하게 운영할 수 있는지를 판단할 수 있다. 단순히 고장 여부를 예측하는 데 그치지 않고, 생산 일정과 안전성, 유지보수 비용을 함께 고려한 의사결정을 지원하는 것이다. 국내에서도 기업의 디지털 전환을 지원하기 위한 정책적 투자가 확대되고 있다. 산업통상부는 2026년 예산안에서 산업 전반의 인공지능 전환(AX) 확산을 위한 예산을 1조 1347억 원으로 편성했다. 이는 2025년의 5651억 원보다 100.8% 늘어난 것으로, 약 두 배 확대된 규모다. 특히 제조업에 AI를 접목해 생산성을 높이고 제조 비용을 절감하는 AI 팩토리 사업 등에 투자를 확대하고 있다. 이는 AI와 시뮬레이션을 결합한 스마트 제조 기반이 기업 차원의 기술 도입을 넘어 국가 산업정책의 핵심 과제로 다뤄지고 있음을 보여준다. 이러한 움직임은 AI와 디지털 트윈이 개별 기업의 기술 실험을 넘어 산업 현장의 구조적인 문제를 해결하는 기반으로 발전하고 있음을 보여준다. 숙련 인력의 경험과 노하우를 데이터와 디지털 모델로 전환하고, 중소·중견 제조기업도 고성능 인프라와 전문 역량을 공동으로 활용할 수 있게 되면 기술 도입의 문턱은 한층 낮아질 수 있다. 시뮬레이션은 제조기업이 외부 환경의 변화와 예상하지 못한 문제에 더욱 탄력적으로 대응하고, 유연한 운영 체계를 구축하는 데 중요한 역할을 해왔다. 이제 여기에 AI가 결합하면서 시뮬레이션은 더욱 접근하기 쉽고 지능적인 기술로 진화하고 있다. AI와 시뮬레이션의 결합은 공장과 장비를 설계하는 과정을 더 단순하고 직관적으로 만들 뿐 아니라, 장비의 신뢰성과 유지보수 효율을 높인다. 그 결과 제조업체는 다운타임과 자원 낭비를 줄이고 생산성과 전반적인 운영 성과를 향상시킬 수 있다. 디지털 트윈의 가치는 실제 세계를 가상으로 복제하는 데에만 있지 않다. AI를 통해 더 많은 사람이 시뮬레이션을 활용하고, 실제 운영 데이터를 바탕으로 디지털 트윈이 끊임없이 학습하고 발전할 때 그 잠재력이 온전히 실현된다. 궁극적으로 AI와 디지털 트윈의 결합은 제조기업이 더 빠르고 정확하게 판단하고, 변화에 유연하게 대응하며, 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있도록 하는 핵심 동력이 될 것이다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여 년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이크로소프트는 코파일럿, 마이크로소프트 IQ, 에이전트 365를 기반으로 조직의 데이터와 워크플로를 지능 자산으로 연결하는 고객 및 파트너사의 혁신 사례를 소개했다. AI 활용이 단일 작업 보조를 넘어 업무 흐름 전반으로 확장되면서, 보안과 거버넌스를 갖춘 신뢰 기반 플랫폼의 중요성이 커지는 추세다. 마이크로소프트에 따르면 현재 포춘 500대 기업의 90% 이상이 마이크로소프트 365 코파일럿을 사용하고 있으며, 유료 사용 규모는 3000만 라이선스를 넘어섰다. 5만 라이선스 이상을 도입한 대기업 고객 수도 전년 대비 7배 이상 증가했다. 활성 에이전트 수가 많은 주요 분야는 제조, 은행, 소프트웨어·기술 산업으로 집계됐다. 자동차와 헬스케어 분야 역시 빠르게 성장하며 에이전트 활용이 산업 전반으로 퍼지고 있다.     해외 주요 기업과 기관들은 에이전틱 AI를 활용해 업무 절차를 재설계하고 있다. 프랑스 IT 컨설팅 기업 아토스 그룹은 5만 6000명 직원에게 마이크로소프트 365 코파일럿을 배포하고 1만 9000개 AI 에이전트를 통합 운영 중이다. 회계·컨설팅 기업 EY는 15만 명에게 코파일럿을 배포해 생산성을 15% 높였고, 리드타임 95% 단축 및 재무 운영 비용 37% 이상 절감 효과를 거뒀다. 영국 공공 의료서비스 기관 NHS 잉글랜드는 시범 운영을 통해 사용자당 하루 평균 43분의 행정 시간을 줄였으며, 50만 명 이상의 의료진과 지원 인력으로 확대 도입을 추진하고 있다. 미국 켄터키대학교는 CATS AI 프레임워크로 150개 이상의 AI 이니셔티브를 통합해 7만 명 이상의 학생과 교직원에게 AI 활용 환경을 제공한다. 마이크로소프트는 국내외 기업의 운영 효율 및 ROI 개선 사례도 소개했다. 국내 냉난방·온수 설루션 기업 나비엔은 데이터와 워크플로를 연결해 연간 2만 8000시간을 절감했으며, 애저 전환을 통해 향후 5년간 총소유비용 140만 달러 이상을 절감할 것으로 기대하고 있다. 도미니카공화국의 방코 포퓰라르 도미니카노는 전문 에이전트 생태계 아우라를 구축해 운영 리스크 모니터링 범위를 40%에서 100%로 확대하고 수작업을 70% 줄였다. 생명과학 서비스 기업 캑터스 라이프 사이언스는 맞춤형 에이전트로 데이터 추출 효율을 최대 50% 개선했다. 글로벌 베이커리 기업 그루포 빔보는 감사 계획 시간을 20% 줄였고, 제약 기업 노보 노디스크는 추론 에이전트로 유망 아이디어 평가 역량을 분기당 5~10건에서 50건 이상으로 늘렸다. 투자 운용 설루션 기업 심코프의 심코프 원 고객은 3년간 134%의 ROI를 달성했으며, 자동차 기업 스텔란티스는 100개 이상의 AI 이니셔티브를 개발하고 2029년까지 데이터센터 설치 면적 60% 감축을 목표로 인프라 현대화를 진행하고 있다. 고객 경험과 보안 분야에서도 성과가 나타났다. 중국 보석 소매 기업 저우타이푹은 400개 이상의 맞춤형 AI 에이전트를 운영해 핵심 프로세스 효율을 70% 이상 높이고 판매 전환율을 최대 57% 개선했다. 슈퍼마켓 체인 그랜디오스 슈퍼마켓은 AI 쇼핑 도우미 그랜드셰프를 통해 구매 전환율을 31% 올렸다. 반도체 장비 기업 ASM은 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿을 도입해 위협 조사 사고 분류 시간을 68% 단축하고 매주 337시간의 조사 업무를 절감했다. 세인트 루크스 대학 헬스 네트워크는 피싱 경보 분류 업무에서 매월 약 200시간을 절감했다. 마이크로소프트의 저드슨 알소프 커머셜 비즈니스 부문 CEO는 “조직들이 에이전틱 워크플로를 고도화하며 고유한 지식과 데이터를 전략적 경쟁력으로 전환하고 있다”면서, “마이크로소프트는 고객이 조직의 지능 자산을 증폭하고 보호해 운영과 성장 방식을 혁신할 수 있도록 지원을 이어갈 것”이라고 전했다.

AI 컴퓨팅의 다양화와 메모리 장벽으로 인해 반도체 경쟁의 중심이 미세화를 넘어 시스템 수준의 공동 최적화로 이동하고 있다. 이에 대응하기 위해 한국 반도체 소부장 생태계는 공통 의미 체계인 온톨로지와 인과추론을 도입하여 현장 데이터의 한계를 극복하고 제조 AX(AI 전환)의 기반을 다져야 한다. 또한 다목적 베이지안 최적화(MOBO)와 물리 정보 신경망(PINN) 기반의 자율 실험실을 구축하고, 고객사 인증을 설계 단계부터 통합하는 혁신이 필요하다. 궁극적으로는 단순한 기술 확보를 넘어 의사결정을 가속화하는 새로운 운영체계를 짜야 한다.   ■ 이 글은 지난 4월 17일 진행된 'SIMTOS 2026 뿌리산업 & 소부장 콘퍼런스'에서 발표된 내용을 정리한 것이다.   AI는 어떻게 반도체 산업의 게임 규칙을 바꾸고 있는가 지난 2년간 생성형 AI는 두 단계의 진화를 거쳐 왔다. 첫 번째 단계는 ‘지식 Al(knowledge Al)’의 시대로, GPT-4o, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 같은 생성형 AI 모델과 같이 사전 학습과 후처리(post-training)를 통해 글을 잘 쓰는 모델이 주류였다. 두 번째 단계는 강화학습 기반의 ‘추론 Al(thinking Al)’의 시대다. 긴 사고연쇄(chain-of-thought), 에이전트 워크플로, 수리적 추론을 수행하는 모델들이 등장하면서, AI는 단순한 정보 생성기가 아니라 의사결정 보조 도구로 진화하고 있다. 이 변화는 반도체 하드웨어 수요 구조 자체를 흔든다. 한때 GPU 일변도였던 AI 가속기 시장은 이제 구글 TPU, 메타 MTIA, AWS Trainium(트레이니움), 마이크로소프트 Maia(마이아), 오픈AI(OpenAI) 자체 칩, 애플 자체 칩 등 ‘ASIC 다극화’ 국면에 들어섰다. 핵심은 이들 칩이 모두 첨단 노드(N2~N3급)와 HBM3e/HBM4 같은 고대역폭 메모리, 그리고 CoWoS 계열 첨단 패키징을 공통의 토대로 삼는다는 점이다. 다시 말해, AI 컴퓨팅의 다양화가 진행될수록 메모리, 패키징, 소부장 같은 한국이 상대적으로 강하거나 육성하려는 영역의 수요는 오히려 더 두꺼워지고 있다. 엔비디아가 그리는 ‘AI 팩토리’ 청사진도 이 흐름과 정확히 맞물린다.(그림 1) CPU(오케스트레이터), GPU(병렬 연산), DPU(데이터 이동 및 보안), 추론 ASIC(주문형 반도체), 그리고 미래에는 QPU(양자처리장치)까지 워크로드를 분해해 각 엔진에 최적 배분한 뒤 다시 하나의 플랫폼으로 묶는 구조다. 이 구조에서 가장 큰 병목은 ‘연산 그 자체’가 아니라, 엔진 사이를 흐르는 데이터의 대역폭과 지연시간이다. 결국 AI 시대의 반도체 경쟁력은 단일 노드의 미세화가 아니라, ‘시스템 수준에서 얼마나 잘 합치는가(co-optimization)’로 옮겨가고 있다.   그림 1. AI 워크로드는 분해되어 각 엔진에 배분된 뒤 통합 플랫폼으로 다시 결합된다. 메모리-인터커넥트-전력-냉각이 반도체 소부장의 새로운 경쟁축으로 자리매김하고 있다.   AI를 반도체 제조에 적용한다는 것의 진짜 의미 AX(AI 전환, Al transformation)는 단순히 ‘공정에 AI를 붙이는 일’이 아니다. AX의 본질은 산업 전반에 걸쳐 데이터와 의사결정 구조를 재편하는 작업이며, 반도체 소부장 영역은 그중에서도 가장 까다로운 사례로 볼 수 있다. 산업통상부와 주요 제조업계가 추진하는 ‘제조 AX 얼라이언스(M.AX)’가 한국 산업 특화 AI 모델, AI 반도체 집적 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, 디지털 트윈, 합성 데이터 증강 등을 묶어 다루는 이유도 여기에 있다. 무인화, 자동화, 예지보전, 다품종 소량생산을 동시에 달성해야 하기 때문이다.   LLM이 부딪히는 ‘보이지 않는 벽’ 그렇다면 왜 그토록 뛰어난 LLM이 막상 제조 현장에 들어가면 “그럴듯한 예측과 묘사” 수준에 머무는가? 핵심 원인은 네 가지다. 첫째, 산업 데이터의 대부분은 통제된 실험 데이터가 아니라 관측 데이터이며, 인과관계가 아닌 상관관계만을 학습한 모델은 ‘만약 X를 바꾸면 Y가 어떻게 변할까’라는 개입(intervention) 질문에 답하지 못한다. 둘째, 숨겨진 변수(confounder)와 운영 편향이 거짓된 상관을 만든다. 예를 들어 불량률이 높은 날 숙련자를 더 투입하다 보면, ‘숙련자가 늘면 불량이 늘어난다’는 엉뚱한 역상관이 데이터에 새겨진다. 셋째, 설비 교체나 원료 변경 혹은 계절 변화로 인해 분포가 끊임없이 이동(distribution shift)하므로, 상관관계 기반 모델은 학습한 분포를 벗어나는 순간 급격히 성능이 저하된다. 넷째, 제조의 목적함수는 수율만이 아니라 에너지, 안전, 비용, 납기를 동시에 만족시키는 다목적 최적화이며, 이는 본질적으로 인과적 이해를 요구한다.   벽을 넘어서기 위한 두 개의 다리: 온톨로지와 인과추론 온톨로지 : 기계가 현장을 이해하게 만드는 번역기 데이터-DX-AX-AI로 이어지는 모든 연결 부위가 제대로 연결되어 있지 않다면 아무리 큰 모델도 무용지물이다. 이 단절을 잇는 첫 번째 다리가 ‘온톨로지(ontology)’다.(그림 2) 온톨로지는 설비, 공정, 제품, 품질이라는 현장의 모든 대상을 기계가 이해하는 ‘공통 사전’이자 ‘공통 의미 체계’다. 의미가 부여된 측정치, 체계적인 식별자, MES(제어 시스템)와 ERP(전사 관리 시스템)의 시간축 통합, 그리고 작업 규정, 안전 규칙, 노하우와 같은 암묵지의 디지털화. 이 네 가지가 온톨로지의 출발점이다. 현실적인 접근은 ‘대형 완성형 온톨로지’가 아니라 ‘최소기능 온톨로지(minimum viable ontology)’의 3층 구조다. 공장별로 매핑(local mapping) 위에 산업별 확장(industry extension)을 얹고, 그 위에 산업 간 호환을 보장하는 공통 코어(core)를 두는 식이다. 반도체 소부장의 경우, 제품 온톨로지 아래로 소재(조성 및 물성), 부품(설계 및 공정), 장비(파라미터 및 유지보수)의 세 갈래가 뻗고, 각 도메인 사이를 지식 그래프로 연결한 뒤 ISO 23247(디지털 트윈), SEMI E10/E79(장비), MatML(소재), EMMO(유럽 멀티스케일 온톨로지) 같은 표준 인터페이스 계층 위에 AI 신소재 탐색·공정 최적화, 예측 정비, 공급망 추적 응용을 올리는 구조가 자연스럽다.   인과추론 : 전면 규명보다 국소 의사결정부터 두 번째 다리는 인과추론이다. 시스템 전체에 대한 인과 모델을 한 번에 짜는 것은 거의 불가능하다. 따라서 단계적 접근이 필요하다. 가까운 미래(phase 1)에는 국소 인과효과 추정(local causal effects)에 집중한다. 예컨대 ‘특정 온도 구간에서 압력 변경이 수율에 미치는 평균 처치효과(ATE)와 조건부 처치효과(CATE)’를 추정해 즉시 의사결정에 반영하는 식이다. 디지털 트윈과 제어 로그를 활용해 자연실험이나 A/B 테스트와 유사한 준-실험 설계(quasi-experimental design)도 가능하다. 이 단계의 목적은 ‘원인을 완벽히 규명하는 것’이 아니라, ‘외부 조건이 바뀌어도 덜 실패하는 강건한 운영 정책’을 설계하는 것이다. 더 먼 미래(phase 2)의 목표는 미국 에너지부의 ‘제네시스 미션(Genesis Mission)’이 그리는 그림과 닮아 있다. 로봇 실험실과 AI를 연동해 ‘개입 데이터’를 체계적으로 생성하고, 인과 모델과 정책 학습을 닫힌 순환구조(closed-Loop)로 가속하는 것이다. 한국 소부장 산업이 단번에 거기까지 갈 필요는 없다. 다만 그 방향성을 분명히 인지하고, 매 단계에서 인과적 사고를 선택지에 올려두어야 한다.   그림 2. 소부장 도메인은 지식 그래프와 표준 인터페이스(ISO 23247, SEMI E10/E79, MatML, EMMO)를 통해 통합되며, 그 위에 AI 신소재 탐색·공정 최적화·예측 정 비·공급망 추적 응용이 작동한다.   메모리 장벽이 만드는 새로운 반도체 소부장 혁신 압력 AI 반도체의 성능은 더 이상 연산 코어만으로 결정되지 않는다. 지난 20년간 하드웨어 FLOPS(초당 부동소수점 연산)는 9만 배 증가했지만, DRAM 대역폭과 인터커넥트 대역폭은 30배 성장에 그쳤다. 이른바 ‘메모리 장벽(memory wall)’이다. AI 칩에서 90~95%의 에너지가 메모리의 입출력과 로드·언로드에 소비되며, 연산 지연시간(latency)의 60~70%는 이 메모리 장벽에서 발생한다. 산술연산강도(arithmetic intensity)가 낮은 워크로드일수록 더 빨리 포화되기 때문에, AI 반도체의 진짜 경쟁은 ‘얼마나 많은 코어를 박느냐’가 아니라 ‘메모리에 얼마나 가까이 붙느냐’의 싸움이 되었다. 이 압력은 한국이 강한 메모리·패키징 영역으로 곧장 전이된다. 첫째, 어드밴스드 메모리 장치 자체의 혁신이 필요하다. 임의접근 지연시간 단축, MRAM/ReRAM/PCRAM 같은 비휘발성 소자, TSV 기반 3D 적층이 핵심이다. 둘째, 패키징 인터커넥트는 광 링크(photonics link), 칩렛 기반 모듈, 에너지 효율 극대화로 진화한다. 셋째, 아키텍처와 소프트웨어가 함께 최적화되는 DTCO(design-technology co-optimization), PIM(processing-in-memory), 스마트 스크래치패드, 메모리 소프트웨어, 데이터 레이아웃 프리패칭 등이 빠르게 부상한다. 현장의 본딩 기술 경쟁이 이를 단적으로 보여준다. SK하이닉스의 MR-MUF는 매스 리플로 몰디드 언더필 방식으로 열전도 성능을 극대화하며 현재 가장 검증된 주력 방식이다. 삼성전자는 NCF(비전도성 필름)+TCB(열압착) 조합으로 미세 피치에서의 정밀도와 고단 적층을 노리고 있다. 그리고 모두가 16단 이상 고적층을 위한 차세대 해법으로 ‘하이브리드 본딩(hybrid Bonding : 범프(bump) 자체를 없애고 구리 접점으로 직연결하는 방식)’을 향해 가고 있다. 결합 밀도, 정렬 정밀도, 장기 신뢰성 관점에서 수율을 어떻게 극복할 것인가가 향후 5년의 승부처다. 그러나 GPU-HBM 패키지(SiP)에서 일단 불량이 발생하면, 원인 규명에 들어가는 자원은 천문학적이다. AI 기반 검사·신호 모델링, 디지털 트윈을 활용한 가상 테스트, 그리고 연합 학습을 통한 현장 데이터 학습 전략이 ‘선택’이 아니라 ‘필수’가 되는 이유가 여기에 있다. 더 본질적으로, 첨단 패키징 소재에는 기계·열·전기·광학·계면 등 최소 다섯 가지 이상의 물성이 동시에 요구된다. 소재-소자-접합-양산 최적화는 더 이상 순차적 방식으로 풀리지 않는다. 동시 병렬-가속적 방식이 요구되고 있는 것이다.   소재 설계의 패러다임 전환 : Al-Driven Materials Discovery 전통적인 실험계획법(DOE)은 명확한 한계를 안고 있다. 선형적·순차적이며, 다중 스케일/차원/물리의 동시 최적화는 기본적으로 수학적으로 해결하기 쉽지 않다. ‘아직 모르는 것을 모른다(unknown unknowns)’가 가득한 N차원 공간에서 제한 요소들을 뭉뚱그려 가정하고 시간 스케일 차이를 무시한 결과, 시간과 자원은 낭비되고 초기 후보군 필터링 효율은 낮다. 결정적으로 고객사 인증 데이터와 추론을 반영하기 어려워, 인증 라운드가 곧 비용 증가와 시장 진입 지연으로 직결된다. 패러다임 전환의 방향은 분명하다. 과거의 ‘인간 직관 중심의 순방향 시뮬레이션’과 현재의 ‘대량 계산 데이터 기반 데이터 드리븐 AI’를 거쳐, 미래는 ‘자율 실험실(autonomous labs)’이다. AI 에이전트와 로봇이 능동적으로 가설을 수립·실행하고, 성공한 데이터뿐 아니라 실패한 네거티브 데이터까지 100% 무손실 자동 캡처하며, 다중 목적함수를 동시에 최적화한다. 단일 소재의 상용화에 10~20년이 걸리던 시간 축이, 이론적으로는 한 자릿수 배수로 압축될 수 있다.   MOBO와 PINN : 두 개의 핵심 엔진 이 패러다임을 떠받치는 두 엔진이 다목적 베이지안 최적화(MOBO : multi-objective bayesian optimization)와 물리 정보 신경망(PINN : physics-informed neural network)이다. MOBO는 다출력 가우시안 프로세스(MOGP) 같은 서로게이트 모델, qEHVI나 CEHVI 같은 획득함수, 그리고 베이지안 최적화 진화 알고리즘 강화학습 같은 탐색 패러다임을 조합해, 적은 실험 횟수로 파레토 프론트(Pareto front)를 효율적으로 탐색한다. PINN은 AI가 추상적으로 상상하는 공간을 물리법칙(나비에-스토크스 방정식, 픽의 법칙, 아레니우스 동역학 등)이 작동하는 현실 공간으로 ‘편집’해 준다. 전통적 머신러닝이 2nm 식각 프로파일을 학습하기 위해 500장 이상의 웨이퍼 데이터를 요구할 때, 손실 함수에 유체역학을 직접 박아 넣은 PINN은 데이터를 약 10배 줄이고 비물리적 환각(hallucination)을 차단한다. 10nm에서 학습한 물리 계층을 그대로 동결한 채 50장의 2nm 웨이퍼 데이터만으로 미세 조정해 만족할 만한 정확도에 도달하는 ‘전이 학습’도 가능해진다. 이 흐름이 가져오는 산업적 효과는 결코 추상적이지 않다. 시장 진입 시간(time-to-market) 30~40% 단축, R&D 시뮬레이션 예산 50~60% 절감, 동일 노드 성숙도에서 5~10%포인트의 수율 향상, 그리고 CHIPS Act 세액공제 같은 정책 지원의 적극적 활용 가능성 등은 모두 정량적으로 추적 가능한 효과다.   사례 : EUV 리소그래피용 금속산화물 포토레지스트 이 모든 논의가 너무 이론적으로 추상적 방향으로 치우치지 않도록, 한 가지 구체적 사례를 들어보자. 0.55 NA 아나모픽(anamorphic) 광학을 사용하는 차세대 EUV 리소그래피의 핵심 난제는 ‘RLS 트릴레마(resolution-LER-sensitivity trilemma)’다. 30nm 이하로 떨어지는 초점 심도(DoF)는 20nm 미만의 초박막 포토레지스트(PR, 광감응재)를 강요하고, 얇아진 막은 광자를 12% 적게 흡수하므로 광자 산탄 잡음(photon shot noise)이 지배적이 된다. 14nm 피치, 20mJ 도즈 조건에서 가장자리 부피에 도달하는 광자는 약 1130개 수준에 불과해 푸아송 잡음(Poisson noise)이 선예도(LER : line-edge roughness)을 1.36nm 이상으로 끌어올린다. 잡음을 잡으려 도즈를 높이면 처리량이 떨어지고, 후노광 베이크(PEB) 온도를 낮추면 반응이 불완전해진다. 단일 소재로는 풀리지 않는 ‘물리 한계 트릴레마’다. 기존의 화학증폭형 레지스트(CAR)는 EUV 흡수율이 낮고 PFAS 규제 리스크에 취약하다. 금속산화물 레지스트(MOR)는 EUV 흡수율이 5배 높고 PFAS 컴플라이언스를 통과하지만, 결함 밀도가 여전히 도전적이다. 이 문제를 푸는 접근이 PINN과 머신러닝 원자간 포텐셜(MLIP)의 결합이다. 약 300개의 DFT 구조(금속산화물 클러스터 + 유기물 리간드 분자)에 대한 능동 학습(active learning), 이완 에너지, HOMO-LUMO 갭 기준 스크리닝, 학습된 모델의 DFT 검증, 그리고 시간의존 밀도범함수론(TD-DFT)을 통한 들뜬 상태 계산을 결합하면, DFT-MD-KMC-연속체 역학·광학에 걸친 다중 스케일 다중 물리 문제를 ‘가상 팹 퍼널(Virtual Fab Funnel)’ 방식으로 처리할 수 있다.(그림 3) 10만 개의 생성형 후보군에서 시작해 빠른 물리 필터-중간 충실도 시뮬레이션-고충실도 TCAD를 거쳐 실제 합성 검증할 2~3종의 후보로 압축하는 이 접근은, 전통적 다구치 L27 DOE 대비 비용을 약 절반, 시간을 약 60% 줄이는 것으로 추정된다.   그림 3. 생성형 풀 → 물리 필터 → 중간 충실도 시뮬레이션 → 고충실도 TCAD → 실험 합성으로 이어지는 ‘가상 팹 퍼널’은 시간을 50%, 비용을 40% 줄이고 성공률 을 10~20배 끌어올린다.   진짜 병목은 Lab이 아니라 Lab-to-Fab 그러나 한 가지 냉정한 사실을 짚어야 한다. AI가 소재 발굴을 10배 가속해도, 실제 매출까지의 주기(time-to-revenue)는 50% 정도밖에 줄지 않는다. 진짜 병목은 ‘고객 승인 대기’ 구간이다. 기존 방식에서는 소재 발굴 12개월, 공정 최적화 6개월, 내부 인증 4개월, 고객 재인증 12개월의 총 34개월이 소요된다. AI를 도입해 발굴 단계를 12개월에서 1.2개월로 압축해도, 고객 승인 대기 10개월이 그대로 남아 총 16.2개월 수준에 머문다. 90%를 단축한 것 같지만 전체 리드타임은 절반밖에 줄지 않는 셈이다. 패러다임 전환이 한 번 더 필요하다. AI 기반 소재·공정 개발 가속화를 ‘내부용 도구’ 차원을 넘어 ‘고객 인터페이스’로 격상시켜야 한다. 사후 검증에 불과했던 고객사 인증을 아예 설계 단계부터 반영하고, 고객사의 인증 데이터를 가우시안 프로세스의 사전분포(prior)로 인코딩해 두는 식이다. 인증 관점은 사후 병목(afterthought)에서 ‘설계 단계 통합(by design)’으로, 고객 관계는 단순 공급자-구매자에서 ‘리스크 셰어링 파트너’로, 정보 흐름은 단절된 블랙박스에서 ‘투명한 대시보드’로, 인증 모드는 점진적·단절적 이벤트에서 ‘연속적 상태 모니터링’으로 옮겨가야 한다. 이것이 단순한 ‘AI 적용’이 아니라 ‘AI 기반 파운드리(Al-Driven Foundry)’ 전략의 본질이다.   자율 실험실이라는 종착점 이 흐름의 자연스러운 종착점이 자율 실험실(SDL : self-driving lab)이다. AI가 다음 실험을 제안하고, 로봇이 합성하며, 자동화된 측정 장비가 데이터를 수집해 다시 AI에 피드백하는 폐쇄 루프다. HBM packaging 소재를 예로 들면, 충전재 종류, 충전율, 입자 크기, 에폭시 수지 조성 등을 설계 공간으로 정의한 뒤, 분자 동역학(MD) 시뮬레이션과 소량 도포, 레오미터(rheometer)의 중간 충실도 유체역학 실험, 실제 패키징이나 열충격(TCT) 신뢰성 평가의 다중 충실도 실험을 GP-MOGP 서로게이트와 EHVI 획득함수로 묶어 운영한다. 액상 분배 로봇, 자동 경화 오븐, 레이저 플래시법(열전도), TMA/DMA(CTE), 열충격 챔버를 자동 측정으로 묶고 나면, 탐색 횟수는 약 1/20로, 실험 사이클은 2~3일에서 6시간 수준으로 줄어든다. OLED 발광 소재의 경우는 SMILES 표현을 GP에 직접 입력하는 타니모토(Tanimoto) 커널을 활용해 이산적인 분자 공간을 연속 파라미터 없이 탐색하고, 톰슨 샘플링으로 병렬 합성을 분산시키는 식이다.   AX 전환 프레임워크와 시뮬레이터 이상의 논의를 '무엇을 어떻게 할 것인가'의 단계론으로 정리하면 다섯 단계가 도출된다. 1단계 : DX 기반 구축(데이터 수집-표준화 온톨로지 설계 디지털 인프라) 2단계 : AI 파운데이션 모델 도입(LLM, GNN, 확산, 서로게이트 모델 선택과 사전학습) 3단계 : 도메인 특화 파인튜닝(소재 물성, 장비 공정, 부품 신뢰성 데이터 기반의 미세조정) 4단계 : 디지털 트윈과 서로게이트 모델(실시간 공정 시뮬레이션, 가상 실험, 예측적 품질 관리) 5단계 : 산업적 가치 창출(개발 주기 단축, 수율 개선, 비용 절감, 한계 극복) 이 다섯 단계는 소부장의 세 도메인에서 동시에 진행되어야 하며, 각 도메인은 자체 핵심 모델을 갖는다. 소재는 IBM의 Materials Foundation Model에 MACE와 베이지안 최적화를 결합한 형태, 부품은 비전 트랜스포머와 PINN, 디지털 트윈의 결합, 장비는 PINN과 트랜스포머, 강화학습 에이전트의 조합이 자연스럽다. 전공정의 8단계(산화 – 포토리소그래피 – 식각 – CVD – 이온주입 – CMP – PVD – 열처리)를 하나의 디지털 트윈으로 묶으면, 각 단계의 수율을 곱한 누적 수율(cascading yield)이 시각화된다. 여기에 소재 순도(3N~6N), 장비 노후화, 다운타임, 대기시간(0~24시간) 같은 외부 영향 요인을 ‘섭동 계층(perturbation layer)’으로 얹으면, 시나리오 엔진이 ‘소부장 교체 효과 추정’, ‘민감도 분석’, ‘병목 공정 식별’, ‘ROI 계산’ 같은 왓이프(what-lf) 분석을 즉시 수행한다. 개별 챔버 단위에서는 PECVD SiN 증착 공정 시뮬레이터처럼 챔버 온도, 압력, 전구체 유량, RF 파워를 슬라이더로 조절하면서 증착 속도 균일도·막 응력·표면 거칠기, 파티클 리스크, 건강도를 실시간 모니터링하는 것도 가능하다. 결국 이런 챔버 시뮬레이터는 ‘보기 좋은 그림’이 아니라 ‘의사결정 도구’로 활용될 수 있다.   맺음말 : 한국 반도체 소부장의 새로운 운영체계 AI 시대의 반도체 경쟁력은 단일 노드의 미세화에서 시스템 수준의 공동 최적화로 무게 중심이 옮겨갔다. 메모리 장벽이 만드는 혁신 압력, HBM4–HBM4E–하이브리드 본딩으로 이어지는 적층 경쟁, 첨단 패키징 소재의 다물리 동시 최적화, 그리고 EUV MOR 같은 차세대 소재 개발, 이 모든 영역에서 한국이 가진 자산은 결코 작지 않다. 그러나 그 자산이 ‘제조 AX’라는 새로운 운영체계 위에서 작동하지 않으면, 자산의 잠재력은 빠르게 평가절하된다. 앞에서 짚었듯이, 제조 AX의 본질은 ‘좋은 모델을 가져와서 데이터에 적용하는 일’이 아니다. 데이터–DX–AX–AI로 이어지는 단절된 조인트를 잇는 ‘온톨로지’라는 다리, 상관관계가 아닌 인과관계로 의사결정을 개선하는 ‘인과추론’이라는 다리, 그리고 사후 검증이 아닌 설계 단계 통합으로 격상되는 ‘고객 인증’이라는 다리를 동시에 놓는 작업이다. 이 세 다리 위에 MOBO, PINN, SDL이라는 도구가 얹히고, 그 위에서 비로소 한국 반도체 소부장은 ‘기술 경쟁’을 넘어 ‘운영체계 경쟁’의 무대에 오른다. 기술 확보 자체가 최종 목적이 되어서는 안된다. AI도, 디지털 트윈도, 자율 실험실도 결국은 ‘더 빨리, 더 정확하게, 더 적은 비용으로 의사결정하기 위한 수단’이다. 이 점을 분명히 하는 순간 ‘무엇부터 시작할 것인가’라는 질문에 대한 답은 의외로 단순해진다. 가장 작은 의사결정 단위에서 데이터를 잇고, 그 데이터에 의미를 부여하고, 의미가 부여된 데이터로 인과적 질문을 던지는 것부터 시작되어야 한다. 한국 반도체 소부장의 다음 10년은 그 작은 출발점에서 결정될 것이다.   ■ 권석준 성균관대학교 화학공학부 교수 및 공과대학 부학장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.