세일즈포스는 구글 클라우드와 파트너십을 강화하고, 양사의 플랫폼 전반에서 업무 흐름을 하나로 잇는 AI 에이전트 통합을 확대한다고 밝혔다. 이번 협력은 기업이 겪어온 데이터 파편화와 시스템 간 단절 문제를 해결하는 데 목적을 두었다. 양사의 협력으로 기업은 업무용 메신저를 넘어 에이전틱 업무 운영체제를 지향하는 슬랙(Slack)과 협업 도구인 구글 워크스페이스(Google Workspace) 환경에 AI 에이전트를 즉시 배치할 수 있게 됐다. 세일즈포스의 AI 에이전트 플랫폼인 ‘에이전트포스(Agentforce)’와 구글의 ‘제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)’가 유기적으로 연동되어 사용자는 업무 흐름을 끊지 않고도 데이터를 안전하게 활용할 수 있다.     사용자는 슬랙에서 자연어로 요청하는 것만으로 구글 슬라이드, 문서, 시트 등에 흩어진 정보를 정리해 보고서를 만들 수 있다. 제미나이 엔터프라이즈가 슬랙에 직접 통합되면서 구글 미트(Google Meet) 녹취록 생성과 대화 요약, 통합 검색 등 비서 기능도 제공한다. 세일즈포스는 이를 통해 비즈니스 맥락 파악부터 실행까지 전 과정을 아우르는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 전환을 앞당길 수 있을 것으로 보고 있다. 영업 분야에서는 ‘에이전트포스 세일즈’가 제미나이와 협업해 잠재 고객 응대와 회의 브리핑 작성, 계약 리스크 감지 등을 자동으로 수행한다. 이를 통해 영업 담당자는 반복적인 행정 업무 대신 고객 관계 구축에 더 집중할 수 있다. 기술적으로는 데이터를 옮기지 않고 실시간으로 활용하는 ‘제로 카피’ 구조가 핵심이다. 에이전트포스는 세일즈포스의 ‘아틀라스 추론 엔진’을 통해 제미나이 모델을 지원하며 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상 데이터까지 분석해 복잡한 비즈니스 문제를 해결한다. 보안을 위해 구글 레이크하우스 기반의 제로 카피 기술을 적용해 데이터가 저장된 위치에서 직접 정보를 읽어오는 방식을 사용한다. 또한 세일즈포스의 인포매티카(Informatica)를 기반으로 워크데이, SAP 등 외부 데이터에도 일관된 보안 정책을 적용해 구글 빅쿼리에서 통합 관리할 수 있도록 돕는다. 세일즈포스에 따르면 현재 1400개 이상의 고객사가 에이전트포스 내에서 제미나이를 활용하고 있다. 이커머스 기업 웨이페어는 고객 서비스와 물류 부문에 에이전트를 도입했으며 유통기업 펩코는 6400만 개의 고객 데이터를 2400만 개로 통합해 개인화 마케팅 접점을 25% 늘렸다. 구글 클라우드의 카르틱 나라인 최고 제품 및 비즈니스 책임자는 “이번 협력으로 고객은 플랫폼에 흩어진 데이터를 안전하게 연결해 성과를 빠르게 내고 확장 가능한 에이전틱 인프라를 구축할 수 있게 됐다”고 설명했다. 세일즈포스의 스리니 탈라프라가다 사장은 “에이전틱 AI 도입을 위해서는 전사적으로 작동하는 강력한 인프라가 필수이며 구글 클라우드와의 파트너십이 전환 속도를 높이는 발판이 될 것”이라고 강조했다. 세일즈포스 코리아의 박세진 대표는 “이번 파트너십 확대는 국내 기업들이 에이전틱 AI를 실무 혁신으로 연결하는 중요한 전환점이 될 것”이라면서, “한국 기업들이 보다 빠르고 안전하게 자율 운영 체계를 갖출 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

SAP는 4월 20일~24일 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다. SAP는 이번 박람회에서 ‘신뢰할 수 있는 오케스트레이션과 더 스마트한 실행’을 주제로 에이전틱 AI 기반의 제조 및 공급망 혁신 설루션을 공개한다고 전했다. 비즈니스 AI가 기업의 핵심 운영 프로세스를 어떻게 혁신하는지에 대한 구체적인 비전을 제시한다는 계획이다. SAP의 크리스티안 클라인 CEO는 이번 행사에서 AI 전략적 목표를 실제 비즈니스 실행으로 전환하는 방법론에 대해 발표한다. 그는 제조업계가 마주한 원가 상승과 글로벌 경쟁 심화 등의 문제를 해결하기 위해 AI를 비즈니스 프로세스에 직접 내재화하는 방향성을 강조할 예정이다. SAP는 비즈니스 AI가 포함된 제조, 공급망, 클라우드 ERP 애플리케이션을 통해 기업이 시장 변화를 새로운 성장 기회로 전환하도록 지원한다. 특히 이번 박람회에서 선보이는 에이전틱 AI는 핵심 워크플로에 통합되어 작동한다. AI 에이전트가 변화를 감지하고 운영 제약 조건을 분석해 최적의 행동을 실시간으로 자동 실행하는 방식이다. 이를 통해 기업이 단순한 가시성 확보를 넘어 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 SAP의 설명이다.     SAP는 설계와 계획부터 제조, 물류, 자산 관리에 이르는 전 과정에서 데이터와 프로세스를 통합한다. SAP 공급망 오케스트레이션 설루션은 실시간 지식 그래프와 생성형 AI인 쥴(Joule)의 역량을 결합해 다단계 공급업체 네트워크의 위험을 사전에 감지한다. 또한 디지털 제품 여권과 전자 인보이스 컴플라이언스 등 규제 준수 기능을 비즈니스 프로세스에 내재화해 복잡한 글로벌 규제 환경에서도 지능적인 사업 확장을 돕는다. 글로벌 파트너사와의 협업도 강화한다. SAP는 액센츄어, 삼일PwC, 캡제미니 등과 함께 엔드 투 엔드 제조 및 공급망 설루션을 시연하며, 스노우플레이크와는 데이터 세션을 공동 진행한다. 아울러 제조 가치사슬 전반에서 기업 간 데이터를 안전하게 교환하는 ‘매뉴팩처링-X’ 이니셔티브를 통해 디지털 제조 생태계 구축에서의 역할을 보여준다. 현장 부스에서는 방문객을 위한 가이드 투어와 체험 공간이 운영된다. 독일 공작기계 기업 DMG 모리의 CNC 머신이 부품을 생산하고 울만 패키징 머신에 투입하는 실물 연동 시연이 진행된다. 휴머노이드 로봇이 자율적으로 피킹과 패킹 작업을 수행하는 시연을 통해 디지털 의사결정이 물리적 실행으로 연결되는 미래 제조 현장을 확인할 수 있다. SAP의 도미닉 메쯔거 공급망 관리 부문 최고제품책임자는 “제조 기업은 복잡성을 관리하면서 변화에 민첩하게 대응해야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “에이전틱 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 내재화해 시장 변화를 실시간으로 감지하고 즉각적인 실행으로 연결하도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 메타와 온프레미스와 클라우드를 아우르는 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 메타는 자사의 장기적인 AI 인프라 로드맵 지원을 위해 훈련과 추론에 최적화된 하이퍼스케일 데이터센터를 구축할 예정이다. 이번 파트너십을 통해 엔비디아 CPU와 수백만 대의 엔비디아 블랙웰(Blackwell), 루빈(Rubin) GPU가 메타의 페이스북 오픈 스위칭 시스템(Facebook Open Switching System) 플랫폼에 대규모로 배포되며, 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 스위치가 함께 통합될 예정이다. 엔비디아와 메타는 데이터센터 프로덕션 애플리케이션에 Arm 기반 엔비디아 그레이스(Grace) CPU를 배포하기 위해 지속적으로 협력 중이다. 이는 메타의 장기적인 인프라 전략의 일환으로, 데이터센터 전반에서 전력 대비 성능을 개선하고 있다. 이번 협력은 엔비디아 그레이스 단독 아키텍처의 첫 대규모 배포 사례로, CPU 생태계 라이브러리에 대한 공동 설계와 소프트웨어 최적화 투자를 통해 세대별 전력 대비 성능을 지속적으로 향상시키고 있다. 또한 양사는 엔비디아 베라 CPU 배포를 위해 협력하고 있으며, 2027년 대규모 배포 가능성을 검토하고 있다. 이를 통해 메타의 에너지 효율적인 AI 컴퓨팅 역량을 한층 확장하고, Arm 기반 소프트웨어 생태계 발전을 가속화할 계획이다. 메타는 엔비디아 GB300 기반 시스템을 도입하고, 온프레미스 데이터센터와 엔비디아 클라우드 파트너(NVIDIA Cloud Partner : NCP) 배포 환경을 아우르는 통합 아키텍처를 구축할 예정이다. 이를 통해 운영을 간소화하는 동시에 성능과 확장성을 극대화할 수 있다. 또한 메타는 인프라 전반에 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 네트워킹 플랫폼을 도입해, AI 규모에 최적화된 네트워킹을 제공하고 있다. 이를 통해 예측 가능한 저지연 성능을 보장하고, 활용도를 극대화하며, 운영과 전력 효율성을 향상시킬 예정이다. 한편, 메타는 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)을 왓츠앱(WhatSAPp)의 프라이빗 프로세싱(private processing)에 도입했다. 이를 통해 사용자 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하는 동시에, 메시징 플랫폼 전반에 AI 기반 기능을 구현할 수 있다. 양사는 왓츠앱을 넘어 메타 포트폴리오 전반에 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅 역량을 확장하기 위해 협력하며, 대규모 프라이버시 강화를 위한 AI를 지원하고 있다. 엔비디아와 메타의 엔지니어링 팀은 메타의 핵심 워크로드 전반에 걸쳐 최첨단 AI 모델을 최적화하고 가속화하기 위한 심층 공동 설계를 진행하고 있다. 이러한 협력은 엔비디아의 풀스택 플랫폼과 메타의 대규모 프로덕션 워크로드를 결합해, 전 세계 수십억 명이 사용하는 새로운 AI 기능의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 한다.     엔비디아의 젠슨 황 창립자 겸 CEO는 “메타처럼 대규모로 AI를 배포하는 기업은 없다. 메타는 최첨단 연구를 산업 규모의 인프라와 통합해 수십억 명의 사용자를 위한 세계 최대 수준의 개인화와 추천 시스템을 제공하고 있다. 엔비디아는 CPU, GPU, 네트워킹, 소프트웨어 전반에 걸친 긴밀한 공동 설계를 통해 메타 연구진과 엔지니어들이 차세대 AI 혁신을 위한 기반을 구축할 수 있도록 엔비디아 풀스택 플랫폼을 제공하고 있다”고 말했다. 메타의 마크 저커버그 창립자 겸 CEO는 “엔비디아와의 협력을 확대해 베라 루빈 플랫폼을 활용한 최첨단 클러스터를 구축함으로써, 전 세계 모든 사람에게 개인 맞춤형 슈퍼 인텔리전스를 제공하게 돼 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다.

SAP코리아가 3월 19일 ‘제조 및 공급망 혁신을 위한 SAP 커넥트 데이(SAP Connect Day for Supply Chain)’를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 세계 최대 산업 박람회인 ‘하노버 메세(Hannover Messe) 2026’의 핵심 내용을 미리 살펴보는 프리뷰 성격의 세미나다. SAP코리아는 산업 전반에 적용되는 AI 기반 자율화와 연결성을 중심으로, 실제 제조 현장과 공급망 운영에 도입되는 AI 에이전트 및 피지컬 AI 기술의 최신 동향과 앞으로의 방향을 공유할 예정이다. 행사 기조연설에는 SAP의 도미닉 메쯔거 공급망 관리 부문 최고제품책임자(CPO)가 ‘AI 기반의 최적화된 공급망으로 커넥티드 엔터프라이즈 구현 내 AI(AI in SCM)’을 주제로 SAP의 글로벌 공급망 전략을 발표한다. 이어 하겐 호이바흐 SAP 공급망 관리 부문 최고마케팅책임자(CMO)가 하노버 메세 2026에서 공개될 주요 쇼케이스를 직접 소개하며, 현장에서 한국 SCM 전문가들과 함께 하는 부스 투어 사전 신청 및 라이브 포럼 등의 현장 이벤트 안내를 받을 수 있다. 오후 세션에서는 국내 제조 및 공급망 혁신 현황에 대한 현대글로비스 미래혁신센터 한규헌 상무의 강연과 함께, 글로벌 시장을 선도하는 국내 주요 대기업의 실질적인 제조 혁신 성과를 공유한다. 특히 자동차, 반도체, 이차전지 등 한국을 대표하는 핵심 산업군의 SAP IBP(통합 비즈니스 플래닝) 기반 공급망 최적화 사례를 비롯해 물류 혁신, 스마트 공장 구현을 위한 디지털 스레드 전략 등 국내 기업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 실질적인 해법이 제시될 예정이다.     SAP코리아 신은영 대표는 “공급망 내 AI 기술은 이제 개념을 넘어 실제 제조 현장에서 자율화와 연결성을 구현하는 실전 단계에 진입했다”면서, “이번 행사는 국내 제조 기업들이 하노버 메세의 혁신 기술을 선제적으로 확인하고, 데이터 기반의 의사결정과 지능형 공급망 시스템을 통해 비즈니스 가치를 실현할 수 있는 전략적 기회를 제공할 것”이라고 말했다. 이번 행사는 제조, 생산, 물류 및 IT 기획 분야의 전문가 300여 명을 대상으로 진행된다, 특히 행사장 로비에서는 다수의 파트너사가 참여하는 전시 부스가 운영되어 SAP의 비즈니스 에코시스템을 직접 체험하고 파트너 세일즈를 강화할 수 있는 교류의 장이 마련될 예정이다.

헥사곤(Hexagon)이 IDC가 발표한 IDC 마켓스케이프: 전 세계 석유 및 가스 플랜트 설비 자산 성능 관리(APM) 2025-2026 공급업체 평가에서 리더(Leader)로 선정됐다. 헥사곤의 HxGN APM은 플랜트 설비의 상태와 리스크를 체계적으로 분석하고, 설비 전략을 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 설계된 통합 플랜트 설비 자산 성능 관리 솔루션이다. HxGN APM을 통한 유지보수 효율성 및 ROI 극대화 헥사곤의 HxGN APM 솔루션을 통해 플랜트 운영 기업은 유지보수 업무의 효율성을 높이고, 조기 고장 예방 및 신뢰성 기반 정비(RBM)를 구현할 수 있다. 이는 빠른 투자 대비 효과(ROI) 달성과 운영 비용 절감으로 이어진다. IDC는 보고서를 통해 헥사곤이 이투스 디지털(Itus Digital) 인수로 예지보전, 신뢰성 전략 관리, 리스크 모델링 등 플랜트 설비 자산 성능 관리 역량을 크게 강화했다고 평가했다. HxGN APM은 주요 EAM 및 CMMS 시스템과의 표준 커넥터와 다양한 OT 시스템 연계를 지원해 정유, 가스, 화학, 발전 등 플랜트 산업 전반에 최적화된 기능을 제공한다. AI 기반 플랜트 운영 혁신과 설비 자산 트윈 기술 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스 부문의 조 니콜스 포트폴리오 전략 및 실행 부사장은 이번 리더 선정에 대해 AI 기반 플랜트 운영 혁신에 대한 헥사곤의 지속적인 투자와 기술 경쟁력을 입증하는 결과라고 밝혔다. 헥사곤은 예측 분석, 생성형 AI, 설비 자산 트윈(Asset Twin) 기술을 통해 고객이 설비 리스크를 최소화하고 유지보수 비용을 최적화하며, 플랜트 전 생애주기에 걸쳐 안정적이고 예측 가능한 운영을 실현할 수 있도록 지원할 계획이다. 헥사곤은 이번 석유 및 가스 분야 리더 선정 외에도 글로벌 제조 산업 및 글로벌 유틸리티 플랜트 설비 자산 성능 관리 평가에서 각각 주요 공급업체(Major Player)로 이름을 올렸다. 제조 분야에서는 AI/ML 기능을 결합한 1원칙 기반의 규칙 중심 설비 자산 관리 역량을, 유틸리티 분야에서는 HxGN EAM, SAP, IBM 맥시모 등 엔터프라이즈 시스템과의 연계를 통한 다운타임 감소 및 에너지 효율 개선 성과를 인정받았다. 신규 소프트웨어 기업 옥타브 출범으로 데이터 통찰력 강화 HxGN APM은 헥사곤 AB에서 분사 예정인 신규 소프트웨어 기업 옥타브(Octave)의 핵심 포트폴리오로 자리 잡을 예정이다. 2026년 상반기 출범을 목표로 하는 옥타브는 에셋 라이프사이클 인텔리전스 사업부와 안전, 인프라, 지리공간 사업부, 그리고 ETQ와 브릭시스(Bricsys)를 통합한 순수 소프트웨어 및 SaaS 전문 기업으로 설립된다. 옥타브는 고급 데이터 분석과 AI 기반 기술을 통해 플랜트 및 산업 현장의 복잡한 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 예정이다. 이를 통해 고객의 플랜트 운영 및 유지보수 경쟁력과 의사결정 속도를 동시에 향상시킨다는 전략이다. 한편, 인터그래프코리아와 동일 기업인 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스 사업부는 고객이 보다 수익성 있고 안전하며 지속 가능한 산업 시설을 설계, 건설, 운영할 수 있도록 지원하며 경제 및 환경 지속 가능성에 기여하고 있다.