캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     4월 5일 ‘뿌리산업 컨퍼런스’에서는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 테마로 5편의 발표가 진행됐다. 한국생산기술연구원의 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’에 대해 발표했다. 디지털화(digitalization) 및 디지털 전환(DX)은 대량의 데이터를 수집/분석할 수 있는 기술로 꼽힌다. 주요 선진국은 매스 커스터마이제이션(대량맞춤생산) 및 퍼스널라이제이션(개인화)으로 대표되는 경제 패러다임의 변화에 대응하기 위해 DX 기술을 기반으로 생산 제조 시스템 및 서비스 시스템의 변화를 추진하고 있다. 데이터의 활용을 기반으로 서비스를 개인화/자동화하며 프로세스를 혁신하는 인더스트리 4.0과 스마트 공장이 대표적이다. 스마트 공장의 구성 요소로 ▲공장 내 모든 장비의 소통 ▲공장 내 모든 구성요소의 역할 파악과 협업 ▲자율 운영 등을 꼽은 최태훈 연구소장은 “스마트 공장의 목적과 활용도 측면에서 생산성 향상에 아직 집중하고 있는 것이 국내 뿌리기업의 현실”이라면서, 공정 최적화를 넘어 유연생산과 자율제조를 추진해야 한다고 짚었다. 또한 중견/중소기업의 디지털 전환 확산을 위해서는 대기업의 상생 노력 및 정부의 정책 고민도 중요하다고 덧붙였다.   ▲ 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장   LG전자의 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’ 발표에서 “스마트 공장의 목적을 명확히 하고 긴 여정을 짧게 가져가는 것이 경쟁력이 될 것”이라고 전했다. 송시용 상무가 바라보는 스마트 공장은 새로운 생산 시스템의 초기 기획부터 구축, 안정화, 양산 운영까지 전체 라이프사이클의 경쟁력을 확보하는 수단이다. 이를 위해 양산 운영 단계까지 빠르게 도달하는 것이 스마트 공장 성공의 열쇠라는 것이다. 또한, 송시용 상무는 LG전자가 구축한 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’의 사례를 소개했다. 드림 팩토리는 양산 3년 전부터 초기 기획을 진행했고, 자동화를 위한 표준화와 공용화 등을 선결 과제로 추진했다. 이를 통해 제품 개발, 생산 시스템 및 SCM(공급망 관리), 공법 및 장비 등의 영역에서 자동화와 운영 최적화, AI 기반의 성능 예측과 실시간 설비 데이터 기반 고장 예지 등의 기능을 구축했다. 송시용 상무는 “생산 현장의 직접 영역 외에 간접 영역의 디지털 전환도 함께 추진해야 효용을 높일 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ LG전자 송시용 상무   현대자동차의 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGIS 스마트 팩토리 구축 사례 소개’에 대해 발표했다. 현대자동차는 미래 자동차 생산 기술을 연구 및 실증하기 위한 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGIS)를 구축했다. HMGIS는 현대자동차그룹의 스마트 공장 브랜드인 ‘이포레스트(E-FOREST)’를 실증하기 위한 테스트베드의 역할도 한다. 최영태 상무는 현대자동차가 추구하는 스마트 제조 플랫폼의 핵심 가치로 ▲휴머노이드 로봇 등을 활용한 자동화 ▲공장의 자율 운영 및 소프트웨어 정의 공장(SDF) ▲인체공학적인 스마트 공장 기술 ▲수소 에너지 기반의 넷제로 공장 등을 꼽았다. 또한, 스마트 공장 추진 사례로 ▲산업용 로봇/협동로봇, 머신비전, AI 기술을 활용한 조립 자동화 시스템 ▲자율주행, 통합 관제 기술 등을 활용한 경로 이송 물류작업의 자동화 시스템 ▲제조 현장의 데이터를 시각화/공유하는 IoT 기반의 팩토리 BI(비즈니스 인텔리전스) ▲데이터 분석/비전 품질 검사/생산 관련 정보 및 자동화 가이던스 제공 등을 위한 팩토리 AI를 소개했다.   ▲ 현대자동차 최영태 상무   에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’에 대해 발표하면서 스마트 공장에 대한 큰 그림을 그리는 데에 도움이 될 만한 내용을 소개했다. 공작기계의 역사는 우리가 생각하는 것보다 오래 되어, 맷돌도 초보적인 공작기계로 볼 수 있을 정도이다. 이후 산업혁명 시기에는 증기기관 방적기가 등장하면서 의류의 생산성이 높아지고, 난방과 조리에 쓰고 남은 열을 활용할 수 있게 되면서 조리 기술이 발달하는 등 기계가 생활을 변화시키기도 했다. 특히 정밀가공 기술의 발전은 대포의 성능을 크게 높이면서 국제정세의 변화를 이끌었다. 비교적 최근에는 직렬 공정의 리스크에 대한 고민이 분산시스템과 CPS(사이버 물리 시스템) 등을 고민하게 했고, CNC 머신의 등장은 4차 산업혁명으로 이어지는 시작점이 되었다. 민태기 연구소장은 “이후에도 공작기계는 더 많은 산업과 우리 생활 가까이 자리잡고 있다”면서, “제조현장과 제품 생산의 미래는 성능과 생산성을 넘어 ‘우리의 삶을 어떻게 바꿀 것인가’라는 흥미와 관심이 주도할 것”이라고 전했다.   ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   산업통상자원 R&D전략기획단의 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’에 대한 발표에서 “우리 정부는 자유무역 체제 하에서 기술 패권, 생산성 강화, 디지털 전환과 같은 글로벌 환경 변화에 대응해야 한다는 측면에서 R&D 및 정책 모델의 전환을 추진 중”이라면서, “첨단 전략 기술, 혁신 인재, 개방형 혁신, 산업 융합, 스케일업 등의 키워드를 정책에 반영할 필요성이 커졌다”고 전했다. 정부는 파편적인 과제 지원에 그치지 않고 전략적인 목표 아래 다양한 전문 분야를 연결해 산업 혁신으로 이어질 수 있는 정책 거버넌스에 대한 고민을 하고 있다. 임영목 MD는 이런 흐름에서 향후 정부 R&D 지원 정책의 주된 방향으로 ▲고위험 차세대 기술에 대한 R&D 투자 집중 ▲기업 등 민간의 기술 수요자 중심으로 프로세스 변화 ▲ 산업 단위의 공통 핵심기술에 대한 투자 확대 ▲기업 수요 기반으로 전략적 글로벌 공동 연구 추진 ▲민관 공동투자 대상 기업의 스케일업 지원 ▲선진 연구자의 참여 및 성장 지원 등을 꼽았다.   ▲ 산업통상자원 R&D전략기획단 임영목 MD   같이 보기 : [포커스] 디지털 제조 컨퍼런스, 제조산업 혁신 전략과 디지털 트윈의 활용 방안 소개

빌딩스마트협회는 4월 16일 논현동 건설회관 대회의실에서 빌드스마트 포럼(buildSMART FORUM) 2024를 개최했다. 빌드스마트 포럼 2024에서는 ‘변화하는 AEC : 생성형 Al와 메타버스의 시너지’라는 주제 아래 최근 화제로 떠오르고 있는 생성형 AI와 메타버스가 AEC에서 어떻게 활용되고 있고, 앞으로는 어떻게 발전하며, 업계에서는 어떻게 대응해야 하는지 확인하는 자리를 가졌다. ■ 최경화 국장     이번 포럼에서는 카이스트 손훈 교수, DL이앤씨 이상영 담당, 카이스트 김영철 교수가 기조연설을 진행하였으며, 데이튼대학의 김남균 교수, 에스엘즈 정재헌 대표, 수민함디자인의 함수민 대표, 홍콩폴리텍대학 키이춘(KEE Yee Chun) 교수, 홍콩시립대 하오정(Hao Zheng) 교수 등이 국내외의 다양한 AI 및 메타버스, 그리고 스마트건설 사례와 가능성에 대하여 발표했다.  빌딩스마트협회 안대호 회장은 “다양한 조건을 고려하여 최적의 설계를 도출할 수 있는 생성 Al와 가상공간에서의 협업을 가능케 하는 메타버스 기술의 접목은 시간과 비용을 절감하면서도 혁신적으로 설계 및 시공 프로세스를 개선할 것이다. 이를 통해 우리 산업의 디지털 전환속도를 더욱 가속화하고 획기적인 변화를 만들어낼 수 있을 것으로 기대한다”면서, “이번 포럼이 AEC 산업 변화의 기폭제가 되기를 바란다”고 말했다.   콘퍼런스 주요 발표 소개  DL이앤씨 이상영 담당은 “DL은 2009년부터 BIM을 도입했고, 2017년부터는 BIM으로 건설관리 혁신을 위한 본격적인 노력을 시작했다. 공사관리, 원가관리, 설계관리, MEP 등 다양한 분야에서 건설을 혁신할 수 있는 BIM 시스템을 개발했고, 개발된 시스템을 현업과 프로젝트에 적용하고 있다”고 소개했다.  BIM 시스템을 개발함에 있어서 추구하는 원칙은 개발이 완료되면 즉시 현업에 적용하고 사용 가능한 현실적인 시스템이어야 한다는 것이다. 그렇게 하기 위해서는 내재화하여 만들어져야 하고, 비용 측면에서는 신기술임에도 기존 비용과 동등 이하로 책정되어야 하며, 프로세스 측면에서는 동등 이하의 시간이 소요되어야 한다. 이를 위해 BIM 조직을 갖추고, 비용 절감을 위한 자동화와 공급망을 구축하며, 중요 알고리즘의 기획을 내부 인력으로 자체적으로 수행하고 있다고 밝혔다.  또한 “이제부터는 DL이앤씨가 직접 만든 BIM과 스마트 기술을 내부에서만 활용하는 것이 아니라 활용 범위를 확장하여 건설사의 비즈니스 모델이 신축공사에 치중되어 있는 현실을 타파하고, 스마트 건설 서비스로 사업 영역을 확대하여 대한민국의 건설 기술을 한 단계 성장시키고 건설사의 새로운 수익 모델을 창출하는데 이바지해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한국과학기술원 김영철 부교수는 최근 KAIST 스마트시티연구센터와 KAIST 도시설계연구실에서 인공지능을 도시 분석과 도시 설계에 접목하려는 시도의 연구 결과를 소개했다. 그리고, 새롭게 개발되고 발전하는 인공지능 기술은 도시 분석과 설계 분야에도 많은 변화를 줄 수 있어 효과적으로 활용하기 위해서는 적극적 고려가 필요하다고 밝혔다.  한국과학기술원 손훈 교수는 지난 30년간 스마트 센싱 기술 연구 개발, 현장 적용, 실용화 및 상용화를 수행하면서 개인적으로 취득한 경험 및 앞으로 스마트 센싱 기술의 상용화를 위해 노력해야 하는 부분에 대해서 소개했다. 에스엘즈 정재헌 대표는 AEC 분야에서 알고리즘의 단순연산율 넘어 ‘Al를 통해 무엇을 만들고 의미를 담을지에 대한 고민의 흔적을 소개했다. 첫 번째로 연산과 검측, 예즉 가능한 Al를 만드는 긴 여정을 소개하고, 두 번째로 연산 결과물의 자동생성 과정을 자체 개발한 GE/SE 알고리즘 사례, CPU와 GPU 병렬연산을 통한 BIM 자동생성 전략에 대해 소개했다. 이와 함께 Al로 생성된 결과물들을 시각화 및 AR 내에서 동작하는 방법을 통해 시공성과 현장성을 높이는 기술에 대해 발표했다.     빌딩스마트협회 정기총회 개최와 주요 사업 소개 빌딩스마트협회는 제27회 정기총회를 개최하고, 안대호 회장(나우동인건축사사무소 대표)을 연임하기로 의결했다.  빌딩스마트협회는 한국공항공사 ‘공항시설정보 통합관리시스템(KAC-BIM)’ 기반체계 구축용역(2021. 7~2024. 3), 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발(2021. 4~2025. 12), 광역단위 노후건축물 디지털 안전워치 기술개발(2022. 4~2025. 12) 등 연구 사업들을 진행하고 있으며, BIM AWARD, 콘퍼런스와 포럼, 교육 및 자격 사업 등을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

              SW 소식 >             BARAM v24.1.0 공개 >             BARAM v24.1.0이 공개되었습니다. BARAM v24.1.0에는 밀도 기반 압축성 솔버와 Batch Process 등 다양한 기능이 포함되어 있습니다. (링크)를 누르시면 BARAM v24.1.0 안내 페이지로 이동합니다.  이외에도 baramFlow tutorials 6개, baramMesh tutorials 1개가 추가되었습니다. (링크)에서 확인해주세요.             baramFlow New Features 밀도 기반 압축성 솔버 및 Far-field Riemann 경계 조건 추가 (TSLAeroFoam) User Parameters 기능 추가 Batch Process 기능 추가 User Parameters를 조합하여 순서대로 계산 실행 가능 격자 정보 확인 기능 추가 (격자 갯수, 해석 영역 크기, 최대/최소 격자 체적) baramFlow Improvement Realizable k-ε 모델의 벽함수 개선 정상 상태 계산을 비정상 상태 계산의 초기값으로 사용하는 기능 추가 cell zone source term에 단위 표시 계산 종료 시, 종료 팝업 창 띄우는 기능 추가 특정 경계면은 이름에 따라 경계 조건 자동 부여 다상 유동의 정상 상태 계산 시 maximum Courant number 설정 가능             baramMesh New Features snap 단계에서 Implicit Feature Snapping 지원 baramMesh Improvement 형상 이름의 공백에 _ (underscore) 자동 추가 Region 단계에서 고체 영역만 설정하도록 기능 개선                                     BARAM ARM 64 버전 Azure Marketplace 공개 >              Azure Marketplace에서 사용할 수 있는 BARAM CFD Package가 공개되었습니다. 이제 고사양의 HPC (High Performance Computing) 없이도 BARAM을 이용하여 복잡한 CFD 계산을 돌릴 수 있습니다.  Azure Marketplace에서 NEXTFOAM BARAM을 검색하시거나 (링크)를 클릭하시면 Azure Marketplace에 등록되어 있는 BARAM CFD Package를 사용하실 수 있습니다.                         교육 소식 >             4월 CAE / AI 엔지니어를 위한HPC 교육 >             CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 4월 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 일정을 안내드립니다. HPC 환경에서 OpenFOAM 수행 방법 및 병렬 AI 학습 방법 / HPC 구축 실습을 통해 HPC의 개념 이해 / 최적 성능을 도출할 수 있는 방안 및 효율적인 HPC 관리 방안을 목표로 교육이 진행됩니다. 일정 : 4월 24일 ~ 4월 25일 (링크)를 클릭하시면 4월 CAE/ AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         일반 소식 >             2024년 AI CFD 춘계 워크샵              지난 2월 29일 서강대학교 AS관 509호에서 AI CFD 워크샵이 있었습니다. GIST 최성임 교수님, 인하대학교 고승찬 교수님, KAIST 이승철 교수님을 비롯하여 AI CFD를 주제로 연구하시는 분들과 모임을 가지는 뜻 깊은 시간이었습니다.  이 자리에서 PINN (Physics-Informed Neural Network)를 비롯하여 FNO, DeepONet 등 Neural Network를 CFD에 적용한 연구 및 활용 성과에 대해 의견을 나누었습니다.  저희 회사에서도 이보성 박사님께서 NEXTFOAM 연구 성과 및 근황을 주제로 발표를 진행해주셨습니다.                         WHAT IS OPENFOAM? OpenFOAM은 오픈소스 CFD 소프트웨어이다. GNU GPL 라이센스를 사용하고 있어 누구나 자유롭게 사용이 가능하며 수정 및 재배포를 할 수 있다.       WHAT IS MESHLESS CFD? 질점격자 기반의 CFD해석 기법으로 FVM해석 기법의 보존성을 갖추고 있으며 전처리 작업시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.FAMUS는 무격자 기법의 CFD 해석 SW 입니다.       WHAT IS BARAM SERIES? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.           수신거부

알테어가 칩, 인쇄회로기판(PCB) 및 집적회로(IC) 등 전자 부품에서 전체 시스템에 이르기까지 빠르고 정확한 다중 물리 시뮬레이션을 지원하는 '알테어 심솔리드'를 2024년 2분기 중 출시한다고 밝혔다. 심솔리드는 복잡한 형상의 구조 문제를 빠르고 정확하게 예측하는 시뮬레이션 소프트웨어로, 전처리 과정 없이 빠르게 시뮬레이션할 수 있다는 점이 특징이다. 전자 CAD(ECAD)에서 해석 단계로 넘어갈 때 필수인 메시 생성은 매우 복잡하고 오래 걸리는 작업이다. 하지만 심솔리드는 메시 생성을 제거해 시뮬레이션 속도를 기존 대비 최대 25배까지 향상시킨다. 이는 엔지니어들이 더 빠르고 효율적으로 설계 대안을 탐색하고 최적화할 수 있음을 의미한다.     이번 출시로 조선, 항공우주와 자동차 산업에서 대형 구조물 구조 해석에 많이 쓰이던 심솔리드는 이제 전자 산업을 위한 기능까지 확장하게 됐다. 최신 버전은 반도체 칩, PCB와 IC의 구조 및 열 해석을 지원한다. 또한 신호 무결성(SI), 전력 무결성(PI), 전자기 호환성/간섭(EMC/EMI) 등 복잡한 요소들을 반영한 시뮬레이션도 할 수 있고, 단위는 미터에서 나노미터까지 지원해 반도체 칩 설계에도 적용이 가능하다. 알테어는 심솔리드에 향후 전자기 해석 기능도 추가할 계획이다. 이를 통해 전자회로와 전자 부품의 전자기적 특성도 함께 시뮬레이션 할 수 있게 된다. 효율적인 메시리스(meshless) 환경에서 열, 구조, 전자기 등 다양한 해석 기능을 통합적으로 제공해 엔지니어들이 보다 나은 설계 결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 목표다. 알테어의 짐 스카파 CEO는 “전자 산업이 점점 복잡해지고, 소형화에 대한 요구가 커지면서 엔지니어들은 종종 시뮬레이션의 정확성과 신속성 사이에서 타협해야 하는 상황에 직면한다”면서, “심솔리드는 PCB와 IC의 복잡한 세부 사항까지도  빠르고 정확하게 분석할 수 있도록 도와주기 때문에 전자부품 설계 및 해석 과정의 효율성과 정확성을 높일 수 있을 것”이라고 말했다.

엔비디아가 구글 클라우드와 협력을 통해 전 세계 스타트업의 생성형 AI 애플리케이션과 서비스 개발 가속화를 지원한다고 발표했다. 양사의 이번 협력은 다양한 규모의 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는데 드는 비용을 절감하고 장벽을 완화하기 위해 공개된 일련의 발표들 중 가장 최근에 이뤄진 것이다.  특히 스타트업은 AI 투자에 대한 높은 비용으로 인해 많은 제약을 받고 있다. 이번 협업으로 엔비디아와 구글 클라우드는 클라우드 크레딧, 시장 진출 지원, 그리고 기술 전문 지식에 대한 접촉 기회 확대를 통해 고객에게 더 빠르게 스타트업의 가치를 제공하도록 지원한다. 1만 8000개 이상의 스타트업을 지원하는 엔비디아 인셉션 글로벌 프로그램의 회원은 특히 AI에 중점을 둔 스타트업의 경우 최대 35만 달러의 구글 클라우드 크레딧을 제공받고 구글 클라우드 인프라 사용 가속화 경로를 확보할 수 있다. 구글 포 스타트업 클라우드 프로그램 멤버는 엔비디아 인셉션에 가입해 기술 전문 지식, 엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(Deep Learning Institute) 과정 크레딧, 엔비디아 하드웨어와 소프트웨어 등을 이용할 수 있다. 또한 구글 포 스타트업 클라우드 프로그램의 스타트업 회원은 해당 분야에 관심이 있는 벤처 투자 기관에 노출될 기회를 주는 엔비디아 인셉션 캐피탈 커넥트(Inception Capital Connect) 플랫폼에 참여할 수 있다. 두 프로그램 모두에서 급성장한 신생 소프트웨어 제조업체는 구글 클라우드 마켓플레이스(Marketplace) 등록해 공동 마케팅, 제품 개발 가속화 지원을 우선적으로 받을 수 있다.     구글 딥마인드(DeepMind)는 지난 2월 최첨단 개방형 모델 제품군 젬마(Gemma)를 공개했는데,  엔비디아는 최근 구글과 협력해 모든 젬마 전용 엔비디아 AI 플랫폼에 대한 최적화를 실시했다. 젬마는 구글 딥마인드의 가장 뛰어난 모델인 제미나이(Gemini) 제작에 사용된 동일한 연구와 기술로 구축됐다. 양사의 긴밀한 협력으로 거대 언어 모델(LLM) 추론 최적화를 위한 오픈 소스 라이브러리 엔비디아 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 통해 엔비디아 GPU로 젬마를 실행, 젬마의 성능을 발전시켰다. 젬마 7B(Gemma 7B), 리커런트젬마(RecurrentGemma), 코드젬마(CodeGemma)를 포함한 젬마 모델 제품군은 엔비디아 API 카탈로그에서 사용 가능하며, 사용자는 이를 브라우저에서 사용하거나, API 엔드포인트로 프로토타입을 제작하거나, NIM을 통한 셀프 호스팅을 할 수 있다. 구글 클라우드를 사용하면 GKE와 구글 클라우드 HPC 툴킷으로 플랫폼 전반에 엔비디아 네모(NeMo) 프레임워크를 배포하기 쉬워진다. 이를 통해 개발자는 생성형 AI 모델의 훈련과 제공을 확장하고 자동화할 수 있으며, 개발 과정에 빠르게 착수하는 맞춤형 청사진을 통해 턴키 환경을 신속히 구축할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈의 일부인 엔비디아 네모는 구글 클라우드 마켓플레이스에서도 이용 가능하다. 이를 통해 고객들은 네모 및 기타 프레임워크에 쉽게 액세스해 AI 개발을 가속할 수 있다. 구글 클라우드는 엔비디아 생성형 AI 가속 컴퓨팅의 가용성 확대를 위해 5월 A3 메가(Mega)의 정식 출시를 발표했다. 이 인스턴스는 엔비디아 H100 텐서 코어(H100 Tensor Core) GPU로 구동되는 A3 가상 머신(VM) 제품군의 확장으로, A3 VM에서 GPU 대 GPU 네트워크 대역폭이 두 배로 늘었다. A3에 탑재된 구글 클라우드의 새로운 컨피덴셜(Confidential) VM에는 컨피덴셜 컴퓨팅에 대한 지원도 포함돼 있어, 고객이 H100 GPU 가속에 액세스하는 동안 코드를 변경하지 않고도 민감 데이터의 기밀성과 무결성을 보호하고 학습과 추론 도중 애플리케이션과 AI 워크로드를 보호할 수 있다. 이 GPU 기반 컨피덴셜 VM은 올해 미리보기로 제공될 예정이다. 한편, 블랙웰(Blackwell) 플랫폼에 기반한 엔비디아의 최신 GPU는 2025년 초에 엔비디아 HGX B200과 엔비디아 GB200 NVL72 등 두 가지 버전으로 구글 클라우드에 출시될 예정이다. HGX B200은 가장 까다로운 AI, 데이터 분석 그리고 고성능 컴퓨팅 워크로드를 위해 설계됐으며, GB200 NVL72는 차세대, 대규모, 조 단위의 매개변수 모델 학습과 실시간 추론을 위해 설계됐다. 엔비디아 GB200 NVL72는 각각 2개의 엔비디아 블랙웰 GPU와 엔비디아 그레이스 CPU(Grace CPU)가 결합된 36개의 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 900GB/s의 칩투칩(chip-to-chip) 인터커넥트를 통해 연결한다. 이는 하나의 엔비디아 NV링크(NVLink) 도메인에서 최대 72개의 블랙웰 GPU와 130TB/s의 대역폭을 지원한다. 통신 병목 현상을 극복하고 단일 GPU처럼 작동해 이전 세대 대비 30배 빠른 실시간 LLM 추론과 4배 빠른 트레이닝을 제공한다. 엔비디아는 지난 3월 생성형 AI의 요구사항에 최적화된 엔터프라이즈 개발자용 AI 플랫폼인 엔비디아 DGX 클라우드를 H100 GPU 기반의 A3 VM에서 사용할 수 있다고 발표했다. GB200 NVL72가 탑재된 DGX 클라우드는 2025년 구글 클라우드에서도 제공될 예정이다.

DJI가 영화 제작과 콘텐츠 크리에이션을 향상시키는 ‘DJI RS4’, ‘DJI RS4 Pro’ 및 ‘DJI Focus Pro’ 등 짐벌 신제품 3종을 출시한다고 밝혔다.   ▲ DJI RS 4   경량 상업용 안정화 장치인 DJI RS 4는 향상된 효율과 안정화 성능으로 수직 촬영을 새롭게 정의하며, 1인 영상 제작자가 원하는 장면을 보다 쉽게 촬영하도록 돕는다. DJI RS 4는 강력한 페이로드와 함께 편안한 핸들링과 강력한 파워를 제공하기 위해 가벼운 짐벌 보디에 최대 3kg의 미러리스 카메라와 렌즈 구성을 장착하도록 해준다. 앞 세대 모델과 비교했을 때 틸트 축이 8.5mm 확장된 RS 4는 밸런싱 공간에 여유를 더했으며, ND 필터와 같은 액세서리를 추가할 수 있어 창작의 가능성을 높여준다.  다양한 촬영 시나리오를 위해 최적화된 4세대 안정화 알고리즘을 갖춘 RS 4는 대용량 배터리 그립과 함께 사용하면 약 2.5배 더 긴 사용 시간을 제공해 웅장한 장면을 촬영할 때에도 중단 없이 쉽게 촬영이 가능하다. 또한, 원활한 수직 촬영 전환을 위해 재디자인된 짐벌 수평 플레이트를 사용한 2세대 네이티브 버티컬 촬영을 지원해 동영상 제작 효율을 높였다. 업그레이드된 자동화 축 잠금장치로 짐벌 흔들림을 최소화했으며 빠른 시작, 전환 및 저장이 가능해진다. 3개 축 모두에 테프론(Teflon) 코팅을 적용한 RS 4는 더 매끄러운 밸런싱을 지원하며, 미세 조절 노브(fine-tuning knob)로 카메라 또는 렌즈 전환 시에도 정교한 조정이 가능하다. 또한 OLED 터치스크린의 자동 화면 잠금 기능은 의도치 않은 터치로 인한 설정 변경을 방지하고 배터리 전력도 절약하도록 돕는다. 이외에도 블루투스 무선 제어 기능을 탑재해 원격 카메라 셔터 및 렌즈 줌 제어를 할 수 있으며, 카메라와 손쉽게 재연결이 가능하다. DJI Focus Pro와 페어링해 사용하면 매끄러운 포커스 및 렌즈 줌 조정이 가능하며, 30% 더 빠른 모터 속도로 렌즈를 제어할 수 있다. 또 새로운 조이스틱 모드 스위치를 사용하면 줌 또는 짐벌 제어를 조이스틱 모드로 전환할 수 있어 사용자 경험과 현장에서의 효율이 향상된다.   ▲ DJI RS Pro 4   DJI RS Pro 4는 DJI PRO 생태계와 통합해 사용이 가능하며 안정화, 전송, 모니터링, 포커싱 및 제어 기능을 포함하는 솔루션이다. 신뢰 가능한 탄소섬유 디자인을 통해 4.5kg 페이로드 탑재 하중을 지원하며 주요 미러리스 및 시네마 카메라 셋업에 적합하다. 롤 축(Roll axis)의 듀얼 롤링 베어링과 틸트 축(Tilt axis) 미세 조정 노브를 갖춰 매끄럽고 정밀한 밀리미터 단위의 조정을 가능하게 한다. 또한 2세대 네이티브 수직 촬영 기능, 자동 잠금 OLED 터치스크린, 향상된 축 잠금장치로 짐벌의 흔들림을 줄이는 등 다양한 기능을 향상해 영상 제작자를 위한 효율과 성능을 높였다. 전력 백업(Power redundancy) 강화를 위해 모든 축의 모터 토크를 20% 높인 RS 4 Pro는 무거운 카메라와 액세서리를 장착하더라도 정교하고 빠른 추적을 보장한다. 차량 부착 카메라 촬영을 위해 알고리즘을 최적화한 ‘차량 마운트’ 모드의 추가로 흔들리는 상황에서도 안정적인 장면을 담는 것 역시 가능해진다. 4세대 RS 안정화 알고리즘을 사용하는 RS 4 Pro는 안정적인 힘과 사용감 사이 균형을 잘 유지해 역동적인 장면을 촬영할 때에도 높은 성능과 안정성을 제공한다. 영상제작자들은 Focus Pro LiDAR, Focus Pro 모터를 포함하는 DJI Focus Pro LiDAR AF 시스템을 사용해 정교한 LiDAR AF 기능을 다이내믹한 촬영 시나리오에서 활용할 수 있다. 77% 증가한 7만 6800개의 측거점을 지원하는 RS 4 Pro는 인물 피사체의 에지(edge) 검출을 더 정확하게 해 초점을 맞추는 것이 더 수월해진다. 인물 피사체 포커스 거리는 앞 세대 제품보다 약 3배5 늘어난 최대 20m를 지원한다.    ▲ DJI Focus Pro   독립형 AMF(자동형 수동 초점) 렌즈 제어 시스템인 DJI Focus Pro는 여러 카메라 또는 장치가 협력해야 하는 상황에서 필요한 협업형 초점 제어(Collaborative focus control)를 향상시킨 툴로, 영상제작자가 자신의 창작 비전을 쉽고 정교하게 실현하게 해 준다. 새로운 DJI Focus Pro 그립은 2.5시간 지속되는 전력 공급, 직관적인 비주얼 조작, 15개 렌즈에 대한 자동 캘리브레이션 및 데이터 저장, 블루투스 연결을 통한 매끄러운 촬영 시작/정지 기능을 지원하는 뛰어난 활용성을 자랑한다. 풀 컬러 터치스크린을 탑재한 그립은 라이다 및 모터 매개변수 조정을 지원하며, 라이다 관점에서 실시간 뷰를 제공해 작업자가 사용 상황을 온전히 인식할 수 있게 도와준다. 앞 세대 모델보다 약 3배 더 늘어난 인물 피사체 포커스 거리 20m‌, 초광각 70° FOV를 탑재한 라이다 시스템은 더 넓은 범위에서 보다 정확하고 안정적인 포커스 기능을 제공한다. 7만 6800개의 측거점과  30Hz 주사율을 지원하는 업그레이드된 라이다 시스템 덕분에 인물 피사체의 에지 검출이 더 좋아졌으며, 포커스를 맞추는 데 필요한 노력을 최소화할 수 있어 빠른 움직임이 포함된 시나리오에서도 안정적인 포커스가 가능하다. 영상제작자는 AF 피사체 인식 및 추적, 포커스 속도 조정, 선택 가능한 포커스 영역 모드를 포함하는 Focus Pro의 향상된 인텔리전트 AF 기능을 통해 더 쉽게 포커스를 맞추고 다양한 촬영 시나리오를 연출할 수 있다. 마그네틱 댐핑 FIZ 핸드 유닛은 포커스 풀러에 포커스, 조리개, 줌 제어 기능을 탑재해 복잡한 장면을 촬영하는 팀워크 작업에 효율을 더해준다. Focus Pro 핸드 유닛은 무단계 실시간 댐핑 계수 조절과 전자 A-B 포인트 표시 모드를 특징으로 하며, 160m의 통신 거리를 제공해 정밀한 포커스 조절과 편리함을 제공하고 복잡한 환경에서의 촬영 요구를 충족한다. 또 블루투스 촬영 시작/정지 기능을 통해 미러리스 카메라를 무선으로 제어할 수 있다.  DJI RS 4, DJI RS 4 Pro, DJI Focus Pro는 각각 두 가지 구매 옵션으로 공인 리테일러 및 DJI 온라인 스토어‌‌에서 구매할 수 있다. DJI RS 4의 단품 가격은 63만 3000원이며 짐벌 1개, BG21 그립, USB-C 충전 케이블, 렌즈 고정 서포트, 확장 그립/삼각대(플라스틱), 퀵 릴리즈 플레이트, 멀티 카메라 제어 케이블, 나사 키트를 포함한다. DJI RS 4 콤보 가격은 82만 3000원이며, 추가로 브리프케이스 핸들 1개, Focus Pro 모터, Focus Pro 모터 로드 마운트 키트, 포커스 기어 스트립, 추가 멀티 카메라 제어 케이블 1개, 운반 케이스 1개를 포함한다. DJI RS 4 Pro 단품 가격은 116만 원이며 짐벌 1개, BG30 배터리 그립, USB-C 충전 케이블, 렌즈 고정 서포트(확장), 확장 그립/삼각대(금속), 퀵 릴리즈 플레이트, 브리프케이스 핸들, 멀티 카메라 제어 케이블, 나사 키트, 운반 케이스를 포함한다. DJI RS 4 Pro 콤보 가격은 147만 원‌‌이며 추가로 Ronin 이미지 송신기 1개, Focus Pro 모터, Focus Pro 모터 로드 마운트 키트, 포커스 기어 스트립, 스마트폰 홀더, 퀵 릴리즈 플레이트(확장), 추가 케이블을 포함한다.  DJI Focus Pro 크리에이터 콤보 가격은 101만 4000원이며 DJI Focus Pro LiDAR 1개, DJI Focus Pro 그립, DJI Focus Pro 모터, DJI Focus Pro 운반 케이스를 포함한다. DJI Focus Pro 올인원 콤보 가격은 ‌184만 원이며, 추가로 DJI Focus Pro 핸드 유닛 1개를 포함한다. 독립형 DJI Focus Pro LiDAR, DJI Focus Pro 그립, DJI Focus Pro 모터, DJI Focus Pro 핸드 유닛은 별도로 구매할 수 있으며, 가격은 각각 68만 2000원, 35만 원, 16만 5000원, 92만 원이다.  DJI의 폴 팬(Paul Pan) 수석 프로덕트 라인 매니저는 “크리에이터들의 요구사항은 DJI가 제품 개발에서 가장 중요시하는 요소”라면서, “DJI RS 4, RS 4 Pro 안정화 장치는 지난 10년간 업계 전문가들이 제공한 피드백을 취합해 디자인, 안정화 성능, 짐벌 제어를 최적화해 효율과 안정성을 높인 차세대 툴을 만드는 혁신을 이뤘다. 한편, DJI의 첫 독립적 AMF 렌즈 제어 시스템인 DJI Focus Pro는 기존 DJI PRO 생태계 전용이었던 첨단 라이다(LiDAR) 기술을 이제 더 많은 크리에이터가 사용할 수 있게 하는 발전을 이뤘다”고 설명했다.

ABB 로보틱스(ABB Robotics)는 영국의 기술 스타트업 아우아(AUAR)와 협력해 로봇 마이크로 팩토리 사용을 증진함으로써, 지속 가능하고 합리적인 에너지 절감 목재 주택을 제작한다고 소개했다. ABB는 건설사 공정 자동화 지원에 관여하고 있으며, ABB의 로봇은 전 세계적으로 다양한 모듈식 조립 및 3D 프린팅 건물 프로젝트뿐만 아니라 로봇 자동화를 건설 분야에 접목하기 위한 연구 학술 프로젝트에 사용되고 있다. 로봇 자동화를 빌딩 프로세스에 통합하는 아우아의 접근 방식은 현지 마이크로 팩토리의 글로벌 네트워크에 로봇을 도입했다. 또한 로봇을 적용해 기술 부족 문제를 해결하고 지속 가능성을 높이며 안전을 개선했으며, 마이크로 팩토리는 에너지 효율적이고 합리적인 건물을 시공한다.     아우아의 자동화된 마이크로 팩토리 접근법은 공급망 문제, 프로젝트 납품, 품질 및 기술 부족을 포함해 건설 회사가 직면한 많은 문제에 대한 솔루션을 제공한다. 기존 건물은 전 세계에서 출하한 서로 다른 수천 가지 요소로 구성돼 있어 건설 자동화가 어렵다. 반면, 아우아는 한 가지 유형의 재료와 기계로 작업해 공급망을 극적으로 단순화하는 것을 목표로 한다.  주택의 생산 공정은 표준 목재판을 사용하는데, 로봇이 목재판을 구성 요소로 자르고 현장으로 운반되는 단위로 조립해 몇 주 만에 맞춤형 주택을 지을 수 있다. 마이크로 팩토리 접근 방식은 각 시장의 요구 사항을 충분히 충족할 수 있도록 유연하고, 각 시설은 현지 요구 사항에 맞춰 확장 가능하다. 또한 모듈형 로봇 셀을 추가해 생산량을 늘릴 수 있다. 아우아는 ABB Robotics & Automation Ventures 및 여러 투자자와 함께 딥 테크 및 AI 펀드 마일즈 어헤드(Miles Ahead)가 주도하는 260만 파운드(약 44억 4063만 원)의 시드 라운드를 완료했다고 밝혔다. ABB 로봇사업부의 크레이그 맥도넬(Craig McDonnell) 비즈니스 라인 인더스트리 총괄은 “로봇이 비전과 AI로 기능이 향상되고, 고유한 속도, 유연성 및 일관성이 결합한 솔루션은 높은 품질의 합리적인 가격 및 지속 가능한 주택에 대한 수요를 충족한다”며, “많은 건설사가 지속가능성을 비즈니스의 중요한 요소로 여기고 폐기물 저감 방법으로 로봇을 고려하는 가운데, 아우아와의 협력은 주택 건설업체가 저렴하고 지속 가능한 주택을 대규모로 제공할 수 있는 새로운 가능성을 열어준다”고 전했다.

한국산업지능화협회(KOIIA)는 우즈베키스탄 현지 AI‧데이터 전문인력 양성 및 국내 IT기업의 AI‧데이터 개발 아웃소싱을 지원하기 위해 3월 18일(월) 우즈베키스탄 타슈켄트 인하대학교(이하 IUT), 위데이터랩㈜과 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 MOU 체결 행사는 KOIIA, IUT, 위데이터랩㈜이 우즈베키스탄 정부 산하 ITPark가 주최하는 아웃소싱 행사에 참여한 가운데 이뤄졌다. IUT는 우즈베키스탄 정부 요청으로 설립된 IT 전문 교육기관으로, 우리나라 최초 대학 단위의 교육시스템을 수출한 사례로서 중앙아시아에 걸쳐 국내 IT교육 및 산업 주도권 확보를 위해 힘쓰고 있다. 위데이터랩㈜은 AI‧데이터 분야 솔루션 개발, 교육, 컨설팅 등 디지털 전환 핵심 기술을 개발하는 기업으로 최근 중앙아시아 진출을 목표로 하고 있다. 이번 업무협약을 바탕으로 세 기관은 ▲국내 IT기업의 AI‧데이터 개발 아웃소싱 확대 ▲현지 AI‧데이터 분야 교육 인프라 조성 ▲첨단 디지털 분야 공동 연구개발 사업 수립 등을 위해 적극 협력하기로 했다. KOIIA 김태환 부회장은 “이번 3자 업무협약을 바탕으로 국내 IT기업의 아웃소싱을 체계적으로 지원할 수 있는 창구를 마련할 수 있게 되어 뜻깊고, 이러한 경험을 바탕으로 우리 기업의 글로벌 진출을 지속적으로 지원해나갈 것”이라고 밝혔다.   ▲ 왼쪽부터 한국산업지능화협회 김태환 상근부회장, 우즈베키스탄 타슈켄트 인하대학교 신수봉 부총장, 위데이터랩(주) 김수경 이사가 타슈켄트 인하대학교에서 업무협약 체결 후 기념촬영을 하고 있다.

델 테크놀로지스가 엔비디아와 엔터프라이즈 AI 적용 확산을 위해 전략적 협력을 강화하면서, 신규 솔루션인 ‘델 AI 팩토리 위드 엔비디아(Dell AI Factory with NVIDIA)’를 비롯해 ‘델 생성형 AI 솔루션(Dell Generative AI Solutions)’ 포트폴리오를 확대한다고 밝혔다. 이는 기업과 기관이 자체 보유한 데이터와 AI 툴, 그리고 온프레미스 인프라를 보다 안전하고 빠르게 통합하여 생성형 AI 투자 효과를 극대화하도록 돕는 것이 핵심이다. 델과 엔비디아는 델의 엔드-투-엔드 생성형 AI 솔루션 포트폴리오를 강화하고, 고객들이 비즈니스 혁신을 가속화하는 한편 생산성을 높일 수 있도록 지원할 계획이다. ‘델 AI 팩토리 위드 엔비디아’는 델의 서버, 스토리지, 클라이언트 디바이스, 소프트웨어 및 서비스와 엔비디아의 AI 인프라 및 소프트웨어 팩키지를 결합한 엔드-투-엔드 솔루션으로 고속 네트워크 패브릭을 기반으로 구성된다. 엄격한 테스트와 검증을 거친 랙 단위 설계가 가능하며, 이를 통해 데이터로부터 가치 있는 통찰력과 성과를 이끌어낼 수 있도록 돕는다. 이 솔루션은 또한 엔터프라이즈 데이터 보안 분야의 기존 오퍼링들을 비롯해 보안 및 개인 정보 보호를 위한 델의 서비스 오퍼링과 함께 활용할 수 있다.      ‘델 AI 팩토리 위드 엔비디아’는 모델 생성 및 튜닝에서부터 증강, 그리고 추론에 이르는 생성형 AI의 전체 수명주기에 걸쳐 다양한 AI 활용 사례와 애플리케이션을 지원한다. 델이 제공하는 프로페셔널 서비스를 활용해 조직에서는 전략을 세우고, 데이터를 준비하여 구현하고 적용하기 까지의 과정을 가속할 수 있으며, 조직 전반의 AI 역량을 향상시킬 수 있다. 이 솔루션은 기존의 채널 파트너를 통해 구매하거나, ‘델 에이펙스(Dell APEX)’ 구독형 모델을 통해 도입할 수 있다. 델 파워엣지 XE9680(Dell PowerEdge XE9680) 서버는 ‘엔비디아 B200 텐서 코어 GPU’를 포함한 신규 엔비디아 GPU 모델을 지원할 예정이며, 이를 통해 최대 15배 높은 AI 추론 성능과 TCO 절감을 기대할 수 있다. 또한 델 파워엣지 서버는 엔비디아 블랙웰 아키텍처 기반의 다른 여러 GPU와 H200 텐서 코어 GPU, 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(NVIDIA Quantum-2 InfiniBand) 및 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 네트워킹 플랫폼도 지원할 예정이다. ‘검색 증강 생성을 위한 델과 엔비디아의 생성형 AI 솔루션(Dell Generative AI Solutions with NVIDIA - Retrieval-Augmented Generation)’은 ‘엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)’의 새로운 마이크로서비스를 활용하여 사전 검증된 풀스택 솔루션을 제공함으로써 RAG(검색 증강 생성) 기술 도입을 가속한다. 자체 보유한 고유 데이터 및 지식 베이스와 같이 사실에 근거한 새로운 데이터 세트를 통해 생성형 AI 모델 품질을 개선하고 결과 정확도를 높일 수 있다. ‘모델 훈련을 위한 델과 엔비디아의 생성형 AI 솔루션(Dell Generative AI Solutions with NVIDIA - Model Training)은 자체적으로 도메인 맞춤형 AI 모델을 구축하려는 기업 및 기관들을 위해 사전 검증된 풀스택 솔루션을 제공한다. 이와 함께 ‘생성형 AI를 위한 델 프로페셔널 서비스(Dell Professional Services for GenAI)’는 포트폴리오 전반에 대한 통합, 관리, 보호를 지원하여 비즈니스 성과를 더 빠르게 달성할 수 있게끔 돕는다. 델 구현 서비스(Dell Implementation Services)에는 델의 신규 RAG 솔루션 및 모델 훈련을 비롯해 보안 위험을 평가하고 영향을 최소화하도록 돕는 ‘생성형 AI 데이터 보호를 위한 자문 서비스(Advisory Services for GenAI Data Security)’ 등이 포함된다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “AI 팩토리는 향후 산업군 별로 인텔리전스를 창출하는 핵심 역할을 할 것”이라고 전망하며, “엔비디아와 델은 함께 기업이 AI 팩토리를 통해 기업들이 자체 보유한 고유의 데이터를 강력한 인사이트로 전환할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “엔터프라이즈 고객들은 복잡한 AI 요구에 대응하고 이를 빠르게 해결할 수 있는 솔루션을 갈망하고 있다. 델과 엔비디아가 협력하는 이유도 여기에 있다”고 설명하며 “양사의 노력으로 탄생한 턴키 솔루션은 데이터와 사용 사례를 원활하게 통합하고, 맞춤형 생성 AI 모델 개발을 간소화한다”고 덧붙였다.

엔비디아가 RTX AI PC와 워크스테이션 사용자를 위한 하드웨어, 소프트웨어, 도구, 가속화 등을 계속해서 선보일 예정이라고 밝혔다. 엔비디아는 2018년 RTX 기술과 AI용으로 제작된 소비자 GPU인 지포스 RTX(GeForce RTX)를 출시하면서 AI 컴퓨팅으로의 전환을 가속화했다. 이후 RTX PC와 워크스테이션상의 AI는 1억 명 이상의 사용자와 500개 이상의 AI 애플리케이션을 갖춘 생태계로 성장했다. 생성형 AI는 PC에서 클라우드에 이르기까지 새로운 차원의 기능을 선보이고 있다. 또한 엔비디아는 축적된 AI 경험과 전문성으로 모든 사용자가 다양한 AI 기능을 처리하는 데 필요한 성능을 갖출 수 있도록 지원한다는 계획이다. AI 시스템은 데이터 내부의 경험이나 패턴을 학습한 다음 새로운 입력이나 데이터가 공급되면 스스로 결론을 조정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. AI 시스템은 이러한 자가 학습을 통해 이미지 인식, 음성 인식, 언어 번역, 의료 진단, 자동차 내비게이션, 이미지와 영상 품질 향상 등 수백 가지의 다양한 작업을 수행할 수 있다. AI 진화의 다음 단계는 생성형 AI(generative AI)라고 하는 콘텐츠 생성이다. 이를 통해 사용자는 텍스트, 이미지, 사운드, 애니메이션, 3D 모델 또는 기타 유형의 데이터를 포함한 다양한 입력을 기반으로 새로운 콘텐츠를 빠르게 제작하고 반복할 수 있다. 그런 다음 동일하거나 새로운 형식의 콘텐츠를 생성한다.     AI PC는 AI를 더 빠르게 실행할 수 있도록 설계된 전용 하드웨어가 장착된 컴퓨터이다. 점점 더 많은 유형의 AI 애플리케이션이 클라우드가 아닌 디바이스에서 특정 AI 작업을 수행할 수 있는 PC를 필요로 하게 될 것이다. AI PC에서 실행하면 인터넷 연결 없이도 항상 컴퓨팅을 사용할 수 있고 시스템의 짧은 지연 시간으로 응답성도 높아진다. 아울러 사용자가 AI 활용을 위해 민감한 자료를 온라인 데이터베이스에 업로드할 필요가 없어 개인정보 보호가 강화된다는 이점도 있다. 3D 이미지가 로드될 때까지 가만히 앉아 기다리는 대신 AI 디노이저를 통해 이미지가 즉각적으로 업데이트되는 것을 볼 수 있다. RTX GPU에서는 이러한 전문 AI 가속기를 ‘텐서 코어(Tensor Core)’라고 한다. 텐서 코어는 업무와 게임 플레이에 사용되는 까다로운 애플리케이션에서 AI의 성능을 가속화한다. 현 세대의 지포스 RTX GPU는 대략 200 AI TOPS(초당 조 단위 연산)부터 1300 TOPS 이상까지 다양한 성능 옵션을 제공하며, 노트북과 데스크톱에 걸쳐 다양한 옵션을 지원한다. GPU가 없는 현 세대의 AI PC 성능은 10~45TOPS이다. 전문가들은 엔비디아 RTX 6000 에이다 제너레이션(RTX 6000 Ada Generation) GPU를 통해 더욱 높은 AI 성능을 얻을 수 있다. 엔비디아는 고성능의 RTX GPU와 함께 AI 업스케일링부터 개선된 화상 회의, 지능적이고 개인화된 챗봇에 이르기까지 모든 유형의 사용자에게 도움이 되는 도구를 제공한다고 소개했다. RTX 비디오는 AI를 사용해 스트리밍 영상을 업스케일링하고 HDR(하이 다이내믹 레인지)로 표시한다. SDR(표준 다이내믹 레인지)의 저해상도 영상을 최대 4K 고해상도 HDR로 생생하게 재현한다. RTX 사용자는 크롬 또는 엣지 브라우저에서 스트리밍되는 거의 모든 영상에서 한 번의 클릭으로 이 기능을 이용할 수 있다. RTX 사용자를 위한 무료 앱인 엔비디아 브로드캐스트(Broadcast)는 간단한 사용자 인터페이스(UI)를 통해 화상 회의, 라이브 스트리밍 개선 등 다양한 AI 기능을 제공한다. 노이즈와 에코 제거 기능으로 키보드 소리, 진공 청소기 소리, 아이들의 큰 목소리 등 원치 않는 배경 소리를 제거하고, 가상 배경을 사용해 더 나은 엣지 감지로 배경을 대체하거나 흐리게 처리할 수 있다. 챗 위드 RTX(Chat With RTX)는 사용하기 쉽고 무료로 다운로드가 가능한 로컬 맞춤형 AI 챗봇 데모이다. 사용자는 파일을 하나의 폴더에 끌어다 놓고 챗 위드 RTX에서 해당 위치를 가리키기만 하면 PC의 로컬 파일을 지원되는 대규모 언어 모델(LLM)에 쉽게 연결할 수 있다. 이를 활용하면 쿼리를 통해 상황에 맞는 답변을 빠르게 얻을 수 있다.  AI는 크리에이터들의 지루한 작업을 줄이거나 자동화해 순수 창작을 위한 시간을 제공하며 창의적인 잠재력을 실현하도록 돕는다. 이러한 기능은 엔비디아 RTX 또는 지포스 RTX GPU가 탑재된 PC에서 빠르게 혹은 단독으로 실행된다. 어도비 프리미어 프로의 AI 기반 음성 향상 도구는 불필요한 노이즈를 제거하고 대화 품질을 개선한다. 어도비 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)의 음성 향상 도구는 RTX로 가속화된다. 이는 AI를 사용해 불필요한 노이즈를 제거하고 대화 클립의 품질을 개선해 전문적으로 녹음된 것 같은 사운드를 구현한다. 또 다른 프리미어 기능으로는 자동 리프레임이 있다. 자동 리프레임은 GPU 가속화를 통해 영상에서 가장 관련성 높은 요소를 식별하거나 추적해 다양한 화면 비율에 맞게 영상 콘텐츠를 지능적으로 재구성한다. 영상 편집자의 시간을 절약해 주는 또 하나의 AI 기능으로 다빈치 리졸브(DaVinci Resolve)의 매직 마스크(Magic Mask)가 있다. 편집자가 한 장면에서 피사체의 색조와 밝기를 조정하거나 원치 않는 부분을 제거해야 하는 작업에서 매직 마스크를 활용하면 피사체 위에 선을 긋기만 해도 AI가 잠시 동안 처리한 후 선택 영역을 표시한다.  한편, AI는 확장 가능한 환경, 하드웨어와 소프트웨어 최적화, 새로운 API를 통해 개발자가 소프트웨어 애플리케이션을 구축하는 방식을 개선하고 있다. 엔비디아 AI 워크벤치(AI Workbench)는 개발자가 PC급 성능과 메모리 설치 공간을 사용해 사전 훈련된 생성형 AI 모델과 LLM을 빠르게 생성, 테스트, 맞춤화할 수 있도록 지원한다. 이는 RTX PC에서 로컬로 실행하는 것부터 거의 모든 데이터센터, 퍼블릭 클라우드 또는 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)까지 확장할 수 있는 간편한 통합 툴킷이다. 개발자는 PC에서 사용할 AI 모델을 구축한 후 엔비디아 텐서RT를 사용해 모델을 최적화할 수 있다. 텐서RT는 RTX GPU에서 텐서 코어를 최대한 활용할 수 있도록 도와주는 소프트웨어이다. 윈도우용 텐서RT-LLM을 통해 텍스트 기반 애플리케이션에서 텐서RT 가속화를 사용할 수 있다. 이 오픈 소스 라이브러리는 LLM 성능을 향상시키고 구글 젬마 ,메타(Meta) 라마2(Llama 2), 미스트랄(Mistral), 마이크로소프트(Microsoft) Phi-2 등 인기 모델에 대해 사전 최적화된 체크포인트를 포함한다. 또한 개발자는 오픈AI(OpenAI) 채팅 API용 텐서RT-LLM 래퍼에도 액세스할 수 있다. 컨티뉴(continue.dev)는 LLM을 활용하는 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)와 제트 브레인(JetBrains)용 오픈 소스 자동 조종 장치이다. 컨티뉴는 단 한 줄의 코드 변경만으로 RTX PC에서 로컬로 텐서RT-LLM을 사용해 로컬에서 빠르게 LLM 추론할 수 있는 도구이다.