AI 중심 엔지니어링이 제품 개발을 재편하는 방법

Rescale, NVIDIA, McLaren과 함께하는 시뮬레이션에서 Agentic Systems으로의 전환

서론

제조 산업 전반에 걸쳐, 엔지니어링 팀들은 공통된 과제에 직면하고 있습니다. 제품의 복잡성이 증가하는 동시에 개발 일정은 점점 더 줄어들고 있습니다. 설계-시뮬레이션-검증을 순서대로 구축해가는 기존 워크플로우로는 속도와 규모를 따라가기 점점 더 힘듭니다.

동시에 인공지능의 발전은 엔지니어링 수행 방식을 변화시키고 있습니다. 과거에는 주로 최적화 목적으로 활용되던 AI가 이제는 데이터, 시뮬레이션, 의사결정을 하나의 연속적이고 지능적인 프로세스로 연결하는 핵심 시스템으로 진화하고 있습니다.

NVIDIA GTC 2026에서도 주목한 바와 같이, 최근 업계 전반에서 AI 중심 및 agent 기반 엔지니어링 시스템으로 전환 흐름이 나타나고 있습니다. AI 중심 및 agent 기반 엔지니어링 시스템은 초기에는 자동차와 항공우주와 같은 고성능 분야에 주로 도입되었으나 이제는 제조업 전반으로 빠르게 확산하고 있습니다.

■ AI 중심 엔지니어링을 이끄는 주요 업계 트렌드

제조 및 엔지니어링 업계 전반에 걸쳐 공통된 트렌드들이 나타나고 있습니다.

엔지니어링 팀은 빠른 설계 탐색 방식으로 전환하고 있습니다. 이를 통해 수천가지의 설계안을 다양한 물리 영역에 걸쳐 몇 시간 내 검토할 수 있게 되었습니다. 시뮬레이션은 AI 기반 물리 모델에 의해 점점 더 보강되고 있으며, 이를 통해 정확도를 유지하면서도 계산 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 실시간 성능 예측으로의 전환이 이루어지고 있으며 머신러닝 모델이 제품 동작과 제조 결과에 대한 즉각적인 인사이트를 제공합니다. 제조·엔지니어링 기업들은 워크플로우 측면에서 Agentic 엔지니어링 시스템을 도입하고 있으며 AI agents가 시뮬레이션 설정, 실행, 분석을 자동화합니다.

마지막으로 기업들은 엔지니어링 데이터를 전략적 자산으로 활용하고 있으며, 과거 작업의 인사이트를 수집하고 재사용하여, 향후 개발을 가속화하는 지식 기반 시스템을 구축하고 있습니다.

[그림1] AI 중심 엔지니어링을 견인하는 시장 환경

외부 환경 요인과 AI 도입 확산 추세가 AI 기반 엔지니어링 시스템으로의 전환을 더욱 가속화하고 있습니다.

■ 시뮬레이션에서 통합 엔지니어링 시스템으로

역사적으로 시뮬레이션은 하위 단계의 검증 과정이었습니다. 오늘날에는 설계, 시뮬레이션, AI가 실시간으로 함께 작동하는 통합 시스템의 일부가 되고 있습니다.

Rescale은 고성능 컴퓨팅, 엔지니어링 데이터 인텔리전스, AI 모델링 워크플로우를 통합하는 디지털 엔지니어링 플랫폼으로 이러한 변화를 이끌고 있습니다. 이를 통해 기업들은 하드웨어와 소프트웨어를 유연하게 최적화하고 데이터 수집을 자동화하며, 기존 엔지니어링 도구 위에서 확장 가능한 AI 기반 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

[그림 2] AI 기반 엔지니어링을 위한 Rescale 플랫폼

Rescale은 시뮬레이션, 데이터 인텔리전스, 그리고 AI를 하나의 통합된 엔지니어링 환경으로 제공합니다.

■ 데이터: AI 엔지니어링의 핵심 기반

AI 중심 엔지니어링의 핵심 요소는 엔지니어링 데이터를 구조화하고 연결하는 능력입니다.

많은 제조 기업에서 데이터는 시뮬레이션 도구, PLM 시스템, 테스트 환경, 생산 시스템 전반에 걸쳐 분산되어 있습니다. 이러한 분산화로 재사용성이 제한되고 추적 가능성을 저하시키며, 엔지니어링 전 과정에서 AI 적용을 제약합니다.

Rescale은 이러한 문제를 해결하기 위해 분산된 엔지니어링 데이터를 연결하여, 현대 워크플로우에 적합한 AI 활용 기반으로 전환합니다. 통합 데이터 레이어를 통해 플랫폼은 시뮬레이션 입력, 출력, 워크플로우 맥락을 자동으로 수집하여 엔지니어링 활동을 처음부터 끝까지 연결하는 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 구축합니다.

[그림 3] 엔지니어링 데이터 활용과 디지털 스레드

Rescale은 시스템 전반에 걸쳐 엔지니어링 데이터를 연결하여, 추적성·재사용성·AI 활용이 가능한 워크플로우를 구현합니다

이 기반을 통해 기업들은 다음을 실현할 수 있습니다:

•      시스템 전반에 분산된 엔지니어링 데이터를 하나로 통합하여 검색 가능한 구조로 구축

•      시뮬레이션 워크플로우 전반에 걸친 추적 가능성 및 재사용성 확보

•      실행 시 입력값, 파라미터, 결과를 자동으로 수집

•      요구사항, 목표, 메타데이터 등 맥락 정보로 시뮬레이션 강화

•      의사결정 및 AI 활용 준비 상태를 지원하는 지속적인 디지털 스레드 생성

 분산된 데이터를 구조화하고 재사용 가능한 데이터셋으로 전환함으로써 기업은 재현성을 높이고 협업을 가속화하며, 지속적인 엔지니어링 개선을 지원하는 AI 활용 기반 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

■ AI 물리 모델과 실시간 엔지니어링 인사이트

AI 물리 모델은 컴퓨팅 연산 중심의 워크플로우에서 실시간 엔지니어링으로 전환을 가능하게 합니다.

기존처럼 시뮬레이션 결과를 얻기 위해 몇 시간 또는 며칠을 기다리는 대신 엔지니어는 밀리초 단위로 예측을 생성하고 대규모 설계 공간을 다양하게 탐색하며, 지속적으로 반복 설계를 수행할 수 있습니다. 이 모델들은 동일한 플랫폼 내의 시뮬레이션 데이터 기반으로 학습되어 시간이 지날수록 정확도를 향상시키는 피드백 루프를 만들어냅니다.

이 하이브리드 접근 방식은 물리 기반 시뮬레이션의 정확도와 AI의 속도를 결합하여, 엔지니어링 엄밀성을 유지하면서 더 빠른 의사결정을 가능하게 합니다.

■ Agentic 엔지니어링: 엔지니어링 라이프 사이클 자동화

또 다른 중요한 트렌드는 Agentic 엔지니어링 시스템의 부상입니다.

Rescale은 AI agents를 통해 워크플로우를 조율하여 시뮬레이션 설정, 실행, 모니터링, 분석을 자동화합니다. 이러한 agents는 컴퓨팅 구성을 최적화하고 복잡한 연구를 관리하며 정해진 조건 내에서 워크플로우를 실행합니다. 이를 통해 엔지니어링 팀의 운영 부담이 줄어들고 팀원들은 더욱 가치 높은 설계와 고도화 작업에 집중할 수 있습니다.

[그림4] Agent 기반 엔지니어링 워크플로우의 전환

Rescale은 수작업 중심의 시뮬레이션 프로세스를 AI 보조 및 agents 기반 자동화로 전환할 수 있도록 지원합니다.

■ 제품 개발 라이프 사이클 전반에 걸친 영향

이러한 역량들은 산업 전반에서 제품 개발 방식을 변화시키고 있습니다.

엔지니어링 팀은 수천 개의 설계 반복 작업을 몇 시간 내에 검토할 수 있게 되면서 설계 범위를 크게 확장할 수 있습니다. 또한 AI 기반 물리 모델을 통해 시뮬레이션 속도가 향상되고, 실시간 성능 예측을 통해 보다 빠르고 정확한 의사결정이 가능해집니다.

Agentic 시스템이 복잡한 워크플로우를 자동화하고 지식 기반 엔지니어링은 과거 작업에서 얻은 인사이트를 축적·재활용할 수 있게 합니다. 이를 통해 엔지니어링 환경은 지속적으로 개선되는 구조를 갖추게 됩니다.

■ 적용 사례: McLaren의 AI 기반 엔지니어링 시스템

이러한 변화는 이미 실제 산업 현장에서 적용되고 있습니다.

McLaren은 Rescale과 NVIDIA와 협력하여 AI와 시뮬레이션을 통합한 엔지니어링 시스템을 구축하고, 설계 탐색 속도와 효율을 크게 향상시키고 있습니다. 이 사례는 AI 중심 엔지니어링이 단순한 개념을 넘어 실제 성과로 이어지고 있음을 보여줍니다.

■ AI 중심 엔지니어링으로의 로드맵

AI 중심 엔지니어링으로의 전환은 단계적으로 이루어집니다. 기업들은 연결된 엔지니어링 데이터를 기반으로 AI 기반 시뮬레이션을 거쳐 궁극적으로 Agentic 자동화 워크플로우로 발전하여 더 빠르고 확장 가능한 제품 개발을 실현합니다.

[그림 5] AI 중심 엔지니어링 로드맵

연결된 데이터 기반에서 AI 기반 시뮬레이션 그리고 Agentic 기반 자동화로 확장

이러한 전환은 다음을 가능하게 합니다.

: 3배 더 많은 설계 평가 - 엔지니어링, 시스템, 제품, 엔터프라이즈 팀 전반에 최적의 솔루션 탐색을 가속화합니다.

■ 플랫폼에서 비즈니스 영향으로

Rescale의 플랫폼은 컴퓨팅, 데이터, AI를 단일 시스템으로 통합하여 실질적인 성과를 만들어냅니다.

이를 통해 개발 사이클 단축, 엔지니어링 생산성 향상, 컴퓨팅 자원의 효율적 활용이 가능해집니다. 도구와 워크플로우 전반의 분산화를 제거함으로써 기업들은 엔지니어링 프로세스를 확장하고 제품 개발 전 과정에 AI를 일관되게 적용할 수 있습니다.

[그림6] 엔지니어링 결과와 비즈니스 영향

Rescale은 시뮬레이션 속도를 높이고 생산성을 향상시키며 엔지니어링 및 인프라 비용을 절감합니다.

결론

제조 산업 전반에 걸친 엔지니어링은 근본적인 변화를 겪고 있습니다. AI는 더 이상 기존 워크플로우의 보조 수단이 아니라 데이터, 시뮬레이션, 의사결정을 하나의 연속적이고 지능적인 프로세스로 연결하는 핵심 시스템으로 자리 잡고 있습니다.

Rescale은 고성능 컴퓨팅, 데이터 인텔리전스, AI 기술을 통합한 확장 가능한 디지털 엔지니어링 플랫폼을 통해 이러한 전환을 가능하게 합니다. 이를 통해 기업은 분산된 도구 환경에서 벗어나 완전히 연결된 AI 기반 엔지니어링 시스템으로 나아갈 수 있습니다. 이러한 AI 기반 엔지니어링 방식은 이제 제조 산업 전반으로 확산되며 제품의 설계·검증·출시 방식 자체를 재정의하고 있습니다.

■ 참고자료

• https://rescale.com/platform/
• Rescale+Nvidia AI for Automotive Solution
• AI 기반 엔지니어링 적용 사례 자세히 보기