[CES 2026 특집] EP.03 현실 세계를 프로그래밍하다: 지멘스의 산업용 AI 혁명

 

CES 2026 특집 · EP.03

현실 세계를 프로그래밍하다:
지멘스의 산업용 AI 혁명

엔비디아와의 동맹, 디지털 트윈 컴포저, 그리고 핵융합까지.
공장, 전력망, 철도를 지능화하는 'AI 운영체제'의 탄생.

2026년 1월 Fero's Room CES 2026 특집

SCROLL

🎬

원본 키노트

Siemens CES 2026 Keynote (Full Presentation)

▶ 영상 보기

01

21세기의 새로운 전기

라스베이거스 CES 2026 무대 위, 지멘스 CEO 롤란드 부쉬(Roland Busch)는 산업계의 거대한 전환을 예고했어요.

"지난 세기의 전기가 그랬던 것처럼, 인공지능은 이번 세기를 변화시킬 것이다."

— 롤란드 부쉬, 지멘스 CEO

전기가 20세기를 어떻게 바꿨는지 생각해보세요. 공장의 동력 전달 방식을 바꾸고, 도시의 밤을 밝히며, 가전제품을 통해 가정의 일상을 혁명적으로 변화시켰죠. 롤란드 부쉬는 AI가 21세기에 똑같은 역할을 할 거라고 말하고 있는 거예요.

⏱️ 기술 혁명의 가속화

증기기관

60년

사회 변혁 소요

전기

30년

사회 변혁 소요

컴퓨터

15년

사회 변혁 소요

AI

7년↓

예상 소요 시간

롤란드 부쉬는 이렇게 선언했어요: "증기기관이 사회를 변혁하는 데 60년, 전기는 30년, 컴퓨터는 15년이 걸렸습니다. AI는 7년 이하가 될 것입니다." 이건 단순한 수사가 아니에요. 우리가 지금 목격하고 있는 변화의 속도가 얼마나 전례 없는 것인지를 숫자로 보여주는 거예요.

그런데 여기서 핵심은 '어떤 AI'인가예요. 챗봇? 이미지 생성? 아니에요. 지멘스가 말하는 AI는 현실 세계의 물리적 시스템에 통합되는 AI예요.

핵심 개념

"기능(Feature)"에서 "힘(Force)"으로 — AI가 물리적 시스템에 들어오면 단순한 소프트웨어 기능이 아니라 세상을 움직이는 힘이 된다

⚔️ IT AI vs 산업용 AI

전통적 IT AI

텍스트, 이미지, 코드 등 디지털 데이터 처리. 실패해도 잘못된 정보 제공 수준.

산업용 AI

공장, 전력망, 철도 등 물리적 자산 제어. 실패하면 생산 중단, 설비 파손, 안전 사고.

지난 수년간 많은 기업들이 AI 도입을 시도했지만, 특정 설비나 단일 공정에 국한된 '파일럿 연옥(Pilot Purgatory)' 현상을 겪어왔어요. 수많은 디지털 혁신 시도가 소규모 개념 증명(PoC) 단계에서 멈추고 확장되지 못하는 거죠.

지멘스의 핵심 메시지는 이 한계를 돌파하는 거예요: "현실 세계에서의 산업용 AI 스케일업"

01

엔비디아와의 동맹

산업용 AI 운영체제 공동 구축

02

디지털 트윈 컴포저

현실을 복제하고 최적화하는 도구

03

적응형 제조

세계 최초 AI 기반 공장

04

에너지 인프라 혁신

핵융합부터 스마트 그리드까지

02

엔비디아와의 동맹: 산업용 AI 운영체제

키노트의 하이라이트는 젠슨 황이 무대에 오르면서 시작됐어요. EP.01에서 다뤘던 그 젠슨 황이 지멘스 무대에 직접 등장한 거예요.

2022년 시작된 양사의 협력은 CES 2026을 기점으로 질적인 도약을 이루었어요. 단순한 기술 제휴를 넘어선 플랫폼 통합을 선언했죠.

"지멘스는 이미 전 세계 제조 공장의 '운영체제'와 같습니다."

— 젠슨 황, 엔비디아 CEO

이 파트너십의 핵심은 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)와 엔비디아 옴니버스(Omniverse)의 완전한 통합이에요. 이게 왜 중요하냐면, 엔비디아의 강력한 GPU 연산 능력과 AI 기술이 지멘스가 175년간 축적해 온 제조 도메인 지식 및 물리 시뮬레이션 엔진과 결합되는 거예요.

🔄 폐루프(Closed-loop) 시스템

• → 현실 세계의 물리적 자산을 가상 공간에 복제 (Digital Twin)
• → AI를 통해 시뮬레이션
• → 결과를 다시 현실 세계에 적용하여 제어

🚢 HD현대: 조선소의 완벽한 디지털 트윈

젠슨 황이 무대에서 직접 시연한 첫 번째 사례는 HD현대(HD Hyundai)의 조선소였어요. 거대한 선박 전체를 정밀하게 복제한 디지털 트윈이 화면에 등장하자, 청중들 사이에서 탄성이 터져 나왔죠.

"모든 너트와 볼트까지 다 들어 있습니다. 이건 선박의 완전한 CAD이자 정밀한 디지털 트윈입니다."

— 젠슨 황, 엔비디아 CEO

🔧 HD현대 디지털 트윈의 특징

선박들은 외형은 비슷해 보이지만 각각이 개별적인 사양을 가져요. 동일한 선체에 다른 내부 구조, 다른 엔진, 다른 장비가 들어가죠. 이런 복잡성 때문에 설계 단계에서 최적화가 완벽하게 이뤄져야 해요. 일단 물에 띄우면 수정이 거의 불가능하니까요. HD현대는 지멘스와 엔비디아의 통합 플랫폼을 활용해 가상 공간에서 완벽하게 최적화한 후에야 실제 건조를 시작해요.

🔷 베라 루빈(Vera Rubin): AI 칩 설계의 극한

엔비디아의 차세대 GPU 플랫폼 '베라 루빈(Vera Rubin)'의 설계 복잡성은 지멘스 기술의 필요성을 극명하게 보여줘요. 이건 인간의 인지 능력으로 설계하고 검증할 수 있는 한계를 넘어선 수준이에요.

220조

트랜지스터 수

72개

NVLink 연결 GPU

15만

엔지니어링 년

2톤

시스템 무게

🔧 베라 루빈 NVL72 플랫폼 스펙

• → 시스템 무게: 약 2톤에 달하는 거대한 컴퓨팅 클러스터
• → 케이블 길이: 2마일(약 3.2km)의 구리 케이블
• → 6종의 고유 칩: CPU, GPU, 네트워킹(스케일업/스케일아웃), 스마트 NIC, 스토리지용 데이터 프로세서
• → 72개의 GPU가 NVLink로 연결되어 하나의 거대 GPU처럼 작동
• → 지멘스 EDA로 설계 속도 100배 이상 향상

이건 완벽한 기술적 선순환(Flywheel Effect) 구조예요. "더 강력한 AI 칩을 만들기 위해 AI 기반 소프트웨어를 사용하고, 그 소프트웨어는 다시 AI 칩 위에서 구동된다." 젠슨 황의 표현을 빌리자면, "지멘스의 버그를 고치면 그게 바로 우리 엔지니어들의 속도 향상으로 이어집니다."

🔷 물리 시뮬레이션의 혁명적 가속화

"물리 시뮬레이션 속도를 1만 배에서 최대 10만 배까지 가속화할 수 있습니다."

— 젠슨 황, 엔비디아 CEO

젠슨 황은 BMW의 자동차 공기역학 시뮬레이션을 예로 들었어요. 기존에는 풍동 실험이나 CPU 기반 시뮬레이션으로 수일에서 수주가 걸리던 작업이, GPU 가속과 AI를 통해 실시간으로 가능해진다는 거예요. 그는 이렇게 덧붙였죠: "숫자는 아름답습니다. 물리학은 아름답습니다." 엔지니어만이 할 수 있는 말이에요.

⚡ 시뮬레이션 가속의 의미

• → 실시간 디지털 트윈: 운영 중인 설비의 상태를 즉각적으로 예측하고 대응
• → 무한한 시나리오 탐색: 수천, 수만 가지 설계 변수를 AI로 탐색
• → 생성형 엔지니어링: 최적의 설계를 자동 도출
• → AI 물리학: 물리 법칙을 처음부터 시뮬레이션하는 대신, AI가 결과를 에뮬레이션

🤝 5대 전략적 협력 영역

젠슨 황과 롤란드 부쉬는 파트너십을 5개의 핵심 영역으로 체계화했어요. 이건 단순한 기술 제휴가 아니라 산업 전체를 재정의하는 청사진이에요.

01

AI 네이티브 칩 설계

지멘스 EDA 소프트웨어를 CUDA로 재작성, 100배 이상 설계 가속화

02

AI 네이티브 시뮬레이션

물리 시뮬레이션 1만~10만 배 가속, Physics-AI로 결과 에뮬레이션

03

AI 기반 적응형 제조

2026년 독일 에를랑겐에 세계 최초 완전 AI 기반 공장 구축

04

AI 팩토리 설계

$500억 규모 1기가와트급 AI 데이터센터를 디지털 트윈으로 설계·운영

05

상호 기술 활용

"서로의 기술로 서로를 가속화" — 완벽한 기술적 선순환 구조

03

디지털 트윈 컴포저: 파일럿 연옥의 종식

킬러 애플리케이션

Digital Twin Composer — 산업용 메타버스의 '아이폰 모먼트'가 될 가능성이 높은 신제품

지멘스가 CES 2026에서 공개한 핵심 솔루션이에요. 기존 디지털 트윈의 한계였던 '데이터 통합의 어려움'과 '물리적 현실과의 괴리'를 돌파하는 3세대 디지털 트윈이죠.

📊 디지털 트윈의 세대 진화

구분	1세대	2세대	3세대 (Digital Twin Composer)
연결성	오프라인 시뮬레이션	단방향 데이터 수집	양방향 폐루프 제어
정확도	근사치 기반	통계적 분석	물리 엔진 기반 100% 정합성
속도	분석에 수일~수주	실시간 모니터링	실시간 예측 + 생성형 최적화
사용자	시뮬레이션 전문가	데이터 분석가	현장 엔지니어 (민주화)

🗓️ 출시 로드맵

Digital Twin Composer 배포 일정

1단계

전략 발표 및 기술 공개 (2026년 1월)

CES 2026에서 공식 발표, 펩시코 등 레퍼런스 사례 공개

2단계

얼리 액세스 프로그램 (현재~2026년 상반기)

펩시코, CFS, 소니 등 선별 파트너사 대상 파일럿 진행 중

3단계

정식 출시 (2026년 중반)

Siemens Xcelerator Marketplace를 통해 SaaS 형태로 배포

🔧 핵심 기술 스펙

• → OpenUSD 표준: 서로 다른 소프트웨어(NX, Catia, Revit 등)의 3D 자산을 손실 없이 통합
• → Photorealistic 렌더링: 엔비디아 RTX 기술로 실제와 구분 불가능한 시각화
• → 물리 엔진 내장: 지멘스 Simcenter 기반, 마찰·열·유체역학까지 정밀 계산
• → AI 에이전트: 자연어 명령으로 시나리오 탐색 및 병목 구간 자동 식별
• → 시간 여행: 과거 데이터로 되돌아가 "무엇이 잘못됐는지" 분석, 미래로 점프해 설계 검증

💰 예상 가격 모델

지멘스는 공개적인 단가표를 제시하지 않았지만, 기존 가격 구조와 파트너사 라이선스 정책을 종합하면 다음과 같이 추정돼요.

구성	예상 연간 비용	비고
Author 라이선스	$3,500~$5,000 (약 450만~650만 원)	설계 및 저작 권한
Viewer 라이선스	$500~$1,000 (약 65만~130만 원)	검토 및 열람 권한
Omniverse 플랫폼	$2,000~$3,000/사용자	엔비디아 라이선스
GPU 클라우드	$4,500~/GPU/년	고성능 연산 비용 별도

🎯 기업 규모별 예상 도입 비용

소규모 파일럿 팀 (저작자 2명, 검토자 5명): 연간 $25,000~$35,000 (약 3,300만~4,600만 원)
중견기업 프로젝트 (저작자 10명, 검토자 30명): 연간 $120,000~$150,000 (약 1.6억~2억 원)
대기업 전사 도입 (저작자 50명+): 연간 $500,000+ (약 6.6억 원 이상)

📦 [사례 연구] 펩시코(PepsiCo): 100년 기업의 디지털 회춘

🏭 도입 배경

펩시코는 미국 내 수많은 제조 시설과 물류 창고를 운영 중이나, 상당수가 100년 이상 노후화된 상태였어요. 물리적인 부지 확장은 불가능했고, 라인을 멈추고 공사를 진행하는 것은 막대한 기회비용을 의미했죠. 수요 급증, 공급망 이슈, 심지어 토네이도와 같은 자연재해에도 유연하게 대처해야 했어요.

"농장에서 진열대까지, 펩시코는 매우 복잡한 환경에서 운영됩니다. 소비자들은 제품이 언제나, 어디서나, 실시간으로 있기를 기대하죠."

— 아테나 카니오우라(Athena Kanioura), 펩시코 CDO

펩시코는 Digital Twin Composer를 도입하여 모든 기계, 컨베이어 벨트, 작업자 동선, 팔레트 이동 경로까지 가상 공간에 복제했어요. AI 에이전트를 통해 수천 번의 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 설비 배치와 운영 로직을 도출했죠. 게토레이(Gatorade) 공장에서 첫 번째 성과가 나왔어요.

3개월

도입 및 최적화 기간

20%

생산 처리량 증가

90%

잠재적 문제 사전 식별

지표	결과	의미
CAPEX 절감	10~15%	불필요한 설비 투자 방지
잠재 문제 식별	90%	물리적 구축 전 가상환경에서 해결
작업 속도	수개월 → 며칠	라인 변경 검증 프로세스 가속

💡 ROI 계산 예시

1,000억 원 규모의 공장 증설 프로젝트에서 10%의 CAPEX 절감 = 100억 원의 이익. 수억 원의 소프트웨어 비용은 충분히 정당화될 수 있는 ROI를 제공해요. 이는 디지털 트윈이 신규 공장뿐만 아니라 기존 시설(Brownfield)의 최적화에도 강력한 도구임을 입증해요.

04

적응형 제조: 미래 공장의 청사진

"로봇을 만드는 로봇을 조율하는 로봇"

— 젠슨 황, 미래 공장을 묘사하며

이건 고정된 컨베이어 벨트 위에서 반복 작업만 수행하는 기존의 자동화(Automation)를 넘어, 상황에 따라 스스로 판단하고 행동하는 자율화(Autonomy) 단계로의 진입을 의미해요.

젠슨 황의 비전은 이랬어요: "공장 전체가 하나의 거대한 로봇입니다. 그 안에서 수많은 로봇들이 서로 조율하며, 결국 로봇인 자동차를 만들어냅니다. 로봇이 로봇을 조율해서 로봇을 만드는 거죠."

세계 최초

2026년 독일 에를랑겐(Erlangen) — 세계 최초의 '완전 AI 기반 적응형 제조 현장'

🏭 에를랑겐 전자 공장의 특징

• → 소프트웨어 정의 제조: 제품 사양이 바뀌면 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 생산 라인 변경
• → 실시간 AI 두뇌: 공장 전체를 관장하는 AI가 수만 개의 센서 데이터를 분석하여 자율적으로 공정 최적화
• → 유연성 극대화: 로봇과 설비들이 서로 소통(M2M)하며 문제 발생 시 즉시 다른 라인으로 우회

이건 4차 산업혁명(Industry 4.0)이 추구해 온 '개인화된 대량 생산(Mass Personalization)'을 기술적으로 완성하는 단계예요.

🏭 Foxconn: AI 슈퍼컴퓨터 제조의 최전선

젠슨 황은 미국 내 AI 슈퍼컴퓨터 제조를 위해 폭스콘(Foxconn)과 협력하고 있다고 밝혔어요. 폭스콘은 지멘스-엔비디아 통합 플랫폼을 활용해 AI 팩토리를 운영하고 있죠. 이건 단순한 기술 파트너십이 아니에요. 미국 내 AI 인프라 공급망 구축이라는 거대한 전략의 일부예요.

05

생태계 전쟁: 삼각 편대의 탄생

지멘스의 행보는 단순히 신제품 출시에 그치지 않아요. 산업용 소프트웨어 시장의 경쟁 구도를 '단일 벤더' 간의 싸움에서 '거대 생태계' 간의 전쟁으로 재편하고 있어요.

Siemens

도메인 지식

175년 산업 노하우
현장 제어 기술 (OT)

NVIDIA

AI 컴퓨팅

옴니버스 플랫폼
물리 엔진 가속

Microsoft

클라우드 + AI

Azure 인프라
OpenAI GPT, 코파일럿

이 '삼각 편대'는 경쟁사들이 쉽게 모방할 수 없는 진입 장벽을 구축했어요. 다쏘시스템(Dassault Systèmes)이나 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation)도 파트너십을 강화하고 있지만, 지멘스-엔비디아 연합의 통합 수준과 깊이에는 미치지 못한다는 평가가 지배적이에요.

🌊 Microsoft가 본 AI의 3가지 물결

마이크로소프트 코어 AI 팀을 이끄는 제이 파릭(Jay Parik)이 무대에 등장해 AI 진화의 3단계를 설명했어요.

1

챗봇 시대

단순한 질문에 답하고, 코드 자동완성을 도와주는 수준

2

태스크 위임

특정 작업을 AI에 맡기는 단계 — 마케팅 전략 문서 작성 등

3

에이전트 오케스트레이션

여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡하고 비동기적인 작업 수행 — 현재 진입 중

제이 파릭은 이렇게 강조했어요: "이 세 번째 물결이 바로 우리가 집중하고 있는 영역입니다. 여러 모델, 자체 학습된 모델, 기업 데이터를 결합하고, 보안·관찰성·규정 준수를 갖춘 엔터프라이즈급 추상화가 필요하죠."

🤝 인간 증강을 위한 확장 파트너십

Microsoft

산업용 코파일럿 9종

Meta

레이밴 스마트 글래스

Sony

NX Immersive Designer

NVIDIA

AI 운영체제

80%

CAM 프로그래밍 시간 단축

30%

공장 생산성 향상

9종

산업용 코파일럿

지멘스는 소니와 협력하여 XR 헤드셋을, 메타와 협력하여 스마트 글래스를 산업 현장에 도입하고 있어요. 이는 숙련공 부족 문제를 해결하기 위해 인간 작업자에게 AI의 능력을 덧입히는 '인간 증강' 전략의 일환이에요.

👓 Meta 레이밴 글래스: 현장의 AI 어시스턴트

키노트에서 공개된 데모 영상은 신입 공장 작업자 '사라(Sarah)'의 하루를 보여줬어요. 메타 레이밴 스마트 글래스를 착용한 그녀가 AI의 도움으로 복잡한 작업을 수행하는 장면이에요.

🎬 데모 시나리오: Sarah의 첫 출근

SARAH

"저는 사라예요. 이 공장에서 일을 막 시작했어요. 솔직히 배울 게 정말 많아요. 지멘스 AI가 모든 것에 익숙해지도록 도와주니까 정말 좋아요."

AI 어시스턴트

"좋은 아침이에요, 사라. 지난 교대 현황과 오늘 일정을 빠르게 살펴볼게요. 오늘은 로봇 조립 라인을 담당하게 될 거예요. 셀 4의 센서에 문제가 발견됐어요. 나중에 조립 불량으로 이어질 수 있는데, 지금 리셋하면 예방할 수 있어요. 절차를 안내해드릴까요?"

SARAH

"제가 AI를 좋아하는 건 사용하기 정말 쉽다는 거예요. 실시간 기계 데이터, 동료들의 지식, 모든 표준 운영 절차를 하나로 모아서 제 속도에 맞게, 제 언어로 설명해주거든요."

초기 테스트 결과, 이 시스템을 사용한 작업자들은 업무에 대한 자신감이 높아지고 생산성도 향상됐어요. 이건 AI가 인간을 대체하는 게 아니라 인간의 능력을 증강(Augmentation)하는 방향으로 발전하고 있다는 증거예요.

06

에너지의 한계를 넘어서

AI 팩토리와 데이터센터의 기하급수적 증가는 막대한 전력 수요라는 '에너지 딜레마'를 야기해요. 지멘스는 에너지 인프라 자체에 AI를 적용하는 선도적인 접근 방식을 제시했어요.

⚛️ 미래의 에너지: 핵융합

커먼웰스 퓨전 시스템즈(Commonwealth Fusion Systems, CFS)는 세계 최초의 상업용 핵융합로 'ARC'를 개발 중이에요. 1억 도 이상의 초고온 플라즈마를 다루는 핵융합로는 설계 난이도가 극도로 높고, 실패 시 비용이 천문학적이에요.

"핵융합은 우주의 에너지입니다. 별의 힘이죠. 우리는 그 힘을 지구에서 만들어내는 기계를 건설하고 있습니다."

— 밥 멈가드(Bob Mumgaard), CFS CEO

🔥 역사적 이정표들

1. Spark 진행 현황: CFS는 CES 직전 Spark 핵융합로에 첫 번째 대형 자석을 설치했다고 발표했어요. 이건 "에너지 투입량보다 더 많은 에너지를 생산하는" 실증 장치의 핵심 구성요소예요.

2. Google PPA 체결: 구글이 ARC 발전소에서 생산될 전력을 구매하기로 하는 전력 구매 계약(PPA)을 체결했어요. 이건 핵융합 에너지가 더 이상 과학적 실험이 아니라 상업적 비즈니스 단계에 진입했음을 알리는 역사적 사건이에요.

3. ARC 규모: 버지니아에 건설될 ARC는 약 400메가와트의 핵융합 전력을 생산할 예정이에요. 이 정도면 대형 데이터센터 하나를 충분히 가동할 수 있는 전력이에요.

CFS는 지멘스 엑셀러레이터와 엔비디아 시뮬레이션을 활용하여 ARC의 전체 수명 주기를 디지털 트윈으로 관리하고 있어요. 밥 멈가드의 표현을 빌리자면: "설계 단계에서 공장 운영까지, 그리고 플라즈마를 가두는 매우 섬세한 절차를 수행하는 Spark 시설의 두뇌까지, 모두 지멘스 기술이 작동하고 있습니다."

⚡ 기존 전력망의 지능형 최적화

"AI 기술을 통해 새로운 인프라 건설 없이도 기존 전력망의 용량을 최대 20%까지 증대시킬 수 있습니다."

— 롤란드 부쉬, 지멘스 CEO

🏙️ 분산 에너지 자원 관리 사례

• → 도시 전체의 건물들이 서로 통신하며 에너지 소비를 조율
• → 전력 사용량 피크 시, 수천 개의 건물 내 에어컨/난방을 사용자도 모를 정도로 짧게(30초) 순차적으로 끔
• → 이런 미세 조정은 수천 개의 변수를 실시간으로 제어해야 하므로 AI 없이는 불가능
• → 전기차 1만 대가 특정 지역에 추가될 경우의 영향도 사전 시뮬레이션 가능

💡 CEO 인사이트: 도입 체크리스트

INSIGHT 01

데이터 성숙도 점검

우리 공장의 데이터는 통합 가능한 상태인가? Garbage In, Garbage Out 법칙은 디지털 트윈에서도 유효해요. CAD, PLM, IoT 데이터가 각각 사일로에 갇혀 있다면 먼저 정리가 필요해요.

INSIGHT 02

ROI 중심의 파일럿 선정

전사적 도입보다는 펩시코 사례처럼 병목이 심각하거나 확장이 시급한 특정 라인/공정을 선정하여 단기간에 ROI를 검증하세요. 3개월 내 20% 효율 향상이 증명된 사례가 있어요.

INSIGHT 03

인프라 투자 전략

단순한 소프트웨어 구독료 외에 고성능 GPU 클라우드 비용을 예산에 반영해야 해요. 이는 IT 비용이 아닌 생산 설비 투자(Production Equipment Investment) 관점에서 접근해야 해요.

INSIGHT 04

조직 역량 강화

현장 엔지니어가 AI 도구를 활용할 수 있도록 'AI 문해력(AI Literacy)' 교육을 실시하고, IT(정보 기술) 부서와 OT(운영 기술) 부서 간의 장벽을 허무는 조직 개편이 필요해요.

INSIGHT 05

생태계 활용 전략

지멘스-엔비디아-MS 삼각 편대는 경쟁사가 쉽게 모방할 수 없는 '풀 스택(Full Stack)' 솔루션을 제공해요. 이 생태계에 참여하면 전례 없는 혁신의 속도를 얻을 수 있어요.

INSIGHT 06

변화의 속도를 인식하라

증기기관 60년, 전기 30년, 컴퓨터 15년, AI는 7년 이하. 이 속도를 인지하고 있어야 해요. "나중에 도입해도 된다"는 생각은 경쟁에서 뒤처지는 지름길이에요.

"AI가 물리적 시스템에 들어오는 순간,
그것은 기능(Feature)이 아니라 힘(Force)이 됩니다."

롤란드 부쉬의 이 말은 산업용 AI의 본질을 정확히 꿰뚫어요.

산업용 AI는 화려한 챗봇이나 이미지 생성기가 아니에요. 그것은 공장의 소음을 줄이고, 전력망의 블랙아웃을 막으며, 물류의 흐름을 빠르게 하고, 탄소 배출을 줄이는 보이지 않는 손이에요.

2026년 중반 Digital Twin Composer의 정식 출시는 산업용 메타버스의 '아이폰 모먼트'가 될 가능성이 높아요. 가상의 비트(Bit)가 현실의 원자(Atom)를 제어하고 최적화하는 세상—지멘스는 그 세상의 운영체제를 선점하기 위한 가장 강력한 수를 두었어요.

이제 기업들에게 남은 질문은 "이 기술을 도입할 것인가?"가 아니라,
"누구보다 먼저 도입하여 경쟁 우위를 점할 것인가?"입니다.

📋 CES 2026 특집 시리즈

• EP.01 젠슨 황이 선언한 AI의 새로운 게임 규칙 ✓
• EP.02 AMD가 선언한 요타스케일 시대의 개막 ✓
• EP.03 지멘스가 선포한 산업용 AI 혁명 ←
• EP.04 Caterpillar — 전통 제조업의 AI 전환
• EP.05 All-In — 투자자가 보는 AI 전략
• EP.06 현대차그룹 — 한국 기업의 피지컬 AI 실증

Fero's Room

복잡한 세상을 꿰뚫는 시선

창업자, 경영자, 투자자가 알아야 할 것들을 Fero의 관점으로 정리합니다.
AI, 지정학, 경제, 리더십 — 의사결정에 필요한 전략 브리핑.

시리즈 전체 보기 →