2025년 회고: 고객 성과를 견인한 플랫폼 혁신의 한 해
2025년 한 해를 마무리하며, Rescale의 디지털 엔지니어링 플랫폼에 있어 혁신적인 한 해를 되돌아봅니다. 올해 Rescale은 클라우드 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 제공업체에서 엔지니어링 및 과학 혁신을 위한 AI 중심 플랫폼으로 크게 확장했습니다. 컴퓨팅 탄력성, 데이터 인텔리전스, AI 기반 생산성, 물리 기반 머신러닝 등 포괄적인 기능을 제공하여 엔지니어링 팀의 설계, 시뮬레이션 및 혁신 방식을 근본적으로 변화시켰습니다.
이 요약에서는 Rescale이 2025년 고객 혁신을 주도한 주요 투자 영역에 초점을 맞추고 있으며, 네 가지 핵심 역량을 중심으로 정리했습니다(링크를 통해 바로 이동 가능).
이러한 범주 외에도, Rescale 플랫폼 전반에 걸쳐 성능과 사용 편의성을 개선하여 더욱 직관적이고 빠른 제품 경험을 제공하기 위해 끊임없이 노력해 왔습니다. 올해의 모든 제품 혁신을 되돌아보면, 이전에는 분리되어 있던 모델링 및 시뮬레이션 경험의 여러 부분을 통합하고 통합 AI를 통해 더욱 향상시킨 것이 가장 자랑스럽습니다. 이는 고객이 제품 개발 목표를 달성하는 데 필요한 최신 기능을 지원하는 기반을 구축하기 위한 신속한 반복 작업과 헌신의 결과입니다.
그럼 주요 내용을 살펴보겠습니다.
턴키 방식의 안정적인 HPCaaS 제공
현대 엔지니어링 팀은 즉각적인 확장이 가능하고, 비용이 자동으로 최적화되며, 운영 오버헤드가 없는 컴퓨팅 인프라를 필요로 합니다. 2025년에는 지능형 리소스 관리와 투명한 비용 제어를 통해 진정한 탄력적 HPC를 제공하도록 Rescale 플랫폼을 강화했습니다.
선도적인 컴퓨팅 아키텍처에 대한 접근성 확대
이제 고객은 시뮬레이션 및 AI 워크로드 모두를 위한 최첨단 GPU 인프라에 대해 더 다양한 선택권, 더 나은 경제성, 그리고 더 빠른 접근 속도를 누릴 수 있습니다. NVIDIA 클라우드 파트너 네트워크와의 파트너십 확대당사는 GPU 가속 시뮬레이션을 제공하기 위해 컴퓨팅 생태계를 확장했습니다. 컴퓨터 지원 공학 (CAE) 및 AI를 더 많은 글로벌 위치에서 더 큰 용량으로 이용할 수 있게 됩니다. 이는 최신 GPU 아키텍처를 통해 기존 시뮬레이션 및 AI 워크로드에 향상된 성능, 더 나은 확장성 및 비용 절감을 의미합니다.
지능형 비용 관리 및 투명성
2025년에도 IT 관리자들에게 클라우드 비용을 효과적으로 관리하는 것은 최우선 과제였으며, 특히 팀들이 부서와 프로젝트 전반에 걸쳐 HPC 사용량을 확대함에 따라 더욱 중요해졌습니다. 이를 위해 다음과 같은 제어 기능을 도입했습니다. 다중 작업 공간 예산 소비를 관리하여 조직이 여러 워크스페이스에 걸쳐 있는 팀의 예산을 각 워크스페이스별로 따로 추적하는 대신 단일 개체로 관리할 수 있도록 합니다. 정확한 데이터 수집과 결합됩니다. 사용량 예산 관리 세부적인 청구 및 비용 관리를 위한 개선 사항이 포함되었습니다. API 기반 사용량 보고 상세한 사용량 보고서를 통해 관리자는 지출 패턴에 대한 전례 없는 가시성과 제어력을 확보했습니다. 즉, IT 팀은 예산 초과를 사전에 방지하고, 부서 간 비용을 정확하게 배분하며, 실제 사용량 데이터를 기반으로 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다.
비용 관리와 엔지니어링 생산성 간의 균형을 맞추는 것은 지속적인 과제이며, 팀은 리소스에 신속하게 접근해야 하지만, 관리되지 않는 하드웨어와 소프트웨어는 예산 초과로 이어질 수 있습니다. (Refreshed) 하드웨어 정책 관리자는 컴퓨팅 리소스 제약 조건을 정의하고 적용할 수 있어 팀이 승인된 하드웨어 구성 내에서 운영되도록 보장하는 동시에 엔지니어에게 필요한 유연성을 유지할 수 있습니다. 이러한 정책 기반 제어는 마찰 없이 거버넌스를 자동화하여 IT 부서가 비용이 많이 드는 잘못된 구성을 방지하고 엔지니어가 적절한 리소스에 즉시 액세스할 수 있도록 지원합니다.
간소화된 소프트웨어 배포
클라우드 환경에 맞춤형 및 독점 애플리케이션을 배포하는 것은 전통적으로 복잡하고 위험했으며, 엔지니어링 워크플로를 방해하지 않도록 신중한 테스트, 라이선스 관리 및 조정이 필요했습니다. Rescale Software Publisher이제 모든 고객이 정식으로 이용할 수 있는 이 기능을 통해 조직은 Rescale 플랫폼 전반에 걸쳐 맞춤형 및 독점 애플리케이션을 안심하고 배포할 수 있습니다. 이제 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다. 모래놀이터를 보존하세요관리자는 배포 과정 동안 테스트 환경이 그대로 유지되도록 보장하여 배포 위험을 줄일 수 있습니다. 라이선스 호스팅 개선 사항 효율적인 관리를 위해 자동 라이선스 만료 알림, 사용자 지정 유지 관리 기간 및 공급업체 데몬 업데이트 제어 기능을 도입하여 관리자가 서비스 중단을 최소화하면서 라이선스 인프라를 세밀하게 제어할 수 있도록 했습니다.
최신 플랫폼 경험
Rescale의 기능이 데이터 인텔리전스 및 AI 분야로 확장됨에 따라, 핵심 HPC 워크플로우와 함께 이러한 고급 도구에 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 인터페이스를 재설계했습니다. 새로운 플랫폼 경험2025년에 출시될 예정인 이 새로운 인터페이스는 컴퓨팅, 데이터 분석 및 AI 기능을 하나의 통합된 환경에서 제공하는 간소화된 탐색 기능을 제공합니다. 이 현대화된 인터페이스를 통해 컨텍스트를 전환하지 않고도 HPC 작업, 데이터 인사이트 및 AI 워크플로우 간을 더욱 쉽게 이동할 수 있습니다. 엔지니어링 및 IT 파워 유저들의 지속적인 피드백 덕분에 일상적인 작업이 여러 면에서 개선되었으며 데이터 및 AI 워크플로우를 위한 새로운 기능도 통합되었습니다. 이제 모든 고객이 새로운 인터페이스를 선택적으로 사용할 수 있으며, 지속적인 개선을 위해 여러분의 피드백을 기다리고 있습니다.
연구개발 데이터 기반
엔지니어링 팀은 최대 시간의 30 % 혁신보다는 데이터 관리에 집중하는 경향. Rescale은 2025년에 제품 개발 수명주기 전반에 걸쳐 시뮬레이션 데이터의 수집, 구성, 연결 및 분석 방식을 혁신함으로써 이러한 문제를 해결했습니다.
리스케일 데이터 인텔리전스 출시
시뮬레이션 데이터는 전통적으로 분산되어 있고, 구조화되지 않았으며, 대규모 분석이 어려워 팀이 프로젝트 전반에 걸쳐 통찰력을 추출하거나 AI를 활용하여 의사 결정을 내리는 것이 거의 불가능했습니다. 데이터 인텔리전스 재조정2025년 출시 예정인 Rescale은 시뮬레이션 데이터를 구조화되고 실행 가능한 인사이트로 통합하고 AI 기반 분석을 통해 의사 결정을 가속화함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 자동화된 워크플로는 기존 엔지니어링 프로세스와 원활하게 통합되며, Rescale만의 고유한 자동 메타데이터 추출 기능은 20개 이상의 가장 일반적인 엔지니어링 솔버에서 메타데이터를 추출하여 수동 태깅을 없애고 일관된 데이터 구성을 보장합니다. 즉, 엔지니어링 팀은 이제 모든 시뮬레이션의 가치를 포착하고 활용하여 AI 기반 데이터 토대를 구축할 수 있습니다.
엔지니어링 생태계 연결
엔지니어링 데이터는 드물게 한 곳에만 저장되는 것이 아니라 클라우드 스토리지에 분산되어 있습니다. 제품 라이프 사이클 관리 (PLM) 시스템 및 부서 간 장벽으로 인해 시뮬레이션 결과를 더 넓은 제품 맥락과 연결하기 어렵습니다. 시스템 기록 커넥터 AWS S3, Azure Blob 저장소PLM 시스템은 기존 도구와의 원활한 통합을 지원하여 팀이 더 폭넓은 제품 컨텍스트를 활용하여 시뮬레이션을 풍부하게 만들 수 있도록 합니다. Rescale은 커넥터에 대한 투자를 통해 기본 작업 파일 입력의 표준 소스 역할을 할 뿐만 아니라, 개념 설계부터 생산에 이르기까지 전체 엔지니어링 라이프사이클을 아우르는 통합된 디지털 스레드를 구축합니다. Rescale은 엔터프라이즈 도구 생태계를 확장하기 위해 새로운 커넥터를 적극적으로 테스트하고 있으며, 이를 통해 Rescale 데이터 인텔리전스 기능을 더 많은 데이터 소스로 확장하고 과거 데이터에서 더 많은 가치를 발굴하고자 합니다.
지능형 스토리지 및 데이터 관리
시뮬레이션 데이터 양이 증가함에 따라 IT 팀은 스토리지 비용 관리 및 가시성 확보에 점점 더 어려움을 겪고 있습니다. 2025년에는 다양한 개선을 통해 데이터 스토리지가 더욱 스마트해지고 비용 효율성이 높아질 것입니다. 기초적인 부분에 대한 투자는 이러한 목표 달성에 중요한 역할을 할 것입니다. 저장 관리 및 보고 실시간에 가까운 스토리지 사용량 업데이트 기능을 도입하여 기존에는 일 단위로 업데이트되던 것을 시간 단위로 갱신하고, 향상된 필터링 기능을 통해 CSV 다운로드 기능을 개선했으며, 가시성을 높이기 위해 대화형 사용량 테이블을 제공합니다. 이제 고객은 다음 기능을 이용할 수 있습니다. 파일을 직접 추가하세요 클라우드 파일 시스템(CFS)으로의 전환을 통해 공유 스토리지 및 협업을 위한 직접 업로드를 지원하여 워크플로우를 간소화합니다. 또한, 보관 시 파일 자동 삭제 CFS는 더욱 스마트하고 정책 기반의 데이터 수명주기 관리를 보장하여 팀이 스토리지 제한을 자동으로 준수하도록 지원합니다.
AI 엔지니어링
엔지니어링 팀은 더 많은 혁신을 더 빠르게 제공해야 한다는 압박에 직면하고 있지만, 기존 워크플로는 이러한 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 2025년에 Rescale은 지능형 자동화, 상황별 인사이트, 신속한 결과 도출을 통해 일상적인 엔지니어링 작업을 가속화하는 기능을 제공하여 생산성을 극대화하고 프로젝트 일정을 단축합니다.
AI 기반 통찰력
수천 건의 시뮬레이션 결과에서 관련 정보를 찾는 것은 일반적으로 파일과 폴더를 수동으로 검색해야 하므로 시간이 많이 소요되고 의사 결정 속도를 늦춥니다. 리스케일 어시스턴트 이 기술은 대화형 데이터 탐색 및 분석을 지원하여 엔지니어가 자연어를 사용하여 시뮬레이션 데이터를 질의할 수 있도록 합니다. 인공지능 기반 작업 요약은 핵심 결과를 자동으로 강조 표시하고, 이상 징후를 감지하며, 오류를 진단하여 기술적 결과를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다.
Rescale Assistant는 조만간 관리자가 자연어 상호 작용을 통해 청구 데이터를 조회하고, 플랫폼 사용량을 분석하고, 지출 추세를 시각화할 수 있도록 지원할 예정입니다.
시뮬레이션 에이전트의 기초
엔지니어링 팀은 시뮬레이션 설정, 입력값 검증, 구성 등 반복적인 작업에 상당한 시간을 소비합니다. 실험 계획 (미국 에너지부) 보고서 작성과 같은 작업은 예측 가능한 패턴을 따르지만 여전히 수작업이 필요합니다. 2025년에는 리스케일(Rescale)을 통해 자율 엔지니어링을 위한 핵심 기반을 마련했습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버 및 플랫폼 통합. 이 인프라를 통해 시뮬레이션 에이전트는 조직의 방법론을 따르고, 프로젝트의 맥락을 파악하며, 도메인 전문 지식을 프로세스에 직접 통합하는 복잡하고 다단계적인 워크플로우를 수행할 수 있습니다.
이러한 에이전트는 엔지니어링 자동화의 차세대 진화를 보여줍니다. 단순히 미리 정의된 스크립트를 실행하는 것이 아니라, 조직 패턴을 학습하고 변화하는 요구 사항에 적응하며, 다양한 도구와 팀에 걸쳐 능동적으로 작업을 조율하는 시스템입니다. 초기 구현 사례에서는 에이전트가 일상적인 시뮬레이션 설정, 입력 유효성 검사, 실험 설계(DOE) 구성, 그리고 지루한 보고 작업 자동화를 처리하여 엔지니어가 제어권을 유지하면서 반복적인 수작업을 없애는 것을 입증했습니다.
Rescale MCP 서버를 사용하면 고객은 Claude, ChatGPT 또는 기타 언어 모델과 같은 선호하는 AI 도구를 Rescale의 시뮬레이션 환경에 직접 연결할 수 있습니다. 이제 엔지니어는 여러 애플리케이션을 전환할 필요 없이 이미 매일 사용하는 AI 인터페이스를 사용하여 시뮬레이션을 관리하고, 데이터를 조회하고, 워크플로를 자동화할 수 있습니다.
자동화된 워크플로우 오케스트레이션
복잡한 엔지니어링 워크플로는 종종 여러 도구와 단계를 수동으로 조정해야 하므로 프로세스를 표준화하거나 팀 전체에 모범 사례를 확장하기 어렵습니다. 이제 엔지니어링 팀은 이를 통해 복잡하고 여러 단계로 이루어진 작업을 시각적으로 설계하고 자동화할 수 있습니다. 코드 없음 전문가의 방법론을 포착하고, 모범 사례를 재사용 가능한 템플릿으로 표준화하며, 기관의 지식을 프로그램 전반에 걸쳐 확장하는 인터페이스를 제공합니다. 이러한 기능은 광범위한 플랫폼 생태계와 원활하게 통합되어 사용자가 통합된 캔버스에서 작업, 워크스테이션, 처리 스크립트 및 AI 에이전트를 호출할 수 있도록 합니다. 자동화된 워크플로 내에서 직접 대리 모델용 학습 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 기능은 기존 시뮬레이션과 AI 가속 방법 간의 자연스러운 연결 고리를 만들어 줍니다.
AI 물리 방법론
기존 CAE 방식은 설계 공간을 탐색하기 위해 수백 또는 수천 번의 시뮬레이션을 필요로 하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 계산 비용이 많이 드는 과정입니다. 반면 AI 기반 접근 방식은 과거에는 전문적인 머신러닝 지식이 필요했습니다. 2025년에는, AI 물리학 재조정 AI 기반 물리 시뮬레이션을 일반 CAE 엔지니어도 이용할 수 있도록 하여, 심도 있는 AI 전문 지식 없이도 바로 활용 가능한 AI 모델을 구축할 수 있게 함으로써 설계 공간 탐색 속도를 획기적으로 향상시켰습니다.
엔지니어링을 위한 완벽한 AI 운영 체제
기존에는 엔지니어링 애플리케이션용 AI 모델을 구축하기 위해 서로 다른 도구를 조합하고 데이터 준비, 학습, 배포 및 반복 작업을 포함한 복잡한 워크플로우를 수동으로 관리해야 했습니다. Rescale AI Physics는 모델링 및 시뮬레이션을 위한 유일한 엔드투엔드 운영 체제를 제공하며, 데이터 생성, 구조화, 데이터셋 생성, 모델 학습, 평가, 배포, 추론 및 미세 조정 등 필요한 모든 단계를 처리합니다. 이 통합 접근 방식은 자동화된 워크플로우를 통해 시뮬레이션 데이터를 강력한 AI 모델로 변환하며, 엔터프라이즈 규모에서 추적성과 버전 관리를 유지합니다.
이제 엔지니어는 실시간 AI 추론 모델을 통해 방대한 설계 공간을 신속하게 탐색할 수 있으며, 기존 시뮬레이션 방식과 동일한 정확도를 달성하면서 빠른 반복 및 최적화를 가능하게 하여 결과를 단 몇 초 만에 얻을 수 있습니다.
대규모로 입증된 고객 효과
At NVIDIA GTC 2025Rescale은 획기적인 성과를 선보였습니다. AI Physics 업계 선두 기업들과의 협력을 통해 첨단 시뮬레이션 기술과 GPU 가속, AI 기반 방식을 결합하여 항공우주 및 에너지 분야 전반에 걸쳐 혁신적인 결과를 도출하는 사례를 제시합니다.
붐 슈퍼소닉은 리스케일의 AI 물리 기능을 활용하여 오버추어 초음속 여객기 개발을 가속화하고, AI 기반 설계 탐색을 통해 공기역학 개발 프로세스를 혁신했습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. GTC에서 이번 협업에 대한 자세한 내용을 확인하세요. 붐 슈퍼소닉이 어떻게 이를 달성했는지 알아보려면 다음을 참조하세요.
- 4배 더 많은 디자인 반복 작업
- CFD 시뮬레이션 전반에 걸쳐 GPU 속도 10배 향상
- 400% 더 많은 디자인 가능성을 탐색할 수 있습니다.
SLB (구 Schlumberger)는 GPU 가속 시뮬레이션과 AI 기반 방법이 에너지 부문 워크플로우, 특히 석유 및 가스 운영에 필수적인 계산 집약적인 CFD-DEM 결합 시뮬레이션에 어떻게 혁신을 가져오는지 시연했습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 공동 발표에 대한 자세한 내용SLB가 어떻게 이를 달성했는지에 대해 다룹니다.
- 시뮬레이션 결과가 10배 더 빨라졌습니다. 과 30배 비용 절감
- 현장 작업 속도 3,600배 향상
- 시뮬레이션 효율성이 몇 배 향상됨
이러한 고객 구축 사례는 AI Physics가 다양한 물리 영역에서 실제 사용에 필요한 결과를 제공하는 동시에 엔지니어가 중요한 설계 결정을 내리는 데 필요한 정확도를 유지한다는 것을 입증합니다.
확장된 대리모 모델 지원
기존에는 대리 모델을 구축하려면 특정 엔지니어링 문제에 적합하지 않을 수 있는 기성 솔루션을 선택하거나, 전문적인 지식과 시간이 많이 소요되는 맞춤형 아키텍처를 처음부터 개발해야 했습니다. Rescale은 대리 모델 개발을 위한 포괄적인 지원을 통해 AI 물리 기능을 크게 확장하여 엔지니어에게 엔지니어링 애플리케이션에 최적화된 검증된 모델 아키텍처와 맞춤형 개발 프레임워크를 제공합니다. SC25컴퓨팅 업계의 최고 행사, NVIDIA는 Apollo를 발표했습니다.2026년 Rescale에서 사용 가능한 오픈 AI 물리 모델 제품군은 검증된 아키텍처 라이브러리를 더욱 확장할 것입니다. 이러한 유연성을 통해 팀은 일반적인 사용 사례에 검증된 모델을 배포하거나 고유한 요구 사항에 맞는 특수 아키텍처를 개발하여 프로젝트 일정을 획기적으로 단축하는 동시에 기존 시뮬레이션에서 요구하는 정확도를 유지할 수 있습니다.
2026 년 전망
2026년을 맞이하여, 우리는 고객에게 제공하는 가치를 확대하고 사용자에게 새로운 기능을 지속적으로 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다. 진정한 자율 주행 엔지니어링 워크플로우를 구현하는 상용 수준의 자율 에이전트를 대규모로 배포할 예정입니다. AI Physics는 예측 유지보수 및 디지털 트윈 애플리케이션을 포함한 더 많은 영역으로 적용 범위를 확장하여 기업이 과거 시뮬레이션 데이터를 활용하여 운영 인텔리전스를 확보할 수 있도록 지원합니다. 고급 기능을 더욱 쉽게 이용할 수 있도록 혁신적인 컴퓨팅 솔루션을 지속적으로 제공하고, 모든 플랫폼 기능이 독립적으로 가치를 제공하는 동시에 원활하게 연동되도록 보장할 것입니다.
2025년 한 해 동안 저희와 함께해 주시고, 로드맵을 수립하는 데 도움을 주신 고객 여러분께 진심으로 감사드립니다. 고객 여러분의 소중한 의견 덕분에 AI 기반 엔지니어링의 가능성을 더욱 확장할 수 있었습니다. 함께 시뮬레이션 기반 혁신의 미래를 만들어 나가겠습니다. 올해 새롭게 선보이는 다양한 기능들을 지금 바로 확인해 보세요. 릴리즈 노트저희는 Rescale 플랫폼의 모든 영역에 걸쳐 지속적으로 투자하고 있으므로, 정기적으로 다시 방문해 주시기 바랍니다. 2026년 한 해 동안 고객 경험을 향상시키고 업계 혁신을 가속화하기 위한 더 많은 기능이 추가될 예정입니다.
