[유미's 픽] 미스트랄, 엔비디아 손잡고 제조업 공략…설계·시뮬레이션 AI 키운다

에미 AI 인수 이어 산업용 AI 협력 확대…항공·자동차·반도체 평가 기준도 공동 개발

미스트랄AI가 엔비디아와 손잡고 항공기·자동차·반도체 설계에 활용할 산업용 인공지능(AI) 사업을 확대한다. AI로 제품 개발 시간과 비용을 줄이려는 제조기업을 겨냥해 설계·시뮬레이션 분야를 새로운 성장축으로 키우는 모습이다.

22일 업계에 따르면 미스트랄은 지난 21일 엔비디아와 산업 엔지니어링 분야 AI 협력 계획을 발표했다. 양사는 시뮬레이션 가속화와 설계 자동화를 추진하고 피지컬 AI 및 엔지니어링 AI 에이전트의 성능을 검증할 공개 벤치마크와 데이터셋을 공동 개발한다는 방침이다.

(이미지=미스트랄AI)

이번 협력은 대규모 언어모델과 물리 현상을 예측하는 AI, 엔비디아의 가속 컴퓨팅 기술을 결합하는 데 초점을 맞췄다. 미스트랄은 시뮬레이션 결과를 AI 모델 개발과 제품 설계 개선에 반영하고 이를 다시 검증하는 순환 구조를 구축한다는 구상이다.

이를 위해 미스트랄은 자사 최신 모델 '미스트랄 라지 4'와 데이터 생성·물리 모델링 체계에 엔비디아의 '쿠다-X' 라이브러리와 '워프'를 활용키로 했다. 또 엔비디아 '옴니버스' 라이브러리와 자사 모델을 연동해 그래픽처리장치(GPU) 기반의 3차원 장면 생성과 시뮬레이션용 디지털 자산인 '심레디(SimReady)' 제작을 지원할 계획이다.

양사는 AI가 엔지니어의 지시를 이해하고 실제 설계 도구를 활용해 여러 단계의 작업을 수행할 수 있도록 기술 개발과 검증도 추진한다. 이를 위해 컴퓨터 지원 공학(CAE)과 전자설계자동화(EDA) 분야에서 AI 에이전트의 도구 사용 능력과 작업 완수 여부, 결과의 기술적 정확성을 평가한다. 실행 시간과 연산 비용도 함께 측정할 예정이다.

피지컬 AI 모델을 평가할 공개 벤치마크와 데이터셋도 마련할 계획이다. 이를 통해 연구자와 기업이 모델의 정확도·성능을 같은 기준으로 비교하고 컴퓨터 지원 설계(CAD) 데이터를 시뮬레이션으로 연결하는 자동화 과정을 검증할 수 있도록 지원할 예정이다.

닐 애슈턴 미스트랄 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부사장은 "오랫동안 엔지니어링의 속도는 시뮬레이션의 속도에 좌우됐다"며 "미스트랄의 오픈웨이트 모델과 피지컬 AI 역량을 엔비디아의 가속 컴퓨팅 기술과 결합해 시뮬레이션 주기를 단축하고 실제 CAE·EDA 업무에서 에이전트를 검증할 엄격한 공개 벤치마크를 제공하겠다"고 밝혔다.

(이미지=미스트랄AI)

이번 발표는 미스트랄이 추진해 온 피지컬 AI 사업 확장의 연장선으로도 해석된다. 앞서 미스트랄은 지난 5월 피지컬 AI 기업 에미 AI를 인수하고 산업 엔지니어링을 기업용 AI 플랫폼의 주요 사업 영역으로 제시했다. 당시 ASML·에어버스·사프란·지멘스에너지를 협력사로 언급하며 제조업 적용 의지를 드러낸 바 있다.

미스트랄은 언어·멀티모달 모델과 피지컬 AI, 업무 자동화 도구를 결합해 제조기업의 제품 개발 과정 전반을 지원한다는 구상이다. 모델 학습·맞춤화부터 업무 흐름 관리, 전용 인프라, 전문 서비스까지 함께 제공할 계획이다. 이번 엔비디아 협력도 범용 모델 개발 역량을 제조업의 실제 업무에 접목하고 기업별 AI 구축·운영 수요를 확보하려는 전략으로 풀이된다.

공개 평가 기준을 앞세운 점도 주목된다. 설계와 시뮬레이션에 AI를 도입하려면 결과의 정확성과 재현성을 확인해야 한다. 양사가 기술적 정확성뿐 아니라 처리 시간과 연산 비용까지 평가하겠다고 밝힌 것은 기업이 도입 효과를 판단할 근거를 마련하려는 것으로 해석된다.

평가 기준을 공동 개발하는 과정은 초기 산업용 AI 시장에서 영향력을 확보하는 기반이 될 수 있을 것으로 보인다. 양사는 이번 협력을 통해 엔지니어링 분야의 피지컬 AI와 AI 에이전트 평가에 일관되고 재현 가능한 방법을 마련하겠다고 밝혔다.

미스트랄은 이번 협력을 기존 엔비디아 파트너십과도 연결했다. 양사는 앞서 '미스트랄 네모'를 공동 개발했으며 현재 엔비디아 '네모트론 연합'을 통해 차세대 기반 모델 개발에 협력하고 있다.

이번 산업용 AI 협력에 활용할 미스트랄 라지 4도 엔비디아 인프라로 학습했다. 최근 공개 프리뷰를 시작한 이 모델은 전체 매개변수 약 1조 개, 활성 매개변수 490억 개 규모의 멀티모달 모델이다. 미스트랄은 유럽 내 자체 운영 데이터센터에서 엔비디아 그레이스 블랙웰 GPU 3800개를 활용해 모델을 학습했으며 가중치는 이달 말 공개할 예정이다.

인프라 확장도 병행한다. 미스트랄은 2030년까지 1GW 규모의 연산 인프라를 확보한다는 목표에 맞춰 엔비디아 기반 설비를 추가 가동하고 있다고 밝혔다. 모델 개발과 인프라 투자를 산업별 활용처로 연결해 사업 기반을 넓히겠다는 구상이다.

다만 이번 발표에는 신규 고객 계약이나 실제 업무에서의 성능 개선 수치, 공동 벤치마크 공개 일정은 포함되지 않았다. 향후 산업 현장에서 설계·검증 시간을 얼마나 줄이고 결과의 신뢰성을 확보하는지가 사업 확장의 성과를 가를 것으로 보인다.

팀 코스타 엔비디아 산업·컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 부사장 겸 총괄은 "다음 엔지니어링 혁신은 너무 복잡하거나 시험하는 데 시간이 오래 걸려 시도하지 못했던 아이디어를 탐색하는 데서 나올 것"이라며 "공통의 산업 벤치마크를 통해 AI의 역량에 대한 신뢰를 쌓고 엔지니어가 설계의 한계를 넓히도록 지원하겠다"고 말했다.