몸을 얻은 지능, 활짝 열리는 설계의 문

01TREND 01 · AI MODEL발끝부터 손끝까지, 하나의 지능↗

로봇 제어는 오랫동안 부위별 문제였습니다. 걷는 문제, 잡는 문제, 균형을 잡는 문제가 각각 다른 모델과 다른 팀의 몫이었고, 하나의 몸 안에서 그 판단들을 통합하는 일은 여전히 어려운 과제로 남아 있었습니다. 구글 딥마인드가 7월 30일 공개한 제미나이 로보틱스 2는 이 분업 구조 자체를 겨냥합니다.

발표된 세 모델 — Gemini Robotics 2(VLA), ER 2, On-Device 2 — 은 다리부터 손가락까지를 하나의 정책으로 함께 제어하는 ‘전신 지능’을 공유합니다. 벤치마크 수치는 구체적입니다. 탁자 위 물건을 일반적으로 집는 성공률 68.4%, 선반에서 집는 성공률 76.3%, 정확한 삽입 작업 89.6%, 나사를 정밀하게 푸는 다중지 작업은 92%에 달했습니다. 더 주목할 지점은 이 지능이 앱트로닉 아폴로 2, 프랑카 듀오, 보스턴다이나믹스, 어질리티 로보틱스 등 서로 다른 로봇 본체에 이식 가능하다는 사실입니다. 온디바이스 모델은 단 몇 시간 분량의 데이터만으로 새 로봇에 적응한다고 밝혔습니다.

설계사무소의 시선에서 이 소식이 당장 도면을 바꾸지는 않습니다. 그러나 ‘지능이 하드웨어를 갈아탄다’는 전제는 결국 소프트웨어처럼 이식 가능한 판단력이 물리적 반복 작업 — 골조 조립, 마감재 시공, 현장 검측 같은 — 으로도 흘러들어갈 수 있다는 질문을 남깁니다. 시공성과 안전을 생애주기 관점에서 다루는 사무소라면, 이 이식성의 방향을 눈여겨볼 이유가 있습니다.

02TREND 02 · BIM × AUTODESK무거운 모델도, 가볍게 연다↗

BIM 실무의 병목은 새 기능의 부재가 아니라 무거운 파일 그 자체인 경우가 많습니다. 대형 프로젝트의 통합 모델을 여는 데 걸리는 시간, 그 사이 소모되는 메모리는 신기능 목록에 잘 등장하지 않지만 매일 체감되는 문제입니다. 오토데스크가 7월 22일 공개한 레빗 2027.2 업데이트는 이 지점을 정면으로 다룹니다.

핵심은 기술 미리보기로 포함된 ‘점진적 모델 열기(Incremental Model Open)’로, 대형 모델의 열람 시간과 메모리 사용량을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 외에도 어시스턴트 기능이 요소 그래픽 오버라이드와 가시성 관리의 신뢰도를 높이는 방향으로 다듬어졌고, 태그 형태를 유지한 채 새 태그를 생성하는 기능, 시트 정렬을 돕는 뷰 타이틀 스냅, 포마(Forma)와 연동한 실시간 미기후(UTCI) 분석이 함께 포함됐습니다.

기능 목록보다 중요한 것은 방향성입니다. 속도 경쟁의 다음 무대가 렌더링의 화려함이 아니라 ‘무거운 실무 파일을 얼마나 가볍게 다루는가’로 옮겨가고 있다는 신호이며, 이는 대형 모델을 상시로 다루는 사무소의 일상 생산성과 직결되는 변화입니다.

03TREND 03 · BIM × DATA도면 파일이, 대화를 시작하다↗

오픈디자인얼라이언스(ODA)는 개발자를 위한 CAD 파일 형식 지원 라이브러리로 오랫동안 업계 인프라의 밑단을 지탱해 온 조직입니다. 7월 21일 ODA는 이 SDK를 AI 에이전트에 직접 개방하는 MCP(Model Context Protocol) 서버 계획을 발표했습니다.

1차 지원 포맷은 DWG·STEP·IFC이며, DGN·Revit·Navisworks가 로드맵에 뒤따릅니다. 로컬(STDIO) 방식과 TLS 기반 네트워크(HTTP/HTTPS) 방식을 함께 제공해, 자체 네트워크 안에서 호스팅하는 셀프호스팅 배포가 3분기 중 예정돼 있습니다. 핵심 메시지는 “AI 에이전트를 이미 작업 중인 엔지니어링 데이터에, 어떤 애플리케이션이 만들었든 그대로 연결한다”는 것입니다. 원본 파일이 아니라 모델 데이터를 제공하고, 추측이 아닌 CAD 수학에 기반한 답을 낸다는 점, 온프레미스 배포로 데이터 보안을 지킨다는 점이 강조됐습니다.

민감한 프로젝트 데이터를 외부 클라우드에 올리지 않고도 AI를 연결할 수 있다는 전제는, 공용 AI 모델에 기밀 설계 데이터를 넣지 못하게 하는 계약 조항이 확산되는 흐름과 맞물려 있습니다. 개발자만 다루던 파일 형식이 비개발자도 AI의 도움으로 다룰 수 있는 대상이 된다는 것은, 포맷의 장벽이 낮아진 다음의 경쟁이 결국 ‘그 안에서 무엇을 판단하는가’로 옮겨간다는 뜻이기도 합니다.

04TREND 04 · AEC × AI이제 검색은, AI가 대신한다↗

소프트웨어를 사는 방식이 조용히 바뀌고 있습니다. 포레스터의 2026년 조사에 따르면 B2B 소프트웨어 구매자의 약 75%가 벤더를 검토하는 과정에서 챗GPT 같은 생성형 AI에게 먼저 묻습니다. 검색창에 키워드를 입력하던 자리를, AI에게 질문을 던지는 행위가 대신하기 시작한 것입니다.

이 변화는 이미 수치로 확인됩니다. 신생 BIM 플랫폼 큐크빔(QikBIM)은 공개 2주 만에 챗GPT 관련 검색에서 161건의 발견 이벤트를 기록했습니다. AI 추천을 통해 유입된 방문자는 이미 카테고리와 경쟁사를 학습한 상태이기 때문에 일반 검색 유입보다 전환율이 높은 경향도 함께 보고됐습니다. 반대로 다수의 B2B 기술 브랜드는 주요 AI 어시스턴트의 생성 답변에 아예 등장하지 않아, 구매 목록 작성 단계에서부터 배제되는 위험에 놓여 있습니다.

설계사무소에게 이 흐름이 갖는 의미는 마케팅 채널의 문제만은 아닙니다. AI가 먼저 읽는 것은 광고 문구가 아니라 축적된 기록 — 웹에 남아 있는 프로젝트 서술, 발행물, 전문성의 흔적입니다. VIA-A-FLOW처럼 매주 기록을 쌓는 활동 자체가, 결국 ‘무엇으로 발견되는가’를 결정하는 자산이 된다는 점에서 이번 호의 다른 트렌드들과 같은 결론으로 수렴합니다: 기록된 것만이, 다시 발견됩니다.

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