OpenAI는 기계·전기 설계부터 시뮬레이션과 제조 준비까지, 물리 제품 개발 과정에서 모델이 엔지니어를 지원하는 진전을 소개했다. 여러 전문 도구와 분야를 오가며 요구사항을 맞춰야 하는 엔지니어링 업무에서, 모델이 도면을 준비하고 시뮬레이션을 설정하며 부서 간 변경을 조율하도록 훈련하고 있다. 목표는 반복 작업을 줄여 엔지니어가 더 많은 아이디어를 시험하고 설계를 개선하도록 돕는 것이다. 내부 팀에서 확인한 초기 성과와 산업 협업 사례는 가능성을 보여주지만, 실제 제조에 쓰려면 검토와 개선이 더 필요하다.
Astra와 일주일 만에 만든 기기
OpenAI는 멀티모달 및 컴퓨터 사용 작업에서 Astra의 성능을 살펴보기 위해, 사람이 직접 수정하지 않고 Codex와 대화할 수 있는 기기를 설계하는 실험을 진행했다. GPT‑6가 기능 요구사항을 정의하고 외장, 인쇄회로기판(PCB), 소프트웨어 연동을 설계하는 데 활용됐다. Astra는 게임과 장난감에서 영감을 받은 외관을 제안하고, 부품을 고정하는 내부 구조와 외장을 설계했으며, 기기 안에 들어갈 전자 부품과 PCB 배치·연결도 구성했다. 사용자 인터페이스와 펌웨어, Codex 연결을 위한 소프트웨어 연동도 작업 범위에 포함됐다.
팀원 두 명은 부업 프로젝트로 이 기기를 Astra와 함께 일주일도 안 돼 설계했고, 계약 제조업체는 한 달도 안 돼 소량의 시제품을 만들었다. 그러나 제조 준비에는 여러 차례 검토와 수정이 뒤따랐다. Astra가 제조사의 생산 한계와 공차, 조립에 필요한 세부 사항을 일관되게 반영하지 못했기 때문이다. 이 간극은 향후 모델이 실제 생산 조건을 더 잘 고려하도록 개선할 지점을 보여준다.
하드웨어 팀에서 늘어난 모델 활용
OpenAI의 하드웨어 및 인프라 팀은 Codex와 ChatGPT를 활용해 CAD 모델을 만들고 수정하며, 제조 도면을 준비하고 시뮬레이션을 설정한다. 설계 검토도 지원하며, 업무는 로보틱스와 컴퓨팅 인프라에 걸쳐 있다. OpenAI가 공개한 사용량 지표에 따르면, 하드웨어 팀의 모델 사용량은 토큰 기준으로 2월 이후 23배 증가했다. 이는 실제 업무에서 모델 활용이 빠르게 늘고 있음을 나타내지만, 사용량 증가만으로 설계 품질이나 생산성 향상의 정도를 판단할 수는 없다.
엔지니어링 능력의 진척을 측정하다
OpenAI는 코딩과 엔지니어링 지식을 함께 요구하는 작업으로 모델의 발전을 평가하고 있다. BenchCAD 2.0은 모델이 3D 부품과 조립품을 재구성하고 회로 기판의 연결 관계를 식별할 수 있는지 시험한다. 최신 내부 모델은 평균 0.875점을 얻었고, 가장 높은 추론 설정의 GPT‑6 Astra는 0.594점을 기록했다. 이 결과는 해당 과제에서의 성능을 보여주는 지표다. 엔지니어링 전체 과정에는 설계 외에도 여러 단계가 있으므로, OpenAI는 이를 전문 업무의 반복 속도를 높일 가능성을 보여주는 초기 근거로 제시한다.
실제 문제에서 검토하는 산업 협업
OpenAI는 소수의 산업 협력사와 실제 엔지니어링 문제를 시험하고 있다. 협력사의 엔지니어가 모델의 결과물을 정확성과 실용성 측면에서 검토해, 현재 지원 가능한 업무와 안전하고 신뢰할 만한 활용을 위해 보완할 점을 찾는다. Chip Ganassi Racing(CGR)과는 협력을 확대해 기존 부품의 3D 스캔을 편집 가능한 CAD 모델과 2D 제조 도면으로 바꾸는 작업을 시험한다. 원래 설계 파일이 없을 때 특히 유용할 수 있으며, CGR 엔지니어들은 결과물의 정확성과 제조 가능성을 검토한다.
Mazda와는 새로운 연구 협력을 발표했다. OpenAI의 연구 및 현장 엔지니어링 팀은 Mazda의 공기역학 및 충돌 안전 엔지니어들과 함께 새 차량 설계를 개발하고 평가하는 데 모델을 활용할 방법을 살펴본다. 공기 흐름과 구조 거동을 시뮬레이션해 성능 개선 가능성을 탐색하면서 스타일과 비용도 고려한다. GPT‑6 Astra는 새 전면부 형상을 모델링하고 공기 흐름을 시뮬레이션해 차량 항력을 줄일 방안을 탐색하는 데 사용된다. OpenAI는 향후 몇 달 동안 진행 상황과 결과를 공유하겠다고 밝혔다.
제조 현장에 맞는 안전성과 신뢰성
모델의 설계 결과가 곧바로 제조 가능한 제품을 뜻하지는 않는다. Astra 실험에서는 제조사의 생산 조건과 조립 세부 사항을 충분히 고려하지 못하는 문제가 드러났고, 그 결과 여러 차례 검토가 필요했다. CGR과 Mazda 협업에서도 엔지니어의 검토와 시뮬레이션이 중요한 역할을 한다. 이런 과정은 모델이 줄일 수 있는 수작업과 아직 보완해야 할 부분을 구분하고, 산업 현장에서 안전하고 신뢰성 있게 쓰일 조건을 파악하는 데 목적이 있다.
정리
OpenAI가 공개한 사례는 AI 모델이 기계·전기 설계, CAD 작성, 시뮬레이션과 제조 준비를 지원할 가능성을 보여준다. 다만 시제품 제작 경험과 협업 사례 모두에서 사람의 검토, 제조 조건 반영, 반복 수정은 여전히 중요하다. OpenAI는 기계·전기·전기기계 설계와 메카트로닉스 등 분야의 엔지니어와 기업, 소프트웨어 업체를 협력자로 찾고 있다.