자연어로 도면을 만들고 AI가 조립·도면 작성까지 돕는 시대…하지만 제조 가능성·공차·안전·원가를 판단하는 일은 더 중요해지고 있다
“AI가 CAD까지 한다면 앞으로 설계자는 필요 없어지는 것 아닐까?”
최근 CAD를 배우려는 학생이나 현업 엔지니어가 가장 많이 던지는 질문 가운데 하나다.
몇 년 전까지만 해도 생성형 AI는 글과 이미지 생성이 중심이었다. 그러나 2026년 현재 AI는 실제 CAD 업무 안으로 빠르게 들어오고 있다.
Autodesk는 2026년 7월 AutoCAD 웹 버전에 자연어 설명만으로 2D 블록을 만드는 Block Generate with AI 기술 프리뷰를 공개했다. 예를 들어 소파나 테이블의 형태를 말로 설명하면 AI가 CAD 블록을 생성하는 방식이다.
Fusion에도 변화가 나타나고 있다. 2026년 7월 공개된 Autodesk Assistant 기술 프리뷰는 사용자가 자연어로 설계를 만들거나 수정하고, CAD 기능 사용법을 질문하거나 제조 관련 안내를 받을 수 있도록 설계됐다.
Siemens 역시 Designcenter Solid Edge 2026에 AI 기반 조립 자동화와 설계 지원기능을 확대했다. Siemens에 따르면 Magnetic Snap Assembly 기능은 AI를 이용해 부품 배치와 구속조건 적용을 지원하며, 자동 도면 기능은 최소한의 입력으로 2D 도면 뷰의 최대 80%를 생성할 수 있도록 설계됐다.
이 정도라면 “CAD 설계자의 상당 부분이 AI로 대체되는 것 아니냐”는 질문은 충분히 나올 수 있다.
하지만 현재의 기술을 자세히 들여다보면 조금 다른 결론에 도달한다.
AI가 가장 빠르게 대체하고 있는 것은 설계자의 ‘판단’보다 설계자가 반복적으로 수행하던 ‘작업’이다.
2026년 CAD에서 AI는 이미 무엇을 하고 있나
현재 CAD에 적용되는 AI 기능은 크게 네 가지 방향으로 볼 수 있다.
첫째는 자동화다.
반복적인 블록 작성이나 객체 선택, 도면 생성, 조립 부품 배치와 같은 작업을 자동화한다.
둘째는 자연어 인터페이스다.
과거에는 메뉴와 명령어를 찾아야 했다면 이제는 AI에게 원하는 작업을 문장으로 설명하는 방식이 등장하고 있다.
셋째는 설계 최적화다.
여러 설계 조건을 비교하고 특정 요구조건을 만족하는 형상을 탐색한다.
넷째는 생성형 CAD다.
사용자가 원하는 형상과 조건을 입력하면 AI가 실제 수정 가능한 CAD 데이터를 만들어내는 방향이다.
Siemens는 현재 Designcenter CAD의 AI 기능을 분석(Analysis), 최적화(Optimization), 생성(Generation) 영역으로 분류하고 있다. 자연어 Copilot을 이용해 설계 데이터를 분석하거나 명령 실행을 요청하고 설계 변경까지 지원하는 방향이다.
즉 AI는 이미 CAD의 주변기능이 아니라 설계 워크플로 자체 안으로 들어오기 시작했다.
가장 큰 변화는 ‘명령어를 몰라도 CAD를 움직이는 시대’가 시작됐다는 것이다
기존 CAD 교육에서는 명령어를 얼마나 잘 알고 있는지가 중요했다.
선을 그리고,
원을 그리고,
Extrude를 하고,
Fillet을 만들고,
Pattern을 적용하고,
Assembly Constraint를 설정하는 식이다.
프로그램마다 명령어의 위치와 이름도 다르기 때문에 새로운 CAD를 배우려면 상당한 시간이 필요했다.
하지만 자연어 기반 CAD가 발전하면 이 진입장벽은 크게 낮아질 수 있다.
Autodesk Assistant in Fusion은 현재 기술 프리뷰 단계이지만 자연어를 이용해 설계를 생성하거나 수정할 수 있는 기능을 이미 시험하고 있다.
AutoCAD에서도 자연어 설명으로 2D 블록을 만드는 기능이 등장했다.
앞으로는
“직경 50mm, 길이 100mm인 축을 만들고 양 끝에 베어링 자리와 스냅링 홈을 추가해줘”
같은 요청으로 기본 형상을 생성하는 방식이 훨씬 자연스러워질 가능성이 있다.
그러면 CAD 교육의 중심도 달라질 수 있다.
명령어를 아는 사람과 모르는 사람의 격차는 줄어들고, 무엇을 만들어야 하는지 정확하게 설명할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람의 격차가 커질 수 있다.
그런데 일반 생성형 AI가 만든 3D 모델과 CAD 모델은 전혀 다르다
이 부분을 이해하는 것이 매우 중요하다.
AI 이미지 생성기로 자동차 부품처럼 보이는 이미지를 만드는 것은 어렵지 않다.
3D 생성 AI로 자동차나 의자와 비슷한 형상을 만드는 것도 가능하다.
하지만 엔지니어링에 필요한 CAD는 단순히 “그렇게 보이는 물체”를 만드는 것이 아니다.
구멍의 지름이 정확해야 한다.
곡률이 정확해야 한다.
두 부품의 위치관계가 정의돼야 한다.
치수를 변경하면 설계 의도에 맞게 모델이 수정돼야 한다.
구조해석과 CAM으로 데이터를 넘길 수도 있어야 한다.
Autodesk Research는 바로 이 문제가 기존 생성형 AI와 전문 CAD의 중요한 차이라고 지적한다. 전문 설계용 AI라면 단순히 3D 모양을 만드는 것을 넘어 기하학, 구속조건, 부품 간 관계, 제조 가능성과 설계 의도까지 이해해야 한다는 것이다.
그래서 최근 등장한 개념이 Neural CAD다.
Neural CAD란 무엇인가…‘CAD처럼 보이는 그림’이 아니라 실제 CAD 데이터를 만든다
Autodesk Research는 2026년 6월 Neural CAD를 전문적인 CAD 환경을 위한 새로운 AI 기반 기술 방향으로 설명했다.
핵심은 AI가 단순한 이미지나 메시 형태의 3D 모델을 만드는 것이 아니라 정밀한 2D·3D CAD 형상 자체를 생성하고 추론하는 것이다.
Autodesk가 공개한 설명에 따르면 Neural CAD는 텍스트나 스케치, 공간적인 조건 등을 입력받아 수정 가능한 정밀 CAD 형상을 만드는 방향으로 개발되고 있다.
특히 중요한 것이 B-rep(Boundary Representation)이다.
전문적인 기계 CAD에서 사용하는 솔리드 모델은 단순히 화면에 보이는 삼각형 집합이 아니라 면과 모서리, 꼭짓점 등의 수학적인 관계를 가진다.
Autodesk는 Neural CAD 연구에서 실제 CAD 객체를 이용해 이러한 정밀한 B-rep 데이터를 생성하는 기술을 개발하고 있다고 설명한다.
이 변화가 상용화되고 고도화된다면 CAD 작업방식 자체가 크게 달라질 가능성이 있다.
앞으로는 ‘형상을 만드는 사람’보다 ‘조건을 정의하는 사람’이 중요해질 수 있다
기존 설계에서는 사람이 먼저 형상을 생각했다.
예를 들어 브래킷이 필요하면 엔지니어가 대략적인 모양을 정하고 CAD로 만든다.
하지만 AI 기반 생성형 설계에서는 접근방식이 달라질 수 있다.
설계자는 먼저 조건을 정의한다.
- 이 위치에 볼트 4개를 체결할 것
- 특정 하중을 견딜 것
- 최대 크기를 넘지 않을 것
- 중량은 가능한 한 가벼울 것
- CNC 또는 주조로 생산 가능할 것
- 특정 재료를 사용할 것
이런 조건을 주고 AI가 여러 설계 후보를 만들어낼 수 있다.
그러면 설계자의 역할은
직접 모양을 하나 만드는 일에서 여러 가능한 설계 가운데 가장 적절한 것을 선택하고 조건을 수정하는 일
로 이동할 수 있다.
Autodesk는 Neural CAD의 미래를 기존의 파라메트릭 CAD와 AI 비서가 결합해 설계자가 다양한 가능성을 보다 빠르게 탐색하면서도 전문 설계에서 필요한 정밀도와 수정 가능성을 유지하는 방향으로 설명하고 있다.
그렇다면 CAD 모델러의 일자리는 위험할까
업무의 종류에 따라 영향은 상당히 다를 수 있다.
가장 먼저 영향을 받을 가능성이 높은 업무는 반복적인 모델링과 도면 작성이다.
예를 들어 이미 결정된 제품의
- 단순 2D 도면 작성
- 반복 부품 모델링
- 표준 부품 배치
- 유사 도면 수정
- 도면 뷰 생성
- 반복적인 구속조건 설정
같은 업무는 AI 자동화의 효과가 크다.
Siemens Solid Edge 2026이 AI를 이용해 자동 도면 생성과 Assembly Constraint 작업을 줄이려는 것도 같은 방향이다.
AutoCAD의 Smart Blocks 역시 반복적인 블록 관련 작업을 AI로 줄이는 방향이다.
따라서 단순히
“도면을 빨리 그린다”
또는
“주어진 치수대로 모델을 만든다”
라는 업무만 수행한다면 AI의 영향을 비교적 크게 받을 가능성이 있다.
반대로 쉽게 자동화하기 어려운 설계업무는 무엇일까
제품설계에는 프로그램 화면에 나타나지 않는 수많은 판단이 들어간다.
예를 들어 작은 센서 모듈의 케이스 하나를 설계한다고 해보자.
AI에게 단순히 크기와 외형만 지정해서 모델을 만들게 할 수는 있다.
하지만 실제 제품으로 만들려면 다른 질문들이 이어진다.
PCB는 어떻게 조립할 것인가.
커넥터를 체결할 때 손이 들어갈 공간이 있는가.
금형에서 제품을 빼낼 수 있는가.
나사를 조이는 과정에서 플라스틱이 깨지지 않는가.
열은 어디로 빠져나가는가.
케이블을 조립할 때 작업자가 실수할 가능성은 없는가.
제품을 수리하려면 어떻게 분해해야 하는가.
원가는 어느 정도인가.
부품 공급업체가 실제로 생산할 수 있는가.
이 질문들은 단순한 3D 형상 생성과는 다른 문제다.
즉 AI가 CAD 모델을 만들 수 있게 된다고 해서 제품개발 전체를 자동으로 수행할 수 있다는 의미는 아니다.
제조 가능성 판단은 여전히 큰 장벽이다
화면에서는 만들 수 있지만 공장에서는 만들기 어려운 제품이 많다.
CNC로 가공할 수 없는 내부 형상이 있을 수 있고,
사출금형에서 빠지지 않는 구조가 있을 수도 있다.
판금제품인데 현실적으로 절곡할 수 없는 구조일 수도 있다.
공차를 지나치게 엄격하게 잡으면 제품은 만들 수 있지만 가격이 크게 올라갈 수 있다.
AI가 이러한 요소들을 점차 학습하고 설계 단계에서 제안할 가능성은 높다.
실제로 Autodesk는 Neural CAD가 전문 설계환경에서 유용하려면 제조 가능성과 설계 의도를 이해해야 한다고 밝히고 있다.
하지만 이것은 동시에 현재 AI가 해결해야 할 난도가 높은 문제라는 의미이기도 하다.
‘정답이 없는 설계’가 많다는 것도 AI가 설계자를 완전히 대체하기 어려운 이유다
공학설계에서 최적의 제품은 하나가 아닐 수 있다.
가벼운 것이 좋지만 너무 가볍게 만들면 강도가 떨어진다.
강도를 높이면 무게와 가격이 증가할 수 있다.
부품 수를 줄이면 조립은 쉬워질 수 있지만 수리가 어려워질 수도 있다.
공차를 줄이면 정밀도는 높아지지만 제조비용이 올라간다.
즉 설계는 여러 조건 사이의 Trade-off·상충관계를 결정하는 과정이다.
Siemens가 AI 기반 CAD의 역할 가운데 하나를 다양한 대안을 탐색하고 What-if 분석을 수행하면서 요구조건과 Trade-off 사이의 균형을 찾는 것으로 설명하는 것도 이런 이유다.
AI는 많은 후보를 빠르게 계산할 수 있다.
그러나
“우리 회사가 이번 제품에서는 무엇을 가장 중요하게 볼 것인가”
라는 판단은 경영과 시장, 기술전략까지 연결된다.
AI가 만든 CAD 모델의 책임은 누가 질까
자동차의 조향부품이나 항공기 구조물, 의료기기의 주요 부품을 AI가 설계했다고 가정해보자.
제품에 문제가 발생하면
“AI가 그렇게 설계했다”
라는 말로 책임을 끝낼 수 있을까.
현실적으로 어렵다.
설계에는 검토와 승인, 시험과 인증이라는 과정이 존재한다.
특히 안전과 직결되는 제품은 설계 변경 하나에도 검증이 필요하다.
따라서 AI가 설계안을 제안하더라도 최종 설계를 승인하는 과정에는 엔지니어의 검토가 상당 기간 필수적일 가능성이 높다.
Autodesk 역시 Neural CAD를 설명하면서 전문 설계용 AI에서 정확성, 신뢰성, 투명성, 책임 있는 AI 사용을 중요한 문제로 다루고 있다고 밝히고 있다.
AI가 잘못된 CAD를 만들어도 겉으로는 멀쩡해 보일 수 있다
생성형 AI의 가장 큰 문제 가운데 하나는 결과가 그럴듯하다는 것이다.
텍스트 AI가 틀린 정보를 자신 있게 말할 수 있는 것처럼 CAD AI도 언젠가는 외관상 매우 그럴듯하지만 실제 설계조건에는 맞지 않는 형상을 제시할 수 있다.
예를 들어
볼트 체결공의 위치가 조금 잘못되었거나,
공구가 접근할 수 없는 내부구조가 있거나,
제품은 조립되지만 분해가 불가능하거나,
특정 하중에서 응력이 집중되는 구조가 만들어질 수도 있다.
그래서 AI 시대에는 오히려 설계 결과를 검증할 능력이 더 중요해질 수 있다.
AI가 10개의 설계안을 만드는 시대에는 설계안을 만드는 속도보다 그중 어느 것이 틀렸는지 빠르게 판단하는 능력이 경쟁력이 된다.
CAD·CAE·CAM의 경계도 AI 때문에 더 흐려질 가능성이 있다
앞에서 살펴본 것처럼 CAD는 설계, CAE는 해석, CAM은 제조를 담당해왔다.
하지만 AI와 통합 소프트웨어가 발전하면 이 경계는 점차 낮아질 가능성이 높다.
사용자가
“이 부품은 500N의 하중을 견뎌야 하고 알루미늄으로 CNC 가공할 예정이다. 무게를 줄여줘.”
라고 입력한다고 가정해보자.
미래의 통합 설계시스템은
CAD에서 형상을 만들고,
CAE에서 강도를 계산하고,
다시 형상을 수정한 뒤,
CAM에서 제조 가능성을 확인하는 과정을 자동으로 반복할 수 있다.
이때 설계자는 모든 단계의 메뉴를 직접 조작하기보다
목표와 제한조건을 설정하고 결과를 판단하는 역할
을 담당할 가능성이 있다.
Autodesk도 Neural CAD를 단순한 새로운 CAD 기능이 아니라 Design과 Make를 연결하는 새로운 AI 기반 플랫폼 방향으로 설명하고 있다.
그렇다면 지금 CAD를 배우는 것은 의미가 없을까
오히려 반대에 가깝다.
AI가 CAD를 다룰 수 있게 될수록 CAD와 설계를 이해하는 사람이 AI를 더 잘 사용할 가능성이 높다.
AI에게
“브래킷 하나 만들어줘”
라고 입력하는 것과
“6061 계열 알루미늄 절삭가공을 전제로 하고, 두 개의 베어링 중심거리는 유지하면서 불필요한 질량을 줄이고, 가공공구가 접근할 수 있도록 내부 코너를 설계해줘”
라고 요청하는 것은 전혀 다른 수준의 작업이다.
후자의 요청을 할 수 있으려면
재료,
가공,
공차,
조립,
구조,
CAD
를 알아야 한다.
즉 AI가 명령어의 중요성을 낮출 수는 있지만 설계지식의 중요성까지 낮추는 것은 아니다.
오히려 설계지식이 없는 사람도 기본 형상을 만들 수 있게 되면서 전문 엔지니어와 초보자의 차이는 ‘CAD 프로그램을 사용할 수 있느냐’가 아니라 결과를 검증하고 개선할 수 있느냐에서 나타날 수 있다.
앞으로 CAD 설계자에게 덜 중요해질 가능성이 높은 능력
먼저 단순한 프로그램 조작 자체의 가치는 상대적으로 낮아질 가능성이 있다.
대표적으로
- 명령어 암기
- 메뉴 위치 암기
- 반복적인 객체 생성
- 단순 도면 뷰 배치
- 표준부품 반복 입력
- 반복적인 모델 수정
같은 작업이다.
AutoCAD의 AI 기반 Smart Blocks와 Block Generate, Siemens의 자동 도면과 AI 조립기능은 이미 이 방향을 보여주고 있다.
반대로 더 중요해질 가능성이 높은 능력
AI 시대의 설계자에게는 다른 능력이 중요해질 가능성이 있다.
첫째, 요구조건을 정확하게 정의하는 능력
무엇을 만들 것인지 AI에게 명확하게 설명해야 한다.
둘째, 제조공정을 이해하는 능력
화면의 형상이 실제로 생산 가능한지 판단해야 한다.
셋째, 공차와 조립을 판단하는 능력
부품이 실제 환경에서 조립되고 작동할지를 검토해야 한다.
넷째, CAE와 시험결과를 해석하는 능력
AI가 제안한 제품이 물리적으로 안전한지 확인해야 한다.
다섯째, 설계안을 비교하는 능력
무게·강도·가격·생산성·수리성 등 여러 조건 사이에서 최적의 선택을 해야 한다.
여섯째, AI의 결과를 의심하는 능력
그럴듯한 결과와 올바른 결과를 구분해야 한다.
결국 설계자의 역할이 Creator에서 Reviewer로만 바뀌는 것이 아니라, Creator + Director + Validator의 역할로 확대되는 것에 가깝다.
초보 CAD 설계자에게 가장 큰 변화가 올 가능성이 있다
과거 기업에서는 초보 설계자에게 비교적 단순한 도면 수정이나 모델링 작업을 맡기면서 경험을 쌓게 하는 경우가 많았다.
그런데 바로 이러한 반복작업이 AI가 가장 잘 자동화할 수 있는 영역이다.
이는 앞으로 CAD를 배우는 사람에게 중요한 의미를 가진다.
단순한 프로그램 숙련만으로 첫 직장을 얻는 방식은 어려워질 가능성이 있다.
처음부터
도면을 읽고,
제품 구조를 이해하고,
왜 그렇게 설계했는지 설명하며,
제조 방법까지 생각할 수 있는 능력을 갖춰야 경쟁력이 커질 수 있다.
즉 AI가 숙련 설계자를 먼저 없애기보다 초급 CAD 업무의 수준을 높일 가능성도 충분히 생각해볼 수 있다.
CAD 설계자가 AI를 경쟁자로 볼 필요가 없는 이유
AI가 수백 개의 설계안을 빠르게 만들 수 있다면 사람보다 훨씬 강력해 보인다.
하지만 엔지니어의 목표는 CAD 모델을 만드는 것이 아니다.
좋은 제품을 만드는 것이다.
CAD 모델은 그 과정에서 사용하는 수단이다.
AI가 모델을 더 빨리 만든다면 엔지니어는 반복작업에 쓰던 시간을
제품구조,
사용자 문제,
원가,
신뢰성,
제조성,
품질,
새로운 제품 아이디어
에 더 많이 사용할 수 있다.
Autodesk도 AI 기반 CAD의 목표를 단순히 설계 속도를 높이는 것에 한정하지 않고 더 높은 정밀도, 개발 초기의 성능 이해, 후속 단계의 오류 감소로 설명하고 있다.
이 관점에서 AI는 설계자의 경쟁자이기보다 설계자가 더 많은 설계안을 검토하게 만들어주는 도구가 될 가능성이 있다.
AI와 CAD의 변화를 한눈에 보면
| 기존 CAD 업무 | AI가 가져오는 변화 | 사람에게 남는 핵심 역할 |
|---|---|---|
| 명령어로 형상 생성 | 자연어·스케치 기반 생성 | 요구조건 정의 |
| 반복 블록 작성 | AI 자동생성 | 결과 검토 |
| 수동 조립 구속 | AI 자동 배치·구속 | 조립 타당성 판단 |
| 2D 도면 수작업 | 도면 자동생성 확대 | 제조정보·공차 검토 |
| 여러 설계안 직접 모델링 | AI가 대안 생성 | 최적안 선택 |
| CAD와 CAE 별도 반복 | AI 기반 자동 최적화 확대 | 물리적 타당성 판단 |
| CAM용 제조성 검토 | AI 제조성 지원 확대 가능 | 실제 공정·원가 판단 |
| 프로그램 숙련 중심 | AI 인터페이스 확대 | 공학·제품지식 중심 |
독자들이 가장 궁금해하는 질문
Q. AI가 CAD 설계자를 완전히 대체할까요?
현재 기술의 흐름만으로 설계자 전체가 사라진다고 단정하기는 어렵다. 반복적인 모델링과 도면 작성은 빠르게 자동화되고 있지만 요구조건 정의, 제조 가능성, 공차, 안전성, 원가와 같은 설계 판단은 여전히 전문지식이 필요하다.
Q. AI가 실제 CAD 파일도 만들 수 있나요?
이미 초기 단계가 시작됐다. Autodesk는 Neural CAD를 통해 텍스트와 스케치 등의 입력으로 수정 가능한 정밀 CAD 형상을 생성하는 기술을 개발하고 있다.
Q. AutoCAD에도 생성형 AI가 들어왔나요?
2026년 7월 Autodesk는 AutoCAD 웹 버전에서 자연어 설명으로 2D 블록을 생성하는 Block Generate with AI 기술 프리뷰를 공개했다.
Q. AI 시대에도 CAD를 배워야 하나요?
그렇다. 다만 명령어 암기보다 도면해독, 설계 의도, 공차, 재료, 제조, 조립 등을 함께 배울 필요성이 더욱 커지고 있다.
Q. 취업을 준비한다면 무엇을 공부해야 하나요?
하나의 CAD 프로그램을 다룰 수 있다는 수준에서 벗어나 실제 제품을 모델링하고 조립하고 도면화하며 제조 방법까지 설명할 수 있는 프로젝트 경험을 만드는 것이 좋다. AI 도구 활용능력도 앞으로 중요한 추가 역량이 될 가능성이 높다.
Next Insight 분석 | AI 시대에 사라질 가능성이 가장 큰 것은 ‘CAD 명령어 전문가’라는 직업의 정의다
AI와 CAD를 이야기할 때 질문은 대부분 하나로 모인다.
“사람이 없어지는가.”
하지만 기술의 실제 변화를 보면 더 중요한 질문은 따로 있다.
“설계자의 일이 무엇으로 바뀌는가.”
손으로 도면을 그리던 시대에는 선을 정확하고 빠르게 긋는 것이 중요한 기술이었다.
CAD가 등장한 뒤에는 프로그램 명령어를 능숙하게 사용하는 능력이 중요해졌다.
그리고 이제 AI가 그 명령어의 상당 부분을 대신 수행하기 시작하고 있다.
Autodesk는 자연어로 CAD 형상을 생성·수정하는 기술을 시험하고 있고, Siemens는 조립 구속과 2D 도면 생성을 AI로 자동화하고 있다. Neural CAD는 여기서 한 단계 더 나아가 AI가 정밀한 CAD 형상 자체를 이해하고 만들어내는 것을 목표로 하고 있다.
따라서 앞으로 가장 크게 가치가 떨어질 가능성이 있는 능력은 CAD 버튼을 남보다 빨리 누르는 능력이다.
반대로 가치가 높아질 가능성이 있는 것은
왜 이 제품이 필요한지,
어떤 조건을 만족해야 하는지,
실제로 만들 수 있는지,
안전한지,
얼마에 생산할 수 있는지,
AI가 만든 결과가 잘못되지는 않았는지
판단하는 능력이다.
결국 AI가 CAD 설계자를 없앤다기보다 CAD 설계자의 정의를 바꾸고 있다고 보는 편이 더 정확하다.
앞으로 엔지니어는 모든 선과 형상을 직접 그리는 사람이 아닐 수도 있다.
대신 AI에게 정확한 목표를 주고 수많은 설계안을 빠르게 탐색하며 잘못된 결과를 제거하고 최종 제품을 책임지는 사람이 될 가능성이 크다.
그리고 그 시대에는 역설적으로 CAD 명령어보다 기계·전자·재료·제조·공차·물리학을 이해하는 기본적인 공학능력이 더 중요해질 수 있다.
AI는 ‘어떻게 그릴 것인가’를 점점 더 많이 대신할 것이다.
그러나
‘무엇을 만들 것인가’, ‘왜 이렇게 만들어야 하는가’, ‘이 제품을 실제로 만들어도 되는가’를 결정하는 일은 설계의 본질로 남는다.
AI 시대에도 좋은 설계자가 필요한 이유가 바로 여기에 있다.
핵심 정리
AI가 CAD에서 이미 하고 있는 일은?
반복작업 자동화, 자연어 명령, 블록 생성, 조립 지원, 도면 자동생성과 설계 최적화 등이 실제 제품에 적용되기 시작했다.
Neural CAD란?
AI가 단순한 이미지를 만드는 것이 아니라 정밀하고 수정 가능한 CAD 형상을 직접 생성하고 추론하도록 하는 차세대 AI 기술이다.
어떤 CAD 업무가 가장 먼저 자동화될까?
반복적인 모델링, 표준 도면 작성, 블록 생성, 단순 수정과 배치 같은 업무가 영향을 받을 가능성이 높다.
설계자는 무엇을 더 배워야 할까?
공차·재료·가공·조립·CAE·제조성과 같은 공학지식과 AI 결과를 검증하는 능력이 중요해질 가능성이 높다.
AI 시대에도 CAD를 배울 가치가 있을까?
있다. 다만 프로그램 명령어만 배우는 방식에서 실제 제품의 설계·제조원리를 이해하는 방향으로 학습 목표가 바뀌어야 한다.
참고자료
- Autodesk Research, Neural CAD: How AI Can Reason Directly in Design and Engineering, 2026년 6월
- Autodesk, Neural technology – Autodesk AI
- Autodesk, Neural CAD and the Next Era of Design Innovation
- Autodesk, Block Generate with AI – AutoCAD on the Web, 2026년 7월
- Autodesk, Autodesk Assistant in Fusion, 2026년 7월
- Siemens, Designcenter Solid Edge 2026 – AI-powered Design
- Siemens, Artificial Intelligence in Designcenter CAD
취재·작성: 김귤연 기자 | Next Insight News
nextinsight.news@gmail.com
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