BMW그룹과 프랑스 AI 기업 미스트랄 AI(Mistral AI)가 5월 28일 차량 충돌 시뮬레이션에 특화된 LIM(Large Industry Model, 대형 산업 모델)을 공동 개발하는 파트너십을 발표했다. BMW는 매주 수천 건의 가상 충돌 시뮬레이션을 수행하며 오랜 기간 축적한 1페타바이트(PB, 100만 기가바이트) 이상의 충돌 시뮬레이션 데이터를 모델 학습에 투입한다. 양사는 이를 통해 복잡한 엔지니어링 작업의 품질·정확도·속도를 높이고, 차량 개발 전반과 BMW 가치사슬로 도메인 특화 AI를 확장하는 첫걸음으로 삼겠다고 밝혔다.
LIM은 챗GPT(ChatGPT)·클로드(Claude) 같은 범용 LLM(대규모 언어 모델)과 달리 특정 산업의 전문 데이터로 훈련된 도메인 특화 거대 모델이다. BMW가 투입하는 충돌 시뮬레이션 데이터는 가상 환경에서 수행된 시험 결과물로, 차량 구조와 소재 거동에 관한 상세한 정보를 담고 있어 산업 AI 모델 학습의 고유한 기반이 된다는 것이 양사 설명이다. BMW의 프란츠 데커 CIO는 “엔지니어링 데이터셋과 미스트랄 AI의 모델 학습 역량을 결합해 복잡한 개발 과제를 지원하는 특화 AI를 구축하고 있다”고 밝혔다. 같은 날 항공기 제조사 에어버스(Airbus)도 항공 안전 및 방산 시스템 분야에서 미스트랄 AI와 별도 파트너십을 맺었다고 발표했다.
이번 협력은 유럽 제조업의 AI 전략 관점에서도 주목된다. 미스트랄 AI는 프랑스 정부가 강하게 지원하는 유럽 대표 AI 스타트업으로, BMW와 에어버스가 동시에 파트너로 선택함으로써 미국 빅테크 AI 서비스 의존에서 벗어나 유럽산 AI로 핵심 엔지니어링 워크플로를 구축하려는 데이터 주권 전략이 가속화하고 있다. 일반 목적 AI가 아닌 특정 산업 데이터로 세밀하게 훈련한 LIM 방식은 앞으로 의료·화학·에너지 등 여러 중후장대 산업으로 확장될 선행 사례가 될 전망이다.
한국 제조업계에도 시사하는 바가 크다. 현대차·기아는 독자적인 충돌 안전 테스트 인프라와 방대한 가상 시험 데이터를 보유하고 있으며, 삼성SDI·LG에너지솔루션 등 배터리 제조사는 셀 설계 및 안전 검증 시뮬레이션 데이터를 수년간 누적해 왔다. BMW·미스트랄 AI의 협력 구조는 이러한 데이터를 AI 모델로 전환해 개발 주기를 단축하는 구체적 방법론을 제시한다. 국내 완성차·배터리 기업이 자사 데이터를 어떤 방식으로 AI에 통합할지를 가늠하는 비교 준거로 활용될 수 있다.
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