CAD 없이 말로 3D 프린팅 부품 설계하기: 'nurb'가 노리는 것

3D 프린터로 부품 하나를 뽑으려면 여전히 CAD 소프트웨어를 열고, 스케치를 그리고, 치수를 잡고, 오류를 수정하는 과정을 거쳐야 한다. 이 학습 곡선은 하드웨어 아이디어를 가진 비전문가에게 가장 높은 장벽이다. 'nurb'는 이 흐름을 뒤집으려는 도구다. 사용자가 필요로 하는 것을 말로 설명하면, 이미 쓰고 있는 AI가 실제 CAD 능력을 발휘해 부품을 만들어내고, 그 결과가 화면에서 실시간으로 형태를 갖춰간다. 슬라이더를 움직여 치수를 조정하고, 마음에 들면 STL 파일을 내려받아 곧바로 출력하면 된다. 제작사의 표현대로 CAD 소프트웨어는 끝까지 한 번도 열리지 않는다.

대화가 곧 설계가 된다

핵심 개념은 '세 가지 일이 일어나지만 사용자가 하는 것은 첫 번째뿐'이라는 문장에 압축돼 있다. 사용자는 원하는 바를 말하고, AI가 모델링을 하고, 검증을 하고, 결과를 볼 수 있는 링크를 보내준다. 부품을 눈으로 보고 '여기가 잘못됐다'고 말하면 수정이 반영된다. 즉 자연어 피드백이 그대로 설계 반복(iteration)의 입력이 되는 구조다. 전통적인 파라메트릭 CAD가 치수와 구속조건을 사람이 직접 입력하는 방식이라면, nurb는 그 중간 번역 작업을 AI에게 맡긴다.

한 가지 분명히 해둘 점은 웹에서 체험할 수 있는 데모가 '가벼운 모사판'이라는 사실이다. 제작사는 실제 제품이 완전한 엔지니어링 CAD 커널 위에서 돌아간다고 밝히고 있다. 다만 데모에서 내려받는 STL은 진짜이며 출력 가능한 파일이라고 못 박는다. 이 구분은 중요하다. 브라우저 데모의 부드러운 경험이 곧 실제 엔지니어링 정밀도를 보장하지는 않지만, 결과물이 실제로 프린터에 걸린다는 점만큼은 확인해볼 수 있다는 뜻이다.

'숫자로만 되지 않는' 부분을 겨냥한 기능

nurb가 강조하는 차별점은 순수한 형상 생성을 넘어선 세 가지다. 첫째, 실제로 출력에 성공한 부품 데이터로 보정(calibration)이 되어 있고 사용자가 어떤 프린터를 쓰는지 안다는 점이다. 프린터마다 수축률, 공차, 재료 거동이 다르기 때문에 이 정보가 결과의 신뢰도를 좌우한다. 둘째, 모든 형상이 숫자에서 나오지는 않는다는 점을 인정한다. 기존 물체의 곡면에 맞춰야 하는 부품이라면 대상을 10초간 스캔해 실제 윤곽에 맞춰 부품을 만든다. 이는 손잡이, 브래킷, 케이스처럼 기성품에 붙는 어댑터류에서 특히 유용한 접근이다.

셋째가 가장 실무적으로 의미 있다. 문 하나가 깔끔하게 만들어지고, 검증을 통과하고, 아름답게 출력됐는데도 열리지 않을 수 있다는 비유다. 개별 부품이 각각 완벽해도 조립했을 때 맞물리지 않으면 소용이 없다. nurb는 함께 작동해야 하는 부품들을 함께 테스트한다고 설명한다. 단품 검증에 그치지 않고 조립 관계까지 본다는 것으로, 실제 하드웨어 제작에서 반복 출력과 시행착오를 줄이는 지점을 정확히 짚고 있다.

도입 방식과 실무적 한계

사용 방식은 두 갈래다. 맥 앱은 프로젝트, AI, 실시간 뷰어를 한 창에 나란히 놓은 올인원 형태로, 처음 열 때 환경을 스스로 구성하고 자동으로 업데이트된다. 배포는 인텔 맥용으로 안내된다. 터미널을 선호한다면 한 번의 붙여넣기로 nurb를 설치하고 AI에게 출력 가능한 부품 설계법을 가르칠 수 있으며, Claude Code, Cursor, Codex, Copilot 같은 기존 코딩 에이전트 환경과 함께 쓰도록 설계됐다. 이미 AI 에이전트를 쓰는 개발자라면 별도 학습 없이 기존 워크플로에 얹을 수 있다는 뜻이다.

한국 실무자 관점에서 냉정하게 볼 부분도 있다. 우선 공개된 정보에 가격, 정확도 벤치마크, 지원 재료나 프린터 목록 같은 구체적 수치가 없어 실제 도입 판단에 필요한 근거가 부족하다. 배포가 인텔 맥용으로 안내되는 점도 최신 애플 실리콘 사용자나 윈도우 중심 환경에서는 제약이 될 수 있다. 또한 자연어 기반 설계는 초기 프로토타입과 소형 부품에는 강점이 뚜렷하지만, 엄격한 공차와 규격 준수가 요구되는 양산 설계에서 어디까지 감당할지는 아직 검증의 영역이다. 그럼에도 'AI에게 말로 설명하면 검증된 출력물이 나온다'는 방향성은 하드웨어 진입장벽을 낮추는 흐름의 한 단면으로 지켜볼 가치가 있다. 관심이 있다면 데모에서 STL을 직접 뽑아 자기 프린터로 출력해보는 것이 가장 빠른 판단법이다.