지멘스 EDA, 'AI 네이티브' 기반 반도체 설계 속도·생산성 높인다

엔비디아와 자가 검증형 에이전틱 AI 구축…설계·검증 자동화로 생산성 향상

글로벌 전자설계자동화(EDA) 기업 지멘스 EDA가 반도체 설계 전 과정에 인공지능(AI)을 내재화하는 ‘AI 네이티브(AI-Native) 디자인’ 전략을 본격화한다. 엔비디아와의 협력을 기반으로 AI 에이전트가 설계 과정에서 스스로 판단하고 결과를 검증·수정하는 워크플로우를 구축해 반도체 설계 속도와 생산성을 높인다는 구상이다.

지멘스 EDA 사업부는 11일 서울 잠실 롯데호텔에서 ‘지멘스 EDA 포럼 서울 2026’을 열고 차세대 EDA 기술 트렌드와 사업 전략을 발표했다.

앵커 굽타 지멘스 EDA IC 제품 부문 수석 부사장이 지멘스 EDA 포럼 서울 2026 기자간담회에서 발표하고 있다.(사진=지디넷코리아)

기조연설에 나선 앵커 굽타 지멘스 EDA IC 제품 부문 수석 부사장은 반도체 산업의 주요 변화로 ‘AI 에브리웨어(AI Everywhere)’를 꼽았다.

굽타 부사장은 “2028년까지 생산되는 전체 칩의 70%에 AI 가속기가 탑재될 전망”이라며 “전례 없는 실리콘-투-시스템 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장 속도를 기존 방법론으로는 따라잡기 어렵다”고 말했다.

지멘스 EDA는 이에 대한 해법으로 ▲속도 ▲생산성 ▲신뢰성을 핵심 축으로 하는 AI 네이티브 설계 전략을 제시했다. AI를 설계 보조 도구로 활용하는 수준을 넘어 설계 과정 자체에 AI를 내재화해 반복적인 작업과 검증 과정을 자동화한다는 것이다.

핵심은 엔비디아와의 협력이다. 양사는 반도체와 인쇄회로기판(PCB) 설계를 위한 ‘자가 검증형 에이전틱 AI’ 워크플로우를 강화했다.

구체적으로는 지멘스의 ‘퓨즈(Fuse) EDA AI 에이전트’ 시스템에 엔비디아의 가속 컴퓨팅 인프라와 네모트론(Nemotron) 추론 모델, 네모 짐(NeMo Gym), 오픈쉘(Openshell) 보안 런타임 등을 결합한다. AI 에이전트가 EDA 엔진과 연결돼 설계 과정에서 내린 판단을 검증하고 오류를 스스로 수정할 수 있도록 한 것이다.

실제 셀 특성화 워크플로우에 적용한 결과 기존 수 주가 걸리던 설정 및 실행 작업을 수일 수준으로 단축했다. 특성화 처리 속도는 10배 이상 향상됐으며 토큰 비용도 5~10배 절감됐다고 지멘스 EDA는 설명했다.

지멘스 EDA는 캘리버, 퀘스타, 솔리도 등 검증된 제품군을 기반으로 설계부터 검증까지 연결되는 통합 환경을 제공한다는 점도 강조했다. 물리적 검증 툴인 캘리버는 글로벌 상위 100대 칩 개발 기업 가운데 98곳이 사용하고 있다.

AI 모델을 특정 업체에 종속시키지 않는 ‘오픈 에코시스템’도 전략의 한 축이다. 지멘스 EDA는 고객이 원하는 AI 모델을 직접 선택하는 ‘BYOM(Bring Your Own Model)’ 방식을 지원하며 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 다양한 대형언어모델(LLM)과 연동할 수 있도록 했다. 고객의 툴 사용 데이터를 AI 모델 학습에 활용하지 않아 설계 데이터 보안도 강화했다.

굽타 부사장은 “지멘스 EDA는 개방적이고 연결된 생태계와 포괄적인 디지털 트윈 기술을 통해 칩에서 전체 시스템을 연결하는 통합 디지털 스레드를 제공한다”며 “한국 파트너들이 AI 인프라부터 차세대 혁신을 성공적으로 실현할 수 있도록 지속적으로 기술 기반을 제공할 것”이라고 말했다.