반도체 전문 온라인 매거진 - 올포칩

반도체의 집적도와 시스템 복잡성이 빠르게 증가하면서 기존 설계 방법론의 한계를 극복하기 위한 AI 기반 EDA(Electronic Design Automation) 기술이 본격화되고 있다. AI를 설계 도구의 보조 기능으로 활용하는 수준을 넘어 설계와 검증 전 과정에 내재화하고, 칩에서 패키지와 보드, 시스템까지 하나의 디지털 환경으로 연결하는 것이 차세대 반도체 설계의 핵심 방향으로 부상하고 있다. 

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 EDA 사업부는 ‘Siemens EDA Forum Seoul 2026’에서 차세대 ‘AI-Native Design’ 전략과 주요 EDA 기술 트렌드를 공개했다. 지멘스는 반도체 및 전자 설계를 가속화할 4대 트렌드로 ▲AI Everywhere ▲Software-Defined Everything ▲Heterogeneous Integration ▲Sustainability Imperative를 제시했다. 특히 2028년까지 전체 칩의 70%에 AI 가속기가 탑재되고, 이종 다이와 공정 노드의 통합 및 전력 효율성이 설계의 핵심 요소로 자리 잡을 것으로 전망했다. 

반도체 설계 복잡성도 급격하게 높아지고 있다. 앵커 굽타(Ankur Gupta) 지멘스 EDA IC 제품 부문 수석 부사장은 업계가 2,000억 개 이상의 트랜지스터를 포함하는 설계와 100W/cm²를 초과하는 열 밀도, 개발 주기의 상당 부분을 차지하는 검증 과정 등 전례 없는 과제에 직면하고 있다며 기존 방법론만으로는 실리콘-투-시스템(Silicon-to-System)의 복잡성과 AI 시장의 빠른 변화에 대응하기 어렵다고 설명했다. 

지멘스 EDA의 AI-Native Design 전략은 Speed, Productivity, Confidence의 세 가지 핵심 축을 기반으로 한다. 최첨단 EDA 엔진을 통해 도구와 설계 단계 전반에서 최대 1,000배의 속도 향상을 지원하고, 실행 오버헤드를 줄여 10 ~ 50배의 생산성 향상을 추구한다. 또한 물리 기반 EDA 엔진을 AI와 연결해 결과를 예측하고 검증함으로써 설계 리스크를 최소화하는 데 초점을 맞추고 있다. 

특히 지멘스는 엔비디아와의 전략적 협력을 통해 반도체 및 PCB 설계를 위한 ‘자율 검증형 에이전트 AI(Self-verifying Agentic AI)’ 워크플로우를 강화하고 있다. 지멘스의 Fuse EDA AI Agent 시스템과 엔비디아의 AI 인프라 및 Nemotron 모델, NeMo Gym, OpenShell 샌드박스 보안 프레임워크 등을 결합해 AI 에이전트가 물리 기반 EDA 엔진을 활용해 스스로 결정을 검증하고 오류를 수정할 수 있도록 지원한다. 

이러한 AI 에이전트 기능은 Catapult, Veloce-Innexis, Questa One, Aprisa, Solido, Calibre, Tessent, Xpedition, HyperLynx 등 지멘스의 IC 및 PCB 설계 포트폴리오 전반으로 확대되고 있다. 지멘스는 이를 기반으로 칩과 패키지, 보드, 전체 시스템을 연결하는 통합 디지털 스레드를 구축해 복잡한 차세대 반도체 및 시스템 설계의 자동화와 검증 역량을 강화한다는 전략이다.