EDA 기업 콕 찍은 젠슨 황 "더 중요해질 것"

에이던스·시높시스·지멘스

"에이전트 아닌 SW 없을 것"
학습에서 실행으로 AI 진화
반도체 설계 갈수록 어려워져

빅테크 '반도체 독립'도 영향
EDA도 설계에 AI 적극 활용

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI) 시대 유망 산업으로 반도체 설계 소프트웨어를 지목했다. AI 칩의 구조가 갈수록 복잡해지면서 반도체 설계 자동화 소프트웨어(EDA) 산업의 전략적 가치가 더욱 커질 것이라는 분석이 나온다.

◇ 엔비디아는 왜 EDA에 주목하나

황 CEO는 4일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 모건스탠리 콘퍼런스에서 케이던스 디자인시스템즈, 시높시스 등 EDA 기업을 직접 언급하며 “이들 기업은 앞으로 훨씬 더 중요해지고 크게 성장할 것”이라고 말했다. EDA는 반도체 집적회로(IC)와 인쇄회로기판(PCB) 등을 설계하고 검증하는 소프트웨어다. 시높시스는 개발자가 작성한 코드를 실제 회로 구조로 구현하는 로직 설계 분야에서 강점을 갖고 있고, 케이던스는 배선 배치와 물리 설계, 칩 동작 여부를 검증하는 에뮬레이션 기술에서 경쟁력을 확보한 것으로 평가된다.

엔비디아와 EDA 산업은 상호 수혜 관계다. EDA 기업이 AI 기반 설계 자동화를 구현하려면 대규모 연산이 필요하고, 이 과정에서 엔비디아의 GPU가 활용된다. 반대로 EDA 소프트웨어를 통해 설계한 반도체는 다시 엔비디아 AI 칩의 성능 향상으로 이어진다. 이 같은 선순환 구조를 강화하기 위해 엔비디아는 지난해 말 시높시스에 약 20억달러를 투자해 7대 주주에 올랐다.

AI 경쟁이 격화할수록 반도체 설계 복잡성은 더 커질 것으로 예상된다. 황 CEO가 “미래에는 에이전트가 아닌 소프트웨어는 존재하지 않을 것”이라며 “소프트웨어 기업은 단순히 도구를 제공하는 것이 아니라 그 도구를 사용하는 전문가 에이전트까지 함께 제공하게 될 것”이라고 말한 것도 이런 맥락에서다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업 등이 AI 에이전트에 집중할수록 고성능 칩에 대한 수요가 증가할 수밖에 없다는 논리다.

◇ 고성능 GPU 위한 ‘설계 도우미’

최근 AI 칩은 수십억~수백억 개의 트랜지스터가 집적되는 초대형 구조를 지닌다. 예를 들어 엔비디아의 AI 가속기 H100에는 약 800억 개 이상의 트랜지스터가 들어가고, 차세대 AI 칩은 2000억 개 수준까지 늘어날 것으로 예상된다. 이처럼 복잡한 구조의 반도체를 사람이 직접 설계하는 것은 사실상 불가능하다. 설계·검증 과정 대부분을 자동화 소프트웨어에 의존할 수밖에 없다.

AI와 결합한 EDA는 실제 설계 효율도 크게 높였다. 삼성전자는 지난달 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로학회(ISSCC)에서 자동 배선 배치 도구를 활용해 7세대 고대역폭메모리(HBM4E)의 범프(접합점) 위치 변경 작업 기간을 12주에서 2주 반으로 단축했다고 발표했다. 시높시스 CEO는 지난달 콘퍼런스콜에서 “에이전트 기반 기술이 빠르게 발전하고 있으며 설계와 검증 전반에서 에이전트를 활용한 고객 프로젝트를 진행하고 있다”고 밝혔다.

과거 EDA 소프트웨어의 주요 고객은 인텔, AMD, 엔비디아 같은 전통적인 반도체 기업이다. 하지만 최근에는 구글, 아마존, 메타 등 빅테크 기업이 자체 AI 칩 개발에 뛰어들면서 고객층이 빠르게 확대되고 있다. 구글은 자체 AI 칩 텐서프로세서유닛(TPU)을 통해 AI 연산 비용을 최대 78% 절감했다고 밝혔다.

실리콘밸리=김인엽 특파원/강해령 기자 inside@hankyung.com