반도체 설계자동화(EDA) 산업의 경쟁축이 개별 툴의 성능 비교에서 AI 에이전트가 설계·검증 과정에 직접 개입하고 여러 툴을 연결하는 방식으로 옮겨가고 있다. 11일 서울에서 열린 ‘Siemens EDA Forum Seoul 2026’ 기자간담회에서 지멘스 EDA는 이 같은 흐름을 반영한 ‘AI-Native Design’ 전략을 발표했다. 앙쿠르 굽타(Ankur Gupta) 지멘스 EDA 수석부사장 겸 IC EDA 부문 총괄이 직접 나서 엔비디아 협력, BYOM(Bring Your Own Model), Fuse, SLCM(반도체 생애주기 관리) 등 AI 기반 EDA 전략을 공개했다. 반도체 설계 복잡도가 커지면서 사람이 툴을 하나씩 다루는 방식만으로는 검증·설계 속도를 따라가기 어려워졌다는 것이 배경이다.
모델 종속 대신 개방형 생태계로
이번 발표에서 눈에 띄는 것은 지멘스가 특정 AI 모델이나 하드웨어에 종속되지 않는 개방형 생태계를 표방했다는 점이다. Fuse 플랫폼을 통해 엔비디아 네모트론, 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 다양한 AI 모델을 EDA 툴과 연결할 수 있도록 하는 BYOM 구조가 핵심이다. AMD·CUDA 기반 하드웨어와의 연계도 언급됐지만, 엔비디아와의 협력이 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 풀스택 관계에서 비롯된 것일 뿐, 다른 기업과의 협력이나 마이그레이션 역량 역시 열어두고 있다는 설명이 뒤따랐다.
지멘스는 이 같은 전략의 경쟁력이 AI 모델 자체보다 이미 검증된 EDA 엔진과 이를 연결하는 플랫폼에 있다고 봤다. Calibre, Questa, Solido 등 오랜 기간 반도체 업계에서 쓰여온 엔진에 AI를 결합해 챗GPT나 제미나이 같은 범용 모델이 대체할 수 없는 영역을 만든다는 논리다. 실제로 Calibre는 전 세계 상위 100대 반도체 기업 중 98곳이 사용하고 있으며, 지멘스는 이 영역에 수십 년간 약 250억 유로를 투자해왔다고 밝혔다.
검증 속도, 3~5배에서 10배 목표로
속도 측면에서 구체적인 수치도 제시됐다. Questa와 Tessent를 결합하면 기존 방식 대비 기능검증 속도가 약 3~5배 빨라진다는 것이다. 지멘스는 향후 이를 10배 수준까지 끌어올리는 것을 목표로 삼고 있다고 밝혔다. 통상 2~3주가 소요되던 일부 검증 과정을 AI 에이전트 개입으로 단축하겠다는 구상이다.
EDA 넘어 시스템 전체로 확장
지멘스는 SLCM 개념을 통해 EDA와 PLM(제품 생애주기 관리)을 연결하는 방향도 제시했다. Teamcenter, Simcenter 같은 지멘스의 PLM 자산을 활용해 칩-보드-패키지-시스템으로 이어지는 구조에 대응하겠다는 것이다. 3D IC처럼 여러 칩과 부품이 복합적으로 얽히는 설계 환경이 늘어나면서, EDA만으로는 대응이 어려운 영역이 커지고 있다는 인식이 깔려 있다. 이는 시놉시스, 케이던스 등 다른 글로벌 EDA 기업들과의 경쟁에서 지멘스가 차별화 지점으로 내세우는 부분이기도 하다.
한국 시장과 관련해서는 구체적인 매출 목표나 점유율 수치는 공개되지 않았다. 다만 국내 인력은 지속적으로 충원하고 있다는 설명이 나왔다. API와 MCP 서버를 활용해 AI 에이전트와 EDA 툴을 연결하는 기술적 기반은 이미 마련돼 있으며, 이런 연결 구조가 앞으로 EDA 업계 전반의 표준 경쟁 방식으로 자리잡을지가 관건으로 남는다.