올해로 열네 번째를 맞은 ‘코리아 그래픽스 2026’이 지난 9월 10일 온라인으로 진행됐다. 올해 행사는 ‘크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래’라는 주제 아래, 제품 디자인부터 건축 시각화, 3D 프린팅 기술을 아우르는 최신 트렌드를 짚었다. ■ 정수진 편집장     인공지능(AI)의 고도화는 기업 조직을 ‘AI 네이티브’로 재편하고 있으며, 실무 밀착형 도구와 AI CAD 기술의 결합을 통해 설계 생산성을 높이고 있다. 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 개회사에서 현실 세계를 인식하고 물리적 환경과 상호작용하는 피지컬 AI와 주도적으로 업무를 해결하는 AI 에이전트가 결합해, 산업 전반의 자율적 혁신을 이끄는 새로운 시대가 열리고 있다고 짚었다. 올해 코리아 그래픽스 행사를 관통하는 중심축으로 ‘AX 디자인과 인간 맥락의 결합’ 및 ‘피지컬 AI와 자율형 에이전트가 주도하는 현장 혁신’을 짚은 최경화 국장은 “도구가 아무리 진화하더라도 결국 경쟁력의 본질은 기계적 프롬프트가 아니라 건축가와 디자이너가 평생에 걸쳐 쌓아온 고유의 콘텍스트”라고 강조하면서, “이번 코리아 그래픽스가 비즈니스와 창의적 연구의 새로운 지평을 여는 출발점이 되기를 기대한다”고 전했다.   시스템 설계자로 진화하는 AX 디자이너 서울미디어대학원대학교의 유훈식 교수는 ‘크리에이티브 시스템 디자인 : AGI 시대를 준비하는 AX 디자이너’를 주제로 기조연설을 진행했다. 디자인 패러다임은 인공지능 시대를 맞아 근본적인 전환을 맞고 있다. 이에 따라 전통적인 사용자 경험(UX) 중심 시대를 지나, 이제는 기업 시스템 전체를 인공지능 중심으로 재편하는 AI 네이티브 조직으로 탈바꿈해야 한다는 것이 유훈식 교수의 진단이다. 유훈식 교수는 “에이전트 직원들이 실무를 잘 담당할 수 있는 환경을 만들어 주는 것이 중요하다”고 강조하면서, 단순 도구 활용을 넘어 자율형 에이전트와 협업하는 시스템 구축을 핵심 과제로 제시했다. 이를 실현하기 위해서는 마크다운 표준을 기반으로 사내 지식을 체계화하는 ‘LLM 위키’ 구축이 필수로 꼽힌다. 데이터를 폴더가 아닌 연결 중심의 로컬 자산으로 관리할 때, 자율형 에이전트가 높은 디자인 생산성과 고품질 산출물을 완성하는 에이전트 OS 환경이 열린다는 것이다. 유훈식 교수는 “결국 미래의 디자이너는 직접 요소를 그리는 수준을 넘어, 에이전트가 최적의 창의성을 발휘하도록 시스템을 설계하는 ‘AX(인공지능 전환) 디자이너’로 진화해야 한다”고 짚었다.   ▲ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수   실시간 시각화와 3D 공간 추론으로 엔지니어링 혁신 카오스코리아의 신동근 팀장은 ‘건축 및 인테리어 디자이너를 위한 가장 현실적인 AI 가이드 Chaos Veras’에 대해 소개했다. 건축 및 인테리어 시각화 분야에 특화된 차세대 AI 설루션 베라스(Veras)는 2D 스케치나 3D 모델을 실시간으로 사실적인 렌더링 이미지로 전환하며, 다양한 디자인 콘셉트와 자재 특성을 신속하게 탐색하도록 지원한다. 특히 카메라 구도가 변경되어도 공간 구성 요소를 고정하는 ‘디자인 락’과 원하는 부위만 초고속으로 수정하는 ‘스마트 셀렉션’이 핵심 기능이다. 신동근 팀장은 “AI 이미지가 단순히 픽셀 덩어리로 끝나지 않고 CAD 툴의 3D 자산으로 다시 기록되는 양방향 워크플로를 완성하는 것이 중요하다”고 강조했다. 또한 “아이디어 구상부터 실시간 렌더링, 애니메이션 비디오 생성까지 하나로 연결되는 베라스는 크리에이터의 업무 생산성을 획기적으로 높이는 실무 가이드가 될 수 있다”고 전했다.   ▲ 카오스코리아 신동근 팀장   에스엘즈의 정재헌 대표는 ‘3D 공간 추론 AI 에이전트와 자율 라우팅 벤치마크 공개’를 주제로 발표했다. 숙련 엔지니어 부족으로 인한 설계 병목이 산업계의 당면 과제로 꼽힌다. 이에 대응하고자 에스엘즈는 EDA(전자 설계 자동화) 분야의 설계 원리를 건축 및 플랜트 설비 배관(MEP) 설계에 접목한 머신러닝 학습 모델을 구축했다. 이를 통해 다양한 저작 소프트웨어 간에 형상과 속성 정보의 손실 없이 고속 데이터 전환을 지원하고, 3차원 공간 속 가치를 점수화해서 장애물을 회피하는 최적 배관 경로를 실시간 생성할 수 있게 됐다. 정재헌 대표는 “현장 실증 결과, 숙련 엔지니어 두 명이 석 달 넘게 소요하던 설계를 단 이틀 만에 마칠 수 있었다”면서, “낮에는 에이전트와 일하고 사람이 퇴근하면 에이전트끼리 자율적으로 일을 해서 디지털 트윈 데이터가 실시 설계 수준까지 완결되는 ‘다크 오피스 체계’를 구상하고 있다”고 소개했다.   ▲ 에스엘즈 정재헌 대표   제조 현장 자율화를 이끄는 AI·3D 플랫폼 유비씨 AI센터의 정현석 이사는 ‘다크 팩토리가 그리는 미래의 전제, 온톨로지 기반 디지털 트윈과 에이전트 오케스트레이션’을 주제로, 완전 자율 제조의 실현 방안을 소개했다. 완전 자율 생산을 뜻하는 ‘다크 팩토리’를 완성하려면 AI가 현실 환경을 인식하고 행동하는 에이전틱 AI와 피지컬 AI로 진화해야 한다. 이를 훈련시킬 가상 세계는 단순한 시각 충실도를 넘어 물리적 법칙과 의미 관계를 반영하는 시뮬레이션 충실도를 확보해야 한다. 특히 AI가 데이터의 맥락을 이해하도록 지식 구조화 기술인 온톨로지(ontology)를 적용하는 것이 중점으로 꼽힌다. 정현석 이사는 “제조 AI의 출발점은 자율적인 지능이 아니라 믿을 수 있는 제어”라면서, “이를 위해 정해진 워크플로 안에서 AI 모델을 정교하게 제어하고 통제하는 ‘에이전트 오케스트레이션’ 체계를 구축해야 한다”는 해법을 제시했다.   ▲ 유비씨 AI센터 정현석 이사   나니아랩스의 서민식 CTO는 ‘생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI로 : 제조업 설계 프로세스의 다음 단계’ 발표를 통해, 제조업 설계가 최적 설계와 생성형 설계를 거쳐 자율 설계 시대로 진화하고 있다고 전했다. 또한, 엔진 성능 예측부터 자동차 이너 패널, 사출 성형 결함 예측 등 다양한 현장 사례를 거치며 발견한 진짜 병목은 단순한 소프트웨어 부재가 아니라 복잡한 공학 문제를 다루는 숙련된 문제 해결 역량에 있다고 짚었다. 서민식 CTO는 “문제 해결 역량을 에이전트로 옮기는 것이 설계 AI의 나아갈 방향”이라고 강조했다. 나니아랩스는 제조업 특화 AI 플랫폼 아슬란X(AslanX)에 MCP를 연결하고 독자적인 지식베이스를 결합해, 모호한 요구 사항을 명확한 스펙으로 변환하고 자율적으로 최적의 AI 설루션을 탐색·구축하는 에이전트 생태계를 제시하고 있다.   ▲ 나니아랩스 서민식 CTO   에픽게임즈코리아의 진득호 차장은 ‘언리얼 엔진 MCP 워크플로와 제조업 맞춤형 소프트웨어 개발’에 대해 발표했다. 리얼타임 3D 엔진이 제조 현장의 핵심 플랫폼으로 진화하는 흐름을 짚은 진득호 차장은 언리얼 엔진 5.8 버전에 대해 “소스 코드의 개방성을 바탕으로 로봇 학습, 철도 및 항공 시뮬레이션, 스마트 공장 관제 등 다채로운 맞춤형 설루션 구축을 지원한다”고 소개했다. 진득호 차장은 “리얼타임 3D 엔진 간의 격차는 소스 코드 개방 여부에서 크게 갈릴 것”이라고 짚었다. 언리얼 엔진의 경우 LLM을 엔진과 결합하는 MCP 워크플로를 공식 통합해서, 자연어 명령만으로 절차적 생성(PCG)이나 라이팅, 블루프린트 작업을 실시간 제어하도록 구현했다. “이는 비개발자 실무자도 복잡한 3D 공간을 손쉽게 구축하며 업무 생산성을 높이는 혁신적 전환점”이라는 것이 진득호 차장의 설명이다.   ▲ 에픽게임즈코리아 진득호 차장   스트라타시스의 최장윤 부장은 ‘피지컬 AI 시대의 제조 혁신 - AI 에이전트와 적층제조가 만드는 미래 생산 패러다임’을 소개했다. 3D 프린팅이 단순 시제품 제작을 넘어 부품을 양산하는 제조 영역으로 진화하고 있다고 전한 최장윤 부장은 “3D 프린팅의 패러다임이 단순 시제품 제작을 넘어서 실제 부품과 도구를 생산하는 제조 영역으로 급격히 전환되고 있다”고 밝혔다. 스트라타시스는 AI 기반 설계 자동화 툴인 픽스처메이트(fixturemate)와 FDM 시뮬레이션 설루션 노비패스(NoviPath)를 통해 고정구 설계 시간을 90%, 부품 무게를 35% 줄인 사례를 소개했다. 최장윤 부장은 “스트라타시스는 FDM, 폴리젯 등 핵심 기술을 바탕으로 현장에서 즉시 출력하는 온디맨드 생산 방식을 구축하며 스마트 공장 혁신을 이끌어간다”고 말했다.   ▲ 스트라타시스 최장윤 부장   도면 지능화와 콘텍스트 기반의 설계 혁신 위즈코어의 한명기 AI 연구소장은 ‘설계 생산성 혁신, AI-CAD 기술의 발전과 적용 사례’ 발표를 통해 전통적인 CAD 작업의 비효율을 해소할 대안을 제시했다. 한명기 소장은 “설계 엔지니어가 전체 업무 시간의 절반 이상을 단순 정보 검색과 가공에 소모하는 노동집중적 구조를 개선해야 한다”고 강조했다. 그리고 이를 위해 이미지 인지 기술과 LLM을 결합한 위즈코어의 차세대 AI-CAD 설루션을 선보였다. 이 설루션은 도면에서 지능적으로 개체와 스펙을 추출해 적산과 자재목록을 자동 생성하는 기술, 실시간 대화로 명령을 안내하는 디자인 어시스턴트, 그리고 스키마 기반 추론으로 도면 제작을 주도하는 디자인 에이전트가 핵심 축이다. 한명기 소장은 이런 기술이 반복되는 수작업을 줄여 설계 생산성의 도약을 이끌 수 있다고 전했다.   ▲ 위즈코어 AI 연구소 한명기 소장   디에이건축의 송수헌 선임은 ‘건축 설계와 생성형 AI를 연결하는 법 - AIRender : 프롬프트에서 콘텍스트로’라는 주제로 발표를 진행했다. 송수헌 선임은 생성형 AI를 건축 실무에 이식하기 위한 핵심 조건으로 ‘콘텍스트(맥락)’를 꼽았다. 단순한 프롬프트 조합만으로는 사내 조직 고유의 암묵지와 법규, 설계 기준을 담아내기 어렵기 때문이다. 송수헌 선임은 “도구가 진화할수록 차이를 만드는 것은 프롬프트가 아니라 건축가가 쌓아온 콘텍스트”라면서, “AI 시대 건축가의 본질적인 경쟁력은 단순 생성을 넘어 지속적인 선택과 판단으로 자신만의 맥락을 쌓아가는 데에 있다고 강조했다. 또한, AI에게 사내 지침과 검토서를 학습시켜 특화 에이전트를 구축하고, 연속적인 대화와 탐색으로 설계 서사를 완성하는 방안을 제시했다.   ▲ 디에이건축 송수헌 선임     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

케이던스 디자인 시스템즈가 지난 9월 4일 ‘케이던스 커넥트 : SDA 유저 콘퍼런스 코리아 2026’을 진행했다. 케이던스는 MSC 소프트웨어, 베타 CAE, 피델리티 등을 통합해 칩 설계부터 반도체 패키징, 완성차 및 항공 우주 시스템을 아우르는 ’시스템 설계 및 분석(SDA)’ 포트폴리오를 강화하고 있다. 복잡한 물리 현상을 가상 환경에서 완벽히 구현해 제품 개발의 불확실성을 제거하고 품질 신뢰도를 높이는 것이 케이던스가 제시한 비전이다. ■ 정수진 편집장     반도체부터 다중물리까지, 통합 설계·해석 포트폴리오 구축 케이던스의 SDA(System Design & Analysis) 부문은 온칩 (on-chip) 반도체 중심이었던 전통적 EDA 영역을 오프칩(off-chip), PCB, 모듈, 기계 및 물리 시스템 전반으로 확장하는 핵심 사업부 중 하나이다. 케이던스는 신호 무결성 분석의 시그리티 (Sigrity)를 시작으로 데이터센터 디지털 트윈 기술을 가진 퓨처 퍼실리티(Future Facilities), 유체 해석 플랫폼 피델리티 (Fidelity)와 찰스(Charles), 전/후처리 플랫폼 기업인 베타 CAE 시스템(BETA CAE Systems) 등을 차례로 인수했다. 그리고 2026년 2월에는 MSC 소프트웨어를 중심으로 하는 헥사곤의 설계 및 엔지니어링(D&E) 사업부 인수를 완료하고, 이들 기술을 SDA 사업부에 통합했다. 이를 통해 전자기부터 구조, 유체, 열에 이르는 다중물리(멀티피직스) 시뮬레이션 포트폴리오를 구성했다. 케이던스 SDA 포트폴리오의 대표 설루션은 각 분야의 핵심 난제를 해결한다. 3D 전자기장 해석 설루션인 클래리티(Clarity)는 대규모 디자인에서도 연산이 중단되지 않는 안정성과 빠른 해석 속도를 보여준다. 열 해석 및 패키징 휨 현상을 분석하는 셀시우스(Celsius)와 신호·전력 무결성을 검증하는 시그리티(Sigrity)는 전자 시스템 설계의 안정성을 지원한다. PCB 및 패키징 설계 설루션인 알레그로 X(Allegro X)는 인공지능 기술을 접목해 부품 배치와 라우팅을 자동화함으로써 생산성을 높인다. 해석 인프라와 플랫폼 부문에서는 ANSA와 META가 다양한 타사 솔버와 CAD 데이터를 아우르는 통합 전/후처리 환경을 제공한다. 엔비디아와 협력하여 개발한 GPU 가속 시스템 밀레니엄(Millennium)은 유체 및 다중물리 해석 속도를 끌어올리며, 리얼리티 DC(Reality DC)는 데이터센터의 에너지 및 온도 관리를 효 율화하는 디지털 트윈 환경을 구축한다.   데이터 연결과 가상 시험으로 엔지니어링 불확실성 해소 케이던스는 시스템 설계 및 해석 영역의 시장 규모를 약 220억 달러로 보고 있으며, 전자와 물리의 경계를 허무는 디지털 엔지니어링 생태계를 구축하고 있다. 케이던스의 도지훈 상무는 “끊어져 있던 데이터 흐름과 분석 도구를 하나로 연결하여 완성도 높은 통합 플로 설루션을 제공하겠다”고 밝혔다. 자동차, 항공우주, 로봇 등 현대 산업 제품들이 전자, 기계, 유체, 열, AI가 복잡하게 결합된 형태로 발전함에 따라, 개별 부품 해석을 넘어 전체 시스템을 아우르는 통합 시뮬레이션 생태계를 구축하는 것이 케이던스의 목표다. 나아가 디지털 공간에서 제품 특성을 완벽히 검증하는 가상 시험 환경을 구축함으로써 제조업과 미래 기술의 디지털 엔지니어링 혁신을 이끌고자 한다. 케이던스의 SDA 부문을 이끄는 성브라이언 세일즈 그룹 디렉터는 “복잡해진 시스템 환경에서 시뮬레이션의 역할은 단순한 결과 예측을 넘어 불확실성을 줄이고 엔지니어가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 확신을 제공해야 한다”라고 강조했다. 카일라삼 부사장 역시 “물리 기반 AI와 GPU 가속, 에이전틱 AI 기술을 다중물리 해석에 결합하여 엔지니어가 더 빠르고 똑똑하게 최적의 시스템을 구현하도록 돕겠다”고 밝혔다.     인공지능으로 구현하는 차세대 지능형 엔지니어링 제조업과 엔지니어링 환경이 단일 부품의 설계를 넘어 전자, 기계, 유체, 열 등이 복잡하게 얽힌 시스템으로 진화하고 있다. 이렇게 고도화된 제조 환경에서 AI는 단순한 작업 자동화나 결과 예측 도구를 넘어선다. 성브라이언 디렉터는 “AI 기반 시뮬레이션의 궁극적인 목적은 불확실성을 줄이고 품질의 신뢰도를 높이며 더 나은 엔지니어의 의사결정을 가능하게 하는 데 있다”고 설명했다. 케이던스가 제시하는 피지컬 AI(physical AI) 전략은 시뮬레이션을 통해 확보한 가상의 지능을 자율주행차, 산업용 로봇, 휴머노이드 등 현실 세계의 물리적 기기에 직접 이식하는 것이다. 케이던스는 다물체 동역학 해석 도구인 아담스(Adams)나 자율주행 시뮬레이션 플랫폼 VTDx를 활용해 기계 메커니즘의 설계뿐 아니라 로봇을 가상 환경에서 직접 훈련하고 실전에 배치하는 단계까지 확장한다. 엔비디아와 협력과 고성능 계산 인프라를 바탕으로 대규모 시뮬레이션 데이터를 공급함으로써, 로봇이 눈길이나 빙판길같은 극한 조건에서도 스스로 감지하고 판단할 수 있는 에지 지능(edge intelligence)을 완성하도록 돕는다. 에이전틱 AI(agentic AI) 영역에서 케이던스는 단순 대화형 코파일럿을 넘어 자율적으로 복잡한 해석 업무를 수행하는 에이전트 스택(agent stack) 전략을 추진한다. 반도체 설계를 지원하는 칩 스택(ChipStack)에 이어, 다중물리 해석 제품군을 하나로 묶어 자동화된 워크플로를 수행하는 시스템스택(SystemStack)을 개발 중이다. 특히 제다이(JedAI)라는 인프라 레이어를 매개로 엔터프라이즈 고객이 선호하는 대규모 언어 모델(LLM)을 자유롭게 선택하도록 지원하며, 보안 구역 안에서 자체 데이터를 안전하게 운용하도록 조율한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 TSMC와의 협력을 바탕으로 AI 기반 자동화와 첨단 반도체 설계 지원을 강화한다고 밝혔다. 양사는 TSMC 오픈 이노베이션 플랫폼(OIP) 생태계에서 이어온 협력을 토대로, 반도체 설계 워크플로 전반의 지원 역량을 넓히고 있다. 이를 통해 갈수록 복잡해지는 설계 환경에서 엔지니어링 생산성을 높이고, 제품 출시를 위한 설계 주기를 단축하도록 돕는다. 이번 협력으로 양사는 디지털 및 커스텀 IC 설계 플로 전반에서 DRC(설계 규칙 검사) 오류 수정을 자동화하는 AI 기반 에이전트를 구현했다. 이 에이전트는 캘리버(Calibre) 소프트웨어를 기반으로 아프리사(Aprisa) 및 솔리도(Solido) 소프트웨어와 연동된다. 지멘스는 이를 통해 엔지니어링 팀의 수작업을 줄이고 워크플로 효율을 높여 테이프아웃까지 걸리는 시간을 줄일 수 있다고 설명했다. 양사는 자율적으로 장시간 실행되며 자체 검증을 거치는 EDA(전자 설계 자동화) 워크플로를 구현하고 있다. 이 에이전틱 워크플로는 여러 도구에 걸친 다단계 작업을 스스로 조율하고 엔지니어링 결과를 검증한다. 특히 엔비디아의 AI 기술을 적용해 엔지니어링 작업의 추론과 실행 성능을 높였다. 또한 아프리사를 활용한 P&R(배치 및 배선) 워크플로와 솔리도 기반의 커스텀 IC 설계 기능도 함께 지원한다.     첨단 3D IC와 실리콘 포토닉스 분야의 협력도 확대한다. 지멘스는 칩렛 간 안테나 검증을 위해 3D 적층 플랫폼인 TSMC-SoIC를 지원하며, CoWoS-L 및 TSMC-SoW 기술 지원을 위한 인증과 검증 플로우 성능 향상을 추진하고 있다. 이와 함께 Calibre 3DThermal을 활용한 열 해석과 D2D(Die-to-Die) 자동 배선 기술을 공동 개발 중이며, 광 인터페이스 검증을 위한 PAM4(4-Level Pulse Amplitude Modulation : 4단계 펄스 진폭 변조) 측정 등 TSMC-COUPE 관련 협력도 진행한다. 공정 노드 인증도 대폭 늘렸다. 캘리버 제품군은 TSMC A14 공정 노드 인증을 획득했으며, Solido Simulation Suite는 N3C, A16, A14 공정에서 SPICE(전자회로 시뮬레이션 프로그램) 정확성 인증을 마쳐 아날로그, RF(무선 주파수), 메모리 검증을 지원한다. mPower 소프트웨어는 트랜지스터 수준의 IR 및 EM 분석 인증을 획득했다. 아울러 지멘스는 Siemens Xcelerator Academy를 통해 TSMC 5nm 기반 실습 교육을 제공하며 첨단 반도체 설계 방법론 확산에 나서고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 앵커 굽타 EDA IC 소프트웨어 부문 총괄 부사장은 “TSMC와의 지속적인 협력은 업계 최첨단 공정 노드에서 고객의 혁신을 지원하기 위해 AI 기반 자동화와 첨단 반도체 설계 역량을 제공하고자 하는 지멘스의 노력을 보여주는 대표적인 사례”라면서, “지멘스의 EDA 포트폴리오와 TSMC의 선도적인 공정 및 패키징 기술을 결합함으로써 고객이 생산성, 설계 속도 및 설계 신뢰성을 한 단계 더 높일 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다. TSMC의 아빅 사르카르 에코시스템 및 얼라이언스 관리 부문 디렉터는 “AI는 갈수록 복잡해지는 반도체 설계 워크플로 전반의 생산성과 효율을 높일 수 있는 중요한 기회를 제공한다. 지멘스와 같은 OIP 파트너와의 협력은 엔지니어가 증가하는 설계 복잡성을 효과적으로 관리하면서 엄격한 성능 및 에너지 효율 목표를 달성할 수 있도록 지능적이고 신뢰할 수 있는 자동화를 제공하는 데 초점을 맞추고 있다”면서, “설계 프로세스의 핵심 단계에 AI를 통합함으로써 공동 고객이 TSMC의 업계 선도적인 공정 및 첨단 패키징 기술을 활용하고 AI 혁신의 확산을 가속화할 수 있도록 지원한다”고 덧붙였다.

시높시스는 반도체 설계부터 시스템 검증까지 전체 엔지니어링 과정을 자율화하는 에이전틱 AI 설루션을 발표했다. 이번에 공개된 ‘시높시스 에이전트엔지니어(Synopsys AgentEngineer)’는 검증, 시스템 검증, 구현, 아날로그, 제조, 시뮬레이션 및 해석 등 엔지니어링 전반에서 스스로 추론하고 계획하며 작업을 실행하는 장기 실행 에이전트 설루션이다. 이 설루션은 자율 엔지니어링을 위해 개방형 보안 환경으로 구축된 ‘시높시스 오토파일럿(Synopsys Autopilot)’ 플랫폼 위에서 구동된다.     시높시스는 오토파일럿 플랫폼이 복잡한 엔지니어링 워크플로를 자율화하기 위한 조율, 스킬, 메모리, 원격 측정, 거버넌스 기능을 제공한다고 설명했다. 개방형 구조를 바탕으로 고객은 시높시스와 파트너, 서드파티의 인프라와 모델, 도구, 에이전트를 유연하게 선택할 수 있다. 시높시스의 인지 모델을 기반으로 한 콘텍스트 인텔리전스는 엔지니어링 지식과 재사용 가능한 스킬, 지속 메모리를 결합하여 AI 에이전트가 설계 의도를 정확하게 해석하고 워크플로를 이끌도록 돕는다. 보안과 데이터 관리 측면에서도 엄격한 접근 제어와 암호화 기술을 적용해 고객과 파트너의 지식재산권을 보호하며, 전용 API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 활용해 토큰 비용과 지연 시간을 줄였다. 장기 실행 에이전트와 함께 동작하는 태스크 레벨 에이전트는 특정 작업의 세부 실행을 맡는다. 여기에는 자율 커버리지 클로저, 소프트웨어 구동 및 검증, 멀티 다이 3DIC(3차원 집적회로) 조립, PPA(전력·성능·면적) 클로저, 아날로그 레이아웃 합성 및 설계 이전, 마스크 합성, 신호 무결성 해석 등이 포함된다. 시높시스는 주요 선도 기업의 적용 결과 최대 50배 빠른 검증 클로저, 20% 향상된 커버리지, 30%의 생산성 향상, 2배 높은 토큰 효율을 입증했다고 밝혔다. 시높시스의 라비 수브라마니안 최고제품관리책임자는 “점점 복잡해지는 시스템 환경과 촉박한 출시 일정에 맞춰 엔지니어링 워크플로를 재설계하는 고객이 늘고 있다”면서, “에이전트엔지니어 설루션과 오토파일럿 플랫폼은 검증된 EDA(전자 설계 자동화) 및 시뮬레이션 해석 엔진을 바탕으로, AI 보조 설계에서 자율 엔지니어링으로의 전환을 가속화할 것”이라고 말했다. 시높시스는 어헤드컴퓨팅, 후지쯔, 인텔, 미디어텍 등 글로벌 반도체 및 컴퓨팅 기업들도 이번 플랫폼 도입을 통해 가시적인 성과를 거두고 있으며, 엔비디아, 삼성전자, TSMC 등의 협력 생태계 역시 폭넓게 확장되고 있다고 전했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 지난 8월 11일 ‘지멘스 EDA 포럼 서울 2026’을 개최했다. ‘AI 네이티브 디자인으로 차세대 반도체 및 시스템 설계 혁신’이라는 주제로 진행된 이번 포럼에서 지멘스 EDA는 나노미터에서 미터 단위에 이르는 전체 제품 수명주기 전반에 AI(인공지능)를 내재화해, 칩−패키지−보드−시스템을 유기적으로 연결하는 통합 디지털 스레드를 구축한다는 비전을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   반도체 설계 생태계를 재편하는 핵심 트렌드 반도체 설계의 패러다임이 완전히 바뀌고 있다. 지멘스 EDA는 현대 반도체 산업이 마주한 한계를 극복할 열쇠로 AI를 꼽는다. 2000억 개가 넘는 트랜지스터를 배치해야 하는 초미세 설계와 제곱센티미터당 100와트를 초과하는 극심한 열 밀도, 그리고 개발 기간의 대부분을 차지하는 검증 프로세스는 기존 방식으로는 감당할 수 없는 수준에 이르렀기 때문이다. 반도체 설계 생태계가 AI 중심으로 빠르게 전환되는 흐름 속에서 지멘스 EDA는 네 가지 핵심 트렌드에 주목했다. 첫째는 모든 영역에 인공지능이 스며드는 흐름(AI everywhere)이다. AI는 더 이상 특정 하드웨어의 전유물이 아니라 일상적인 반도체의 표준 규격이 되고 있음을 뜻한다. 둘째는 소프트웨어가 하드웨어의 운명을 결정하는 소프트웨어 정의 기반 시스템(software-defined everything)의 도래다. 하드웨어를 먼저 제작하는 방식에서 탈피해, 소프트웨어에 맞추어 하드웨어를 동시에 설계하는 공동 설계 방식이 중요해지고 있다. 셋째는 이종 통합(heterogeneous integration) 기술의 확산이다. 여러 개의 다이를 하나의 패키지 안에 집적하는 설계 기법이 대세가 되면서, 전자 설계 자동화(EDA) 도구가 해결해야 할 물리적 복잡성도 급격히 증가했다. 넷째는 강력한 지속가능성 요구(sustainability imperative)다. 초고전력 칩이 대거 투입되는 AI 데이터센터와 전기차의 에너지 소비를 줄이기 위해 시스템 수준의 전력 효율 극대화가 필수 조건이 되었다. 지멘스 EDA의 앵커 굽타 IC 제품 부문 수석 부사장은 “기존의 설계 방법론으로는 현대 반도체의 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장의 속도를 따라잡기 어렵다”고 지적하며 AI 설계 전반에 내재화하는 ‘AI-네이티브 디자인’의 필연성을 강조했다.   ▲ EDA AI 에이전트를 위한 타임라인을 소개한 지멘스 EDA 앵커 굽타 수석 부사장   AI 네이티브 설계와 통합 디지털 스레드 지멘스가 지향하는 AI 네이티브 설계는 나노미터에서 미터 단위에 이르는 제품 수명 주기 전반에 AI를 내재화하여 칩과 패키지, 보드, 시스템을 하나의 거대한 통합 디지털 스레드(digital thread) 로 연결하는 것이다. 지멘스 EDA는 이를 현실로 만들기 위해 속도, 생산성, 신뢰성 등 세 가지 핵심 방향성을 가지고 기술 혁신을 추진하고 있다고 소개했다. 먼저 최첨단 물리 기반 솔버와 GPU 컴퓨팅, 그리고 AI 에이전트를 결합해 모든 도구의 실행 속도를 최대 1000배까지 끌어 올려 개발 주기를 혁신적으로 단축하는 ‘더 빠른 엔진(speed)’이 축을 이룬다. 다음으로 에이전트 기반 AI 워크플로와 상황 인지 자동화 기술을 통해 설계팀의 실행 오버헤드를 낮추고 생산성을 10배에서 최대 50배까지 향상시키는 ‘더 스마트한 실행(productivity)’을 추구한다. 마지막으로 시스템 전반을 연결하는 포괄적인 디지털 트윈 기술과 실리콘 검증 AI 모델을 접목해 실제 제조에 들어가기 전에 결과를 정밀하게 예측하고 설계 리스크를 최소화하는 ‘신뢰할 수 있는 결과(confidence)’를 확보한다. 한편, 굽타 수석 부사장은 “지멘스가 가진 PLM 역량을 유기적으로 결합해 반도체 산업에 특화된 ‘반도체 수명주기 관리 (SLCM)’라는 개념으로 구체화하고, 도메인 간의 벽을 없앤 강력한 디지털 스레드를 구축한다”는 전략을 소개했다. 지멘스는 디자인센터 NX(Designcenter NX)를 반도체 설계 도구와 결합했다. 반도체 패키지의 물리적인 변형이나 응력 분석을 3D IC 설계 및 레이아웃 단계와 직접 연동함으로써 제품의 설계 무결성을 실리콘 제조 전에 확보할 수 있게 된다는 것이 지멘스 EDA의 설명이다. 시스템 전체의 에너지 효율을 극대화하는 열 및 냉각 관리 설루션에서도 PLM과의 시너지를 높이고 있다.     자율 검증형 에이전틱 AI 워크플로 구현 나선다 지멘스 EDA는 복잡성 극대화라는 반도체 설계의 물리적 한계를 정면으로 돌파하기 위해 엔비디아와 손을 잡았다. 두 회사가 그리는 미래는 단순히 명령을 수행하는 자동화가 아니라, 스스로 판단하고 오류를 바로잡는 자율 검증형 에이전틱 AI(agentic AI) 워크플로의 완성이다. 엔비디아와 협력을 통해 산업 특화 AI, 물리적으로 연결된 EDA 엔진, 가속 컴퓨팅을 결합하고 신뢰할 수 있는 자율 검증 워크플로를 구현하겠다는 전략이다. 이 여정의 중심에는 최근 업데이트된 퓨즈(Fuse)가 있다. EDA AI 에이전트 시스템인 퓨즈는 다양한 LLM(대규모 언어 모델) 생태계와 지멘스의 설계 도구가 제공하는 정형 데이터를 이어주는 연결고리 역할을 한다. 퓨즈를 통해 엔지니어는 오픈AI나 구글, 앤트로픽의 AI 모델뿐만 아니라 엔비디아의 네모트론(Nemotron) 모델까지 상황에 따라 맞춤형으로 끌어다 쓸 수 있다. 실제 설계 검증 현장에서 작동하는 에이전틱 AI 워크플로는, 엔지니어가 입력한 작업 프롬프트에 따라 여러 에이전트가 서로 소통하며 도구를 가동해 결과물을 만들어내는 방식으로 이뤄진다. 에이전트들은 물리적으로 연결된 시뮬레이션 엔진을 구동해 작업 결과를 실시간으로 예측하고, 의사결정을 스스로 검증한다. 만약 중간 과정에서 버그나 오류가 발견되면 AI가 스스로 문제의 원인을 디버깅하고 코드를 고치는 과정을 거쳐 완결성 높은 최종 데이터를 도출해 낸다. 지멘스 EDA는 이런 혁신 워크플로가 엔비디아와의 고도화된 기술 레이어 협업을 통해 물리적 안전성과 토큰 효율을 동시에 확보한다고 소개했다. 보안 런타임 환경인 엔비디아 오픈쉘(OpenShell) 내에서 에이전트를 안전하게 자율 제어하며, 네모 짐(NeMo Gym) 라이브러리를 활용해 스스로 실행 방안을 개선해 나간다. 또한 지멘스의 산업용 지능화 허브인 인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X)와 긴밀하게 연결되어, 반도체 설계 단계에만 머무르지 않고 제조와 공급망 전반을 아우르는 거대한 엔터프라이즈 추론으로 거듭난다.   ▲ 앵커 굽타 수석 부사장은 엔비디아와의 협력 내용도 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME. 끊김 없는 연결과 지능화, 디지털 제조 AX의 최신 트렌드 Ⅱ   PLM 데이터는 ‘문서’가 아니라 ‘연결의 망’이다 / 이기호 대규모 점군 처리와 CAD 데이터 최적화를 위한 통합 디지털 엔지니어링 설루션 / 아이지피넷 PLM의 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략 : 디지털 전환 시대의 복잡성 통제 / 김창근 제품 데이터 관리를 넘어, 제품이 구성되는 구조와 규칙을 관리해야 할 때 / 김진회   INFOWORLD   Focus 40　지멘스 EDA, ‘AI 네이티브 디자인’으로 반도체·시스템 설계 혁신 가속 42　에픽게임즈, “언리얼 엔진 6와 실용적 AI 전략으로 차세대 생태계 구축”   Case Study 44　자율주행 기술 접근성에 혁신을 가져오다　티어포의 오픈소스 시뮬레이터 AWSIM 48　실시간 주행 정보 시각화에서 AI 기반 차량 제어까지　디지털 콕핏으로 운전자 경험을 바꾸는 언리얼 엔진 HMI   Column 51　제조 경쟁력을 위한 AI와 시뮬레이션의 결합 / 오병준　AI로 디지털 트윈의 잠재력을 극대화하다 54　데이터를 실행 가능한 의사결정으로 / 이민수　라이프사이클 인텔리전스가 바꾸는 EPC 생산성 57　현장에서 얻은 것 No. 26 / 류용효　데이터 주권으로 다시 설계한 제조기업의 경영 60　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　새로운 제조업의 대전환과 소프트웨어 중심 전환   64　New Product 66　New Books 68　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 72　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　무료 토큰으로 개발 지원하는 바이브 코딩 도구 컨티뉴 78　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (10) / 최영석　유틸리티 기능 외 Ⅳ 82　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (5) / 최하얀　면적 계산과 도면 주석을 하나로 — AREANOTE 85　오토데스크 디자인 & 메이크 서밋 코리아 2026 참관기 / 양승규　도구의 시대를 지나 운영 모델의 시대로   Mechanical 92　제품 개발의 완성도를 높이는 크레오 파라메트릭 13 (2) / 김주현　모델링 및 판금 개선사항   Analysis 99　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (7) / 안치우　AI 모델을 다이몰라 환경으로 이식하는 워크플로와 활용 전략 102　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김진탁　전자기기 냉각의 다음 단계, 2상 액침냉각의 해석적 접근 108　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　더 빠르고 스마트한 선박 설계 의사결정을 위한 CFD 설루션 116　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (9) / 이종학　복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트   Visualization 112　생성형 AI 영상 제작의 기술과 전략 (3) / 최석영　AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 8월 11일 연례 행사인 ‘지멘스 EDA 포럼 서울 2026’을 열고, 반도체 및 시스템 복잡성을 해결하기 위한 차세대 ‘AI-네이티브 디자인’ 전략과 기술 트렌드를 소개했다. 이번 포럼에는 업계 전문가와 고객, 파트너들이 참석해 나노미터에서 미터 단위에 이르는 제품 수명 주기 전반에 AI(인공지능)를 내재화하는 설계 및 검증 사례를 공유했다. 행사를 위해 방한한 지멘스 EDA의 앵커 굽타 IC 제품 부문 수석 부사장은 한국이 글로벌 메모리 공급의 60% 이상을 담당하며, 최첨단 AI 프로세서와 HBM, 고급 패키징을 바탕으로 글로벌 AI 칩 혁신을 선도하고 있다고 평가했다. 지멘스 EDA는 반도체 및 전자 설계를 가속화하는 4대 주요 트렌드로 ▲2028년까지 전체 칩의 70%에 AI 가속기가 탑재되는 ‘AI Everywhere’ ▲하드웨어 구현을 소프트웨어가 결정하는 ‘Software-Defined Everything’ ▲이종 다이와 공정 노드를 하나로 통합하는 ‘Heterogeneous Integration’ ▲전력 효율이 핵심 기준이 되는 ‘Sustainability Imperative’를 제시했다.     현재 업계는 2000억 개 이상의 트랜지스터를 포함하는 설계와 100W/㎠를 초과하는 열 밀도, 개발 주기의 대부분을 차지하는 검증 과정 등 복잡성에 직면해 있다. 지멘스 EDA에 따르면 기존 방법론으로는 현대의 실리콘–투–시스템 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장 속도를 따라잡기 어렵다. 이를 극복하기 위해 지멘스 EDA는 ▲더 빠른 엔진으로 모든 도구 단계에서 최대 1000배 속도를 높이고 ▲실행 오버헤드를 줄여 10~50배 생산성을 높이며 ▲물리적으로 연결된 EDA 엔진으로 결과를 예측하고 리스크를 줄이는 등 세 가지 핵심 축 기반의 ‘AI-네이티브 디자인’ 전략을 구축했다. 지멘스 EDA는 엔비디아와 전략적 파트너십을 확대해 반도체 및 PCB 설계를 위한 자율 검증형 에이전틱 AI 워크플로를 강화했다. 이 기술은 지멘스 EDA의 퓨즈 EDA AI 에이전트(Fuse EDA AI Agent) 시스템과 엔비디아의 AI 인프라, 네모트론(Nemotron) 모델, 네모 짐(NeMo Gym), 오픈셸(OpenShell) 보안 프레임워크 등을 결합한다. 이를 통해 AI 에이전트가 물리적으로 연결된 EDA 엔진을 통해 스스로 결정을 검증하고 오류를 수정하도록 지원한다. 지멘스 EDA에 따르면 이러한 에이전틱 AI 기능은 설계, 제조, 공급망 전반을 아우르는 엔터프라이즈 산업용 AI 환경인 지멘스 인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X)와 통합되어 오케스트레이션을 제공한다. 이번 포럼에서는 이런 기술의 실제 현장 적용 사례도 공개됐다. 엔비디아 AI 스택을 활용한 솔리도 캐릭터리제이션 수트 에이전트(Solido Characterization Suite Agent)는 라이브러리 특성화 처리 시간을 10배 이상 단축하고 토큰 비용을 최대 5배 이상 절감했다. 목적인식 전용 에이전트와 콘텍스트 인식 지능을 갖춘 퀘스타 원 에이전틱 툴킷(Questa One Agentic ToolKit)은 미디어텍 연구진 도입 결과 수 주가 소요되던 작업 교육과 검증 과제를 크게 단축했다. ST마이크로일렉트로닉스의 비휘발성 메모리 팀 역시 솔리도 레이아웃 애널라이저(Solido Layout Analyzer)를 도입해 레이아웃 의존 효과를 초기 단계에서 분석하고 디버깅 시간을 수 주 단위로 줄이는 성과를 확인했다고 지멘스 EDA는 밝혔다. 또한 엔비디아와의 협력으로 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)는 멀티 빌리언 게이트 규모의 AI 칩 및 칩렛 아키텍처 검증을 기존 대비 10000배 빠르게 수행한다. 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS)는 Arm의 차세대 AGI CPU 검증에 적용되어 100억 개 이상의 게이트를 갖춘 풀칩 검증을 완수했다. 앵커 굽타 수석 부사장은 “지멘스 EDA는 개방적이고 연결된 생태계 및 포괄적인 디지털 트윈 기술을 통해 칩에서 패키지, 보드, 전체 시스템을 연결하는 통합 디지털 스레드를 제공한다”면서, “한국을 포함한 아시아 태평양 지역 파트너들이 차세대 혁신을 성공적으로 실현할 수 있도록 기술 기반을 지속 제공할 것”이라고 강조했다.