아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 에이전트의 행동을 개별 작업 단위뿐만 아니라 연속된 작업의 흐름까지 검증할 수 있는 오픈소스 정책 언어 ‘도그우드(Dogwood)’를 공개했다. AWS는 도그우드를 기반으로 한 시간 기반 정책(temporal policies)을 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)의 정책 기능인 에이전트코어 정책(AgentCore Policy)에 새롭게 적용했다. 이와 함께 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)에 속도 제한 기능도 추가했다. 시간 기반 정책을 지원하는 도그우드는 AI 에이전트를 위해 설계된 새로운 오픈소스 정책 언어다. 도그우드는 에이전트의 최근 이벤트 이력을 참조할 수 있는 시간 조건을 추가한다. 이를 통해 에이전트의 이전 행동 이력을 바탕으로 도구 사용 순서, 사전 조건, 빈도 및 누적 사용량 등에 대한 정책을 표현할 수 있다. 도그우드는 시간과 순서를 다루는 수학 분야인 시간 논리를 기반으로 설계됐다. 또한 정책이 실제로 무엇을 허용하고 무엇을 막는지 실행 전에 분석할 수 있다. AI 에이전트는 작업을 수행하면서 스스로 다음 행동을 결정한다. 이 때문에 각 단계가 개별적으로는 문제가 없어도 전체 행동의 흐름에서는 위험한 패턴이 나타날 수 있다. 예를 들어 고객 계좌를 조회한 뒤 조회하지 않은 다른 계좌로 송금하거나, 승인 한도 이하의 주문을 여러 차례 실행해 전체 예산을 초과할 수 있다. 오류가 발생한 도구를 반복해서 재시도하며 토큰 예산을 소진하는 문제도 발생한다. 맥킨지(McKinsey)의 조사에 따르면 조직의 약 80%가 이미 AI 에이전트의 위험한 행동을 경험했다. 보안 및 리스크에 대한 우려는 에이전틱 AI 확산의 가장 큰 걸림돌로 꼽힌다.     기존 에이전트코어 정책은 접근 권한을 제어하는 오픈소스 정책 언어 시더(CEDAr)를 기반으로 각 도구 호출을 독립적으로 평가했다. 각 요청을 빠르고 일관되게 평가할 수 있지만, 여러 행동이 이어지는 흐름 자체를 규칙으로 표현하기는 어려웠다. 새롭게 제공되는 시간 기반 정책은 현재 요청뿐 아니라 해당 세션에서 에이전트가 이미 수행한 행동을 함께 살펴본다. 이를 바탕으로 도구 호출의 허용 여부를 판단한다. 앞선 호출의 반환값과 다음 호출의 입력값이 일치하도록 요구할 수 있다. 에이전트가 사용한 누적 금액을 계산해 누적 금액이 예산 한도에 도달하면 개별 결제가 한도 이하여도 다음 결제를 차단한다. 특정 단계가 정해진 순서에 따라 수행되도록 하거나, 중요한 행동에 앞서 사람의 승인이 선행되도록 요구하는 정책도 설정할 수 있다. 시간 기반 정책은 에이전트 자체 코드가 아닌 게이트웨이 계층에서 적용된다. 에이전트는 정책 로직을 볼 수 없으며, 프롬프트 인젝션이나 에이전트 코드의 결함으로도 정책을 스스로 변경하거나 우회할 수 없다. 정책 결정은 기본 거부 원칙에 따라 이뤄지고 감사 로그에 관련 맥락과 함께 기록된다. 도그우드는 기존 시더 정책과 호환되므로 기존 정책을 재작성하거나 마이그레이션하지 않고 그대로 사용할 수 있다. 시더의 기존 권한 부여 원칙도 그대로 유지한다. 도그우드는 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스의 오픈소스 사양 및 참조 구현으로 제공된다.

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.

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 3D 기반 클라우드 통합 관리 시스템, PEDAS-Cloud 개발 및 자료 제공: 휴엔시스템, 02-861-0216, www.huensystem.com   PEDAS-Cloud는 플랜트 엔지니어링 프로젝트의 이해관계자가 온라인에서 최신 PEDAS 및 STAAD 설계 데이터를 공유하며 협업할 수 있는 3D 기반 클라우드 통합 관리 시스템이다.   1. 주요 특징 (1) 기존 환경의 문제점 ■ 통합 저장소 부재로 인한 Data/3D/문서 간 연계 부족 ■ 과거 프로젝트 정보 검색 및 재활용 어려움 ■ 업무 단계별 데이터 불연속 → 시간 낭비 및 오류 발생 ■ 구성원 간 실시간 의사소통 도구 부재 (2) PEDAS-Cloud의 혁신 ■ 실행/견적 프로젝트 최적 운영을 위한 통합 솔루션 ■ 빠르고 정확한 데이터 활용 및 관리 체계 ■ 체계화된 DB 축적 → Big Data 기반 의사결정 지원 ■ PBS 구조별 접근 권한으로 발주처·협력사 모두 활용   2. 주요 기능 (1) Equipment Data Manager ■ Area/Unit별 다양한 Type의 Equipment 통합 관리 - Vertical Vessel, Heat Exchanger, Pump, Package 등 ■ PEDAS-Foundation과 연동 설계, 풍압 자동계산 ■ Revision별 데이터 저장 및 Excel Import/Export (2) Foundation Model Manager ■ PEDAS-Foundation 파일 등록 시 Data/3D 자동 추출·관리 ■ 설계 변경 시 Revision 파일만 재등록 → 자동 이력 관리 ■ PLP/FLP AutoCAD 도면 통합 자동 생성         (3) Structure Model Manager ■ STAAD, MIDAS, S3D, Tekla 등 다양한 Steel 설계 파일 등록·관리 ■ 3D Graphic 통합 시각화 및 File Revision 관리 ■ Steel Weight, Fire Proofing, Paint BM 자동 산출 (4) Intelligent FLP/PLP Drawing ■ Center Line, Dimension, Tag 등 자동 일괄 생성 ■ Revision 발생 시 추가/변경/삭제 사항 도면에 자동 반영 ■ Rev. 비교 기능으로 Cloud Mark 자동 표시 (4) 기타 주요 기능 ■ BOQ Manager: CBS/WBS 기반 플랜트 토목 물량산출 및 입찰 통합관리 ■ 3D Converting Manager: PEDAS 결과물을 S3D/Revit/Tekla 등으로 변환         ■ Folder & File Manager: PBS 하위 폴더 구조 생성, Drag & Drop 파일 공유 ■ Job Manager: Work-Flow 기반 작업 지시, SNS형 Comment 대화 지원   3. 시스템 구성 ■ PEDAS Solutions • PEDAS-Foundation: 기초 설계 자동화 • PEDAS-U/D: 지하 배관 설계 • PEDAS-Structure / Column Base (개발 중)         ■ 통합 Cloud 기능 • Equipment Data / Concrete & Str. Model Manager • 3D Model Importing (NWD), 3D Converter (S3D/Revit/Tekla) • BOQ / Job / File / Drawing Manager 4. 도입 효과 ■ 클라우드 기반 통합 작업 환경으로 언제·어디서나 협업 가능 ■ 설계 파일 업로드만으로 자동 DB화 → 별도 추가 작업 불필요 ■ Equipment/Structure/Foundation 등 플랜트 객체 3D 시각화         ■ Revision별 BM 변화 이력 추적 및 객체 간 거리 측정 ■ 누적 Project Data를 Big Data로 활용 → 실행/견적 정확도 향상 ■ PBS 구조별 권한 관리로 발주처·협력사 등 다자간 접근 지원 5. 주요 고객사 현대엔지니어링, 현대건설, GS건설, 삼성물산, SK에코엔지니어링, 롯데건설, 두산에너빌리티, 포스코건설, Rekind(인도네시아),    Technip Energies(프랑스/이탈리아/인도), Biproraf Sp. z o.o.(폴란드), TOYO Engineering(일본) 등 국내 대형 EPC사 및 해외(인도네시아·프랑스·이탈리아·인도·폴란드) 다수 고객사     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

시높시스코리아 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 문성수 대표   시높시스는 문성수 신임 대표가 지난 7월 6일자로 시높시스 코리아의 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 대표로 공식 취임했다고 밝혔다. 이번 인사를 통해 시높시스는 국내 엔지니어링 시뮬레이션 및 CAE 시장에서의 비즈니스 성장을 가속화하고 고객 지원을 강화할 계획이다. 20년 이상의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 업계 경력 문성수 신임 대표는 20년 이상 엔지니어링 시뮬레이션 및 CAE 업계에서 세일즈, 고객 성공, 사업 운영 전반을 거친 전문 경영인이다. 문 대표는 기아자동차에서 차체 안전성 엔지니어링 업무를 담당하며 엔지니어로서 커리어를 시작했다. 이후 알테어코리아에서 한국법인 대표를 비롯해 아시아태평양 지역 수석 부사장, 일본 및 한국지역 총괄 수석 부사장 등을 역임하며 10년 이상 지역 비즈니스를 총괄했다. 또한 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 글로벌 시뮬레이션 부문 부사장을 맡아 글로벌 시뮬레이션 사업 전략을 이끈 경력을 가지고 있다. 시높시스와 앤시스 통합 가치 통한 국내 시장 공략 강화 시높시스 아시아태평양 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 문석환 총괄 대표는 "한국은 반도체, 자동차, 조선, 방산 등 핵심 제조업을 기반으로 아시아태평양 지역에서 매우 중요한 전략 시장"이라며, "문성수 신임 대표는 다양한 산업 분야에서 조직 혁신과 디지털 전환을 이끌어 온 검증된 리더로 시높시스와 앤시스의 통합 가치를 고객에게 효과적으로 전달할 적임자"라고 밝혔다. 이어 문 대표의 풍부한 경험과 한국 시장에 대한 통찰을 바탕으로 고객 혁신과 한국 비즈니스 성장을 가속화할 것으로 기대한다고 덧붙였다. 고객 중심의 비즈니스 성장 가속화 다짐 문성수 신임 대표는 "시높시스코리아 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 대표로서 새로운 여정을 시작하게 되어 기쁘며 앤시스는 엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 확고한 리더십을 유지해 왔다. 시높시스와 앤시스의 합병은 앤시스의 포트폴리오와 시높시스의 전자 설계 자동화 솔루션이 결합되어 엄청난 시너지를 낼 것"이라며, "한국은 글로벌 매출의 상당 부분을 차지하는 핵심 시장인 만큼 고객들과 긴밀히 협력하며 비즈니스 성장을 가속화하겠다"고 포부를 전했다. 시높시스와 앤시스, 알테어 인수 완료와 시장의 재편  시높시스는 2025년 7월 앤시스 인수를 완료하며, 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션·해석 소프트웨어를 함께 보유한 통합 사업자로 재편됐다. 이번 인사는 시높시스가 앤시스 인수 이후 조직과 사업 포트폴리오를 정비하는 흐름과 맞물려 있다. 시높시스는 앤시스 통합을 통해 실리콘 설계, IP, 시뮬레이션·해석 역량을 결합하고, 반도체·자동차·항공우주·산업용 시스템까지 아우르는 통합 설계 전략을 추진하고 있다. 시장 구도 측면에서는 시높시스와 앤시스의 결합이 국내 반도체 설계 및 시뮬레이션 시장에 적지 않은 영향을 줄 것으로 보인다. 특히 삼성전자와 SK하이닉스 등 대형 고객사를 중심으로 설계 복잡도가 높아지면서, 설계와 검증을 하나의 흐름으로 연결하는 통합 솔루션 수요가 확대될 가능성이 크다. 한편 알테어는 2025년 3월 지멘스에 인수되며 산업용 시뮬레이션과 AI 역량이 지멘스 포트폴리오에 편입됐다. 알테어가 데이터 분석, HPC, AI 분야를 축적해 온 만큼, 시높시스는 앤시스와의 결합을 바탕으로 AI 기반 설계 자동화와 시스템 레벨 시뮬레이션을 강화하는 방향으로 사업을 확대해 나갈 것으로 보인다.  

앤시스를 인수한 시높시스는 인공지능(AI) 시대의 제품 개발 환경 변화에 대응하기 위한 새로운 설계 접근법인 ‘실리콘 투 시스템(Silicon-to-Systems)’ 비전을 제시했다. AI가 물리적 제품으로 확장되면서 자동차와 의료기기 및 산업장비 등 다양한 제품이 지능형 시스템으로 진화하고 있다. 자동차는 더 이상 차체만으로 정의되지 않으며 컴퓨팅 플랫폼이 제품 경쟁력을 좌우한다. 커넥티드 의료기기는 소형 데이터 프로세서로 진화하고 있으며, 산업 장비는 데이터를 학습하고 고장을 예측한다. 이러한 변화 속에서 혁신은 더 이상 개별 기술 영역에서 일어나지 않고 서로 다른 영역이 만나는 지점에서 발생한다. 시높시스는 미래 제품 설계의 경쟁력이 실리콘 단계의 의사결정을 시스템 수준의 결과와 연결하는 데 있다고 설명했다. 특화된 컴퓨팅과 첨단 패키징 및 임베디드 AI 기술이 가속화되면서 실리콘은 제품 차별화를 결정하는 핵심 요소가 되고 있다. 성능과 전력 효율 및 열 특성과 신뢰성 등 제품 경쟁력을 결정하는 요소는 설계 후반이 아닌 개발 초기 단계에서 결정된다. 이러한 변화는 시프트 레프트 엔지니어링으로 이어지고 있다. 이는 설계 검증과 테스트 및 문제 해결을 개발 후반이 아닌 초기 단계에서 수행함으로써 위험을 줄이고 개발 효율을 높이는 접근 방식이다.     AI가 제품 전반에 스며들면서 설계 조직은 하드웨어와 소프트웨어, 전자와 물리, 디바이스와 시스템을 통합적으로 바라봐야 한다. 시높시스는 이러한 변화를 엔지니어링의 재설계로 정의하며 실리콘 단계의 결정이 기계와 전기 및 열과 소프트웨어 영역까지 연결되는 공동 설계가 중요해지고 있다고 설명했다. 이제 제품 개발의 질문은 ‘작동하는가’가 아니라 ‘실제 환경에서, 대규모로, 장기간 어떻게 동작하는가’로 변화하고 있다. 기존의 설계와 제작 및 시험과 수정으로 이어지는 순차적 개발 방식은 오늘날의 복잡성을 감당하기 어려워지고 있다. 물리적 프로토타입은 늦게 등장하며 개발 후반부에 발견된 오류는 수정 비용이 급격히 증가한다. 시장 출시 기간이 짧아지면서 반복적인 재작업을 수행할 시간적 여유도 줄어들고 있다. 특히 반도체 테이프아웃 이후 또는 실제 시제품 제작 이후 발견되는 문제는 일정과 비용 및 제품 경쟁력에 큰 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라 제품 혁신은 실제 제품이 존재하기 이전부터 시스템 수준에서 설계를 검증하는 방향으로 변화하고 있다. 이를 통해 기업은 다양한 설계안을 검토하고 위험 요소를 조기에 발견하며 변경 비용이 낮은 시점에 최적의 의사결정을 수행할 수 있다. 시높시스는 특정 설루션 하나가 아니라 실리콘 IP, 전자설계자동화(EDA), 다중물리 시뮬레이션, 시스템 시뮬레이션 등 엔지니어링 전반의 통합을 통해 이러한 변화가 가능해진다고 설명했다. AI 기반 엔지니어링 워크플로 역시 새로운 제품 개발 환경을 만들어가고 있다. AI는 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라 설계 공간 탐색과 트레이드오프 최적화 및 반복 업무 자동화를 지원하는 생산성 향상 도구로 활용되고 있다. 강화학습과 생성형 AI 및 에이전트 기반 워크플로는 설계 프로세스에 점차 적용되고 있으며 엔지니어는 반복적인 작업보다 창의성과 시스템 설계 의도 및 제품 차별화에 더욱 집중할 수 있게 된다. 시높시스는 현재 진행 중인 변화가 단순한 기술 변화가 아니라 제품 개발 철학의 변화라고 설명한다. 선도 기업들은 더 이상 개별 부품이나 특정 기술 영역 중심으로 사고하지 않는다. 대신 전력 대비 성능과 안전성 및 제품 수명과 사용자 경험과 같은 결과 중심의 관점에서 제품을 설계하고 있다. 이러한 환경에서 실리콘 투 시스템 접근법이 중요해지고 있다. 실리콘과 소프트웨어 및 물리 환경과 시스템 동작이 함께 설계될 때 혁신이 가속화되며 반대로 이들이 분리될 경우 복잡성은 비용과 위험으로 이어질 수 있다. 미래 경쟁력을 갖춘 기업들은 아키텍처와 설계 및 검증과 제조와 배포 및 운영 최적화에 이르는 전체 생애주기를 연결하는 플랫폼을 구축하고 있다. 또한 디지털 트윈은 단순한 가상 모델을 넘어 실제 운영 중인 제품을 반영하는 살아있는 시스템으로 진화하고 있다. 제품 운영 과정에서 수집된 데이터는 다시 설계 단계에 반영돼 제품 신뢰성과 성능을 지속적으로 향상시키고 차세대 제품 개발을 지원한다. 시높시스는 차세대 제품 개발이 개별 기술 혁신보다 지능을 얼마나 효과적으로 제품에 통합하는지에 따라 결정될 것으로 전망했다. 미래의 경쟁력은 빠른 개발 속도뿐 아니라 복잡성을 관리하면서도 예측 가능성을 유지하는 데 있다. 이를 위해서는 다양한 엔지니어링 영역 간의 통합과 신뢰할 수 있는 의사결정 및 제품이 실제로 존재하기 이전에 시스템 전체를 이해할 수 있는 역량이 필요하다. 오늘날 반도체 기업은 시스템 수준의 관점에서 제품을 설계하고 있으며 시스템 기업 역시 실리콘 아키텍처 영역까지 설계 범위를 확대하고 있다. 시높시스는 현대 제품이 상호 연결된 생태계라고 설명한다. 실리콘은 성능과 효율 및 확장성을 결정하고 소프트웨어는 적응성과 사용자 경험을 결정한다. 물리 환경은 실제 동작을 좌우하며 시스템 통합은 이러한 요소들이 안정적으로 작동하도록 만든다. 시높시스는 앞으로 성공하는 기업이 이러한 계층을 동시에 설계하고 초기 단계에서 다양한 트레이드오프를 해결할 수 있는 기업이 될 것으로 전망했다.

키사이트 테크놀로지스가 VPI포토닉스(VPIphotonics) 인수를 완료하고 광학 디자인 자동화 포트폴리오에 시스템 수준의 시뮬레이션 기능을 추가했다고 밝혔다. 이번 인수로 광학 및 전기 엔지니어는 단일 환경에서 부품부터 전체 링크에 이르는 디자인을 고도화할 수 있게 되었다. 데이터 센터와 인공지능(AI) 인프라 시장 전반에서 실리콘 포토닉스 및 공동 패키징 광학계에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 디자인 복잡성이 커지고 개발 일정이 단축됨에 따라, 엔지니어링 팀은 수동 전달 작업 없이 모든 영역에서 디자인을 이어갈 수 있는 시뮬레이션 기술이 필요해졌다. 수동 작업은 개발 속도를 늦추고 오류를 유발하는 원인으로 지적되어 왔다. 키사이트의 광학 디자인 자동화 포트폴리오는 이제 디바이스 물리학에서 전체 시스템 동작에 이르기까지 전 영역을 아우른다. 알소프트(RSoft)는 도파관, 격자, 변조기, 레이저 소스에 대한 디바이스 수준의 시뮬레이션을 처리한다. 포토닉 디자이너(Photonic Designer)는 광집적회로를 위한 포괄적인 회로 수준의 디자인 및 검증을 제공한다. 여기에 VPI포토닉스 인수를 더해 회로 수준의 디자인 역량을 한층 강화했다. 특히 브이피아이포토닉스 디자인 스위트(VPIphotonics Design Suite)를 통해 광학 디자인 자동화 포트폴리오를 시스템 수준까지 확장하게 되었다. 이를 통해 키사이트는 양사가 수년간 제공해 온 설루션을 활용하여 디자인 워크플로를 대폭 강화할 방침이다.   ▲ 이미지 출처 : VPI포토닉스   통합 워크플로의 대표적인 사례는 키사이트 ADS 내의 VPI 옵티컬 링크(VPI Optical Link)다. 이 기능은 전기에서 광학, 그리고 다시 전기에 이르는 전체 트랜시버 경로를 단일 분석 환경에서 시뮬레이션하도록 지원한다. 엔지니어는 전기 및 광학 도구 간에 디자인을 별도로 이동하지 않고도 비트 오류율을 포함한 전체 링크의 성능을 예측할 수 있다. 또한 이 워크플로는 키사이트의 고속 디지털 도구 및 테스트 계측기와 연결되므로, 시뮬레이션 결과가 벤치 측정과 정확히 일치한다. 결과적으로 잠재적인 문제를 더 일찍 발견할 수 있어 프로토타입 반복 제작 횟수를 줄여준다. VPI포토닉스의 앙드레 리히터 제너럴 매니저는 “우리는 수십 년 동안 까다로운 응용 분야를 위한 가치 있는 광학 디자인 도구로 고객을 지원해 왔다”면서, “키사이트와 하나가 됨으로써 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 강력하고 완전한 워크플로 설루션을 설계할 수 있게 되었다”고 말했다. 키사이트의 나일레쉬 캄다르 EDA 총괄 책임자는 “특히 1THz 이상의 속도로 작업하는 고객에게 광학 디자인의 복잡성은 계속해서 증가하고 있다”면서, “디바이스부터 시스템까지 이러한 과제를 해결할 수 있는 완전한 도구 제품군을 갖추는 것이 매우 중요하다”고 강조했다. 이어 “VPI포토닉스 팀이 키사이트의 일원이 된 것을 환영하며, 공동 고객이 직면한 핵심 디자인 과제를 해결하는 데 기여하겠다”고 덧붙였다.

아마존웹서비스(AWS)는 그래비톤5(Graviton5) 기반의 아마존 EC2 M9g 및 M9gd 인스턴스를 정식 출시했다. ‘AWS 리인벤트 2025’에서 처음 공개된 그래비톤5는 실시간 추론, 코드 생성, 다단계 작업 오케스트레이션 등 에이전틱 AI의 요구사항에 맞춰 설계됐다. 대규모 동시 실행 환경을 처리하면서 액셀러레이터가 높은 성능을 유지하도록 돕는다. M9g 및 M9gd 인스턴스의 출시에 따라 고객은 스탠다드 EC2 도입 방식만으로 칩당 192개 코어, 5배 커진 캐시, DDR5-8800 메모리, PCIe Gen 6 지원 등 그래비톤 아키텍처의 장점을 활용할 수 있다. M9g 인스턴스는 이전 세대보다 컴퓨팅 성능이 최대 25% 향상됐다. 웹 애플리케이션과 머신러닝 추론은 최대 35%, 데이터베이스는 최대 30% 더 빠르게 실행한다. M9gd 인스턴스는 고속 로컬 스토리지가 필요한 워크로드를 위한 것으로, 최대 11.4TB의 NVMe SSD 스토리지와 이전 세대보다 최대 30% 높은 초당 입출력 작업 수를 지원한다.     두 인스턴스는 6세대 AWS 니트로 시스템을 기반으로 한다. 새롭게 적용된 니트로 아이솔레이션 엔진은 가상 머신 간 격리를 수학적으로 검증된 방식으로 제공하는 보안 구성 요소다. 그래비톤5는 단일 패키지당 192개 코어를 제공해 정보 처리 효율을 높였다. 그리고, 코어 간 데이터 이동 거리를 줄여 통신 지연을 최대 33% 단축하고 대역폭을 높였다. 실시간 게임, 고성능 데이터베이스, 빅데이터 분석 등 까다로운 워크로드도 빠른 데이터 교환을 통해 확장할 수 있다. 자주 접근하는 데이터를 보관하는 고속 메모리 버퍼인 L3 캐시는 이전보다 5배 큰 용량으로 탑재됐다. 그래비톤4보다 코어당 2.6배 더 많은 L3 캐시에 접근할 수 있어 데이터 대기 지연이 줄고 애플리케이션 응답 속도가 빨라진다. 네트워크 및 스토리지 대역폭도 늘었다. 인스턴스 크기 전반에 걸쳐 평균 네트워크 대역폭은 최대 15%, 아마존 EBS 대역폭은 최대 20% 향상됐다. 가장 큰 인스턴스는 네트워크 대역폭이 최대 2배까지 늘어난다. 최신 3나노미터 공정을 채택하고 베어 다이 냉각 등 시스템 최적화를 구현해 에너지 효율성도 높였다. 6세대 니트로 카드를 활용해 가상화, 스토리지, 네트워킹 기능을 전용 하드웨어로 오프로드하며, 다른 시스템이나 사람이 EC2 서버에 로그인하거나 고객 데이터에 접근하는 것을 차단하는 제로 오퍼레이터 액세스 설계를 구현했다. AWS는 다양한 산업군에서 그래비톤5를 활용한 성과가 나타나고 있다고 소개했다. 어도비는 비디오 스트림을 실시간 처리하는 데 활용하며, 에픽게임즈는 지연 시간을 낮춰 원활한 게임플레이를 보장한다. 포뮬러1은 드라이버의 텔레메트리 데이터를 처리하고, 핀터레스트는 개인화된 콘텐츠를 대규모로 제공한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 비즈니스 플랫폼의 소프트웨어, 하드웨어, 서비스를 사용해 모든 규모의 조직이 디지털 전환을 이룰 수 있도록 지원한다. 지멘스 캘리버 디자인 설루션(Siemens Calibre Design Solutions)은 완전 통합형 집적 회로 검증 및 제조 최적화 EDA 플랫폼을 제공한다. 시놉시스는 실리콘에서 시스템에 이르는 엔지니어링 설루션을 통해 고객이 AI 기반 제품을 빠르게 혁신할 수 있도록 지원한다. 시놉시스와 AWS는 안나푸르나랩 출범 이후 10년 넘게 아마존의 맞춤형 실리콘 개발을 위해 협력해 왔으며, VCS, 프라임타임(PrimeTime), 퓨전 컴파일러(Fusion Compiler), IC 밸리데이터(IC Validator) 등 시놉시스 EDA 도구의 AWS 그래비톤 지원은 그래비톤뿐 아니라 니트로 및 트레이니움(Trainium) 칩 설계에도 핵심 역할을 했다.

앤시스코리아는 6월 11일 ‘앤시스 이그제큐티브 포럼 2026’을 개최했다. 이번 행사는 시높시스와 앤시스의 통합 이후 국내 주요 고객과 산업 리더를 대상으로 처음 열린 이그제큐티브 포럼이다. 행사에는 삼성전자, SK하이닉스, 현대자동차, LG에너지솔루션 등 국내 주요 대기업과 정부 기관의 경영진 및 임원 50여 명이 참석했다. 참가자들은 인공지능(AI) 시대를 맞아 빠르게 변화하는 산업 환경 속에서 미래 엔지니어링의 방향성과 기업의 대응 전략을 공유했다. 반도체, 모빌리티, 항공우주와 방산 등 다양한 산업 분야의 관계자들이 참석해 차세대 기술 혁신과 디지털 엔지니어링 전략에 대한 의견을 나눴다. 포럼은 문석환 시높시스 시뮬레이션 및 분석 부문 아시아태평양 지역 부사장의 기조 발표로 시작됐다. 문 부사장은 ‘미래를 함께 재설계하다’를 주제로 한 발표에서, AI와 소프트웨어 중심의 산업 전환이 빨라지는 가운데 엔지니어링 혁신을 이끄는 핵심 축으로 공동 설계, 디지털 트윈, 에이전틱 AI를 제시했다. 문 부사장은 시높시스와 앤시스의 통합이 반도체 설계부터 시스템 검증 및 운영에 이르는 ‘실리콘에서 시스템까지’ 전략의 기반이 될 것이라고 설명했다.     이어 시높시스의 패드메쉬 맨들로이 시뮬레이션 및 분석 애플리케이션 엔지니어링 부문 아시아태평양 지역 부사장은 ‘차세대 엔지니어링을 정의하다’라는 주제로 AI 시대의 산업 변화와 미래 엔지니어링 전략을 소개했다. 맨들로이 부사장은 AI 데이터센터, 고대역폭 메모리(HBM), 소프트웨어 정의 차량(SDV), 휴머노이드 로봇 등 미래 산업을 주도하는 핵심 기술 트렌드를 조망했다. 또한 멀티피직스 시뮬레이션과 AI 기반 엔지니어링 기술이 제품 개발 과정의 복잡성을 해소하는 방안을 공유했다. 특히 AI 인프라 확산으로 반도체 패키징과 열 관리 기술의 중요성이 높아지는 가운데, 차세대 반도체 및 AI 데이터센터 설계를 위한 통합 시뮬레이션 접근 방식과 에이전트 엔지니어 기반 엔지니어링 자동화 전략이 소개되어 참석자들의 관심을 끌었다. 시높시스코리아의 소경신 대표는 발표를 통해 시높시스가 보유한 전자 설계 자동화(EDA), 반도체 IP, 멀티피직스 시뮬레이션 역량을 기반으로 국내 반도체 산업과의 협력 방향을 소개했다. 소경신 대표는 AI 반도체와 HBM 시장 성장에 대응하기 위해 설계부터 검증, 패키징 및 시스템 단계까지 아우르는 통합 엔지니어링 환경의 중요성을 강조했다. 이와 함께 김지윤 박사는 특별 강연을 통해 미국의 기술, 에너지, 금융 패권 전략과 글로벌 공급망 재편이 산업 전반에 미치는 영향을 분석하고 한국 기업들이 급변하는 글로벌 환경 속에서 고려해야 할 전략적 시사점을 제시했다. 문석환 부사장은 “AI는 산업 전반의 혁신 속도를 더욱 가속화하고 있으며, 이에 따라 제품 개발과 운영 방식 역시 근본적인 변화를 맞이하고 있다”면서, “시높시스와 앤시스의 통합 역량을 바탕으로 고객이 반도체부터 시스템까지 더욱 빠르고 효율적으로 혁신함으로써 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.