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[IT뉴스]"AI 칩 양극화 시대, K-반도체 승부처는 어플리케이션"
온카뱅크관리자
조회:
7
2026-11-03 16:07:26
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[인터뷰] 프랭크 셔마이스터 시놉시스 부사장</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3og53wV7aP"> <p contents-hash="58306fd260b520c7bff9c9b2d9741383ee5aa3aa3e6caac96bdd65ad9ee896e0" dmcf-pid="0ga10rfzo6" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=전화평 기자)"인공지능(AI) 시대에는 컴퓨트, 고대역폭메모리(HBM), 복잡한 패키지를 각각 따로 최적화할 수 없습니다. 강력한 생태계를 보유한 한국 반도체 기업들에게는 이를 하나로 결합하는 '시스템 수준 공동 최적화'가 가장 큰 기회입니다."</p> <p contents-hash="14ffcb1caca21aa088969eac989023aea407d2568580c4da15717e724587faf2" dmcf-pid="paNtpm4qj8" dmcf-ptype="general"><span>프랭크 셔마이스터(Frank Schirrmeister) 시놉시스 부사장은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 급변하는 AI 반도체 시장 속 한국 기업들의 생존 전략을 이같이 진단했다. 칩 경쟁이 아니라 어플리케이션에 가장 적합한 아키텍처를 만들어야 한다는 주장이다.</span></p> <p contents-hash="cbf973ed3f882dfeafd3a4c8ef2a29b82329ff255519493b033c14535fd55e5a" dmcf-pid="UNjFUs8Bc4" dmcf-ptype="general"><span>시스템 수준 공동 최적화는 컴퓨트, 메모리, 패키징, 소프트웨어, 열 거동을 설계 초기부터 하나의 시스템으로 묶어 함께 설계하는 방식이다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4908ee185e97c97170fc2e248b358cd2be1e5654cf4a8065bf364ec60d006421" dmcf-pid="ujA3uO6bAf" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="프랭크 셔마이스터(Frank Schirrmeister) 시놉시스 부사장이 지난달 송도에서 개최된 ISOCC 2026에서 발표하는 모습.(사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/ZDNetKorea/20261103160319621jhdg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FP8ISJFYaQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/ZDNetKorea/20261103160319621jhdg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 프랭크 셔마이스터(Frank Schirrmeister) 시놉시스 부사장이 지난달 송도에서 개최된 ISOCC 2026에서 발표하는 모습.(사진=지디넷코리아) </figcaption> </figure> <p contents-hash="3a5957205f1ef27e05c89e8eea1805cf82ab93e3dd7c745e1fc78a3e146015dc" dmcf-pid="7Ac07IPKAV" dmcf-ptype="general"><strong>메모리가 '컴퓨트 옆'에 있던 시대는 끝났다</strong></p> <p contents-hash="b6e66e08078317b1e880d93f5c9146458b5ac901a2cab12988915d52480b18ed" dmcf-pid="zckpzCQ9j2" dmcf-ptype="general">셔마이스터 부사장은 AI가 흔히 컴퓨팅 문제로 설명되지만 메모리와 스토리지가 핵심 차별화 요소라고 강조했다. <span>그는 "극도로 많은 트랜지스터를 포함하는 분산형 설계로 이동하면서 패키지 자체가 아키텍처의 일부가 되고 있다"고 말했다. 칩렛(Chiplet)과 멀티다이(Multi-die)로 대표되는 이 변화가 메모리 강국인 한국에 특히 유리하다는 설명이다.</span></p> <p contents-hash="3a04d86086c0ed8032324cdd259c76b82b211aba58db01bca71ad09064aebd5c" dmcf-pid="qkEUqhx2A9" dmcf-ptype="general"><span>공동 최적화를 위해서는 설계 초기부터 '다중 물리(Multiphysics)' 시뮬레이션을 적용해야 한다고 제언했다. 다중 물리 시뮬레이션은 유체, 구조, 열, 전자기, 음향 등 둘 이상의 서로 다른 물리적 현상이 동시에 상호작용하는 복잡한 시스템을 컴퓨터로 통합 모델링하고 해석하는 기술이다.</span></p> <p contents-hash="04fa6cf82da4f7c7b333b1170bf1806867d9311c2915ee4d21f60d2f1af8674d" dmcf-pid="BEDuBlMVoK" dmcf-ptype="general"><span>시놉시스는 2024년 앤시스(Ansys) 인수 이후 반도체 설계와 다중물리 시뮬레이션을 결합한 '멀티피직스 퓨전(Multiphysics Fusion)' 솔루션을 상용화한 바 있다.</span></p> <p contents-hash="9e773ba549785ded21a5c76f98bad0800360ea81c6ebb5934f2352a1a0a2ecff" dmcf-pid="bDw7bSRfgb" dmcf-ptype="general"><span>셔마이스터 부사장은 "전자, 소프트웨어, 열, 기계 효과를 사후 검증이 아닌 초기 엔지니어링 의사결정 단계에 반영해야 한다"고 설명했다.</span></p> <p contents-hash="e47195cb0dd3b2b744ab10d73ab3b2fc6ea96117f818f5e53fda25ea9cc341d8" dmcf-pid="KwrzKve4aB" dmcf-ptype="general"><strong>"큰 칩 경쟁 말고 어플리케이션으로 승부하라"</strong></p> <p contents-hash="bf567feb2a03bade79ff6cf0ee0b2636d05a656252679e3dcd2f6c3f1f736ee0" dmcf-pid="9rmq9Td8Aq" dmcf-ptype="general">셔마이스터 부사장은 통합 접근이 칩 경쟁의 방식도 바꾼다고 봤다. AI 칩 시장은 데이터센터용 초거대 칩과 엣지·피지컬 AI용 소형 칩으로 갈리고 있다.</p> <p contents-hash="ec63c71f917c1158457f3ac01b0d5c1162a86edc9241a010c35339e32fbe9332" dmcf-pid="2XZenurNgz" dmcf-ptype="general"><span>그는 "하이퍼스케일러는 막대한 컴퓨팅의 경제성과 신뢰성을 최적화하고, 피지컬 AI는 현실 세계와의 지능적 상호작용을 최적화한다"며 "따라서 하나의 보편적인 AI칩은 없다"고 말했다.</span></p> <p contents-hash="39543b73e6803807051c0ad15b2378063e3b9248a25687df684e1585d44778a3" dmcf-pid="VZ5dL7mjc7" dmcf-ptype="general"><span>자본이 부족한 중소 팹리스와 스타트업에는 이 양극화가 오히려 기회라는 평가다. 그는 "누가 가장 큰 칩을 만드는지를 두고 경쟁하지 말고, 해당 어플리케이션에 가장 적합한 아키텍처를 만드는 능력으로 경쟁해야 한다"고 조언했다. 워크로드와 시스템 요구사항에서 출발해 AI 모델, 소프트웨어, 메모리, 인터페이스, 실리콘을 함께 최적화하라는 얘기다.</span></p> <p contents-hash="68c58abc70f66c141ea811b43062d409d442a17f5e1fee1c59af143a2823b99f" dmcf-pid="f51JozsAAu" dmcf-ptype="general"><span>대표 사례로 한국 팹리스 리벨리온을 꼽았다. 리벨리온은 시놉시스 에뮬레이션 환경에서 자사 AI 가속기와 Arm 컴퓨트 서브시스템(CSS)을 결합해 실리콘 제작 전 단계에서 라마(Llama) 모델을 시연한 바 있다.</span></p> <p contents-hash="066a56bc6dda82e8dbf7ad5c0a45c65226f9f958277b57186c873209102d6522" dmcf-pid="41tigqOcgU" dmcf-ptype="general"><strong>자율화되는 AI 설계…"엔지니어 역할 줄지 않아"</strong></p> <p contents-hash="11de036f9c36f9c5a983d4da95835f5944840f10a5e9368952427143e1c9605c" dmcf-pid="8tFnaBIkop" dmcf-ptype="general">셔마이스터 부사장은 설계 도구의 에이전틱 AI(Agentic AI)가 코파일럿에서 인간 개입이 적은 장기 실행 에이전트로 발전하는 흐름이 이미 나타나고 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="be9b24fb13b67db7828108c929c66f769bcdf5e9338ef1ec9dc343f03fbf8248" dmcf-pid="6F3LNbCEc0" dmcf-ptype="general"><span>다만 엔지니어의 역할은 줄지 않을 것으로 봤다. </span><span>그는 “AI는 탐색할 수 있는 설계 공간을 넓혀주지만, 답이 실제로 올바른지 이해하는 엔지니어의 필요성까지 없애지는 않는다”고 말했다.</span></p> <p contents-hash="611ed146342340223ad08b0add250ad6b1cd503b7d3e4df213041fdcee363a4d" dmcf-pid="P30ojKhDA3" dmcf-ptype="general"><span>이어 "도구가 자율화될수록 엔지니어가 결과를 점검하고 방향을 바꿀 수 있도록 기본 원리를 이해하는 일이 훨씬 중요해진다"며 "한국의 공학도들도 전통적 경계를 넘어 반도체 기본 원리, 소프트웨어, 전자공학, 다중 물리 해석을 아우르는 역량을 쌓아야 한다"고 조언했다.</span></p> <p contents-hash="e8d536c3190c3baa049808c6f9e406595e5daa67d9c05b3443ea583bf3f2f7cc" dmcf-pid="Q0pgA9lwgF" dmcf-ptype="general">전화평 기자(peace201@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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