애플이 AI로 칩 설계를 혁신하는 이유는 무엇인가?

 

2025년 5월 20일, 벨기에 안트베르펜에서 열린 Imec ITF World 컨퍼런스에서 흥미로운 발표가 있었습니다. 애플 하드웨어 기술 총괄 부사장 Johny Srouji가 "생성형 AI를 칩 설계에 활용해 애플 실리콘의 설계 속도와 효율성을 혁신적으로 개선하겠다"고 공언한 것입니다. 이는 단순한 기술적 진보가 아닌, 반도체 산업 전체의 패러다임 변화를 예고하는 신호탄으로 해석됩니다.

 

애플이 이미 M4 칩으로 업계를 놀라게 한 상황에서, 왜 AI 기반 설계에 주목하고 있을까요? 그리고 이것이 한국 반도체 생태계에는 어떤 의미를 가질까요? 이번 발표의 배경과 파급효과를 깊이 있게 분석해보겠습니다.

왜 애플이 AI 칩 설계에 주목하는가?

설계 복잡성의 한계 돌파가 필요한 시점

Johny Srouji는 Imec에서 "생성형 AI 기법은 더 적은 시간에 더 많은 설계 작업을 완료할 수 있는 높은 잠재력을 가지고 있으며, 이는 엄청난 생산성 향상을 가져올 수 있다"고 강조했습니다.

현재 애플의 M4 칩은 280억 개의 트랜지스터를 2세대 3나노 공정으로 제조하고 있습니다. 이러한 복잡성은 전통적인 수작업 설계로는 한계에 부딪힐 수밖에 없는 수준입니다. 케이던스의 사례를 보면, 한 명의 엔지니어가 AI 툴을 사용해 10일 만에 5나노미터 휴대폰 칩의 성능을 14% 개선하고 소비전력을 3% 감축했습니다. 이는 10명의 엔지니어가 수개월 작업해야 가능한 성과였습니다.

EDA 도구와의 전략적 협업 확대

"EDA 회사들은 우리 칩 설계 복잡성을 지원하는 데 매우 중요하다"고 Srouji가 언급한 것처럼, 애플은 Cadence Design Systems와 Synopsys 같은 EDA 거장들과의 협력을 통해 AI 기반 자동화를 도입하려 합니다.

현재 EDA 시장은 Synopsys 32%, Cadence 30%, Siemens EDA 13%로 미국 3사가 세계 시장 75%를 장악하고 있는 상황입니다. 애플은 이들과의 긴밀한 협력을 통해 생성형 AI 기반 설계 도구를 자사 칩 개발 워크플로우에 통합하려는 전략을 추진하고 있습니다.

AI는 반도체 설계를 어떻게 변화시킬까?

설계 프로세스의 근본적 혁신

전통적인 반도체 설계는 사람이 직접 회로를 그리고 검증하는 과정이 중심이었습니다. 수작업으로 수개월이 걸리던 회로 설계를 AI로는 2~3시간 만에 구현할 수 있게 되었습니다.

AI 기반 설계의 핵심 장점들:

• 자동화된 최적화: AI가 Power, Performance, Area(PPA)를 동시에 고려한 최적 설계안 도출
• 오류 예측 및 수정: 제조 전 단계에서 설계 결함을 미리 발견하고 수정
• 설계 시간 단축: Google의 AI 툴은 수주~수개월 걸리던 설계를 6시간 만에 완료하는 성과를 보임

검증과 테스트 과정의 혁신

반도체는 공정마다 고비용이 투입되기 때문에 오차 없는 설계와 이를 시험하는 테스트가 중요합니다. 설계 결함을 칩 완성 후 알게 되면 다량의 칩을 폐기해야 하기 때문입니다. AI 기반 EDA 도구는 이런 리스크를 대폭 줄여줍니다.

애플의 과감한 전략은 성공할 수 있을까?

이미 검증된 애플 실리콘의 성공 사례

Srouji는 "맥을 애플 실리콘으로 전환하는 것은 우리에게 큰 도박이었다. 백업 플랜도, 제품군 분할 계획도 없이 올인했다"고 회상했습니다. 2020년 인텔에서 애플 실리콘으로의 전환은 큰 성공을 거두었고, 이는 애플의 과감한 기술 전환 능력을 보여줍니다.

현재 애플 M4 칩의 성과:

• M4 대 M2 비교: 동일 성능을 M2 대비 절반의 전력으로 구현
• PC 칩 대비: 최신 PC 칩 대비 1/4 전력으로 동일 성능 달성
• AI 처리 능력: 초당 38조 회 연산이 가능한 Neural Engine 탑재

온디바이스 AI와 프라이버시 결합 전략

애플의 독특한 강점은 온디바이스 처리와 프라이버시 보호를 동시에 추구한다는 점입니다. AI 칩 설계 과정에서도 이런 철학이 적용될 것으로 보입니다:

• 설계 데이터의 외부 유출 방지
• 자체 서버에서의 AI 모델 구동
• 경쟁사 대비 차별화된 보안 중심 접근법

글로벌 반도체 생태계에 미치는 파급효과는?

EDA 시장의 급속한 변화

AI 기반 EDA 소프트웨어의 매출 성장률은 향후 5년간 일반 EDA의 2배, 반도체 칩 매출의 3배를 상회할 것으로 전망됩니다. 삼성전자, 인텔, 퀄컴 등 글로벌 반도체 기업들도 2023년 3억 달러, 2026년 5억 달러를 AI 반도체 설계에 투자한다고 발표했습니다.

중국의 대응과 기술 경쟁 심화

흥미롭게도 중국은 이미 대응책을 내놓았습니다. 중국과학원이 최근 '치멍(QiMeng)'이라는 세계 최초 완전 AI 기반 자동화 프로세서 칩 설계 시스템을 출시했습니다. '치멍 1호'는 5시간 만에 32비트 RISC-V CPU의 전체 프론트엔드 설계를 완료하며 Intel 486 수준의 성능을 구현했다고 합니다.

이는 미국이 중국에 대한 EDA 소프트웨어 수출 제한을 강화하고 있는 상황에서 나온 결과로, 기술 패권 경쟁이 한층 치열해지고 있음을 보여줍니다.

한국 반도체 산업에 주는 시사점은?

EDA 자립의 절실함

국내에는 바움, 알세미 등 손에 꼽을 만한 몇몇 업체만 고군분투하고 있는 상황입니다. 업계 관계자는 "국내에도 EDA 인재가 있지만 10명 중 9명이 해외로 빠져나간다"고 토로하고 있습니다.

애플의 AI 기반 설계 도입은 한국에게 두 가지 선택지를 제시합니다:

1. 글로벌 EDA 의존도 심화: 해외 도구에 더욱 종속되는 리스크
2. 자체 역량 구축 가속화: AI 기반 국산 EDA 도구 개발 필요성 증대

메모리 반도체 강점 활용 기회

다행히 한국은 강력한 카드를 가지고 있습니다. 한국은 고대역폭 메모리(HBM) 시장 점유율에서 95%가량을 차지하고 있고, AI 칩에는 HBM이 필수적입니다. 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 기술력을 바탕으로 AI 설계 생태계에서 핵심 역할을 할 수 있는 기회가 열려 있습니다.

정부 정책과 투자 확대 필요성

정부는 2023년부터 2030년까지 7년 동안 총 8,262억원을 국산 AI 반도체 개발에 투자하겠다고 발표했습니다. 하지만 애플 같은 글로벌 기업들의 빠른 움직임을 고려할 때, 더욱 적극적이고 전략적인 접근이 필요한 시점입니다.

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핵심 요약

구분 주요 내용

애플 전략	생성형 AI로 칩 설계 혁신, EDA 업체와 협력 강화
기술적 효과	설계 시간 단축(수개월→수시간), 성능 최적화 자동화
경쟁 구도	중국의 자체 AI 설계 시스템 개발, 미국의 EDA 수출 규제
한국 기회	HBM 강점 활용, 자체 EDA 역량 구축 필요
투자 규모	글로벌 기업들 2026년까지 5억 달러 투자 예정

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결론: 애플의 AI 칩 설계 도입은 단순한 기술 진보를 넘어 반도체 설계 패러다임의 전환점이 될 것으로 보입니다. 한국은 메모리 반도체와 HBM에서의 강점을 바탕으로, AI 기반 설계 생태계에서 핵심 역할을 확보할 기회를 잡아야 합니다. 동시에 EDA 자주권 확보를 통해 미래 경쟁력을 강화하는 전략적 접근이 절실한 시점입니다.

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출처:

• Reuters, "Apple eyes using AI to design its chips, technology executive says", 2025년 6월 18일
• Tom's Hardware, "Apple explores using generative AI to design its chips", 2025년 6월 19일
• 한국경제, "세계는 EDA 기술 확보 전쟁중…韓, 반도체 설계 주권 뺏길판", 2024년 6월 28일
• AI타임스, "올해 반도체 칩 설계 위한 인공지능에 3억달러 투입", 2023년 1월 14일