엔지니어가 잠든 사이, EDA 에이전트가 라이브러리를 스스로 고쳤다

반도체 설계용 AI 에이전트에게 일을 맡기고 퇴근할 수 있을까. DAC 2026에서 지멘스가 보여준 시연은 이 질문에 “그렇다”고 답한다. 에이전트가 받은 지시는 이거였어. “내 라이브러리를 모든 PVT에 걸쳐 특성화하라. 검증·디버그·문제 해결을 하고, 나는 잠들 것이니 질문에 답할 수 없다. 스스로 문제를 해결하라.”

지멘스는 이 자가검증 장기실행 EDA AI 에이전트를 지멘스 EDA 소프트웨어와 NVIDIA AI 인프라를 결합해 발표했다.¹ 시연에 쓰인 워크플로는 Solido Characterization Suite를 이용한 라이브러리 특성화였다.¹

확인된 것: 지시 하나로 밤새 혼자 일한다

시연에서 에이전트는 앞서 인용한 단일 지시만 받았다.¹ 이후 문제를 만나면 스킬 파일이 자동 디버그 시퀀스를 안내하고, 지멘스는 에이전트가 에스컬레이션이나 사람의 인계 없이 독립적으로 문제를 해결하며 계속 진행한다고 설명한다.¹

성능 수치도 함께 나왔다. 이전에는 몇 시간 걸리던 설정 작업이 몇 분으로, 며칠 걸리던 파이프클리닝이 몇 시간으로, 몇 주 걸리던 전체 플로우가 며칠로 줄었다.¹ 토큰 비용은 NeMo Switchyard와 Nemotron 모델을 통해 약 5배에서 10배 줄었고, NeMo Gym 기반 최적화로 추가로 25% 더 줄어, 전체적으로 자율 특성화 워크플로가 10배 빨라졌다고 지멘스는 밝혔다.¹

이 에이전트는 지멘스의 EDA 도구 전체를 오갈 수 있다. 확장 가능한 MCP 아키텍처가 Catapult(고위 합성)·Questa One과 Veloce(검증)·Solido(커스텀 IC)·Aprisa(물리 구현)·Calibre(사인오프 검증)·Tessent(테스트 설계)·Innovator3D IC(3D IC 통합)·Xpedition(PCB 설계)에 걸쳐 동적 도구 탐색과 오케스트레이션을 가능케 한다.¹

회사가 주장하는 것: 왜 믿고 맡길 수 있나

여기서부터는 지멘스가 이 구조를 어떻게 설명하는지다. 라이브러리 특성화는 첨단 노드 설계에서 가장 노동집약적인 단계 중 하나로, 다수의 정규직 엔지니어와 수 주간의 런타임, 지속적인 수동 개입을 요구한다고 지멘스는 서술한다.¹ 그리고 물리 기반의 결정론적 EDA 엔진이 신뢰할 수 있는 사인오프급 결과를 내며, 모든 EDA AI 에이전트의 결정이 검증되는 기준이 된다고 주장한다.¹

다음에 볼 것

이번에 나온 시간·비용 수치는 시연 하나의 결과다. 원문은 다른 고객이나 다른 워크플로에서도 같은 배율이 나오는지는 말하지 않는다. “질문에 답할 수 없다”는 지시에서도 실제로 사람 개입 없이 며칠을 완주하는 사례가 반도체 업계에 더 나오는지가 다음 확인 지점이다.

각주

1. Semiconductor Engineering, 「What Self-Verifying Means In Agentic EDA Workflows And Why It Matters」(2026-08-13) 원문 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶ ↩︎⁷ ↩︎⁸ ↩︎⁹