생성형·에이전트형 인공지능(AI)이 반도체를 쓰는 단계를 넘어 반도체를 직접 ‘설계’하는 도구로 자리 잡고 있다는 진단이 잇따라 나온다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업들도 이미 AI 기반 설계자동화(EDA) 도구를 실제 양산 설계에 적용 중이어서, AI가 엔지니어의 업무를 어디까지 대체할지가 업계 화두로 떠오르고 있다. 7일 업계에 따르면, 이날 제주에서 개막한 ‘MLCAD 2026’에서 반도체 설계 자동화가 주요 화두로 다뤄졌다. MLCAD는 머신러닝과 반도체 설계자동화(CAD)를 결합한 기술을 논의하는 국제학회로, 오는 9일까지 진행된다. 특히 MLCAD 2026 이틀째인 8일에는 서울 그랜드인터컨티넨탈 파르나스에서 글로벌 EDA 1위 업체 시놉시스가 여는 사용자 컨퍼런스 ‘SNUG 코리아 2026’이 별도로 개최된다. 이날 김영식 삼성전자 시스템LSI사업부 디자인테크놀로지팀 부사장이 ‘AI 기반 반도체 설계·검증의 패러다임 전환’을 주제로 기조연설에 나선다. 김 부사장은 2008년 삼성전자에 입사해 모바일 AP부터 차량용·센서 반도체까지 설계·검증 방법론을 총괄해온 인물로, 대규모언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 반도체 설계·검증 워크플로에 접목하는 연구를 이끌고 있다. 이번 발표에서 AI가 만들어내는 ‘환각(할루시네이션)’ 위험과 기존 EDA 생태계의 구조적 딜레마 등 현장의 실제 걸림돌도 함께 짚을 예정이다. 팡멀티릴게임 같은 학회 첫날인 7일에는 패트릭 그로네벨트 AMD 시니어 펠로우가 기조연설을 통해 상반된 진단을 내놓기도 했다. 패트릭 펠로우는 정확성이 요구되는 설계 검증·서명(사인오프) 단계는 여전히 기존 그래프 기반 알고리즘이 압도적으로 빠르지만, 혼잡도 예측이나 리소그래피 이상 예측처럼 ‘정답이 하나로 압축되지 않는’ 영역에서는 AI가 확실히 우위를 .한다고 진단했다. 그러면서 에이전트형 AI의 발전 속도가 반도체 복잡도 증가 속도를 앞지르기 시작하면서, 예측·탐색 업무는 AI로 빠르게 넘어가는 반면 사양 정의·검증 업무는 상대적으로 오래 사람 손에 남을 것이라는 전망을 내놨다. 국내 반도체 업계의 AI 설계 도구 확산은 이미 상당히 진행됐다. 시놉시스가 2020년 내놓은 AI 기반 EDA ‘디자인스페이스옵티마이제이션(DSO.ai)’은 2021년 삼성전자 모바일 AP 설계에 국내 최초로 적용된 뒤 SK하이닉스, LG전자, 가온칩스, 텔레칩스 등으로 확산했다. 양사는 고대역폭메모리(HBM) 설계에도 이 기술을 활용 중인 것으로 알려졌다. 삼성전자는 2~3나노미터급 첨단 공정용 엑시노스 설계에 시놉시스 (DSO.ai)와 케이던스 ‘세레브러스’를 함께 쓰며, 통상 수개월 걸리던 회로 설계 시간을 수 시간 단위로 단축한 것으로 파악됐다. 엔비디아도 가속 컴퓨팅 기술로 EDA 3사인 ‘시놉시스·케이던스·지멘스 EDA’를 뒷받침하고 있다 모바일 바다이야기 상어 . 삼성전자는 엔비디아 ‘쿨리소(cuLitho)’와 쿠다-X를 활용해 계산 리소그래피 성능을 최대 20배 끌어올렸고, ‘피직스네모’로는 최대 100억 개 셀 규모 칩의 열응력까지 분석하고 있다. 티모시 코스타 엔비디아 컴퓨테이셔널 엔지니어링 총괄 부사장은 “엔지니어링은 중요한 전환。을 맞고 있다”며 “AI가 이제 물리학과 시뮬레이션, 설계 도구를 활용할 수 있게 됐다”고 말했다. 다만 AI 설계 도구가 확산할수록 시높시스·케이던스·지멘스 EDA 등 소수 글로벌 업체에 대한 의존도가 더 커질 수 있다는 우려도 나온다. 이런 구조적 틈새를 겨냥해 SK하이닉스 사내벤처 프로그램 ‘하이개라지’에서 분사한 국내 스타트업 알세미는 반도체 소자 모델링을 AI로 자동화하는 사업으로 최근 75억원 규모 브릿지 투자를 유치했다. 조현보 알세미 대표는 SK하이닉스에서 반도체 모델링 연구원으로 근무한 경험을 바탕으로 2019년 창업했으며, 누적 투자 유치액은 168억원에 이른다. 유럽연합(EU)이 IDC 자료를 토대로 분석한 2024년 세계 EDA 시장 .유율은 시놉시스 32%, 케이던스 30%, 지멘스EDA 15%였다. 상위 3개 업체만 합쳐도 75%를 넘는다. 시놉시스가 2025년 앤시스를 인수하면서 시장 집중도는 더 높아졌다. 업계 관계자는 “AI 설계 도구가 반복 작업 시간을 줄여주는 것은 분명하지만, 모든 설계 인력을 대체하기보다는 효율적 운용·관리를 돕는 방향으로 자리 잡고 있다”고 말했다. EDA 등 소수 글