케이던스, 온프레미스 AI 칩 모델 출시…시놉시스-오픈AI와 결별

Cadence는 10월 26일 Maestro를 출시하며, 반도체 설계자들이 자체 방화벽 뒤에서 전용 설계 데이터로 파인튜닝할 수 있는 AI 모델을 제공했습니다. 이 출시 Synopsys와의 경쟁 구도 속에서 모델 소유권, 처리되는 데이터, 그리고 창출되는 가치의 통제 주체에 대한 더 큰 질문을 제기합니다.

모델이 위치할 두 가지 전략적 선택지

Maestro는 전문 모델, NVIDIA의 오픈 가중치 Nemotron 기술, 강화 학습 및 칩 설계 도구에 연결된 Cadence AI Super Agents를 통합합니다. 고객은 자체 서버에서, Cadence를 통해 또는 보안이 강화된 퍼블릭 클라우드에서 전체 시스템을 실행할 수 있습니다. Cadence는 또한 OpenShell 보안을 통합하기 위해 NVIDIA와 협력 중이라고 전했습니다.

“AI 모델 공급업체가 (반도체 설계 소프트웨어) 벤더보다 훨씬 많습니다.”

Cadence 부사장 Paul Cunningham은 오픈 가중치와 클로즈드 가중치 접근 방식이 “동등하게 추구되고 있다”고 Reuters에 전했습니다.

Synopsys는 다른 경로를 선택했습니다. 9월 30일 OpenAI와의 제휴에 따라 GPT-Synopsys는 OpenAI 호스팅 인프라에서 실행되며 Synopsys 설계 도구와 직접 연동됩니다. 양사는 수익을 공유합니다. Synopsys는 암호화, 조정 가능한 유지 관리 제어 및 고객 데이터 기반 학습 금지 등을 약속합니다. 그러나 이 구분은 절대적이지 않습니다. Synopsys의 더 넓은 오토파일럿 전략도 고객의 자체 AI 플랫폼에 에이전트를 통합하는 것을 지원합니다.

총 비용에 대한 검증되지 않은 효율성 주장

Cadence는 Maestro가 초기 워크플로우에서 범용 모델 대비 최대 30% 더 높은 품질의 결과와 5배 더 많은 토큰 효율성을 제공했다고 밝혔습니다. 엔지니어링 도구는 에이전트의 출력물을 설계 제약 조건과 대조하여 확인하고, 그 결과를 학습 피드백으로 활용합니다. 다만 이는 Cadence 측의 수치이며, 전체 설계 프로젝트 전반에 걸쳐 독립적으로 검증된 비용 절감 효과는 아닙니다.

크립토폴리탄이 이전에 보도했듯이, 모델이 반복적인 시도를 필요로 하거나 엔지니어가 출력물을 수정해야 할 경우 토큰 가격보다 완료된 작업당 비용이 더 중요합니다. 마에스트로를社內에서 유지하면 민감한 레이아웃을 보호하는 데 도움이 될 수 있지만, 해당 인프라를 운영하려면 비용도 발생합니다. 첫 번째 모델은 2026년 4분기 중 선택된 초기 접근 고객에게 제공됩니다.

경쟁의 대상이 될 만큼 충분한 규모를 갖춘 시장

걸린 것이 많습니다. SEMI에 따르면 전자 시스템 설계 시장은 2026년 2분기에 57억 1천만 달러의 매출을 기록해 전년 대비 12.2% 증가했으며, 반도체 IP 수익은 20.4%, IC 물리적 설계 및 검증은 16.6% 성장했습니다. 트렌드포스는 구글과 아마존이 맞춤형 칩 프로그램을 확대함에 따라 올해 AI 서버 출하량이 약 31% 성장할 것으로 전망합니다.

Cadence는 또한 10월 21일 뮌헨에 주권 AI 데이터 센터를 설립한다고 발표했으며, 이는 민감한 워크로드를 지역 경계 내에 유지하려는 수요에 대응하기 위한 것입니다.

Cadence는 3분기 매출이 16억 3,300만 달러로 22% 증가했다고 보고했으며, 미집행 잔액(backlog)은 82억 달러이고 연중 전체 매출 성장 전망치는 21%입니다. Cadence의 AI 슈퍼 에이전트는 100개 이상의 활성 고객 참여 사례를 보유하고 있습니다. 로이터 통신은 마에스트로 발표 후 주가가 3.9% 상승했다고 보도했습니다.

그곳에서 라이벌 관계가 결정될 것입니다. 토큰 수나 클라우드 약속이 아니라, 엔지니어들이 총 비용 증가 없이 더 빠른 속도로 더 나은 칩 설계를 제공할 수 있는지가 승패를 가를 것입니다.