전자 설계 자동화(electronic design automation, EDA) 소프트웨어 분야의 선도업체인 멘토, 지멘스 비즈니스(Mentor, Siemens Business)는 디자인 방법론의 변화로 인해 소규모 기업도 반도체 칩 설계가 가능해지고 있으며, 인공지능(AI) 등 도메인 특화(Domain-specific) 아키텍처 제품의 개발이 증가하며, 이에 따른 반도체 설계 산업이 지속 성장할 것으로 예상했다.

8월 30일 서울 잠실 롯데월드호텔 크리스탈볼룸에서 개최된 국내 대표적인 EDA 분야 기술 행사인 ‘Mentor Forum 2018’에 참석차 방한한 멘토, 지멘스 비즈니스의 월든 C 라인스(dr. walden c. rhines) 회장은 전세계 반도체 시장 동향에 대해 “기존에는 반도체 칩 설계비용이 많이 들어 대기업에서만 사업이 가능하였으나, 현재는 반도체 업체가 아니어도 칩을 설계하고 있으며, 또한 기존에 반도체 시장은 성숙이 되었다라고 했는데, 반도체 칩 설계 산업은 적용 분야가 늘어나며 지속적으로 확대되고 있다”라고 말했다.

이어 월든은 "2017년부터 2018년 상반기에는 반도체 시장이 크게 성장했으며, 2017년에는 22%의 큰 성장세로 R&D투자도 9.8% 증가했다. 주목할 만한 것은 벤처 캐피탈들의 반도체 업체에 대한 투자가 크게 증가하고 있다는 점이다. 2009년부터 2012년에는 연간 10억달러, 그 후로 4년동안은 연간 4억달러, 2017년부터 다시 10억 달러, 금년도 상반기에만 18억 달러 투자가 이루어지는 등 크게 증가하고 있다."고 덧붙였다.

다음은 이번 월든이 발표한 내용을 요약해 본다. 반도체 시장이 지속 성장하고 있는 주요 원인으로는 많은 글로벌 기업들이 직접 칩 설계에 나서고 있는 것으로 구글, 페이스북, 아마존 같은 기업들도 EDA 유저가 되었으며, 사물인터넷 개발, 서버성능향상 등의 목적으로 직접 칩 설계에 나서고 있으며, 자동차 및 전장업계의 보쉬 등의 300여 기업들이 맞춤형 집적 회로 제작하고 있다. 테슬라 같은 경우도 자체적인 칩 설계팀을 구성하여, 자율자동차의 성능 개선에 우선을 두고 있다.

특히, 중국 정부의 막대한 자금 투입도 한 요인으로 작용하고 있다. 2014년도에 중국정부가 200억달러의 펀드를 조성하여 사모펀드를 통해 기업에 투자되었고. 1000억달러 펀드를 지방 정부가 지원하여 반도체 산업에 투자하고 있다며, 이러한 470억달러를 칩 설계에 투자하기로 결정하는 등 시장이 지속적으로 성장하고 있다. 이러한 시장 육성으로 중국에 있는 반도체 설계전문 기업의 수가 2006년에는 500개 정도였으나 현재는 1400여 기업으로 증가했다고 한다.

또한 반도체 설계업체의 규모자체도 100명~500명 규모의 회사가 21%였으나 2015년에는 43.3%로 증가했으며, 중국 설계업체들의 활동을 살펴보면 파워디바이스, 아날로그 디바이스 개발에 주력했으나 이제는 첨단 제품인 비디오압축, 머신비전 프로세싱, AI 등 도메인 특화 아키텍처 제품 디자인에 나서고 있다.

이처럼 새로운 ‘도메인 특화’로 아키텍처 또는 칩이 반도체 시장의 새로운 웨이브를 만들고 특정 기능에 특화된 솔루션 개발에 주력하고 있는 것이다. 이제 시장에서 원하는 고성능과 비용 절감, 프로세싱 능력을 높일 수 있는 반도체 칩 디자인을 위해서는 도메인 특화 아키텍처를 개발하여 특정 기능을 잘하는 제품을 공급하는 것이 중요하다.

아울러 스타트업 회사에 대한 초기 펀딩의 추세도 2017년 3/4분기부터 투자가 큰 폭으로 증가했다. 이러한 펀딩은 주로 AI와 머신러닝 솔루션 개발 분야에 이루어지고 있으나 이러한 투자가 특이한 것이 아니다. AI개발은 1986년부터 개발되어 이미 오래전부터 진행되어 왔던 것으로 이제는 관심을 받고 있는 것이다. 초기 AI 기술이 처음 나왔을 때는 분석할만한 데이터도 적었고, 컴퓨팅 프로세싱 능력도 낮았으며, 고도화된 알고리즘도 없었고, 돈을 벌만한 특정 솔루션도 없었다.

현재는 이러한 난관들이 사라지고, 비즈니스에 적용할 수 있는 시장환경이 조성된 것이다. 2018년에 들어서만도 14개의 AI 전문 반도체 설계업체가 투자를 받았다. 해당 기업은 얼굴 인식 기술, 자동차, 임베디드 신경망 프로세스, 데이터센터 및 데이터 분석 최적화 기업 등이다. 그리고 AI분야 투자는 주로 중국 자금으로 진행되고 있다고 한다.

또 도메인 특화 AI 및 딥러닝 칩 개발 분야를 살펴보면, 비전·얼굴인식 분야가 가장 많으며, 클라우드와 고성능 컴퓨팅을 활용한 데이터 분석에서도 사용되고 있다. 특히 자율주행차의 경우에도 많은 스타트업들이 칩 설계를 직접하고 있으며, 후각 인식 분야와 인간의 다양한 감정 변화에 맞춰 컴퓨터가 대응하는 감성지능 분야도 개발이 촉진되고 있다.

스타트업 뿐만 아니라 MS같은 큰 기업들도 AI 칩 설계에 적극 나서고 있다. 얼마 전까지만 하더라도 소규모업체들은 칩 설계가 힘들었으나, 디자인 방법론에 변화가 오면서 도메인 특화 프로세스 개발이 가능해진 것이다. 주로 컴퓨터비전, 고대역폭 이동통신, 비디오압축 등의 분야에서 진행되고 있으며, 혁신 제품 개발을 위해 빠른 타임투마켓을 위한 지원과 후기 테스트에서 쉬운 변경, 그리고 검증·디버깅 등에 소요되는 시간과 비용을 단축시켜줘야 한다.

주목할 것은 통상적으로 하이레벨 프로그래밍 언어를 직접적으로 지원하여 검증과정의 신속성과 정확도를 높일 수 있는 HLS(High-Level Synthesis)를 사용하여 신속한 검증을 통해 제품 개발에 소요되는 시간을 75%나 단축할 수 있었다. 칩 디자이너들은 HLS를 사용하여 성능이 가장 좋은 것을 이상적으로 선택할 수 있게 되었다는 점이다.

예를 들어, 앤비디아는 실제로 HLS를 사용하여 AI나 칩 설계를 통해 생산성을 50% 높이고, 소요 비용을 80% 절감했다. 또한 칩 개발에 기존에는 3개월 동안 1,000 CPU가 소요되었으나 HLS를 사용하여 2주만에 14CPU로 작업을 완료하였다. 이러한 새로운 칩 설계 방식의 변화는 일시적인 트렌드가 아니기에 반도체 시장은 지속성장할 것을 예상 된다.

이 시장을 예측하자면, 1825년도에 수학자 벤자민 곰퍼츠(Benjamin Gompertz, 1779~1865)가 발표한 수학 모델에 의하면 곰퍼츠 커브(Gompertz Curve)는 원래 인간의 사망률을 묘사하기 위해 고안되었지만 인구가 세세한 부분에 대해서는 생물학에 적용되도록 수정되었다. 초반 완만한 상승과 중반 급격한 성장세, 후반부에 완만한 성숙기를 보이고 있다. 이 그래프는 암세포 증가, 인구증가, 모바일 폰 사용자의 증가, 금융 시장 영향 등에 사용해 왔으며, 이 공식은 모바일 폰 사용자 가입자 수, PC 노트북 증가 추기에도 맞아떨어졌다.

이에 결론적으로 월든은 곰펄츠 공식을 ‘반도체 실리콘 트랜지스터 시장’에 적용하여 얼마나 성장할 것인지를 예측했다. 분석 가능한 데이터가 있는 시점부터 분석했을 때 현재 시장은 거의 초기단계로서, 2038년도가 되면 칩 개발 성장률이 정점에 달할 것으로 예상되며, 2050년이 되면 성숙기에 접어들 것으로 예상된다. 또한 반도체 산업의 성장세는 2019년 초까지 진행될 것으로, 메모리 성장세는 2018년 후반과 2019년에 메모리 가격의 성장세는 조금 둔화되나, 비메모리 시장은 성장세를 이어갈 것으로 예상된다고 정리했다.