[첨단 헬로티]

월든 C 라인스 멘토, 지멘스 비즈니스 회장은 “오늘날 반도체 시장은 디자인 방법론의 변화로 인해 소규모 기업도 반도체 칩 설계가 가능해지면서, AI 등 도메인 특화 아키텍처 제품의 개발이 증가하고 있다. 이러한 반도체 설계 산업의 성장은 일시적인 현상이 아니며, 향후 2038년까지 지속적으로 성장할 것으로 예측된다”고 발표했다. 

멘토, 지멘스 비즈니스의 연간 기술 행사인 ‘Mentor Forum’에 참석차 한국에 방안한 그는 8월 30일 진행된 기자 감담회에서 반도체 시장에 대한 동향을 발표했다. 

 

최근 반도체 업계는 큰 변화가 생겼다. 몇 년 전만해도 반도체 칩 설계는 어렵고 비용이 많이 들어 대기업에서만 사업이 가능했고, 반도체 업계는 성숙돼 앞으로의 반도체 성장은 어렵다는 평가였다. 그러나 현재는 반도체 업체가 아니어도 칩을 설계하고 있다.

또 2017년부터 2018년 상반기에는 반도체 시장의 매출액이 크게 증가했다. 2017년 반도체전체 매출액은 22% 성장했다. 이는 2017년 이전, 6년간 3% 미만의 성장률을 보였다가 높은 성장을 이뤄낸 것이다. 2015년과 2016년에 1000억 달러 이상의 인수합병이 있었으나 2017년은 인수합병이 저조 했다. 반면, 2017년 R&D 투자는 9.8%로 크게 증가했다. 

무엇보다도 벤처 캐피탈들의 반도체 팹리스 업체에 투자가 지난 20년동안 줄어들었다가 2017년 급격히 늘어났다는 것이 큰 변화다. 벤처 캐피탈의 투자는 2009-2012년 연간 10억 달러도 안됐었고, 2013년부터 2016년은 연간 4억달러 수준으로 내려갔었다. 그러다 2017년부터 증가세를 보여 10억 달러, 2018년 초에는 18억 달러로 대폭 늘어났다. 그 이유는 팹리스 기업들이 칩설계를 하기 시작했기 때문이다. 

▲월든 C 라인스 멘토, 지멘스 비즈니스 회장

Q. 반도체 칩 설계 시장이 성장한 이유는 무엇인가? 

구글, 페이스북, 아마존 등 많은 글로벌 기업들이 직접 칩 설계에 나서기 시작하면서 EDA 유저가 됐기 때문이다. 이들은 사물인터넷 개발, 서버성능 향상 등의 목적으로 직접 칩 설계에 나서고 있다. 또한 덴소, 보쉬 등의 300여 자동차 티어1과 OEM 기업들이 맞춤형 집적 회로 제작에 나서고 있다. 테슬라 같은 경우도 자체적인 칩 설계팀을 구성해 자율자동차의 성능 개선에 나서고 있다. 

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. 

Q. 특히 중국에서 반도체 설계 스타트업에 막대한 투자를 하고 있다던데? 

반도체 칩 설계 시장이 빠르게 성장하고 있는 이유 중 중국 정부의 막대한 자금 투입도 한 요인이다. 2014년도에 중국정부가 200억달러의 펀드를 조성해 사모펀드를 통해 기업에 투자됐고. 1000억 달러 펀드를 지방 정부가 지원해 반도체 산업에 투자하고 있다. 이러한 470억 달러를 칩설계에 투자하기로 결정하는 등 시장이 지속적으로 성장하고 있다. 

그 결과 중국에 있는 반도체 설계전문 기업의 수가 15년 전에는 500개 정도였으나 현재는 약1400개 기업으로 증가했다. 또한 반도체 설계업체의 규모자체도 2006년에는 100명~500명 규모의 회사가 22.1%였으나 2015년에는 43.3%로 증가했다. 즉 중국에 반도체 설계를 할 수 있는 업체가 늘어났다고 볼 수 있다.

또 중국 설계업체들의 활동을 살펴보면 과거에는 파워디바이스, 아날로그 디바이스 개발에 주력했으나 이제는 첨단 제품인 비디오압축, 머신비전 프로세싱, AI 등 도메인 특화 아키텍처 제품 디자인에 나서고 있다. 예전에는 포괄적인 산업에 사용되는 칩을 생산했다면, 이제는 몇가지의 특정한 기능을 아주 잘 설계하는 쪽으로 변화되고 있다. 

Q. ‘도메인 특화’된 아키텍처와 칩 중 어떤 분야에 투자가 가장 활발한가? 

스타트업 회사에 대한 펀딩의 추세를 살펴보면, 2012년에 라운드 원 펀딩을 찾아보기 어려웠으나 2017년 3, 4분기가 되면서 라운드 1의 펀딩이 크게 늘어났다. 이러한 펀딩은 주로 AI와 머신러닝 솔루션 개발 분야에 약 11억 달러 규모로 이뤄지고 있다.

AI개발은 1986년부터 개발되어 이미 오래전부터 진행돼 왔던 것으로 이제는 관심을 받고 있는 것이다. AI 기술이 처음 나왔을 때는 분석할만한 데이터도 적었고, 컴퓨팅 프로세싱 능력도 낮았으며, 고도화된 알고니즘도 없었고, 돈을 벌만한 킬러 솔루션도 없었다. 현재는 이러한 난관들이 사라지고, 비즈니스에 적용할 수 있는 시장환경이 조성된 것이다. 

2018년 상반기만 해도 14개의 AI 전문 반도체 설계업체가 투자를 받았다. 해당 기업은 얼굴 인식 기술, 자동차, 임베디드 신경망 프로세스, 데이터센터 / 데이터 분석 최적화 기업 등이다. 그리고 AI쪽에 투자가 중국 자금으로 진행되고 있다. 일례로 중국의 스타트업 센스타입은 전체 중국 펀딩의 2분의 1을 투자 받고 있는 업체다. 

도메인 특화 AI/딥러닝 컨트롤러의 개발 종류를 살펴보면, 비전/얼굴인식 분야가 가장 많고, 클라우드와 고성능 컴퓨팅을 활용한 데이터 분석에서도 사용되고 있다. 또한 엣지 컴퓨팅, 자율주행차의 ADAS, 음성인식과 패턴 인식, 딥러닝 트레이닝 순으로 개발이 활발하다. 또한 사람의 다양한 감정 변화에 맞춰 컴퓨터가 대응하는 분야인 EPU도 개발이 진행되고 있다. 

또한 스타트업 뿐만 아니라 마이크로소프트도 증강학습 디바이스, 가상학습 디바이스, 홀로그램 등을 활용한 디바이스 개발 등 도메인 특화 디바이스 개발에 나서며 AI 칩 설계에 적극 나서고 있다.

Q. 도메인 특화된 프로세스를 활용하면 눈에 띄는 성능 향상이 있는가? 

도메인 특화 프로세스 개발은 주로 컴퓨터비전, 고대역폭 이동통신(5G), 비디오압축 등의 분야에서 진행되고 있다. 또 혁신 제품 개발을 위해 빠른 타임투마켓을 위한 지원, 후기 테스트 이후 쉬운 변경, 검증/디버깅 등 검증에 소요되는 시간과 비용을 단축하기 위해 활용된다. 이를 위해 FPGA와 ASIC 활용도가 높아지고 있다. 

퀄컴의 경우에는 HLS(하이레벨 프로그래밍 언어를 직접적으로 지원하여 검증과정의 신속성과 정확도를 높일 수 있음, High-Level Synthesis)를 사용함으로써 기존 제품과 비교해 같은 결과를 얻는데 소요되는 시간을 75%나 단축시킬 수 있었다.

또 엔비디아는 실제로 HLS를 사용하여 AI나 칩설계를 통해 생산성을 50% 높이고, 소요 비용을 80% 절감했다.  또한 칩 개발에 기존에는 3개월 동안 1,000 CPU가 소요됐으나 HLS를 사용해 2주만에 14CPU로 작업을 완료했다.

▲월든 C 라인스 멘토, 지멘스 비즈니스 회장

Q. 이러한 반도체 성장은 일시적인 현상인가? 아니면 지속될 것으로 보는가? 

이러한 새로운 칩 설계 방식의 변화는 일시적인 트렌드가 아니다. 1825년도에 벤자민 곰펄츠가 발표한 수학 모델을 활용해 미래를 예측해 보면, ‘반도체 실리콘 트랜지스터 시장’은 분석 가능한 데이터가 있는 시점인 1990년부터 분석했을 때 현재 시장은 아직도 거의 초기단계로 볼 수 있다. 지금까지 우리가 생산한 실리콘 트랜지스터는 아주 극소수에 해당된다. 실리콘 트랜지스터 시장은 2038년까지는 성장률이 36.8%로 크게 늘어나면서 정점에 달할 것으로 예상되고, 그 이후에는 성장률이 감소하기 시작할 것이다. 그리고 2050년이 되면 성숙기에 접어들 것으로 예상된다.

Q. 이에 대응하는 멘토, 지멘스 비즈니스의 전략은? 

멘토는 구글이나 엔비디아 등이 사용하고 있는 디자인 소프트웨어를 제공하는 유일한 업체다. 우리는 반도체 설계 산업 성장에 발맞춰 신속하고, 저렴한 비용으로 설계할 수 있는 디자인 소프트웨어를 제공하는 것을 목표로 하며, 최근에는 AI 사용해서 디자인 툴을 향상시키고 있다. 최근 머신러닝 기반의 편차 인식 설계 및 특징 분석 솔루션 기업인 ‘솔리도디자인오토메이션(이하 솔리도)’을 인수한 것도 이에 연장선이다. AI 외에도 IC 설계 효율성 강화에 많은 투자를 하고 있다.