ASIC 설계기업 세미파이브가 9월 29일 미국 AI 팹리스와 차세대 AI 추론 가속기 개발 계약을 체결했다고 밝혔다. 계약 규모는 약 703억원(5,200만 달러)으로 단일 계약 기준 역대 최대이며, 지난해 연간 수주액 1,684억원의 40%를 넘는 수준이다. 이번 계약은 세미파이브가 북미 시장에서 처음으로 확보한 ‘스펙 핸드오프’ 방식의 사업으로, 고객사가 핵심 성능과 사양만 제시하면 세미파이브가 상세 설계를 맡는 구조다.
이 글은 원문을 요약한 큐레이션입니다. 제목은 요약에 맞춰 새로 붙였습니다. 수치와 단위는 원문 표기를 유지했습니다. 전체 내용은 원 매체에서 읽어 주세요.원문: KIPOST 「[Weekly Issue] 세미파이브, 역대 최대 703억원 규모 북미 AI 추론칩 수주…모빌린트와 로봇용 반도체도 개발 나서」
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톰스하드웨어 프리미엄이 'AI 칩설계 위크' 특집 기사를 공개했다. 오픈AI 하드웨어 VP 리처드 호와의 인터뷰에서는 브로드컴과 공동 개발해 2026년 핫칩스에서 공개한 추론용 ASIC '할라페뇨'의 설계 과정이 다뤄졌다. 시높시스, 케이던스, 지멘스 등 EDA 업체들의 에이전트형 AI 설계 도구 현황과 시높시스가 새로 선보인 '오토파일럿' 플랫폼도 소개됐다. 플로리다대 도메넥 포르테 교수와 케임브리지대 사이먼 무어 교수는 AI 설계 도구 확산에 따른 특허 침해 가능성을 지적했다. 이 밖에 인텔이 칩 패키징에 마이크로LED를 내장해 TGV를 통한 광학 인터커넥트를 구현하는 특허를 받았다는 소식도 함께 실렸다.
인피니언 테크놀로지스와 뮌헨공과대학교 연구진이 'From Physical Devices to RTL Models: Abstraction and Validation in Hardware Engineering'라는 제목의 기술 논문을 발표했다. 이 논문은 하드웨어 공학 모델의 핵심 특징이 추상화라는 점을 제시하며, 추상화가 세부사항을 생략하는 대신 복잡성 관리와 설계 생산성 향상에 기여한다고 설명한다. 논문은 집중 모델, 값-이산 모델, 시간-이산 모델 등 디지털 설계에서 쓰이는 다양한 추상화 기법을 다루며, 이를 트랜지스터·게이트·레지스터·전달함수 같은 사전 군집화된 설계 요소 및 게이트 레벨 같은 추상화 단계와 연결한다. 해당 논문은 2026년 10월 arXiv에 게재됐다.
조지아공과대, 카타르컴퓨팅연구소(QCRI), 퍼듀대 공동 연구진이 차세대 차량용 네트워크 표준 CAN XL의 보안성을 분석한 논문을 발표했다. 연구진은 비트 단위로 정밀한 CAN XL 형식 모델을 구축해 MAC 하위계층을 중심으로 취약점을 분석하는 워크플로를 설계했다. 분석 결과 CAN XL은 기존 CAN CC의 MAC 하위계층 취약점을 그대로 물려받았을 뿐 아니라 새로운 취약점 7건을 추가로 드러냈다. 연구진은 상용 CAN XL 컨트롤러로 이를 검증하고 실제 차량 트래픽을 모사한 테스트베드에서 다단계 공격 시나리오 2건의 실행 가능성을 입증했다. 이 논문은 2026년 8월 USENIX Security 심포지엄에서 발표됐다.
반도체 검증 전문가이자 전 구조생물학자인 저자는 과학·의학·교육·반도체 검증이라는 서로 다른 분야가 AI 결과물을 그대로 믿어도 되는지라는 공통된 질문에 직면했다고 말한다. 구조생물학에서는 딥마인드의 AlphaFold가 단백질 구조 예측 속도를 크게 높였지만, Nature Methods에 실린 Terwilliger 등(2024)의 평가에 따르면 가장 확신도가 높은 예측 중 약 10%가 실험 구조와 2Å 이상 차이를 보여 예측은 여전히 실험 데이터로 대조 검증해야 한다고 지적한다. 의료 분야에서는 AI 보조 진단이 일부 좁은 영역에서 전문의 수준에 도달했지만 임상 도입은 전향적 검증과 책임소재 확보에 달려 있다고 설명한다. 교육 분야에서는 생성형 AI로 과제물 생성이 쉬워지면서 완성된 결과물만으로는 학습 여부를 판단하기 어려워졌다고 저자는 진단한다.
Arm은 자사 반도체 IP가 엔비디아의 개방형 AI 보안·통제 시스템 '오픈 에이전트 세이프티 플랫폼'을 지원한다고 밝혔다. 이 플랫폼은 AI 에이전트의 접근 범위와 행동을 통제해 해킹이나 정보 유출을 막기 위한 것으로, 보안 강화 런타임 '오픈셸'과 감시 시스템 '센트리'로 구성된다. 앤트로픽, 허깅페이스, 팔란티어, 퍼플렉시티 등 AI 업체와 시스코, 델테크놀로지스, HPE 등 서버·장비 업체가 참여했다. Arm은 Arm IP 기반 엔비디아 블루필드-4 DPU가 CPU와 독립적으로 작동하며 CPU 간섭 없이 에이전트 모니터링을 수행한다고 설명했다.
텍사스인스트루먼트(TI)가 자사 마이크로컨트롤러(MCU), 마이크로프로세서(MPU), 무선 연결 장치 전 제품군에 오픈소스 RTOS '제퍼 프로젝트' 지원을 확대한다고 밝혔다. 이를 통해 개발자는 반도체 공급업체 변경 시 코드를 다시 작성할 필요 없이 기존 제퍼 코드베이스와 툴체인을 유지하면서 TI 하드웨어로 전환할 수 있다. TI는 리눅스 재단의 장기 지원 체계를 바탕으로 제퍼 기반 SDK를 정기 업데이트해 취약점에 대응하고, 업스트림 제퍼 커뮤니티에 코드와 레퍼런스 설계를 기여한다. 또한 공개 깃허브 리포지토리와 CI/CD를 운영해 개발자가 SDK 정식 출시 전에도 새로운 기능과 리소스를 조기에 활용할 수 있도록 지원한다.
세미파이브가 AI반도체 기업 모빌린트와 산업용 로봇에 탑재할 AI반도체를 공동 개발하는 턴키 계약을 체결했다. 이번 프로젝트는 산업통상부의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발' 사업의 일환으로, 외부 서버 연결 없이도 비전·센서 데이터를 실시간 처리할 수 있는 반도체 구현을 목표로 한다. 세미파이브는 고객이 요구 사양을 제시하면 설계부터 패키징·테스트·양산까지 맡는 '스펙 핸드오프' 방식을 적용하며, LPDDR6·PCIe Gen6·UCIe-S 등 차세대 메모리·인터페이스 기술을 반영할 계획이다. 세미파이브는 이번 계약을 데이터센터·HPC·엣지 AI에 이어 피지컬 AI 영역으로 사업을 넓히는 계기로 삼는다는 방침이다. 한편 KB인베스트먼트와 DSC인베스트먼트 등 국내 투자사들은 엔비디아와 함께 미국 AI 클라우드 기업 GMI클라우드의 투자 라운드에 참여했다.
딥시크가 화웨이와 함께 개발한 오픈소스 프로그래밍 도구를 어센드 AI 칩용으로 공개했다. 공개된 도구에는 행렬연산을 처리하는 DeepGEMM-Ascend, 칩 간 통신을 담당하는 DeepEP-Ascend, 고수준 프로그래밍 언어 TileLang의 어센드 950 네이티브 지원이 포함된다. 두 회사는 어센드 950 칩 128개로 구성된 슈퍼노드 시스템에서 연산과 통신을 최적화하는 작업도 함께 진행했다. 이 도구들은 화웨이의 기존 CANN 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 하며, 딥시크는 TileLang이 엔비디아 CUDA보다 단순한 프로그래밍 모델을 제공한다고 설명했다.