"AI 칩"
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AMD, 피지컬 AI 칩 설계기준에 실시간 제어력 강조
AMD 적응형·임베디드 컴퓨팅 그룹(AECG) 수석부사장 겸 총괄책임자인 살릴 라제는 19일 공식 블로그에서 로봇 제조사들이 가장 많이 요구하는 것은 최고의 AI 연산 성능이 아니라고 밝혔다. 그는 고도화한 AI 모델과 계산 결과를 시간 안에 정밀하게 실행하는 실시간 제어 능력을 결합하는 것이 중요하다고 강조했다. 로봇과 자율주행차 같은 피지컬 AI는 현실 세계에서 기계를 직접 제어하고 물리적으로 작동한다는 점에서 안정성이 핵심 요건으로 꼽혔다.
아마존 토치뉴런, 파이토치 앱 트레이니엄으로 이식 지원
아마존웹서비스(AWS)가 자체 AI 반도체 트레이니엄으로 애플리케이션을 옮길 수 있는 개발자 도구 '토치뉴런'을 공개했다. 이 도구는 파이토치 기반으로 작성된 AI 앱을 코드 수정 없이 설정 변경만으로 트레이니엄 환경에서 구동하도록 지원한다. AWS는 파이토치 오픈소스 커뮤니티에 직접 참여해 특정 반도체에 결합된 코드를 제거하는 작업도 병행하고 있다. 이를 통해 엔비디아 중심으로 형성된 AI 반도체 생태계 구조에 변화를 주고 자사 칩 확산을 도모한다는 구상이다.
ArchAgent, 멀티에이전트로 AI 칩·인터커넥트 설계 자동화
미국 아르곤국립연구소와 일리노이대(UIUC) 어바나-샴페인 캠퍼스 연구진이 'Agentic AI for Heterogeneous System Design Across Chip, Scale-Up, and Scale-Out Domains'라는 논문을 공개했다. 이들은 LLM 기반 플래너가 시스템 설계 문제를 칩, 스케일업, 스케일아웃 하위 문제로 나누고 각각을 전문 에이전트가 처리하는 계층적 멀티에이전트 프레임워크 'ArchAgent'를 제시했다. 논문은 GPU·데이터플로우 프로세서·RISC-V 가속기 등 컴퓨팅 아키텍처, HBM·GDDR·SRAM 등 메모리 기술, NVLink·UALink·Infinity Fabric·Infi니band·Slingshot·Ultra Ethernet 등 인터커넥트를 포함한 설계 공간이 너무 넓어 수작업 탐색이 어렵다고 지적했다. LLM 학습, LLM 서빙, AI 결합 HPC 워크로드 전반에서 최적인 단일 아키텍처는 없다고 밝혔다. 해당 연구는 2026년 10월 arXiv 프리프린트로 공개됐다.
대만 경제부, AI 반도체 수출통제 품목 추가 — 대중 밀수 형사처벌
대만 경제부 궁밍신 장관은 미국 트럼프 행정부의 대중국 반도체 밀수 단속에 발맞춰 AI 서버와 최첨단 반도체를 수출통제 품목에 추가할 계획이라고 밝혔다. 조치가 시행되면 규제 대상 AI 하드웨어를 중국으로 배송하는 행위는 대외무역법에 따라 형사 처벌 대상이 된다. 현재 대만은 승인되지 않은 대중 AI 칩 수출 자체를 범죄로 규정하지 않고 있으며, 지금까지는 밀수 혐의자를 다른 현지 법 위반으로 기소하는 방식만 가능했다. 궁 장관은 올해 체결된 미국·대만 상호무역협정에 따른 약속을 이번 조치의 배경으로 언급하며, 앞으로 통제 품목 관련 조치가 미국 조치에 상응할 것이라고 말했다. 그는 또 엔비디아 등 AI 하드웨어 제조업체를 위한 미국 내 공급망 구축에 수십억 달러를 투입해 산업단지를 개발할 계획이라고 덧붙였다.
엔비디아·지멘스 칼리버·큐리소 결합, 노광 연산 12배 가속
엔비디아와 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 EDA)가 전산 리소그래피(Computational Lithography) 연산 속도를 최대 12배 높이는 성과를 공개했다. 양사는 14일(현지시간) 미국 샌프란시스코 모스콘 센터에서 열린 세미콘 웨스트 2026 CEO 서밋 기조연설에서 이를 발표했다. 이번 성과는 지멘스의 물리적 설계 검증 솔루션 칼리버와 엔비디아 큐리소를 결합해 이뤄졌다. 전산 리소그래피는 차세대 AI 반도체 제조 과정의 주요 병목 연산으로 꼽힌다.
오픈AI 할라페뇨·시높시스 오토파일럿, AI 칩설계 특허 우려
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.
아마존, 시높시스와 IP 라이선스 계약 — AI 칩 설계 가속
아마존과 반도체 설계 도구 업체 시높시스가 10억 달러 이상 규모로 알려진 다년 계약을 맺고 AI 칩 설계 협력을 강화한다고 발표했다. 아마존은 시높시스의 IP 라이선스를 확대하고 AI 칩과 에이전틱 AI 기술 개발에 시높시스의 전자설계자동화(EDA) 소프트웨어 활용을 늘린다. 시높시스는 자사의 멀티피직스 솔루션을 아마존의 트레이니움·그래비톤 칩에 맞춰 최적화하고, AWS 클라우드 서비스를 도입하며 아마존 베드록으로 자체 AI 애플리케이션을 개발한다. 이번 IP 계약은 라이선스에 로열티를 더한 방식이어서 생산량이 늘어나면 시높시스의 로열티 수익도 함께 커질 수 있는 구조다.
시스템반도체·팹리스구글, TPU 탑재 위성 발사 — 궤도 데이터센터 실증 돌입
구글이 자체 개발한 텐서 처리 장치(TPU)를 탑재한 위성을 우주로 발사해 궤도상 데이터센터 구축을 위한 첫 시험에 나섰다. 이번 시험의 핵심 목표는 TPU의 정상 작동 여부와 우주 방사선 환경에서의 내구성 검증이다. 구글은 81대의 위성을 밀집 배치해 연산 네트워크를 구성하는 '프로젝트 선캐처'를 추진 중이다. 구글 연구진 분석에 따르면 상용화 수준의 발사 비용 절감을 위해서는 스페이스X 스타십이 향후 10년간 약 1,800회 이상 발사돼야 하는 것으로 나타났다. 자체 AI 칩의 방사선 내구성은 합격점을 받았으나, 수천 개 칩을 장기간 동시 구동할 때 발생하는 오류율 등은 과제로 남았다.