- 시높시스(Synopsys)의 프랭크 셔마이스터 부사장은 AI 시대에 컴퓨트, HBM, 패키지를 따로 최적화하기 어렵다고 진단했다. - 이 요소들을 설계 초기부터 하나로 묶는 '시스템 수준 공동 최적화'가 한국 반도체 기업에 가장 큰 기회라는 주장이다. - 공동 최적화란 컴퓨트, 메모리, 패키징, 소프트웨어, 열 특성을 처음부터 한 시스템으로 설계하는 방식이다. - 그는 AI를 흔히 연산의 문제로 보지만 메모리와 스토리지가 핵심 차별화 요소라고 말했다. - 칩렛과 멀티다이 구조가 확산되면서 패키지 자체가 아키텍처의 일부가 되고 있고, 이는 메모리 강국인 한국에 유리하다고 설명했다. - 이를 위해 열, 구조, 전자기 등 여러 물리 현상을 함께 해석하는 다중 물리 시뮬레이션을 설계 초기 단계에 적용해야 한다고 제언했다. - 시높시스는 2024년 앤시스 인수 후 반도체 설계와 다중물리 시뮬레이션을 결합한 솔루션을 상용화했다. - AI 칩 시장은 데이터센터용 초대형 칩과 엣지·피지컬 AI용 소형 칩으로 나뉘고 있어, 하나의 보편적인 AI 칩은 없다는 전망이다. - 자본이 부족한 중소 팹리스에는 이 양극화가 오히려 기회가 될 수 있으며, 가장 큰 칩이 아니라 용도에 맞는 아키텍처로 경쟁해야 한다고 조언했다. - 대표 사례로 리벨리온을 꼽았다. 리벨리온은 시높시스 에뮬레이션 환경에서 자사 AI 가속기와 Arm CSS를 결합해 실리콘 제작 전에 라마 모델을 시연했다. - 설계 도구의 에이전틱 AI는 코파일럿에서 사람 개입이 적은 장기 실행 에이전트로 발전하고 있다. - 다만 엔지니어의 역할은 줄지 않으며, 결과를 검증할 기본 원리와 다학제 역량이 더 중요해질 것이라고 강조했다.

분석 기준: 원문 URL 기반 Claude 요약 시도 - 이 기사는 특정 기업의 실적이나 계약을 다룬 것이 아니라 업계 관계자의 시각을 담은 인터뷰입니다. 따라서 단기 주가 영향은 제한적일 수 있고, 중장기 산업 방향성을 보는 참고 자료로 접근하는 것이 적절합니다. - 메모리와 패키징 비중이 커지는 흐름이 실제 수주와 실적으로 이어진다면 HBM 경쟁력을 가진 삼성전자와 SK하이닉스에 우호적일 수 있습니다. 다만 경쟁 심화나 고객사 전략 변화에 따라 결과는 달라질 수 있습니다. - 리벨리온은 비상장사로 직접 투자하기 어렵습니다. 시높시스는 미국 상장사(SNPS)로, EDA 수요가 늘어나는 경우 간접적 관련성이 있습니다. - 확인 필요 사항: 실시간 주가, 목표가, PER, PBR은 이번 작성 과정에서 검색으로 확인하지 못해 null로 두었습니다. 투자 전 네이버 금융 등에서 직접 확인하시기 바랍니다. - 반도체 업종은 업황 사이클, 환율, 미국 AI 투자 속도에 민감하므로 지수(SOX) 흐름과 함께 보는 것이 좋습니다.