케이던스, 반도체 설계 AI 내부망 배포 지원

정민석 기자 2026.10.27 13:13

케이던스가 설계 데이터를 활용해 조정할 수 있는 AI 모델 마에스트로를 공개했다. 고객은 케이던스 관리 클라우드와 자체 설비 중 배포 환경을 선택할 수 있다.

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회로 패턴이 비치는 반도체 웨이퍼와 설계 도면 / TokenPost.ai

케이던스(Cadence·$CDNS)가 반도체 설계용 AI 모델 ‘마에스트로’를 고객사 내부 환경에서도 운영할 수 있도록 했다. 칩 설계 기업은 자체 설계 자료와 작업 흐름을 이용해 모델을 조정하고, AI 에이전트와 설계 도구가 작동하는 환경을 선택할 수 있다.

케이던스는 26일 마에스트로를 발표하며 케이던스가 관리하는 보안 클라우드 플랫폼, 보안 퍼블릭 클라우드, 고객이 관리하는 온프레미스 환경을 배포 옵션으로 제시했다. 자체 설비 운영은 선택 사항으로, 모든 고객이 모델을 데이터센터에 설치해야 하는 것은 아니다.

마에스트로는 케이던스의 AI Super Agents와 전자설계자동화(EDA)·시스템설계자동화(SDA) 도구를 연결한다. 엔지니어가 설계 목표를 제시하면 에이전트가 작업을 나누고 모델과 설계 도구를 호출하는 구조다. 케이던스는 도메인 특화 모델에 프런티어 모델과 오픈웨이트 모델을 함께 활용한다고 밝혔다.

고객사는 자체 설계 자료와 작업 흐름을 이용해 마에스트로 모델을 추가 조정할 수 있다. 다만 설계 데이터의 보관·학습 활용 조건은 배포 옵션만으로 확인되지 않는다.

케이던스는 초기 설계 작업에서 범용 파운데이션 모델과 비교해 결과 품질이 최대 30% 높고 토큰 효율은 최대 5배였다고 밝혔다. 비교 모델과 시험 설계의 범위, 평가 표본 등 세부 측정 조건은 발표문에 구체적으로 제시되지 않았다.

케이던스는 엔비디아($NVDA)의 네모트론 모델을 마에스트로 구성에 포함하고, 에이전트 보안에 엔비디아의 오픈셸 참조 아키텍처를 결합하는 협력도 발표했다. 에이전트가 설계 도구를 실행하는 과정의 보안을 제품 구성에 포함하는 방식이다.

시높시스(Synopsys·$SNPS)와 오픈AI(OpenAI)는 반도체 설계 특화 모델 ‘GPT-시높시스’를 공동 개발하고 오픈AI 호스팅 인프라에서 운영할 예정이다. 시높시스는 고객 데이터가 모델 학습에 사용되지 않으며 저장·전송 중 암호화된다고 밝혔다. 보존·감사·권한 설정도 지원한다고 설명했다.

두 회사가 공개한 배포 방식은 다르지만, 실제 고객 검증 성능의 우열을 보여주는 자료는 제시되지 않았다. 케이던스는 마에스트로 첫 모델을 2026년 4분기 일부 고객에게 조기 제공할 예정이다.