실리콘 제국의 새로운 질서와 엔지니어의 가치2025년 현재, 글로벌 경제와 기술 패권의 중심에는 반도체가 있습니다. 과거 '산업의 쌀'이라 불리던 반도체는 이제 '산업의 두뇌'이자 국가 안보의 핵심 자산으로 격상되었습니다.

AI 혁명은 데이터센터의 아키텍처를 근본적으로 변화시켰고, 자율주행과 엣지 컴퓨팅의 확산은 실리콘 칩 설계의 난이도와 중요성을 전례 없는 수준으로 끌어올렸습니다.

이러한 거시적인 지각 변동 속에서 가장 드라마틱한 변화를 맞이한 것은 바로 이 시스템을 설계하고 검증하는 '반도체 설계 엔지니어'들의 위상과 보상 체계입니다.

과거 하드웨어 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어에 비해 상대적으로 보수적인 연봉 상승률과 제한적인 스톡옵션을 받는다는 인식이 지배적이었습니다.

그러나 2023년부터 본격화된 생성형 AI(Generative AI) 붐은 이러한 공식을 완전히 파괴했습니다. NVIDIA의 시가총액이 국가 예산 규모를 넘어설 정도로 폭등하고, Apple이 자체 실리콘(Apple Silicon)으로 생태계를 완성했으며, 구글(Google), 메타(Meta), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 자체 칩 설계 내재화(Custom Silicon) 경쟁에 뛰어들면서, '능력 있는 HW 설계자'를 확보하기 위한 '인재 전쟁(Talent War)'은 그 어느 때보다 치열하게 전개되고 있습니다.

그리고 전세계 시가총액 1위 - 8위 기업 모두 직접 반도체를 설계하는 회사들입니다.

https://www.vlsi.kr/bandoce-seolgye-enjinieo-yeonbong-seoyeol/

• 반도체 설계의 핵심 최적화 문제들은 대부분 NP-hard / NP-Complete / PSPACE-complete라서, “최적해”를 보장하는 알고리즘은 스케일이 커지면 사실상 못 돈다. (예를들어 2가지 경우의 수가 40개만 되어도, 1조개의 경우의 수이다.)
• 그래서 EDA 툴은 처음부터 끝까지 heuristic + 근사 + 반복 개선로 설계된다. 이건 “툴이 구려서”가 아니라 문제 성질 때문이다.
• AI/ML은 NP-hard를 “최적해”를 효율적으로 찾진 못한다. 대신 현실적으로는 모델로 방향을 잡아주고, 자동화하고, 문제를 좁혀서 이득을 낸다.

Summary:

• 소수 시장과 높은 R&D 부담: EDA 산업은 고객층이 극히 제한된 틈새시장으로, 소프트웨어 개발을 위한 연구개발(R&D)에 막대한 비용이 든다.
• 전세계 칩 설계 기업 수가 제한적이라, 규모의 경제를 이루기 어려우며, 그로 인해 개별 고객당 부담해야 하는 툴 비용이 높게 책정된다.
• 첨단 반도체 설계에서 높은 실패 비용 때문에 칩 업체들은 성공 사례가 많은(Golden Reference)의 신뢰성 높은 툴에 프리미엄을 지불하며, EDA 업체들도 막대한 비용을 들여 툴의 정확성과 책임 범위를 확보한다.
• TSMC 혹은 Samsung 같은 Foundry는 최신 공정에서 공식 인증된 EDA 툴만을 위한 방법론을 배포하며, Fabless는 해당 툴에 묶여 대안을 선택하기 어렵다.

https://www.vlsi.kr/eda-toolyi-gagyeog-gujo-bunseog-synopsys-cadence-siemens-eda/