반도체 및 전자 시스템 산업이 엄청난 폭풍을 맞고 있어요.
기하급수적인 복잡성, 지정학적 변동성, 치솟는 비용, 줄어드는 인재 풀.소프트웨어 정의, AI 기반, 실리콘 지원 세력이 전례 없는 변화를 주도하는 상황에서 가장 포괄적인 디지털 트윈 기술은 이 위기를 경쟁 우위로 바꿔요.
AI 우선 설계 방법론
반응형 반도체 설계에서 예측형 반도체 설계로 전환하려면 EDA 워크플로 전체에 컨텍스트 및 도메인 인식 AI를 내장해야 해요.
EDA(전자 설계 자동화)
Siemens EDA
Siemens EDA가 집적 회로 (IC) 와 전자 시스템의 설계, 검증, 제조를 위한 전자 설계 자동화 (EDA) 소프트웨어, 하드웨어, 서비스의 포괄적인 포트폴리오를 제공해요.
AI는 어디에나 있어요
2030년이면 칩의 70% 가 AI 가속화 기능을 가질 거예요 (IBS 세미 마켓 2025년 2월)
소프트웨어 정의 기술
하드웨어가 고정 기능 실리콘에서 프로그래밍 가능한 유연한 플랫폼으로 전환하고 있어요.
무어의 법칙 한계
우리는 가속화되는 소프트웨어 워크로드의 요구를 충족하기 위해 무어의 법칙 이상으로 규모를 확장하고 있어요.
전략적 리쇼어링
반도체 설계하고 제조 역량을 리쇼어링하고 있어요.
2X
2X 복잡성 가속화:
소프트웨어 수요가 4개월마다 두 배씩 증가해 무어의 법칙 규모를 앞지르고 있어요.
55%
55% 엔지니어링 노력 증가
AI 칩의 엔지니어링 노력이 1만 개에서 24,000 엔지니어링 개월로 두 배 이상 증가했어요.(IBS 글로벌 반도체 산업 서비스, 2026년 3월)
120%
120% 치솟는 비용들
첨단 칩 설계 비용이 2억 4천5백만 달러에서 5억 3천9백만 달러로 120% 이상 올랐어요. (IBS 설계 비용 보고서, AI, 칩렛, 2024년 9월이에요)
1백만
1백만 인재 풀이 제한돼있어요
2030년이면 전 세계적으로 반도체 인력이 100만 명 부족해질 거예요. (딜로이트, 2022년, 전 세계 반도체 인재 부족).
트렌드 기술
우리의 전략적 과제
우리는 오늘날의 트렌드 기술을 다루고 반도체 및 PCB 설계를 가속화하는 특수 제작 솔루션을 통해 EDA의 미래를 개척하고 있어요.
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