- AI 팩토리 기반 설계·제조 통합, 에이전트형 AI 테스트 자동화 및 자율 공장 스택 공개
![[세미콘 코리아 2026] 엔비디아, AI 슈퍼컴퓨팅으로 반도체 설계·제조 통합 전략 제시.jpg](/files/attach/images/2026/02/11/24198685c594c80354c02c594b5311de.jpg)
엔비디아는 서울 코엑스에서 열린 세미콘 코리아 2026에 참가해 AI 슈퍼컴퓨팅과 피지컬 AI를 기반으로 반도체 설계와 제조 전반을 통합하는 전략을 공개했다고 밝혔다. 설계·제조·테스트를 하나의 컴퓨팅 프레임워크로 연결하는 ‘AI 팩토리’ 개념을 제시하며 차세대 반도체 패러다임 전환 방향을 설명했다.
AI 슈퍼컴퓨팅으로 설계·제조 통합
행사 첫날 기조연설에서 차세대 반도체 설계와 제조를 위한 AI 슈퍼컴퓨팅 전략을 발표했다. GPU 가속 워크플로우와 대규모 병렬 연산을 기반으로 칩 설계 시뮬레이션, 공정 최적화, 패키징, 테스트까지 전 공정을 데이터 중심 구조로 재편하는 모델이다. 웨이퍼 제조 단계에서는 실시간 공정 데이터 분석과 수율 학습을 결합해 설계 주기를 단축하고 불량률을 낮출 수 있는 구조를 제시했다. 반도체 연구개발과 프론트엔드 제조를 통합해 폐쇄 루프 최적화를 구현하는 방식이다.
에이전트형 AI 기반 테스트 자동화
테스트 포럼에서는 칩렛 기반 패키징 확대와 보안 요구 강화로 복잡성이 증가한 테스트 환경 대응 전략을 소개했다. 클라우드와 보안 공장 서버, 테스트 셀 내 임베디드 AI를 연결하는 에이전트형 아키텍처를 통해 적응형 테스트와 지능형 비닝, 실시간 이상 감지를 수행하는 구조다. 멀티 에이전트 오케스트레이션을 적용해 소켓 지연시간 제약 환경에서도 자율적 공정 최적화를 구현할 수 있는 모델을 제시했다. 이를 통해 테스트 비용을 줄이고 품질 일관성을 높일 수 있다고 밝혔다.
피지컬 AI 기반 ‘자율 공장 스택’ 제시
스마트 제조 포럼에서는 데이터 모델과 API, 디지털 트윈을 기반으로 제조 생태계를 연결하는 ‘자율 공장 스택’ 개념을 공개했다. 제조사와 장비, EDA, 소프트웨어 파트너 간 협업 구조를 데이터 중심으로 재설계해 생산 현장의 자율성과 운영 효율을 동시에 강화하는 전략이다.
쿠다-X(CUDA-X), AI 피직스, 에이전틱 AI, 비전 AI 등 핵심 기술 스택을 중심으로 개발자와 산업 파트너의 활용 범위를 확대한다는 방향도 공유했다. 이를 통해 국내 반도체 산업이 AI 중심 제조 구조로 전환하는 과정에서 플랫폼 기반 협업을 강화하겠다는 구상이다.
#엔비디아 #NVIDIA #세미콘코리아2026 #AISupercomputing #AI팩토리 #피지컬AI #반도체제조



