NVIDIA가 삽 만드는 방법을 판매하기 시작했다

원문 작성자: Ada, Shenchao TechFlow

샌프란시스코, 산호세 컨벤션 센터, GTC 현장.

NVIDIA의 수석 과학자인 빌 달리가 무대에 앉아 있고, 맞은편에는 구글의 제프 딘이 있다. 둘이 이야기를 반쯤 나누던 중, 달리가 한 숫자를 꺼냈다: "이전에는 약 2500~3000개의 셀을 포함하는 표준 셀 라이브러리를 포팅하는 데 8명의 엔지니어로 구성된 팀이 약 10개월이 걸렸습니다."

그는 잠시 멈췄다.

"지금은 단일 GPU 카드로 하룻밤이면 됩니다."

청중에서는 탄성이 터져나오지 않았다. 이 말을 이해한 사람들은 그것이 무엇을 의미하는지 알기 때문이다. 8명의 엔지니어가 10개월 동안 한 일이, 자사가 생산한 GPU 한 개에 하룻밤 사이에 먹혀버린 것이다. 게다가 달리는 덧붙였다: 실행 결과는 면적, 전력 소비, 지연 시간이라는 세 가지 지표에서 인간의 설계와 일치하거나 심지어 능가한다고.

다음날 뉴스에서는 "NVIDIA가 AI로 GPU를 설계한다"고 해석했다.

하지만 이 일의 진실은 뉴스 헤드라인보다 훨씬 더 흥미롭다.

NVIDIA 내부에서는 무엇을 실행하고 있는가?

NVIDIA 내부에서 실행하는 것도 블랙박스가 아니라, 몇 년 동안 갈고닦은 몇 가지 툴체인이다.

NB-Cell은 강화 학습 기반 프로그램으로, 표준 셀 라이브러리 마이그레이션 같은 가장 힘든 일을 전문적으로 처리한다. Prefix RL은 캐리 예측 체인의 예측 단계 배치라는 오랜 연구 난제를 해결하기 위한 것이다. 달리는 이 시스템이 생성한 레이아웃이 "인간이 결코 생각해내지 못할 것"이며, 인간 설계와 비교해 핵심 지표가 약 20%에서 30% 향상되었다고 밝혔다.

그리고 두 개의 내부 LLM, Chip Nemo와 Bug Nemo가 있다. NVIDIA는 역사상 모든 GPU의 RTL 코드, 아키텍처 문서, 설계 사양을 이 두 대형 모델에 학습시켰다. 달리의 설명에 따르면, 이는 NVIDIA가 G80부터 Blackwell까지 20년간의 근육 기억을 하나의 내부 모델로 증류한 것과 같으며, 신입사원이 들어오면 바로 20년 경력의 시니어 엔지니어와 소통할 수 있게 된다는 것이다.

그렇다면 "AI가 GPU를 설계할 수 있는가?"

오히려 그 반대다. 달리의 원래 말은 이렇다: "언젠가는 '새 GPU를 설계해 줘'라고 직접 말할 수 있는 날이 오길 바라지만, 우리는 그 단계까지 아직 멀었습니다."

NVIDIA는 AI로 GPU를 설계해내지 못했다. 하지만 그들이 한 다른 한 가지 일은 전체 업계가 앞으로 그들 없이는 돌아가지 못하게 만들었다.

200억 달러로 EDA 심장부에 진입

2025년 12월 1일, NVIDIA는 EDA 3대 기업 중 하나인 시놉시스에 200억 달러를 투자해 지분을 취득했다. 양측은 공동 개발 계약을 체결하고, NVIDIA의 가속 컴퓨팅 스택을 시놉시스의 전체 EDA 워크플로우에 내장시키며, Blackwell과 차세대 Rubin GPU가 Synopsys.ai와 심도 있게 통합될 것이라고 발표했다.

시놉시스의 지위는 설명이 필요하다. 전 세계 모든 첨단 공정 칩, 애플 M 시리즈, AMD MI 시리즈, 구글 TPU의 설계 단계는 거의 모두 시놉시스나 케이던스의 툴체인에서 실행된다. 이 두 회사에 지멘스 EDA를 더하면 칩 설계의 기초 도구를 독점한다. 퀄컴 칩을 쓰지 않을 수도 있고, TSMC 생산라인을 쓰지 않을 수도 있지만, 이 세 회사의 소프트웨어에서 벗어날 수는 없다.

시놉시스에 투자한 지 3개월 후, NVIDIA는 케이던스, 지멘스, 다쏘도 끌어들여 그들 모두가 NVIDIA GPU를 기반으로 AI 기반 칩 설계 도구를 개발 중이라고 발표했다.

NVIDIA가 공개한 벤치마크 데이터는 꽤 놀랍다: 시놉시스 PrimeSim이 Blackwell에서 30배 빠르고, Proteus는 20배 빠르며, Sentaurus는 B200에서 CPU 대비 12배 가속된다. 미디어텍은 H100으로 케이던스 Spectre 속도를 6배 높였다. Astera Labs는 시놉시스 + NVIDIA로 칩 검증 속도를 3.5배 높였다.

하나의 디테일이 따로 주목할 만하다: 케이던스의 Millennium M2000 플랫폼은 "EDA 시장을 위해 특별히 제작되었으며, NVIDIA Blackwell에 독점적으로 기반함"이라고 표시되어 있다.

'독점'이라는 두 글자가 가장 음미할 가치가 있다. 즉, EDA 도구는 이전에 CPU에서 실행되었고, 인텔, AMD 모두 사용할 수 있었다. 그러나 앞으로 가장 빠른 EDA를 사용하려면 NVIDIA의 카드를 사야만 한다는 뜻이다.

플라이휠의 실제 모습

NVIDIA의 플라이휠은 대부분의 사람이 이해하는 버전은 이렇다: AI 회사에 GPU를 판매하고, AI 회사는 대형 모델을 훈련시키며, 대형 모델은 GPU가 대체 불가능함을 증명하고, 더 많은 사람이 GPU를 구매한다.

이 플라이휠만으로도 충분히 무섭다. 하지만 그 아래에는 또 다른 층이 있다.

NVIDIA는 자사의 도구로 차세대 GPU를 설계하여 설계 효율성을 세대 차이로 벌려놓는 동시에, 업계 전체의 EDA 툴체인을 자사 하드웨어에 묶어버린다. 경쟁사가 추격하려 해도, 추격하는 데 필요한 도구조차 NVIDIA의 생태계에서 빌려야 한다.

AMD의 주가를 폭락시킨 실적 보고서 뒤에는 바로 이런 불안감이 숨어 있다. 비록 NVIDIA와 시놉시스가 표면적으로는 "투자에 NVIDIA 하드웨어 구매 의무는 수반되지 않는다"고 말하지만, 시장도 잘 알고 있다: 가속화된 EDA 기능은 모두 NVIDIA 하드웨어에서 먼저 출시되며, AMD와 인텔은 "최대 경쟁사 플랫폼에 최적화된 경로"에만 의존할 수밖에 없다.

상상해 보라, AMD 엔지니어가 앞으로 Blackwell에 대응하는 칩을 설계하려 할 때, 그는 시놉시스 도구를 열고, 이 도구는 NVIDIA GPU에서 가장 빠르게 실행된다. 그러면 그는 설계 주기가 두 배 느려지는 것을 감수하거나, NVIDIA를 이기려는 칩을 설계하기 위해 NVIDIA 카드 한 무더기를 사야 한다.

삽은 여전히 팔리고 있다. 하지만 파는 방식이 변했다.

국산 GPU의 실제 처지

여기까지 왔으니, 정신을 차리게 하는 숫자 몇 가지를 제시해야 한다.

NVIDIA가 2025 회계연도 순이익 700억 달러를 돌파한 같은 해, 국산 GPU '4대 용'인 무어스레드, 목시, 비런, 수이위안은 IPO 창구 앞에 줄을 서서 기다리고 있다.

무어스레드의 상장신청서에 따르면, 2022년부터 2024년까지 3년간 누적 순손실은 500억 위안이며, 2025년 상반기에는 또 2.71억 위안을 손실 보고, 6월 30일 기준 누적 미보전 손실은 147.8억 위안이다. 회사 경영진 스스로 예상하기로는, 가장 빠르면 2027년에야 연결재무제표 기준 흑자 전환이 가능할 것이라고 한다. 목시는 조금 나은 편으로, 3년간 누적 손실이 300억 위안을 넘는다. 가장 심각한 것은 비런으로, 3년 반 동안 630억 위안 이상 손실을 냈고, 2025년 상반기 수익은 5890만 위안에 불과해, 무어스레드 동기 70.2억 위안의 자릿수도 되지 않는다.

연구 개발 투자 강도를 보자. 무어스레드의 2022년 연구 개발 비용은 매출 대비 2422.51%였고, 2024년에도 여전히 309.88%에 달한다. 1년 연구 개발에 쓰는 돈이 수익의 세 배가 넘는다. 이건 기업 경영이 아니라, 수액으로 목숨을 부지하는 것이며, 1차 시장과 최근 열린 STAR Market 창구를 통해 지속적으로 수혈받고 있는 상황이다.

도구 측면은 더욱 목이 조인다. 화다지우톈의 2022년 IPO 상장신청서에 따르면, 도구는 5nm 첨단 공정을 부분적으로만 지원한다. 개륜전자는 7nm/5nm/3nm 공정을 커버할 수 있지만, 점 도구만 할 뿐 전 과정과는 거리가 멀다.

화다지우톈 창립자 류웨이핑은 매우 솔직하게 말했다: "국산 EDA는 첨단 공정에 대한 지원이 여전히 뚜렷하게 부족합니다, 특히 현재의 7nm, 5nm, 3nm 등에서요. 현재 국산 EDA는 14nm 수준까지는 가능하지만, 7nm 공정 기술을 보유하고 있더라도 7nm가 실제 응용과의 심층 융합에는 전 산업 체인의 협력이 필요합니다."

즉, 첨단 공정의 전 과정 EDA는 국산 제품으로 기본적으로 사용할 수 없다. 국산 GPU 회사들이 칩을 설계할 때 사용하는 것은 여전히 시놉시스와 케이던스다. 2025년 트럼프가 한때 모든 핵심 소프트웨어에 대해 수출 통제를 발표했지만, 비록 실질적으로 시행되지는 않았지만, 7nm 이하 첨단 공정 EDA 도구는 여전히 엄격한 통제 상태에 있다. 허가증이 언제 차단될지, 스위치는 남의 손에 달려 있다.

자본 시장의 반응은 충분히 기묘하다. 목시가 상장한 당일, 주가는 829.9위안에 마감하며, 단일일 692.95% 상승했다. 무어스레드는 상장 후 주가가 A주 시장에서 3위까지 올랐고, 구이저우 마오타이와 한무지에 이어 두 번째였으며, 당시 주가로 계산했을 때 총 시가총액은 약 3595억 위안으로 추정되었다는 언론 보도도 있었다.

숫자 뒤에 숨은 실제 사업은, 여전히 돈을 태우며 손실을 보고, 여전히 통제받는 해외 툴체인에 의존해야만 칩 설계를 계속할 수 있는 회사들이, 2차 시장에서는 '국산 NVIDIA'의 후계자로 가격이 매겨지고 있다는 것이다.

그리고 이 회사들이 칩 설계에 사용하는 그 도구들은 NVIDIA 생태계의 일부가 되어 가고 있다. NVIDIA와 시놉시스의 200억 달러 결합, 케이던스 Millennium M2000의 'NVIDIA Blackwell에 독점 기반'이라는 라벨은 추격 자체를 역설로 만들고 있다.

설계부터 제조까지의 완전한 사슬

GTC 그 대담으로 돌아가자.

달리는 전반적으로 매우 겸손하게 행동했다. "AI는 아직 스스로 칩을 설계할 수 없다", 이 말을 NVIDIA는 이미 4~5년째 해오고 있다. 하지만 해마다 말하는 방식이 변한다. 4년 전에는 "AI가 설계를 보조할 수 있다", 3년 전에는 "AI가 특정 단계를 자동화할 수 있다", 올해는 "8명이 10개월 할 일을 하룻밤에 끝낸다"고 했다. 매년 한 걸음씩 밀고 나가며, 매년 "궁극적인 목표까지는 아직 멀었다"는 말을 남긴다. 3년 후 돌아보면, 지난번의 '아직 멀었다'는 이미 이루어졌고, 새로운 '아직 멀었다'는 모든 경쟁사가 닿지 못할 위치에 정의되어 있다.

NVIDIA가 지난 12개월 동안 한 일은 사실 단 한 가지다: AI를 칩 산업 사슬에서 가장 가치 있고 호해가 가장 깊은 몇 가지 단계에 적용한 다음, 이 도구들을 한 층씩 업계 전체에 판매하는 것이다.

칩 설계의 프론트엔드는 Chip Nemo 같은 내부 LLM이 접수한다; 설계 중간의 표준 셀 라이브러리 마이그레이션, 레이아웃 최적화는 NB-Cell, Prefix RL이 접수한다; 전체 EDA 툴체인은 시놉시스의 200억 달러와 케이던스의 'Blackwell 독점 기반'을 통해 자사 GPU에 묶인다; 제조 단계의 리소그래피 계산은 cuLitho가 접수하며, TSMC가 이미 사용 중이다.

설계부터 제조까지, NVIDIA는 모든 단계를 AI로 다시 만들었다. 모든 단계의 끝은 결국 같은 종착점으로 향한다: 가장 빠른 도구를 사용하고 싶다면, NVIDIA의 카드를 사야 한다.

Blackwell을 이길 수 있는 칩을 만들고 싶어 하는 모든 경쟁사에게, 가장 어색한 일은 이미 벌어졌다. 이 칩을 설계하는 데 필요한 EDA 도구는 가장 빠른 버전이 NVIDIA GPU에서 실행된다; 이 칩을 제조하는 데 필요한 리소그래피 계산은 가장 빠른 알고리즘 라이브러리를 NVIDIA