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'설계자'통합검색 결과 입니다. (2건)

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AMD, 반도체 설계도구 다루는 에이전틱 AI '로스' 출시

생성 AI 활용 영역이 텍스트/이미지 생성과 소프트웨어 개발, 보안 취약점 탐색에 이어 반도체 설계까지 확대되고 있다. 기존 전자설계자동화(EDA) 기술은 설계·검증 과정의 자동화와 최적화를 지원해왔다. AI는 한 단계 더 나아가 설계자의 의도를 해석하고 여러 설계 도구를 연결해 작업을 수행하는 방향으로 진화하고 있다. AMD는 1일 하드웨어와 실리콘 설계, 보드 설계, 검증과 디버깅 등 임베디드 시스템 개발 전반을 돕는 에이전틱 AI 어시스턴트 'AMD 로스(AMD Ross)'를 공개하고 개발자 대상 지원에 들어갔다고 밝혔다. AI가 개발자 지시 받아 반도체 설계·디버깅 AMD 로스는 개발자가 대화형 문장으로 지시한 문서 검색, 명령 실행, 디버깅, 설계 최적화 등을 해석한 후 각종 개발 도구와 직접 연결해 필요한 작업을 수행한다. 임베디드 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 간 역할 분담, 고수준 합성(HLS)을 이용한 하드웨어와 실리콘 설계, 최적화와 디버깅 등을 수행한다. 반도체 설계 과정에서 반복적으로 발생하는 분석과 검증 작업도 처리할 수 있는 역량을 갖췄다. 실시간 처리에 중요한 타이밍 처리가 어긋나는 경우 이를 식별하고 원인을 분석한 뒤 개선 방안을 제시하고 신호 캡처와 디버그 코어 구성, 인터페이스 분석 등을 지원하는 방식이다. AMD는 이를 위해 자사 기술 문서와 제품 가이드, 백서, 애플리케이션 노트 등을 기반으로 한 'AMD 지식 베이스'를 구축했다. 여기에 전문가가 작성한 에이전트 스킬을 결합해 특정 설계 작업에 필요한 절차와 방법론을 재사용할 수 있도록 했다. MCP로 설계도구와 AI 연결... LLM 선택도 자유롭게 AMD 로스는 특정 거대언어모델(LLM)이나 통합개발환경(IDE) 대신 개방형 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 AMD의 임베디드 개발 도구와 AI 에이전트를 연결한다. VS 코드, 커서, 데빈, 클로드 코드, 깃허브 코파일럿 CLI, 코드 CLI 등 호환되는 IDE나 명령줄 환경을 활용할 수 있다. 또 특정 LLM에 종속되지 않아 오픈웨이트 모델이나 상용 LLM, 또는 자체 구축한 모델 중 적합한 모델을 선택할 수 있다. 보안이 중요한 반도체·임베디드 개발 환경을 고려해 인터넷과 분리된 에어갭 환경도 지원한다. AMD 지식 데이터베이스와 임베딩 모델, MCP 서버를 내부 환경에 구축한 뒤 자체 보안 정책에 맞는 LLM을 사용할 수 있다. 별도 라이선스 없이 사용... 기능은 매월 확대 AMD 로스는 오늘(1일)부터 윈도 운영체제와 리눅스용으로 제공된다. 개발자는 AMD 계정으로 로그인한 뒤 운영체제에 맞는 MCP 서버를 내려받아 사용할 수 있다. 별도 라이선스 비용은 필요 없지만 FPGA와 시스템반도체(SoC)등 하드웨어 설계·검증·구현용 도구인 '비바도(Vivado)', 비바도 기반 반도체에서 작동하는 소프트웨어 개발 도구인 '비티스(Vitis)' 등 기존 개발 도구 라이선스가 필요하다. AMD는 로스에 대한 업데이트를 매월 진행할 계획이다. 특히 기존 비바도와 바이티스의 제품 출시 주기와 별도로 로스의 업데이트를 진행하며, 추가적인 AMD 임베디드 개발 도구와 워크플로우 기능을 순차적으로 제공한다는 방침이다. 반도체 업계도 에이전틱 AI 경쟁 본격화 에이전틱 AI가 소프트웨어 개발을 넘어 FPGA와 적응형 SoC, 엣지 AI 플랫폼 등으로 적용 범위를 넓히면서 반도체 설계 현장에서 AI가 담당하는 역할도 점차 확대될 것으로 전망된다. 시높시스는 AI를 활용한 PPA 최적화에서 나아가 설계·검증 작업을 자율적으로 수행하는 자율형 워크플로우를 제공중이다. 케이던스 역시 AI 기반 설계공간 탐색과 PPA 최적화에 이어 여러 블록을 동시에 최적화하는 에이전틱 AI 설계 플랫폼을 선보였다. 삼성전자 역시 강화학습과 생성 알고리듬을 활용한 회로 설계 자동화와 여러 AI 에이전트가 설계 단계 간 결과를 주고받는 멀티 에이전트 워크플로우를 추진하고 있다. 업계에서는 반도체 설계가 복잡해지고 개발 기간 단축에 대한 요구가 커지면서 AI의 역할이 더욱 확대될 것으로 보고 있다. 특히 상품화 전 가장 많은 시간이 필요한 검증 과정을 자동화해 개발 시간을 단축할 수 있게 됐다.

2026.10.01 14:20권봉석 기자

AI 시대, HR의 본질과 가치는 어디에 있는가

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다.[편집자 주] 가끔 다른 부서를 방문해 보면 직원들의 모니터에 챗GPT가 켜져 있는 모습을 어렵지 않게 발견한다. 필자 역시 업무 과정에서 이를 활용하고 있는데, 다른 직무의 구성원들이 같은 도구를 사용하는 모습을 접할 때면 묘한 동질감과 공감대를 느끼곤 한다. 이제 AI는 조직 전반에 걸쳐 업무 과정 속에 빠르게 스며들어 더 나은 성과를 만들어내는 '디지털 동료'가 됐다는 사실을 실감하게 된다. 이처럼 AI 활용이 일상이 되면서 우리의 관심은 자연스럽게 '사용하느냐'에서 '어떻게 활용하느냐'로 이동하고 있다. 이제 AI는 업무 효율과 결과의 완성도를 높이는 협업 파트너로 인식되기 시작했으며, 이런 변화는 개인의 업무 습관을 넘어 조직 전체의 일하는 방식까지 서서히 바꾸고 있다. 일하는 방식의 변화는 결국 사람의 태도와 행동 방식의 변화를 의미한다. 환경이 달라지면 행동이 달라지고, 행동이 달라지면 일에 대한 생각과 기준, 동기 역시 함께 변한다. 과거에는 일을 '얼마나 빠르고 많이 처리했는지'가 중요했다. 그러나 지금은 '문제가 무엇인지 정확히 정의하고, AI와 동료의 강점을 어떻게 조합해 더 나은 결과를 만들어 내는지'가 더욱 중요해지고 있다. 속도와 양의 시대에서, 이해와 협력의 시대로 이동하고 있는 것이다. 이러한 변화는 HR의 역할에도 새로운 질문을 던진다. 이제 HR은 제도와 교육을 기획·운영하는 관리 기능에만 머물 수 없다. 변화하는 환경 속에서 구성원들이 무엇에 동기를 느끼는지, 어떤 방향으로 성장하고자 하는지, 그리고 새로운 협업 방식에 어떻게 적응하도록 도울 것인지를 설계하는 역할이 점점 더 중요해지고 있다. AI 도입이 확대되고 보편화될수록 조직이 실제로 마주하는 과제는 기술 그 자체가 아니다. 달라진 역할에 대한 혼란, 협업 방식의 변화, 공정성과 신뢰에 대한 고민처럼 '사람의 문제'가 더 크게 등장한다. 그리고 이 문제는 기술이 아니라 사람 중심의 접근을 통해서만 해결될 수 있다. 그래서 지금 HR이 주목해야 할 핵심은 '소프트 스킬'이다. 소프트 스킬이란 특정 기술을 다루는 능력이 아니라, 사람과 사람 사이에서 일의 방향을 맞추고 협력을 이끌어 내는 힘을 의미한다. 예를 들어 ▲상대의 상황을 이해하고 공감하는 능력 ▲변화의 이유를 납득할 수 있도록 설명하는 능력 ▲서로 다른 생각과 세대를 연결해 신뢰를 만드는 능력 등이 여기에 해당한다. AI가 반복적이고 기술적인 업무를 빠르게 수행할수록, 사람에게 남는 일은 단순 실행이 아니라 의미를 해석하고 관계를 조율하는 역할이 된다. 결국 조직의 경쟁력은 AI 자체에서 나오지 않는다. 그 기술을 이해하고 받아들이며, 협력을 통해 성과로 연결해 내는 사람의 힘에서 비롯된다. 이제 HR의 역할은 사람을 관리하는 기능이 아니라, 사람들이 변화 속에서도 방향을 잃지 않도록 돕는 '설계자'에 가깝다. 새로운 기술을 배우도록 격려하고, 서로 다른 직무와 세대가 공통의 언어로 협력하게 만들며, 변화 속에서도 조직에 대한 신뢰를 유지하도록 돕는 일. 이것이 앞으로 HR이 수행해야 할 가장 중요한 역할이다. AI 시대에 HR의 존재 이유는 아이러니하게도 더욱 '사람다운 것'을 다루는 데 있다. 기술이 발전할수록 조직은 더 많은 시스템이 아니라, 더 깊은 이해와 더 나은 관계, 그리고 더 설득력 있는 소통을 필요로 한다. AI 활용이 조직 전반으로 확산될수록 HR의 역할은 줄어드는 것이 아니라, 오히려 더 복잡해지고 더 중요해지고 있다. 따라서 앞으로 HR 담당자들에게 필요한 역량은 단순한 제도 이해나 노동법 지식에만 머물지 않는다. ▲데이터를 읽는 능력만큼이나 사람의 감정을 이해하는 능력이 ▲정책을 설명하는 능력만큼이나 변화를 설득하는 능력이 ▲교육을 기획하는 능력만큼이나 학습 동기를 이끌어 내는 능력이 중요해지고 있다. 기술이 조직을 빠르게 바꿀수록, 그 변화를 사람에게 연결하는 역할은 결국 HR이 맡게 되기 때문이다. AI 시대에 HR의 본질은 변하지 않는다. 오히려 더욱 선명해진다. 기술이 아닌 사람을 이해하고, 사람을 연결하며, 사람이 변화를 자신의 성장으로 받아들이도록 돕는 일. 바로 그 지점에서 HR의 가치가 다시 시작된다.

2026.02.24 08:00이의현 컬럼니스트

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