회로 기판 혁명: 하드웨어 설계를 수주에서 수분으로 단축하려는 스타트업의 과감한 시도
인덱스 벤처스, 물리 기반 AI가 전자 제품의 최대 병목 현상을 해소하고 전투기부터 스마트폰에 이르는 경쟁의 판도를 바꿀 것이라며 2,500만 달러 베팅
하드웨어 개발에서 속도는 단순히 중요한 것을 넘어 전부라고 할 수 있습니다. 3개월의 지연은 수십억 달러 규모의 방위 산업 계약을 경쟁사에 빼앗기는 결과를 초래할 수 있습니다. 이 중요한 경쟁의 한가운데에는 인쇄회로기판(PCB)이라는 예상치 못한 '악당'이 있습니다. 이 얇고 녹색을 띠는 판은 자동차와 위성부터 스마트폰에 이르기까지 모든 것에 전력을 공급합니다. 하지만 이를 설계하는 데는 여전히 몇 주간의 지루한 작업이 필요하며, 주로 소수의 고참 엔지니어들이 전담하고 있습니다.
로스앤젤레스의 스타트업 퀼터(Quilter)는 이러한 병목 현상을 해결할 수 있다고 생각합니다. 2025년 10월 8일, 퀼터는 인덱스 벤처스가 주도한 시리즈 B 펀딩으로 2,500만 달러를 유치했다고 발표했습니다. 인덱스 벤처스의 파트너인 니나 아차디안(Nina Achadjian)도 퀼터 이사회에 합류할 예정입니다. 이번 투자는 중요한 시점에 이루어졌습니다. 포춘 500대 항공우주, 방위 산업, 소비자 기술 대기업들(총 가치 5천억 달러 이상)은 이미 퀼터의 기술을 자신들의 작업 흐름에 적용하며, 속도가 곧 생존이라는 데 베팅하고 있습니다.
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몇 시간이 모여 몇 달이 될 때
그렇다면 왜 PCB 설계에 이렇게 오랜 시간이 걸릴까요? 문제는 물리학에 있습니다. 보드는 수천 개의 전기 신호를 처리해야 하며, 각 신호는 열, 간섭, 심지어 아주 미세한 설계 변경에도 영향을 받습니다. 단 1밀리미터라도 잘못 배치된 트레이스는 최종 테스트 중에만 나타나는 전자기적 오류를 유발하여, 수개월의 진행 상황을 무용지물로 만들 수 있습니다.
퀼터의 CEO이자 창립자인 세르기 네스테렌코(Sergiy Nesterenko)는 회사가 이미 상상할 수 있는 가장 혹독한 테스트 환경 중 하나인 우주 비행 분야에서 자신들의 기술을 입증했다고 말했습니다. 그는 "선도적인 방위 산업체들이 퀼터가 설계한 보드를 인증 테스트에서 사용하고 있으며, 여기서는 실패란 선택지가 될 수 없다"고 덧붙였습니다. 퀼터는 자신들의 기술이 보드 설계 주기를 수주에서 수분으로 단축할 수 있다고 주장합니다. 만약 이것이 사실이라면, PCB 설계는 엔지니어들이 즉각적이고 풍부하게 활용할 수 있는 것으로 변모하여 혁신 경제를 새롭게 쓸 것입니다.
한편, 숙련된 PCB 설계자는 희귀한 인력이 되어가고 있습니다. 전기차, 첨단 방위 시스템, 소비자 가전제품으로 인해 수요가 폭발적으로 증가하는 와중에 많은 숙련자들이 은퇴하고 있습니다. 이러한 인력 부족은 궁극적인 병목 현상으로 작용하여, 다른 엔지니어링 팀들이 기다리는 동안 프로젝트를 지연시키고 있습니다.
추측이 아닌 물리학으로 설계하기
오늘날 대부분의 설계 도구는 프로세스의 일부만을 자동화합니다. 이들은 규칙을 따르고, 레이아웃을 생성한 다음, 엔지니어들에게 끝없는 시뮬레이션과 수정을 강요합니다. 퀼터의 시스템은 이러한 방식을 완전히 뒤집습니다. 인간의 설계 패턴을 모방하는 대신, 전자기학, 열역학, 신호 전파와 같은 물리학적 1차 원리에 의존하여 모든 트레이스를 실시간으로 안내합니다.
이는 마치 난기류가 비행 경로를 이탈하게 한 후에야 문제를 알아채기를 바라는 대신, 비행 제어 장치에 물리학 법칙이 내장된 항공기를 조종하는 것과 같다고 생각할 수 있습니다. 퀼터는 라우팅 중에 제약 조건을 강제 적용함으로써 오류가 발생하기 전에 미리 방지하는 것을 목표로 합니다.
초기 징후는 유망해 보입니다. 한 글로벌 자동차 부품 공급업체는 테스트 주기를 수주에서 며칠로 단축했다고 밝혔습니다. 한 전자 부품 유통업체는 통상 수일이 걸리던 보드 크기 연구를 수시간 만에 완료했습니다.
경쟁사들도 기회를 엿보고 있다
물론 퀼터만이 유일한 기업은 아닙니다. 케이던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems)와 같은 거대 기업들은 이미 물리 기반 AI 플랫폼을 자랑하고 있습니다. 딥PCB(DeepPCB)와 서킷 마인드(Circuit Mind)와 같은 스타트업들도 각자의 자동화 솔루션을 내놓고 있습니다. 문제는 이러한 분야가 존재하는지 여부가 아니라, 가장 복잡한 하드웨어에서 일관성 있고 생산 등급의 결과를 누가 제공할 수 있는가입니다.
인덱스 벤처스의 아차디안은 퀼터의 물리 우선 접근 방식이 업계에 필요한 도약이 될 수 있다고 믿습니다. 그녀는 "세르기와 그의 팀은 하드웨어 설계에 있어 혁신적인 변화를 제공하고 있습니다"라며, "이는 핵심 산업 전반의 혁신을 재편할 수 있는 세대적인 기회입니다"라고 말했습니다.
시장 또한 동의하는 것으로 보입니다. 퀼터는 총합 8조 달러 이상의 가치를 가진 OEM 및 1차 협력사들과 활발히 논의 중이라고 보고했습니다. 이는 PCB 자동화가 더 이상 실험적인 단계가 아니라 필수적인 요소가 되고 있다는 신호입니다.
어떤 기업은 성공하고, 어떤 기업은 실패하는 이유
퀼터의 도구를 도입하는 것은 단순히 연결하는 것만큼 쉽지 않습니다. 제약 조건 설정(Constraint capture)이 성패를 좌우하는 요소입니다. 팀이 시스템에 부실하거나 불완전한 규칙을 입력하면, 결과는 인상적으로 보일지라도 실제로는 실패합니다. 성공하는 기업들은 열 허용 오차부터 라우팅 경로에 이르는 모든 제약 조건 라이브러리를 살아있는, 신중하게 관리되는 자산으로 취급합니다.
항공우주 및 자동차 산업과 같은 분야는 추가적인 장애물이 있습니다. 인증 규정은 투명성, 문서화된 근거, 그리고 재현 가능한 결과를 요구합니다. "AI가 그렇게 결정했습니다"는 감사(audit)를 통과할 수 없습니다. 이는 퀼터가 상세한 로그, 재현성, 그리고 규정 준수 준비가 된 보고서를 제공해야 함을 의미합니다.
통합 또한 또 다른 골칫거리가 될 수 있습니다. 설계 라이브러리, 제조 규칙 및 스택업(stackup) 모델이 완벽하게 일치하는 경우는 드뭅니다. 성공적으로 도입하는 기업들은 종종 전체 팀을 할애하고 강력한 경영진의 지원을 받아 프로세스를 원활하게 만듭니다.
그리고 방위 산업이나 자동차 분야에서는 데이터 보안이 절대적으로 중요합니다. 많은 프로그램들이 클라우드 우선 도구를 전면 거부하기 때문에, 제공업체는 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해야 합니다. 이는 퀼터의 도입 속도를 늦출 수 있지만, 민감한 산업 분야에서 퀼터의 입지를 강화하는 요인이 될 수도 있습니다.
엔지니어링 팀 전반에 걸친 파급 효과
퀼터가 성공한다면, 엔지니어의 역할도 변할 것입니다. 고참 설계자들은 화면에서 트레이스를 끄는 데 시간을 덜 쓰고, 설계 규칙 설정, 스택업 정의, 결과 승인에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 주니어 엔지니어들은 도구 통합 및 제조 가능성에 집중할 수 있습니다. 이는 소프트웨어 엔지니어들이 로우 어셈블리 코드를 작성하는 것에서 프레임워크를 조율하는 방식으로 전환한 것과 다르지 않습니다.
하지만 하나의 병목 현상을 해결하면 또 다른 병목 현상이 드러나는 경우가 많습니다. 레이아웃 시간을 수주에서 수시간으로 단축하면, 병목 지점은 시제품 제작과 테스트로 옮겨갈 것입니다. 제조업체들은 속도를 맞추기 위해 AI 도구와 직접 통합해야 할 수도 있습니다. 품질 검사 및 동료 검토 또한 트레이스를 육안으로 확인하는 것에서 규칙을 검증하고 AI가 생성한 보고서를 해석하는 방식으로 진화해야 할 것입니다.
수익 모델에 대한 질문
그렇다면 퀼터는 어떻게 수익을 창출할까요? 회사는 자세한 내용을 공개하지 않았지만, 분석가들은 플랫폼 수수료와 보드 복잡도에 따른 사용량 기반 가격 책정의 혼합 형태를 예상하고 있습니다. 하지만 그 가치 제안은 인건비 절감이 아닙니다. 위험을 줄이고 마감 기한을 맞추는 데 있습니다.
한 고참 자동차 엔지니어링 매니저는 이렇게 말했습니다. "만약 퀼터가 우리의 인버터 보드를 3개월 더 빨리 시장에 출시하는 데 도움을 준다면, 그것은 10억 달러 규모의 계약을 따낼 수 있다는 의미일 수 있습니다. 이는 단순히 엔지니어링 시간의 문제가 아니라, 생존의 문제입니다."
앞으로의 전개
내년은 퀼터가 업계의 선두 주자가 될지 아니면 수많은 경쟁사 중 하나로 남을지를 결정짓는 해가 될 수 있습니다. 분석가들은 케이던스, 지멘스, 알티움과 같은 거대 기업들이 포트폴리오에 완전 자동화 기능을 추가하기를 열망하면서 최소 한 번의 인수 움직임이 있을 것으로 예상합니다.
구매자들은 또한 표준화된 벤치마크를 요구하고 있습니다. 주장에는 마케팅 자료가 아닌 증거가 필요할 것입니다. 공개 테스트 스위트가 격전지가 될 수 있으며, 기업들은 신호 무결성과 열 성능 결과를 공식적으로 입증해야 할 것입니다.
한편, 방위 산업 및 자동차 분야에 특화된 온프레미스 버전을 볼 수 있을 것으로 예상됩니다. 규정 준수 준비가 된 설명 가능성과 감사 추적은 속도만큼 중요해질 수 있습니다. 그리고 레이아웃이 가속화됨에 따라 제조업체들은 견적, 시제품 제작, 실험실 테스트 속도를 높여야 한다는 압박을 느끼게 될 것입니다. 그렇지 않으면 새로운 병목 현상이 될 위험을 감수해야 합니다.
전망
PCB 자동화 시장은 흥미로운 전환점에 서 있습니다. 직접적인 소프트웨어 시장은 수백억 달러에 불과할 수 있지만, 이 소프트웨어가 영향을 미치는 하드웨어 가치는 수조 달러에 이릅니다. 제약 조건 관리 및 워크플로우 통합을 확보하는 기업들이 가장 강력한 입지를 차지할 가능성이 높습니다.
장기적으로 이 분야는 코드 기반 설계에서 AI 레이아웃, 그리고 자동화된 제조 검사에 이르는 완전히 통합된 하드웨어 파이프라인으로 향할 것으로 보입니다. 고객을 하나의 생태계에 묶어두지 않고 이 모든 점을 연결하는 기업들이 승자가 될 것입니다.
한 가지는 분명합니다. 회로 기판 설계는 더 이상 그림자 속에 숨어 있는 느리고 전문가 중심의 작업이 아닙니다. 고속, 고위험의 개척지가 되고 있으며, 퀼터와 같은 스타트업들이 이 시장을 선점하기 위해 경쟁하고 있습니다.
투자 논지
| 카테고리 | 요약 |
|---|---|
| 회사 및 자금 조달 | 퀼터는 2,500만 달러의 시리즈 B 투자를 유치했습니다 (인덱스 벤처스). 1차 원리에 기반한 RL(강화 학습)로 훈련된 최초의 "완전 자율 물리 기반 PCB 레이아웃" 도구로 포지셔닝하며, 레이아웃 시간을 수주에서 수분으로 단축할 것을 약속합니다. 알티움, 케이던스, 지멘스 도구와 함께 바로 사용할 수 있습니다. |
| 시장 상황 및 근본 원인 | 기존 AI 도구(예: 케이던스 알레그로 X AI) 및 스타트업(서킷 마인드, 다이오드)으로 인해 해당 분야의 경쟁이 심화되고 있습니다. 이러한 추세는 다음 요인들에 의해 촉진됩니다: 1) PCB 레이아웃이 핵심 경로의 병목 현상이라는 점, 2) 숙련된 보드 설계자 부족, 3) RL과 EM/열 솔버의 실시간 결합을 가능하게 하는 기술적 변곡점. |
| 주요 차별점 | 차동 쌍, 열 등에서 배치/라우팅을 실시간으로 (사후가 아닌) 제약하는 **"물리 우선 RL"**을 주장합니다. 해자는 긴밀한 솔버 결합 + 정책 모델링입니다. 또한 기존 도구(알티움 등)와의 워크플로우 적합성으로 전환 마찰이 적습니다. |
| 경쟁 구도 | 케이던스 알레그로 X AI: 물리 기반 합성을 갖춘 강력한 기존 업체. 서킷 마인드: 회로도/BoM 합성 집중. 다이오드: 코드 우선 레이아웃. "자율성" 주장은 업계 전반의 특징이며, 진정한 경쟁은 복잡한 보드에서 감사(audit) 가능하고 인증 등급의 결과를 입증하는 것에 있습니다. |
| 장점 (가치) | • 주기 시간 단축: 수주에서 수시간/수분으로. • 오류 감소: 생성 중 제약 조건 강제로 재작업 감소. • 생산성 향상: 동일 인력으로 더 많은 설계 반복 가능. |
| 단점 (위험) | • 제약 조건 설정이 핵심 난관: 기업 규칙이 완벽하게 파악되지 않으면 엔터프라이즈 배포가 지연됩니다. • 인증 및 설명 가능성: "AI가 결정해서"는 감사를 통과할 수 없습니다. 자동차/항공우주 분야에는 결정론적 보고서와 추적성이 필요합니다. • 통합 부채: 라이브러리 정규화 및 DFM(제조 용이성 설계) 규칙 통합. • 보안 태세: 클라우드 전용 솔루션은 방위/자동차 분야에서 온프레미스/VPC에 비해 불리합니다. |
| 시장 규모 | • TAM (총 유효 시장): 수백억 달러(EDA 도구 + 서비스) 규모지만, 1조 달러 이상의 하드웨어 산업에 영향을 미칩니다. • SAM (서비스 가능 시장): 설계자 10명 이상이며 고속/규정 준수 요구사항을 가진 기업(방위, 자동차, 소비자 산업). • SOM (점유 가능 시장): 핵심 수직 산업의 주요 선도 기업. • 수익 상한: 순수 자율 모듈의 경우 연간 반복 매출(ARR) 약 1억~3억 달러. |
| 비즈니스 모델 및 시장 진출 전략 | 가격 책정: 좌석 + 작업 기반 사용료; 온프레미스/감사 팩에 대한 엔터프라이즈 추가 요금. 시장 진출: 공개된 측정 지표를 통해 복잡한 테스트 보드(DDR, SERDES)에 진입; 수직 산업별 버전 관리되는 정책 라이브러리 판매; DFM 인 더 루프를 위한 제조사/계약 제조사와의 파트너십 구축. |
| 해자 분석 | • 데이터: 독점적인 제약 조건 라이브러리 및 라우팅 트레이스 (고객이 보존을 허용하는 경우). • 엔진: 실시간 물리 커널 + RL 보상 형성. • 유통: 심층적인 통합 및 감사 아티팩트가 전환 비용을 발생시킵니다. • 순 해자: AI 모델보다는 프로세스 및 아티팩트에 더 가깝습니다. 기존 업체들도 빠르게 따라올 수 있습니다. |
| 핵심 실사 요구사항 | 1. 측정된 SI/PI/EMC 결과 및 시드 제어 반복성을 갖춘 복잡한 설계에 대한 하드보드 성능 비교. 2. 복잡한 정책이 어떻게 인코딩되고 재사용되는지 보여주는 제약 조건 설정 UX. 3. ISO 26262/DO-254 감사에 적합한 설명 가능성 팩. 4. 보안: 온프레미스/VPC 제공 및 SOC2/ISO 27001 준수. 5. 생산 예정 보드를 사용하는 엔터프라이즈 레퍼런스. |
| 최종 투자 사례 | 투자 논지: 퀼터가 복잡한 설계에서 감사(audit) 가능하고 인증 등급의 보드를 5~10배 더 빠르게 제공할 수 있다면, 연간 반복 매출(ARR) 1억 달러 이상 달성의 길이 열립니다. 필수 전제 조건: 루프 내 물리학 적용이 실제적이고 견고해야 합니다. 제약 조건 설정이 설계자에게 매력적이어야 합니다. 보안/규정 준수가 1차 협력업체의 엄격한 심사를 통과해야 합니다. 기존 업체와 비교하여 제3자 검증 벤치마크를 보유해야 합니다. **방어 가능한 경쟁 우위는 단순히 "AI"가 아니라, 감사 가능한 루프 내 물리학 적용 + 코드로서의 제약 조건 + 엔터프라이즈 통합에 있을 것입니다. |
참고: 이 기사는 현재의 산업 상황과 전문가의 견해를 반영합니다. 투자를 고려하는 독자는 항상 전문가의 조언을 구하고, 시장이 예측 불가능한 방식으로 변동할 수 있다는 점을 인지해야 합니다.