케이던스 디자인 시스템즈 Deutsche Bank 2026 Technology Conference
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훌륭합니다. 여러분, 도이체방크 제20회 연례 테크 컨퍼런스에 다시 오신 것을 환영합니다. 저는 지안마르코 콘티이고, 이곳에서 하드웨어 주식 리서치 부문을 총괄하고 있습니다. 오늘은 케이던스의 IR(투자자 관계) 책임자이신 리처드 구 님을 모시게 되어 기쁩니다. 시작하기 전에 간단히 세이프 하버 공지 말씀드리겠습니다. 오늘 논의에는 케이던스의 향후 사업 및 영업실적 전망을 포함한 미래예측진술이 포함됩니다. 각종 위험과 불확실성으로 인해 실제 결과는 오늘 논의에서 예상하거나 시사한 내용과 크게 달라질 수 있습니다. 리처드, 그럼 이제 이 부분은 정리됐으니, 참석하신 분들을 위해 상황을 좀 정리해 보겠습니다. 지난 30년 동안 EDA는 R&D 지출 증가율보다 몇 퍼센트포인트 더 빠르게 성장해 왔습니다.
그러다 갑자기—사실 갑작스럽다기보다는 지난 3~5년 사이에—하이퍼스케일러부터 대형 시스템 기업까지 많은 회사들이 맞춤형 ASIC과 맞춤형 설계를 하기 시작했습니다. 구조적으로 칩을 설계하는 주체가 어떻게 바뀌었는지, 그리고 그 안에서 오늘날 케이던스는 어떤 역할을 하고 있는지 말씀해 주실 수 있을까요?
초대해 주셔서 감사합니다, 지아니. 먼저 한 걸음 물러서서, 저희 이야기가 익숙하지 않으신 분들을 위해 케이던스를 간단히 소개드리겠습니다. 케이던스는 반도체 생태계에서 핵심적인 기반 플레이어입니다. 저희는 모든 칩 회사, 반도체 회사, 그리고 시스템 회사에 반도체 설계 툴을 제공합니다. 이 생태계에서 저희가 수행하는 역할은 없어서는 안 될 수준이라고 할 수 있습니다. 과거를 보면, 제 생각에 지난 10~15년 동안 업계를 형성해 온 큰 트렌드가 두 가지 있는데요, 지아니 말씀하신 질문과도 연결됩니다. 첫째는 반도체와 시스템 간의 융합 및 통합입니다. 이유는 많은 반도체 기업들이 시스템 기업이 되어 가고, 반대로 시스템 기업들도 반도체 기업이 되어 가고 있기 때문입니다. 하이퍼스케일러든 자율주행 차량 회사든, 혹은 이제는 자체 ASIC 칩을 설계하는 최전선의 다른 모델 회사들이든 마찬가지입니다.
이는 매우 반가운 변화라고 생각합니다. 왜냐하면 이것이 저희에게 의미하는 바는, 신규 진입자와 신규 고객, 그리고 설계 착수(design start) 측면에서 시장의 범위가 크게 확대될 뿐만 아니라(이는 언제나 저희 비즈니스에 매우 큰 순풍입니다), 동시에 그러한 설계들의 복합적인 복잡성도 점점 더 커진다는 뜻이기 때문입니다. 이 두 가지 축을 함께 놓고 보면, 앞으로 제가 보기에는 향후 10년, 15년 동안 끊임없이 회사에 매우 강력한 순풍이 될 것입니다. 첫째입니다. 다만 둘째 트렌드는, AI가 분명히 전체 반도체 생태계의 ‘터보차저’ 역할을 하고 있고, 캐던스는 이 전 과정에서 구조적 수혜자라는 점입니다.
저희는 주요 플레이어들이 AI 가속기를 설계할 수 있도록 EDA, IP, 하드웨어 시스템, 시스템 시뮬레이션 소프트웨어를 지원·공급할 뿐만 아니라, 고객이 생산성의 대폭적인 향상이라는 혜택을 누릴 수 있도록 저희 자체 툴에도 AI를 적용해 더 좋은 칩을 설계할 수 있게 하고 있습니다. 이 두 가지가 결합되면서, 저희 비즈니스에는 매우 강한 순풍이 불고 있다고 생각합니다. 가장 최근 2분기 실적이 그 점을 반영하고 있는 거죠. 모든 반도체 기업과 시스템 기업들이 혁신 로드맵 측면에서 투자를 더욱 강화하고 있다는 것이 분명히 보입니다. R&D 지출도 계속 증가하고 있는데, 이는 저희 비즈니스에 아주 좋은 선행지표입니다. 한편으로는, 저희 비즈니스가 가속화되고 있다고 말씀드릴 수 있습니다. 올해 저희는 19% 성장률로 성장하고 있고, 비(非)GAAP 기준 영업이익률은 44.25% 수준입니다.
‘룰 오브 40’을 이야기할 때, 저희는 올해 ‘룰 오브 60’을 넘길 것입니다. 아주 훌륭한 비즈니스이고, 캐던스는 장기 성장 기회를 포착하기에 좋은 위치에 있습니다.
네, 확실히 그렇게 보입니다. 그러면 에이전틱(agentic) AI 개발에 대해 조금만 더 풀어보면 좋겠습니다. 지난 11월에 칩스택(ChipStack)을 인수하셨죠. 3개월 만에 칩스택 AI 슈퍼 에이전트를 출시하셨는데, 이는 프런트엔드 설계 검증을 위한 업계 최초의 에이전틱 워크플로입니다. EDA를 면밀히 추적해 오지 않으신 분들을 위해 여쭙겠습니다. AI 에이전트가 칩의 일부를 설계하고 검증한다는 것은 실제로 어떤 의미인가요? 칩 설계 프로세스의 어떤 부분들이 다음 에이전틱 경쟁을 주도할 수 있을까요?
좋은 질문입니다. 저희는 칩스택에 대해 매우 기대가 크고, 지난 몇 달 동안 ‘Ready, Fire’로 출시한 다른 세 개의 슈퍼 에이전트에도 매우 고무되어 있습니다. 이들은 백엔드까지 포함해 칩 설계의 전체 스펙트럼을 아우르는데요, 아날로그 설계 풀 플로우 오케스트레이터인 베리스택(Veristack), 디지털 플로우를 구동하는 이노스택(Innostack), 그리고 패키징을 담당하는 아우라스택(Aurastack)이 포함됩니다. 좋습니다. 그 슈퍼 에이전트들을 통해 저희가 고객이 달성할 수 있도록 돕는 것은 생산성의 획기적인 개선입니다. 왜냐하면 고객들의 설계 과제를 생각해 보면, 모두가 혁신 로드맵에서 이루고자 하는 목표와, 실제로 확보할 수 있는 설계 인력의 규모라는 공급 측면 사이에 큰 불일치를 겪고 있기 때문입니다. 좋습니다. 향후 5~6년 동안 워크로드는 전혀 줄지 않고 계속 증가할 것입니다. 심지어 30~40배 수준까지 늘어나는 흐름입니다.
어떤 회사도 그렇게 많은 엔지니어를 채용하는 것은 절대 불가능합니다. 따라서 자동화된 EDA AI가 핵심 업무를 담당해 그 격차를 메워야 합니다. 이는 엄청난 기회입니다. 즉, 이러한 슈퍼 에이전트들은 프런트엔드 설계를 포함해, 일정한 인간 설계자 규모에 해당하는 역량을 갖추고 학습되게 됩니다. 칩스택을 예로 들어보겠습니다. 칩스택은 RTL 코드 생성, 설계 스펙을 기계 코드로 변환, 그리고 테스트벤치 생성까지 수행할 것입니다. 또한 시뮬레이션, 검증 등 많은 하부 EDA 툴을 호출해 실행하는데, 이는 지속적인 반복과 루프 형태의 프로세스입니다. 그 결과 인간 설계자들은 더 상위 수준의 업무로 해방되고, 더 많은 설계를 수행하면서 생산성이 크게 높아질 수 있습니다.
젠슨도 약 2개월 전 컴퓨텍스에서 언급했듯이, 칩스택에서 40배의 생산성 개선 효과를 보고 있다고 합니다. 기회는 막대합니다. 그리고 조니, 특히 설계 영역의 R&D 지출을 생각할 때도 중요한 포인트가 있습니다. 현재 EDA 지출은 어떤 큰 틀의 기준 연도로 보더라도 여전히 10%~11% 정도, 즉 10%대 초반 수준입니다. 지출의 대부분인 90%는 여전히 인적 설계자에 쓰이고 있습니다. 저희는 앞으로 확실히, 그리고 되돌릴 수 없는 흐름으로 지출이 점점 더 툴과 자동화 쪽으로 이동할 것이라고 보고 있으며, 이는 장기적으로 저희 사업에 매우 긍정적입니다.
네. 여기에는 분명한 생산성 측면의 이점이 있습니다. 그 부분을 조금 더 말씀해 주실 수 있을까요? 예를 들어 생산성이 10배가 된다면, 상업적으로 카던스는 그 가치의 ‘공정한 몫’을 어떻게 확보하나요? 전통적으로 좌석(Seat) 기반과 프로젝트 기반 R&D의 혼합으로 구축돼 온 비즈니스 모델에서, 에이전틱 AI가 어떤 변화를 가져온다고 봐야 할까요? 에이전트 스택이 하이퍼스케일러처럼 칩 설계자 팀은 없지만 맞춤형 설계를 하고 싶어 하는 기업들에게도 문을 열어줄 수 있을까요?
좋은 질문입니다. 수익화 관점에서 저희가 슈퍼 에이전트를 수익화하는 방식은 세 가지 축을 통해서입니다. 첫째로, 이 에이전트들은 인간 설계자를 대체하는 대리자 역할을 합니다. 저희는 그린필드 영역을 공략하고 있습니다. 저희에게는 완전히 새로운 그린필드 시장입니다. 저희가 하려는 것은 이 네 개 슈퍼 에이전트에 대해 별도의 프라이스북(가격표)을 만들고, 가격은 인간 설계자의 역량에 상응하는 수준으로 책정하는 것입니다. 가치는 수만 달러 수준이 될 것입니다. 고객이 해당 슈퍼 에이전트에 대해 정해진 작업량을 초과하거나 넘어서는 경우에는, 당연히 토큰과 추가 사용량 기준으로 추가 사용(소비)에 대해 과금하고자 합니다. 또 하나의 좋은 경로, 즉 세 번째 수익화 축은 기저 툴을 호출하고 인보크(invoke)하는 부분입니다.
그리고 이 에이전트들을 떠올려 보시면, 이들은 인간이 아니잖아요? 여러분과 저처럼 80시간씩 잠을 잘 필요도 없습니다.
네. 인간 설계자가 할 수 있는 것보다 훨씬 더 철저하고 더 큰 범위로 탐색할 수 있게 될 겁니다.
즉, 저희의 전통적인 EDA 모델, EDA 수익화 모델에서 보여온 것처럼 사용량 기반 과금(pay-as-you-use)이 훨씬 더 커진다는 의미입니다. 질문하신 두 번째 포인트인 신규 진입자에게 어떤 의미가 있느냐로 넘어가면요.
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