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[IT뉴스]KAIST 김정호 교수, “미래의 반도체 설계, AI 비서 100개 거느리고 하게 될 것”

온카뱅크관리자

2026-11-11 15:17:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">11일 테라랩 AI 에이전트 데이</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KmZlgjOc19">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1b826bef5ce6378af092d54e60da51ed2c82987bca0e27d3f49b5edcbd0bca23" dmcf-pid="9s5SaAIkXK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김정호 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/chosun/20261111151542569tqan.jpg" data-org-width="426" dmcf-mid="8uJxUz8B5E" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/chosun/20261111151542569tqan.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김정호 교수
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="120faecfe3e5e723a6a0f6693e63fc7af33a9c44a655b9ffa95108189179aac5" dmcf-pid="2O1vNcCEHb" dmcf-ptype="general">“앞으로는 반도체를 설계할 때 사람 엔지니어 한 명이 100여 개의 인공지능(AI) 에이전트를 거느리며 일하게 될 겁니다.”</p>
          <p contents-hash="f1c04e12d4860b0b5b622180a7a732c5ef74b1a7b56daff37e6046f7740f2a93" dmcf-pid="VSpGErTs5B" dmcf-ptype="general">김정호 KAIST 전기 및 전자공학부 교수가 11일 온라인 행사 ‘테라랩 AI 에이전트 데이’를 열고 기조 발표에서 한 말이다. 김 교수는 HBM(고대역폭 메모리)의 핵심 개념과 기본 구조를 제안한 인물로 꼽힌다. 그가 이끄는 KAIST 테라랩은 HBM을 설계해 국내 기업들이 HBM 사업을 시작할 수 있게 도왔다는 평가를 받고 있다. 현재는 HBF(고대역폭 플래시 메모리) 기술 관련 연구를 진행하고 있다.</p>
          <p contents-hash="f0bef22bc877c8e7f935653be69b57d0378fc6e4fb416a4f6760ac6d0ed2b79f" dmcf-pid="fvUHDmyOYq" dmcf-ptype="general">테라랩은 이날 자체 개발 중인 인공지능 비서(테라 AI 에이전트)를 소개하고, 이를 실제 반도체 설계 및 연구에 적용하는 사례를 공개했다. 김 교수는 “지금까지는 인간이 AI 에이전트를 활용해 반도체를 설계하고 실험했지만, 미래엔 AI 에이전트가 반도체 공정 전반을 맡을 것”이라고도 했다. 반도체 설계는 갈수록 복잡하고 어려워지는데, 우수한 엔지니어 인력은 부족하다는 것이다. 김 교수는 “이 같은 산업적 한계는 AI 에이전트를 활용해 뛰어넘을 수 있다”면서 “앞으로 AI 에이전트가 우수해지면 반도체 설계부터 공정 전체를 AI가 맡게 될 것”이라고도 했다.</p>
          <p contents-hash="193cc8a0e49c7e707ea6715d008a0aed0699b9ad65d88417d8c8144c869db43a" dmcf-pid="4TuXwsWIXz" dmcf-ptype="general">테라랩 연구팀은 이에 전문 AI 에이전트 100개를 하나의 ‘수퍼 에이전트’로 연결하는 시스템을 구상하고 있다. 각각의 AI가 설계, 성능 분석, 발열 관리 같은 분야를 나눠서 맡고, 그 위의 수퍼 에이전트가 전체 작업을 총괄하고 조율하는 방식이다. 다만 최종 판단은 인간 엔지니어가 하게 된다. 김 교수는 “이 같은 시스템을 개발, 2027년 말까진 일부 기능을 시연하는 것을 목표로 하고 있다”고 했다.</p>
          <p contents-hash="cc0018166115eee489ba5f921f6fcb7edda0b31f788ee93d8400677675197de5" dmcf-pid="8y7ZrOYCG7" dmcf-ptype="general">이날 연구원과 학생들이 실제 반도체 연구에 AI 에이전트를 활용하는 과정도 선보였다. 한 학생이 반도체 설계 조건을 분석하면서 AI에 “성능 시험 결과를 보여달라”고 명령하자, AI 에이전트는 금세 성능 시험 결과를 뽑아냈다. 예전엔 성능 시험 결과를 얻으려고 프로그램을 다시 돌려야 했지만, AI 에이전트를 활용하면 그럴 필요가 없다는 것이다. 김 교수는 “앞으로 AI 에이전트를 어떻게 활용하느냐가 10년 뒤 반도체 기업들의 생명을 좌우할 것”이라고 했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5e2df5b4d055d90a582eb9842a012ed2463d2b32c0f5d63b9f0c360eda3ea0fb" dmcf-pid="6Wz5mIGh5u" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="테라랩이 제안한 차세대 반도체 uHBM의 구조. GPU 위에 메모리를 쌓고, 맨 위에 열을 식히는 방열판을 붙인 형태다. 데이터가 오가는 길은 넓어지고 열은 더 잘 빠지도록 설계했다. /KAIST 테라랩" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/chosun/20261111151543901fbxk.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="bglExejJY2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/chosun/20261111151543901fbxk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            테라랩이 제안한 차세대 반도체 uHBM의 구조. GPU 위에 메모리를 쌓고, 맨 위에 열을 식히는 방열판을 붙인 형태다. 데이터가 오가는 길은 넓어지고 열은 더 잘 빠지도록 설계했다. /KAIST 테라랩
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="253965d4592d6e98d8d2777a28e055b9ef7500f02adacb97c99ca9a25ff14492" dmcf-pid="PYq1sCHl1U" dmcf-ptype="general">테라랩은 이날 차세대 메모리 구조 ‘tHBM’과 ‘tHBF’, ‘uHBM’도 함께 제안했다. tHBM은 메모리 칩(D램)을 층층이 쌓은 탑 꼭대기에 작은 계산 칩과 임시 저장 공간(캐시)을 얹은 구조다. 간단한 계산은 그래픽처리장치(GPU)까지 보내지 않고 메모리 안에서 바로 끝낸다. 데이터가 오가는 거리가 짧아지니 속도가 빨라지고 전기도 덜 소모한다.</p>
          <p contents-hash="4b41f026e27c892868149592177c8cd0cbc26ae0f19b15f5041d2fbcca988980" dmcf-pid="QGBtOhXSZp" dmcf-ptype="general">tHBF는 같은 아이디어를 HBF에 적용한 것이다. HBF는 D램 대신 낸드플래시를 층층이 쌓은 장기 저장 메모리다. D램보다 속도는 느리지만, 같은 크기에 10배가량 많은 데이터를 담을 수 있다. 이 HBF 탑 위에도 계산 칩과 임시 저장 공간을 얹어, 많은 데이터를 담으면서 간단한 계산까지 직접 처리하게 했다. uHBM은 아예 GPU 위에 메모리를 쌓고, 맨 위에 열을 식히는 방열판을 붙인 형태다. 데이터가 오가는 길은 넓어지고 열은 더 잘 빠지도록 설계했다.</p>
          <p contents-hash="691c9356c34b50940720b46b66f798ad32a8c2830376f1141b01122796e5f5ef" dmcf-pid="xHbFIlZvX0" dmcf-ptype="general">테라 랩 연구팀은 “앞으로 tHBM과 tHBF를 GPU 바로 옆에 나란히 붙인 방식이 대세가 될 것”이라면서 “이를 통해 한 번에 담을 수 있는 데이터 양도, 데이터를 주고 받는 속도도 함께 늘릴 수 있다”고 했다.</p>
         </section> 
        </div> 
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