반도체 산업에서 인공지능(AI)의 역할이 조금씩 달라지고 있다.
몇 년 전까지만 해도 AI와 반도체의 관계를 이야기할 때 가장 먼저 떠오른 것은 AI를 실행하기 위한 반도체였다. GPU와 HBM 같은 고성능 반도체가 대규모 AI 모델을 처리하는 핵심 부품으로 주목받으면서 AI와 반도체 산업은 서로 떼어놓기 어려운 관계가 됐다.
그런데 최근에는 또 다른 변화가 나타나고 있다.
AI가 반도체를 만드는 과정에도 활용되기 시작한 것이다.
반도체 설계와 검증 과정에서 AI 코딩 도구를 활용해 테스트 코드를 만들거나 반복적인 개발 작업을 지원하는 방식이다. 특히 Anthropic의 Claude Code가 소프트웨어 개발을 넘어 반도체 엔지니어링 분야의 활용 사례를 공개하면서 이 흐름에 대한 관심도 커지고 있다.
삼성전자 역시 2026년부터 회사 업무 전반에서 생성형 AI 활용을 확대하고 있다. 삼성전자는 공식 발표를 통해 ChatGPT, Gemini, Claude 등 외부 생성형 AI 서비스를 업무에 도입하고 AI 중심으로 일하는 방식을 바꾸겠다고 밝혔다.
최근에는 삼성전자 시스템LSI 사업부가 Claude Code를 반도체 설계·검증 업무에 활용하고 있다는 보도도 나왔다.
삼성전자 시스템LSI사업부의 Claude Code 활용과 관련해 조선비즈는 특정 고객 맞춤형 SoC 검증 작업에서 한 달 이상 걸릴 것으로 예상됐던 업무가 이틀 만에 완료된 사례를 보도했다. 다만 이는 특정 업무에 대한 사례이며, 삼성전자 전체 반도체 개발 기간이 같은 비율로 단축됐다는 의미는 아니다.
그렇다면 AI 코딩 도구는 반도체 개발에서 정확히 어떤 역할을 할 수 있을까?
그리고 왜 반도체처럼 높은 정확성이 요구되는 산업에서 AI의 활용이 주목받는 것일까?
1. 반도체 개발에서 AI가 주목받는 이유
반도체 하나가 완성되기까지는 생각보다 많은 단계가 필요하다.
회로 구조를 설계하고 필요한 기능을 구현한 뒤, 실제로 의도한 대로 동작하는지 여러 조건에서 검증해야 한다.
특히 시스템반도체처럼 기능이 복잡해질수록 검증의 중요성은 커진다.
설계자가 만든 회로가 정상적으로 작동하는지 확인하기 위해 다양한 테스트를 수행해야 하고, 오류가 발견되면 원인을 분석한 뒤 다시 수정하고 테스트해야 한다.
이 과정에서 반복적으로 등장하는 업무가 있다.
예를 들어 테스트 코드를 작성하고 실행하거나, 결과를 분석하고 오류가 발생한 부분을 찾아내는 작업이다.
이런 업무는 전문적인 지식이 필요한 동시에 반복적인 성격도 가지고 있다.
AI 코딩 도구가 주목받는 이유도 여기에 있다.
AI가 개발자의 모든 판단을 대신하는 것이 아니라 반복적인 코딩과 테스트 업무를 지원해 엔지니어가 더 중요한 판단에 집중하도록 돕는 것이다.
2. Claude Code는 단순한 코드 자동완성 도구와 다르다
AI 코딩 도구라고 하면 코드 한두 줄을 자동으로 작성해주는 기능을 떠올리기 쉽다.
하지만 최근의 AI 코딩 에이전트는 활용 방식이 조금 다르다.
Anthropic은 Claude Code를 개발자가 코드베이스와 상호작용하면서 여러 단계의 작업을 수행할 수 있는 도구로 설명하고 있다.
특히 Anthropic이 2026년 3월 공개한 ‘Claude Code for Semiconductor Teams’ 자료는 반도체 엔지니어를 대상으로 설계, 검증, 물리 구현 등의 업무에 AI 코딩 도구를 활용하는 방식을 소개한다.
여기서 눈여겨볼 부분은 project-level task execution, 즉 한 줄의 코드 자동완성을 넘어 프로젝트 단위의 작업을 수행하는 방식이다.
예를 들어 개발자가 필요한 작업을 설명하면 AI가 관련 파일을 확인하고 코드를 작성한 뒤 테스트를 실행하는 식으로 여러 단계를 연결할 수 있다.
물론 이것이 AI가 반도체 설계 전체를 독립적으로 수행한다는 뜻은 아니다.
중요한 설계 판단과 결과 검증은 여전히 전문 엔지니어의 역할이다.
3. 반도체에서는 ‘설계’만큼 ‘검증’이 중요하다
반도체 개발에서 AI 활용을 이해하려면 검증이라는 과정을 먼저 알아둘 필요가 있다.
검증은 쉽게 말해 설계된 반도체가 의도한 대로 작동하는지 확인하는 과정이다.
예를 들어 특정 조건에서 데이터를 입력했을 때 예상한 결과가 나오는지 확인하거나 여러 기능이 동시에 작동할 때 문제가 없는지 테스트할 수 있다.
문제는 반도체가 복잡해질수록 확인해야 할 조건도 많아진다는 것이다.
엔지니어는 테스트 코드를 작성하고 실행한 다음 결과를 확인한다. 문제가 발견되면 다시 코드를 수정하고 테스트를 반복한다.
Anthropic이 2026년 7월 공개한 UST 사례에서도 비슷한 구조가 소개됐다.
UST는 반도체와 자동차, 제조, 통신 등 다양한 산업의 엔지니어링 환경을 구축하는 기업인데, Anthropic은 UST가 Claude를 활용해 칩 설계 검증과 검증 자동화를 지원하는 사례를 공개했다.
특히 Claude Code가 회로도와 핀 정보를 읽고 테스트를 작성하고 실행하는 방식이 소개됐다.
이 사례가 보여주는 것은 AI가 반도체 개발에서 단순한 문서 작성 도구가 아니라 테스트와 검증 과정에 직접 연결될 수 있다는 가능성이다.
4. 삼성전자 사례가 관심을 받은 이유
최근 삼성전자 시스템LSI 사업부의 Claude Code 활용 사례가 주목받은 것도 같은 맥락이다.
2026년 8월 공개된 조선비즈 외부보도에 따르면 삼성전자 시스템LSI 사업부는 올해 5월부터 Claude Code를 반도체 설계·검증 업무에 활용하기 시작했다.
특정 고객 맞춤형 SoC 검증 작업에서 기존에는 한 달 이상이 걸릴 것으로 예상됐던 작업을 이틀 만에 완료했다는 사례도 보도됐다.
이 숫자는 상당히 인상적으로 보인다.
하지만 여기서 주의할 필요가 있다.
“삼성전자가 반도체 개발 기간을 한 달에서 이틀로 줄였다”라고 해석하면 정확하지 않다.
보도된 내용은 특정 작업에 대한 사례이기 때문이다.
반도체 개발에는 설계, 검증, 물리 구현, 제조 등 다양한 과정이 존재하며 하나의 검증 작업이 빨라졌다고 해서 전체 개발 기간이 동일한 비율로 줄어드는 것은 아니다.
따라서 이 사례에서 더 중요한 것은 ‘15배’라는 숫자보다 AI 코딩 도구가 실제 반도체 엔지니어링 업무에 활용되고 있다는 사실이다.
5. 삼성전자는 왜 AI를 업무에 적극적으로 도입하고 있을까?
삼성전자는 2026년 6월 공식 발표에서 외부 생성형 AI를 업무에 도입한다고 밝혔다.
DX부문 임직원은 ChatGPT, Gemini, Claude를 업무 목적에 따라 활용할 수 있게 됐으며, 삼성전자는 이를 단순한 AI 도구 도입이 아니라 일하는 방식 자체를 바꾸는 AI 전환(AX)의 일부로 설명했다.
삼성은 또 다른 공식 발표에서 연구개발부터 생산, 마케팅, 지원 업무까지 다양한 영역에 AI를 적용하겠다는 방향을 제시했다.
이런 흐름을 고려하면 시스템LSI의 AI 코딩 도구 활용은 갑자기 등장한 별개의 움직임이라기보다 삼성 내부에서 AI를 업무 과정에 적극적으로 적용하려는 흐름의 한 사례로 볼 수 있다.
다만 전사적인 AI 도입과 특정 사업부의 실제 활용 사례는 구분해야 한다.
삼성전자가 Claude를 업무에 도입했다고 해서 모든 반도체 개발 과정이 Claude로 자동화된다는 의미는 아니다.
각 조직과 업무에 따라 AI의 활용 범위는 달라질 수 있다.
6. AI가 반도체 개발에서 할 수 있는 일
그렇다면 실제 개발 과정에서 AI는 어떤 업무를 도울 수 있을까?
대표적으로 다음과 같은 영역을 생각할 수 있다.
테스트 코드 작성
개발자가 테스트 목적과 조건을 설명하면 AI가 코드 초안을 만드는 데 도움을 줄 수 있다.
테스트 시나리오 구성
특정 조건에서 발생할 수 있는 상황을 정리하고 여러 테스트 케이스를 만드는 작업을 지원할 수 있다.
코드 분석
기존 코드의 구조를 분석하거나 반복되는 부분을 찾는 데 활용할 수 있다.
오류 분석 지원
테스트 과정에서 발생한 오류 메시지와 결과를 분석해 문제의 원인을 찾는 데 도움을 줄 수 있다.
반복 작업 자동화
개발자가 반복적으로 수행하던 파일 확인, 코드 수정, 테스트 실행 등의 작업을 연결하는 데 활용할 수 있다.
이런 작업을 AI가 지원하면 엔지니어는 단순히 코드를 입력하는 데 사용하는 시간을 줄이고 문제 정의와 결과 검증에 더 많은 시간을 사용할 수 있다.
7. 그렇다면 AI가 반도체 엔지니어를 대체할까?
현재 상황만 놓고 보면 그렇게 단순하게 판단하기 어렵다.
오히려 반도체 개발에서는 AI가 활용될수록 전문가의 검증 능력이 중요해질 가능성이 있다.
AI가 코드를 만들어냈다고 해서 그 코드가 기술적으로 올바르다는 보장은 없기 때문이다.
문법적으로 정상적으로 실행되는 코드와 실제 반도체 설계 의도에 맞는 코드는 서로 다른 문제다.
특히 반도체에서는 테스트 자체가 잘못 만들어졌다면 문제가 있는 설계를 정상이라고 판단할 위험도 있다.
그래서 AI가 작성한 코드는 결국 사람이 확인해야 한다.
Anthropic이 공개한 Claude Code 관련 연구에서도 사람이 무엇을 해야 하는지 계획하고 AI가 실행 과정의 상당 부분을 담당하는 형태의 협업이 관찰됐다. 또한 사용자의 전문성이 높을수록 세션에서 AI가 수행하는 작업량이 늘어나는 경향이 확인됐다.
이런 결과는 AI 시대에 전문가의 역할이 사라진다기보다 전문가가 AI에게 얼마나 정확하게 작업을 지시하고 결과를 검증할 수 있는지가 중요해질 수 있다는 점을 보여준다.
8. AI가 만든 코드도 결국 검증해야 한다
AI 코딩 도구를 사용할 때 가장 중요한 원칙 중 하나는 생성된 결과를 그대로 신뢰하지 않는 것이다.
특히 반도체처럼 오류 비용이 큰 산업에서는 더욱 그렇다.
예를 들어 AI가 테스트 코드를 작성했다고 하자.
코드가 정상적으로 실행되더라도 테스트 조건이 충분하지 않을 수 있다.
특정 상황을 놓쳤거나 개발자가 의도하지 않은 조건을 포함했을 수도 있다.
따라서 다음과 같은 과정이 중요하다.
AI가 코드 작성
↓
테스트 실행
↓
결과 확인
↓
엔지니어 검토
↓
필요한 경우 수정
이러한 과정을 반복해야 한다.
AI를 도입한다고 해서 검증이 사라지는 것이 아니다.
오히려 AI가 더 많은 코드를 빠르게 만들어낼수록 검증 체계가 함께 강화되어야 한다.
9. 반도체 개발에서 AI의 장점은 ‘속도’ 하나가 아니다
AI 코딩 도구의 장점이라고 하면 흔히 작업 시간이 줄어드는 것을 떠올린다.
하지만 반도체 분야에서는 또 다른 장점도 생각할 수 있다.
바로 개발자가 아이디어를 테스트하는 데 드는 비용을 낮추는 것이다.
기존에는 간단한 테스트를 하기 위해서도 직접 코드를 작성하고 환경을 구성해야 했다.
AI가 이런 준비 작업을 지원한다면 엔지니어가 더 많은 아이디어를 빠르게 시험해볼 수 있다.
결과적으로 개발자는 반복적인 작업보다 어떤 테스트가 필요한지, 어떤 문제가 중요한지 판단하는 일에 더 집중할 수 있다.
AI가 사람의 판단을 대신하는 것이 아니라 사람의 판단이 필요한 영역에 시간을 더 배분하도록 돕는 셈이다.
10. 그러나 보안과 데이터 관리 문제도 중요하다
반도체 개발에서 AI를 활용할 때는 생산성만 볼 수 없다.
반도체 설계 정보는 기업의 중요한 기술 자산에 해당할 수 있기 때문이다.
따라서 기업이 외부 AI 서비스를 사용할 경우 어떤 데이터를 입력할 수 있는지, 어떤 정보는 외부로 보내면 안 되는지에 대한 명확한 정책이 필요하다.
AI가 개발 환경에 접근할 수 있다면 권한 관리 역시 중요하다.
예를 들어 AI가 모든 파일을 자유롭게 수정할 수 있도록 하는 것과 특정 프로젝트의 제한된 파일만 접근하도록 하는 것은 위험 수준이 크게 다르다.
따라서 기업에서는 AI 모델의 성능뿐 아니라
- 데이터 보호
- 접근 권한
- 작업 범위
- 코드 검토
- 테스트 결과 검증
- 최종 승인
등을 함께 고려해야 한다.
이런 이유로 AI를 반도체 개발에 도입하는 것은 단순히 AI 프로그램 하나를 설치하는 문제보다 새로운 개발 프로세스를 설계하는 문제에 가깝다.
11. 앞으로는 ‘AI를 쓰는 엔지니어’와 ‘AI를 잘 관리하는 엔지니어’가 중요해질 수 있다
AI가 개발 과정에 들어오면 엔지니어에게 필요한 능력도 조금씩 달라질 수 있다.
예전에는 코드를 직접 작성하는 능력이 중요했다면 앞으로는 여기에 더해 문제를 정확하게 정의하고 AI에게 적절한 작업을 지시하며 결과를 검증하는 능력이 중요해질 수 있다.
예를 들어 “테스트 코드를 만들어줘”라고 단순하게 요청하는 것보다 어떤 조건을 검증해야 하는지, 어떤 결과를 정상으로 판단해야 하는지 구체적으로 설명하는 것이 중요하다.
결국 AI 활용 능력과 전문지식이 결합돼야 한다.
반도체 엔지니어가 반도체를 잘 이해하면서 AI를 활용한다면 AI가 만들어낸 결과의 오류를 더 빨리 발견할 수 있기 때문이다.
12. AI와 반도체의 관계가 한 단계 더 가까워진다
지금까지 AI와 반도체의 관계는 주로 다음과 같았다.
반도체 → AI를 실행한다.
GPU와 AI 가속기, HBM 같은 반도체가 AI 모델을 구동하는 데 사용되는 구조다.
하지만 이제는 새로운 관계가 만들어지고 있다.
AI → 반도체 개발을 지원한다.
AI가 테스트 코드를 만들고 개발 과정의 반복 작업을 지원하면서 반도체 엔지니어의 업무 방식 자체가 변하기 시작한 것이다.
장기적으로는 이것이 다시 반도체 개발 속도와 효율에 영향을 줄 가능성도 있다.
더 빠르게 검증하고 더 많은 설계 아이디어를 시험할 수 있다면 새로운 반도체를 개발하는 과정도 달라질 수 있기 때문이다.
다만 아직은 초기 단계인 만큼 AI가 반도체 개발 전 과정을 자동화할 것이라고 단정하기는 어렵다.
13. 중요한 것은 AI가 아니라 ‘AI를 활용하는 방식’이다
삼성전자와 Claude Code 사례에서 가장 주목해야 할 부분은 AI가 사람보다 뛰어난가를 비교하는 것이 아니다.
오히려 사람과 AI가 어떤 역할을 나눌 것인가가 더 중요한 질문이다.
AI는 많은 양의 반복 작업을 빠르게 처리할 수 있다.
반면 사람은 제품의 목적을 이해하고 설계 방향을 결정하며 결과가 실제 요구사항에 부합하는지 판단할 수 있다.
따라서 앞으로의 반도체 개발 현장은 다음과 같은 구조로 변화할 가능성이 있다.
사람
→ 문제 정의
→ 개발 방향 결정
→ AI에게 작업 지시
AI
→ 코드 작성
→ 테스트 실행
→ 결과 분석 지원
사람
→ 결과 검증
→ 수정 지시
→ 최종 판단
이 구조가 안정적으로 자리 잡는다면 AI는 단순한 코딩 보조 프로그램을 넘어 반도체 엔지니어링 업무의 새로운 협업 도구가 될 수 있다.
결론
AI는 반도체를 만드는 방식까지 바꾸기 시작했다.
삼성전자 시스템LSI 사업부의 Claude Code 활용 사례가 주목받는 이유는 단순히 삼성전자가 새로운 AI 서비스를 사용했기 때문만은 아니다.
더 큰 의미는 AI가 반도체를 실행하기 위한 기술에서 반도체를 개발하는 과정에 활용되는 기술로 역할을 넓히고 있다는 점에 있다.
Anthropic 역시 반도체 엔지니어를 대상으로 Claude Code의 설계·검증 활용 가능성을 소개하고 있으며, 실제 UST 사례에서는 칩 검증을 위한 테스트 작성과 실행 과정에 Claude Code를 활용하는 방식이 공개됐다.
삼성전자 역시 공식적으로 외부 생성형 AI를 업무에 도입하고 연구개발과 제조 등 다양한 업무 영역에서 AI 활용을 확대하겠다는 방향을 제시하고 있다.
다만 AI가 반도체 엔지니어를 곧바로 대체한다고 보는 것은 지나친 해석이다.
반도체 개발에서는 정확성과 신뢰성이 매우 중요하기 때문에 AI가 작성한 코드와 테스트 결과를 사람이 확인하는 과정이 여전히 필요하다.
오히려 앞으로의 경쟁력은 AI가 얼마나 많은 일을 대신하느냐보다 AI와 엔지니어가 얼마나 효율적으로 협업할 수 있느냐에 달려 있을 가능성이 크다.
지금까지는 AI를 실행하기 위한 반도체가 중요했다면, 이제는 AI가 반도체를 개발하는 사람들의 업무 방식까지 바꾸는 시대가 시작되고 있다.
앞으로 AI 코딩 도구가 설계와 검증 과정에서 어느 정도까지 활용 범위를 넓혀갈지 지켜볼 필요가 있다.
참고자료
1. 삼성전자 공식 자료 — 외부 생성형 AI 도입
삼성전자가 ChatGPT, Gemini, Claude 등 외부 생성형 AI 서비스를 업무에 도입하고 AI 중심의 업무 방식으로 전환하겠다고 발표한 공식 자료다. 이번 글에서 삼성전자의 전사적인 AI 활용 확대를 설명하는 근거로 활용할 수 있다.
Samsung Newsroom — 삼성전자, 외부 생성형 AI 도입으로 AX 본격화
2. 삼성 공식 자료 — AI 대전환
삼성이 연구개발, 생산, 마케팅, 지원 업무 등 다양한 영역에 AI를 적용하겠다는 방향을 설명한 공식 자료다. 삼성전자의 AI 전환 전략을 설명할 때 참고하기 좋다.
Samsung Newsroom — 삼성, ‘AI 대전환’… 모든 업무에 AI 도입 본격화
3. Anthropic 공식 자료 — Claude Code for Semiconductor Teams
Anthropic이 반도체 엔지니어를 대상으로 Claude Code의 설계·검증·물리 구현 활용 가능성을 설명한 공식 자료다. AI 코딩 도구가 반도체 개발에 어떻게 활용될 수 있는지 설명하는 핵심 1차 자료다.
Anthropic — Claude Code for Semiconductor Teams
4. Anthropic 공식 사례 — UST와 Claude
UST가 반도체 설계 검증 과정에서 Claude Code를 활용하는 실제 사례를 소개한 Anthropic 공식 자료다. Claude Code가 테스트를 작성하고 실행하는 방식 등 반도체 검증 분야의 구체적인 활용 사례를 확인할 수 있다.
Anthropic — UST is bringing Claude to physical AI
5. Anthropic 공식 연구 — Agentic coding과 전문성
약 40만 건의 Claude Code 세션을 분석해 인간과 AI의 협업 방식, 전문성과 작업 성공률 등을 살펴본 Anthropic의 연구 자료다. AI가 개발자를 완전히 대체한다는 식의 해석보다 전문가와 AI의 협업 구조를 설명하는 데 참고할 수 있다.
Anthropic — Agentic coding and persistent returns to expertise
6. 조선비즈 외부보도— 삼성전자 반도체, 앤트로픽 ‘클로드’ 투입해 성과
삼성전자 시스템LSI사업부의 Claude Code 활용과 특정 SoC 검증 작업의 기간 단축 사례를 보도한 기사. 해당 수치는 삼성전자 전체 반도체 개발 기간을 의미하는 것이 아니라 특정 업무 사례로 소개된 내용이다.