Amazon과 Synopsys, AI 칩 설계 가속화를 위한 수년간의 수십억 달러 규모 IP 계약 체결

Amazon과 칩 설계 도구 제작사 Synopsys가 다년 계약을 체결했다고 알려졌으며, 이 계약은 10억 달러 이상의 가치를 지닐 것으로 예상됩니다. 이를 통해 두 회사는 AI 칩 설계를 위한 협력을 심화하고 서로의 서비스를 위해 도구를 더욱 최적화할 예정입니다. 이번 계약에 따라 Amazon은 Synopsys의 IP를 라이선스 받고, AI 칩 설계 및 에이전트형 AI(agentic AI) 기술을 위해 Synopsys의 전자 설계 자동화 (EDA) 소프트웨어 도구 사용을 확대할 것입니다.

이번 거래는 양방향으로 이루어집니다. Synopsys 측에서는 Amazon과 협력하여 [Amazon Trainium] 및 [Graviton] 칩에 대한 다중 물리(multiphysics) 솔루션을 최적화하고, AWS 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 채택하며, 자체 개발 작업을 위해 Amazon Bedrock을 사용하여 AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축하고 배포하기 시작할 것입니다.

비록 이 계약에 협력적인 '등골 빼먹기(back-scratching)' 요소가 분명히 존재하지만, Synopsys와 그 경쟁사들은 칩 설계 프로세스의 점점 더 많은 부분을 자동화하는 방향으로 움직이고 있습니다. Amazon이 이 프로세스를 자체 하드웨어에 최적화함으로써, 칩 설계가 더 쉽고 빨라지는 세상에서 훨씬 유리한 위치를 차지하게 됩니다. 특히 많은 주요 AI 기업들이 값비싼 Nvidia GPU의 비용을 줄이기 위해 자체 추론(inferencing) 하드웨어를 개발하려고 노력하고 있는 상황에 힘입어 더욱 그렇습니다.

함께 미래를 구축하다

2026년의 많은 주요 AI 발전은 AI 에이전트 사용을 중심으로 이루어졌으며, 하드웨어 부족 현상과 이 격차를 최적화된 하드웨어로 채우기 위한 경쟁을 야기했습니다. Synopsys와 Amazon의 계약은 양사 모두가 새로운 AI 하드웨어를 설계하고 개발하는 위치에 놓일 수 있게 하며, 더 나아가 통합이 잘 될수록 두 회사의 서비스와 구성 요소를 사용하는 고객들에게 이익이 될 것입니다.

하지만 이 계약의 핵심은 칩 설계 협력에 있습니다. Amazon은 자체 칩에 통합할 수 있는 애플리케이션 최적화 IP(지식재산) 청사진을 포함하도록 Synopsys의 설계를 확장할 것입니다. 또한, Synopsys의 AI 기반 엔지니어링 소프트웨어를 활용하여 맞춤형 AI 칩 및 AWS 인프라 하드웨어 개발 속도를 높일 것입니다.

Amazon은 이미 CPU 집약적인 에이전트형 AI 워크로드를 위해 Graviton 5 제품을 출시했기 때문에, 차세대 설계 개발을 가속화하는 것은 Amazon이 AI 데이터 센터 배포에서 Nvidia와 경쟁하려는 입지를 더욱 공고히 하는 데 도움이 될 수 있다.

이번 발표에서 Amazon은 또한 AI 학습을 위한 Trainium 칩과 클라우드 보안, 네트워킹 및 스토리징을 위한 Nitro를 언급하며, 두 회사의 협력이 여러 칩 라인을 증강시킬 수 있음을 시사했다.

칩 설계 과정에서 한 발짝 물러나 보면, 이번 계약은 또한 Amazon과 Synopsys가 자체 워크플로우 내에 AI를 더 잘 적용하는 방안에 협력하여, 칩 설계를 더 빠르고 효율적으로 만들기 위해 실리콘-투-시스템 프로세스를 최적화할 것임을 보여준다. Amazon은 엔지니어링 팀의 역량을 향상시키기 위해 Synopsys의 AI 기반 EDA(Electronic Design Automation), 물리 기반 시뮬레이션 및 에이전트형 AI 솔루션을 배포할 예정이다. 양사는 이를 통해 새로운 칩 설계를 더 효율적으로 설계, 분석, 최적화 및 검증하는 데 도움이 될 것이라고 주장했다.

Amazon SVP Peter DeSantis는 공동 보도 자료에서

Synopsys와 경쟁사인 Cadence 및 Siemens 모두 더 빠르고 자율적인 칩 설계를 추진하고 있기 때문에(https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/the-state-of-agentic-ai-in-chip-design-tools-in-2026-cadence-synopsys-and-siemens-all-pitch-autonomous-engineers), 우리는 새로운 엔터프라이즈 하드웨어의 일반적인 설계 주기가 단축되는 것을 볼 수 있습니다. 만약 이것이 사실로 증명된다면, 그 새로운 속도를 따라잡는 것이 Amazon과 Synopsys 같은 회사들에게 가장 중요할 것입니다.

상호 작용적 관계 (It goes both ways)

Amazon이 Synopsys 기술을 확장하여 사용하는 것과 더불어, Synopsys 자체도 자체 IP 및 소프트웨어 개발 노력을 가속화하기 위해 AWS 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 채택할 것입니다. 또한 자사 제품 제공을 위해 Amazon Bedrock을 사용하여 AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축하고 배포할 것입니다.

이는 Amazon 클라우드 서비스와 AI 도구를 Synopsys의 엔지니어링 워크플로우에 더욱 깊숙이 통합시키고, 동시에 Synopsys의 지적 재산(IP)은 Amazon의 커스텀 실리콘에 더 깊이 통합되게 만듭니다. Amazon의 Trainium 및 Graviton에서 Synopsys 다물리(multiphysics) 솔루션을 가속화하기 위한 공동 계획을 통해, Amazon 하드웨어는 해당 엔지니어링 워크로드를 실행하는 고객들에게 더욱 매력적일 수 있습니다.

이러한 관계를 성장시키는 것은 Synopsys에게도 추가적인 재정적 인센티브를 제공합니다. 이 IP 계약은 라이선스-플러스-로열티 모델을 도입했기 때문에, 생산량이 증가함에 따라 Synopsys의 로열티 수익 또한 비례하여 커질 수 있습니다. 애플리케이션 최적화된 IP의 주요 고객으로서 Amazon이 있기 때문에, 이 거래는 자사의 칩 설계 청사진에 대한 강력한 보증 역할을 할 수 있으며, 다른 칩 개발자들에게 자사 IP와 통합된 AI 기반 도구를 제안하기 쉽게 만듭니다.

Amazon에게 있어 이 파트너십은 단순히 자체 커스텀 칩 설계를 가속화하는 것을 넘어설 것입니다. Synopsys 도구 및 서비스의 최적화는 유용한 이점이 될 수 있으며, 양사가 에이전틱 AI(agentic AI) 증강을 통해 칩 설계 프로세스를 공동으로 최적화하면서 AWS 서비스를 위한 근거를 강화할 수 있습니다.

칩 설계 속도가 반드시 더 나은 칩이나 더 짧은 시장 출시 시간을 의미하지는 않습니다. 하지만 Synopsys와의 협력이 Amazon이 자체 설계를 개선하여 성능이나 효율성을 향상시키는 데 도움이 된다면, 사소한 이득만으로도 AWS 인프라를 더욱 매력적이고 경쟁력 있게 만들 수 있습니다.

하지만 현재까지 새로운 칩 개발에 대한 발표나 제안된 타임라인이 없기 때문에, 양사는 이 파트너십의 효과를 입증해야만 그 수십억 달러 추정치가 실제로 얼마나 정확한지 측정할 수 있을 것입니다.