$CDNS 3Q26 컨퍼런스콜 Q&A 정리
Q1
Maestro는 정확히 무엇인가? 모델 라우터인가, 도메인 특화 모델인가, 그리고 Cadence가 그 모델을 직접 개발하는가?
Maestro는 어떤 방식으로 돈을 버는가?
A
Maestro는 '차세대 에이전트'이며 세 가지로 구성된다. 첫째, 지난 1년간 가중치가 공개돼 누구나 추가 학습할 수 있는 오픈웨이트 모델의 성능이 크게 좋아져, Cadence 도구와 데이터로 추가 학습하는 것이 비용 면에서 현실적이 됐다. 이렇게 만든 특화 모델은 품질을 최대 30% 높였고, 작은 판단용 모델부터 프런티어급 오픈웨이트 모델까지 여러 크기를 묶은 포트폴리오다.
둘째는 모델 라우팅이다. 동네 마트에 가는데 비행기를 탈 필요가 없듯, 단순한 작업에는 작은 모델, 깊은 추론에는 큰 모델을 골라 써서 토큰 효율을 최대 5배 높인다. 같은 비용으로 훨씬 많은 일을 하거나 같은 일을 훨씬 싸게 할 수 있다는 뜻이다.
셋째는 기본 설계 도구와 연결된 강화학습 루프로, 도구가 낸 결과를 다시 학습해 스스로 개선된다. 예로 새 RTL(칩 회로를 기술하는 코드) 생성 에이전트가 Honda 사례에서 면적 24%, 전력 18%를 줄였다. 이 세 가지를 합치면 에이전트·설계 엔진·데이터와 연산이라는 '세 층'을 모두
Cadence가 통제하게 되며, 다른 산업도 이 방향으로 갈 것이라는 견해다.
Maestro의 가격·과금 방식과 매출 기여 시점은 답하지 않았음.
Q2
에이전틱 AI 수익화는 어느 단계인가? 지난 분기 약 20%였던 반복 매출 성장률이 이번에 18%로 낮아진 이유는 무엇인가?
그 반복 매출 안에서 에이전틱 AI 부분은 가속했는가?
A
작년 3Q에 중국 매출이 일시적으로 몰렸던 특수 요인이 올해에는 없어서 비교 기준이 높았다. 작년 연간 반복 매출 성장률 11%와 비교하면 크게 개선됐고, 2026년 전체로도 좋을 것으로 본다.
성장은 에이전틱 AI 자체와, 에이전트가 기존 기본 도구 사용을 늘리는 효과가 함께 만든 것이며, 여기에 IP·하드웨어 강세가 더해졌다. CFO는 소프트웨어 수요와 고객 확대, Core EDA 강세가 반영된 결과라고 덧붙였다.
반복 매출 중 에이전틱 AI 매출 비중과 그 부분의 가속 여부는 숫자로 답하지 않았음.
Q3
경쟁사(Synopsys)는 내년 10%대 중반 성장 후 30%대로의 성장, 50% 영업이익률, 그리고 로열티 모델로 수년간 매출 약 $10억 추가를 제시했다. Cadence는 성장과 로열티를 어떻게 보며, 점유율과 업계 최고 수준의 마진을 유지·확대할 수 있는가?
A
매출 성장률과 영업이익률을 더한 'Rule of 40' 기준으로, 올해 가이던스는 성장 약 21%와 마진 45% 약간 미만을 더해 65를 넘는다. 아직 중요한 4Q가 남아 있어 지켜봐야 하며, 내년 전망은 예년처럼 2월에 내놓는다.
AI 인프라 구축이 계속되고 설계 활동은 지금까지 본 것 중 가장 강하며, IP·하드웨어·EDA·에이전틱 AI 거의 모든 부문에서 점유율을 얻고 있다는 입장이다. 로열티는 Tensilica(프로세서 IP)에서 오래 해왔고 이제 설계 IP에도 있지만, 여러 사업 모델 중 하나일 뿐이라고 했다.
중기 성장률·마진 목표나 로열티 매출 규모는 제시하지 않았음.
Q4
하드웨어 재고가 또 늘었는데, 하드웨어 강세가 2027년까지 이어질 수 있는가?
3Q 일반관리비가 급증한 데 일회성 요인이 있는가?
A
하드웨어는 AI·고성능 컴퓨팅 고객 수요로 또 사상 최대 분기였고, 클라우드로 하드웨어를 쓰려는 수요도 커지고 있다. 4Q 파이프라인이 강해 올해도 사상 최대 연도를 예상하지만, 출하·설치 일정에 따라 분기별로 들쭉날쭉할 수 있다. 재고 증가는 쌓인 주문을 출하하기 위한 것이며 생산능력이나 공급망 제약은 없다.
CEO는 하드웨어가 검증할 설계 크기에 비례해 팔린다며, TSMC가 향후 5년 칩 크기가 48배 커진다고 발표한 점(과거에는 5~10배)을 들었다. 미세화에 3D-IC 적층이 더해지고 여러 칩렛을 함께 검증해야 하므로 이 흐름이 꽤 오래 갈 것이라는 입장이다.
일반관리비는 매년 내는 자선 기부금이 작년에는 4Q, 올해는 3Q에 나간 시점 차이 때문이다.
하드웨어 매출 규모·성장률, 2027년 하드웨어 전망 수치, 기부금 금액은 공개하지 않았음.
Q5
연간 가이던스를 보면 늘어난 매출에 비해 영업이익 증가가 작아, 회사가 목표로 해온 50% 이상의 증분 마진(늘어난 매출 중 이익으로 남는 비율)에 못 미친다. 이유는 무엇인가?
A
Hexagon D&E를 통합하고 전략 분야에 투자하면서도 올해 non-GAAP 영업이익률은 약 44.7%로 작년을 약간 웃돈다. 올해 매출은 약 $11억 늘지만 non-GAAP 영업이익은 약 $5억 늘어나는데, D&E가 올해 영업이익에 거의 기여하지 못하기 때문이다.
D&E 매출은 연초 예상치 약 $1.6억을 약간 웃도는 중이다. D&E를 빼면 평소처럼 매출 10%대 중반 성장, EPS 10%대 후반 성장, 증분 마진 54~55% 수준이라는 설명이다. 통합이 잘 진행돼 내년에는 이익에 보탬이 될 것이며, 예전 인수 사례처럼 개선 조치를 이미 진행 중이라고 했다.
D&E의 실제 영업손익과 내년 마진 개선 폭은 숫자로 주지 않았음.
Q6
경쟁사가 프런티어 AI 연구소와 함께 만든 설계 특화 모델을 발표했는데, Cadence도 프런티어 연구소와 특화 모델을 함께 만들 생각이 있는가?
Maestro가 오픈 모델을 추가 학습한 것이라면, 두 선택지를 모두 가진 고객에게 왜 Cadence를 골라야 한다고 말하는가?
A
OpenAI와는 초창기부터 칩 설계 관련 협업을 해왔고, Anthropic·Gemini를 포함한 주요 프런티어 모델 3곳과도 다양한 협업을 논의한다. Maestro는 자체 모델만 쓰는 것이 아니라 작업별로 가장 좋은 모델을 고르는 구조여서, 어떤 작업에 프런티어 모델이 낫다면 그것을 쓴다.
핵심은 세 층을 모두 통제하고 고객과의 접점을 Cadence가 쥐는 것이며, 이때 고객 데이터와 Cadence 데이터의 기밀성을 보장한다. 고객이 원하면 Maestro를 자사 데이터로 추가 학습하거나 사내 서버·클라우드 어디에나 둘 수 있어, 유연성과 성능을 동시에 준다는 입장이다.
특정 프런티어 연구소와 전용 모델을 공동 개발할 계획이 있는지는 확답하지 않았음.
Q7
지난 분기에 언급한 아날로그·전력·MCU(마이크로컨트롤러) 시장의 회복, 즉 고객 재고가 바닥을 친 흐름이 계속되는가?
이 기업들이 NPU(AI 연산 장치)·센서 같은 피지컬 AI 기능을 칩에 넣는 흐름이 Cadence 수주로 이어지고 있는가?
A
피지컬 AI와 시장 회복 덕에 아날로그·혼성신호 분야 모멘텀이 매우 강하고, 메모리 고객도 1~2년 전보다 크게 좋아졌다. 설계가 아날로그와 디지털이 섞인 혼성신호로 가는데, Cadence는 두 영역을 모두 갖춘 가장 완전한 포트폴리오를 가져 유리하다.
큰 AI 기업들도 자체 IP를 설계하며 대규모 아날로그 팀을 두고 있어 아날로그 생산성 수요가 크다. 예전에는 제공하지 못했던 아날로그 자동화를 이제 에이전틱 AI(ViraStack)로 제공할 수 있게 됐다는 설명이다.
아날로그·MCU 고객군의 매출 성장률은 공개하지 않았음.
Q8
Cadence와 경쟁사는 AI 수익화 경로가 다르다. Cadence는 모델을 직접 통제하고 배치 유연성을 강조하는데, 성능이나 비용 면에서 이 전략을 택한 이유가 있는가?
IP를 채택한 우주 기업은 일반 IP 블록만 사는가, 아니면 설계 서비스까지 붙는가?
A
매출의 45%가 반도체 회사가 아닌 시스템 기업에서 나오며, 빅테크뿐 아니라 우주·금융 기업도 자체 칩을 만든다. 칩 설계가 쉬워질수록 이런 신규 고객이 늘고, 처음 설계하는 기업이라 IP뿐 아니라 하드웨어와 설계 서비스 기회도 자연스럽게 생긴다.
AI 전략은 통제력과 고객 선택권을 함께 주는 방식이 맞다고 본다. 프런티어급 모델을 추가 학습하는 비용이 2년 전과 달리 감당할 만한 수준이 됐고 결과도 매우 좋다. 또 사내 IP 팀 등 자체 개발에도 쓰여 비용 절감 효과가 있어, 회사의 재무 모델에 부담이 되지 않는다는 입장이다.
CFO는 범용 AI 인프라 사업을 크게 키우려는 것이 아니라 고부가 엔지니어링 소프트웨어의 수익 구조를 지키는 전략이라고 덧붙였다. 고객이 자기 LLM 인프라와 연산 비용을 직접 부담하고 Cadence의 에이전트·작업 조율 기능만 라이선스하는 방식도 가능하며, 어느 방식이든 사용량이 늘수록 Cadence가 얻는 가치도 커진다는 설명이다.
우주 기업의 이름·계약 규모와 Maestro 학습·운영 비용 수치는 밝히지 않았음.
Q9
아날로그 설계와 후공정(백엔드, 회로를 실제 칩 배치로 옮기는 단계)은 앞단 설계만큼 AI가 퍼지지 않았는데, 변화가 있는가? 특화 모델과 추가 학습이 이 영역에 도움이 되는가?
그렇다면 매출 영향이 지금까지보다 더 큰가?
A
ChipStack 이후 아날로그용 ViraStack, 백엔드용 InnoStack, 패키지·PCB용 AuraStack을 내놓았고 수요가 매우 강하다. 이 에이전트들은 ChipStack보다 기본 도구와 더 깊게 통합돼 있다. 보통 공개 사례에 동의하는 고객은 10곳 중 1곳 정도인데 이번 분기 공개 사례가 약 10건 나왔다는 점을, 실제 배치가 그보다 훨씬 넓다는 근거로 들었다.
Renesas 34배, Socionext 5배, Rapidus 2배, Nokia 5배 같은 생산성 개선 사례를 제시했고, InnoStack은 파운드리와 설계·공정을 함께 최적화(DTCO)하는 데에도 쓰인다. ChipStack은 약 1년, 나머지는 6~9개월 배치됐지만 확산이 빨라지고 있다. 상위 에이전트 층이 정교해질수록 스타트업이나 고객이 직접 만든 에이전트로 대체하기 어렵다는 입장이다.
이 영역의 매출 영향이 지금까지보다 큰지는 수치로 답하지 않았음.
Q10
Core EDA, 특히 디지털 설계에서의 점유율 상승이 배치·배선 도구(Innovus)에 집중돼 있는가, 아니면 합성·RTL 시뮬레이션·분석 등으로 넓어졌는가?
A
지난 57년간 Innovus가 첨단 공정 설계의 사실상 표준이 되면서 디지털 구현에서 크게 얻었고, 최근 612개월에는 그 주변 도구인 합성과 사인오프(생산 직전 최종 검증)까지 넓어졌다. 3·2나노로 갈수록 사인오프와 구현, 합성과 구현을 따로 떼기 어렵고, 에이전틱 AI는 처음부터 끝까지 이어진 흐름을 요구한다.
그 결과 중소형뿐 아니라 매우 큰 고객도 Cadence 디지털 전체 흐름(full flow)을 도입하고 있다. 아날로그에서는 확고한 우위를 유지하고, Palladium·Jasper(형식 검증)·ChipStack 강세가 검증·로직 시뮬레이션 사업도 끌어올리고 있다는 설명이다.
제품별 점유율 수치는 제시하지 않았음.
Q11
상반기 수주가 전년 대비 약 26% 늘었고 올해는 계약 갱신이 적은 해로 알고 있다. 백로그·수주 강세의 원인은 무엇인가? 에이전트 때문에 기존 EDA 도구 사용이 늘어난 것인가, 반도체 업황 덕인가?
A
갱신이 상대적으로 적은 해인데도 수주와 백로그가 강하다는 점이 특히 고무적이며, 이는 갱신 일정이 아니라 고객 계약이 넓어진 결과다. 건전한 설계 활동, 고객 확대, 포트폴리오 전반의 추가 판매가 원인이며, 고객들이 설계 일정을 앞당기려 Cadence에 더 의존하고 있다는 설명이다.
다만 백로그와 수주에는 개별 계약 구조·인도 시점에 따른 매출 인식 시점이 섞여 있다는 점을 덧붙였다. 4Q가 전통적으로 강한 분기여서 연말 결과를 더 지켜봐야 한다고 했다.
3Q 수주 금액·성장률과 원인별 기여도는 공개하지 않았음.
Q12
ChipStack 같은 AI 설계 도구가 전통 반도체 회사가 아닌 기업의 칩 설계 진입 장벽을 낮추고 있는가? 신규 고객이 의미 있는 성장 동력이 될 조짐이 있는가?
A
지난 20년간 칩 설계는 약 100배 쉬워졌다. 500명이 5년 걸리던 CPU 설계를 이제 50명이 6개월에 한다. AI로 510배 더 쉬워지면 2025년 전보다 1,000배 쉬워지는 셈이고, 설계 활동은 늘 수밖에 없다는 입장이다.
1~2년 전에는 빅테크가 자체 칩을 계속 만들지 불확실했지만 지금은 Google·Meta·Microsoft·Amazon·Tesla 모두 설계를 늘리고 있고, 전통 반도체 기업도 잘 되고 있다. 우주·금융·피지컬 AI·자동차·로봇으로 확산 중이며, 휴머노이드 로봇 손 하나에 모터 제어용 칩이 약 25개 들어간다는 예를 들었다.
신규 고객 수나 신규 고객 매출 기여는 공개하지 않았음.
Q13
EDA 성장률이 3분기 연속 18~19%로 과거 평균보다 높은데, 대부분 하드웨어 덕이고 에이전틱 AI의 기여는 아직 작다고 보는 것이 맞는가?
에이전틱 AI의 고객 채택 수준은 어느 정도이며, AI로 인한 매출 가속은 아직 앞에 남아 있는가?
A
회사는 하드웨어가 강했다는 점은 인정하면서도, 하드웨어가 섞이지 않는 반복 매출 성장률이 작년 11%에서 올해 18%로 올랐다는 점을 들어 소프트웨어도 크게 좋아졌다고 반박했다. 이는 에이전틱 AI와 기본 도구 사용·설계 착수 증가가 합쳐진 결과라는 설명이다.
CFO는 에이전틱 AI를 EDA 수요를 키우는 촉매로 보며, 고객이 자체 에이전트를 만들어도 에이전트가 엔지니어보다 훨씬 많이 Cadence 기본 엔진을 호출하므로 소비가 크게 늘 수 있다고 했다. 이 효과가 올해 EDA 성장에 이미 나타나기 시작했다는 설명이다.
에이전틱 AI 고객 채택률과 매출 기여 규모는 답하지 않았음.