Circuit Mind, 시리즈 A에서 1,850만 달러 조달… AI 전자 설계에 2,500만 달러 투자 발표

Circuit Mind가 전자 회로 설계와 검증을 위한 AI 플랫폼을 확장하기 위해 2,500만 달러 규모의 자금 조달을 발표했다. 여기에는 1,850만 달러 규모의 시리즈 A 투자와 이전에 공개되지 않았던 시드 라운드가 포함되며, 이로써 런던에 본사를 둔 이 회사의 누적 조달액은 3,340만 달러에 이른다.

시리즈 A 투자는 Norwest가 주도했으며, 기존 투자자인 Third Prime, Differential Ventures, Blackhorn Ventures와 신규 투자자 Lightscape VC가 참여했다. 시드 라운드는 Third Prime이 주도했다. Norwest의 제너럴 파트너 Dave Zilberman은 Circuit Mind 이사회에 합류한다.

이번 자금 조달과 함께 부품 데이터시트 및 기업의 엔지니어링 규칙에 따라 설계를 검증하는 새로운 에이전트형 검증 엔진 AVE(Agentic Verification Engine)도 공개됐다. 기존 설계 보조 도구 ACE와 함께, 이 기술은 실행 가능한 회로를 만들고 그 회로가 실제 기판이 되기 전에 오류를 찾아내는 두 가지 연관된 문제를 해결한다.

요구사항부터 회로도 작성까지의 작업 자동화

전자 설계는 화면에 기호를 배치하는 일만으로 끝나지 않는다. 엔지니어는 서로 호환되는 부품을 선택하고, 전기적 제약 조건을 충족하며, 부품 공급 가능성을 고려하고, 설계가 요구사항을 충족하는 이유를 문서화해야 한다. 사소해 보이는 불일치 하나로도 팀은 제조와 테스트 과정을 다시 거쳐야 할 수 있다.

Circuit Mind의 ACE는 Assistant to Circuit Engineers의 약자로, 하드웨어 블록 다이어그램을 입력으로 사용한다. 발표에 따르면 ACE는 몇 분 만에 회로도와 자재 명세서, 이를 뒷받침하는 분석 자료를 생성하며, 엔지니어는 비용, 크기, 전력 또는 부품 가용성에 맞춰 최적화된 선택지를 비교할 수 있다.

회사의 제품 문서에는 유용한 세부 정보가 더 담겨 있다. 입력에는 신호, 기능 요구사항, 기계적 제약 조건, 조달 요구사항이 포함될 수 있다. 출력물에는 후보 회로도, 폼팩터 분석, 가용성 분석, ECAD 소프트웨어 및 부품 라이브러리용 내보내기 파일이 포함된다. 엔지니어는 중요한 제약 조건을 지정하고 대안을 살펴볼 수 있다.

따라서 ACE는 설계상의 절충안을 검토하는 도구다. 더 저렴한 부품을 사용하면 전력 소비가 늘어날 수 있고, 더 작은 패키지를 선택하면 열 관리나 부품 조달이 복잡해질 수 있다. 탐색을 자동화하면 엔지니어가 평가할 후보를 더 많이 확보할 수 있지만, 전제와 승인 기준에 대한 책임은 여전히 엔지니어에게 있다.

Circuit Mind가 AI와 물리 기반 기술을 결합한 이유

이 플랫폼은 에이전트형 AI와 특허받은 물리 기반 의사결정 엔진, 구조화된 전자 부품 모델, 고객별 엔지니어링 맥락을 결합한다. 여기에는 승인된 제조업체, 선호 부품, 설계 규칙이 포함된다. Circuit Mind에 따르면 이 플랫폼은 고객이 이미 사용하는 ECAD 도구와 라이브러리, 제품 수명 주기 관리(PLM) 시스템 및 엔지니어링 환경과 통합된다.

이는 범용 챗봇에 회로를 만들어 달라고 요청하는 것과는 다른 엔지니어링 접근 방식이다. 언어 모델은 정보를 해석하는 데 도움을 줄 수 있지만, 부품과 연결을 선택하려면 전기적 한계와 설계 요구사항을 명시적으로 검증해야 한다. Circuit Mind는 자동화와 부품의 기능을 구조적으로 표현하는 방식을 결합한다.

회사는 ACE를 처음 소개했을 때 블록 다이어그램에서 회로도와 자재 명세서 선택지를 생성한다고 설명했으며, 최적화에는 수명 주기 상태, 공급망 회복력, 선호 제조업체도 반영된다고 밝혔다. 이번 발표에서는 설계 생성에서 한발 더 나아가 기업 자체의 업무 방식에 따라 설계를 검증하는 단계까지 다룬다.

이러한 발전은 AI를 활용한 칩 설계를 비롯해 엔지니어링에 AI를 적용하려는 다른 시도와도 맞닿아 있다. 두 작업은 서로 다르다. Circuit Mind는 반도체 내부의 배치가 아니라 기판 수준의 전자 회로를 다룬다. 한 분야에서의 성공이 다른 분야의 성능까지 입증하는 것은 아니다.

AVE, 별도의 검증 작업 흐름 추가

AVE는 AI 에이전트를 사용해 설계를 부품 데이터시트 및 조직의 설계 규칙과 대조한다. Circuit Mind에 따르면 AVE의 목표는 시제품을 제조하기 전에 일반적인 회로도 검토에서 놓칠 수 있는 문제를 찾아내 기판을 재제작할 필요를 줄이는 것이다.

설계 생성과 검증을 분리하는 것은 유용하다. 팀은 자동 생성기가 이미 모든 문제를 해결했다고 가정하는 대신 제안된 설계를 요구사항에 비춰 검토해야 한다. 검증을 통해 기업은 조직에 축적된 지식을 프로젝트 전반에 일관되게 적용할 수도 있다.

그러나 검증 범위가 무엇인지가 중요하다. 정해진 규칙을 통과한 회로도가 완성된 인증 제품인 것은 아니다. 실제 기판 배치, 전자기 간섭, 열 특성, 제조 공차, 작동 조건에 따라 추가 제약이 생길 수 있다. 따라서 Circuit Mind가 주장하는 입증 가능한 정확성은 적용되는 모델과 전제, 검증 항목을 고려해 이해해야 한다.

공개된 결과가 보여주는 것

회사는 Emerson, Schneider Electric 및 Fortune 5 기업의 엔지니어링 팀이 자사 플랫폼을 사용한다고 밝혔다. 발표에 따르면 설계 일정은 수개월에서 수주로 단축되고, 자재명세서 비용은 25% 절감되며, 제조 과정에서 보드를 재제작하는 횟수도 줄었다. 이는 회사가 보고한 성과이며, 공통의 독립적 벤치마크를 통해 얻은 결과는 아니다.

Circuit Mind가 공개한 Los Alamos National Laboratory 평가 요약은 더 구체적인 맥락을 제공한다. 중간 수준의 복잡도를 가진 마이크로컨트롤러 설계에는 4시간 13분이 걸렸으며, 수작업으로 진행할 경우의 기준 시간은 60~80시간으로 제시됐다. 여기에는 준비 작업 35분, 자동화된 풀이 8분, 수작업 약 3시간 30분이 포함됐다. 같은 요약은 더 까다로운 FPGA 설계의 경우 평가 당시 일부 부품이 지원되지 않아 상당한 수작업이 남았다고 설명한다. 이처럼 서로 다른 사례를 보면, 하나의 속도 향상 수치를 모든 보드에 일반화해서는 안 되는 이유를 알 수 있다.

발표에 실린 Schneider Electric 임원의 발언은 초기 평가에서 아키텍처 탐색 작업을 90% 넘게 줄일 가능성이 확인됐다고 설명한다. 이는 하드웨어 개발 주기 전체를 같은 정도로 단축한다는 주장보다 범위가 좁다. 탐색, 상세 설계, 보드 레이아웃, 테스트, 인증은 서로 다른 단계다.

플랫폼 확장과 미국 내 입지 확대

Tomide Adesanmi와 Basilio Gentile이 설립한 Circuit Mind는 이번 자금을 활용해 전자 설계 수명주기 전반으로 플랫폼을 확장하고, 영업·엔지니어링·고객 성공 팀을 키우며, 북미 지역을 담당할 미국 본사를 설립할 계획이다.

실질적인 시험대는 불완전한 데이터시트, 변경되는 요구사항, 익숙하지 않은 부품, 조직별 표준처럼 실제 전자 프로젝트를 어렵게 만드는 예외 상황을 소프트웨어가 얼마나 잘 처리하느냐가 될 것이다. 후보 설계를 더 빠르게 생성하는 일은 가치가 있다. 자동화된 선택의 근거를 엔지니어가 검토하고, 재작업을 줄여 신뢰할 수 있는 설계를 다음 단계로 넘길 수 있을 때 더 큰 효과를 거둘 수 있다.