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반도체 학회

GTC 2026 — 반도체 세션 및
한국 기업 참여 현황

삼성전자, SK하이닉스, 현대자동차, 쿠팡 — 세션 카탈로그 직접 분석

2026.03.10 | SemiHub

NVIDIA GTC 2026 (3/16~19, San Jose)이 다음 주로 다가왔습니다.

NVIDIA GTC는 개발자, 연구자, 비즈니스 리더들이 한 자리에 모여 차세대 AI 기술을 탐색하는 세계 최고의 글로벌 AI 컨퍼런스입니다. Physical AI, AI Factory부터 Agentic AI와 추론에 이르기까지 다양한 혁신이 선보일 예정입니다.

올해는 GPU가 반도체 설계/제조의 표준 인프라로 자리잡는 전환점이 될 세션들이 대거 포진해 있고, 삼성전자, SK하이닉스, 현대자동차, 쿠팡까지 한국 기업도 대거 참여할 예정입니다.

이 글에서는 GTC 2026 세션 카탈로그를 직접 분석해서, 반도체 핵심 세션과 한국 기업 세션을 정리했습니다.

키노트 | Jensen Huang, Feynman 나올까?

발표자Jensen Huang (NVIDIA CEO)
시간3월 17일 03:00 - 05:00 KST
유형Keynote (라이브 스트리밍, 무료)

GTC 키노트는 매년 NVIDIA의 다음 1년을 결정짓는 자리였습니다. 올해 핵심 관전 포인트는:

Feynman 아키텍처 공개 가능성

HBM4 언급 예상

반도체 필수 세션 Top 4

GTC에 "Hardware / Semiconductor" 공식 트랙이 있습니다. 올해 반드시 봐야 할 세션 4개를 골랐습니다.

1. 삼성 + Synopsys: 반도체 제조의 미래를 AI로 바꾸다 [S81834]

발표자 송용호 부사장 (삼성전자 DS AI 센터장) + Shankar Krishnamoorthy (Synopsys CPDO)
시간 3월 18일 수요일 02:00 - 02:40 KST  |  유형 Talk (40분)

삼성과 Synopsys가 공동으로, AI와 디지털 트윈이 반도체 제조를 어떻게 바꾸고 있는지 발표하는 자리.

  • cuLitho: GPU 가속 Computational Lithography. 주요 제조 공정에서 최대 20배 속도 향상 달성
  • Omniverse 기반 Fab Digital Twin: 반도체 팹 전체를 디지털 트윈으로 구축. 스케줄링, 유지보수, 수율 예측을 폐쇄 루프 시뮬레이션으로 최적화
  • AI Agent + NVIDIA Cosmos: 월드 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트가 칩, 공정, 시스템 전체를 자율 최적화
  • 삼성 AI Factory: GPU 5만 장 이상으로 이 모든 걸 가동
3가지 변곡점을 확인하는 자리:
1) cuLitho가 실제 양산에 들어간 것
2) Fab Digital Twin이 현실화되고 있다는 것
3) AI Agent가 반도체 제조에 투입되고 있다는 것

2. Microsoft + Synopsys: Agentic EDA — AI가 설계를 대신한다 [S82398]

발표자 Prashant Varshney (Microsoft, Semiconductor & AI Engineering)
시간 3월 17일 월요일 — 현지 4:00PM  |  유형 Sponsored Breakout Session

Microsoft의 Discovery AI for Science 플랫폼과 Synopsys Agent Engineers를 결합한 Agentic EDA 접근법. AI 에이전트가 EDA 워크플로우의 반복 작업을 자동화하고, 엔지니어는 핵심 의사결정에 집중합니다.

왜 중요한가: "Agentic EDA"라는 단어에 주목해야 합니다. 지금까지 EDA에서 AI는 보조 도구였지만, 이 세션은 AI가 EDA 워크플로우 전체를 에이전트로 운영하겠다는 비전을 제시합니다.

칩 설계 복잡도는 폭발하고, 검증시간은 줄여야 하고, 엔지니어는 부족합니다. Synopsys가 "Agent Engineers"라는 제품 라인을 만들었다는 것 자체가, EDA 업계의 방향이 "AI 보조" → "AI 주도"로 바뀌고 있는 시그널입니다.

3. Cadence: Millennium M2000 — Blackwell 기반 EDA 슈퍼컴퓨터 [EX82195]

발표자 Cadence  |  유형 Exhibit Session

Cadence의 Millennium M2000 슈퍼컴퓨터 — NVIDIA Blackwell으로만 구성된 EDA 전용 연산 플랫폼. 전작 대비 최대 80배 성능 향상. (데모: AI 가속 반도체 설계 + AI Factory 디지털 트윈 설계)

왜 중요한가: EDA Big 3 중 Cadence가 가장 공격적으로 GPU 네이티브 전략을 밀고 있습니다. Millennium M2000은 사실상 "EDA를 위한 DGX"입니다.

Synopsys가 소프트웨어(Agent Engineers)로 가고, Cadence가 하드웨어(Millennium)로 간다는 차이가 존재합니다. 결국 둘 다 NVIDIA 위에서 돌아가지만 접근법이 다릅니다.

80배 성능이면 시뮬레이션 1주 → 2시간 가능합니다. 설계 사이클 자체를 바꾸는 숫자입니다.

4. 제조 AI 패널: SK하이닉스 DX 총괄이 나온다 [S81573]

패널 도승용 부사장 (SK하이닉스 DX총괄) + NVIDIA Rev Lebaredian + Siemens Rainer Brehm + ABB + Hitachi
시간 3/18(수) 03:00~04:00 KST  |  유형 Panel (60분)

AI, 로보틱스, 시뮬레이션이 제조업을 어떻게 바꾸는가. 반도체, 산업 제조, 로보틱스 세 산업의 리더가 실제 적용 사례를 공유합니다.

왜 중요한가: SK하이닉스 DX 총괄 도승용 부사장이 직접 패널에 나옵니다. 메모리 반도체 팹에서 AI와 디지털 트윈을 어떻게 적용하고 있는지 직접 들을 수 있는 드문 기회입니다.

삼성 세션[S81834]이 파운드리 + EDA 관점이라면, 이 패널은 메모리 팹 + 스마트 팩토리 관점. 같은 반도체 제조 AI인데 각도가 다릅니다.
이 세션을 봐야 하는 사람: 메모리 반도체 엔지니어, 스마트 팩토리 담당, 제조 DX 관심자

보너스: 주목할 포스터 세션

Samsung — GPU 가속 ML Interatomic Potentials [P81162]

조현태, 김건우, 김용덕 (삼성전자 연구원)

분자 동역학 시뮬레이션에 ML을 적용 — 학습 26배, 추론 12배 가속. TCAD/물리 시뮬레이션 연구자라면 반드시 체크.

올해 GTC 반도체 트랙의 큰 그림

정리하면, GTC 2026 반도체 세션은 하나의 메시지를 전달합니다:

GPU가 반도체 설계·제조의 표준 인프라가 되고 있다.
영역변화대표 세션
리소그래피CPU → GPU (cuLitho)Samsung + Synopsys [S81834]
EDA 설계ML 보조 → AI 에이전트 주도Microsoft + Synopsys [S82398]
EDA 인프라워크스테이션 → GPU 슈퍼컴퓨터Cadence [EX82195]
팹 운영경험 기반 → 디지털 트윈 + AISK하이닉스 패널 [S81573]
GPU 자체Blackwell → Feynman (TSMC A16)Keynote [S81595]

한국 기업 세션 총정리 (비 반도체 분야)

NVIDIA는 올해 "한국 AI 전문가를 위한 추천 세션" 페이지를 별도로 만들 정도로, 한국 기업의 GTC 존재감이 커졌습니다. 위에서 다룬 삼성·SK하이닉스 외에도 한국 기업 세션이 여럿 있습니다.

현대자동차 — Omniverse로 공장을 먼저 짓는다 [S82271]

발표자 김반석 매니저 (현대차 전동화 ME센터) + 신종호 매니저 (현대차 E-FOREST센터)
시간 3/18(수) 05:00~05:40 KST  |  유형 Talk (40분)

현대차가 NVIDIA Omniverse로 공장 디지털 트윈을 구축한 실제 사례. 실제 장비를 설치하기 전에 디지털 트윈에서 먼저 테스트하는 가상 커미셔닝(Virtual Commissioning) 방식으로, 엔지니어링 시간 88% 이상 절감.

직접 반도체는 아니지만, 삼성이 팹에 Omniverse를 적용하겠다고 했는데[S81834], 현대차가 이미 공장에서 하고 있습니다. Omniverse 기반 산업 디지털 트윈의 실제 ROI를 보여주는 세션입니다.

포스터: Digital Twin Framework for Vision Inspection and Depalletizing [P81161] — 용접, 비전 검사, 디팔레타이징 등 다양한 작업에 적용. 엔지니어링 시간 88% 이상 절감, 생산성 저하 없음.

쿠팡 — AI Factory를 짓다 [S81828]

발표자 Krishna Chaitanya Kota (Senior Director) + Ashish Suryavanshi (VP Engineering)
시간 3/18(수) 06:00~06:40 KST  |  유형 Talk (40분)

쿠팡이 NVIDIA와 파트너십으로 AI Factory를 구축한 사례. 대규모 GPU 인프라에서 데이터 파이프라인 → 모델 학습 → 실시간 추론까지 전체 AI 라이프사이클을 관리합니다. 삼성도 "AI Factory"라는 표현을 쓰고[S81834], NVIDIA도 이걸 밀고 있습니다.

SK텔레콤 — Sovereign AI [S82019]

발표자 정승기 CTO (SKT AI Company 대표)
시간 3/19(목) 06:00~06:40 KST

Sovereign AI 인프라 구축 + 수익화 모델

네이버 클라우드 — AI 2035 [S81797]

발표자 성낙호 부사장 (네이버 클라우드 Hyperscale AI)
시간 3/19(목) 08:00~08:40 KST

차세대 AI 인프라의 10년 비전

HBM4 쇼케이스 (예상)

TrendForce 보도에 따르면:

  • 삼성: HBM4 성능 시연 + 차세대 HBM4E 논의 예정. 2026년 2월 HBM4 공식 출하 발표 완료
  • SK하이닉스: 김주선 사장 참석, HBM4 기술 + TSMC 협업 방향 논의 예상

한눈에 보기 — 타임테이블

시간 (KST)세션기업유형
3/17(화) 03:00Keynote — Jensen HuangNVIDIAKeynote
3/17(월)Agentic EDA [S82398]Microsoft + SynopsysBreakout
3/18(수) 02:00반도체 제조 AI [S81834]삼성 + SynopsysTalk
3/18(수) 03:00제조 AI 패널 [S81573]SK하이닉스 + NVIDIAPanel
3/18(수) 05:00공장 디지털 트윈 [S82271]현대자동차Talk
3/18(수) 06:00AI Factory [S81828]쿠팡Talk
3/19(목) 06:00Sovereign AI [S82019]SK텔레콤Panel
3/19(목) 08:00AI 2035 [S81797]네이버 클라우드Panel
Expo 상시Millennium M2000 [EX82195]Cadence (Booth #834)Exhibit

마무리

GTC 2026은 3월 16~19일, San Jose에서 열립니다. 올해는 특히 cuLitho 양산 적용, Agentic EDA, Fab Digital Twin, HBM4까지 — 반도체 x AI 융합의 변곡점이 될 세션들이 집중되어 있습니다.

이 글은 새로운 정보가 공개될 때마다 업데이트합니다.
다른 학회 참가 가이드도 계속 올릴 예정입니다. 궁금한 학회가 있다면 댓글로 알려주세요.

세션 검색: GTC 세션 카탈로그에서 "semiconductor", "EDA", "lithography" 등으로 검색
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자주 묻는 질문

GTC 2026 일정은 언제인가요?
NVIDIA GTC 2026은 2026년 3월 16일(월)~19일(목), 미국 San Jose McEnery Convention Center에서 4일간 개최됩니다.
GTC 2026에서 반도체 관련 세션이 있나요?
네, Hardware/Semiconductor 공식 트랙이 있습니다. 삼성+Synopsys의 cuLitho/Fab Digital Twin 세션, Microsoft+Synopsys의 Agentic EDA, Cadence Millennium M2000, SK하이닉스 제조 AI 패널 등이 핵심 세션입니다.
GTC 2026에 한국 기업도 참여하나요?
삼성전자, SK하이닉스, 현대자동차, 쿠팡, SK텔레콤, 네이버 클라우드 등 한국 기업이 대거 참여합니다. NVIDIA가 "한국 AI 전문가를 위한 추천 세션" 페이지를 별도로 만들 정도입니다.
GTC 2026 키노트에서 Feynman 아키텍처가 공개되나요?
업계 소문과 TrendForce 보도에 따르면, NVIDIA의 차세대 GPU 아키텍처 Feynman이 공개될 가능성이 높습니다. TSMC A16(1.6nm) 공정에서 제조될 것으로 예상되며, HBM4 활용 방안도 함께 나올 것으로 보입니다.