보스반도체(BOS Semiconductors)는 차량용 AI 가속기 Eagle-N과 SW 가상화 플랫폼의 국책 과제 정량 목표를 증빙하기 위해 AIWORKX와 시험을 진행했고, KOLAS 인정 시험기관이 발행한 시험성적서를 확보했습니다. 이 글은 국제 표준 시험법이 존재하지 않는 AI 반도체 분야에서, 시험 방법 자체를 어떻게 합의하고 증빙으로 만들었는지를 다룹니다.

재료 분야에는 ASTM 같은 표준 시험법이 있습니다. 규격에 시험 절차와 환경 구성이 다 적혀 있으니 “이 규격에 따르겠습니다” 한마디로 시작할 수 있습니다. AI 반도체에는 그런 것이 없습니다. 검사를 받아야 하는 기업이 시험 방법을 먼저 제안하고, 기관이 그것을 검사해야 합니다. 이견이 생길 수밖에 없는 구조입니다.

국책 과제의 정량 목표는 왜 제3자 성적서를 요구하는가

국가 과제는 결국 평가로 수렴하고, 그 핵심은 정량적 개발 목표를 달성했느냐입니다. 달성과 미달성 사이에 중간이 없는 온오프 지표이기 때문에, 공인 기관의 시험성적서가 사실상 기본값으로 요구됩니다.

자체 평가는 사실상 인정받지 못합니다

기업이 스스로 측정한 값을 제출할 수도 있습니다. 다만 그 값이 그대로 인정되는 경우는 드뭅니다. 그래서 과제를 기획하는 단계에서부터 항목을 도출하는 기준이 달라집니다. 정량 수치는 내부 값을 넣더라도, 항목은 “이것이 인정받은 기관에서 공인 시험을 받을 수 있는 항목이냐”를 먼저 통과해야 합니다. 사업 기획서에 KPI를 쓰는 순간 이미 시험 가능성을 계산하고 있는 셈입니다.

AI 반도체에는 따를 규격이 없습니다

표준이 없으면 시험은 협상이 됩니다. 의뢰하는 쪽이 방법을 제안하고, 시험하는 쪽이 그 방법의 타당성을 판단해야 하니 처음부터 이견의 여지가 열려 있습니다. 여기에 하드웨어와 소프트웨어를 함께 봐야 하는 평가라면 난도가 한 단계 더 올라갑니다.

업력이 짧은 기업에서는 “당연히 하고 넘어간 것”이 증빙에 남지 않습니다

A부터 Z까지 프로세스를 진행하면 중간에 당연히 하고 넘어가는 단계들이 생깁니다. 문제는 그 단계가 합의서나 결과물에 드러나지 않는다는 점입니다. 정량 수치 하나를 보여주면 당연히 검증된 것이라고 여기는 편향도 있습니다. AI 모델이라면 인풋 데이터가 무엇이었고, 어떤 코드를 삽입했고, 어디까지 오픈소스에서 가져왔는지가 함께 있어야 그 수치가 값으로 읽힙니다. 창업 4년 차 팹리스에는 대기업 반도체 출신 경력자들이 있어도, 그 머릿속 노하우가 조직의 문서로 녹아 나오기까지는 시간이 걸립니다.

AIWORKX는 이 과정을 어떻게 지원했는가

결과 통보가 아니라 사전 컨설팅으로

증빙이 충분하지 않을 때 “이걸로는 증빙이 안 됩니다”라고 통보하면 기업은 시험 직전에 막힙니다. AIWORKX는 그 지점을 앞으로 당겼습니다. “이런 경우에는 이런 형태로 준비하시면 좋겠습니다”라는 컨설팅으로 필요한 백그라운드 자료를 미리 정리하도록 도왔습니다. 첫해에 받은 가이드를 반영해 이듬해에는 보스반도체가 합의서를 훨씬 두텁게 작성했고, 그래도 남은 부분은 다시 조언으로 메웠습니다.

의뢰자가 제시한 방법을 수용하면서, 표준의 선은 지킵니다

이번 시험은 전 건이 의뢰자가 제공한 시험 방법으로 진행됐습니다. AIWORKX가 한 일은 그 방법을 표준 관점에서 해석하고 정합화하는 것이었습니다. 관계자 사이에서 합의가 가장 어려운 “성능”의 정의를 중간에서 조율했고, 수용할 것은 수용하면서 “이것은 지키셔야 합니다”라는 선은 분명히 제시했습니다.

요구한 마감일 안에 발행합니다

국책 과제에서는 정량 목표 달성만큼 마감일을 맞추는 것이 중요합니다. 시험 항목을 미리 숙지하고 방문해 시험이 빠르게 진행됐고, 필요한 자료를 한 번에 정리해 요청하면서 중복 업무를 줄였습니다. 성적서 초안에는 수정 사항이 거의 없어 그대로 날인해 수령했습니다.

보스반도체가 확보한 것

시험성적서 두 건이 결과물의 전부는 아닙니다.

• 국책 과제가 요구한 항목에 대해 KOLAS 인정 시험기관이 발행한 시험성적서 확보
• 시험을 반복하면서 연구원들에게 검증 체계가 자리 잡음. “이 모델의 추론 속도를 재야 해”라고 하면 무엇을 준비해야 하는지 정리돼 나오는 상태
• 회사가 자사 제품의 정량 성능을 설명할 언어를 확보. “이런 데이터셋으로 이런 절차를 거쳐 나온 값입니다”라고 말할 수 있게 됨
• 이듬해 재의뢰, 미래모빌리티 국가전략기술 R&D 컨소시엄으로 협력 확장

마지막 항목이 가장 오래 남습니다. 기존에는 관성적으로 모델을 돌려 “이게 우리 결과입니다”라고 말했습니다. 그런데 제3자가 그 숫자를 볼 때 첫 질문은 언제나 “이 값을 믿을 수 있느냐”입니다. 절차를 설명할 수 있는 회사와 그렇지 않은 회사의 차이는 여기서 갈립니다.

“AI 반도체는 표준이 셋업돼 있지 않습니다. 검사받아야 하는 저희가 제안을 드리고 그걸 검사해 주셔야 하는 상황이라 이슈가 생길 수밖에 없는데, AIWORKX는 그런 부분을 많이 수용해 주시면서도 ‘이것은 지키셔야 합니다’라고 가이드도 주셨습니다.”
— 보스반도체 국책과제 담당자

“단순히 ‘이걸로는 증빙이 안 됩니다’라는 결과성 통보가 아니라, ‘이런 경우에는 이런 형태로 준비하면 좋을 것 같습니다’라는 컨설팅 형태로 사전 준비를 지원해 주셔서 그에 맞춰 준비할 수 있었습니다.”
— 보스반도체 국책과제 담당자

“국책 과제에서는 정량 목표 달성만큼 마감일을 맞추는 것도 중요한데, 그런 부분에서 굉장히 좋은 협력사였습니다. 사실 다른 과제도 몇 개 있어서 언제 연락드려야 하나 보고 있습니다.”
— 보스반도체 국책과제 담당자

협력은 컨소시엄으로 이어졌습니다

보스반도체는 미래모빌리티 국가전략기술 R&D 컨소시엄에서 AIWORKX와 함께 SDV용 AI 가속기 Full SW Stack을 개발합니다. AIWORKX가 맡은 범위는 CI/CT/CD 고도화, Test Farm 구축, 경량화 모델 성능과 Robustness 검증, SoC 통합 검증입니다. 기능안전 ASPICE와 ISO 26262 인증은 보스반도체를 포함한 컨소시엄 참여 기관이 담당합니다.

시험 기관을 여러 곳으로 나누지 않고 한 곳과 이어가는 이유도 여기에 있습니다. 우리 제품을 알고, 우리가 어떤 방식으로 일하는지 아는 기관이라야 연속성이 유지됩니다. 제품을 모르는 곳에 매번 처음부터 설명하는 일은 관리하는 입장에서 소모적입니다.

이 사례에서 배울 수 있는 것

표준 시험법이 없는 분야에서 시험은 “규격을 따르는 일”이 아니라 “방법을 합의하는 일”입니다. 그래서 이런 분야의 시험기관에게 필요한 역량은 시험 장비가 아니라, 의뢰자가 제시한 방법을 표준 관점에서 읽어내고 관계자 사이의 정의 차이를 조율하는 능력입니다. 증빙은 시험 당일에 만들어지지 않습니다. 무엇을 남겨야 증빙이 되는지 미리 아는 것에서 시작합니다.

AI 반도체든 AI 서비스든, 제출해야 하는 정량 목표가 있고 그 목표를 어떤 방법으로 증명할지가 아직 정해지지 않았다면 그 지점이 상담의 출발점입니다.