Cadence Design Systems, Inc.

Operator: 여러분, 안녕하십니까. 저는 오늘 이 컨퍼런스의 진행을 맡은 애비(Abby)입니다. 이 시간, Cadence 2026년 1분기 실적 컨퍼런스 콜에 참석해 주신 모든 분들을 환영합니다. [운영자 지침] 감사합니다. 이제 컨퍼런스를 Cadence의 투자자 관계 담당 부사장인 리처드 궈(Richard Gu)에게 넘기겠습니다. 계속 진행해 주세요. 리처드 궈: 감사합니다, 진행자님. 2026년 1분기 실적 컨퍼런스 콜에 참석해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 오늘은 아니루드 데브간(Anirudh Devgan) 사장 겸 최고경영자와 존 월(John Wall) 수석 부사장 겸 최고재무책임자가 함께하고 있습니다. 본 콜의 웹캐스트와 오늘 준비한 발언 사본은 당사 웹사이트인 cadence.com에서 확인하실 수 있습니다. 오늘의 논의에는 미래지향적 진술이 포함될 예정이며, 향후 사업 및 영업 실적에 대한 전망도 포함됩니다. 위험과 불확실성으로 인해 실제 결과는 오늘 논의에서 제시되거나 암시된 내용과 실질적으로 다를 수 있습니다. 실제 결과가 달라질 수 있는 요인에 대한 정보는 오늘의 논의와 관련하여 당사의 최신 SEC 제출 문서, 즉 가장 최근의 Form 10-K 및 Form 10-Q, CFO 코멘터리, 그리고 오늘의 실적 발표 자료를 참고해 주십시오. 본 콜에서 이루어지는 모든 미래지향적 진술은 오늘 기준으로 당사가 보유한 추정치와 정보에 근거하며, 이를 업데이트할 의무가 없음을 명확히 말씀드립니다. 또한 본 콜에서 논의되는 모든 재무 지표는 달리 명시되지 않는 한 GAAP이 아닌(non-GAAP) 지표입니다. 비(非)GAAP 지표는 GAAP 결과로부터 분리해 보거나 GAAP 결과를 대체하는 것으로 간주되어서는 안 됩니다. GAAP 지표와 비(非)GAAP 지표 간의 조정 내역은 오늘의 실적 발표 자료에 포함되어 있습니다. [운영자 지침] 이제 아니루드에게 콜을 넘기겠습니다. 아니루드 데브간: 감사합니다, 리처드. 여러분, 좋은 오후입니다. 오늘 함께해 주셔서 감사합니다. 저는 Cadence가 2026년을 매우 강하게 시작했음을 기쁘게 보고드립니다. AI 수요가 가속화되는 가운데 절제된 실행이 뒷받침되며, 회사 역사상 최고의 1분기 중 하나를 달성했습니다. 80억 달러 규모의 역대급 수주잔고는 계획보다 앞섰으며, 이는 AI 기반 포트폴리오에 대한 고객의 강한 신뢰와, 고객의 점점 더 복잡해지는 칩 및 시스템 설계 로드맵을 구현하는 데 있어 그 핵심적 역할을 반영합니다. 사업의 가속화되는 모멘텀을 바탕으로 2026년 매출 성장 전망을 17%로 상향 조정하며, 처음으로 ‘룰 오브 60(Rule of 60)’을 달성할 것으로 기대합니다. 존이 곧 더 자세한 내용을 설명드리겠습니다. 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대가 도래했으며, Cadence는 반도체 및 시스템 설계의 변화를 선도하고 있습니다. CadenceLIVE Silicon Valley 2026에서 우리는 완전 자율형 칩 설계로의 전환을 위한 중대한 발걸음을 내디뎠고, 업계에서 가장 고도화되고 포괄적인 에이전틱 풀플로우(agentic full-flow) 플랫폼을 개척했습니다. 또한 AI 슈퍼 에이전트(AI Super Agent)를 위한 헤드 에이전트 프레임워크인 AgentStack을 도입하여 설계 플로우 전반에 걸친 지식 공유를 가능하게 하고, 칩에서 3D-IC, 그리고 시스템에 이르기까지 자율 설계를 확장할 수 있게 했습니다. RTL 설계와 검증을 위한 혁신적인 ChipStack AI 슈퍼 에이전트에 더해, 아날로그 및 커스텀 설계를 위한 ViraStack과 디지털 구현 및 심사(signoff)를 위한 InnoStack이라는 두 개의 새로운 획기적인 AI 슈퍼 에이전트를 도입했습니다. 이 솔루션들은 함께 칩 설계 플로우 전체를 아우르며, 업계에 종합적인 자동화를 한층 더 가까이 가져다주는 연결된 지속 학습 플랫폼을 구축합니다. 업계가 에이전틱 AI로 전환을 시작함에 따라, 물리적으로 정확하고 매우 수학적인 EDA 솔루션의 필요성은 더욱더 중요해지고 있습니다. 당사의 에이전틱 AI 솔루션은 수십 년에 걸친 도메인 전문성, 독자적 데이터, 그리고 물리적으로 정확한 엔진이 긴밀히 통합되어 구축되어, 높은 정밀도의 결과를 제공합니다. 우리는 당사 플랫폼을 3단 레이어 케이크(3-layer cake)로 계속 보고 있습니다. 가속된 컴퓨팅과 데이터가 기반 레이어이고, 핵심이 되는 중간 레이어는 주요 시뮬레이션 및 최적화이며, 맨 위 레이어가 에이전틱 AI입니다. 앞서 말씀드린 것처럼, 가장 큰 가치는 이 레이어들이 긴밀하게 결합될 때 나온다고 믿고 있으며, 서로를 강화하여 훨씬 더 나은 결과를 만들어냅니다. 이러한 슈퍼 에이전트가 당사의 시뮬레이션, 검증 및 구현 엔진을 대규모로 호출함에 따라, EDA 사용량이 실질적으로 확대되고 당사 플랫폼 전반에서 더 높은 사용을 이끌 것으로 예상합니다. 우리는 Google Cloud에서 Gemini와 함께 ChipStack AI Super Agent를 최적화하기 위해 Google과의 전략적 협업을 발표했습니다. LLM 추론과 GCP의 확장 가능한 컴퓨팅을 결합함으로써, 이번 협업은 차세대 칩 개발을 위한 클라우드 네이티브 플랫폼을 제공합니다. Q1에 우리는 신규 에이전틱 AI 제공과 핵심 EDA, 3D-IC 및 시스템 분석 솔루션 전반에 걸친 폭넓은 확장을 통해 MediaTek과의 장기 표준 파트너십을 한층 더 발전시켰습니다. Physical AI는 AI가 자율 시스템, 오토스, 드론 및 로보틱스로 진입함에 따라, 지능의 다음 큰 물결로 부상하고 있으며 Cadence는 이 전환을 이끌 위치에 독보적으로 자리하고 있습니다. Hexagon의 D&E 선도 구조 및 멀티 바디 동역학 기술을 추가함으로써, 당사의 시스템 분석 포트폴리오를 Physical AI 분야에서 리더십 위치로 전환하여 고객이 핵심적인 시뮬레이션-현실 간 격차를 줄임으로써 근본적으로 새로운 AI 워드(Word) 모델을 만들고 학습할 수 있도록 지원합니다. CadenceLIVE 실리콘밸리에서 우리는 NVIDIA와의 AI 및 로보틱스 분야 파트너십을 확대한다고 발표했습니다. 당사의 에이전틱 AI 기반 솔루션과 NVIDIA의 고도화된 기술을 결합함으로써, 우리는 칩 설계, Physical AI 시스템 및 하이퍼스케일 AI 팩토리 전반에서 엔지니어링 워크플로를 가속하고 생산성을 높이고 있습니다. 이제 당사 사업에 대한 업데이트를 말씀드리겠습니다. 당사 IP 사업은 강한 모멘텀을 이어갔으며, AI, HPC 및 자동차 워크로드 수요를 가속화한 데 힘입어 전년 대비 매출이 22% 성장했습니다. 첨단 노드 설계와 칩렛 기반 아키텍처의 복잡성이 커지면서, 인터페이스, 메모리 및 파운데이션 IP 전반에 걸친 차별화된 Star IP 포트폴리오에 대한 견조한 수요가 발생하고 있습니다. 우리는 대표적인 고객사에서 의미 있는 경쟁 우위 성과와 고객 확장을 달성했는데, 이는 포트폴리오의 폭을 보여줄 뿐만 아니라 무엇보다도 당사 솔루션의 차별화된 성능을 반영합니다. 우리는 선도적인 글로벌 파운드리와 기록적인 계약을 체결했으며, 이 고객과의 당사 최대 규모 IP 참여를 달성하는 한편 가장 첨단 노드에서의 리더십을 다시 한번 강화했습니다. 강한 시장 역풍, 집중된 전략, 그리고 고객 저변의 확산이 이어지면서, 우리는 IP에서의 지속적인 성장에 매우 유리한 위치에 있습니다. 당사의 핵심 EDA 사업은 시장을 선도하는 고객사에서 솔루션의 보급이 확대됨에 따라 전년 대비 매출이 18% 성장하며 또 한 번 강력한 분기를 기록했습니다. AI 기반 솔루션, 그리고 점점 더 에이전틱 제공은 고객 갱신과 확장의 중요한 부분이 되고 있습니다. 하드웨어에 대한 수요는 Q1에 가속화되어 지금까지 최고의 분기를 달성했으며, AI HPC 고객이 주도했고 자동차 및 로보틱스에서의 수요가 증가했습니다. Palladium Z3는 에뮬레이션 분야의 골드 스탠더드로서 여러 차례의 경쟁사 점유 대체를 이끌었습니다. 검증 소프트웨어의 모멘텀도 성장했는데, 특히 Xcelium과 Verisium SimAI에서 두드러졌습니다. 그리고 ChipStack은 대규모 평가가 진행되는 등 고객들의 매우 큰 관심을 끌었습니다. AI 기반 Cadence Cerebrus 솔루션이 이끌고 있는 가운데, 당사의 디지털 플랫폼은 특히 가장 첨단 노드에서 점유율을 계속 확대하고 있습니다. 한 글로벌 반도체 설계 리더는 Innovus 사용을 크게 늘리고 당사의 디지털 사인오프 솔루션을 채택했으며, 대표적인 AI 인프라 기업은 선도적인 ASIC 설계에서 자사 사인오프 솔루션의 사용을 확대했습니다. 커스텀 및 아날로그 분야에서 AI 기반 Virtuoso Studio는 설계 마이그레이션과 레이어 자동화에서 강한 모멘텀을 이어가고 있는데, 생산성 향상을 원하는 아날로그 및 믹스드 신호 리더들이 점점 더 많이 도입하면서 점차 더 폭넓게 배치되고 있습니다. 당사의 시스템 설계 및 분석 사업은 AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션과 3D-IC가 성장하는 시스템 과제를 해결하는 데 필수 요소가 되면서, 전년 대비 매출이 18% 성장했습니다.3D-IC 분야에서 강한 모멘텀을 보이고 있습니다. 당사의 통합된 멀티 다이 통합 설계-분석(Design-to-Analysis) 흐름이 고객들이 증가하는 칩렛(chiplet) 및 첨단 패키징의 복잡성을 해결하는 데 도움을 주고 있습니다. 또한 Sigrity와 Clarity에서도 메모리 및 첨단 IC 패키징 고객들이 더 고속 인터페이스로 전환하면서 배치(Deployments)를 확장하는 등 강한 모멘텀을 확인했습니다. 신호 무결성, 전력 무결성, 열(thermal) 문제를 설계 흐름의 더 이른 단계에서부터 풀 Cadence 사인오프(signoff) 흐름을 배치함으로써 해결하려는 니즈가 커지면서 고객 채택이 증가하고 있습니다. 마무리하며, 저는 당사의 견고한 실행과 사업 전반에 걸친 폭넓은 모멘텀에 대해 매우 만족스럽게 생각합니다. 에이전틱 AI(agentic AI) 시대가 펼쳐지는 가운데, Cadence는 훨씬 더 높은 설계 생산성 실현을 위한 선두에 서고 있습니다. 설계 복잡성이 높아지는 동시에 생산성에 대한 요구가 커지면서, Cadence에는 장기적으로 매력적인 기회가 창출되고 있습니다. 차별화된 솔루션과 확장되는 에이전틱 AI 포트폴리오를 바탕으로, 저는 이러한 전환을 선도하고 고객에게 의미 있는 혁신과 가치를 계속 제공할 수 있는 매우 좋은 위치에 있다고 믿습니다. 이제 존이 Q1 결과와 업데이트된 2026년 전망에 대해 더 자세한 내용을 설명하겠습니다. John Wall: 감사합니다, 아니루드(Anirudh). 그리고 좋은 오후입니다, 여러분. 저는 Cadence가 2026년 1분기에 매우 우수한 성과를 제공했으며, 당사 전 사업 전반에서 모멘텀이 가속되고 폭넓은 강세가 나타났다는 점을 보고드리게 되어 기쁩니다. 탄탄한 설계 활동과 견실한 실행이 맞물리며 1분기 매출이 전년 동기 대비 19% 성장했고, 영업이익률은 45%를 기록했습니다. 1분기 수주는 기대를 상회했으며, 그 결과 80억 달러 규모의 기록적인 백로그(backlog)를 달성했습니다. 아래는 1분기 재무 하이라이트입니다. 손익계산서(P&L)부터 말씀드리겠습니다. 총매출은 14.74억 달러였습니다. GAAP 영업이익률은 29.3%입니다. 비GAAP(Non-GAAP) 영업이익률은 44.7%입니다. GAAP EPS는 1.23달러였고, 비GAAP EPS는 1.96달러였습니다. 다음으로 재무상태표와 현금흐름을 살펴보겠습니다. 현금 잔고는 14.07억 달러였으며, 부채의 원금 기준 가치는 29.25억 달러였습니다. 영업현금흐름은 3.56억 달러였습니다. DSOs는 67일이었고, Cadence 주식 환매를 위해 2억 달러를 사용했습니다. 업데이트된 전망을 말씀드리기 전에, 당사의 전망에는 통상적인 가정이 포함되어 있음을 강조하고 싶습니다. 즉, 현재 존재하는 수출통제 규정이 연중 나머지 기간 동안 실질적으로 유사하게 유지된다는 가정입니다. 2026년 업데이트 전망에 따르면, 매출은 61.25억 달러에서 62.25억 달러 범위로 예상됩니다. GAAP 영업이익률은 27.5%에서 28.5% 범위입니다. 비GAAP 영업이익률은 43.5%에서 44.5% 범위입니다. GAAP EPS는 4.39달러에서 4.49달러 범위입니다. 비GAAP EPS는 7.85달러에서 7.95달러 범위입니다. 영업현금흐름은 18.75억 달러에서 19.75억 달러 범위이며, 2026년에는 잉여현금흐름(free cash flow)의 약 50%를 사용해 Cadence 주식을 환매할 것으로 예상합니다. 이를 염두에 두고, 2분기에는 매출이 15.55억 달러에서 15.95억 달러 범위로 예상됩니다. GAAP 영업이익률은 28.5%에서 29.5% 범위입니다. 비GAAP 영업이익률은 44.5%에서 45.5% 범위입니다. GAAP EPS는 1.07달러에서 1.13달러 범위입니다. 비GAAP EPS는 2.02달러에서 2.08달러 범위입니다. 그리고 평소와 같이, 당사는 Investor Relations 웹사이트에 CFO 코멘터리(commentary) 문서를 게시했으며, 여기에는 추가 항목에 대한 전망과 추가 분석, 그리고 GAAP에서 비GAAP로의 조정 내역이 포함되어 있습니다. 결론적으로, Cadence는 올해를 강한 출발로 시작했습니다. 2026년 매출 전망을 연간 기준 약 17%의 전년 대비 성장으로 상향 조정합니다. 언제나 그렇듯, 지속적인 지원에 대해 고객, 파트너, 그리고 당사 직원 여러분께 감사드립니다. 이제 진행자는 질문을 받겠습니다. Operator: [Operator Instructions] 그리고 첫 번째 질문은 Needham의 Charles Shi 님으로부터 들어오겠습니다. Yu Shi: 아니루드(Anirudh), 제가 생각하기엔 질문의 수준이 꽤 높긴 하지만, 아마도 많은 투자자들의 최우선 관심사일 것 같습니다. 우리는 에이전틱 AI가 EDA에 대해, 라이선스 소비(license consumption)에 대해 등등 아마도 도움이 될 것이라는 점을 분명히 확인했습니다. 하지만 우리는 여전히 AI가 실제로 소프트웨어를 작성할 수 있는 능력과 관련된 몇 가지 우려를 듣고 있고, AI가 더 나은 EDA 기반 도구—말하자면 베이스 툴—예컨대 Virtuoso, Innovus 같은 종류의 도구들을 실제로 더 잘 작성할 수 있을지에 대해서는 의심도 있습니다. 그래서—그리고 물론 동시에 많은 EDA 스타트업들이 늘상 같은 시기에 등장하곤 합니다. 따라서 질문은, AI가 소프트웨어를 작성하는 능력이 EDA 기반 도구 사업의 방어 가능성(디펜서빌리티)을 걱정하게 만들까요? 물론 다시 한번 말씀드리면, 에이전틱 AI가 기반 도구 사업의 소비에 도움이 된다는 점은 이해하고 있습니다. 하지만 저는 여러분의 생각을 듣고 싶습니다. Anirudh Devgan: 네. Charles, 질문 감사합니다. 제 말은, 이에는 여러 부분이 있다는 겁니다. 물론 저는 칩 설계와 EDA에 적용된 에이전틱 AI에 대해 정말로 기대가 큽니다. 그리고 질문은 기반 도구와 관련해 AI가 그 기반 도구들을 작성할 수 있는지에 대해 더 구체적이네요. 그래서 먼저, 저는 기반 도구에서의 우리의 입장과 우리의 경쟁 우위에 대해 매우 확신합니다. 알겠죠? 그리고 모두에게 상기시키기 위해 말씀드리면, 현재 Cadence에 약 15,000명이 있고 그중 약 10,000명이 R&D에 있습니다. 절반 이상이 고급 학위를 가지고 있습니다. 또 저는 1,000명 이상이 국내 최고 대학 출신의 박사 학위 소지자라고 생각합니다. 그러니 우리는 어떤 경우든 내부적으로 AI를 활용해—우리가 소프트웨어를 더 잘 작성할 수 있도록—이렇게 배치할 겁니다. 하지만 다른 어떤 쪽도 더 나은 기반 도구를 작성할 수 있게 될까 봐 걱정되지는 않습니다. 그래서—그리고 기반 도구의 경쟁상대는 어차피 업계 최고 수준이고, 저는 그게 앞으로도 바뀔 이유가 없다고 봅니다. 자, 이제 제가 특히 기대하는 것은 CadenceLIVE에서 출시한 것은 바로 에이전틱 부분과, 에이전틱 도구와 기반 도구 간의 상호작용입니다. 즉, 물리적으로 정확한 기반 도구와 결합된 AI 오케스트레이션이죠. 그러면 우리에게는 TAM 확장 측면을 포함해 새로운 기회가 생깁니다. 왜냐하면 에이전틱 AI가 가능하게 하는 것은 우리가 예전에는 제품이 없던 영역에서 제품을 판매할 수 있게 해준다는 점이기 때문입니다. 예를 들면 RTL 생성, 검증 플랜 생성 같은 것들입니다. 그리고 저는 이 제품들이 구독(subscription) 플러스 소비(consumption) 모델로 더 많이 소비될 것이라고 생각합니다. 이것은 Cadence에게 완전히 새로운 카테고리입니다. 그리고 그 다음으로는, 말씀하신 것처럼 에이전틱 AI가 우리 기반 도구의 더 많은 부분을 이끌어낼 것입니다. 그래서 제가 말해온 이런 3계층 프레임워크에 대해 상당히 좋게 보고 있고, 앞으로도 자신감이 있습니다. Operator: 그리고 다음 질문은 KeyBanc Capital Markets의 Jason Celino 님으로부터 들어오겠습니다. Jason Celino: 그냥 확인 질문일 수 있을 것 같아요. 운영 마진 가이던스가 조금 내려오고 있던데요. 그 배경의 주요 동인이 무엇인지, 존? 알고는 있습니다. Hexagon 인수를 어느 정도 반영하고는 있지만, 절대적인 기준으로 보면 그 OpEx에 계층화된 부분은 상대적으로 작잖아요. 그래서 마진 가이던스에 대해 우리가 이해할 수 있도록 설명해 주실 수 있을까요? John Wall: 네. 알겠습니다, Jason. 질문 감사합니다. 거기에서 보시는 것은 주로 현재 전망에 Hexagon의 설계 및 엔지니어링 사업을 포함한 영향입니다. 그 전략적 기회는 매우 큽니다. 다만 2026년 P&L은 우리가 거래를 마감하면서 보도자료로 발표한 통합 시점이 반영된 것을 보여줍니다. 우리는 올해 1억 6,000만 달러의 매출이 나올 것으로 예상하고, 그게 가이던스에 포함돼 있습니다. 우리는 약 0.28달러 정도 수준으로 희석(dilutive)될 것으로 예상합니다. 1억 6,000만 달러에 대한 마진 영향은 대략 5%~10% 범위입니다. 하지만 그 희석은—우리가 인수 가격의 30%를 주식으로, 70%를 현금으로 지급했기 때문에—현금에 대해 발생하는 이자 성분, 즉 잃어버린 이자 수익이 단기적으로 상당한 희석 영향을 만들어내기 때문입니다. 2027년에는 오히려 순증(accelerative, accretive)될 것으로 예상합니다. 그래서—제 생각엔 이렇게 이해하면 됩니다. 재무적으로 2026년은 통합의 해입니다. 그리고 가이던스에는 인수된 비용 기반, 금융(조달) 영향, 인수 관련 통합 비용, 그리고 단기적인 희석이 포함돼 있습니다. 그래서 매출은 더 높게 움직이는데 반해, EPS와 영업 마진은 2월 가이던스보다 낮아집니다. 네, 그래서 1억 6,000만 달러입니다.그리고 1분기에는 Hexagon에서 1분기에 약 2,000만 달러의 매출이 있었던 영향이 EPS에 미친 영향이 약간 더 적었습니다. 그래서 희석 영향이 대략 0.01달러 정도였습니다. Hexagon이 없었다면 EPS는 약 0.01달러 더 높았을 겁니다. Operator: 그리고 다음 질문은 Bank of America Securities의 Vivek Arya 님에게서 들어옵니다. Vivek Arya: Anirudh, 지난 1년 동안 우리가 계속 들어온 이야기들이 있습니다. 바로 반도체 칩 부족과 칩 가격의 상승, 그리고 많은 고객들이 갖고 있는 가격 결정력입니다. 제 질문은, 이러한 부족과 고객들이 더 큰 가격 결정력을 갖고 있다는 사실이 Cadence에 대한 그들의 참여(engagement)에 어떤 영향을 미치는지입니다. 칩 스타트를 제한하나요? 아니면 더 높은 ASP 제품 쪽으로 전환하나요? 반도체 부족이 귀사의 성장과 참여(engagement) 궤적에 미치는 영향은 무엇이며, 무엇이 달라졌나요? 그리고 고객들의 행동에서 무엇을 관찰하고 있나요? Anirudh Devgan: 네. 질문해 주셔서 감사합니다, Vivek. 몇 가지로 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 먼저, 제 생각에 환경은 시스템 기업과 반도체 기업 모두에게 꽤 건강합니다. 그래서 그건 항상 좋은 일입니다. 예를 들어, 이미 지난해에 잘하고 있던 일부 하이퍼스케일러와 AI 반도체 기업뿐 아니라, 메모리 기업도 잘하고 있고 아날로그 기업도 잘하고 있습니다. 우리는 당연히 고객들이 잘되기를 바라며, 그러면 특히 우리가 제공하는 새로운 솔루션들과 관련해 참여하기에 긍정적인 환경이 조성됩니다. 실제로 이 점은 지난 3~6개월 동안 꽤 뚜렷하게 개선된 부분입니다. 두 번째로, 부족은 직접적으로—그러니까 고객은 여전히 장기 R&D 로드맵에 전념하고 있습니다. 그리고 어떤 경우에는—제가 몇몇 사례에서 봤는데—고객들이 특정 노드나 파운드리에서 수용량(capacity)을 확보하기 위해 여러 파운드리나 노드를 동시에 활용하기도 합니다. 그러면 그건 우리 입장에서 더 많은 설계 활동으로 직접 이어질 수 있습니다. 일반적으로 고객이 건강하다면(매출이 올라가니까) 현재 설계에서 그들을 더 빨리 진행하기 위해 더 많은 작업을 할 뿐 아니라, 새로운 설계를 시작할 수도 있습니다. 이것이 제가 두 번째로 말씀드리고 싶은 점입니다. 그리고 세 번째로, 우리에게는 더 흥미로운 부분이 있는데요. 우리가 이 에이전트형(agentic) 솔루션을 가지고 있다는 점에서, 고객의 생산성을 더 높여줄 수 있고, 동시에 저희도 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다. 우리가 더 많은 가치를 제공할수록 그 가치의 일부를 포착할 수 있는 기회도 더 커집니다. 또한 고객들은 자동화가 더 많아지는 만큼 그러한 논의에 매우 개방적입니다. 그래서 실제로—제가 말씀드렸듯이—ChipStack과 더불어 새로운 AgentStack, InnoStack, ViraStack 등과 관련해 참여가 많이 일어나고 있습니다. 전혀 반발(backlash)이 없습니다. 우리가 생산성을 제공할 수 있다면 고객은 기꺼이 참여합니다. 그래서 제가 말씀드릴 수 있는 건, 적어도 현재 환경에서 제가 보고 있는 큰 세 가지 영역입니다. Operator: 그리고 다음 질문은 Goldman Sachs의 Jim Schneider 님으로부터 들어옵니다. James Schneider: 에이전트형 솔루션에 대한 코멘트를 좀 더 풀어서 설명해 주실 수 있을지 궁금합니다. 특히 귀사에서 그것이 베이스 도구용 소비(consumption)를 늘릴 것이라고 시사한 부분과 관련해서요. 그런 도구들의 가격 책정이 어떻게 되는지, 그리고 에이전트형 솔루션이 구체적으로 어떤 방식으로 가격이 매겨지는지 조금 이야기해 주실 수 있을까요? 그리고 전체적으로, 에이전트형과 기존(컨벤셔널) 라이선스 사이에서 순(net) 기준으로 귀사가 더 많은 매출 가치를 포착할 수 있는 방식에 대해 프레이밍해 주실 수 있다면 감사하겠습니다. Anirudh Devgan: 네. 질문 감사합니다. 저는 그 기회가 상당히 크다고 생각합니다. 특히 에이전트형의 경우, 제 생각에 지난 6~12개월 동안, 더 정확히는 지난 6개월 동안 이런 일이 일어났습니다. 에이전트형 도구들이 진화했을 뿐만 아니라, 에이전트형 도구에는 기술(skill)을 임베드해서 더 많은 자동화를 수행할 수 있게 할 수 있습니다. 예를 들어, 저희가 ViraStack을 출시했는데, 이는 아날로그 자동화입니다. 아날로그는 오랫동안 자동화하기 어려운 문제였죠. 하지만 이런 에이전트형 플로우와 역량이 있으면 그 작업을 자동화할 수 있습니다. 그렇다면 가격이나 이런 것들이 어떻게 소비되는 측면에서 무엇을 의미할까요? 먼저, 제가 말했듯이 이런 종류의 자동화는 이전에는 불가능했습니다. 이 모든 작업은 예전에는 고객들이 직접 했죠, 맞나요? 그리고 그와 관련해 제가 한 대형 고객과 이야기를 나눴는데요. 예를 들어 아날로그든 디지털이든, 매번 새로운 설계를 할 때마다 엔지니어를 2배 더 요구한다고 하더라고요. 그런데 어쨌든—이건 매번 엔지니어를 2배씩 채용할 수 없기 때문에, 인력 규모가 2배로 성장하는 것은 실현 불가능하다는 뜻입니다. 저희가 수익화를 계획하는 방식과 초기 신호가 긍정적인 이유는, 첫째로 저희가 이전에 팔지 않았던 새로운 도구를 판매할 것이기 때문입니다. 그건 고객들이 아날로그 설계나 RTL 같은 작업을 수동으로 해오던 것과 더 비슷한 형태예요. 그래서 그 부분은 다른 유형의 선도적인 AI 도구들처럼 구독(subscription)과 사용량(consumption) 모델로 가격이 책정될 것입니다. 이것은 Cadence에게 완전히 새로운 카테고리입니다. 그리고 이는 고객들의 인력 증감 곡선을 완만하게 만들 겁니다. 다만 예상되는 인력 증감 곡선 자체는 어차피 실현 가능하지 않았습니다. EDA에서의 자동화 역사가 그렇듯, 아시는 대로 우리는 언제나 자동화를 해야 합니다. 하지만 이번에는 에이전트형 AI 플로우로 그 일을 할 수 있습니다. 그리고 에이전트가 실행되면—사용자가 칩을 설계하는 경우가 꽤 흔하죠—예를 들어 그 칩에 100개의 블록이 있다고 해봅시다. 단순하게요. 그리고 100명의 엔지니어가 있고, 1명의 엔지니어가 1개 블록을 돌린다고 하면, 한 엔지니어는 1~2개의 실험만 실행해서 어떤 설정이나 어떤 설계가 더 나은지 확인합니다. 그런데 에이전트가 그 블록들을 실행하면, 그 사안들에 대해 10번 또는 100번의 변형을 시도할 수 있습니다. 어쨌든 AI는 사람이 하는 것보다 훨씬 더 많은 탐색을 합니다. 그래서 에이전트는 생산성도 높일 뿐 아니라, 본질적으로 더 많은 기본 도구(base tools)를 실행합니다. 그래서 이런 환경에서 기본 도구의 사용량이 꽤 유의미하게 증가하고 있는 것을 보면 알 수 있습니다. 이게 두 가지 방식입니다. 그리고 이런 환경에서는 전통적인 비즈니스 모델이 있습니다. 하지만 기본 도구 쪽에서는 그 수요가 더 커질 겁니다. 그리고 에이전트형 플로우로 수동이던 것을 자동화하는 새로운 비즈니스 모델이 있습니다. John Wall: 예. 그리고 제가 Jim에게 덧붙이자면, Q1에서 우리가 본 것은—전반적인 가격 책정 환경이 개선되었다는 점입니다. 가격은 당연히 저희와 함께 가치 기반으로 유지되고 있고요. 저희는 특히 에이전트형 플로우를 통해 고객에게 엄청난 가치를 제공하며, 그 영역에서 고객의 성공으로부터 이익을 얻을 수 있는 위치에 있습니다. 또한 고객의 노동 투입에서 자동화로의 전환은, 아마도 되돌리기 어려울 것이고 시간이 지나면서 더 빨라질 가능성이 큽니다. Operator: 그리고 다음 질문은 Mizuho의 Siti Panigrahi 라인에서 나옵니다. Sitikantha Panigrahi: 좋습니다. 이제 IP 사업으로 전환하고 싶습니다. Anirudh, IP가 지금 세 번째 해에 강한 성장세를 보인다고 말씀하셨죠. Q1에서 보신 내용을 업데이트해 주실 수 있나요? 그리고 HBM, LPDDR6 등 나머지 요소들이 여전히 핵심 동력인가요? 아니면 Rapidus, Intel Foundry 같은 새로운 파운드리가 아직도 의미 있게 IP 수요에 기여하고 있나요? 그리고 John, EPS 가이던스를 명확히 하기 위해서도요. $0.28 희석(dilution)을 말씀하셨는데, 실제로는 $0.20만 낮추셨습니다. 유기적 기준(organic basis)으로는 EPS가 $0.08만큼 올랐다고 하신 것 맞는지 확인하고 싶습니다. John Wall: 마지막 부분부터 제가 먼저 답하겠습니다. 네, 네, 맞습니다. $0.08만큼 올렸습니다. Anirudh Devgan: 그리고 Siti, 올해 시작이 아주 좋습니다. IP 전반에서뿐만 아니라요. 제가 팀과 함께 살펴봤는데요. 제 생각에 Q1에서 저희가 제공한 이번 상향은 우리가 해왔던 것들 중에서도 가장 강력한 상향 중 하나였습니다. 저희는 2월에 가이던스를 제시했죠. 그런데 그로부터 2개월 후에 상향을 했으니, 제 생각엔 그중에서도 가장 강력한 상향이었습니다. 이제 모든 사업이 잘 되고 있고 특히 IP가 출발이 아주 좋습니다. 앞으로도 제가 보고 있는 바에 따르면 잘 해낼 것이라고 생각합니다. 그리고 IP 성장을 뒷받침하는 이유는 제 생각에 최소 3가지가 있습니다. 그리고 제가 말했듯이 이제 3번째 해입니다. 그래서 너무 이른 시점의 것들에 대해서는 이야기를 너무 앞서 하고 싶지 않습니다.하지만 3년간의 견조한 성장 이후라서, 저는 이것이 좋은 흐름이라고 생각합니다. 그래서 첫 번째는 우리 IP의 품질과 성능이 그냥 더 낫다는 점입니다. 새로운 팀이 있고, 성능이 그만큼 — 이런 것들은 표준 기반 IP이기 때문에, 예를 들어 DDR이나 PCIe 같은 것들이죠. 그래서 스펙은 같습니다. 하지만 우리 전력 영역이 경쟁사보다 더 좋거나 고객이 할 수 있는 작업을 더 잘 뒷받침한다면, 고객은 우리의 IP를 구매할 것입니다. 그래서 저에게 가장 유망한 점은 R&D 팀의 역량이 강해서 우리의 PPA가 더 좋고, 그 결과 상당히 중요한 대형 고객들에서 많은 경쟁 우위를 거뒀다는 것입니다. 그리고 저는 CadenceLIVE에서 그중 일부를 강조해 드렸습니다. 그래서 정말로 아주 큰 상징적인 이름들이죠. 그것이 팀이 잘 운영되고 있다는 제게의 힘이 됩니다. 그래서 이것이 첫 번째입니다. 두 번째로, 우리의 포트폴리오가 확장되고 있습니다. 예를 들어 HBM을 강조했듯이요. 그중 일부는 유기적으로, 일부는 인수로 이루어졌습니다. HBM은 Rambus에서 인수한 뒤 우리가 개선했죠. 하지만 UCIe라는, 칩-투-칩 기술로서 핵심인 것은 전부 유기적으로 개발된 것입니다, 알겠죠? 그래서 두 번째 이유는 포트폴리오가 확장되고 있기 때문입니다. 세 번째 이유는 이 새로운 파운드리들입니다. 그리고 그 점을 보는 것이 매우 고무적입니다. 물론 우리는 선도 파운드리인 TSMC에서 best-in-class가 되길 원합니다. 하지만 이제는 적어도 3곳의 다른 주요 파운드리가 있고, 아시다시피 삼성, 인텔, Rapidus는 첨단 노드에서, 그리고 Global과 기타 업체들은 메인스트림 노드에서 운영하고 있습니다. AI와 설계 활동이 증가하고 파운드리가 늘어나는 만큼 더 많은 IP가 필요합니다. 그래서 저는 오늘 준비된 발언에서 말씀드린 것처럼, 우리가 주요 글로벌 파운드리에서 꽤 상당한 규모의 IP 계약을 하나 체결했다는 점을 언급하게 되어 기쁩니다. 그중에서도 가장 큰 것 중 하나입니다. 그리고 한 가지 더 명확히 하자면, 그것은 인텔이 아닙니다. 좋게 말해 인텔과의 논의에는 실제로 만족하고 있습니다. Lip-Bu 및 팀과 함께 18A, 특히 14A에 대해 대화를 나누면서 말이죠. 저는 인텔이 14A에 더 투자해야 한다는 점과, 이번에는 더 준비되어 있어야 한다는 점을 인식하고 있다고 생각합니다. 왜냐하면 14A로 넘어갈 때 IP와 EDA 솔루션의 가용성이 핵심이어서, 인텔이 고객들과 대화를 나눌 때 그것이 중요하기 때문입니다. 우리는 인텔과 매우 좋은 진전을 보이고 있고, 곧 — 인텔과의 협업에 대해서 더 말씀드릴 수 있을 것입니다. 하지만 다른 글로벌 파운드리와의 협업에도 저는 만족하고 있습니다. 전반적으로 IP 성장은 견조해 보이며, 우리가 있는 위치에 대해 저는 매우 만족합니다. 우리는 이미 EDA에서도 항상 매우 강했지만, 역사적으로 지난 몇 년 동안은 IP에서는 그만큼 잘하지 못했습니다. 하지만 지금 저는 우리가 매우 잘 포지셔닝되어 있다고 생각하고, 또한 SDA에서도 잘 포지셔닝되어 있습니다.\nOperator: 다음 질문은 Wells Fargo의 Joe Quatrochi로부터 들어옵니다.\nJoseph Quatrochi: 아까 EDA에 대해 논의하던 내용을 조금만 더 이어서 질문드리고 싶습니다. 제 생각에, EDA가 R&D 비용에서 차지하는 비중을 한 걸음 물러서서 보면, 그리고 여러 회사에서 R&D 비용이 가속되는 것을 우리가 보고 있는 상황이라면, EDA가 그중에서 어느 정도 기여하고, 또 AI로부터 제공되는 가치가 있다면 그 비중이 어디까지 갈 수 있을지 어떻게 생각해야 할까요? 메모리 비용이 증가하는 것 같은 것들도 그 R&D 라인을 통해 반영되어야 한다고 보고 있습니다.\nAnirudh Devgan: 네, 좋은 질문입니다. 그리고 우리는 그걸 면밀히 관찰해야겠죠. 아시다시피 우리는 뭔가 일어날 일을 예측해서 말하기보다는, 찍어 보여주는 쪽을 선호합니다. 무슨 일이 일어날지 예측하는 것보다, 실제로 보여주는 편이 낫기 때문이죠. 하지만 아시다시피 역사적으로 우리는 EDA가 R&D의 7%였는데, 지금은 R&D의 11% 정도라고 말해 왔습니다. 그래서 올라갔고, R&D 지출 자체도 상당히 올라갈 것입니다. 하지만 특히 에이전틱(agency) AI와 관련해서, 그 11%가 더 올라갈 수 있는 실질적인 잠재력이 있다고 생각합니다. 제가 이야기한 모든 대형 CEO들은 그 일에 대해 단지 “원한다” 수준이 아니라, 그렇게 되기를 바라면서 원하고 있습니다. 더 많은 자동화와 컴퓨팅을 투자해서 그런 일이 실제로 일어나게 하려는 거죠. 그래서 저는 지금 당장도 그 비중이 올라갈 것이라고 꽤 확신합니다. 얼마나 더 올라갈지는 — 지켜봐야겠지만요. 하지만 자동화가 R&D 자체와 함께 더 높은 비중을 차지할 수 있는 의미 있는 기회가 있다고 생각합니다.진행자: 다음 질문은 Stifel의 Ruben Roy 라인에서 나옵니다. Ruben Roy: 존, 운영 마진 논의로 다시 돌아가고 싶습니다. 여러분이 연말까지 규칙 60(Rule of 60)을 목표로 하고 있다는 점이 정말 좋습니다. 다만 그게 매출 가속에 의해 좌우된다는 점을 생각해 보면요. 물론 여기에는 Hexagon 통합 비용도 있습니다. 그런데 매출이 60억 달러를 넘어서게 될 때 운영 마진과 관련해 운영 모델을 어떻게 생각하고 계신가요? 운영 모델이 53억 달러일 때와 비교해 많이 달라져 보이나요? 이런 식의 43%~45% 범위를 운영 마진으로 어떻게 봐야 할까요? 아니면, 에이전틱 AI와 다른 새로운 제품 영역에 투자하고 있다는 점 때문에요. Hexagon을 통합해 나가는 향후 더 긴 기간의 매출 레이트에서 운영 마진 구조를 어떻게 생각하고 계신지 대략적인 아이디어를 주실 수 있을까요? John Wall: 네. 물론이죠, Ruben. 질문 감사합니다. 네, 저희가 순수 유기적(organic) 증분 마진을 보면 요즘은 50%보다는 60%에 더 가깝다고 생각합니다. 그리고 이런 인수들을 파악해 나갈 때는 보통 12~18개월 정도 걸려서, 저희가 Cadence에 대해 기대했던 것에 가까운 수준까지 수익성을 개선합니다. 그리고 그 프로필은 BETA와 비슷하다고 보시면 될 것 같습니다. 즉, 24년과 25년에 걸쳐서는 24년에 BETA 인수로 인한 희석 효과가 있었지만, 25년에는 시너지와 더 수익성 높은 구조로 만드는 데서 얻은 이점으로 마진이 극적으로 개선됐습니다. 26년과 27년에도 Hexagon의 경우 비슷한 패턴이 나타날 것으로 기대합니다. 단기적으로는 약간의 역풍이 있겠지만, 수익성을 개선할 기회는 충분합니다. 또한 에이전틱 AI 분야에서 고객 참여가 가속되는 측면에서 보고 있는 이점이 있다 보니, 앞으로 그 증분 운영 마진을 더 확장할 수 있는 기회가 더 많다고 생각합니다. 진행자: 다음 질문은 JPMorgan의 Harlan Sur 라인에서 나옵니다. Harlan Sur: 2Q 가이드를 가지고 보면, 하반기(두 번째 반기)에 대한 암시된 가이드는 실제로 2Q 수준보다 하반기 평균 분기 매출 레이트가 약간 낮습니다. 하반기에 Hexagon 사업에서 뭉침(lumpiness)이 있어서, 고객들이 다년 라이선스 계약으로 이동하는 걸까요? 아니면 핵심 사업 쪽에 뭉침이 있어서, 더 상반기에 비중이 큰 하드웨어나 IP 출하 프로필 때문인가요? John Wall: 네. 질문 감사합니다, Harlan. 네, 먼저 상반기는 매우 강합니다. 그리고 하반기는 적절한 보수성을 담고 있다고 설명드릴 수 있습니다. Hexagon의 D&E 사업에 대한 고객님의 코멘트는 맞습니다. 그들의 프로필은 상대적으로 전반기에 더 치우쳐 있습니다. 제가 지난해 Hexagon의 매출을 봤을 때, Q3와 Q4가 그 해에서 가장 부진했던 두 분기였습니다. 그들은 보통 연 초에 날짜가 잡힌(early year) 계약이 많이 있습니다. 하지만 전반적으로는, 제 생각에 하반기가 상반기와 큰 차이로 영향을 받지는 않습니다. 즉, Hexagon이 상반기와 하반기에 주는 영향이 그렇게 크지는 않다는 겁니다. 아마도 그런 맥락에서, Anirudh가 말했듯이 Q1 가이드는 올해 이 시점에서 우리가 제시한 것 중 가장 높은 수준의 증액(raise) 중 하나였습니다. 우리는 보통 가이드를 올리기 전에 두 개 분기 동안의 실적을 확인하고 싶어 합니다. 하지만 Q1 예약의 강세와 전반에 걸친 강세를 보았기 때문에 가이드를 올리지 않을 수 없었습니다. 그래서 하반기를 업데이트하기 위해 7월까지 기다렸다가 반영하려고 했던 겁니다. 진행자: 다음 질문은 Morgan Stanley의 Lee Simpson 라인에서 나옵니다. Lee Simpson: 저는 물리 AI(physical AI)에 대해 여쭤보고 싶습니다. 즉, 여러분이 꽤 좋은 인수들을 해 오셨고 이제 NVIDIA와의 협업을 포함해 발표까지 하셨습니다. 그래서 저는 여기서 모멘텀(추진력)이 어느 정도인지, 그리고 이 브레이크아웃(breakout)에서 아직 초기 단계인 부분이 무엇인지 감을 잡고 싶습니다.그리고 특히, 로보틱스에서 시뮬레이션-실세계(sim-to-real) 격차를 줄이는 것과 관련해서, 그리고 아마도 자율주행 칩과도 연관해서, 여러분의 에뮬레이션 도구 도입이 실제로 Cadence에 대한 과도할 정도의 가치 포착으로 이어질지 여부가 궁금합니다. 그리고 우리는 수치에서도 이 점을 언제 실제로 보게 될까요? Anirudh Devgan: 네. 질문해 주셔서 감사합니다, Lee. 제 말은, 제가 계속해서 이야기해 왔던 것처럼, 우리는 이 대상을 3단 케이크로 본다고 하죠. 케이크에는 여러 층의 조각이 있고, 첫 번째 조각은 데이터센터 AI 또는 인프라스트럭처 AI였습니다. 그리고 두 번째 큰 조각은 물리 AI입니다. 그리고 물론 제가 5년 동안 말해 왔는데요, 제 생각에는 물리 AI가 데이터센터 AI보다 훨씬 더 커질 거라고 봅니다. 긴 그래프라고 표현할 만큼이요. 왜냐하면 수조 달러 규모의 제품 기회에 대해 이야기하고 있기 때문입니다. 또한 데이터센터 계층의 층위도 다시 확인될 겁니다. 예를 들어 자동차에서 AI 모델을 배치하려면 어쨌든 데이터센터에서 그것을 학습해야 하니까요. 그래서 물리 AI는 데이터센터 조각에도 도움이 될 거라고 생각합니다. 이제 우리 쪽의 경우, 네, 저희는 이번 인수도 했고, 이에 대해 정말 신나고 있습니다. 저희는 워드 모델을 위한 학습 플로우와 더 완전한 시뮬레이션 환경도 갖추고 있죠. Hexagon에서 흥미로운 점은 Millennium, Cascade, BETA 같은 기존 기술들을 조합하면, 마침내 물리 AI를 위한 완전한 솔루션을 이른바 중간 계층, 즉 핵심 시뮬레이션 및 최적화 계층 형태로 갖게 됐다는 것입니다. 그리고 이를 통해 상단 계층에서 더 다룰 워드 모델 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또 한 가지, SD&A와 AI 부분과는 별개로 제가 강조하고 싶은 것은, 물리 AI 자체가 상당한 양의 실리콘 설계를 이끌 것이라는 점입니다. 그래서 EDA와 IP에도 좋습니다. 그리고 지금 그 모습을 보기 시작하고 있습니다. 예를 들어 Tesla 같은 회사들이 물리 AI 때문에 충분한 실리콘이 없다고 언급하고 있잖아요. 즉, 물리 AI는 SD와 AI에만 좋은 게 아니라 실리콘에도 정말 좋습니다. 그리고 Cadence의 스위트 스팟에도 들어맞습니다. Cadence는 아날로그와 디지털 솔루션을 모두 갖고 있었기 때문에, 자동차 분야의 모든 주요 반도체 회사들과 늘 잘 맞아떨어졌고, 이제는 자동차 분야의 모든 시스템 및 OEM 회사들에도 대응하고 있습니다. 이것이 드론과 로봇으로까지 확장되면 실리콘 사업도 한층 더 탄력을 받게 될 겁니다. 그래서 저는 물리 AI에 대해, 단지 AI와 SDA 부분뿐 아니라 EDA와 IP 측면에서도 줄곧 기대해 왔습니다. Operator: 다음 질문은 Deutsche Bank의 Gianmarco Conti 님께서 주십니다. Gianmarco Conti: 아마도 하드웨어 측면에서는 또 하나의 강한 분기일 수 있겠죠. 하지만 Palladium과 Protium의 다음 리프레시(업데이트) 사이클을 생각할 때, 역사적으로는 대략 2년 주기에 맞춰 오셨습니다. 그렇다면 앞으로 12~18개월 안에 Z4, X4를 기대해야 할까요? 아니면 고객들이 막 첫 세대를 흡수한 만큼 업그레이드 기준이 더 높아진 건가요? 그리고 아마도 관련해서, 여러분의 에이전틱 AI 툴링이 RTL에서 고객들이 보고하는 것과 같은 10배 생산성만큼은 아니더라도, 내부 하드웨어 개발 타임라인을 실질적으로 압축하고 있는지 보이고 있나요? Anirudh Devgan: 네, 물론입니다. 아주 좋은 질문입니다. 먼저, 제가 말씀드린 것처럼 저희의 인력 대부분은 엔지니어링입니다. 즉 R&D든 고객 지원이든요. 그래서 우리는 항상 하드웨어 그룹 양쪽에서, 즉 상당한 설계 팀이 있는 우리 제품을 직접 쓰고 싶어 합니다. Palladium과 Protium에서는 소프트웨어, 하드웨어, 그리고 시스템 설계를 모두 수행합니다. 또한 IP 팀에 대해서도 다시 한 번 말씀드리겠습니다. IP 팀과 EDA 팀이 매우 잘 협업하고 있는데요. IP 쪽은 수요가 정말 많기 때문입니다. 다시 말해, 인력을 늘리는 것만으로는 하지 않고, 인력 규모를 얼마나 늘릴지에 항상 민감하게 대응하고 있습니다. 물론 IP를 포함해 모든 영역에서 인력을 늘리고는 있지만, 에이전틱 AI를 통해 훨씬 더 생산적으로 만들 수 있습니다. 이제 하드웨어 부분에 대해서는, 네. 저는 매우 기쁩니다. 연초의 시작이 놀라울 정도로 훌륭하거든요. 저희의 경쟁적 포지션은 정말 대단합니다.알다시피 우리는 유일하게 자체 칩을 직접 만드는 회사입니다. 그리고 Palladium에서도 그 분야에 최소 10년의 리드가 있습니다. 그리고 Protium도 지금 FPGA 솔루션을 사용하는 방식으로 하고 있습니다. 자, 명확히 말씀드리자면 우리는 항상 차세대 시스템을 설계합니다. 그리고 시스템 설계와 실리콘 설계까지 전체 스택을 우리가 통제하기 때문에 한 가지 기억해야 할 것은 FPGA의 주기보다 훨씬 더 빠르게 해낼 수 있다는 점입니다. FPGA 회사들도 차세대 FPGA 설계를 진행할 것입니다. 하지만 우리는 자체 칩이기 때문에 직접 설계하고, 그 결과 FPGA보다 훨씬 더 빠릅니다. 그렇다면 새로운 제품을 도입할 때마다 FPGA 시스템 대비 Palladium의 리드는 계속해서 더 커질 겁니다, 알겠죠? 하지만 제가 언제 새로운 제품을 도입할지는 말씀드리지 않겠습니다. 현재 제품들이 정말 놀라울 정도로 잘되고 있기 때문입니다. 물론 Z4와 Z5도 설계하고 있습니다. 하지만 기억하셔야 할 것은 현재 Z3 시스템은 1조(1 trillion) 트랜지스터급 시스템을 설계할 수 있는 역량이 있다는 점입니다. 알겠죠? 그리고 지금 전 세계에서 가장 큰 시스템들은 1000억~2000억(100 billion to 200 billion) 트랜지스터 규모입니다. 그래서 여유가 많습니다. 업계는 2030년까지 1조 트랜지스터에 도달할 것으로 예상됩니다. 제가 보장드릴 수 있는 한 가지는 2030년 이전에 Z4 시스템이 있을 것이라는 점입니다. 그래서 Z3가 그 용량과 요구사항을 감당할 수 있는지에 대한 문제는 없습니다. 그러니 우리는 그냥 고객들과 협력하게 되어 기쁩니다. 동시에 저희는 투자자들과 고객들에게, 하드웨어 시스템에 대한 로드맵이 아주, 아주 잘 마련되어 있음을 확신시키고 싶습니다. Operator: 우리의 다음 질문은 Griffin Securities의 Jay Vleeschhouwer 님에게서 들어옵니다. Jay Vleeschhouwer: Anirudh, 이제 Hexagon MSC 인수를 완료하셨으니, EDA 시뮬레이션을 제외한 산업용 멀티피직스 시뮬레이션 분야에서 보면, 당신이 아마도 네 번째로 큰 비(非) EDA 시뮬레이션 회사처럼 보입니다. 그 시장 전체에서 당신의 점유율은 아마도 1/10 정도일 겁니다. 다시 말해 EDA 시뮬레이션은 제외하고요. 질문은 이렇습니다. 이제 이런 여러 조각들을 모두 모으고, 지난 5~6년 동안 50억 달러 이상을 투자했는데, 향후 1년 정도 동안의 주요 기술적 목표 및/또는 시장 진출 목표, 그리고 실행 계획이 무엇인지 좀 더 구체적으로 말씀해 주실 수 있나요? Synopsys는 Ansys와 함께 하고 있는 일을 말씀드렸던 것 같은데, 당신의 경우에도 그에 비슷한 방식으로 각 조각들에 대해 말씀해 주실 수 있을까요? 또한 오래된 채널 파트너를 인수함으로써 시장 진출 측면에서 조금 더 수직 통합이 진행되는 것처럼 보이기도 합니다. 그래서 아마도 이 사업에서 매출과 점유율을 성장시키기 위해 중요한 요소들 몇 가지에 대해 이야기해 주실 수 있을지요. Anirudh Devgan: 네, Jay, 거기 질문이 정말 많네요. 맞아요, 정말 많습니다. 그중 일부는 제가 다 풀어 설명하지 못할 수도 있으니, 그래도 그 내용을 조금 정리해서 말씀드려 보겠습니다. 먼저, 이번 인수 이후로 저희 SDA 사업의 범위에 대해선 만족하고 있습니다. 즉 대략적인 숫자이긴 합니다. 아마도 연간 매출 기준으로 대략 10억 달러 정도의 수준일 것 같습니다. 그리고 더 흥미로운 점은 SDA의 2가지 중요한 영역에 집중되어 있다는 겁니다. 저는 꽤 오래전부터 SDA를 좋아해 왔거든요, 아마 8년쯤 됐을 겁니다. 그런데 모든 SDA가 동등하게 만들어진 건 아닙니다, 알겠죠? 제 관점에서는 SDA 중에서도 잘 성장하고 있거나 EDA와 밀접하게 연관된 부분을 하려는 겁니다. EDA와 밀접하게 연관된 SDA 부분은 물론 3D-IC입니다. 그리고 Allegro가 선도적인 패키징 플랫폼이고, 우리는 이를 Clarity와 Sigrity, Celsius로 완성해 왔습니다. 즉 열(thermal) 및 전자기학적(electromagnetics) 해석과 관련된 것들 말입니다. 그리고 Integrity도요. 그래서 저는 3D-IC 부분이 아주 마음에 듭니다. 그건 칩 설계에 가장 가까운 SDA 부분이고, AI 때문에 가장 빠르게 성장하는 부분입니다. 이제 Hexagon과 함께하는 또 다른 부분은, 물리 기반 AI와 자동차 및 로봇 설계를 위한 부분입니다. 그리고 이번 인수로 그 작업이 완료되었고, 그 SDA 부분을 훨씬 더 잘 통합할 수 있게 됐습니다. 그리고 그 안에는 여러 가지가 일어나고 있습니다. 거기에는 적어도 2~3가지 핵심이 있습니다. 첫 번째로, 우리는 전체 솔루션을 통합할 것입니다.전에 한 번 물어보셨던 거 알고 있어요. 언제 통합하실 건가요? 그래서 지금은 임계질량에 해당하는 모든 조각을 갖췄기 때문에 통합하는 게 맞는 시기라고 생각합니다. 이제 CFD가 있고, 구조 해석도 있고, 멀티바디 다이내믹스도 있고, pre와 post도 있습니다, 알겠죠? 전체 플로우 솔루션을 만들기 위해 통합하는 데 필요한 노력이 굉장히 많습니다. 그리고 저는 CadenceLIVE에서 그 부분을 나름 암시하기도 했습니다. 또 하나, EDA에 대해 사실이기도 하고 이 영역에서도 적용될 통합 방식은 에이전틱 플로우입니다. 그래서 시스템 설계를 위한 에이전틱 플로우를 저희가 선보일 겁니다. 그런데 이 시장의 그 부분은 아직까지 큰 변화를 많이 보지 못했는데요. 칩 설계에서 자동화가 꽤 많이 이뤄졌던 것보다도 더 심합니다. 하지만 에이전틱 플로우가 있을 것이고, 이 모든 것들을 더 나은 방식으로 통합해 줄 겁니다. 두 번째로는, 이 솔버들은 특히 저희가 기반 솔버를 개선해온 이력에서 볼 때 개선 여지가 많습니다. 예를 들어 GPU 가속을 추가하고, phys AI 또는 AI 서러게이트 모델을 추가하는 것 같은 것들입니다. 예를 들어, 새로운 솔버들의 성능이 최소 한 자릿수(10배) 수준으로 개선될 잠재력이 있습니다. 이것도 R&D 측면에서 우리가 두 번째로 할 일입니다. 세 번째로는, 제가 Hexagon에 대해 기쁘게 생각하는 점인데요. 좋은 고투마켓(GTM) 팀을 확보했습니다. 이 부분은 저희가 다른 곳보다 그만큼 강하지 않았는데요. 대부분은 주로 유기적으로 이뤄졌고, 저희는 일부 인력을 GTM으로 옮겼습니다. 그런데 Hexagon D&E 비즈니스와 함께라면 훨씬 더 강력한 GTM 팀을 얻게 됩니다. 그리고 말씀드린 것처럼, GTM을 강화하기 위해 일부 리셀러도 인수했습니다, 알겠죠? 이 시점에서 저는 저희 R&D 솔루션에 대해 매우 확신하고 있고, 에이전틱 솔루션을 통해 개선될 겁니다. 솔버를 더 빠르게 해서 개선될 뿐 아니라, GTM에도 투자가 필요하며 Hexagon이 좋은 출발점을 제공해 줍니다. 그래서 그 부분도 보실 수 있을 겁니다. 자, 이것들이 SDA의 개선을 위한 3가지 핵심 집중 영역입니다.\nOperator: 다음 질문은 Citigroup의 Kelsey Chia 님으로부터 들어옵니다.\nWei Chia: Anirudh, AgentStack이 칩 설계자들의 인재 격차를 해소하는 데 도움이 된다고 말씀하셨습니다. AgentStack의 채택이 여기서부터 계속 가속되는 것처럼 들리는데요. 지금 말씀하신 내용에 비춰볼 때 그런가요? 아니면 고객들이 Cadence의 것을 채택하는 대신 자신들만의 에이전틱 스택을 구축하거나 사용하는 경우를 보고 계신 건가요? 그리고 Cadence는 AgentStack에 대해, 또는 기존 요금이나 계약에 대한 증분 애드온으로서 추가되는 더 많은 베이스 라이선스로 요금을 부과할 수 있나요? 아니면 이 모네타이제이션(수익화)이 갱신과 연동되어 있나요?\nAnirudh Devgan: 네. 감사합니다. 그 질문들에 좋은 포인트가 많네요, 알겠죠? 그러니 제가 먼저 시작할 테고 John이 보완해도 될 겁니다. 먼저 명확히 말씀드리면, 질문의 첫 부분을 제가 이해하기로는 고객들은 항상 자신들만의 에이전트를 작성할 겁니다. 심지어 저희의 pre-agentic flow에서도 고객들에게 많은 유연성을 제공했었습니다. Tcl/Tk나 Python 인터페이스로 저희 도구들을 쓸 수 있었고, 고객들은 항상 자신들의 흐름을 갖고 갈 수 있었죠. 저는 이게 큰 고객들에서는 자연스러운 일이라고 생각합니다. 바로 기술 기업들의 ‘누구누구’가 여기 해당하는 고객들이니까요. 그래서 이들은 각자 흐름에서 차별화를 원합니다. 그래서 그건 에이전트 작업 자체에서도 나타날 거예요. 그래서 대부분의 고객들은 자신들의 에이전트 중 일부를 만들고 있을 가능성이 큽니다. 하지만 핵심은, 우리가 이야기했던 그 중요한 에이전트들, 즉 RTL 설계 및 검증, 아날로그 설계 및 물리 설계 같은 ‘슈퍼 에이전트’라고 할 수 있는 것들이 있다는 점입니다. 그리고 에이전틱 플로우의 가치는 에이전트 자체에만 있는 게 아닙니다. 에이전트를 베이스 도구들과 결합하는 것, 즉 우리가 에이전트를 훨씬 낮은 수준의 상호작용으로 운영한다는 점이 핵심입니다. 예를 들어 API 호출 같은 것인데, 고객이 그 수준까지 직접 하기는 어렵습니다. 그래서 예를 들어, 저희가 고객들에게 InnoStack이나 ViraStack, ChipStack을 보여줬을 때, 그들이 깨닫더군요. 아, 이런 종류의 에이전트를 직접 작성할 필요는 없다는 거죠. 그래서 그들은 우리가 가진 슈퍼 에이전트를 쓰는 쪽을 더 선호할 것입니다. 왜냐하면 우리는 에이전틱 플로우를 잘할 뿐만 아니라, 베이스 툴과의 결합에도 능숙하기 때문입니다. 이제 그들은 자신들에게 특정된 것들을 맞추기 위해 여전히 몇 가지 에이전트를 작성할 것이고, 우리는 그 점을 자연스럽게 환영합니다. 그리고 AgentStack은 고객이 자신의 에이전트를 작성할 수 있을 뿐 아니라, 고객이 자신의 스킬을 작성할 수도 있게 해줍니다. 우리는 고객들이 InnoStack에서 자신의 스킬을 작성하길 원합니다. 이는 설계의 특정 부분에 해당할 수 있습니다. 그래서 이것은 고객이 자신의 환경을 커스터마이즈할 수 있도록 더 개방적인 태도를 유지해온 것이 항상 우리의 전략이었습니다. 알겠죠? 그리고 두 번째 질문은 갱신(renewals) 대 신규(new)인데요—제 생각에는 그 조합과도 같은 이야기입니다. 존, 아마 거기에 대해 코멘트해 주고 싶을 수 있겠어요. John Wall: 네. 네. 감사합니다, Anirudh, 그리고 Kelsey에게도 감사드립니다. 저희 구독 모델은 고객과의 핵심 약정(앵커) 구도로 유지됩니다. 그 후 애드온(add-on) 수익화는 점진적으로 에이전틱 워크플로우 제품을 통해 발생하는데, 이는 사용량 기반 또는 용량(capacity)과 소비(consumption) 기반 성격을 띕니다. 또한 저희는 토큰과 카드 모델을 통해서도 수익화를 추가합니다. 에이전틱 AI에서 다른 점은, 이것이 핵심 EDA 엔진을 대체하지 않는다는 것입니다. 더 자주 호출하고, 더 지능적으로 호출한다는 것이죠. 따라서 수익화 기회는 크게 두 가지입니다. 하나는 새로운 에이전틱 워크플로우 제품이고, 다른 하나는 더 많은 탐색, 더 많은 검증, 더 많은 최적화, 그리고 더 많은 컴퓨트를 통해 기반 베이스 툴의 사용량이 증가하는 것입니다. 말씀드린 것은 이렇습니다. 하지만 우리는 2026년 전망에 대해서는 분명히 규율을 가지고 있습니다. 저희는 가이던스에서 AI 수익화에 대해 갑작스러운 스텝 함수(step function)를 가정하진 않습니다. 그럼에도 불구하고, 에이전틱 AI는 Cadence의 장기 성장 기회를 확장한다고 믿습니다. Operator: 다음 질문은 BNP Paribas의 Andrew DeGasperi 님으로부터 들어오겠습니다. Andrew DeGasperi: 두 가지로 나뉜 질문이 있습니다. 첫째는 마퀴(마르키, marquee)입니다. 제가 준비된 발언에서, 한 마퀴 AI 인프라 회사가 signoff 솔루션의 사용을 확장했다고 말씀하신 것으로 이해했는데요. 확인하고 싶은 건, 이것이 클라우드 제공자(cloud provider)였나요? 둘째, CadenceLIVE에서 채택(adoption) 시계열 관점에서 물리 AI(physical AI)에 대해 약 2년이라고 말씀하셨습니다. 그런데도 자동차 및 로봇 회사들이 하드웨어를 채택했다고 언급하셨더라고요. 그래서 이게 물리 AI의 시계열이 앞당겨졌다는 의미인가요? 아니면 이런 새로운 시장이 EDA를 채택하는 방식의 자연스러운 진화일 뿐인가요? 그렇다면 우리는 언제쯤 그 소프트웨어가 그런 혜택을 누리고 있는 것을 보게 될까요? Anirudh Devgan: 네. 저는 물리 AI뿐 아니라, 에이전틱 AI 전반에 대해서도요. 제 생각에는 네, 저는 오랫동안 2개의 계약 주기(contract cycles)가 필요하다고 말해왔고, 대체로 그게 사실입니다. 다만 이번 새로운 TAM 확장 카테고리가, 베이스 툴과 더불어 노동 생산성과 관련된 부분까지 포함된다는 점 때문에, 에이전틱 AI의 수익화가 2개의 계약 주기보다 더 빨리 일어날 가능성이 있다고 봅니다. 저는 너무 앞서 예측하고 싶진 않습니다. 존이 말했듯이 저희는 그 내용을 가이던스에 반영하지 않았습니다. 하지만 분명히, 기회가 더 많습니다. 인력 부족, 각종 구축(build-out) 때문이고, 물리 AI 때문이기도 합니다. 그래서 우리는—그리고 이전 질문처럼—갱신에 대해서는 언제든 추가할 수 있고, 또 우리는 애드온을 할 수 있는 역량이 있습니다. 저희가 이미 본 바와도 그렇습니다. 그래서 제가 드리고 싶은 말은 그겁니다. signoff에 대해서는요. 저희는 매우 기쁩니다. Innovus는 구현(implementation) 측면에서 선도적인 솔루션이었고, 특히 TSMC에서 그렇습니다. 그리고 이제는 Samsung, Intel, Rapidus에서도 점점 더 많이 진행되고 있습니다. 다만 signoff은— TSMC와 다른 고객들에서 강하게 추진되고 있습니다. 또한 저희는 모든 선도적인 AI 플레이어들과 협력하고 있습니다. 그리고 제가 구체적으로 언급한 것으로는, 주요한 AI 인프라/ASIC 회사였는데요. 그 채택이 이루어지고 있는 것을 보게 되어 기쁩니다. Operator: 다음 질문은 Loop Capital의 Gary Mobley 님으로부터 들어오겠습니다. Gary Mobley: 존, 제가 틀리지 않았다면, 2026년은 갱신이 낮은(low renewal) 기간이 될 것 같습니다.그 말은, 올해 갱신 예정인 기존 장기 고객이 있다는 뜻입니다. 2022년 같은 경우랄까요. 그리고 1분기의 견조한 예약이 세일즈 담당자들이 할당량을 맞추려는 과정에서 일부 애드온(추가) 판매가 반영된 것인가요? 그리고 그런 유형의 행동이 연중 나머지 기간에도 지속될 것으로 예상하나요? John Wall: 질문 감사합니다, Gary. 네, 말씀드리자면 2026년은 실제 연간 가치 기준 갱신 건에 대해서는 2025년보다 좀 더 가벼운 편입니다. 다만 우리는 종종 그게—그 매출이—애드온 활동이 많기 때문에 우리에게는 가장 강한 성장의 해들이 되곤 한다는 것을 봅니다. 네, 저희는 1분기 예약 강도가 정말, 정말 좋았던 점에 매우 만족했습니다. 그리고 그 강도는 전반적으로 모든 사업 라인에 걸쳐 고르게 나타났습니다. 그래서 네, Gary, 올해를 볼 때 긍정적인 신호입니다. 하지만 보세요, 이건 단지 한 분기입니다. 아시다시피 우리는 연중 후반부에서 가이드를 상향 조정하기까지 보통 몇 분기를 기다리는 것을 선호합니다. 그리고 지난 몇 년 동안 1분기가 강했는데, 이번 1분기는 특히나 아주, 아주 강했습니다. 그래서 1분기 말에 가이드를 상향 조정할 수밖에 없었습니다. Operator: 다음 질문은 Piper Sandler의 Clarke Jeffries 님이 보내오셨습니다. Clarke Jeffries: 오늘의 최대 IP(IP 계약) 관련 약정에 대해 여쭤보고 싶었습니다. 글로벌 파운드리와의 계약이었는데요. 정말로 그 계약을 추가 노드로 확장한 것, 더 많은 콘텐츠 범위, 또는 에이전트 레디(agent ready) AI 플로우의 추가가 지금까지 보신 것 중 최대 규모의 약정까지 이끌었던 데 가장 큰 차이를 만들었나요? Anirudh Devgan: 네, 그건 특히 IP 계약입니다. 그래서 그 하나는 IP에 집중되어 있습니다. 이를 이끈 두 가지는, 새 노드였다는 점과—새로운 첨단 노드였고, 보다 구체적으로는 2나노미터—그리고 IP에서의 더 많은 콘텐츠였다는 점입니다. 저희는 훨씬 더 폭넓은 포트폴리오를 보유하고 있기 때문입니다. Operator: 다음 질문은 Wolfe Research의 Joshua Tilton 님이 보내오셨습니다. Joshua Tilton: 두 가지로 나눠 짧게 여쭤보겠습니다. 조금 관련이 없어서 죄송합니다. 먼저 중국에서 그렇게 강한 분기가 나온 원인을 짚어볼 만한 게 있나요? 그리고 두 번째로, 분기에서의 유기적 성과를 반영한 것과 비교했을 때, 연간 기준으로 그렇게 훌륭한 유기적 상승을 견인하는 것이 무엇인지 연결해서 설명해 주실 수 있나요? 말씀하신 기록적인 백로그(record backlog)도 알겠습니다만, 특히 맥락상—가이드의 후반부에 대해 아직도 어떤 보수성이 남아 있어 보인다고 말씀하시는 것처럼 들리더라고요. 즉, 꽤 탄탄한 수준으로 상향하셨는데도 말이죠. 이에 대해 도움을 주시면 크게 감사하겠습니다. John Wall: 물론이죠, Josh. 질문 감사합니다. 제가 답변드리겠습니다. Josh, 네. 중국은 1분기 매출의 13%였고, 그건 저희가 예상했던 범위와 전반적으로 일치했습니다. 네, 저희는 연간으로 중국이 약 13% 정도가 될 것으로 계속 예상합니다. 분기 대 분기 변동이 덜컥거릴(lumpy) 수는 있다고 생각합니다. 그래서 연간 대비 비교를 보면 아마도 다소 후하게 보일 겁니다. 2025년 1분기 중국이 그다지 좋지 않았기 때문입니다. 즉, 1분기에 매출이 13%였기 때문에 성장률이 강하게 보일 수는 있는데, 결국—저희에게는 정말 중요한 지역이고요—그래서 저희는 13%에 대해서도 매우, 매우 기쁘게 생각합니다. 가이드와 관련해서는요. 네, 보세요. 1분기는 연초에 매우 강한 출발이었습니다. 저희는 모든 지표를 초과 달성했습니다. 그리고 Hexagon을 제외하고 보면, 1억 6,000만 달러(160 million 달러)의 Hexagon과 0.28을 감안했을 때, 저희는 매출 기준으로 연간을 미드포인트에서 6,500만 달러 올리고, EPS는 약 0.08 정도 올리는 방식입니다. 또한 현금흐름 측면에서도 말씀드리자면, Hexagon을 지급한 방식과 관련해 보고된 가이드에는 영업현금흐름에 약 1억 8,000만 달러 규모의 Hexagon 사전종결(pre-close) 세금 부채가 포함되어 있습니다. 이 부채는 인수 대가(취득대가)에서 경제적으로는 일부이지만, 영업현금흐름으로 분류되어 있습니다. 이건 지리적 요소와 회계 처리 요구 때문에 영업현금흐름을 통해 반영되도록 되어 있습니다. 따라서 그 기반이 되는—사전종결 Hexagon 세금 부채가 포함되지 않는다고 조정하면—영업현금흐름 전망은 약 21억 달러로, 이는 기존 원래 가이드보다 약 1억 달러 높은 수준입니다.우리가 사업 전반에서 목격한 강점이 꽤 많습니다. 그래서 6,500만 달러는 매출을 끌어올린 증가분이지만, 하반기에 잠재적인 강점이 될 수 있는 현금이 1억 달러 추가로 보이고 있습니다. 다만 지금은 하반기를 올리기엔 아직 너무 이르다고 생각했습니다. Operator: 그리고 최종 질문은 Rosenblatt Securities의 Blair Abernethy 님이 주실 예정입니다. Blair Abernethy: Millennium 플랫폼에 대해 여쭤보고 싶습니다. Anirudh, 거기서 채택은 어떻게 진행되고 있나요? 그리고 자동차, 항공우주, 산업 장비 등과 같은 일부 비-세미 부문에서 전반적인 상황은 어떤가요? 이에 대해 간단한 코멘트해 주시면 좋겠습니다. Anirudh Devgan: 네, 물론입니다. Millennium은 정말 잘하고 있습니다. Jensen이 CadenceLIVE에 있었고 Millennium 박스에 멋진 사인도 했다는 걸 보셨을 수도 있을 것 같습니다. 그래서 NVIDIA와의 파트너십에 대해 기쁘게 생각합니다. 그리고 크게 두 가지 방식의—두 가지 수준의 고급 애플리케이션이 있습니다. 저희는 한동안 이런 CFD 또는 SDA 애플리케이션을 작업해 왔고, 특히 자동차와 드론에서 잘 진행되고 있습니다, 알겠죠? 그리고 우리가 인수한 Cascade는 아주 높은 정확도의 CFD에 강점이 있는데, 이것이 항공우주와 국방에도 적용됩니다. 그래서 자동차도 있고, A&D도 Millennium에서 매출 상승 흐름을 보이고 있으며, 몇몇 고객사가 있습니다. 그중 일부는 말씀드릴 수 있고, 일부는 말씀드릴 수 없습니다, 알겠죠? 이것이 전통적인 Millennium 쪽입니다. 그리고 다른 한 부분은, 제가 CadenceLIVE에서 언급했던 것처럼, 올해는 Millennium에서 온갖 종류의 EDA 애플리케이션이 이제 모두 가능해졌습니다. 이것도 정말 흥미롭습니다. 그리고 Millennium에서 가장 흥미로운 EDA 애플리케이션은 3D-IC 사인오프(승인)입니다. 현재 가장 큰 이슈는 3D-IC 시스템의 복잡성이며, 단지 설계하는 것뿐만이 아니라—Integrity와 Innovus에서는 설계할 수는 있지만—승인하는 데 어려움이 있습니다. 그래서 열 시뮬레이션, 전자기 시뮬레이션, 전력 전달 시뮬레이션을 수행해야 하는 거대한 시스템이 필요한데요. 너무 기술적으로 들어가지 않으면, 이들은 행렬에 가깝고, 매트릭스 멀티플라이 수치해석기 같은 성격이라 GPU 가속에 적합합니다. 그래서 지금은 Millennium이 자동차 같은 보다 전통적인 영역에 적용되고, 그다음 항공우주와 드론 같은 새로운 영역으로 확장되며, 마지막으로 3D-IC 사인오프에 적용되는 흐름으로 보고 있습니다. 저희는 기존의 전통적인 하드웨어 시스템과 함께하는 Millennium 기회에 대해 정말 기대가 큽니다. Operator: 이제 통화를 마무리할 수 있도록 콜을 Anirudh Devgan에게 다시 넘기겠습니다. Anirudh Devgan: 오늘 오후에 함께해 주신 모든 분들께 감사드립니다. Cadence는 2026년을 제품 리더십과 탄탄한 사업 모멘텀으로 시작하는 시기이며, 정말 신나는 때입니다. 저희 임직원들과 이사회(Board of Directors)를 대신해, Cadence에 보내주신 고객 여러분, 파트너, 그리고 투자자분들의 지속적인 신뢰와 확신에 감사드립니다. Operator: 그리고 신사 숙녀 여러분, 오늘 진행된 Cadence 2026년 1분기 실적 컨퍼런스 콜에 참여해 주셔서 감사합니다. 이것으로 오늘의 콜을 마치며, 이제 연결을 끊으셔도 됩니다. 안녕히 계세요.