843개 부품 리눅스 PC를 1주에 설계한 Quilter의 AI, 첫 부팅 성공

Quilter의 AI가 일주일 만에 만든 리눅스 컴퓨터, 첫 부팅 성공

LA 기반 스타트업 Quilter가 물리 기반 인공지능으로 2장의 보드로 구성된 완전한 리눅스 컴퓨터를 단 1주일 만에 설계·제작해 첫 시도에 부팅을 성공시켰다. 통상 11주 걸리던 일정을 1주로, 전문가 견적 428시간이던 인력을 38.5시간의 마감 정리로 줄였다는 점이 핵심이다. iPod·iPhone 개발을 이끈 Tony Fadell도 투자자이자 자문으로 참여했다.

프로젝트 ‘스피드런’의 결과

한 주 만에 완성된 보드(하드웨어 설계 AI)

시스템은 NXP i.MX 8M Mini 레퍼런스를 바탕으로, 1.8GHz 쿼드코어 ARM SoC, 2GB LPDDR4, 32GB eMMC를 담은 SoM과 이더넷·USB·HDMI·오디오를 제공하는 베이스보드로 구성됐다. 총 843개 부품, 5,141핀을 캘리포니아 Sierra Circuits에서 제작한 8레이어 적층에 라우팅했고, 최소 패턴은 2mil로 HDI 공정이 필요했다.

첫 전원 인가에 부팅 성공(Quilter의 AI)

Quilter의 AI는 약 98% 라우팅 커버리지와 설계 규칙 위반 0건을 기록했다. 두 보드는 전원·기본 기능 테스트를 통과했고 Debian Linux를 첫 시도에 부팅했다. 사람이 수행한 30~40시간의 ‘정리’는 출력 검토·수정·제작 파일 준비 단계에 해당한다.

왜 PCB 레이아웃이 병목인가

전통적 3단계와 긴 리드타임(설계 프로세스)

PCB 개발은 회로도 작성 → 레이아웃 → 제작의 3단계다. 이 중 CAD에서의 수작업 배치·배선이 4~8주(고난도는 3개월 이상)를 잡아먹는 고질적 병목이다. 그 사이 펌웨어·검증 팀은 하드웨어를 기다리며 지연되고, 1차 보드가 제대로 동작하는 비율도 약 10%에 불과해 재스핀 비용이 크다.

수작업 의존에서 자동화로(Quilter의 AI)

자동 라우터가 있어도 최상급 보드는 여전히 수작업이 표준이었다. Quilter의 AI는 이 병목을 공략해 동일 비용 수준에서 10배 빠른 납기를 제시, 팀이 병렬 실험과 빠른 반복을 할 수 있게 한다.

어떻게 가능한가: 물리 기반 강화학습

LLM이 아닌 ‘물리와의 게임’(학습 방법)

Quilter는 사람 작업물 데이터에 의존하지 않고, 부품 배치·배선 등 순차적 의사결정을 하면서 전자기·열·제조 제약을 만족하는지 보상으로 학습한다. 이는 사람이 남긴 오류나 폐쇄적 데이터에 묶이지 않도록 하며, 알파제로처럼 자기 대국으로 인간 수준을 넘어서는 것을 목표로 한다.

설계도 생성에 최적화된 정책 학습(실행 원리)

모델은 특정 출력 텍스트를 맞추는 대신, 축적된 경험에 따라 ‘어떤 행동을 택할지’의 확률을 학습한다. 그 결과가 실제 제작·부팅으로 검증됐다는 점에서 Quilter의 AI의 실효성이 확인됐다.

엔지니어 통제권은 그대로

설정–실행–정리의 워크플로(개입 지점 선택)

사용자는 제약·요구조건을 정의하는 설정 단계, 후보 레이아웃을 생성하는 실행 단계, 산출물을 검토·다듬는 정리 단계 어디서든 개입할 수 있다. ‘전부 맡기기’부터 ‘세부 제어’까지 선택 스펙트럼을 제공해 현업 품질·신뢰성 기준을 유지한다.

현재 한계와 초기 타깃

핀 수·주파수의 경계(기술 한계)

현재는 약 10,000핀 규모, 대략 10GHz급 고속 신호를 다룰 수 있다. 반면 100GHz 레이더급 초고주파나 10만 핀을 넘는 초대형 설계는 아직 범위 밖이다. 이 경우 정리 시간 대비 효용이 낮을 수 있다.

속도가 중요한 보드부터(시장 접근)

테스트 픽스처, 평가·검증 보드, 환경 시험용 보드 등 생산 우선순위에서 밀려 대기열이 긴 카테고리를 우선 공략한다. 여기서의 10배 속도 개선은 전체 개발 캘린더를 단축한다.

비즈니스 모델과 파급효과

핀당 과금, 10배 빠른 납기(가격 정책)

기존 외주 레이아웃과 동일한 ‘핀 수 기반’ 과금을 채택하면서 납기를 10배 가속한다. 매출 5만 달러 미만의 취미·학생·소규모 기업에는 무료 제공해 생태계 확산을 노린다. Tony Fadell은 장기간 검증 후 이름을 공개했고, 제품·UX·엔터프라이즈 세일즈까지 깊이 관여한다.

하드웨어가 ‘생각의 속도’로(장기적 영향)

레이아웃 병목이 사라지면 설계–제작–검증 루프가 일 단위로 회전하고, 궁극적으로 회로도 단계까지 Quilter의 AI가 확장될 전망이다. 자동 라우터에 대한 업계의 회의론은 실제 동작 보드가 회의실 테이블 위에서 증명하며 빠르게 옅어지고 있다.