아스트라 PCB·캐드 성능: KiCad 시연 뒤 확인할 것

Astra의 KiCad 시연을 봤더라도, 내 PCB를 바로 제작해도 된다는 결론은 낼 수 없다. 맡길 범위를 판단하려면 설계 파일과 검사 조건·결과가 필요하다. 아래는 공개 시연과 KiCad 공식 문서를 연결한 안내이며, Techies Note가 Astra로 PCB를 설계·제조하거나 동작을 시험한 기록은 아니다.

1. KiCad PCB 시연과 BenchCAD는 같은 시험이 아니다

OpenAI가 공개한 PCB 장면은 GPT-6 Astra 발표문의 컴퓨터 사용 시연이다. 설명에 따르면 Astra는 KiCad를 조작해 전자 회로도를 PCB 레이아웃으로 바꾸면서 부품을 배치하고 구리 배선을 라우팅했다. OpenAI는 결과를 “manufacturable PCB”라고 표현한다.

15초 PCB 영상과 2분 54초 BenchCAD 데모를 구분한다

PCB 장면에 붙은 공식 문구는 15-second condensed playback, 즉 15초로 압축해 재생한 영상이라는 뜻이다. 공개 페이지는 PCB 작업의 실제 전체 소요 시간을 따로 제시하지 않는다.

같은 페이지의 2분 54초는 BenchCAD 데모에 붙은 시간이다. OpenAI 각주는 데모에 표시한 시간이 해당 demonstration run의 reported elapsed time이고, 화면에 보이는 클립은 편집된 발췌라고 설명한다.

BenchCAD 설명이 포함된 OpenAI 발표문에 따르면 이 평가는 여러 각도의 렌더링을 보고 CAD 코드를 생성해 3D 물체를 재구성하는 과제다.

OpenAI가 제시한 비교에서는 Astra가 95.9% geometric overlap을 기록했고 GPT-5.6 Sol은 83.3%, Claude Fable 5.1은 보고값 84.3%였다. Claude 점수에는 평가에 세 가지 수정을 적용했다는 OpenAI 각주가 있으므로 설정 차이를 함께 확인한다.

2. PCB 결과물을 받았다면 어디까지 확인해야 할까

배선이 끝난 화면만 받으면 검사 조건을 재현하기 어렵다. 검토할 때는 원본 회로도·PCB·프로젝트 설정, 사용한 부품 라이브러리, 설계 규칙 검사(DRC) 보고서를 함께 요청하는 편이 좋다. 다음은 KiCad 10 PCB 편집기 안내를 적용한 확인 순서다.

1. 프로젝트에서 PCB를 열고 Inspect → Design Rules Checker를 연다. 보드 설정의 제약이 사용할 제조 조건과 맞는지 확인한다.
2. 영역을 다시 채우는 옵션과 회로도·PCB 일치 검사를 켠다. 회로도 일치 검사는 PCB 편집기를 단독 실행하면 적용되지 않는다.
3. 검사 후 위반, 미연결 항목, 회로도와의 차이를 확인한다. 제외한 위반과 Ignored Tests도 확인하고 보고서를 저장한다. 제외·무시 설정은 다음 검사에도 남으므로 숫자 0만 받아서는 충분하지 않다.

받은 결과	다음 판단
화면만 있고 설계 파일·보고서가 없음	제작 승인 전에 재검사할 자료부터 받는다.
위반·미연결·회로도 차이가 남음	해당 항목의 설계 수정 또는 허용 근거를 검토하고 다시 검사한다.
위반이 없지만 제외·무시 항목이 있음	생략한 검사가 무엇인지 확인한 뒤 결과를 해석한다.
검사 조건과 결과를 검토함	제조 출력과 실제 회로 동작 검증을 다음 단계로 남긴다.

명령줄 검사가 필요하면 KiCad CLI의 pcb drc도 보고서를 만든다. --schematic-parity는 회로도 일치, --refill-zones는 영역 재채우기 옵션이다. --exit-code-violations를 줘야 위반 유무에 따라 종료 코드 0 또는 5를 반환한다. 명령 실행 성공만 보고 DRC 통과라고 판단하지 않는다.

KiCad는 Gerber와 드릴 파일을 제조 출력으로 생성한다. 출력 레이어·홀·제조사 요구 형식을 확인하는 과정도 필요하다. DRC가 확인하는 범위는 설정된 규칙과 연결이므로, 그 통과를 실제 제작품의 동작 성공으로 확대하지 않는 것이 이 글의 판단이다. 공개 시연의 원본 프로젝트·검사 보고서·제작품은 이번에 직접 검증하지 못했다.

3. Code Arena 점수로 PCB 성공률을 알 수는 없다

Code Arena WebDev Overall은 같은 웹개발 요청의 결과물을 사람이 쌍대 비교로 선호 투표한 데이터를 바탕으로 순위를 계산한다. 새 투표가 쌓이면 점수와 순위도 바뀐다.

확인 날짜·필터·모델명·점수 범위·투표 수를 함께 본다. 아래는 현재 순위가 아닌 당시 관찰이다. (Arena FAQ, Arena — Ranking Method)

Techies Note가 9월 27일 16시에 본 WebDev Overall에서는 GPT-6 Astra max가 2위(1792점 ±11, 투표 4,908), Claude Fable 5.1 max가 3위(1751점 ±10, 투표 5,313)였다. 1위는 Claude Opus 5.5 max(1827점 ±18, 투표 1,607)다. Astra와 Fable은 점수 범위가 겹치지 않아 순위 구간도 각각 2위·3위로 고정돼 있었다.

WebDev 같은 쌍대 비교 순위에서 Arena는 Bradley–Terry 계열 모델로 상대 선호도를 추정한다. 점수 차이에서 계산되는 추정 선호 확률은 실제 head-to-head 표본에서 센 관측 승률과 같지 않고, 실제 회사 코드의 성공률·버그율·납기 확률은 더더욱 아니다. PCB·CAD 성능도 이 순위로 직접 측정하지 않는다.

ARC-AGI-3의 62.7%와 99.9%는 실행 조건이 다르다

ARC Prize의 GPT-6 Astra 결과에는 ARC-AGI-3 Semi-Private 점수가 하네스와 추론 강도에 따라 다르게 기록돼 있다. 대표적으로 Standard harness의 max는 62.7%·평가 비용 26,098달러, Provider Adapter harness의 high는 99.9%·18,817달러다.

실행 조건	점수	추론 강도	보고된 평가 비용
Standard harness	62.7%	max	$26,098
Provider Adapter harness	99.9%	high	$18,817

ARC Prize의 분석 글은 Standard harness가 모델이 선택한 메모를 이어 가게 하고, Provider Adapter는 요청 사이의 opaque reasoning state를 보존하고 긴 대화를 compaction하는 방식이라고 설명한다. 두 수치는 실행 틀이 다른 평가 결과다.

비용도 독자의 요청 한 번에 드는 단가가 아니라 해당 평가 실행에 보고된 총비용이다. 두 대표 행은 하네스와 추론 강도가 동시에 다르므로 점수 차이 전체를 어느 한 설정의 효과로 돌리지 않는다.

Astra를 요금제별로 어디서 쓰는지와 사용 한도, API 가격은 GPT-6 Astra 사용법에 정리했다. 순위표 1위 모델은 클로드 오퍼스 5.5 정리에 있다.