Автоматизированное проектирование чипов с помощью ИИ — самая горячая тема в индустрии. В прошлом месяце китайская компания по разработке больших моделей Kimi провела полный эксперимент, в ходе которого её модель K3 автономно спроектировала чип, протестированный на платформе EDA, работая 48 часов полностью на ИИ без использования коммерческого ПО от Cadence или Synopsys. Более глубокий анализ показывает, что замена пока далека: чип Kimi соответствует примерно 20-летней технологии, в 20–30 раз медленнее современных чипов, а инструменты EDA с открытым исходным кодом всё ещё требуют коммерческих систем для реальных проектов. Но агентный ИИ действительно меняет рабочие процессы: от генерации RTL-кода до создания тестовых сред, запуска симуляции, формальной верификации и инструментов отладки.
На конференции DAC 2026 Chips to Systems три гиганта EDA продемонстрировали противоположные стратегии. Synopsys, обладающая самым глубоким опытом в ИИ, представила полностью автономного агента верификации дизайна и автономный рабочий процесс термомоделирования на основе Ansys Icepak, а также рабочий процесс для аналоговых и смешанных сигналов с 3-кратным ускорением и 20 инструментов с GPU-ускорением. Synopsys предложила лестницу автономности ИИ L1–L5 по аналогии с автопилотами, сейчас находясь примерно на L3, и запустила AgentEngineer в 2026 году после DSO.ai в 2020. В ноябре 2025 года NVIDIA инвестировала 2 миллиарда долларов в Synopsys, а Grace Blackwell, как ожидается, обеспечит 30-кратную производительность рабочих нагрузок EDA.
Стратегия Cadence — архитектурная полнота. Компания представила AuraStack, суперагента ИИ, присоединяющегося к ChipStack, InnoStack и ViraStack для охвата верификации, цифровой реализации, аналогового проектирования и PCB/упаковки, с 20-кратной производительностью мультифизического анализа и 15-кратным ускорением рабочих процессов. Инженеры NVIDIA уже его используют. Самая заметная инновация Cadence — Mental Model, структурированные представления знаний, фиксирующие замысел проекта для снижения риска галлюцинаций, и её агенты получают признание от NVIDIA, Qualcomm и Broadcom.
Siemens EDA придерживается иного подхода: доверительная автономия. Основная логика агента Fuse EDA AI Agent — самоверификация, перекрёстная проверка результатов больших моделей с помощью детерминированных физически обоснованных движков signoff. Solido Layout Analyzer помог команде энергонезависимой памяти STMicroelectronics сократить недели отладки, а через Intelligence Center X Siemens распространяет планирование агентов на производство и цепочку поставок. Fuse использует протокол MCP для подключения инструментов разных вендоров. Все три гиганта опираются на уровень вывода, уровень управления от NVIDIA и процессор Vera CPU, входящий в фермы верификации EDA.
Китайские вендоры видят золотое окно. Xpeedic совместно с Lenovo представила своего агента EDA как единственный внедрённый случай среди отечественных EDA на DAC 2026. XEPIC запустила Agentic EDA базу XEPIC Intelligent System с интеллектуальной верификацией и проектированием, делая упор на контуры подтверждения, превращающие выводы ИИ в верифицируемые, отслеживаемые и готовые к signoff результаты. UniVista выпустила UDA 2.0, первый инструмент агентной EDA на полностью собственной отечественной архитектуре. Среди других — Chips Z для продвинутой упаковки, агенты DVcrew и PDcrew от Banxin, а также LLM-нативная платформа верификации ChatDV от Zhiwei Chuangxin, сокращающая верификацию модульного уровня с месяцев до часов. Исследования NVIDIA показывают, что инженеры по чипам тратят около 60% времени на отладку — именно то пространство, на которое нацелен агентный ИИ.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
