Языковые модели ускоряют разработку инструментов автоматизации для проектирования полупроводников. Google DeepMind и Synopsys уже демонстрируют практические результаты, хотя человеческое участие остаётся критичным.
Изображение: tomshardware.com
Искусственный интеллект начинает показывать результаты в проектировании микросхем, но пока только в специфических, хорошо структурированных задачах. Google DeepMind использует систему AlphaChip для оптимизации топологии кристаллов своих TPU трёх поколений подряд, достигая результатов, которые компания называет «сверхчеловеческими» по сравнению с работой инженеров. Synopsys пошла дальше — их инструмент DSO.ai прошёл более 100 производственных запусков, обеспечивая рост производительности в три раза и снижение энергопотребления на четверть для клиентов вроде STMicroelectronics и SK Hynix.
Профессор Калифорнийского университета в Беркли Боривоје Николич проводит параллель с законом Мура: ИИ в проектировании будет использоваться двумя способами — для удешевления существующих решений и для открытия принципиально новых подходов. Индустрия пока сосредоточена на первом, а академические исследователи изучают второй путь. Система ArchAgent, разработанная в Беркли на основе AlphaEvolve, сгенерировала политику замещения кэша за два дня, улучшив производительность на 5,3% по сравнению с предыдущим рекордом.
Однако реальная ценность ИИ проявляется в более приземлённых местах. Исследователь электронной автоматизации проектирования Игорь Марков указывает на задачи низкого уровня — например, преобразование неформальных описаний в формальные спецификации. Автоматизация сетей питания и земли, которые раньше проектировались вручную по словесным описаниям, теперь занимает часы вместо дней. Наибольший потенциал Марков видит в «агентном» пространстве — высокоуровневой оркестровке всего процесса проектирования, включая решения о перезапуске или отмене неудачных запусков.
Важный нюанс: во всех успешных проектах остаётся значительное человеческое участие. ИИ берёт на себя детальную работу и оптимизацию, а инженеры занимаются стратегическим мышлением и постановкой задач. Это не замена проектировщикам, а инструмент для повышения их эффективности.
Компания изменила формат квартальной отчётности и перестала отдельно раскрывать цифры по продажам потребительских и профессиональных GPU. Это затрудняет анализ состояния рынка видеокарт.
Компания переструктурировала финансовую отчётность, объединив выручку от GeForce и консольных чипов с прочей периферией. Аналитики потеряют возможность отслеживать точные цифры гейминг-сегмента.
Поставки видеокарт и материнских плат в Китае упали на 40% в годовом выражении. Опрос показал, что 60% геймеров не планируют собирать новый ПК ближайшие два года.