Beneficiile inteligenței artificiale sunt exploatate în foarte multe domenii, inclusiv în proiectarea și fabricarea cipurilor, unde complexitatea exponențială dă de furcă inginerilor, permițând ca AI să ajute constructiv. Funcțiile AI sunt prezente de ceva timp în diverse software-uri EDA, și devin din ce în ce mai potente, și promit ca dezvoltarea să devină mai rapidă și prin urmare, disponibilitatea produselor finite.
Un exemplu bun în acest sens este Nvidia, care utilizează instrumente interesante de inteligență artificială pentru a prelua povara de pe umerii inginerilor, și pentru a face fiecare sarcină mai rapidă și eficientă. Acest lucru a fost discutat de Bill Dally, cercetător-șef la Nvidia, la GTC 2026, în cadrul unei discuții cu Jeff Dean, cercetător-șef la Google. Din conversație reiese că Nvidia utilizează deja modele AI antrenate pe propriile date pentru a explora oportunități în proiectarea cipurilor, pentru a face modificări mai rapide, sau pentru a găsi și verifica erori într-un anumit proiect. Desigur, a subliniat că nu a sosit încă momentul în care cipurile se pot dezvolta autonom, ceea ce înseamnă că este încă nevoie de ingineri.
O dezvoltare interesantă este un instrument numit NB-Cell, care ajută la transferul unui design pe diferite tehnologii de fabricație, cum ar fi (N2 al TSMC la 18 A al Intel). Acest lucru presupunea existența unui pluton de ingineri foarte mari și timp de dezvoltare extrem de lungă, ca exemplu, doar o simplă trecere la următoarea tehnologie miniaturizare a aceeași producător făcea necesar 8 ingineri veterani care lucrau timp de 10 luni. Dally spune că cu ajutorul instrumentului AI, această sarcină de portare poate fi făcută peste noapte, cu un singur GPU.
Rezultatul apoi este testat pentru fiabilitate, dar poate depăși chiar și eforturile oamenilor în ceea ce privește mărimea, consumul de energie și latența. Pentru fiecare modificare de genul, diferitele elemente se pot folosi ca blocuri de construcție predefinite, AI asamblându-le din mers.
A fost dezvoltat și un alt instrument, denumit Prefix RL, care este conceput pentru a optimiza componentele și blocurile cât mai eficient. Instrumentul îndeplinește această sarcină atât de bine încât vine cu soluții la care încă nici inginerii nu s-au gândit, aducând îmbunătățiri chiar de 20-30% în comparație cu proiectele tehnice. Această metodă economisește timp valoros, care poate fi folosit pentru alte lucruri, cum ar fi căutarea unor structuri din ce în ce mai bune.
Pentru uz intern se folosesc două LLM-uri importante numite Chip Nemo și Bug Nemo. Acestea sunt antrenate pe proiecte și documente Nvidia, fiind foarte eficiente, și ca bonus, ajută și inginerii juniori răspunzând la diverse întrebări, astfel încât juniorii să nu fie nevoiți să întrerupă inginerii seniori, dar să poată obține cunoștințele de care au nevoie. Desigur, se pune întrebarea ce se întâmplă atunci când un junior vine cu ceva inovativ și nu ajunge la cei seniori, comunicarea fiind cheie în inovație. Instrumentele pot fi utilizate pentru a genera rapoarte de erori, care pot fi transmise automat inginerilor sau departamentelor relevante, accelerând și mai mult procesul de dezvoltare.
