Samsung активно внедряет инструмент Claude Code от компании Anthropic для верификации кастомизированных SoC и разработки ПО на ранних этапах полупроводниковых проектов. Использование ИИ позволяет компании существенно ускорить рабочие процессы и сократить разрыв в кадровом потенциале с такими конкурентами, как Qualcomm.
В одном из проектов с кастомизированным SoC верификация и настройка среды с помощью Claude Code заняли всего 2 дня — вместо ожидаемых более чем 30 дней. Эффективность выросла примерно в 15 раз. Инженеры Samsung предоставили Claude спецификации дизайна SoC, протоколы внутренней связи чипа и информацию об IP для верификации от EDA-вендоров. В ответ Claude автоматически определил расположение IP для верификации, выполнил интеграцию и сгенерировал тестовые сценарии в виртуальной среде.
Благодаря ИИ компания смогла проверить ключевую архитектуру (64 сложных пути данных) до выпуска реального RTL‑контроллера DRAM и выявить потенциальные ошибки ещё до изготовления оборудования. AI позволил перейти от линейного рабочего процесса (когда нужно было ждать всех RTL для верификации) к параллельной разработке.
Интересен пример с молодым инженером с двухлетним опытом: он без предыдущего опыта работы с Claude Code и vibe coding за один день создал модели клавиатуры и мыши, подтвердил их работу и разработал драйвер USB‑устройства для Android — обычно на это уходит месяц.
Samsung использует Claude Code не только для ускорения процессов, но и для решения проблемы нехватки специалистов в области проектирования полупроводников. Компания рассчитывает с помощью ИИ сократить время инженеров на рутинные задачи (интеграцию, проверку, изучение технических спецификаций). Так старшие инженеры смогут сосредоточиться на сложных задачах, а младшие — расширить круг обязанностей и сократить разрыв в исследованиях с конкурентами.
При этом AI сталкивается с ограничениями при работе с HDL в разработке и верификации чипов. Например, Claude при исправлении ошибок не устраняет их причину, а меняет сообщения об ошибках; при восстановлении функции может вернуть и другие изменения, пытается редактировать RTL‑код. Поэтому Samsung тщательно проверяет выводы ИИ и ограничивает область его работы.
Параллельно развиваются и другие решения. В 2026 году на конференции IEEE DAC компания Synopsys продемонстрирует совместно с NVIDIA Autonomous Design Verification Agent — агент, который может ускорить время проверки RTL (time‑to‑validated RTL) до 50 раз и повысить охват проверки на 20 %. Synopsys позиционирует свои ИИ‑технологии как «усилитель мощности» для исследовательских групп: ИИ призван не заменить людей, а многократно увеличить производительность инженерных команд.
Siemens совместно с NVIDIA внедряет self‑verifying agentic AI в EDA‑сфере: система на базе Fuse EDA AI агента интегрирована в Intelligence Center X и непрерывно верифицирует решения ИИ с помощью физических и EDA‑движков. Forbes указывает, что для надёжной работы Agentic AI в разработке полупроводников нужны защитные механизмы (в том числе «песочница», внешняя наблюдаемость), а инженеры должны обладать глубокими знаниями в проектировании и производстве полупроводников.
Подразделение System LSI в Samsung (оно отвечает за проектирование мобильных процессоров и сенсоров изображений) насчитывает около 6000 человек. Для сравнения: у Qualcomm на сентябрь прошлого года было около 52 000 сотрудников — размер персонала Qualcomm примерно в 8,7 раза больше. Последние продукты Samsung (Galaxy Z Fold8, Fold8 Ultra, Galaxy Watch9, Watch Ultra2) используют чипы Snapdragon от Qualcomm, а не собственные Exynos. При этом, по словам генерального директора Park Yong‑in, несмотря на рекордную выручку в первом квартале, в течение года компания, вероятно, понесёт убытки из‑за проблем с SoC‑бизнесом.
Также упоминаются материалы о южнокорейском фонде на сумму свыше 11 трлн вон, о взглядах Synopsys на переписывание правил проектирования чипов под ИИ, о взаимодействии Apple, HP, Acer с CXMT по вопросам AI‑памяти и цепочки поставок DRAM.
<<<CODE_BLOCK_N>>>
<<<IMG_N>>>
Подписаться в Макс
