ИИ всё глубже проникает в проектирование микросхем — и не только для оптимизации. Tom’s Hardware поговорил с экспертами о потенциально дорогой проблеме: что будет, если ИИ создаст решение, нарушающее чужой патент, и оно окажется в тысячах чипов с производственной линии.

ИИ уже проектирует

  • Synopsys на этой неделе представила набор инструментов AgentEngineer для долгих задач: проверки и реализации чипов, планирования аналоговых схем и производства. У компании больше 50 проектов с клиентами, общий доступ — до конца года.
  • Cognichip заявляет, что её платформа ACI генерирует спецификации и RTL-код, а затем автоматически составляет планы проверки и тестовые окружения.
  • Empyrean Technology в Китае сообщила, что ИИ-агент сократил одну задачу по разводке схемы с четырёх недель до одной.
  • OpenAI говорит, что её модели помогли ей и Broadcom разработать первый собственный чип для инференса Jalapeño — от проекта до сдачи в производство всего за девять месяцев.

В чём риск

Индустрия чипов держится на интеллектуальной собственности. Компании не изобретают всё с нуля, а лицензируют процессорные архитектуры, контроллеры и технологии памяти. Arm в 2026 финансовом году заработала почти $5 млрд — примерно половина от лицензий, половина от отчислений. Synopsys тоже продаёт большой портфель проверенных блоков.

«По большей части ИИ усиливает существующие проблемы. Он может распространить скопированный дизайн или нарушенный патент на тысячи чипов, прежде чем кто-то заметит, — и без чьего-либо умысла», — говорит профессор Университета Флориды Доменек Форте, изучающий ИИ-инструменты проектирования и защиту интеллектуальной собственности.

«ИИ списал домашку»

Речь не о том, что в модель напрямую загружают чужое ядро Arm. ИИ поглощает огромные объёмы научных статей и патентных заявок и строит похожие решения. А в проектировании чипов из-за ограничений по энергии, производительности, площади и стандартов число жизнеспособных вариантов конечно — ИИ быстрее к ним приходит и невольно «списывает». «Даже схема сложения двух чисел опирается на хорошо задокументированный каталог учебных решений. Попросите самую быструю — и, скорее всего, придёте к уже опубликованной», — объясняет Форте.

Отсюда проблема происхождения: инженер-человек обычно может объяснить, откуда взялась идея и что было лицензировано, а у ИИ такой прослеживаемости может не быть. Существующие инструменты находят близкие копии, но дизайн можно переписать так, что функция останется прежней, а реализация изменится.

Возможное решение

Форте предлагает, чтобы владельцы интеллектуальной собственности со временем размещали зашифрованные версии своих решений в общем хранилище, а доверенные агенты проверяли, не пересекается ли с ними новый сгенерированный дизайн. Пока же отрасль только начинает осознавать проблему, а скорость внедрения ИИ в проектирование растёт.

Источники: Tom’s Hardware, Tom’s Hardware.