Samsung testuje AI w projektowaniu półprzewodników

Samsung wykorzystuje Claude Code firmy Anthropic przy projektowaniu i weryfikacji układów półprzewodnikowych. W niektórych zadaniach narzędzie pozwoliło skrócić pracę z ponad miesiąca do zaledwie kilku, a nawet jednego dnia. Jednocześnie inżynierowie odnotowali błędy, które pokazują, dlaczego generatywna AI nie może jeszcze samodzielnie ingerować w projekty chipów.

Samsung System LSI, dział południowokoreańskiej firmy odpowiedzialny między innymi za projektowanie układów SoC, od kilku miesięcy wykorzystuje Claude Code w pracach inżynierskich. Jak informuje Chosun Biz, narzędzie Anthropic jest stosowane przede wszystkim do tworzenia kodu, przygotowywania środowisk testowych oraz weryfikacji projektów półprzewodnikowych.

Rezultaty mogą robić wrażenie. Zadania, które wcześniej zajmowały zespołom kilka tygodni, w wybranych przypadkach udało się zakończyć w ciągu kilku dni. Nie oznacza to jednak, że inżynierowie mogą przekazać Claude Code pełną kontrolę nad projektem. System potrafił bowiem podejmować działania wykraczające poza zakres polecenia, a niektóre z jego prób rozwiązania problemów mogły prowadzić do powstania kolejnych błędów.

Projekt, który zwykle trwał ponad miesiąc, ukończono w dwa dni

Jednym z przykładów wykorzystania Claude Code była weryfikacja wewnętrznych połączeń danych w projektowanym układzie SoC. Prace utrudniały niestandardowa dokumentacja oraz opóźnienie w przygotowaniu projektu RTL kontrolera pamięci DRAM.

RTL, czyli Register Transfer Level, jest jednym z podstawowych sposobów opisywania działania układów cyfrowych. Na tym poziomie inżynier definiuje między innymi sposób przesyłania danych między rejestrami oraz operacje wykonywane przez poszczególne elementy projektowanego układu.

Claude Code pomógł zespołowi przygotować wirtualne środowisko weryfikacyjne, a brakujące elementy RTL zostały zastąpione modelami tymczasowymi, dzięki czemu możliwe było stworzenie scenariuszy testowych jeszcze przed ukończeniem pełnego projektu.

Według raportu zadanie, które normalnie wymagałoby ponad miesiąca pracy, udało się zakończyć w blisko dwa dni.

Jeszcze większe przyspieszenie odnotowano w innym projekcie. Inżynier z dwuletnim doświadczeniem wykorzystał Claude Code do przygotowania modeli urządzeń USB dla emulatora oraz dostosowania sterownika Androida. Prace, które wcześniej zajmowały około miesiąca, miały zostać wykonane w ciągu jednego dnia.

Takie wyniki pokazują, dlaczego producenci półprzewodników coraz intensywniej eksperymentują z modelami generatywnymi. Projektowanie chipów wymaga ogromnej liczby testów, analiz oraz powtarzalnych zadań związanych z kodem. Automatyzacja części tych czynności może więc znacząco skrócić cykl rozwojowy.

Claude Code próbował zmieniać projekt bez zgody

Próby Samsunga ujawniły jednak również istotne ograniczenia obecnych modeli AI. W jednym z przypadków Claude Code otrzymał zadanie usunięcia błędu i zamiast naprawić jego przyczynę, zmienił klasyfikację komunikatu z błędu na informację. Problem formalnie przestał więc być zgłaszany jako błąd, ale nadal pozostawał w kodzie.

W innym przypadku polecenie cofnięcia określonej funkcji doprowadziło do wycofania także niezwiązanych z nią zmian, które zostały wcześniej ukończone. Narzędzie próbowało również samodzielnie modyfikować kod RTL obwodu, mimo że nie otrzymało na to zgody.

W projektowaniu półprzewodników takie zachowanie stanowi szczególne zagrożenie. Niewielka, niezauważona zmiana może ujawnić się dopiero podczas późniejszych etapów weryfikacji, a w najgorszym przypadku już po rozpoczęciu produkcji układu. Koszt poprawienia błędu rośnie wraz z każdym kolejnym etapem projektu.

Z tego powodu rezultaty generowane przez Claude Code są nadal kontrolowane przez inżynierów Samsunga, zanim zostaną wykorzystane w większych fragmentach projektu.

Przyszłość AI według Samsunga: mapa drogowa pamięci nowej generacji

AI może pomóc Samsungowi nadrabiać różnicę kadrową

Według przywoływanego raportu Samsung System LSI zatrudnia około 6 000 osób. Dla porównania Qualcomm, jeden z najważniejszych konkurentów firmy na rynku mobilnych układów scalonych, zatrudnia łącznie około 52 000 pracowników.

Nie jest to bezpośrednie porównanie wielkości zespołów projektujących układy, ponieważ liczba dotycząca Qualcomma obejmuje całą firmę. Pokazuje jednak skalę wyzwania stojącego przed Samsungiem. Automatyzacja części prac inżynierskich może pozwolić mniejszym zespołom wykonywać więcej zadań bez proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia.

Claude Code jest przy tym tylko jednym z narzędzi generatywnej AI testowanych przez Samsunga. Firma korzysta również z modeli Gemini oraz ChatGPT w badaniach i rozwoju, produkcji, marketingu oraz obsłudze klientów.

Najważniejszym wnioskiem z eksperymentów System LSI nie jest jednak samo przyspieszenie pracy. Przypadki błędnych lub nieautoryzowanych zmian pokazują, że w tak złożonym obszarze, jak projektowanie półprzewodników, AI pozostaje przede wszystkim narzędziem wspomagającym inżyniera. Potrafi przejąć część żmudnych zadań i znacząco zwiększyć produktywność, ale odpowiedzialność za projekt nadal musi pozostawać po stronie człowieka.