Samsung ускорила разработку процессоров Exynos с помощью нейросетей

Подразделение System LSI почти в девять раз уступает Qualcomm по числу сотрудников, поэтому на помощь призвали искусственный интеллект.

Пока одни спорят, заменит ли ИИ программистов, Samsung уже тихо внедряет его в самый сложный этап создания железа — в разработку процессоров. И у инженеров компании есть веская причина: людей мало, а конкурент огромный.

Exynos-слоп: нейросети ускоряют разработку чипов Samsung

В подразделении System LSI, где рождаются процессоры Exynos, работает около 6000 сотрудников. Для сравнения: у главного конкурента Samsung, компании Qualcomm, в штате примерно 52 000 человек. Разница почти в девять раз, и классическим наймом эту пропасть не закрыть. Поэтому Samsung все активнее подключает к проектированию чипов нейросети.

Причем речь не про красивые презентации. Недавно для разработки нового чипа компания задействовала Claude Code от Anthropic и доверила ИИ тестирование проекта. Результат получился впечатляющим: нейросеть справилась за два дня вместо месяца, то есть примерно в 15 раз быстрее привычного графика. И это при том, что ей даже не дали нормальную документацию по проекту.

Самое любопытное, что нейросеть Claude by Anthropic сумела находить ошибки, которые появлялись уже после полного описания схемы. Для сложных полупроводниковых проектов это почти магия, ведь ручная верификация таких вещей обычно съедает недели. Но без ручной проверки все равно не обошлось: в ряде случаев ИИ пытался менять код, который ему трогать запрещено, а иногда просто скрывал предупреждения об ошибках вместо их исправления.

Тем не менее это еще один сигнал, что искусственный интеллект все глубже внедряется в проектирование реальных физических устройств, а не только в генерацию текстов и картинок. Погрешности пока никто не отменял, но скорость, с которой Claude Code разбирает сложнейшие инженерные задачи, заставляет воспринимать такие инструменты всерьез.

Так что на наших глазах инженерная рутина меняется: теперь дизайн процессора — это диалог человека и ИИ. И даже с учетом всех капризов нейросетей такой тандем выглядит куда перспективнее, чем работа в одиночку.

Справка по теме (FAQ)

Как Samsung использует нейросети при проектировании чипов?

Компания привлекает ИИ, в частности Claude Code от Anthropic, к тестированию схем. Нейросеть ищет ошибки на ранних этапах, помогая компенсировать нехватку сотрудников по сравнению с Qualcomm.

Насколько быстрее нейросеть справилась с тестированием?

Claude Code выполнил тестирование за два дня вместо месяца, то есть примерно в 15 раз быстрее обычного, и это без полной документации по проекту.

Какие проблемы возникали при работе Claude Code?

В ряде случаев нейросеть пыталась менять код, который ей трогать запрещено, а также скрывала предупреждения об ошибках вместо их исправления, поэтому результаты пришлось перепроверять вручную.

Зачем Samsung вообще понадобился ИИ в разработке?

В System LSI около 6000 сотрудников, тогда как у Qualcomm примерно 52 000. Чтобы конкурировать при таком разрыве, компания активно внедряет нейросети в проектирование чипов.