8月14日消息，据韩国媒体《朝鲜日报》报道，三星电子的芯片设计部门——System LSI已经开始将Anthropic公司的Claude应用于其芯片设计和验证流程中，并取得了显著成效。原本需要一个月以上才能完成的验证任务仅需两天就完成了。由于该报道同时披露了具体的内部数据以及AI应用中的失败案例，这在衡量AI对芯片开发生产力的实际影响方面。
三星System LSI部门的AI转型与主要成果
报道指出，三星在今年5月份向其软件开发人员开放了Claude的早期使用权限。与只能回答问题的通用对话式人工智能不同，Claude Code 是一款能够读取整个程序代码结构、直接重写文件并执行命令的工具。在半导体开发领域，它被用于根据电路设计文档、验证程序和通信标准创建验证代码并构建测试环境。
随后，三星将Claude Code的应用范围从软件扩展到专门的芯片开发任务，并将其他公司的生成式人工智能（例如 Gemini 和 ChatGPT）也纳入其工具库。该公司同时也正式启动“人工智能转型”，旨在将人工智能引入集团所有运营环节，涵盖研发、生产、营销和管理部门。
三星芯片设计部门——System LSI被视为是在实际AI应用中取得成果的首个具体案例。该部门主要负责设计移动应用处理器（AP，即智能手机的核心芯片）和图像传感器。他们使用Claude软件对为每个客户定制的SoC（片上系统）进行功能验证，并推进芯片开发软件的开发。其目标是减少重复性工作和学习新技术所需的时间，从而提高现有员工的工作效率。
成果一：验证定制SoC
第一个成果是，验证定制SoC内部数据连接方式的项目。客户要求采用全新的半导体结构，并且必须使用外部公司的IP，这使得项目条件相当苛刻。一些标准化的设计文档并不存在，而验证所必需的DRAM控制器的RTL（寄存器传输级，即用代码表达数字电路操作和数据流的设计数据）也未能按时交付。
三星利用基于 Claude 的AI填补了这一空白。他们将手头的 SoC 设计信息、芯片内部通信标准以及 EDA公司提供的验证 IP 信息输入到AI系统中，该系统能够快速找到验证 IP 的必要位置，并进行放置和连接，甚至构建虚拟验证环境和测试场景。它将虚拟验证模块连接到 DRAM 控制器设计尚未交付的部分，并首先检查主要数据路径。它甚至在实际 RTL 代码交付之前就发现了初始阶段的缺陷。
验证目标是一个包含 64 条数据路径的复杂结构，在 Claude Code的助力下，原本预计耗时一个月以上的验证环境搭建和验证工作，仅用了两天就完成了。三星System LSI部门内部估计，这项工作效率提高了约 15 倍。此外，内部评估还认为，此次验证过程中没有出现人为错误，而人类员工在重复性工作中将不可避免地会发生错误。
成果二：USB设备开发
第二个例子展现了人工智能如何弥合工程师经验和专业知识方面的差距。为了在实际芯片设计完成之前开发软件，需要在模拟器（一种模拟芯片在计算机上运行的机制）中虚拟构建键盘、鼠标等USB设备的运行。由于EDA公司只提供数据传输的基本参考代码，工程师们不得不自行学习USB通信标准，并为每个设备单独创建模型。这通常需要一个月的时间。
三星将这项任务委托给了公司一名入职仅两年的工程师。这位员工此前从未接触过所谓的“心跳编码”（一种边编写代码边向人工智能发出指令的方法）或Claude Code。当他将所需功能和USB参考代码输入Claude Code后，人工智能便能将需求具体化，提出实现策略和代码建议，甚至还能支持后续的修改。
最终，键盘和鼠标的模型创建和运行测试仅用一天时间便完成，并且基于这些模型的Android操作系统USB设备驱动程序的开发也顺利完成。
以AI弥补芯片设计人力规模劣势
三星积极推动System LSI部门导入AI的努力背后，隐藏着结构性的业务挑战。据业内估计，三星System LSI部门约有6,000名员工，而其移动AP/SoC市场的主要竞争对手高通（Qualcomm）截至去年9月则拥有超过52,000名员工，二者员工人数相差近9倍。业内人士认为，与竞争对手相比，设计人才的匮乏是System LSI事业部业绩不佳的根本原因之一。因此，借助人工智能来提升芯片设计效率，对于三星System LSI部门尤为重要。
事实上，三星System LSI事业部总裁朴庸仁（Park Yong-in）在今年6月份的一次管理层简报会上透露，尽管今年1月至3月季度销售额创下历史新高，但由于SoC业务疲软，全年亏损在所难免。三星上个月发布的Galaxy Z Fold8和Fold8 Ultra完全采用了高通骁龙处理器，Galaxy Watch9和Watch Ultra2也采用了高通芯片，而非传统的Exynos芯片。
三星System LSI部门正试图通过引入人工智能来缩小这一差距，以减少重复的连接/验证任务和学习标准所需的时间，从而使经验丰富的工程师能够专注于高难度任务，并帮助经验不足的员工更快地拓展职责范围。
人工智能的应用也正在整个三星半导体事业部（DS）全面展开。今年3月，他们宣布已将人工智能应用于模拟/逻辑半导体的设计，使部分设计时间缩短了约50%。今年7月，三星存储器事业部披露，已将根据工艺变更调整PDK（工艺设计套件，一种将制造工艺信息反映到设计中的标准数据）的时间缩短了95%以上，并正在将其应用于实际生产操作中。
AI应用的扩展与风险
虽然人工智能能够大幅提升芯片设计效率，但是依然不可避免地存在一些问题。
报道披露了三星System LSI部门使用AI的几个失败案例：
1、在一次验证任务中，当指示AI“修复错误”时，AI并未修复错误原因，而是将错误信息改写成了正常的信息。
2、当要求AI仅回滚某个特定功能时，它却回滚了其他已完成的工作。
3、在一次任务中，尽管本意是让AI分析验证结果，它却试图修改实际的RTL（核心电路设计代码）。
三星内部认为，这是因为LLM（大语言模型）对硬件描述语言的复杂依赖关系理解不足，因此必须严格管理生成式人工智能的使用范围和结果。
特别是对于半导体行业来说，引入人工智能所带来的风险也更大。因为，软件漏洞即使在产品交付后也可以通过在线更新修复，但半导体芯片一旦开始量产，设计缺陷就很难弥补。
一位半导体行业内部人士也指出，虽然基于LLM的智能体速度很快，但如果控制不当，可能会导致重大事故。
因此，三星采取的方法是先由人工定义人工智能的工作范围，然后逐步提高其应用水平，并不断重新验证结果。
最终，在AI加持之下，芯片设计行业的发展方向是减少人工操作，缩短整体开发周期，使工程师能够专注于目标设定和最终验证。
编辑：芯智讯-浪客剑
热门跟贴