В 2020 году ученые дообучили модель GPT-2, чтобы она создавала фрагменты логических схем; в 2023-м применили GPT-4 для разработки 8-битного процессора с оригинальным набором команд; к 2024 году разные большие языковые модели (LLM) уже умели проектировать и тестировать чипы с простой функциональностью, например, броском кубика (хотя часто с ошибками).
Сейчас стартап Verkor.io, специализирующийся на дизайне чипов с ИИ, достиг нового рубежа: RISC-V ядро процессора, полностью спроектированное автономной ИИ-системой. Это ядро VerCore работает на частоте 1,5 ГГц и показывает производительность, близкую к CPU из ноутбука 2011 года.
Софаундер Verkor.io подчеркивает, что их метод эффективнее, чем применение узкоспециализированных ИИ для отдельных задач в процессе. «Мы поняли: правильнее дать ИИ-агенту решать проблему целиком», — говорит он.
Человеческие рабочие процессы в ИИ-агентах
Система Verkor.io под названием Design Conductor — это не сама ИИ-модель, а оболочка для больших языковых моделей (LLM). Оболочка заставляет ИИ-агента проходить по строгим этапам, похожим на те, что использует команда человеческих архитекторов чипов: проектирование, реализация, тестирование и дальше. Она также координирует подагенты и базу связанных файлов.
Таким образом, достаточно начального промпта — здесь 219-словное техническое задание от пользователя. (Промпт опубликован в статье о Design Conductor.) На выходе получается файл Graphic Design System II (GDSII), готовый для стандартного ПО электронного проектирования (EDA).
Synopsys и Cadence, лидеры рынка EDA, тоже предлагают инструменты с ИИ-агентами, которые автоматизируют отдельные операции. Design Conductor отличается: он берет на себя проектирование чипа от спецификации до конца полностью автономно — такого крупные EDA-компании пока не демонстрировали.
Инженер-основатель Verkor.io отмечает, что рабочий процесс Design Conductor повторяет традиционный подход человека. Сначала анализ ТЗ, потом написание и отладка файла на уровне регистров и передачи данных (RTL, абстракция потока данных CPU), затем цикл по подзадачам вроде питания, таймингов сигналов и верстки — все сверяется с ТЗ. Некоторые операции, например верстка, подключают внешние инструменты. «Это итеративная система».
На создание VerCore ушло 12 часов. Время небольшое, но с ИИ-агентами можно подумать о масштабировании за счет параллелизации. Однако инженер уточняет: не все задачи легко распараллелить.
Прогресс ИИ-моделей со временем оказался ключевым. «Помню, прошлым летом мы пытались сделать умножитель с плавающей запятой на тогдашних моделях — это было чуть за пределами их сил», — вспоминает он. VerCore, спроектированный в декабре 2025 года, показывает рост возможностей. «Если сейчас не получается, через полгода получится. Не знаю, страшно это или хорошо».
Первое в ИИ-проектировании чипов
VerCore использует архитектуру команд RISC-V — открытый стандарт, который выходит за нишевые применения вроде контроллеров хранения и применяется в системах на чипе (SoC) для ноутбуков или смартфонов. Частота точно 1,48 ГГц, результат в бенчмарке CoreMark — 3261 балл.
Verkor.io заявляет, что это соответствует производительности ядра CPU в Intel Celeron SU2300. Впечатляет или нет — зависит от точки зрения. Celeron SU2300 вышел в 2011 году и построен на архитектуре Penryn, дебютировавшей в ноябре 2007-го.
Короче, VerCore не конкурент топовым CPU, но выделяется по двум причинам.
Это первое ядро RISC-V, спроектированное ИИ-агентом целиком. Раньше ИИ показывали фрагменты, но не полный чип. Инженеры Verkor.io выбрали цель, которую ИИ еще не осваивал. «Чтобы проверить пределы моделей, это было любопытно», — говорит он.
Хоть теоретическая производительность VerCore ограничена, она достаточна для практического применения. RISC-V популярен именно из-за бесплатного открытого ISA. Чипы на нем медленнее x86 и Arm, но дешевле.
Есть нюанс: чип не изготовлен физически. Проверка прошла в симуляторе Spike — эталонном для RISC-V ISA, верстка на открытом ASAP7 PDK, имитирующем 7-нм техпроцесс. Оба инструмента стандартны для RISC-V. VerCore запускает вариант uCLinux в симуляции.
Скептики смогут проверить сами. Verkor.io опубликует файлы дизайна в конце апреля, включая VerCore и другие недавние работы ИИ-системы. Плюс покажут реализацию VerCore на FPGA на конференции DAC — главной в электронном проектировании.
Беспокоиться ли дизайнерам чипов из-за ИИ-агентов?
ИИ, справляющийся с CPU за 12 часов, может напугать инженеров, но у Design Conductor есть слабости. Команда Verkor.io признает: несмотря на прогресс, LLM не хватает человеческой интуиции.
Design Conductor может уйти в тупик, где человек сразу увидел бы ошибку. Однажды агент напутал с таймингом — данные не синхронизировались с тактом CPU. Модель не уловила причину и накидала глобальных правок в поисках решения. Починила в итоге, но после кучи бесполезных шагов. «Мы меняем опыт на вычисления», — поясняет вице-президент по инженерии стартапа.
Софаундер соглашается: грубая сила Design Conductor потеряет эффективность на сложных проектах. «Пространство нелинейное, вычисления растут экспоненциально. На практике экспертные подсказки и здравый смысл сильно помогают».
Несмотря на проблемы, такие системы вроде Design Conductor ускорят итерации в дизайне. Они откроют процесс для небольших команд без больших ресурсов или штата.
«Один человек не потянет. Нужно 5–10 специалистов по разным областям, — считает инженер. — Такая команда уже доведет до готового чипа».