Siemens EDA công bố chiến lược xác thực chip AI nhanh hơn tới 10.000 lần

Siemens EDA vừa công bố chiến lược "thiết kế bán dẫn thuần AI" (AI-native design), ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào toàn bộ quy trình thiết kế chip. Theo đó, nhiều tác nhân AI (AI agent) sẽ đảm nhận việc thiết kế, xác thực và gỡ lỗi (debug) nối tiếp nhau, giúp rút ngắn thời gian phát triển.

Siemens Digital Industries Software đã tổ chức sự kiện "Siemens EDA Forum Seoul 2026" tại khách sạn Lotte Jamsil, Seoul ngày 11 để giới thiệu chiến lược tự động hóa thiết kế điện tử (EDA) thế hệ mới. EDA là công nghệ phần mềm giúp tự động hóa quá trình thiết kế mạch bán dẫn, xác thực và triển khai vật lý.

Ankur Gupta (Ankur Gupta), Phó chủ tịch cấp cao phụ trách mảng sản phẩm IC của Siemens EDA, cho biết "Châu Á - Thái Bình Dương, đặc biệt là Hàn Quốc, đang đảm nhận hơn 60% nguồn cung bộ nhớ toàn cầu và dẫn đầu làn sóng đổi mới chip AI dựa trên bộ xử lý AI, HBM và công nghệ đóng gói tiên tiến". Phát biểu này cho thấy Siemens xem năng lực cạnh tranh về bộ nhớ và đóng gói tiên tiến của ngành bán dẫn Hàn Quốc là bối cảnh thị trường trọng tâm cho chiến lược tự động hóa thiết kế bằng AI.

Ông Gupta chỉ ra bốn trục thay đổi của ngành bán dẫn: △"AI ở khắp mọi nơi" (AI Everywhere) khi 70% tổng số chip sẽ tích hợp bộ tăng tốc AI vào năm 2028 △hệ thống dựa trên phần mềm định nghĩa △tích hợp dị chủng (heterogeneous integration) △tính bền vững tập trung vào hiệu quả năng lượng. Bộ tăng tốc AI là loại chip hoặc thiết bị tính toán chuyên dụng được thiết kế để xử lý nhanh các phép tính AI.

Để đáp ứng những thay đổi này, Siemens đang triển khai chiến lược nâng tốc độ xử lý của các engine thiết kế lên tối đa 1.000 lần và cải thiện năng suất từ 10 đến 50 lần. Công ty tập trung vào việc dùng engine EDA dựa trên nguyên lý vật lý (physics-based) để xác thực kết quả thiết kế do AI tạo ra, qua đó nâng độ tin cậy.

"Giờ đây, kỹ sư chỉ cần nói 'trước khi tan làm, hãy hoàn thành công việc này', nhiều AI agent sẽ phối hợp với nhau để thực hiện thiết kế và xác thực xuyên suốt đêm", ông Gupta giải thích. Ông nói thêm: "Quá trình xác thực kết quả thiết kế, phát hiện vấn đề và tự gỡ lỗi để sửa lỗi cũng có thể diễn ra mà không cần con người can thiệp".

Thông thường, trong thiết kế bán dẫn, kỹ sư phải thao tác từng công cụ riêng lẻ ở mỗi công đoạn, kiểm tra kết quả rồi mới phân tích nguyên nhân lỗi. Chiến lược của Siemens được xây dựng để nhiều AI agent xử lý liên tục các công đoạn vốn tách rời này.

Siemens cho biết đã mở rộng hợp tác với NVIDIA(NVDA) để hiện thực hóa quy trình làm việc "AI tác nhân tự xác thực" (self-verifying agentic AI). Đây là cấu trúc kết hợp hệ thống AI agent của Siemens với hạ tầng AI của NVIDIA, cho phép AI tự kiểm tra kết quả thiết kế và sửa lỗi.

Công ty cho biết đã rút ngắn thời gian đặc tính hóa (characterization) tế bào bán dẫn từ vài tuần xuống còn vài ngày. Tốc độ xử lý tăng tối đa 10 lần, trong khi chi phí token giảm hơn 5 lần.

Theo Siemens, việc xác thực chip AI quy mô lớn có thể được thực hiện nhanh hơn tối đa 10.000 lần so với trước đây. Tuy nhiên, đây là con số do chính Siemens đưa ra, phạm vi áp dụng thực tế và hiệu năng có thể thay đổi tùy môi trường thiết kế của từng khách hàng.

"Hiện tại, việc mô phỏng mẫu kiểm thử (test pattern simulation) đã đạt tốc độ nhanh hơn 3-5 lần, và mục tiêu dài hạn là nâng lên tới 10 lần", ông Gupta nói. Trọng tâm là rút ngắn công đoạn xác thực vốn từng mất 2-3 tuần.

Chip AI có quy mô thiết kế càng lớn thì số điều kiện cần xác thực và khả năng phát sinh lỗi càng nhiều. Đây là lý do vì sao, bên cạnh hiệu năng của công cụ tự động hóa thiết kế, việc dùng công cụ dựa trên nguyên lý vật lý để xác thực lại kết quả do AI tạo ra cũng quan trọng không kém.

Công bố lần này cho thấy công cụ thiết kế bán dẫn đang chuyển từ vai trò hỗ trợ từng tác vụ đơn lẻ sang hệ thống dạng agent có thể tự vận hành trong thời gian dài. Trước đó, Synopsys cũng đã công bố quy trình thiết kế bán dẫn có khả năng tự thực hiện công đoạn xác thực và triển khai.

Synopsys cho biết trong đánh giá ban đầu, chu kỳ gỡ lỗi (debug) đã rút ngắn 25-40%. Trong khi đó, Siemens nhấn mạnh việc thực hiện liên tục các công đoạn thiết kế, xác thực, sửa lỗi cùng với xác thực dựa trên nguyên lý vật lý, cho thấy sự khác biệt trong cách tiếp cận giữa hai công ty.

Công bố lần này không nhắm trực tiếp đến thị trường tiền mã hóa. Tuy nhiên, hạ tầng khai thác, xác thực và thiết bị trung tâm dữ liệu mà các đơn vị vận hành tính toán AI sử dụng cũng chịu ảnh hưởng từ chu kỳ phát triển và xác thực bán dẫn, nên vấn đề mấu chốt là liệu hiệu năng tự động hóa có được tái hiện trong môi trường thực tế của khách hàng hay không.