記者黃仁杰／編譯
EDA軟體大廠新思科技（Synopsys）宣布與OpenAI達成合作，雙方將共同開發專為晶片設計打造的AI模型「GPT-Synopsys」，並採取營收分潤模式，希望把生成式AI進一步導入晶片設計流程。
GPT-Synopsys將針對晶片設計工作進行專門訓練與調校，從讀取以類似程式語言描述的電路設計，到協助工程師決定數十億顆電晶體如何配置在一小塊矽晶片上，都將成為模型的應用範圍。
OpenAI模型將學會使用Synopsys設計工具
OpenAI共同創辦人Greg Brockman表示，模型將學習如何操作Synopsys的軟體工具，協助工程師處理晶片設計過程中的各種取捨與最佳化工作。
他表示，目標是把晶片設計時程縮短數週甚至數月，進而加快更多晶片問世。
Synopsys是在投資人峰會上宣布這項合作。執行長Sassine Ghazi同時表示，公司目前預期2027會計年度營收成長15%，高於LSEG資料顯示分析師原先預估的11.19%。合作與財測消息公布後，Synopsys股價一度上漲7%。
OpenAI支付訓練費 客戶使用後雙方再分潤
Ghazi接受訪問時表示，OpenAI將向Synopsys支付訓練訂閱費，用來讓模型學習如何使用Synopsys工具。
未來當Synopsys客戶實際使用GPT-Synopsys時，雙方則會依照模型對晶片設計改善的程度進行營收分潤。
Ghazi表示，這項合作的設計重點之一，就是避免侵蝕Synopsys既有業務，反而希望透過提供更高價值，進一步增加公司營收。
AI設計結果仍要用傳統工具驗證
即使GPT-Synopsys未來將更深入參與晶片設計，最終結果仍不會完全交由AI決定。
Ghazi指出，模型產出的設計仍會透過Synopsys既有、採用傳統運算方法的工具進行再次驗證，以確認晶片是否能正常運作。
他表示，AI模型仍需要這類「護欄」來檢查實際物理條件是否成立。
在晶片設計流程中，最終仍必須進行最高精度的驗證，也就是所謂的sign-off或ground truth，才能確認設計真的能落地製造。
對Synopsys與OpenAI而言，GPT-Synopsys的角色並不是取代既有EDA工具，而是把AI加入設計與最佳化流程，再由傳統工具負責最後的物理驗證。
來源：路透社
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本篇文章授權來源：科技島
