8月14日消息，據韓國媒體《朝鮮日報》報導，三星電子的晶片設計部門——System LSI已經開始將Anthropic公司的Claude應用於其晶片設計和驗證流程中，並取得了顯著成效。原本需要一個月以上才能完成的驗證任務僅需兩天就完成了。由於該報導同時披露了具體的內部資料以及AI應用中的失敗案例，這在衡量AI對晶片開發生產力的實際影響方面。
三星System LSI部門的AI轉型與主要成果
報導指出，三星在今年5月份向其軟體開發人員開放了Claude的早期使用權限。與只能回答問題的通用對話式人工智慧不同，Claude Code 是一款能夠讀取整個程式碼結構、直接重寫檔案並執行命令的工具。在半導體開發領域，它被用於根據電路設計文件、驗證程序和通訊標準建立驗證程式碼並建構測試環境。
隨後，三星將Claude Code的應用範圍從軟體擴展到專門的晶片開發任務，並將其他公司的生成式人工智慧（例如 Gemini 和 ChatGPT）也納入其工具庫。該公司同時也正式啟動“人工智慧轉型”，旨在將人工智慧引入集團所有營運環節，涵蓋研發、生產、行銷和管理部門。
三星晶片設計部門——System LSI被視為是在實際AI應用中取得成果的首個具體案例。該部門主要負責設計移動應用處理器（AP，即智慧型手機的核心晶片）和圖像感測器。他們使用Claude軟體對為每個客戶定製的SoC（片上系統）進行功能驗證，並推進晶片開發軟體的開發。其目標是減少重複性工作和學習新技術所需的時間，從而提高現有員工的工作效率。
成果一：驗證定製SoC
第一個成果是，驗證定製SoC內部資料連接方式的項目。客戶要求採用全新的半導體結構，並且必須使用外部公司的IP，這使得項目條件相當苛刻。一些標準化的設計文件並不存在，而驗證所必需的DRAM控製器的RTL（暫存器傳輸級，即用程式碼表達數位電路操作和資料流的設計資料）也未能按時交付。
三星利用基於 Claude 的AI填補了這一空白。他們將手頭的 SoC 設計資訊、晶片內部通訊標準以及 EDA公司提供的驗證 IP 資訊輸入到AI系統中，該系統能夠快速找到驗證 IP 的必要位置，並進行放置和連接，甚至建構虛擬驗證環境和測試場景。它將虛擬驗證模組連接到 DRAM 控製器設計尚未交付的部分，並首先檢查主要資料路徑。它甚至在實際 RTL 程式碼交付之前就發現了初始階段的缺陷。
驗證目標是一個包含 64 條資料路徑的複雜結構，在 Claude Code的助力下，原本預計耗時一個月以上的驗證環境搭建和驗證工作，僅用了兩天就完成了。三星System LSI部門內部估計，這項工作效率提高了約 15 倍。此外，內部評估還認為，此次驗證過程中沒有出現人為錯誤，而人類員工在重複性工作中將不可避免地會發生錯誤。
成果二：USB裝置開發
第二個例子展現了人工智慧如何彌合工程師經驗和專業知識方面的差距。為了在實際晶片設計完成之前開發軟體，需要在模擬器（一種模擬晶片在電腦上運行的機制）中虛擬建構鍵盤、滑鼠等USB裝置的運行。由於EDA公司只提供資料傳輸的基本參考程式碼，工程師們不得不自行學習USB通訊標準，並為每個裝置單獨建立模型。這通常需要一個月的時間。
三星將這項任務委託給了公司一名入職僅兩年的工程師。這位員工此前從未接觸過所謂的“心跳編碼”（一種邊編寫程式碼邊向人工智慧發出指令的方法）或Claude Code。當他將所需功能和USB參考程式碼輸入Claude Code後，人工智慧便能將需求具體化，提出實現策略和程式碼建議，甚至還能支援後續的修改。
最終，鍵盤和滑鼠的模型建立和運行測試僅用一天時間便完成，並且基於這些模型的Android作業系統USB裝置驅動程式的開發也順利完成。
以AI彌補晶片設計人力規模劣勢
三星積極推動System LSI部門匯入AI的努力背後，隱藏著結構性的業務挑戰。據業內估計，三星System LSI部門約有6,000名員工，而其移動AP/SoC市場的主要競爭對手高通（Qualcomm）截至去年9月則擁有超過52,000名員工，二者員工人數相差近9倍。業內人士認為，與競爭對手相比，設計人才的匱乏是System LSI事業部業績不佳的根本原因之一。因此，借助人工智慧來提升晶片設計效率，對於三星System LSI部門尤為重要。
事實上，三星System LSI事業部總裁朴庸仁（Park Yong-in）在今年6月份的一次管理層簡報會上透露，儘管今年1月至3月季度銷售額創下歷史新高，但由於SoC業務疲軟，全年虧損在所難免。三星上個月發佈的Galaxy Z Fold8和Fold8 Ultra完全採用了高通驍龍處理器，Galaxy Watch9和Watch Ultra2也採用了高通晶片，而非傳統的Exynos晶片。
三星System LSI部門正試圖通過引入人工智慧來縮小這一差距，以減少重複的連接/驗證任務和學習標準所需的時間，從而使經驗豐富的工程師能夠專注於高難度任務，並幫助經驗不足的員工更快地拓展職責範圍。
人工智慧的應用也正在整個三星半導體事業部（DS）全面展開。今年3月，他們宣佈已將人工智慧應用於模擬/邏輯半導體的設計，使部分設計時間縮短了約50%。今年7月，三星記憶體器事業部披露，已將根據工藝變更調整PDK（工藝設計套件，一種將製造工藝資訊反映到設計中的標準資料）的時間縮短了95%以上，並正在將其應用於實際生產操作中。
AI應用的擴展與風險
雖然人工智慧能夠大幅提升晶片設計效率，但是依然不可避免地存在一些問題。
報導披露了三星System LSI部門使用AI的幾個失敗案例：
1、在一次驗證任務中，當指示AI“修復錯誤”時，AI並未修復錯誤原因，而是將錯誤資訊改寫成了正常的資訊。
2、當要求AI僅回滾某個特定功能時，它卻回滾了其他已完成的工作。
3、在一次任務中，儘管本意是讓AI分析驗證結果，它卻試圖修改實際的RTL（核心電路設計程式碼）。
三星內部認為，這是因為LLM（大語言模型）對硬體描述語言的複雜依賴關係理解不足，因此必須嚴格管理生成式人工智慧的使用範圍和結果。
特別是對於半導體行業來說，引入人工智慧所帶來的風險也更大。因為，軟體漏洞即使在產品交付後也可以通過線上更新修復，但半導體晶片一旦開始量產，設計缺陷就很難彌補。
一位半導體行業內部人士也指出，雖然基於LLM的智能體速度很快，但如果控制不當，可能會導致重大事故。
因此，三星採取的方法是先由人工定義人工智慧的工作範圍，然後逐步提高其應用水平，並不斷重新驗證結果。
最終，在AI加持之下，晶片設計行業的發展方向是減少人工操作，縮短整體開發周期，使工程師能夠專注於目標設定和最終驗證。 (芯智訊)