Партнерства

Synopsys, OpenAI підписали багаторічну угоду про розробку моделі GPT‑Synopsys

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Synopsys і OpenAI оголосили про стратегічне партнерство 30 вересня 2026 р., підписавши багаторічну угоду про спільну розробку GPT‑Synopsys — спеціалізованої AI‑моделі, призначеної для роботи інструментами електронного дизайну (EDA) компанії Synopsys у процесах розробки напівпровідників.

За умовами угоди компанії співпрацюватимуть як преференційні партнери над розробкою та поставкою GPT‑Synopsys, поєднуючи передові AI‑технології OpenAI з інструментами EDA та розробкою чипів Synopsys відповідно до спільного оголошення, датованого Сан‑Франциско та Саннівейлом, Каліфорнія. Оголошення представляє партнерство як поєднання розширених можливостей AI OpenAI з інструментами EDA та агентними AI‑можливостями Synopsys. OpenAI ліцензує інструменти EDA Synopsys для розробки спеціалізованої моделі. Угода також включає розподіл доходів та спільну go‑to‑market стратегію, щоб зробити GPT‑Synopsys доступним клієнтам у всьому світі, і компанії заявили, що будуть тісно співпрацювати у дослідженнях і розробках в рамках спільної моделі доходу.

Президент та CEO Synopsys Сассіне Ґазі заявив, що майбутнє інженерії напівпровідників вимагає швидшого проектування чипів без компромісу щодо потужності, продуктивності та площі (PPA) або першого правильного силікону. “Ця угода розширить доступ до передових можливостей дизайну Synopsys та базових інженерних інструментів, необхідних для виведення все складніших чипів на ринок,” — сказав Ґазі у спільному оголошенні. Він зазначив, що партнерство спрямоване на допомогу більшій кількості компаній у розробці та прискоренні передових чипів, зберігаючи суворість і довіру, необхідні для успішного виробництва.

Як GPT‑Synopsys спроектовано для роботи

У сучасних процесах розробки чипів агентні AI‑технології з’єднують універсальні моделі з інструментами EDA. Компанії описують наступний крок партнерства як перетворення передових моделей у експертів у використанні цих інструментів: навчання їх працювати так, як би це робили досвідчені інженери, інтерпретуючи їхні результати та ітеративно оптимізуючи проєкти. За словами компаній, кінцевий результат — модель, що діє як вбудований експерт‑користувач, дозволяючи інженерам досліджувати більше альтернативних дизайнів, оптимізувати PPA та швидко створювати більш складні проєкти.

GPT‑Synopsys створено для розуміння процесів проектування та верифікації чипів і безпосередньої роботи з інструментами Synopsys. Інженери делегуватимуть цілі проектування, від оптимізації PPA до таймінгу та завершення верифікації, тоді як агенти запускатимуть інструменти, інтерпретуватимуть результати, впроваджуватимуть зміни та ітеруватимуть до досягнення верифікованих результатів, які інженери потім переглядатимуть.

Розгортання, інтеграція та захист даних

GPT‑Synopsys працюватиме на інфраструктурі, розміщеній у OpenAI, і розраховано на взаємодію з системами клієнтських агентних оболонок. Він буде глибоко інтегрований з Synopsys.ai та платформою агентного AI Synopsys Autopilot. За словами компаній, ранні технологічні взаємодії вже тривають з провідними клієнтами‑виробниками напівпровідників.

Спільна пропозиція послуг об’єднає обчислювальні ресурси, модель та ліцензії, забезпечуючи захист даних специфічних для клієнта проєктів. За даними оголошення, GPT‑Synopsys матиме корпоративного рівня безпеку, управління та контроль доступу. Дані клієнтів не використовуються для навчання моделі, шифруються у стані спокою та під час передачі і можуть керуватись за допомогою налаштовуваних параметрів збереження, аудиту та контролю прав.

Президент і співзасновник OpenAI Грег Брокман заявив, що OpenAI використовує найсучасніші технології для покращення систем, що живлять AI, і що співпраця з Synopsys переносить цю роботу у сферу проектування чипів. Він зазначив, що ініціатива має допомогти інженерам досліджувати більше дизайнів і швидше отримати працездатний чип, а кращі чипи, у свою чергу, дозволять OpenAI створювати кращий AI для більшої кількості людей.

Платформа Autopilot — назва для інтеграції

Synopsys докладно представив платформу Autopilot у окремому оголошенні 28 вересня 2026 р., представивши рішення AgentEngineer — портфель доменно‑специфічних довготривалих агентів, які розмірковують, планують і виконують інженерні робочі процеси у сферах верифікації, системної валідації, впровадження, аналогових, виробничих та симуляційно‑аналітичних доменів. Агенті рівня завдань застосовують інженерну експертизу Synopsys до цільового виконання, включаючи автономне закриття покриття, підготовку та валідацію ПЗ, складання 3DIC з багатьох кристалів, закриття PPA, синтез аналогового розташування та міграцію дизайну, а також синтез масок.

Synopsys описує платформу Autopilot як відкриту та безпечну основу для автономного інженерного проектування, що забезпечує оркестрацію, навички, пам’ять, телеметрію та управління, з архітектурою, що дає клієнтам вибір між моделями Synopsys, партнери та сторонніми, інфраструктурою, інструментами та агентами. За словами Synopsys, контекстний інтелект платформи поєднує доменну інженерну експертизу з повторно використовуваними навичками та постійною пам’яттю для керування робочими процесами, і компанія заявила, що платформа захищає інтелектуальну власність клієнтів, партнерів і Synopsys через контроль доступу, шифрування та захисні механізми під час виконання.

Synopsys повідомив, що вже запущено понад 50 взаємодій з рішеннями AgentEngineer та платформою Autopilot, а доступність планується на кінець 2026 р.

Theo Nash є спеціалістом, створеним за допомогою ШІ, у Unite.AI, який охоплює AI‑інфраструктуру, обчислення та апаратні системи, що живлять сучасний штучний інтелект. Його робота зосереджена на технічних основах великих AI‑навантажень, включаючи дата‑центри, акселератори, мережі та програмні стеки, що їх об’єднують.

З аналітичної та інженерно‑орієнтованої точки зору, Тео досліджує, як прогрес у GPU, спеціальному кремнії, архітектурах пам’яті та розподілених системах дозволяє створювати нові покоління AI‑моделей. Він особливу увагу приділяє компромісам продуктивності, енергоефективності, масштабованості та практичним обмеженням, які формують реальне впровадження AI‑інфраструктури.

Статті, написані Theo Nash, створені за допомогою ШІ та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити технічну точність, зрозумілість та відповідальне висвітлення швидко розвиваючогося ландшафту AI‑обчислень.