קיידנס (Cadence) מרחיבה את השימוש בבינה מלאכותית מתכנון השבב הבודד אל המעגל המודפס ואריזת השבבים. החברה השיקה את AuraStack, מערכת המבוססת על בינה מלאכותית סוכנית ומתאמת בין כלי תכנון, סימולציה ואימות לאורך תהליך הפיתוח של PCB ואריזות מתקדמות.

AuraStack פועלת על גבי סביבת Allegro AI Studio של קיידנס. היא אינה מחליפה את כלי ה־EDA והסימולציה הקיימים, אלא משמשת שכבת תיאום המקבלת יעד הנדסי ומפעילה סוכנים המתמחים במשימות שונות. בין היתר, המערכת עוסקת בתכנון מבנה המערכת, ניהול אילוצים, שימוש חוזר בבלוקים קיימים, מיקום וניתוב, הכנה לייצור ובדיקות לקראת אישור סופי של התכנון.

המערכת משלבת גם ניתוח רב־פיזיקלי: בדיקה משותפת של ההתנהגות החשמלית, התרמית והמכנית של המוצר. יכולת זו נועדה לאתר בשלב מוקדם בעיות כגון התחממות, הפרעות אלקטרומגנטיות, פגיעה בשלמות האות וההספק, מאמצים מכניים ורגישות לרעידות. איתור בעיות לפני הייצור עשוי להפחית את הצורך בסבבי תכנון וייצור חוזרים של המעגל או האריזה.

הצורך בניתוח משולב גדל עם המעבר למערכות מרובות־שבבים ולאריזות הכוללות שבבונים, זיכרונות ומאיצים המחוברים במארז אחד. במערכות כאלה לא ניתן עוד להפריד לחלוטין בין תכנון השבב, המארז, המעגל המודפס, מערכת אספקת החשמל והקירור.

מייקל ג׳קסון, סמנכ״ל המו״פ לתכנון וניתוח מערכות בקיידנס, אמר כי תשתיות הבינה המלאכותית ייקבעו לא רק על ידי הסיליקון, אלא גם באמצעות המערכות המחברות, מספקות חשמל ומקררות אותו.

AuraStack מתבססת על מעבדי NVIDIA Blackwell ועל ספריות CUDA-X. לפי קיידנס, NVIDIA כבר משתמשת בכלי החברה כדי לבצע אוטומציה ומיטוב של תזרימי תכנון. קיידנס משתפת פעולה גם עם TSMC בהתאמת הכלים לתכנון מארזים המבוססים על טכנולוגיות 3DFabric של היצרנית הטייוואנית.

קיידנס טוענת כי AuraStack עשויה לקצר עד פי שניים את זמן ההגעה לשוק ולשפר עד פי 15 את תפוקת עבודת התכנון. החברה מציינת גם שיפור של עד פי 20 במהירות ניתוחים רב־פיזיקליים כאשר המערכת מופעלת עם מחשב Millennium M2000 שלה. אלה נתונים שפרסמה קיידנס על בסיס תרחישי שימוש נבחרים, ולא תוצאות של בדיקה בלתי תלויה; הביצועים בפועל צפויים להשתנות בהתאם לגודל ולמורכבות התכנון. ההכרזה הרשמית של קיידנס

AuraStack מצטרפת ל־ChipStack לתכנון ואימות שבבים דיגיטליים, InnoStack למימוש פיזי ו־ViraStack לתכנון אנלוגי ומותאם. קיידנס מבקשת ליצור באמצעותן רצף כלי Agentic AI המכסה את הדרך מתיאור השבב ועד למארז ולמערכת האלקטרונית השלמה.

המהלך משקף שינוי רחב יותר בענף ה־EDA: מעבר משימוש ב־AI לשיפור משימה בודדת, כגון מיקום רכיבים, למערכות שמתכננות ומבצעות רצף של פעולות הנדסיות. האחריות לאישור התכנון הסופי נשארת בידי המהנדסים וכלי ה־signoff הפיזיקליים.

הפוסט קיידנס מציגה מערכת Agentic AI לתכנון מעגלים מודפסים ואריזות שבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הבינה המלאכותית הגנרטיבית התחילה מבחינת רוב המשתמשים כחלון צ’אט. אבל מבחינת תעשיית השבבים, הצ’אטבוטים היו רק השלב הראשון. בסימפוזיון הטכנולוגיות של TSMC באירופה הוצגה תמונה רחבה יותר: AI מתקדמת מהענן וממרכזי הנתונים אל הקצה, אל מכוניות, רובוטים, מכונות תעשייתיות וחיישנים. כל מעבר כזה אינו רק שדרוג תוכנה, אלא קפיצת מדרגה בדרישות החומרה.

כריס תומאס, נשיא TSMC Europe, תיאר את ה-AI כטכנולוגיה שמתפשטת במקביל בענן, במרכזי נתונים ובקצה. לפי סיכום דבריו, ההתפשטות הזו דורשת “צפיפות מחשוב קיצונית, רוחב פס גבוה ויעילות הספק”. זהו למעשה קיצור של האתגר כולו: יותר חישוב, יותר נתונים, ופחות אנרגיה לכל פעולה.

שלב ראשון: צ’אטבוטים וכלכלת הטוקנים

השלב הראשון של הגל הנוכחי הוא הצ’אטבוט. כאן צוואר הבקבוק המרכזי הוא ייצור טוקנים: כמה מהר המודל עונה, כמה עולה כל תשובה, וכמה זיכרון נדרש כדי לשמור את ההקשר. ככל שהמודלים גדלים וחלונות ההקשר מתארכים, עולה החשיבות של HBM, רוחב פס לזיכרון, רשתות מהירות בין מאיצים ואריזות מתקדמות.

בשלב הזה המדד אינו רק ביצועי שיא של GPU יחיד. מרכזי נתונים נמדדים יותר ויותר בטוקנים לוואט, טוקנים לדולר, ניצול מערכת וזמן הגעה לייצור. לכן תעשיית השבבים עוברת מחשיבה על שבב בודד לחשיבה על מערכת שלמה: מאיץ, זיכרון, רשת, קירור, תוכנה ואריזה.

שלב שני: Agentic AI הופך תשובה לתהליך עבודה

השלב השני הוא Agentic AI — בינה מלאכותית סוכנית. כאן המערכת אינה מסתפקת בתשובה אחת. היא מפרקת משימה לשלבים, מפעילה כלים, בודקת תוצאות, מתקנת שגיאות וממשיכה לפעול לאורך זמן. מבחינת המחשוב, שאילתה אחת יכולה להפוך לעשרות פעולות משנה: קריאות למודלים, קוד, חיפוש, גישה למסדי נתונים, בדיקות והרצות חוזרות.

לכן Agentic AI מחזיר למרכז הבמה גם את המעבדים הכלליים, את מערכות האחסון ואת שכבות התזמור. לא מדובר רק בעוד עומס על GPU, אלא במפעל AI שמנהל תהליכים מתמשכים.

הדוגמה של Siemens ו-TSMC ממחישה שהשינוי הזה נכנס גם לתכנון השבבים עצמו. סימנס תיארה את מערכת Fuse EDA AI כ-Agentic AI ייעודי לתעשיית השבבים, שנועד לבצע “אוטומציות מרובות-שלבים ומרובות-כלים” סביב אימות פיזי, תיקון הפרות DRC וגישה מהירה למידע תכנוני. אנקור גופטה, סגן נשיא בכיר ב-Siemens EDA, אמר כי השילוב עם טכנולוגיות הייצור של TSMC מסייע ללקוחות להגיע ל“רמות חדשות של מהירות, דיוק וביטחון בתכנון”.

גם מצד TSMC הודגש הקשר בין AI לבין יעילות אנרגטית. אביק סרקר מ-TSMC אמר כי ההתקדמות המשותפת בכלי EDA מבוססי AI מסייעת לקדם “חדשנות שבבים יעילה אנרגטית” בעידן ה-AI.

שלב שלישי: Physical AI יוצא מהדאטה סנטר

השלב השלישי הוא Physical AI — בינה מלאכותית שפועלת בעולם הפיזי. כאן מדובר ברכבים אוטונומיים, רובוטים תעשייתיים, מכונות ייצור, מערכות לוגיסטיקה, ציוד רפואי וחיישנים חכמים. בשונה מצ’אטבוט, מערכת כזו אינה יכולה תמיד להמתין לענן. היא צריכה לראות, להבין, להחליט ולפעול בזמן אמת, תחת מגבלות הספק, חום ובטיחות.

ז’אן-מארק שרי, מנכ”ל STMicroelectronics, הציג בסימפוזיון את Physical AI כדוגמה להתכנסות בין תחומים שבעבר נראו שונים: רכב חשמלי, רובוטיקה תעשייתית וממשקי אדם-מכונה. בשלושתם מופיעים אותם רכיבים מערכתיים: מחשוב מרכזי, בקרה אזורית, חיישנים, דרייברים, מיקרו-בקרים ורכיבי הספק.

המשמעות היא ש-Physical AI אינו שוק של מאיצים בלבד. הוא דורש גם חיישנים, רכיבי הספק, SiC ו-GaN, בקרים, תקשורת, תוכנה משובצת ומודלים יעילים בקצה. בענן מאמנים ומדמים. בקצה מקבלים החלטות.

ג’נסן הואנג מאנבידיה ניסח זאת בשיחת הוועידה של החברה בצורה חדה: “The world is rebuilding computing for Agentic AI and robotic physical AI.” כלומר, לא מדובר בעוד מחזור שדרוג רגיל של מחשבים, אלא בבנייה מחדש של שכבת המחשוב סביב דפוסי שימוש חדשים.

המסקנה: AI הופך לארכיטקטורת מערכת

שלושת השלבים אינם מחליפים זה את זה. הם מצטרפים זה לזה. צ’אטבוטים ימשיכו לדרוש מרכזי נתונים עצומים וזיכרון מהיר. Agentic AI יוסיף עומסי תזמור, CPU, אחסון ואבטחה. Physical AI יוסיף אתגרי זמן אמת, חישה, אמינות והספק בקצה.

לכן קפיצת המדרגה הבאה ב-AI לא תימדד רק בגודל המודל. היא תימדד ביכולת לבנות מערכת מלאה: שבבים מתקדמים, זיכרון קרוב, אריזות תלת-ממדיות, קישוריות אופטית, רכיבי הספק, תוכנה, קירור ויכולת ייצור בהיקף גדול. עבור תעשיית השבבים, זהו מעבר ממירוץ על טרנזיסטורים למירוץ על ארכיטקטורה מערכתית שלמה.

הפוסט מצ’אטבוטים לרובוטים: שלוש קפיצות המחשוב של עידן ה-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.