אבי סלמון מאינטל יציג ב-ChipEx2026 כיצד מהנדס אחד, בעזרת כלי בינה מלאכותית, הצליח לבצע בתוך כשבועיים עבודה שבעבר דרשה חמישה עד שישה סטודנטים במשך שני סמסטרים. המהלך ממחיש כיצד AI מתחיל לשנות את עבודת התכנון, האימות והפיתוח של שבבים
בינה מלאכותית משנה במהירות את הדרך שבה כותבים קוד, מנתחים מידע ומפתחים מוצרים. כעת היא מתחילה להיכנס גם לאחד התחומים המורכבים ביותר בעולם ההנדסה: תכנון שבבים. אבי סלמון מאינטל יציג בכנס ChipEx2026, שיתקיים ב-12 במאי באקספו תל אביב, שיטה מעשית לתכנון שבבים בעזרת AI, שבמסגרתה הצליח מהנדס אחד לבצע בתוך כשבועיים עבודה שבעבר דרשה חמישה עד שישה סטודנטים במשך שני סמסטרים.
הדוגמה שסלמון יציג אינה עוד הצהרה כללית על “AI שישנה את העולם”, אלא מקרה עבודה הנדסי. מדובר בתהליך שבו מהנדס מנוסה משתמש בכלי בינה מלאכותית כדי לפרק משימה מורכבת לשלבים, לנסח דרישות, לייצר רכיבי תכנון, לבדוק תוצרים, לתקן שגיאות ולהתקדם במהירות אל תוצאה שימושית. במקום צוות גדול שעובד חודשים על משימה מוגדרת, מתקבל תהליך מהיר בהרבה, שבו ה-AI משמש כמכפיל כוח למהנדס ולא כתחליף לו.
המשמעות עבור תעשיית השבבים עשויה להיות רחבה. תכנון שבב הוא תהליך ארוך, יקר ומרובה שלבים. הוא כולל הגדרת ארכיטקטורה, כתיבת קוד חומרה, בניית סביבות בדיקה, הרצת סימולציות, אימות פונקציונלי, איתור תקלות, אופטימיזציה ותיעוד. כל אחד מהשלבים האלה דורש ידע מקצועי עמוק, ניסיון ותשומת לב לפרטים. לכן, גם קיצור חלקי של משימות תכנון ואימות יכול להשפיע על לוחות הזמנים של פרויקטים, על עלויות הפיתוח ועל היכולת להביא שבבים חדשים לשוק מהר יותר.
הנקודה החשובה בהרצאה של סלמון היא שה-AI אינו מוצג כמהנדס עצמאי שמחליף את אנשי החומרה. להפך. השיטה נשענת על מהנדס שמבין היטב את תחום השבבים, יודע להגדיר את הבעיה, לזהות תוצרים שגויים, לבדוק את ההיגיון ההנדסי ולכוון את הכלים למקום הנכון. ה-AI יכול להאיץ כתיבה, בדיקה, השוואה וארגון של עבודה, אך האחריות המקצועית נשארת אצל האדם.
הנושא הזה מקבל חשיבות מיוחדת בתקופה שבה המורכבות של שבבים ממשיכה לגדול. מעבדים, מאיצי AI, רכיבי תקשורת ומערכות על שבב כוללים כיום מספר עצום של יחידות, ממשקים, מצבי פעולה ותרחישי בדיקה. במקביל, התעשייה מתמודדת עם מחסור במהנדסים מנוסים ועם לחץ גובר לקצר זמני פיתוח. בתנאים כאלה, כלי AI עשויים להפוך לחלק בלתי נפרד מארגז הכלים של מהנדסי חומרה, בדומה לכלי EDA ששינו בעבר את עולם התכנון האלקטרוני.
אחד השינויים המרכזיים הוא המעבר מעבודה ידנית ארוכה לעבודה מונחית יותר. מהנדס השבבים של השנים הקרובות יידרש לא רק לכתוב קוד RTL או לבנות סביבות אימות, אלא גם לדעת להפעיל מודלים של AI, לנסח להם משימות מדויקות, לבדוק את התוצרים, לשלב אותם בתהליך העבודה ולמנוע טעויות. במובן הזה, היכולת לעבוד נכון עם AI עשויה להפוך למיומנות הנדסית בסיסית.
עבור אינטל, הנושא משתלב בשאלה רחבה יותר: כיצד מטמיעים בינה מלאכותית לא רק במוצרים עצמם, אלא גם בתהליכי הפיתוח הפנימיים. אינטל היא אחת מחברות השבבים הגדולות והוותיקות בעולם, ופעילותה בישראל כוללת מרכזי פיתוח וייצור משמעותיים. הכנסת כלי AI לתהליכי תכנון ואימות עשויה לשנות לא רק את הקצב שבו מהנדסים עובדים, אלא גם את הדרך שבה צוותים מתארגנים סביב בעיות הנדסיות מורכבות.
סלמון צפוי להציג גישה מעשית וזהירה: AI יכול לקצר תהליכים, להאיץ משימות ולפתוח אפשרויות חדשות, אך הוא מחייב בקרה אנושית הדוקה. בתחום השבבים, טעות קטנה בתכנון עלולה להתגלות מאוחר מדי ולהפוך ליקרה מאוד. לכן, השימוש ב-AI אינו מבטל את הצורך באימות, בסימולציה ובשיקול דעת הנדסי. הוא משנה את הדרך שבה מגיעים אליהם.
המסר המרכזי הוא שתעשיית השבבים נמצאת בתחילתו של שינוי עמוק גם בצד הפיתוח, לא רק בצד המוצרים. הבינה המלאכותית אינה רק עומס עבודה חדש עבור מרכזי נתונים ומאיצים. היא הופכת לכלי עבודה של המהנדסים שמתכננים את השבבים עצמם. אם משימה שבעבר דרשה חמישה עד שישה סטודנטים במשך שני סמסטרים יכולה להתבצע על ידי מהנדס אחד בתוך כשבועיים, מדובר בסימן ברור לכך שתהליכי התכנון והאימות עומדים להשתנות במהירות.
