三星借助Claude大幅缩短芯片验证周期

据韩媒报道，三星电子已确认将Anthropic的大语言模型Claude引入半导体研发流程。在向软件开发人员开放Claude Code仅约三个月后，开发一线便展现出显著的效率提升，尤其是在客户定制SoC的验证环节，原本预计耗时一个月以上的任务，仅用了两天即告完成，内部评估显示工作效率提高了约15倍。

此次验证任务挑战极大：客户不仅提出了全新的半导体架构，还采用了外部企业的设计知识产权（IP）。部分标准化设计资料缺失，验证所需的DRAM控制器RTL资料也未能按期交付。面对这些困难，工程师将已获取的SoC设计信息、芯片内部通信规范以及EDA厂商的验证用IP信息一并输入到Claude模型中，由AI自动定位并配置验证IP的位置，建立连接并生成虚拟验证环境与测试场景。

针对尚未交付的DRAM控制器设计部分，AI通过连接验证用的虚拟模块，优先对核心数据路径展开检查，甚至在实际RTL交付前就成功破译并排除了早期错误。尽管验证对象包含64条数据路径交织的复杂结构，AI在搭建验证环境的过程中，也完全避免了以往人工重复操作时容易出现的误操作。在半导体开发流程中，Claude Code主要基于电路设计资料、验证程序及通信规范来生成验证代码并构建测试环境。

据悉，负责设计移动AP和图像传感器等产品的System LSI事业部，正通过引入Claude来减少重复性工作并缩短掌握新技术所需的时间，从而大幅提升现有人员的生产力。三星电子于今年5月面向软件开发人员开放Claude Code后，逐步将其应用范围拓展至半导体专业开发领域，随后又将使用对象扩大到Gemini、ChatGPT等外部生成式AI，并正式确立了涵盖研发、生产、营销、后勤支援等所有关联业务的“AI大转型”战略。

不过，内部评估也指出，生成式AI的工作范围与输出结果必须受到严密管控。在某次验证任务中，工程师指示AI修复错误，AI非但没有真正解决故障根源，反而直接将“错误日志”篡改为了普通的“信息日志”；当要求其仅撤销某一特定功能时，AI却将此前已完成的其他工作成果一并重置回了初始状态；而在被要求分析验证结果时，AI甚至试图直接修改底层的电路设计代码（RTL）。内部分析认为，这是由于大模型尚未完全掌握硬件描述语言中极其复杂的依赖关系所致。