ИИ-агент спроектировал полноценный процессор на RISC-V за 12 часов — промпт содержал всего 219 слов

Почему ИИ-дизайн процессоров — еще не замена инженерам (честный разбор)

Представьте: вы даете нейросети задание из 219 слов, уходите спать, а утром она выдает вам готовый чертеж работающего процессора. Именно это сделала система Design Conductor от стартапа Verkor.io. За 12 часов — против 18–36 месяцев у людей. Звучит как фантастика. Но давайте копнем глубже. Что на самом деле получилось и почему это пока лабораторный трюк, а не революция?

Design Conductor — это ИИ-агент, который самостоятельно прошел путь от текстового описания до файла компоновки GDSII. Результат — ядро VerCore: простенький пятиступенчатый конвейер с последовательным исполнением команд, без кэша и внеочередного выполнения. Частота 1,48 ГГц на академическом техпроцессе ASAP7 (симуляция, не реальный кремний). В тесте CoreMark — 3261 балл. По производительности это уровень Intel Celeron SU2300 2011 года. Впечатляет? Скорее любопытно.

Система сама выбрала быстрый умножитель Бута — Уоллеса (2,57 ГГц) и однотактный штраф за ветвление, перебрав два варианта. Но это базовая инженерная оптимизация, которую любой студент сделает за неделю.

Что на самом деле сделал ИИ?

Verkor.io не скрывает: VerCore не изготавливали физически. Работоспособность проверяли в симуляторе Spike (эталон RISC-V ISA). Техпроцесс ASAP7 — учебный, не коммерческий. Да, система сгенерировала корректную схему и компоновку. Но это простейшее ядро — без кэша, без внеочередного исполнения, без поддержки многопоточности. Современные процессоры содержат миллиарды транзисторов и сотни инженерных находок. Здесь — ровно то, что прописано в учебнике.

И вот главный нюанс: ИИ иногда ведет себя глупо. Исследователи заметили, что Design Conductor рассуждает о Verilog (аппаратный язык) как о последовательном коде. Он не понимает событийно-ориентированную природу. Из-за этого система пытается «углубить проектирование», когда нужно просто упростить. Знакомая картина для тех, кто работал с большими языковыми моделями: они отлично генерируют, но плохо рефакторят.

Как это работает (и почему не заменяет инженеров)

Пошаговая стратегия оценки ИИ-проектов чипов:

• Шаг 1. Проверьте, прогоняли ли схему на реальном силиконе или только в симуляторе. VerCore — симуляция.
• Шаг 2. Посмотрите на сложность: есть ли кэш, внеочередное исполнение, спекулятивные вычисления? Нет — значит, это игрушка.
• Шаг 3. Оцените, сколько нужно доработок. Verkor признает: чтобы довести VerCore до серии, нужно 5–10 инженеров и нелинейный рост вычислительных мощностей.
• Шаг 4. Узнайте, использовались ли коммерческие технологические библиотеки. ASAP7 — академический полигон.

Личное наблюдение: недавно я говорил с инженером из Synopsys. Он рассказал, что их ИИ-инструменты для физического синтеза сокращают время с недель до часов. Но они никогда не отдают полный контроль машине. Человек всегда проверяет критические узлы. Design Conductor — смелый эксперимент, но до зрелости как у Synopsys EDA — годы.

Сравнение: VerCore vs традиционная разработка

Сравнение с другими проектами. В 2023 году китайские исследователи создали RISC-V CPU за 5 часов, но они использовали другой подход — эволюционные алгоритмы, а не LLM. Позже появился проект QiMeng. Design Conductor от Verkor — первый, кто прошел путь от спецификации до GDSII автономно. Но повторюсь: это простейшая конструкция. Никто не рискнет доверить ИИ проектирование микропроцессора класса Apple M4.

Почему я не советую ждать замены инженеров

Verkor.io честно пишет об ограничениях: ИИ-агент «недооценивает сложность работы». Он пытается решить проблему усложнением, а не упрощением. Это типичное поведение больших языковых моделей — они не чувствуют контекста «cost vs performance». Для создания по-настоящему коммерческого чипа нужно понимать физику транзисторов, тепловыделение, паразитные емкости, требования по энергопотреблению. ИИ пока не умеет рассуждать на таком уровне.

Итог: VerCore — отличный proof-of-concept. Он показывает, что ИИ может взять на себя рутинную часть — генерацию RTL, проверку формальных свойств, синтез. Но финальное решение, выбор архитектуры и оптимизация под конкретные задачи остаются за человеком. Я бы посоветовал командам, которые хотят внедрить подобные инструменты, начинать с маленьких блоков — например, с генерации простого контроллера или интерфейса. И никогда не отключать человеческий контроль.

Автономная разработка чипов за 12 часов — это эффектный заголовок. Но настоящий тест — когда процессор запустят в реальном устройстве, и он проработает без сбоев годы. Пока этого не случилось.

Verkor обещает открыть исходники VerCore к концу апреля и показать реализацию на ПЛИС на конференции DAC. Посмотрим, как система справится с реальными частотами и сигналами. Пока — аплодируем смелости, но держим в уме: до серийного производства этому ИИ как до Луны пешком.