La semaine dernière, j’ai écrit sur la façon dont L’IA réécrit le marché des semi-conducteurs.
Les chiffres impliqués sont scandaleusement élevés. McKinsey estime que l’industrie des puces pourrait atteindre environ 1 600 milliards de {dollars} d’ici 2030.
Et le principal moteur de cette croissance est l’informatique et le stockage de données. Cela change déjà la façon dont la prochaine génération d’IA est construite.
Mais il se passe autre selected aujourd’hui qui pourrait avoir un affect encore plus vital sur l’avenir de la technologie de l’IA.
L’IA ne se contente pas d’augmenter la demande de puces.
Cela start à aider à les concevoir.
L’auto-évolution de l’IA
La conception de puces est l’un des problèmes d’ingénierie les plus complexes qui soient.
Les processeurs modernes regroupent des dizaines de milliards de transistors dans un seul morceau de silicium. Cela signifie que chaque conception implique des compromis entre puissance, performances, floor, chaleur et fabricabilité.
Si vous vous trompez, vous risquez des retards, des rendements inférieurs ou une refonte coûteuse.
De plus, une grande partie du travail est répétitive. Les ingénieurs peuvent consacrer jusqu’à 70 % de leur temps à l’écriture et aux exams du code de conception.
Mais c’est exactement le style de travail répétitif et lourd d’optimisation que l’IA sait déjà faire.
C’est pourquoi les plus grandes sociétés de logiciels de conception s’empressent de confier ce travail à l’IA.
Il peut concevoir du code, créer des bancs de check, exécuter des cycles de validation, déboguer des problèmes et même les résoudre automatiquement.
Cadence affirme que ses outils de conception sous-jacents basés sur l’IA ont déjà été utilisés dans plus de 1 000 enregistrements. C’est le raccourci de l’industrie pour le second où la conception d’une puce est finalisée et envoyée à la fabrication, y compris les nouvelles puces et les variations mises à jour des puces existantes.
Et ce mois-ci, Cadence a déployé un autre agent d’IA pour les dernières étapes de la conception, où les circuits sont physiquement disposés sur du silicium. Cela amène l’IA encore plus profondément dans l’side physique de la conception des puces.
Synopsys (Nasdaq : SNPS) évolue dans une path similaire.
En mars, la société a introduit un système dans lequel plusieurs brokers d’IA travaillent ensemble lors de la conception, des exams et de la simulation. Il est également plus étroitement lié aux outils qui modélisent la chaleur et d’autres effets physiques, qui deviennent essentiels à mesure que les puces sont plus chaudes et plus denses que jamais.
C’est donc bien plus complexe que de demander à l’IA de simplement aider à écrire du code. Cela déplace l’IA profondément dans la pile d’ingénierie.
Nous en avons vu une model antérieure avec AlphaChip de Google.
Picture : Google
Il indique qu’AlphaChip a généré des mises en web page utilisées dans chaque génération de TPU de Google depuis 2020. En d’autres termes, l’IA a déjà aidé à concevoir une partie du matériel utilisé pour former et exécuter des systèmes d’IA modernes.
Mais les capacités de l’IA ont aujourd’hui des limites.
Les performances d’AlphaChip ont été débattues au sein de la communauté des chercheurs, et même les sociétés vendant les outils brokers les plus récents admettent que les humains sont toujours au courant. Les propres exemples de purchasers de Cadence décrivent un flux de travail d’ingénieur intégré, et non un flux de travail complètement autonome.
Et il y a une raison à cela.
La conception des puces comporte de nombreux compromis qui ne se traduisent pas toujours clairement en code. Les contraintes de temps, les cas extrêmes et les décisions au niveau du système nécessitent toujours un jugement humain.
Cela signifie que l’IA n’est pas prête à remplacer les concepteurs de puces du jour au lendemain. Mais il prend le relais au milieu du processus.
Et cela rend déjà le processus de conception beaucoup plus efficace.
Une fois que l’IA est succesful de gérer davantage de travaux de conception et de vérification répétitifs, les petites équipes peuvent explorer davantage d’architectures, exécuter davantage d’itérations et procéder plus rapidement à l’enregistrement.
Cela comprime les cycles de développement.
Cela crée également une boucle de rétroaction. L’IA aide à créer de meilleures puces, et de meilleures puces aident à former et à exécuter une meilleure IA. Ensuite, ces systèmes améliorent à nouveau le processus de conception.
C’est un exemple clair d’avantage cumulatif, tout comme nous l’avons vu avec Modèles d’IA Ising de Nvidia cela pourrait contribuer à faire progresser les ordinateurs quantiques, qui à leur tour pourraient faire progresser l’IA.
Et cela pourrait avoir un affect financier énorme.
La Semiconductor Business Affiliation affirme que le marché est en passe d’atteindre environ 1 000 milliards de {dollars} en 2026. Gartner est encore plus agressif, prévoyant plus de 1 300 milliards de {dollars} de revenus dans les semi-conducteurs cette année, les puces d’IA représentant environ 30 % du whole.
C’est un niveau de focus stupéfiant. Cette année, environ 0,30 $ de chaque greenback consacré aux semi-conducteurs devrait provenir des puces d’IA.
Et l’IA contribue de plus en plus à concevoir les produits mêmes qui stimulent cette croissance.
Voici mon avis
L’IA réécrit le marché des puces du côté de la demande.
Et cela start également à réécrire du côté de l’offre.
Cela ne veut pas dire que les ingénieurs en puces vont bientôt disparaître. Mais les équipes qui s’appuient sur l’IA seront en mesure de mener davantage d’expériences, d’agir plus rapidement et de commercialiser leurs produits plus rapidement. Et dans une entreprise où le timing peut se traduire par des milliards de revenus, c’est le style d’avantage qui pourrait faire ou défaire une entreprise.
Parce que ce increase des semi-conducteurs ne dépend plus seulement de savoir qui peut fabriquer les puces les plus avancées.
Il s’agit également de savoir qui peut les concevoir le plus rapidement.
Et à mesure que l’IA proceed d’approfondir ce processus, l’industrie des puces pourrait entrer dans une section où les machines accélèrent leur propre évolution.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
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