Cadence Design Systems声称在AI驱动的前端硅设计和验证方面取得了行业首创，宣布推出其ChipStack AI超级代理。这种代理工作流程可将生产力提高多达10倍，可在几分钟内完成通常需要人类工程师数小时的数字设计和验证任务。
“我们的客户在工程人才方面面临重大短缺，这影响了他们产品路线图的交付，”Cadence的研发副总裁兼总经理Paul Cunningham在公司的新闻稿中表示。“我们的ChipStack AI超级代理是设计和验证生产力的变革性工具，部署正在迅速推进。”
虽然Cadence之前已经开发了利用AI自动化芯片设计过程特定方面的平台（如Cerebrus和Virtuoso），但EDA公司看到了一个独特的机会，通过收购位于西雅图的初创公司ChipStack来解决人才缺口，该公司专门开发用于执行芯片设计和验证的AI工具。
Cadence于2025年11月完成了收购，并在其收购后四个月发布了ChipStack AI超级代理，这不仅体现了该公司致力于用AI增强工程师创新和创造力的承诺，也体现了其对ChipStack技术的信心，该技术可以为开发者和设计师“节省时间”，以便进行更广泛的创新。
但与agentic AI空间中的其他初创公司相比，ChipStack的技术有什么优势呢？根据Cadence的说法，答案在于一个关键差异：一种心理模型方法。
在与EE Times的采访中，Cadence的验证软件产品管理高级组主任Matt Graham解释说，ChipStack的秘密武器在于他所说的心理模型——即ChipStack将普通大语言模型（LLM）转化为芯片设计的能力。
“这个ChipStack AI超级代理实际上是一套代理，”Graham说。“无论是IP设计、验证、SoC构建、调试等，都与我们的基本EDA工具（如仿真、形式验证、覆盖率闭合等）集成，并通过这种新的心理模型概念进行协调。”
Cadence的Agentic AI和ChipStack高级组主任Kartik Hegde进一步阐述了这种心理模型的概念。
“如果你拿一个普通的LLM，比如来自OpenAI或其他供应商的，你想要将其转变为芯片设计师，我们认为有三个关键问题，”Hegde说。“首先，这些代理不知道如何理解给定的芯片。你需要知道芯片是如何工作的。第二，代理需要具备设计或验证的技能。如何编写RTL？如何调试故障？第三，代理需要知道如何使用EDA工具。我们构建了一个心理模型的概念，它会消耗给定的设计和规范以及任何信息来源，并创建一个内部表示，一个结构化的规范。代理可以使用它来执行下游任务。”
但这种心理模型方法与其他agentic AI工作流程有何不同？根据Hedge的说法，答案是AI代理处理幻觉的能力。
“如果你看看LLM代理，它们容易产生幻觉，”他说。“如果它们不知道某件事，它们会编造出来。如果它们不知道PCIe的工作原理，它们会说一些没有意义的话。但随着心理模型成为流程的一部分，代理就扎根于现实之中。心理模型的真理来源使它们准确地了解设计是如何工作的。”
Hedge继续说道，“我们做了很多实验，把一个芯片集超级代理和一个心理模型放在一起，关闭心理模型，让它进行验证，看看有多大差别。通常会有30-40%的准确性提升。所以，它是整个流程的关键部分。”
将这种心理模型范式与专业EDA工具结合，设计工程师获得了一个解决方案，将智能硅代理直接整合到他们的前端流程中，以实现公司认为的先进Level 4自动化芯片设计和验证（Level 5自动化实现完全自主，无需人工输入）。这使得工程师可以在关键时刻自动化设计和验证，同时保持向AI代理提供直接反馈的能力。
在与EE Times的采访中，Chipstack的CTO和联合创始人Hamid Shojaei表示，“这不仅仅是一个工具做一件事。这是一个完整的循环。[平台]将理解设计计划，它将编码，它将运行，它将调试。所有这些都是由一起工作的AI代理处理的。工程师将保持控制，查看生成的内容，但将他们的精力集中在困难的问题上，而不是基础工作。我还要补充的是，用户可以选择一次性运行。这允许他们在每个阶段检查每个点并提供任何反馈。”
Cadence的ChipStack AI超级代理目前在客户现场生产中，包括Nvidia、Altera和Tenstorrent，以及传统芯片设计师和超大规模公司。
例如，Altera表示，其旗舰FPGA项目在某些领域的验证工作量减少了10倍，正在扩大其使用范围。
“Cadence ChipStack AI超级代理显著减少了我们在某些领域验证工作的努力，大约减少了10倍，使我们的团队能够更快、更有信心地实现封闭，”Altera的高级工程总监Arvind Vidyarthi在Cadence的新闻稿中表示。
Tenstorrent同样看到了生产力的提升，尽管规模较小。
“ChipStack极大地提高了我们形式验证工作的效率，”Tenstorrent的RISC-V核心首席工程师Daniel Cummings说。“在三个月的评估期间，针对三个关键设计块，它将验证时间缩短了高达4倍。在Tenstorrent硬件上运行该代理还展示了我们能够为生产规模的LLM工作负载提供高性能、本地推理的能力。”
其他客户包括一家领先的内存公司——其名称未被披露——该公司称，从ChipStack生成测试计划不到40分钟，该公司声称，这项任务原本需要一名人类工程师花一周或多的时间独立完成。
Cadence ChipStack AI超级代理目前处于早期访问阶段，公司YouTube频道上有简短的产品演示，
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