Эпоха физического ИИ наступила: как Synopsys отвечает на перестройку инженерии на системном уровне
На конференции разработчиков Synopsys 2026 глава компании Сассин Гази и президент Synopsys China Яо Яо рассказали, как физический ИИ меняет проектирование чипов: совместное проектирование, цифровые двойники, агентный ИИ и особая роль китайского рынка.
Когда искусственный интеллект выходит за пределы экрана — в заводские цеха, на городские улицы и в человекоподобных роботов, — всё больше людей осознают, что наступает эпоха физического ИИ (Physical AI). По мере перехода ИИ из цифрового мира в физический инновации в отрасли вступают в новую фазу глубокой интеграции чипов, программного обеспечения, систем и реальной среды. Масштабы вычислений, пропускная способность данных и сложность систем далеко выходят за возможности традиционных инструментов и методов проектирования, а парадигма инженерных инноваций стоит перед коренными изменениями. Как отрасли ответить на этот вызов и ускорить «реинжиниринг»? На недавней конференции разработчиков Synopsys 2026 президент и генеральный директор компании Сассин Гази (Sassine Ghazi), глобальный вице-президент и президент Synopsys China Яо Яо (姚尧) и партнёры по экосистеме подробно разобрали технологические тренды, продуктовую стратегию и планы на китайском рынке.
Эпоха физического ИИ: процесс проектирования чипов перестраивается
Гази назвал нынешнее время «десятилетием конвергенции» (The Convergence Decade): несколько крупных технологических и отраслевых сдвигов сходятся в одном периоде, а ИИ становится ядром этой волны. ИИ и вычисления взаимно усиливают друг друга: развитие GPU позволяет ИИ работать быстрее, а ИИ, в свою очередь, подталкивает оптимизацию вычислительных архитектур. Под действием этого положительного цикла глубокие перемены переживают открытие новых материалов, разработка новых источников энергии, здравоохранение и инженерия — приближается эпоха «интеллекта во всём».
Такие отраслевые перемены неизбежно ставят перед проектированием чипов новые задачи. Гази разделил это влияние на две формы. Первая исходит от цифрового ИИ — она уже привычна широкой аудитории, и применение невоплощённого ИИ в отрасли становится всё более зрелым. Однако воплощённые ИИ-системы, работающие в реальном мире и открытой среде, по сложности далеко превосходят любые инженерные проекты, с которыми разработчики сталкивались за последние десятилетия: система должна работать при крайне жёстких ограничениях по энергопотреблению и очень чувствительных требованиях к задержкам, факторы безопасности учитываются шире, а к этому добавляются ограничения по стоимости. Чтобы воплощённый интеллект действительно созрел и вышел в практику, отрасли предстоит преодолеть ещё немало барьеров.
«Именно поэтому критически важна полностековая оптимизация (Full-Stack Optimization)», — подчеркнул Гази. Оптимизация всего стека — от уровня аппаратуры и кристалла до уровня интеллекта, пронизывающая базовые технологии и верхние интеллектуальные слои, — станет неизбежным требованием инженерного проектирования в эпоху физического ИИ.
В русле этого тренда на инженерную перестройку Synopsys в последние годы, опираясь на комплексные инженерные решения «от кремния до систем» (Silicon-to-Systems), последовательно развивает три направления — совместное проектирование, цифровые двойники и агентный ИИ (Agentic AI) — и уже сформировала относительно полную перспективную стратегию.
В частности, с присоединением Ansys Synopsys постепенно завершает стратегическую интеграцию своего бизнеса EDA с возможностями Ansys в области моделирования и анализа. Это позволяет связать проектирование, моделирование и верификацию в единый инновационный процесс от чипа до системы и предложить более полные инженерные решения для сложных интеллектуальных систем следующего поколения.
Три направления: совместное проектирование, цифровые двойники и агентный ИИ
В области совместного проектирования Synopsys предлагает уже на ранних стадиях объединять чип, программное обеспечение, электронику, тепловые, механические и гидродинамические аспекты в совместном моделировании и синхронной оптимизации. Это позволяет заранее свести ограничения по производительности, энергопотреблению, теплоотводу, механическим напряжениям, стоимости и безопасности и избежать избыточного проектирования и многократных доработок на поздних этапах.
По словам Гази, в вертикальном совместном проектировании многие пользователи уже применяют технологии Synopsys, чтобы виртуализировать чип до его готовности и параллельно с проектированием системы начинать разработку электронной системы и программного обеспечения для чипа. Когда кристалл возвращается с фабрики, пользователь может сразу выполнить интеграцию аппаратуры и ПО и быстро запустить продукт — это даёт тройной выигрыш: во времени, стоимости и конкурентоспособности.
В горизонтальном совместном проектировании всё больше продуктов требуют расширить методы электроники на мультифизические области. Именно в этом ценность портфеля Ansys: его технологии в области материалов, конструкций, оптики и гидродинамики дополнительно усиливают возможности Synopsys в моделировании, совместном проектировании и построении цифровых двойников. За прошедший год Synopsys продолжала углублять слияние физического и электронного моделирования и выпустила серию мультифизических продуктов, охватывающих сходимость проектирования в разных областях — от подписания по времени (timing signoff) до аналогового проектирования.
Растёт и значение цифровых двойников. По приведённым данным, компании мира ежегодно вкладывают в разработку продуктов около 1,7 трлн долларов, из которых порядка 90 % по-прежнему приходится на физическое прототипирование; 75 % затрат на физические прототипы уходит на поиск и устранение неисправностей, а 60 % проблем закладываются ещё на ранней стадии проектирования. Ценность цифрового двойника — в обеспечении точности, адаптивности, гибкости и масштабируемости разработки.
В начале этого года Synopsys представила концепцию платформы электронного цифрового двойника (Electronics Digital Twin Platform), охватывающей всю цепочку электронной индустрии — от цепочки поставок и чипов до облачной инфраструктуры. Компания также выпустила программно-определяемую аппаратно-ускоренную верификацию (Software-Defined HAV): пользователю достаточно обновить программное обеспечение, чтобы получить примерно двукратный прирост производительности и полуторакратный прирост ёмкости. Такие пользователи, как NXP и Vertiv, уже внедрили соответствующие продукты, продемонстрировав практический эффект сочетания ИИ и цифровых двойников в разработке продуктов.
В области агентного ИИ Synopsys строит открытую систему, ядро которой — «агенты задач» (Task Agents): у каждого инструмента есть свой агент-эксперт, работающий вместе с инженером-человеком. Инженер задаёт спецификации и требования, проверяет результаты и даёт указания, а агент выполняет конкретные задачи. Гази отметил, что в будущем сложится гибридная модель рабочей силы, в которой инженеры-люди сотрудничают с инженерами-агентами.
Преимущества Китая: от «выросшего на заводе» к «лидерству на новой трассе»
Особого внимания заслуживает то, что китайский рынок в эпоху физического ИИ обладает уникальными преимуществами. Благодаря мощной производственной базе и полной отраслевой системе Китай располагает богатыми реальными сценариями, средой для быстрого внедрения и итераций, а также крупнейшим в мире междисциплинарным инженерным сообществом. Это будет серьёзным подспорьем как для устойчивого развития самого Китая, так и для глобальных инноваций.
Яо Яо подробно раскрыл эту тему в своём программном выступлении. По его словам, у Китая три уникальных преимущества. Первое — богатство реальных сценариев и полнота отраслевой системы: физический ИИ должен учиться в реальной промышленности и повседневной жизни, и Китай предоставляет для этого самую богатую практическую среду. Второе — сильная способность к отраслевым инновациям: будь то электромобили, роботы или интеллектуальное производство, в Китае есть отраслевая среда для быстрого внедрения и итераций технологий («хотите увидеть, что произойдёт в ближайшие пять лет, — приезжайте в Китай»). Третье — в Китае крупнейшее в мире сообщество разработчиков, и в нём растёт число междисциплинарных специалистов, разбирающихся одновременно в чипах, системах, программном обеспечении и ИИ, — именно такие комплексные компетенции больше всего нужны физическому ИИ.
«На следующем этапе конкуренции в ИИ соревнуются не только в обучении более мощных моделей, а в том, кто первым распространит интеллект на физический мир и высвободит реальную производительность с помощью воплощённого интеллекта», — отметил Яо Яо.
Synopsys China первой сформулировала и чёткое самопозиционирование: «В Китае — соединяя мир». В отличие от традиционной модели транснациональных компаний «в Китае — для Китая», Synopsys делает акцент на двустороннем инновационном взаимодействии: с одной стороны, глубоко интегрируется в китайскую инновационную экосистему и оттачивает технологии в реальных сценариях; с другой — эффективно переносит в Китай передовые мировые технологии EDA, IP и мультифизического моделирования, помогая местным компаниям следовать глобальным технологическим трендам.
Гази также заявил, что китайские инновации всё больше становятся важной частью глобальных технологических инноваций, а китайский рынок всегда был важным для Synopsys. Он подчеркнул, что компания продолжит сотрудничать с широким кругом китайских партнёров и создаст Китайский инновационный центр Synopsys для углубления технологических инноваций, отраслевой кооперации и подготовки кадров, содействуя глубокой связи китайских и глобальных инноваций.
Экосистема: вместе с партнёрами внедрять агентный ИИ
Будь то агентный ИИ, совместное проектирование или цифровые двойники, при внедрении неизбежно возникают практические ограничения. В интервью СМИ Гази заявил: «Главный сдерживающий фактор для пользователей — не недостаток доверия к самой технологии. Напротив, наши пользователи в целом верят в её ценность. Реальная проблема — стоимость и вычислительные мощности. Этим агентам нужны большие вычислительные ресурсы, и они зависят от работы моделей. Меняется вся модель проектирования, меняется и то, как компании распределяют капитал».
Отвечая на этот вызов, Synopsys действует по нескольким направлениям. На уровне экосистемы компания объединяет усилия с партнёрами для ускорения внедрения агентного ИИ. На конференции с программным докладом в качестве приглашённого спикера выступил генеральный директор TSMC (China) Ло Чжэньцю (罗镇球). По его словам, цикл развития ИИ подходит к ключевому перелому — от «цикла инноваций» к «этапу развёртывания и строительства инфраструктуры»; развитие ИИ требует одновременного роста вычислительной мощности и энергоэффективности, и передовые технологические процессы и передовая упаковка TSMC придают ему мощный импульс. Инструменты DSO.AI и ASO.AI от Synopsys помогают заказчикам ускорить процесс проектирования и вывод продуктов на рынок; TSMC будет сотрудничать с Synopsys для поддержки роста общих клиентов.
Основатель, сопредседатель совета директоров и генеральный директор компании Синьцин (芯擎科技) доктор Ван Кай (汪凯) также отметил, что в ходе вычислительной трансформации эпохи ИИ чип превратился в ключевой компонент системного уровня и стал центральным двигателем периферийного интеллекта в самых разных сценариях. Синьцин совершает ключевой стратегический переход — от поставщика основных чипов для умных автомобилей к вычислительной платформе для периферийного интеллекта, и эта эволюция невозможна без мощной поддержки таких ведущих в мире инструментов сквозного EDA-маршрута, IP-экосистемы и системной верификации, как у Synopsys.
На конференции Synopsys также всесторонне представила платформенные продукты для эпохи физического ИИ, чтобы ускорить внедрение новых решений. В зоне агентного ИИ компания показала шесть инновационных приложений EDA-агентов, охватывающих весь процесс проектирования чипов: полностью автономный процесс верификации проекта (ИИ-агенты совместно выполняют статический анализ, формальную верификацию и локализацию ошибок), полностью автономный процесс реализации проекта (сквозная автоматизация от RTL до GDS) и автономный процесс для аналоговых и смешанных сигналов (рост инженерной эффективности до трёх раз). Новое поколение Agentic Platform объединяет инженерные знания, проектные данные и инструменты EDA-агентов в процессах проектирования и верификации, обеспечивая инженерам интеллектуальное сотрудничество на всех этапах — разработки, верификационного анализа и решения проблем.