Затраты на проектирование микросхем начали стремительно расти с появлением транзисторов FinFET еще в 2014 году и стали особенно высокими в последние годы из-за внедрения 7-нм и 5-нм технологических процессов. Компания International Business Strategies (IBS) недавно опубликовала свою оценку затрат на разработку 2-нм чипов традиционными методами. По их данным, разработка крупного 2-нм чипа обойдется в $725 млн.
Львиная доля затрат, по оценке IBS, приходится на разработку и отладку программного обеспечения для дизайна микросхем — примерно $314 млн на само ПО и порядка $154 млн на верификацию. Эти цифры отражают затраты на разработку довольно крупного 2-нм чипа компанией, которая не имеет опыта предыдущих разработок и вынуждена проходить все этапы с нуля.
Случаи, когда стартапу удалось бы разработать огромный проект (например, Graphcore), крайне редки. Большинство начинающих компаний берутся за гораздо менее масштабные разработки. Для большей части проекта используются лицензии, поэтому разрабатывать и проверять требуется только добавленную интеллектуальную собственность. И конечно, эти компании не тратят $724 млн на чип или платформу просто потому, что у них нет таких ресурсов.
Казалось бы, крупным компаниям, обладающим огромным инженерным опытом, программным обеспечением и ресурсами, также не требуются столь глобальные инвестиции в разработку нового чипа. Тем не менее они, как правило, инвестируют сотни миллионов или даже миллиарды в разработку платформ. Например, когда Nvidia разрабатывает новые линейки продуктов, она тратит огромные средства на разработку микроархитектуры, а затем уже на физическую реализацию чипов.
Экспертное мнение IBS предполагает традиционные методы проектирования микросхем без использования инструментов автоматизации проектирования с применением ИИ и другого продвинутого программного обеспечения, что в теории может значительно сократить время и затраты на разработку.
Тем самым эти оценки подчеркивают важность инструментов разработки микросхем с поддержкой ИИ от Ansys, Cadence и Synopsys и подтверждают, что уже в ближайшем будущем будет практически невозможно создать передовой чип без использования программного обеспечения с ИИ.
