شركة Synopsys (SNPS.US) تتعاون مع OpenAI لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي لتصميم الرقائق، ونموذج المشاركة في الدخل يدفع سعر السهم للارتفاع بنسبة 7%.

أفاد تطبيق Jinse Finance أن شركة Synopsys (SNPS.US)، المتخصصة في برامج تصميم الرقائق، أعلنت يوم الأربعاء عن إبرام اتفاقية تعاون مع OpenAI، حيث سيطور الطرفان معًا نموذج ذكاء اصطناعي مخصص لأعمال الرقائق ومشاركة الإيرادات ذات الصلة. يحمل النموذج اسم GPT-Synopsys، وسيتم تدريبه وتحسينه خصيصًا ليتولى مهام تصميم الرقائق. تبدأ عملية تصميم الرقائق عادة بوصف داراتها بلغة تشبه البرمجة، ثم تمتد إلى كيفية ترتيب مليارات الترانزستورات على رقائق السليكون الصغيرة.

أوضح المؤسس المشارك لـ OpenAI، Greg Brockman، في فيديو إعلان الخبر، أن نموذج OpenAI سيتعلم كيفية استخدام أدوات Synopsys البرمجية لمساعدة المهندسين على معالجة الموازنات والتحسينات المختلفة في عملية تصميم الرقائق، "مما يختصر مدة التصميم من أسابيع وأشهر، ويتيح إنتاج المزيد من الرقائق حول العالم".

تم الإعلان عن هذا الاتفاق خلال قمة للمستثمرين. صرح الرئيس التنفيذي لشركة Synopsys، Sassine Ghazi، في نفس اليوم أن الشركة تتوقع نمو إيراداتها بنسبة 15% في السنة المالية 2027، أي أعلى من توقعات المحللين البالغة 11.19% وفق بيانات LSEG. وبعد الإعلان عن التعاون والتوقعات، ارتفع سهم Synopsys بنسبة 7% في فترة من الوقت.

قال Ghazi في مقابلة مع Reuters إن OpenAI ستدفع رسوماً اشتراك للتدريب لشركة Synopsys من أجل تعلم استخدام أدواتها. وعندما يستخدم عملاء Synopsys المنتج، ستتقاسم Synopsys وOpenAI الإيرادات بناءً على مدى تحسين النموذج لتصميم الرقائق. وأضاف Ghazi: "هيكل الاتفاق الذي صممناه لا ينتقص من أعمالنا. ونظرًا لأننا نمنح العملاء قيمة أكبر، سيُعد ذلك عامل نمو لأعمالنا".

مع ذلك، شدد Ghazi أيضًا على أن عمل GPT-Synopsys سيُراجع من قبل أدوات Synopsys التقليدية التي تستخدم تقنيات الحوسبة التقليدية لضمان عمل الرقاقة بشكل سليم. قال: "النموذج يحتاج لهذه الضوابط لفحص الفيزياء. إن التحقق بأعلى دقة ممكنة، أو ما نسميه التصديق أو القيمة الحقيقية للأرض، أمر بالغ الأهمية".

تكمن الأهمية المحورية لهذه الصفقة في أن الذكاء الاصطناعي يتوغل من النماذج العامة إلى أعلى سلسلة صناعة أشباه الموصلات، وتحديدًا مجال أتمتة التصميم الإلكتروني (EDA). يتسم تصميم الرقائق بتعقيد بالغ، ويشمل مراحل وصف الدارة، التجميع المنطقي، التوزيع والتوصيل، والتحقق الفيزيائي، حيث يوازن المهندسون بين الأداء، واستهلاك الطاقة، والمساحة، والتكلفة بشكل متكرر. وإذا استطاعت نماذج الذكاء الاصطناعي تعلم واستخدام أدوات Synopsys لإتمام بعض التحسينات تلقائيًا، يمكن نظريًا اختصار مدة التصميم وخفض تكلفة التجربة والخطأ بشكل كبير.

من منظور نموذج الأعمال، لا تقوم Synopsys وOpenAI على ترخيص برمجيات بسيط، بل على "رسوم اشتراك تدريب + تقاسم الإيرادات". تدفع OpenAI أولًا رسومًا لتعلم استخدام أدوات Synopsys؛ وعندما يستخدم عملاء Synopsys نموذج GPT-Synopsys، يتم تقسيم الإيرادات بحسب مدى تحسين النموذج لتصميم الرقائق. تساهم هذه الطريقة القائمة على الدفع حسب النتائج في تقليل مخاوف العملاء من قيمة أدوات الذكاء الاصطناعي، كما تربط مصالح OpenAI بعوائد عملاء Synopsys الفعلية. مع ذلك، لم يكشف الطرفان عن نسب تقاسم الإيرادات أو الترتيبات الحصرية أو كيفية استخدام بيانات التصميم الخاصة بالعملاء، وهي تفاصيل سيكون لها متابعة كبيرة في السوق لاحقًا.