Çip tasarımında ajan yapay zekâsının kullanımı, RTL oluşturma veya hata ayıklama gibi tekil görevleri hızlandırmaktan, birden fazla ajanı ve aracı içeren daha uzun akışları çalıştırmaya doğru ilerliyor. Ancak bu ilerleme, çip tasarımının tamamen bağımsız bir süreç hâline geldiği anlamına gelmiyor; ajanlar kullanılmadan önce mühendislerin “insan iskelesi” olarak tanımlanabilecek yapıyı kurması gerekiyor: alana özgü bilgiyi tanımlamak, tasarım amacını belirlemek ve araçları, belleği, yürütme döngülerini ve kontrol noktalarını düzenleyen operasyonel bir yapı oluşturmak.
Bu sonuç, Semiconductor Engineering’in Design Automation Conference sırasında kapalı kapılar ardında düzenlediği ve Cadence’ten Matt Graham, ChipAgents’ten Harrison Balistreri, Keysight EDA’dan Alexander Petr, Siemens EDA’dan Sathish Balasubramanian ve Synopsys’ten Anand Thiruvengadam’ın katıldığı yuvarlak masa toplantısında öne çıktı. Semiconductor Engineering’in yönetici editörü Liz Allan, tartışmadan alıntıları 27 Ağustos 2026’da yayımladı.
Görev ajanlarından eksiksiz tasarım akışlarına
Katılımcılar, müşterilerin üretim ortamlarında belirli sorun noktalarını ele almak için ajan yapay zekâsını kullanmaya başladığını, küçük görevlerde ise insan müdahalesinin sürdüğünü belirtti. Güncel kullanım alanları arasında RTL oluşturma, doğrulama, hata ayıklama ve kapsama kapatma bulunuyor. Daha geniş hedef ise bir spesifikasyon sunmak ve sonunda GDS II’ye veya bir çipe dönüştürülebilecek bir tasarım elde etmek. Ancak tartışmaya göre bu tam senaryo henüz genel olarak ve insan müdahalesi olmadan gerçekleşmiş değil.
Balasubramanian, odağın tek bir ajandan birden fazla alt ajanın veya akışın koordinasyonuna kaydığını belirtti. Balistreri ise çok ajanlı sürüler kullanılarak kapsama kapatma gibi belirli mühendislik akışlarında eksiksiz ve bağımsız sonuçlardan söz etti; bunun için kurumun bağlamının ve müşterinin işi yürütme biçiminin ayrıntılarının anlaşılması gerekiyor. Graham, kullanımın dijital tasarımın ön ucundan analog ve karma sinyal tasarımına, dijital uygulamaya, eksiksiz tasarıma, devre kartlarına, paketlemeye ve hatta çoklu fizik akışlarına doğru genişlediğine dikkat çekti.
Bu pratikte, otomasyon kapsamının çipin kendisinden, birbiriyle bağlantılı çok çipli ve sistemli bir ekosisteme genişlediği anlamına geliyor. Petr, ölçeklemenin artık yalnızca tek bir çipe dayanmadığı için çok çipli teknolojilere, yapay zekâ yığınına ve fotoniğe yatırım yapıldığını söyledi. Bununla birlikte ajanların yazılım ve koda dayanan alanlarla daha kolay başa çıktığını, kullanıcı arayüzlerine ve fareye dayanan alanların ise daha zor olmaya devam ettiğini belirtti.
Modeli çalıştırmadan önce ontoloji ve ajan kemeri
Katılımcılara göre mühendisin temel görevi ajanlar için daha fazla betik yazmak değil, onların çalışacağı alanı tanımlamaktır. Buradaki ontoloji, tasarım alanına özgü kavramların, ilişkilerin ve bilginin düzenli bir temsilidir. Mühendisin güç, performans ve alan gibi ölçütleri, kabul edilebilir sınırları ve ajanların keşfedebileceği parametreleri belirlemesi; bunları tasarım amacıyla ve akışın geri kalan aşamalarıyla ilişkilendirmesi gerekir.
“Ajan kemeri” ise modelin çevresindeki yazılım katmanıdır ve araçları, bellek modüllerini, yürütme döngülerini ve koruyucu bariyerleri içerir. Tartışma, değerinin yalnızca genel amaçlı bir dil modelini bir araca bağladığında değil, onu çip tasarımı görevlerine ve kurumun bağlamına göre ayarladığında ortaya çıktığını vurguluyor. Ontolojinin tek bir doğrulama işlemiyle veya tek bir IP ekibiyle sınırlı kalmayıp tüm akışa yayılması da gerekiyor; çünkü değişiklikler ve yeni veriler birden fazla aşama ve ekip arasında aktarılıyor.
Özerklik, insan doğrulamasını ortadan kaldırmıyor
Görüşler, sonuçlara duyulan güvenin en önemli pratik engel olduğu konusunda birleşiyor. Thiruvengadam, insanların iki temel rolü koruyacağını düşünüyor: tasarım amacını belirlemek ve sonuçların denetlenebilirliğini ve doğruluğunu doğrulamak. Bu nedenle sistemlerin sonuçlarını mühendisin hızlıca anlayıp doğrulayabileceği şekilde, açık durdurma noktaları ve uygun bir arayüzle sunması gerekiyor; aksi takdirde ajanın çıktıları manuel işi ortadan kaldırmak yerine yeni bir darboğaza dönüşür.
Balistreri, her çıktının insan tarafından incelenmesine dayanmanın özerklikten beklenen getiriyi sınırladığını belirtiyor. Bu nedenle ajan döngülerinin belirli kritik hata sınıflarını önleyen geçitler içermesi gerekiyor. Örnek olarak kapsama modelindeki muafiyetlerle ilgili bir durumu verdi; ajan, muaf tutulmaması gereken bir yerde kapsamanın kaldırılmasına karar verebilir ve bu da insan incelemesi üzerinde büyük bir yük oluşturabilir. Buna karşılık Balasubramanian ve Graham, dil modellerinin deterministik olmadığını ve senaryo seçiminin veya önerilerinin, matematiksel olarak kesin ve deterministik imza ve doğrulama motorlarının yerini tutamayacağını vurguladı.
Gerçekte ne değişiyor?
Gerçek dönüşüm, EDA motorlarının yerini almak değil; yapay zekâyı onların üzerine yerleştirmek ve bunları tasarım alanını daha uzun sürelerle ve daha geniş kapsamda keşfedebilen yürütme döngülerinde birbirine bağlamak. Katılımcılar, müşterilerin doğrulama ve uygulamada, bazı analog uygulamalarda ve termal yapılar ile CMT, yani ortak kip geçişiyle ilgili konular dâhil sistem uygulamalarında olumlu yatırım getirisi ve somut kazanımlar görmeye başladığını söylüyor.
Ancak bu sonuçlar, “tek bir ajanın” tüm tasarım sürecini kontrol edeceğini kanıtlamıyor. Sektörün tek bir süper ajana mı, birden fazla uzmanlaşmış ajana ve çerçeveye mi yöneleceği, yoksa her şirketin kendi çerçevesini mi seçeceği sorusu açık kalıyor. Graham’a göre belirteç maliyeti de müşteriler için önemli bir planlama unsuru olarak öne çıktı; bunun yanı sıra hata maliyeti yüksek olduğunda hâlâ gerekli olan temel motorlarla yapay zekânın bütünleştirilmesi gerekiyor.
Editoryal değerlendirme: Veriler, darboğazın komut yazmaktan bağlam mühendisliğine, yönetişime ve doğrulamaya kaydığını gösteriyor. Akışları hakkında ayrıntılı bilgiye sahip çip tasarım ekipleri diğerlerinden daha fazla etkilenecek; ancak kaynak, kazanımlar için standartlaştırılmış ölçümler sunmuyor ve tamamen bağımsız bir akışa ne zaman ulaşılacağını belirtmiyor. Bu nedenle “özerklik” ve “olumlu getiri” ifadeleri, tüm çip tasarımı projeleri için kanıtlanmış genel bir ölçüt olarak değil, katılımcılar ve müşteriler tarafından bildirilen sonuçlar olarak değerlendirilmelidir.