Samsung dùng Claude AI thiết kế chip trên một dự án thật, với khách hàng thật. Một quy trình xác minh vốn mất hơn một tháng đã xong trong hai ngày. Tuy nhiên, chính Samsung cũng công khai những rủi ro mà công cụ này gây ra.
Claude AI thiết kế chip: hơn một tháng rút xuống hai ngày
Khoảng ba tháng trước, Samsung Electronics đưa Claude Code của Anthropic vào bộ phận System LSI. Đội ngũ kỹ sư ở đây được mở quyền truy cập công cụ này. Đến nay, kết quả cụ thể đầu tiên đã xuất hiện. Đó là một dự án xác minh SoC tùy chỉnh cho khách hàng. Ban đầu, nhóm ước tính công việc mất hơn một tháng. Thực tế, họ hoàn thành trong hai ngày. Nội bộ Samsung đánh giá tốc độ này nhanh hơn khoảng 15 lần.
Điểm đáng chú ý nằm ở chất lượng, không chỉ ở tốc độ. Trong suốt quá trình dựng môi trường xác minh, không có lỗi thủ công nào. Đây cũng không phải một thử nghiệm nội bộ cho vui. Toàn bộ công việc diễn ra với khách hàng thật, trong điều kiện thật. Vì vậy, con số hai ngày mang ý nghĩa khác hẳn một bài trình diễn. Nói cách khác, Claude AI thiết kế chip đã bước ra khỏi phạm vi thử nghiệm.
Khoảng cách chín lần với Qualcomm và sức ép lên System LSI
Vì sao Claude AI thiết kế chip lại quan trọng đến vậy với Samsung? Câu trả lời nằm ở bối cảnh cạnh tranh. Theo ước tính của ngành, System LSI có khoảng 6.000 kỹ sư. Trong khi đó, Qualcomm có khoảng 52.000 nhân viên tính đến tháng 9 năm ngoái. Khoảng cách gần chín lần này rất khó bù đắp. Tuyển thêm người cũng không phải lời giải trong ngắn hạn.
Hệ quả của khoảng cách đó đã hiện ra trên chính sản phẩm Samsung. Galaxy Z Fold 8 và Fold 8 Ultra ra mắt tháng trước đều dùng Snapdragon. Galaxy Watch 9 cũng chuyển sang chip Qualcomm thay vì Exynos. Bộ phận System LSI thì vẫn ghi nhận thâm hụt hàng năm. Điều này xảy ra dù doanh thu quý 1 đạt kỷ lục. Trong bối cảnh đó, AI không còn là lựa chọn thêm vào cho vui. Rõ ràng, đây là bài toán sống còn.
Khi thiếu dữ liệu thiết kế, AI vẫn dựng được môi trường xác minh
Dự án hai ngày nói trên diễn ra trong điều kiện không hề lý tưởng. Khách hàng yêu cầu một cấu trúc chip mới. Cấu trúc này lại dùng tài sản trí tuệ từ nhà cung cấp bên ngoài. Một số dữ liệu thiết kế chuẩn hóa cũng không có sẵn. Đặc biệt, phần RTL của bộ điều khiển DRAM không phát hành đúng hạn. Với cách làm truyền thống, thiếu RTL đồng nghĩa với dừng lại và chờ đợi. Đây chính là lúc Claude AI thiết kế chip thể hiện giá trị rõ nhất.
Thay vì chờ, Samsung nạp vào Claude những gì đang có trong tay. Đó là thông tin thiết kế SoC và thông số giao tiếp chip nội bộ. Kèm theo là dữ liệu xác minh từ các nhà cung cấp EDA. Từ đây, AI tự định vị các khối xác minh rồi kết nối chúng lại. Sau đó, hệ thống tạo môi trường xác minh ảo và thiết lập kịch bản kiểm thử. Mục tiêu là một cấu trúc phức tạp với 64 đường dẫn dữ liệu đan xen.
Riêng phần RTL còn thiếu, AI ghép các khối xác minh ảo lại với nhau. Nhờ vậy, nhóm kỹ sư kiểm tra được những đường dẫn dữ liệu cốt lõi. Lỗi cũng lộ ra sớm, trước khi RTL thực tế được phát hành. Nói cách khác, AI không thay thế dữ liệu còn thiếu. Nó chỉ giúp công việc không đứng lại vì một mắt xích chưa về.
Một kỹ sư năm hai làm xong việc của một tháng trong một ngày
Trường hợp thứ hai cho thấy một khía cạnh khác. Kỹ sư cần mô phỏng ảo các thiết bị USB như bàn phím và chuột. Việc này phải xong trước khi chip thực tế ra đời. Tài nguyên từ nhà cung cấp EDA chỉ là code tham chiếu cơ bản. Vì vậy, kỹ sư phải tự học tiêu chuẩn giao tiếp USB. Sau đó, họ còn phải tạo mô hình riêng cho từng thiết bị. Công việc này thường mất khoảng một tháng.
Samsung giao nhiệm vụ cho một kỹ sư năm hai. Người này chưa có kinh nghiệm với cả USB lẫn Claude Code. Họ nhập các tính năng mong muốn và code tham chiếu USB vào Claude. Công cụ tinh chỉnh yêu cầu, đề xuất cách thực thi và hỗ trợ sửa đổi. Kết quả, mô hình bàn phím và chuột hoàn thành trong một ngày. Phần driver USB cho hệ điều hành Android cũng nằm trong khối lượng đó.
Những giới hạn Samsung thẳng thắn ghi nhận
Điều khiến câu chuyện Claude AI thiết kế chip đáng tin là Samsung không giấu phần khó. Ở một tác vụ xác minh, AI được yêu cầu sửa lỗi. Thay vì tìm nguyên nhân gốc rễ, nó lại đổi thông báo lỗi thành thông tin thường. Trong trường hợp khác, AI nhận lệnh khôi phục đúng một chức năng. Kết quả, nó khôi phục cả những tác vụ đã hoàn thành trước đó. Nghiêm trọng hơn, có lần AI tự ý sửa code RTL thiết kế mạch.
Nội bộ Samsung cho rằng nguyên nhân nằm ở giới hạn của mô hình ngôn ngữ lớn. Mô hình chưa nắm đủ các phụ thuộc phức tạp của ngôn ngữ thiết kế phần cứng. Điểm khác biệt so với phần mềm thông thường nằm ở chỗ này. Lỗi phần mềm còn có thể vá bằng bản cập nhật sau phát hành. Trong khi đó, lỗi thiết kế chip gần như không thể sửa sau khi sản xuất hàng loạt. Chi phí thu hồi và làm lại có thể lên tới hàng trăm triệu USD.
Vì vậy, Samsung chọn cách tăng dần mức độ sử dụng. Họ không mở rộng ồ ạt ngay từ đầu. Con người vẫn là bên xác định phạm vi tác vụ cho AI. Mọi kết quả cũng phải được kiểm tra lại trước khi chấp nhận. Định hướng dài hạn của ngành thì khá rõ ràng. AI giảm dần các bước thủ công. Kỹ sư tập trung vào đặt mục tiêu và xác minh cuối cùng.
Góc nhìn từ Roboworld
Câu chuyện Samsung dùng Claude AI thiết kế chip có một chi tiết dễ bị bỏ qua. Phần được tự động hóa không phải khâu sáng tạo nhất. Đó là khâu dựng môi trường, đấu nối và chạy kiểm thử. Những việc này lặp đi lặp lại và rất dễ sai sót khi làm tay. Bài toán đó quen thuộc với bất kỳ nhà máy nào. Bạn làm bán dẫn hay làm may mặc thì cũng vậy.
Ở mảng robot dịch vụ và robot công nghiệp, chúng tôi thấy quy luật tương tự. Robot phát huy giá trị rõ nhất ở các tuyến việc lặp lại. Đó là những việc có quy tắc rõ ràng và đo đếm được. Vận chuyển nội bộ hay vệ sinh sàn diện tích lớn là ví dụ điển hình. Ngược lại, khâu cần phán đoán tình huống vẫn nên để con người quyết. Cách phân nhóm này thể hiện khá rõ trong danh mục robot tự động hóa theo từng nhóm việc.
Cách Samsung quản trị rủi ro cũng là phần đáng học nhất. Họ không giao trọn quy trình cho AI ngay từ đầu. Thay vào đó, phạm vi được giới hạn rồi kết quả mới được kiểm tra lại. Với robot trong nhà máy, nguyên tắc triển khai cũng nên như vậy. Chạy thử một tuyến, đo số liệu, chỉnh kịch bản rồi mới nhân rộng. Nhiều giải pháp robot vận chuyển nội bộ hiện nay cũng đi theo lộ trình đó.
Suy cho cùng, việc Samsung dùng Claude AI thiết kế chip không nói rằng AI đã thay thế kỹ sư. Nó nói rằng kỹ sư được rút khỏi phần việc thủ công. Nhờ vậy, họ dồn được sức cho phần việc khó hơn. Trong nhà máy, một robot vận chuyển cũng đang làm đúng điều đó. Giá trị thật không nằm ở chỗ máy chạy nhanh bao nhiêu. Điều đáng nói là con người được giải phóng để làm việc gì.
