Cadence lanzó Maestro el 26 de octubre, ofreciendo a los fabricantes de chips modelos de IA que pueden ajustar con sus diseños patentados y ejecutar detrás de sus propios cortafuegos. El lanzamiento plantea una pregunta más importante en su rivalidad con Synopsys: ¿quién controla los modelos, los datos que procesan y el valor que generan?
Dos apuestas sobre dónde residen los modelos
Maestro combina modelos especializados, la tecnología Nemotron de pesos abiertos de NVIDIA, aprendizaje por refuerzo y Superagentes de IA de Cadence conectados a herramientas de diseño de chips. Los clientes pueden ejecutar el sistema completo en sus propios servidores, a través de Cadence o en nubes públicas seguras. Cadence afirma que también está trabajando con NVIDIA para integrar la seguridad de OpenShell.
«Hay más proveedores de modelos (de IA) que proveedores de software de diseño de chips».
Paul Cunningham, vicepresidente sénior de Cadence, dijo a Reuters que los enfoques de pesos abiertos y cerrados se estaban «explorando por igual».
Synopsys ha seguido un camino distinto. En virtud de su alianza con OpenAI, anunciada el 30 de septiembre, GPT-Synopsys funcionará en la infraestructura alojada por OpenAI y operará directamente con las herramientas de diseño de Synopsys. Las empresas compartirán los ingresos. Synopsys promete cifrado, controles de retención ajustables y no entrenar los modelos con datos de los clientes. Sin embargo, la distinción no es absoluta: su estrategia más amplia de Autopilot también permite integrar agentes en las propias plataformas de IA de los clientes.
Modelos de chips de IA Maestro de Cadence: rendimiento y potencial de mercado
La afirmación sobre eficiencia, sin verificar en cuanto al costo total
Cadence afirma que, en flujos de trabajo iniciales, Maestro produjo resultados de hasta un 30 % más de calidad y fue cinco veces más eficiente en el uso de tokens que un modelo de propósito general. Sus herramientas de ingeniería comprueban los resultados de los agentes frente a las restricciones de diseño y devuelven esa información al proceso de entrenamiento. Aun así, estas son cifras de Cadence, no ahorros verificados de forma independiente en todo un proyecto de diseño.
Como informó anteriormente Cryptopolitan, el costo por tarea completada importa más que el precio de los tokens cuando un modelo necesita varios intentos o los ingenieros deben corregir sus resultados. Mantener Maestro dentro de la empresa puede ayudar a proteger diseños sensibles, pero operar esa infraestructura también cuesta dinero. Los primeros modelos estarán disponibles para clientes seleccionados con acceso anticipado en el cuarto trimestre de 2026.
Un mercado lo bastante grande como para disputárselo
Hay mucho en juego. El mercado del diseño de sistemas electrónicos generó 5.710 millones de dólares en el segundo trimestre de 2026, un 12,2 % más, según SEMI. Los ingresos por propiedad intelectual de semiconductores crecieron un 20,4 %; el diseño físico y la verificación de circuitos integrados aumentaron un 16,6 %. TrendForce prevé un crecimiento de casi el 31 % en los envíos de servidores de IA este año, a medida que Google y Amazon amplían sus programas de chips personalizados.
Cadence también anunció el 21 de octubre un centro de datos soberano de IA en Múnich, en respuesta a la demanda de mantener las cargas de trabajo sensibles dentro de las fronteras regionales.
Cadence informó de unos ingresos de 1.633 millones de dólares en el tercer trimestre, un 22 % más, una cartera de pedidos de 8.200 millones de dólares y una previsión de crecimiento de los ingresos del 21 % para todo el año. Sus Super Agents de IA tienen más de 100 proyectos activos con clientes. Reuters informó de que las acciones subieron un 3,9 % tras el anuncio de Maestro.
Ahí es donde se decidirá la rivalidad: no en el recuento de tokens ni en las promesas de la nube, sino en si los ingenieros pueden crear mejores diseños de chips más rápido, sin aumentar el costo total.
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