26 октября Cadence представила Maestro, предоставив производителям микросхем модели ИИ, которые можно дообучать на собственных разработках и запускать за своими брандмауэрами. Этот запуск ставит более масштабный вопрос в соперничестве с Synopsys: кто контролирует модели, данные, с которыми они работают, и создаваемую ими ценность?

Две ставки на то, где размещать модели

Maestro объединяет специализированные модели, открытую технологию Nemotron от NVIDIA, обучение с подкреплением и супер-агентов Cadence на базе ИИ, связанных с инструментами для проектирования микросхем. Клиенты могут запускать всю систему на собственных серверах, через Cadence или в защищённых публичных облаках. Cadence также сообщила, что совместно с NVIDIA работает над интеграцией средств безопасности OpenShell.

«Поставщиков моделей (ИИ) больше, чем вендоров (ПО для проектирования микросхем)».

Старший вице-президент Cadence Пол Каннингем сообщил Reuters, что подходы с открытыми и закрытыми весами «развиваются в равной степени».

Synopsys выбрала иной путь. Согласно партнерству с OpenAI, заключенному 30 сентября, GPT-Synopsys будет работать на инфраструктуре OpenAI и напрямую взаимодействовать с инструментами проектирования Synopsys. Компании будут делить доходы. Synopsys обещает шифрование, гибкие настройки сроков хранения данных и отказ от обучения на данных клиентов. Однако это различие не абсолютное: более широкая стратегия Autopilot компании также предусматривает интеграцию агентов в собственные ИИ-платформы клиентов.

ИИ-модели Cadence Maestro для проектирования микросхем: производительность и рыночный потенциал

Заявление об эффективности, не подтвержденное данными о совокупных затратах

Cadence заявляет, что на начальных этапах рабочих процессов Maestro обеспечила повышение качества результатов до 30% и в пять раз более эффективное использование токенов по сравнению с универсальной моделью. Инженерные инструменты компании сверяют результаты работы агентов с проектными ограничениями и передают полученные данные обратно в процесс обучения. Однако это цифры Cadence, а не независимо подтвержденная экономия на протяжении всего проекта по разработке.

Как ранее сообщал Cryptopolitan, когда модели приходится выполнять задачу с нескольких попыток или инженерам нужно исправлять ее результаты, стоимость одной выполненной задачи важнее цены токенов. Использование Maestro внутри компании может помочь защитить конфиденциальные топологии, но эксплуатация такой инфраструктуры тоже требует затрат. Первые модели поступят к отдельным клиентам, участвующим в программе раннего доступа, в четвертом квартале 2026 года.

Рынок, за который стоит побороться

На кону многое. По данным SEMI, во втором квартале 2026 года объем рынка проектирования электронных систем достиг 5,71 млрд долларов, увеличившись на 12,2%. Выручка от продажи полупроводниковой IP выросла на 20,4%, а сегмент физического проектирования и верификации интегральных схем — на 16,6%. TrendForce прогнозирует в этом году почти 31-процентный рост поставок ИИ-серверов на фоне расширения Google и Amazon программ разработки собственных микросхем.

21 октября Cadence также объявила о создании суверенного центра обработки данных для ИИ в Мюнхене, отвечая на спрос на хранение и обработку конфиденциальных данных в пределах региона.

Cadence сообщила о выручке за третий квартал в размере 1,633 млрд долларов — на 22% больше, чем годом ранее. Объем невыполненных заказов составил 8,2 млрд долларов, а прогнозируемый рост выручки за весь год — 21%. Более 100 клиентов уже активно используют ИИ-суперагентов компании. По данным Reuters, после объявления о Maestro акции выросли на 3,9%.

Именно здесь решится исход соперничества: не в количестве токенов и не в обещаниях облачных сервисов, а в том, смогут ли инженеры быстрее создавать более совершенные микросхемы, не увеличивая общие затраты.

Не просто читайте новости о криптовалютах — разбирайтесь в них. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.