GPT-Synopsys es el nombre del modelo especializado en diseño de semiconductores que OpenAI y Synopsys desarrollarán juntas, tras firmar un acuerdo plurianual anunciado el 30 de septiembre. Según el comunicado, la alianza "reúne las capacidades avanzadas de IA de OpenAI con las herramientas EDA líderes de la industria de Synopsys y sus capacidades de IA agéntica para revolucionar el diseño de semiconductores".

La idea es que los ingenieros deleguen trabajo en agentes que ejecutan las herramientas y repiten los procesos necesarios hasta que el diseño queda listo para revisión. Las empresas sostienen que así los equipos podrán evaluar más alternativas y entregar chips más sofisticados.

Bajo este acuerdo de socio preferente, OpenAI licencia las herramientas de Synopsys para desarrollar el modelo, que correrá en infraestructura alojada por OpenAI. Después las dos compañías lanzarán el producto en conjunto y compartirán los ingresos. El anuncio no reveló fecha de lanzamiento ni estructura de precios.

La IA en el diseño de chips, hasta ahora

Los ingenieros usan herramientas de automatización de diseño electrónico (EDA) para diseñar y verificar chips antes de fabricarlos. El proceso tiene varias etapas. Parte con la descripción del hardware en código de nivel de transferencia de registros (RTL) y un software de síntesis que la convierte en compuertas lógicas. Luego las herramientas de diseño físico ubican los elementos del circuito y enrutan las conexiones entre ellos. Al final, los diseñadores cierran los tiempos, verifican la funcionalidad y aseguran el cumplimiento de las reglas de fabricación antes del tapeout, la entrega del diseño a la fábrica.

Cada etapa exige varias iteraciones, con corridas repetidas de distintas herramientas y corrección de problemas, para equilibrar tres variables que compiten entre sí. Consumo, rendimiento y área de silicio, lo que la industria llama PPA. Synopsys, Cadence y Siemens EDA dominaban este mercado mucho antes del auge actual de la IA. Con lo que hoy puede hacer esta tecnología, era de esperar que la IA entrara al proceso de diseño de chips y armara una especie de ciclo en que el silicio diseña silicio.

En marzo de 2020 Synopsys lanzó DSO.ai (Design Space Optimization AI), una herramienta de aprendizaje por refuerzo que explora optimizaciones de diseños anteriores y aprende de ellas para mejorar el PPA. En noviembre de 2023 la empresa sacó Synopsys.ai Copilot, su primera integración de IA generativa, en colaboración con Microsoft. Esa herramienta usa el servicio Azure OpenAI para dar asistencia en lenguaje natural dentro de su software de ingeniería.

La dirección actual de la compañía es la IA agéntica. La mostró por primera vez en la Design Automation Conference de julio, con un flujo de verificación autónomo construido sobre el Agent Toolkit de Nvidia y el modelo Nemotron 3 Ultra. El 28 de septiembre, dos días antes del acuerdo con OpenAI, Synopsys anunció su plataforma Autopilot y AgentEngineer, un portafolio de siete agentes de horizonte largo que cubren verificación, implementación, diseño analógico, fabricación, mallado, combustión y análisis de compatibilidad electromagnética. La empresa reportó más de 50 clientes en etapa de prueba, con disponibilidad prevista para fines de 2026.

El paso a la IA agéntica no es exclusivo de Synopsys. Cadence y Siemens también ofrecen agentes de diseño autónomos. OpenAI, en tanto, presentó en junio junto a Broadcom a Jalapeño, su primer acelerador de inferencia propio.

OpenAI dijo que el diseño y la optimización de ese acelerador se apoyaron mucho en sus propios modelos, lo que le permitió pasar del diseño inicial al tapeout en apenas nueve meses. GPT-Synopsys convierte ese experimento interno en un producto.

¿Qué hará GPT-Synopsys?

Según el anuncio, GPT-Synopsys combinará los modelos de frontera de OpenAI con el software EDA de Synopsys y su conocimiento del dominio. El modelo podrá razonar sobre el diseño y la verificación de chips y operar directamente las herramientas de Synopsys. Los ingenieros le entregarían objetivos como optimización de PPA, cierre de tiempos y cierre de verificación. Los agentes ejecutarían las herramientas, interpretarían los resultados, aplicarían cambios e iterarían hasta llegar a resultados verificados que un ingeniero revisa.

O sea, el modelo tomaría las decisiones de ingeniería que hoy implica usar el software de Synopsys. Las empresas lo describen como un modelo que aprende a manejar las herramientas igual que un ingeniero experto, interpreta lo que entregan y usa esos resultados para decidir los cambios siguientes. Esa especialización es la diferencia con conectar un modelo de propósito general a un conjunto de herramientas.

Los motores EDA de Synopsys harían los cálculos y las comprobaciones, el modelo interpretaría los resultados y el software de agentes administraría la ejecución. GPT-Synopsys correrá en infraestructura de OpenAI y está pensado para integrarse con Synopsys.ai y Autopilot, además de funcionar con los arneses de agentes propios de cada cliente. Autopilot ya ofrece servicios de memoria y gobernanza.

Synopsys dice que ya hay pruebas tecnológicas en curso con clientes líderes del sector de semiconductores, aunque no dio nombres. El público inmediato son los equipos profesionales de diseño de chips, y es probable que también lo usen las empresas que desarrollan su propio silicio. El anuncio habla del diseño de semiconductores en general, pero OpenAI tiene un interés particular en mejorar el hardware donde corren sus modelos.

"Al ayudarles a construir mejores chips, podemos construir mejor IA y llevarla a más personas", dijo Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI.

Si el servicio también hará más accesible el diseño avanzado para equipos pequeños dependerá del precio y de la experiencia que siga haciendo falta para supervisarlo.

Preguntas sin respuesta

El anuncio deja un par de dudas abiertas. La primera es la confidencialidad. Alojar el modelo en la infraestructura de OpenAI obliga a preguntar cómo se manejan los diseños de los clientes. Las empresas dicen que los datos de los clientes quedarán fuera del entrenamiento del modelo, irán cifrados en reposo y en tránsito, y estarán sujetos a controles configurables de retención, auditoría y permisos. El comunicado no indica en qué regiones se alojará el servicio ni los plazos de retención por defecto. Tampoco trae condiciones contractuales sobre la propiedad de lo que genere el modelo, el uso de propiedad intelectual de terceros licenciada para el diseño ni indemnizaciones. Es probable que los términos del servicio resuelvan esos puntos.

La segunda duda es económica. La industria ya comprobó que entregarle todo a la IA no siempre ahorra costos, al menos por ahora, y a veces pasa lo contrario. A comienzos de este año, el CTO de Uber y un ejecutivo de Nvidia dijeron que la IA salía más cara que los trabajadores humanos, aunque, según se informa, muchas empresas aceptan ese costo extra. En GPT-Synopsys, el razonamiento de ingeniería avanzado y un camino más corto hasta el tapeout podrían justificar el servicio. Pero las llamadas al modelo, las corridas de EDA, la integración y la revisión humana consumen recursos, y el anuncio no incluyó precios ni fecha de lanzamiento.

La apuesta de Cadence

El principal rival de Synopsys, Cadence, lanzó en febrero ChipStack AI Super Agent para diseño y verificación de front-end, construido sobre modelos de lenguaje de frontera. En abril anunció una colaboración con Google para optimizar ChipStack con Gemini en Google Cloud. En Computex extendió ChipStack a lo que llama autonomía de nivel 5, impulsada por los modelos Nemotron de Nvidia, con acceso anticipado previsto para la segunda mitad de 2026.

La diferencia de fondo es que ChipStack es software de agentes propio de Cadence que corre sobre modelos de propósito general de otras empresas. GPT-Synopsys, en cambio, será un modelo de OpenAI entrenado específicamente para operar las herramientas de Synopsys.