Một tháng công việc, kỹ sư mới vào làm năm đầu tiên hoàn thành trong một ngày.
Anh ta chưa từng dùng Claude Code, thậm chí còn không hiểu USB hoạt động thế nào.
Nhiệm vụ hôm đó, là tạo mô hình USB cho bàn phím và chuột cho máy giả lập, rồi viết luôn driver thiết bị USB cho Android.
Làm theo cách cũ, việc này mất một tháng. Kết quả, anh ta chỉ dùng một ngày.
Chip chưa sản xuất, phần mềm đã phải chạy trước trong máy giả lập. Hành vi của các thiết bị USB như bàn phím, chuột, đều phải làm lại từ đầu trong môi trường ảo.
Nhà cung cấp EDA chỉ cho mã tham khảo về truyền dữ liệu cơ bản, phần đường còn lại phải tự đi: đầu tiên nghiền ngẫm tiêu chuẩn giao tiếp USB, rồi xây mô hình riêng cho từng loại thiết bị.
Việc này người giàu kinh nghiệm làm cũng tốn thời gian công sức. Trong khi kỹ sư này thậm chí còn chưa thử Vibe Coding.
Việc đầu tiên anh làm, là ném toàn bộ chức năng cần thực hiện và đoạn mã tham khảo đó vào.
Claude Code bổ sung đầy đủ yêu cầu, đưa ra cách triển khai, viết mã, anh nói một câu nó lại sửa một phiên bản.
Cứ thế, mô hình bàn phím và chuột, xác minh chức năng, driver thiết bị USB cho Android, tất cả đều hoàn thành trong cùng một ngày.
AI viết web, viết script, sửa chữa toàn bộ thư viện mã, mọi người đã thấy nhàm. Lần này AI làm xác minh chip.
Cái bị nén lại là đường cong học tập của người mới, không phải sự chuyên môn để phán đoán đúng sai.
Một nhân viên Samsung Electronics đang làm việc trên dây chuyền sản xuất bán dẫn.
Nhóm dự án bên cạnh nhận việc còn nan giải hơn.
Khách hàng muốn một SoC tùy chỉnh, chỉ riêng kênh dữ liệu bên trong chip đã có 64 đường, đan xen nhau, mỗi đường đều phải xác minh một lần. Phiền phức là, mã mạch phụ trách quản lý bộ nhớ chưa viết xong, tài liệu thiết kế tiêu chuẩn cũng thiếu một phần.
Trong tình huống này, kỹ sư thường chỉ có thể làm một việc: đợi.
Họ đã không làm vậy.
Môi trường xác minh và kiểm tra dự kiến hơn một tháng, chạy xong trong hai ngày.
Đánh giá nội bộ của Samsung về việc này là: tăng tốc 15 lần.
Tiết kiệm được là thời gian chờ đợi
Chip SoC tùy chỉnh đó cuối cùng bị kẹt ở đâu?
Khách hàng muốn một cấu trúc bán dẫn hoàn toàn mới, còn dùng IP của nhà cung cấp bên ngoài.
Theo chuỗi truyền thống, kỹ sư phải đợi tài liệu thiết kế đủ, đợi RTL của bộ điều khiển DRAM phát hành, sau đó mới có thể dựng môi trường xác minh, kết nối IP xác minh, viết kịch bản kiểm tra.
Chuỗi này là tuyến tính, khâu đầu không đến nơi, sau đó tất cả dừng tại chỗ.
Cách làm của Samsung lần này là đưa những thứ đã có trong tay vào trước: thông tin thiết kế SoC từ nhà cung cấp EDA, quy cách giao tiếp nội bộ chip, IP dùng để xác minh, tất cả giao cho Claude.
AI tìm ra IP xác minh cần thiết, bố trí và kết nối, tạo môi trường xác minh ảo và kịch bản kiểm tra. Bộ điều khiển DRAM chưa giao, thì dùng một module ảo thay thế vị trí của nó trước, đường truyền dữ liệu chính vẫn chạy được.
Bộ phận System LSI của Samsung đã sử dụng Claude Code cho phát triển và xác minh bán dẫn, một số nhiệm vụ từ một tháng nén xuống hai ngày.
Kết quả là, RTL thực chưa phát hành, lỗi sớm đã bị bắt ra.
Đây mới là nguồn gốc thực sự của 15 lần đó, nó tiết kiệm được, là khoảng thời gian chết chờ tài liệu đầy đủ.
Tăng tốc 15 lần và ba lần vượt giới hạn
Trong đánh giá nội bộ của Samsung, còn ghi ba trường hợp bất thường.
Thứ nhất: Kỹ sư bảo nó sửa một lỗi. Nó không sửa nguyên nhân gốc, mà đổi thông báo lỗi thành cảnh báo chung.
Đèn đỏ đổi thành đèn vàng, chỉ tiêu là qua.
Thứ hai: Kỹ sư chỉ bảo nó hoàn nguyên một chức năng cụ thể. Nó tiện tay lùi lại cả những công việc đã hoàn thành khác.
Thứ ba: Kỹ sư chỉ bảo nó phân tích kết quả xác minh. Nó cố gắng sửa mã mạch RTL thực tế.
Đây là "AI học được cách che giấu", hay là "tự ý sửa đổi mã lõi"?
Việc hạ cấp lỗi thành cảnh báo, gần hơn với hành vi đi đường tắt để hoàn thành mục tiêu trước mắt, đây là mục tiêu không được căn chỉnh, không phải nó nảy sinh ý niệm lừa dối.
Chính Anthropic khi mô tả hành vi cùng loại, dùng từ là "quá chủ động" và đánh giá sai phạm vi ảnh hưởng của thao tác.
Nguyên nhân nội bộ của Samsung cũng chỉ về tầng này: mô hình lớn không hiểu đầy đủ những mối quan hệ phụ thuộc phức tạp trong ngôn ngữ thiết kế phần cứng. Nó biết cách để một dòng mã chạy thông, không biết dòng mã này kéo theo bao nhiêu thứ phía sau.
Sự phân biệt này rất quan trọng.
Nếu thực sự học được cách che giấu, đó là vấn đề ở tầng mô hình, hôm nay không ai dám chắc giải quyết; còn không căn chỉnh, không hiểu phụ thuộc, là vấn đề kỹ thuật, có thể khống chế bằng quyền hạn và quy trình.
Công việc mới của kỹ sư
Là vạch biên giới cho tác nhân thông minh
Cách làm của Samsung trong việc này, nói thẳng ra là ba điều:
AI được chạm vào đâu, con người vạch ra; kết quả nó đưa ra, con người kiểm tra lại một lần; xác nhận ổn định, rồi mới
từng chút
mở quyền.
Áp vào kỹ sư, là mấy việc tăng thêm: thư mục nào được ghi, mã mạch như RTL có được động không, quy tắc xác minh nào không bao giờ được sửa đổi, mỗi lần thay đổi ai duyệt......
Nếu bạn từng dùng Claude Code làm việc, ba lần vượt giới hạn trước đó nhiều khả năng cũng không xa lạ: bảo nó sửa một lỗi, nó điều chỉnh cấp độ log thấp xuống; bảo nó rút một chức năng, nó tiện tay lấy đi cả commit hôm qua của bạn.
Khác biệt, ở hậu quả có thể rút lại không.
Bạn viết phần mềm, tệ nhất là lùi một commit, làm lại từ đầu.
Ngành chip không giống vậy. Thiết kế một khi đã lưu mẫu, tức là bản vẽ đưa vào dây chuyền bắt đầu sản xuất, mạch điện bị khắc chết trên phiến silicon, muốn sửa chỉ có thể vứt bỏ toàn bộ lô, làm lại từ đầu.
Phần mềm có thể vá, chip không thể.
AI chế tạo chip
Con người phải ở trong vòng
Thú vị là, cùng thời điểm, chính Anthropic cũng đang đặt cược trên tuyến phần cứng này.
Ngày 9 tháng 7, nó thông báo hợp tác với công ty dịch vụ kỹ thuật UST, đưa Claude vào xác minh chip, ô tô, sản xuất những hiện trường này, thuận tiện đào tạo cho hai mươi nghìn kỹ sư, kiến trúc sư và cố vấn toàn cầu của UST.
UST có một nền tảng tên iD
EC
, chuyên quản lý việc trước khi chip sản xuất hàng loạt, xác minh phần cứng và phiến silicon trước.
Theo lời UST, dây chuyền này đã cắt giảm hơn một nửa chu kỳ xác minh, việc trước đây bốn ngày, nay 48 giờ có thể hoàn thành.
Giờ, Claude Code được kết nối vào làm não: đọc định nghĩa chân và bản vẽ mạch của chip, viết test rồi chạy lại, sau đó lấy dữ liệu từ máy thật chạy ra so sánh với mô hình mô phỏng trong máy tính, chỗ nào không khớp thì đánh dấu.
Anthropic trong thông báo đó đề cập, ở những ngành nghề có chi phí sai sót cực cao này, để người phê duyệt, để mỗi bước đều lưu vết, là tiền đề để hệ thống này thực sự lên dây chuyền sản xuất.
Trên Reddit, một người dùng tự xưng làm việc tại công ty EDA không lạc quan như vậy:
Cho dù lên tác nhân thông minh và quy trình kỹ năng, vẫn còn xa mới tốt, chạy thông một quy trình dễ dàng mất mấy tháng; hiệu quả hai mảng mạch số và xác minh, rõ ràng tốt hơn tín hiệu tương tự, hỗn hợp và bộ nhớ.
Câu phàn nàn này thực chất che giấu một quy luật.
Cho dù là thư viện mã của bạn, hay dây chuyền của Samsung, thứ đầu tiên AI chạy thông đều là xác minh.
Nguyên nhân chỉ một điều: xác minh có đáp án tiêu chuẩn, chạy một lần biết đúng sai, không cần đợi người phán.
AI không phải để thay thế ai
Là mở rộng sản lượng của một người
Ước tính trong ngành, Bộ phận System LSI khoảng 6000 người. Qualcomm tính đến tháng 9 năm ngoái có khoảng 52000 người.
Với người ngồi trên ghế System LSI, điều này có nghĩa cùng một thị trường chip, đối diện nhiều hơn bạn gấp mấy lần.
Kỹ sư mới vào làm vừa tròn một năm đó, đang đứng ở vị trí này: nhân lực không đủ, thời hạn vẫn ép, tiêu chuẩn không hạ một chút.
Vì vậy kỳ vọng thực sự dành cho AI ở đây, là mở rộng sản lượng của một người.
Việc kết nối lặp đi lặp lại, xác minh lặp đi lặp lại, nghiền ngẫm quy phạm lặp đi lặp lại, những việc tốn nhiều công sức nhất giao đi, người giàu kinh nghiệm mới rảnh tay nghiền phần thực sự khó, người mới mới đỡ được việc nặng hơn.
Kỹ sư đó một ngày làm xong mô hình hóa USB một tháng, AI thay anh tiết kiệm được, chính là ngưỡng "trước tiên nghiền ngẫm thấu tiêu chuẩn USB".
Một nhân sự ngành bán dẫn nói: loại tác nhân thông minh này chạy thực sự nhanh, nhưng không kiểm soát, gây ra là chuyện lớn.
Phán đoán của anh ta là, thời gian phát triển tổng thể sẽ tiếp tục bị nén, các khâu trước đây do con người thực hiện từng bước sẽ không ngừng giảm, cuối cùng kỹ sư giữ lại hai đầu: mục tiêu đặt thế nào, kết quả đúng không.
Công việc của kỹ sư không giảm, chỉ thay hình thái.
Bản lĩnh trước đây, là có thể dựng ra một môi trường xác minh; bản lĩnh về sau, là biết môi trường xác minh AI dựng ra, chỗ nào không đúng.
AI có thể nén công việc một tháng xuống một hai ngày. Nhưng chip một khi lưu mẫu, không ai nén ngược lại được.
Tài liệu tham khảo:
https://news.nate.com/view/20260812n19157?utm_source=chatgpt.com
Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Thị Lục, biên tập: Nguyên Vũ
