OpenAI y Synopsys se alían para crear un modelo de IA que diseña chips
Las dos compañías firman un acuerdo plurianual: OpenAI licencia las herramientas EDA de Synopsys y ambas comercializarán juntas el modelo, repartiéndose los ingresos.
OpenAI y Synopsys han firmado un acuerdo plurianual para construir un modelo de IA especializado en diseño de chips. Se llamará GPT-Synopsys y combinará la tecnología de OpenAI con las herramientas EDA de Synopsys, el software que los ingenieros usan para diseñar semiconductores. Las dos empresas lo comercializarán juntas y repartirán los ingresos que genere.
Qué hará exactamente
El objetivo declarado es que el modelo pueda razonar sobre diseño y verificación de chips y, además, operar directamente las herramientas de Synopsys. El flujo de trabajo que describen no es autónomo de punta a punta: los ingenieros delegan los objetivos de diseño y el modelo devuelve resultados que ellos revisan y aprueban. OpenAI licencia para el proyecto las herramientas EDA de Synopsys, y el modelo corre sobre la infraestructura de OpenAI.
En cuanto a los datos, ambas compañías aseguran que la información de los clientes no se usará para entrenar y que se almacenará cifrada. Las primeras pruebas con clientes del sector de los semiconductores ya están en marcha, aunque no han dicho cuáles ni qué han sacado de ellas.
El consejero delegado de Synopsys, Sassine Ghazi, sostiene que la IA puede acelerar de forma notable el proceso de diseño. Greg Brockman, cofundador de OpenAI, enmarca el acuerdo como una vía hacia mejores chips y, con ellos, hacia mejores modelos de IA.
OpenAI no llega nueva al negocio del silicio. Ya trabaja con Broadcom en chips pensados específicamente para ejecutar modelos de IA, y el chip Jalapeno, presentado hace poco, es competitivo frente a otras piezas especializadas similares.
Para quien trabaja con EDA, el movimiento apunta a una capa de automatización sobre herramientas que hasta ahora son manuales en su mayor parte. También repite un patrón que OpenAI ya ha usado antes: en lugar de vender un modelo general, entra en un dominio concreto de la mano del fabricante que domina el software de ese dominio, y pone la infraestructura y su nombre. Lo que queda por ver es si el flujo con revisión humana mantiene la promesa de velocidad cuando el modelo falle en una verificación, y quién responde de ese error.
