网通社科技快报
ChipAgents CPO Rahim详解AI原生芯片平台 25年经验推动设计流程重构
ChipAgents首席产品官Solaiman Rahim近日接受SemiWiki专访，系统阐述其主导开发的AI原生芯片设计平台落地进展。Rahim拥有超25年半导体自动化经验，曾任职Synopsys与Atrenta，深度参与英伟达、苹果、谷歌等头部厂商先进制程芯片设计流程优化。他指出，随着SoC晶体管数量突破千亿，传统规则驱动EDA方法面临迭代周期长、跨工具协同难等瓶颈。
为此，Rahim于2024年加入ChipAgents，推动构建以Agentic AI为核心的新型设计范式：平台以任务导向的智能体（Agent）为单元，覆盖RTL综合至签核全流程；采用原生集成、闭环反馈与可解释性优先三大技术特征——训练数据源自真实设计日志与工程师操作轨迹，结果实时回传修正策略，并生成结构化优化依据报告。
该平台非简单嵌入大模型，而是重构工作流：基础能力由约7B参数专用模型支撑，关键任务调用<1B参数轻量专家模型，保障秒级响应与低部署门槛。首批合作客户为一家HPC无晶圆厂企业，针对其7nm GPU项目联合定义Agent行为规范，6个月迭代后ECO轮次由平均12轮降至5轮，流片前验证周期缩短28%。
Rahim强调，目标是让资深工程师经验可复用、初级工程师试错成本可压缩。当前ChipAgents已完成A轮融资，客户正拓展至汽车电子与AI加速芯片领域。他认为，未来3年主流EDA产品将普遍支持Agent化工作流，高质量芯片设计知识图谱将成为竞争关键分水岭。
为此，Rahim于2024年加入ChipAgents，推动构建以Agentic AI为核心的新型设计范式：平台以任务导向的智能体（Agent）为单元，覆盖RTL综合至签核全流程；采用原生集成、闭环反馈与可解释性优先三大技术特征——训练数据源自真实设计日志与工程师操作轨迹，结果实时回传修正策略，并生成结构化优化依据报告。
该平台非简单嵌入大模型，而是重构工作流：基础能力由约7B参数专用模型支撑，关键任务调用<1B参数轻量专家模型，保障秒级响应与低部署门槛。首批合作客户为一家HPC无晶圆厂企业，针对其7nm GPU项目联合定义Agent行为规范，6个月迭代后ECO轮次由平均12轮降至5轮，流片前验证周期缩短28%。
Rahim强调，目标是让资深工程师经验可复用、初级工程师试错成本可压缩。当前ChipAgents已完成A轮融资，客户正拓展至汽车电子与AI加速芯片领域。他认为，未来3年主流EDA产品将普遍支持Agent化工作流，高质量芯片设计知识图谱将成为竞争关键分水岭。