IC Coder löst die Schmerzpunkte der Chipvalidierung mit KI und sucht nach Finanzierungen.

Der Chip-Design- und -Validierungsprozess bleibt immer noch die Engstelle bei der Forschungs- und EntwicklungsEffizienz

Im Bereich des Chip-Designs und der -Validierung besteht seit langem ein Engpass bei der Effizienz. Die FPGA- und digitale IC-Vorentwicklung erfordert normalerweise die Phasen des Verständnisses der Anforderungen, der Architekturdekomposition, des RTL-Schreibens, des Aufbaus der Testplattform, der Simulationsvalidierung, der Wellenformanalyse, der Problemortung und mehrerer Runden von Änderungen. Der oben genannte Prozess ist stark abhängig von der Erfahrung von erfahrenen Ingenieuren, hat eine lange Forschungs- und Entwicklungsdauer und hohe Kooperationskosten. Insbesondere die Validierungs- und Debugging-Phasen beanspruchen oft viel Zeit. Laut dem Geschäftsplan kann die SoC-Validierung mehr als 70 % des Entwicklungszyklus in Anspruch nehmen, und die Ortung eines einzelnen Bugs dauert durchschnittlich 16 bis 20 Stunden. Für Chip-Designfirmen, FPGA-Entwicklungsunternehmen, Forschungsinstitute und Hochschul-Labore wird die Frage, wie man die Zeitspanne vom Erfassen der Anforderungen bis zum erprobten Projektresultat verkürzen kann, zu einem Schlüsselproblem, das die Forschungs- und EntwicklungsEffizienz und die Zuverlässigkeit der Projektdelivery beeinflusst.

Das von Chengdu Pengye Jiantu Technology entwickelte IC Coder ist eine AI-Intelligenzplattform, die sich um dieses Problem herum aufgebaut hat. Im Gegensatz zu allgemeinen Code-Assistenten ist IC Coder nicht nur auf die Aufgabe des "Code-Schreibens" gerichtet, sondern auf den gesamten Prozess des Chip-Designs und der -Validierung, einschließlich Anforderungsanalyse, Spec-Generierung, RTL-Schreiben, automatischer TestBench-Generierung, Simulationsvalidierung, Wellenformanalyse, EDA-Interaktion und Problembehebung. Das Projektteam positioniert es als professionelle AI-Forschungs- und Entwicklungsplattform für FPGA-Entwicklung, digitales IC-Vorentwurf, Chip-Funktionsvalidierung, IP-Kernentwicklung und SoC-Subsystem-Prototypvalidierung und hofft, dass die AI von einem Hilfsmittel für Fragen und Antworten in den eigentlichen Projektprozess integriert wird.

Von der Codegenerierung zum geschlossenen Projektkreislauf

Die Kernfähigkeiten von IC Coder stammen aus einem selbst entwickelten spezifischen Modell für Chip-Design und einem Multi-Agent-System. Die Plattform zerlegt zunächst die vom Benutzer eingegebenen natürlichen Sprachanforderungen in strukturierte Specs und generiert dann weiter RTL-Code, TestBench, Simulationsaufgaben und Wellenformanalyseergebnisse. Im Vergleich zu allgemeinen AI, die einen Code generieren und dann den Ingenieuren überlassen, ob er in Ordnung ist, legt IC Coder stärker auf die Fähigkeit eines "Generieren-Validieren-Iterieren"-Kreislaufes Wert, d. h. es erkennt kontinuierlich Probleme und fördert die Codebehebung über die Rückmeldung von Compilern, Simulators, Wellenformanalysewerkzeugen und EDA-Werkzeugen.

Im Bereich der Projektwerkzeugkette unterstützt IC Coder die Anbindung an führende EDA-Werkzeuge wie Vivado und TD und kann über Skripte Rückmeldungen aus Synthese, Platzierung und Verdrahtung, Zeitanalyse und Laufprotokollen lesen. Die Wellenformanalysefähigkeit dient zur Analyse von VCD-Dateien, Verfolgung von Signaländerungen und Ortung potenzieller logischer Probleme, sodass die AI-Ausgabe nicht nur auf Textresultaten basiert, sondern mit Projektbeweisen kombiniert wird. Für Unternehmenskunden bietet die Plattform auch private Bereitstellung, Betrieb im Intranet, lokale Modelllieferung und Zugangskontrolle, um die Anforderungen an Code-Sicherheit, Datentrennung und Prozesskontrolle in der Chipforschung und -entwicklung zu erfüllen.

Ein typisches Beispiel, das vom Projektteam vorgestellt wurde, zeigt, dass im Projekt des industriellen Kamerabildaufnahme- und DDR-Cache-Steuerungssubsystems das traditionelle Modell etwa 5 Personen und 60 Arbeitstage für die Entwicklung und Validierung benötigt. Mit IC Coder konnte das Projekt auf etwa 2 Personen und 3 Arbeitstage für die vorläufigen Aufgaben reduziert werden. Diese Daten stammen aus internen Fallbeispielen des Projektteams, und weitere Projekte müssen in verschiedenen Szenarien mit unterschiedlicher Komplexität noch weiter validiert werden. Dennoch zeigt es das Potenzial der AI-gesteuerten geschlossenen Werkzeuge bei der Steigerung der Effizienz in der wiederholten Codierung, Testplattformgenerierung, Simulationsrückmeldung und Problemortung.

Kommerzielle Validierung und Finanzierungsplan

Von der Marktpositionierung her setzt IC Coder in den Schnittpunkt von "Industriesoftware, Chipforschung und -entwicklung und AI-Agent" ein. Laut Branchendaten, die im Geschäftsplan zitiert werden, belief sich das Volumen der globalen Electronic System Design-Industrie im Jahr 2024 auf etwa 19,25 Milliarden US-Dollar, und die Anzahl der chinesischen Chip-Designfirmen beträgt über 3.600. Das Projektteam ist der Ansicht, dass Chip-Designfirmen, FPGA- und digitale Hardware-Entwicklungsunternehmen, Forschungsinstitute, Hochschul-Labore und innovative Forschungs- und Entwicklungsteams die Hauptkunden von IC Coder in der frühen Phase sind. Nach ihrer Schätzung könnten in den nächsten 3 bis 5 Jahren über 1.000 Kerninstitutionskunden in China bedient werden, und die kombinierte Einnahme aus Plattformlizenzierung, privater Bereitstellung, Betriebs- und Implementierungsservices, erweiterten Plätzen, professionellen Designservices und AI-spezifischer Forschung und Entwicklung wird den Hauptgeschäftsraum bilden.

Im Geschäftsmodell verwendet IC Coder eine Kombination aus Plattformlizenzierung, privater Bereitstellung, Cloud-Service-Abonnement, Branchenlösungen und professionellen Designservices. Unternehmenskunden legen mehr Wert auf Datensicherheit, Prozessanpassung und Steigerung der Forschungs- und EntwicklungsEffizienz, daher werden private Bereitstellung, lokale Modelllieferung und Unternehmensdienstleistungen die Hauptquelle der Einnahmen in der frühen Phase sein. Bei Hochschulen und privaten Entwicklern wird die Benutzerbasis über die Web-Schnittstelle, Plugins, Kurskooperationen und leichte Abonnements erweitert, um reale Anforderungen und Projekt-Daten zu sammeln. Langfristig plant das Projektteam auch, sich von der FPGA-Entwicklungplattform auf die digitale IC-Vorentwicklung, SoC-Subsysteme, Edge-Intelligente Chips, NPU-Module und IP-Lizenzierung auszudehnen.

Laut Angaben des Projektteams hat IC Coder etwa drei Monate nach seiner Veröffentlichung bereits über 10 Top-Halbleiterunternehmen, über 50 mittlere Unternehmen und über 30 Hochschulen erreicht, die monatliche aktive Benutzerzahl (MAU) beträgt über 5.000, und die gesparte Entwicklungszeit liegt insgesamt über 100.000 Stunden. Das Projekt ist bereits ein offizieller Ökosystempartner des "University Program" von Anlogic und hat in der gemeinsamen Einrichtung von Hochschul-Labore, der Durchführung von Offline-Schulungen, der Kontaktaufnahme mit Unternehmenskunden und der Umsetzung von Käufen erste Fortschritte erzielt. Bezüglich des Teams hat der Gründer Cai Jietao lange Zeit im Bereich FPGA und digitalem IC gearbeitet, und das Kernteam verfügt über Fähigkeiten in Chipforschung und -entwicklung, AI-Produktisierung, Plattform-Engineering, privater Bereitstellung und Kooperation mit Hochschulen.

Im Bereich der Finanzierung hat das Projektteam bereits 5 Millionen Yuan eigenfinanziert und plant jetzt, eine Angel-Runde von 8 Millionen Yuan zu starten. Die Mittel werden hauptsächlich für die Verbesserung des spezifischen Modells für Chip-Design und -Validierung, die Verbesserung der Produkte auf der IDE/Plugin- und Web-Schnittstelle, die Umwandlung von B-Kunden für private Bereitstellung, das Wachstum der C-Kunden und den Aufbau eines Branchenwissensbanks verwendet. Für Investoren liegt der Hauptpunkt von IC Coder darin, dass der Trend der AI-Coding in der Softwareentwicklung bereits bewiesen wurde, während in der Chipforschung und -entwicklung, einem professionellen Szenario mit höheren Barrieren, höheren Preisen und stärkeren Sicherheitsanforderungen, noch keine reifen Plattformprodukte existieren. IC Coder versucht in dieser Zeitspanne, vertikale Modelle, Intelligenz-Workflows, EDA-Werkzeugketten-Kooperation und Unternehmensdienstleistungen zu kombinieren und ein früher Teilnehmer an der AI-gesteuerten Chipforschung und -entwicklungsinfrastruktur zu werden.