Генеративный ИИ поможет Apple ускорить разработку собственных процессоров
Apple планирует использовать генеративный искусственный интеллект для проектирования собственных чипов. Как заявил старший вице-президент компании Джони Сруджи (Johny Srouji), ИИ поможет справляться с растущей сложностью микросхем и сократит время их создания.
По словам представителя Apple, внедрение ИИ в процесс разработки может стать серьёзным прорывом с точки зрения повышения производительности и ускорения создания новых решений. В частности, речь идёт о применении ИИ в программном обеспечении автоматизации электронного проектирования (EDA), где крупные игроки рынка, такие как Cadence Design Systems и Synopsys, уже активно развивают направление с использованием новых технологий.
Сруджи подчеркнул важность EDA-компаний в реализации сложных проектов по созданию чипов, отметив, что методы генеративного ИИ обладают высоким потенциалом для выполнения большего объёма проектных работ за более короткое время. Эти слова он произнёс на мероприятии бельгийского научно-исследовательского центра Imec, который ранее вручил ему премию 2025 Innovation Award за вклад в развитие Apple Silicon. Отметим, что Imec начал свой путь как совместная инициатива бельгийских университетов, а сегодня является одним из ключевых хабов в области наноэлектроники и цифровых технологий. Награда была вручена Сруджи в признание его работы над чипами Apple начиная с A4 — первого собственного системного чипа компании, созданного для мобильных устройств.
История развития Apple Silicon началась с процессора A4, предназначенного для iPhone и iPad, но со временем выросла до масштаба линейки M-series, которая сейчас используется в Mac. Выход этих чипов в 2020 году стал одним из самых значимых шагов в истории потребительских компьютеров, так как переход на архитектуру Arm позволил Apple напрямую конкурировать с традиционными x86-решениями, доминировавшими ранее в сегменте настольных и портативных ПК. Особенно ярко новые возможности проявились в MacBook Pro с чипом M1, предложившем рекордное время автономной работы и высокую производительность, которую конкуренты не могли повторить на тот период времени.
Также одним из ключевых элементов стала разработка технологии Rosetta 2, позволяющей запускать приложения, созданные под архитектуру x86, на чипах Apple с минимальной потерей производительности. Без этой меры и широкого участия сторонних разработчиков успех M-чипов был бы невозможен.
Между тем, несмотря на существующие ограничения и ошибки, связанные с использованием искусственного интеллекта, интерес к нему продолжает расти как среди пользователей, так и в профессиональных отраслях. В том числе ИИ применяется в таких специфических областях, как автоматизация проектирования электроники. Крупные компании всё чаще обращаются к этим технологиям, чтобы оптимизировать свои процессы. Например, Nvidia недавно объявила о строительстве индустриального ИИ-облака в Германии, которое будет доступно европейским производственным предприятиям и поможет им освоить мощности искусственного интеллекта.
