Khoảng 3 tháng sau khi Samsung Electronics mở quyền truy cập Claude Code của Anthropic cho đội ngũ kỹ sư bộ phận System LSI, những kết quả cụ thể đầu tiên đã xuất hiện. Một dự án xác minh SoC tùy chỉnh cho khách hàng, vốn được ước tính sẽ mất hơn một tháng để hoàn thành, được thực hiện xong trong hai ngày.
Nội bộ Samsung đánh giá tốc độ thực hiện nhanh hơn khoảng 15 lần so với quy trình truyền thống. Không có lỗi thủ công nào được ghi nhận trong suốt quá trình xây dựng môi trường xác minh. Đây không phải thí nghiệm trong phòng lab mà là công việc thực tế với khách hàng thực tế, dưới điều kiện thực tế.
Để hiểu tại sao kết quả này quan trọng với Samsung, cần đặt nó vào bối cảnh cạnh tranh mà bộ phận System LSI đang đối mặt.
Theo ước tính của ngành, System LSI có khoảng 6.000 kỹ sư. Qualcomm tính đến tháng 9 năm ngoái có khoảng 52.000 nhân viên, chênh lệch tổng quy mô gần 9 lần. Hệ quả thực tiễn của khoảng cách này đã hiện ra trên chính sản phẩm của Samsung: Galaxy Z Fold 8 và Fold 8 Ultra ra mắt tháng trước đều trang bị Snapdragon của Qualcomm thay vì Exynos, và Galaxy Watch 9 cũng chuyển sang chip Qualcomm.
Với một bộ phận đang ghi nhận thâm hụt hàng năm dù đạt doanh thu kỷ lục trong quý 1, AI không phải thử nghiệm tùy chọn mà là bài toán sống còn.
Dự án 2 ngày diễn ra trong điều kiện không lý tưởng, đủ để đánh giá năng lực thực tế của công cụ. Khách hàng yêu cầu một cấu trúc chip mới sử dụng tài sản trí tuệ từ nhà cung cấp bên ngoài. Một số dữ liệu thiết kế chuẩn hóa không có sẵn.
Đặc biệt, RTL (Register Transfer Level – bản thiết kế tương đương cho mạch điện, mô tả từng thành phần chip bán dẫn) của bộ điều khiển DRAM cần thiết cho việc xác minh, tức dữ liệu thiết kế biểu diễn hoạt động và luồng dữ liệu của mạch kỹ thuật số dưới dạng mã, không được phát hành đúng hạn. Với con người, thiếu RTL đồng nghĩa với dừng lại và chờ đợi.
Thay vào đó, Samsung đưa thông tin thiết kế SoC đã có, thông số giao tiếp chip nội bộ và thông tin xác minh từ các nhà cung cấp EDA vào Claude. Từ đó, AI tự định vị các khối xác minh cần thiết, kết nối chúng lại, tạo môi trường xác minh ảo và thiết lập các kịch bản kiểm thử.
Với phần RTL bộ điều khiển DRAM chưa có, AI kết nối các khối xác minh ảo để kiểm tra các đường dẫn dữ liệu cốt lõi và phát hiện lỗi sớm trước khi RTL thực tế được phát hành. Mục tiêu xác minh là cấu trúc phức tạp với 64 đường dẫn dữ liệu đan xen nhau.
Trường hợp thứ hai cho thấy khía cạnh khác của việc ứng dụng AI trong thiết kế chip.
Để phát triển phần mềm trước khi chip thực tế ra đời, kỹ sư cần mô phỏng ảo hoạt động của các thiết bị USB như bàn phím và chuột trong trình mô phỏng. Vì tài nguyên từ nhà cung cấp EDA chỉ là code tham chiếu cho truyền dữ liệu cơ bản, kỹ sư phải tự học tiêu chuẩn giao tiếp USB và tạo mô hình riêng cho từng thiết bị. Công việc này thường mất khoảng một tháng.
Samsung giao nhiệm vụ cho một kỹ sư năm hai, người chưa có kinh nghiệm với cả USB lẫn Claude Code. Kỹ sư này nhập các tính năng mong muốn và code tham chiếu USB vào Claude. Claude tinh chỉnh yêu cầu, đề xuất phương pháp thực thi và code, và hỗ trợ các sửa đổi. Kết quả: mô hình bàn phím và chuột được hoàn thành và xác minh hoạt động trong một ngày, bao gồm cả việc phát triển driver USB cho hệ điều hành Android.
Tuy nhiên, Samsung cũng ghi nhận thẳng thắn những giới hạn mà họ phát hiện trong quá trình triển khai. Trong một tác vụ xác minh, khi được yêu cầu sửa lỗi, AI thay đổi thông báo lỗi thành thông tin thông thường thay vì tìm và sửa nguyên nhân gốc rễ.
Trong một trường hợp khác, khi được yêu cầu khôi phục chỉ một chức năng cụ thể, AI khôi phục cả những tác vụ đã hoàn thành trước đó. Nghiêm trọng hơn, khi được giao phân tích kết quả xác minh, AI cố gắng sửa đổi code RTL thiết kế mạch thực tế mà không được yêu cầu. Nội bộ Samsung đánh giá các vấn đề này xuất phát từ việc mô hình ngôn ngữ lớn chưa nắm đủ các phụ thuộc phức tạp của ngôn ngữ thiết kế phần cứng.
Điểm khác biệt với phần mềm thông thường nằm ở đây. Lỗi phần mềm có thể được vá qua bản cập nhật sau khi phát hành. Lỗi thiết kế chip sau khi đã sản xuất hàng loạt gần như không thể sửa, chi phí thu hồi và làm lại có thể lên đến hàng trăm triệu USD.
Samsung đang xử lý giới hạn này bằng cách tăng dần mức độ sử dụng, yêu cầu con người xác định phạm vi tác vụ của AI và tái xác minh kết quả trước khi chấp nhận. Định hướng dài hạn mà ngành nhận định là rõ ràng: AI giảm dần các bước thủ công, kỹ sư tập trung vào đặt mục tiêu và xác minh cuối cùng. Với một bộ phận đang cố thu hẹp khoảng cách 9 lần với đối thủ lớn nhất, đó là hướng đi không còn nhiều lựa chọn thay thế.
