Компания Agentrys успешно привлекла $24,5 миллиона для внедрения интеллектуальных ИИ-агентов в процесс автоматизации разработки микросхем. Данное финансирование состоит из раунда посевных инвестиций (seed round) на сумму $19,1 миллиона, который был переподписан, и раунда предпосевных инвестиций (pre-seed round) на $5,4 миллиона.
Лидером финансирования посевного раунда выступила Etna Labs, в то время как MediaTek возглавила более раннюю инвестицию на этапе предпосева. Полученный капитал будет направлен на набор персонала, разработку инструментов, специфичных для агентов, а также на расширение взаимодействия с клиентами.
Agentrys, основанная Марком Реном, занимается разработкой концепции, которую компания называет Автоматизация Дизайна Агентами (Agentic Design Automation, или ADA). Этот подход выходит за рамки традиционного программного обеспечения EDA, которое лишь автоматизирует отдельные инженерные задачи. Вместо этого, он позволяет командам полупроводников создавать рабочие силы на базе ИИ, способные управлять и совершенствовать полные циклы проектирования.
Разработка чипов традиционно сильно зависит от высококвалифицированных инженеров и тысяч часов ручного труда. Цель Agentrys — снизить эту нагрузку путем интеграции автономных агентов непосредственно в существующие инженерные среды. Платформа компании совместима с коммерческими инструментами EDA, внутренним программным обеспечением и инфраструктурой.
Компания утверждает, что ее открытая архитектура дает возможность клиентам самостоятельно создавать и владеть рабочими силами агентов, адаптированными под их уникальные процессы. Кроме того, слой интеллектуального проектирования обучается на данных клиентов, активности рабочих процессов и сигналах оценки.
Agentrys продемонстрировала свою платформу с помощью автономного многоагентного рабочего процесса для 32-битного центрального процессора. Система прошла путь от спецификации до финального макета GDS с подтверждением, не требуя вмешательства человека. Компания также сообщила о превышении 90% точности при проверке по общедоступному бенчмарку CVDP от NVIDIA.
Новое финансирование предоставит Agentrys дополнительные ресурсы для развития своих инженерных и исследовательских возможностей. Планируется наем специалистов и создание инструментов, ориентированных на агентов, для полупроводниковых рабочих процессов. Также компания намерена расширить сотрудничество с клиентами в областях верификации и физического проектирования.
Марк Рен, основатель и генеральный директор, отметил, что «создание производственных агентов, которые надежно автоматизируют реальную инженерную работу, далеко не простое дело». Он подчеркнул, что Agentrys помогает инженерным группам трансформировать ручные операции в постоянно улучшающиеся агентные рабочие силы.
Представители Etna Labs отметили, что проектирование чипов особенно подходит для рекурсивного улучшения с помощью ИИ, поскольку результаты инженерной работы могут быть объективно оценены. MediaTek также акцентировала внимание на возможности извлечения и систематического повторного использования полупроводниковых знаний в процессе разработки чипов.
В настоящее время Agentrys работает с крупными компаниями, занимающимися дизайном без фабрик (fabless), глобальными фабриками и новыми стартапами в области чипов. Их текущие проекты охватывают цифровые и аналоговые схемы проектирования, в то время как системный дизайн находится в планах компании.
Долгосрочная цель компании — сделать системы ИИ все более компетентными на протяжении всего жизненного цикла проектирования полупроводников. Каждое выполнение рабочего процесса может генерировать инженерные наблюдения, которые затем используются для последующей оценки и улучшений.
Такая модель потенциально позволяет компаниям сохранять специализированные знания, одновременно уменьшая зависимость от дефицитных инженерных компетенций. Она также дает возможность командам проектирования настраивать ИИ-агентов под собственные процессы и инфраструктуру. Agentrys считает, что такой подход может создать кумулятивное преимущество для полупроводниковых компаний, позволяя клиентам разрабатывать системы, идеально соответствующие их рабочим процессам, вместо того чтобы арендовать общие возможности ИИ.
Рен ранее работал в сфере исследований ИИ и EDA в NVIDIA Research и IBM Research. Он также руководил инициативой ChipNeMo, ранней промышленной инициативой по созданию больших языковых моделей, сфокусированной на проектировании чипов. Это создает систему, которая предназначена для повышения своих возможностей по мере многократного использования инженерами.