Cadence ha presentado Maestro AI Model Portfolio, un conjunto de modelos especializados que impulsan sus superagentes de IA en el diseño de chips y sistemas. Maestro combina modelos de lenguaje a gran escala preentrenados, modelos de decisión entrenados y habilidades de agentes con capacidad de autoaprendizaje. Cadence afirma que los resultados iniciales del flujo de trabajo de diseño muestran una calidad hasta un 30 % superior y una eficiencia de tokens hasta cinco veces mayor que la de un modelo base de propósito general. Estos son resultados del proveedor y no los hemos ejecutado ni auditado.
Bucles de aprendizaje por refuerzo y solucionadores EDA deterministas
Cadence atribuye estas mejoras a un entorno de aprendizaje integrado verticalmente que vincula los modelos Maestro con sus superagentes de IA, sus herramientas de automatización del diseño electrónico (EDA) y de automatización del diseño de sistemas (SDA), conjuntos de datos de ingeniería seleccionados y plataformas de evaluación. Los solucionadores deterministas de Cadence evalúan la salida de los agentes en función de los objetivos, las restricciones y la verdad fundamental de la ingeniería, lo que proporciona al aprendizaje por refuerzo un ciclo de retroalimentación cerrado y verificado. Cadence no ha publicado las cargas de trabajo ni las bases de referencia que respaldan las cifras del 30 % y del 5X.
Los superagentes utilizan Maestro junto con modelos generales: dado un objetivo de alto nivel, un superagente interpreta la intención del diseño, la divide en tareas, distribuye el trabajo entre Maestro, los modelos de vanguardia y los modelos de peso abierto, y controla las herramientas EDA y SDA. Cadence afirma que equilibrar las llamadas a las herramientas con las invocaciones de modelos es lo que reduce el uso de tokens. Los clientes también pueden entrenar posteriormente los modelos de Maestro, incluidas las variantes de NVIDIA Nemotron, con datos, diseños y flujos de trabajo propios.
NVIDIA aporta modelos de Nemotron, OpenShell y experiencia en ingeniería, y ambas compañías están integrando los agentes de Cadence con la arquitectura de referencia de NVIDIA OpenShell para garantizar la seguridad de los agentes. «Al basar el aprendizaje por refuerzo en la retroalimentación de las herramientas EDA y los solucionadores deterministas, podemos enseñar a los agentes a tomar mejores decisiones de diseño en función de la eficacia con la que su trabajo cumple los objetivos y las restricciones de ingeniería», afirmó Tim Costa, vicepresidente y director general de ingeniería industrial y computacional de NVIDIA.
Orquestación de carga de trabajo de superagentes de IA
Maestro presta servicio a cuatro superagentes, mencionados en el anuncio, cada uno asignado a una etapa del flujo de diseño. ChipStack se encarga del diseño y la verificación digital de la fase inicial, desde la generación de RTL y la creación de bancos de pruebas hasta la regresión y la depuración. ViraStack abarca el diseño analógico y personalizado, InnoStack se ocupa de la implementación digital, la validación y los circuitos integrados 3D, y AuraStack se centra en las placas de circuito impreso y el encapsulado avanzado. El agente principal, AgentStack de Cadence, se sitúa por encima de todos ellos y coordina el conjunto.
Dos clientes ya están utilizando los agentes: Socionext está implementando InnoStack en su entorno de diseño de producción, y Hisato Yoshida, director de operaciones de Socionext, afirmó: «Al combinar la IA agente con herramientas EDA avanzadas para el diseño físico, esperamos un aumento de la productividad general de hasta 5 veces, manteniendo la calidad del diseño». En Silicon Labs, los equipos de ingeniería que utilizan Cadence Verisium Debug como parte de ChipStack aceleraron el análisis de la causa raíz y la depuración de extremo a extremo durante la verificación de bajo consumo previa a la fabricación del chip, según Garima Sharda, vicepresidenta de ingeniería de la compañía.
Estado de implementación y acceso anticipado
El entorno completo de agentes, que incluye los Super Agentes, los modelos Maestro y las herramientas EDA, puede ejecutarse en la plataforma segura en la nube de Cadence, en nubes públicas seguras o en entornos locales controlados por el cliente para cumplir con los requisitos de privacidad y seguridad de los datos. Los primeros modelos Maestro estarán disponibles para un grupo selecto de clientes con acceso anticipado en el cuarto trimestre de 2026, y Cadence aún no ha anunciado la disponibilidad general ni los precios.
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