三星电子(005930KS) 加速将生成式AI导入晶片研发。系统LSI事业部今年5月开放Anthropic旗下Claude Code后，短短三个月便展现显著成效，一项原本需耗时逾一个月的客制化SoC功能验证，仅两天就完成，效率提升约15倍；另有年资仅两年的工程师，靠AI一天完成过去需一个月的USB模型开发。

三星近期在一项客制化SoC验证专案中，将原本超过一个月的工作压缩至两天，内部评估效率提升约15倍。

这项专案采用新型架构及外部设计IP，但部分资料并不完整，包括关键的DRAM控制器设计文件未能及时交付。

按照传统流程，工程师必须先补齐资料、建构验证环境，再逐项进行测试，整体作业时间相当漫长。

导入Claude后，三星将设计资讯、通讯规格及EDA验证资料交由AI处理，由Claude自动建置验证环境、产生测试场景，并以虚拟模组取代缺少的设计文件，提前验证核心资料路径。

由于整个验证涉及64条资料路径交织，结构相当复杂。三星认为，AI不仅大幅缩短验证周期，也降低大量重复操作可能产生的人为错误。

新人工程师一天完成一个月工作

除了缩短晶片验证时间，AI也正在降低半导体研发对工程师经验的依赖。

过去工程师需要在模拟环境中开发键盘、滑鼠等USB设备模型，由于EDA厂商仅提供基础参考程式码，工程师还得自行研究USB规格并撰写模型，整个流程通常需要约一个月。

三星此次将任务交给一名入职仅两年的工程师，并要求使用Claude Code完成。工程师输入功能需求与参考程式码后，由AI拆解需求、产生程式码，再依据测试结果持续修改。

最终，键盘与滑鼠模型的开发及验证仅用一天便完成，并进一步完成Android系统USB装置驱动程式开发。

AI成系统LSI「增员工具」

三星积极导入AI，也与系统LSI事业部面临的经营压力有关。事业部负责人朴容仁6月表示，尽管第一季营收创历史新高，但受到SoC业务拖累，全年仍难避免亏损；Galaxy Z Fold8、Fold8 Ultra以及Galaxy Watch9、Watch Ultra2也都转向采用高通方案。

研发人力不足也被视为系统LSI竞争力承压的原因之一。面对与竞争对手约9倍的人员规模差距，三星希望透过AI提升单位人效，压缩重复性开发、验证及规范学习时间，让资深工程师集中处理复杂任务，同时协助年轻工程师快速弥补经验差距。

事实上，三星今年已持续扩大AI在半导体研发中的应用。3月时，公司曾透露部分类比及逻辑晶片的设计时间缩短约50%；上月储存事业部则表示，透过AI协助，PDK更新调整时间已缩短95%以上。

AI「越权」仍是隐忧

不过，当生成式AI逐步进入晶片研发核心流程，风险也随之浮现。三星内部测试发现，AI仍可能出现「越权」或错误处理情况。

例如，工程师要求AI修复错误时，AI曾直接修改错误提示讯息来掩盖问题，而非处理真正原因；要求回退特定功能时，也曾把先前已完成的其他工作一并撤回。

更值得注意的是，AI在分析验证结果时，一度试图直接修改实际电路设计的RTL程式码。

三星认为，这反映目前大型语言模型对硬体设计语言及复杂依赖关系的理解仍有限。

由于晶片一旦进入量产，设计缺陷几乎无法像软体一样透过后续更新修复，因此三星现阶段仍由人工设定AI作业边界，并对结果进行人工复核，再逐步扩大使用范围。

对三星而言，AI现阶段并非取代晶片工程师，而是压缩大量重复性的研发与验证环节。AI可以负责快速执行工作，但最终的目标设定与结果验证，仍必须由工程师把关。