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ケイデンス・デザイン・システムズとエヌビディアは、ここで新しいことを始めたわけではありません。すでにうまくいっていることを取り入れ、AIと半導体のスタック全体でさらに規模を拡大しているのです。.
CadenceLIVE 2026での発表。ノイズを取り除けば、その意図は簡単です。エンジニアリング・ワークフローはあまりにも遅く、断片的で、手作業に大きく依存しています。両社は、エージェントAI、シミュレーション、デジタル・ツインを用いて、このサイクルを圧縮したいと考えています。.
ケイデンスは、自社のEDAおよびシステム設計ツールを、CUDA-X、AIモデル、Omniverseを含むNVIDIAのスタックに接続しています。彼らが求めているのはスピードです。場合によっては、特定のエンジニアリング・ワークフローにおいて、最大で100倍の向上が見込めると言われています。これは小さな主張ではありませんが、プレッシャーがどこから来ているのかを物語っています。.
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その大きな柱がAgentStackです。これは、以前のChipStack AIエージェントをベースとし、RTL設計と検証だけにとどまりません。現在では、物理設計、アナログシステム、完全なシステムレベルのワークフローにまで広がっています。エンジニアがスクリプトを実行したりツールをクリックしたりする代わりに、複数のAIエージェントがタスクを調整し、決定を下し、実行を推し進めます。NVIDIAはすでに社内でこれを使用しており、基本的にパートナーであると同時にテストケースでもあります。.
また、チップの枠を超えようとしています。ここで注目されているのがフィジカルAIです。物理AIは ケイデンス’のシミュレーションツールと エヌビディア’ロボット工学スタックでは、シミュレーションと実世界での展開のギャップを埋めようとしています。このギャップは長年、ロボット工学と自律システムのボトルネックとなってきました。.
それから、AI工場という角度もあります。両社とも、大規模AIインフラ向けのデジタルツインに取り組んでいます。焦点は効率、特にトークンあたりのコストに移っています。つまり、消費する電力に対してどれだけの出力を得られるかということです。ある共同シナリオでは、物理的に何かを構築する前に、電力と冷却のセットアップを調整するだけで、効率が大幅に向上することを示しました。
これらをまとめれば、方向性は明らかです。これは、より優れたツールというよりも、エンジニアリング作業が実際にどのように行われるかを変えることなのです。手作業やステップバイステップから、継続的でエージェント主導の実行へ。.
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