Был на конференции одного из Big 3 EDA-вендоров.

Наверное, стоило посчитать, сколько раз со сцены прозвучало слово AI, но я быстро понял, что собьюсь.

В целом продуктовые конференции всегда были про одно и то же: почему вам нужно купить еще одно расширение, новую фичу или новый инструмент. Но с приходом AI акцент заметно сместился.

Теперь вендор продаёт не просто инструмент - он продаёт LLM-агента с набором скиллов и API к нему.

Представьте ситуацию. Вам поручили сделать, например, X-propagation signoff в новом инструменте, который вы раньше никогда не использовали. Может, до этого вы работали с другим EDA-вендором, а может, это вообще ваша первая задача такого рода.

Раньше кривая обучения выглядела примерно так:
- читаете документацию;
- запускаете примеры в песочнице;
- разбираетесь, как работает тул;
- если что-то непонятно - переписываетесь с саппортом;
- в особо сложных случаях бронируете звонок с FAE, чтобы разобраться в нюансах.

Теперь вендор говорит, что этот процесс устарел.

Для условного инструмента уже есть готовый AI-агент с доступом к документации, вашему проекту и заранее заготовленынм набором скиллов для работы с этим продуктом. Идея в том, что onboarding новой команды или освоение новой фичи должны происходить значительно быстрее.

Что интересно, инфраструктура не привязана к одной модели. На слайдах показывали поддержку моделей Google, Anthropic, OpenAI. Даже DeepSeek мелькал.

Но появляется новая статья расходов. Теперь вы платите не только за лицензии EDA-инструментов, но и за токены, которые расходуются агентом при решении ваших задач.

Я задал вопрос о том, как вообще будет устроена экономика этой модели: как считать потребление токенов, кто за них платит и по какой схеме. Представители вендора пока четкого ответа не дали и предложили обсудить детали позже в переписке.

Так или иначе, нравится это кому-то или нет, AI постепенно становится частью индустрии полупроводников.

Причем растут не только затраты компаний на новые инструменты и инфраструктуру. Растут и ожидания от инженеров. Если у вас появились более "умные" инструменты, значит, от вас ожидают большей производительности и более короткого time-to-market.

Остается открытым только один вопрос.

Если требования к инженерам будут расти вместе с производительностью инструментов, будут ли их зарплаты расти такими же темпами? Или весь этот прирост эффективности уже заранее заложен в стоимость лицензий и закупку токенов?