14\/10\/2026 <\/p>\n
ChipAgents ha presentado Build-A-Chip-Bench, un banco de pruebas desarrollado en colaboraci\u00f3n con NVIDIA concebido para evaluar si los agentes de inteligencia artificial son capaces de ejecutar una tarea integral de dise\u00f1o de chips digitales, desde la especificaci\u00f3n t\u00e9cnica hasta la implementaci\u00f3n f\u00edsica y la verificaci\u00f3n en formato Graphic Design System (GDS). De este modo, la iniciativa busca medir el avance real hacia una superinteligencia aplicada al dise\u00f1o de semiconductores. ChipAgents ha creado esta plataforma junto con NVIDIA para analizar los modelos de inteligencia artificial a lo largo de todo el proceso de dise\u00f1o de circuitos integrados digitales. A diferencia de las evaluaciones puntuales centradas sobre todo en la generaci\u00f3n o verificaci\u00f3n del nivel de transferencia de registros (RTL), Build-A-Chip-Bench comprueba si los agentes pueden cumplir de forma simult\u00e1nea los requisitos funcionales, de sincronizaci\u00f3n temporal, consumo energ\u00e9tico, superficie y verificaci\u00f3n f\u00edsica.<\/p>\n
Build-A-Chip-Bench ampl\u00eda la evaluaci\u00f3n a la totalidad del ciclo de dise\u00f1o del chip, incluyendo la arquitectura, la microarquitectura, el c\u00f3digo RTL, la verificaci\u00f3n funcional, la s\u00edntesis l\u00f3gica, la distribuci\u00f3n espacial, la colocaci\u00f3n de componentes, la s\u00edntesis del \u00e1rbol de reloj, el enrutado, la validaci\u00f3n final de tiempos y potencia, y la verificaci\u00f3n f\u00edsica. Las primeras evaluaciones mostraron que los agentes analizados superaron la verificaci\u00f3n funcional en torno al 40% de las tareas de media, mientras que solo cerca del 10% alcanz\u00f3 los objetivos exigidos de rendimiento f\u00edsico, potencia y superficie (PPA). Estos resultados ponen de manifiesto una distinci\u00f3n clave en el dise\u00f1o de semiconductores mediante inteligencia artificial: generar un c\u00f3digo RTL funcionalmente correcto representa tan solo una parte del reto de ingenier\u00eda.<\/p>\n
Los datos obtenidos reflejan la dificultad de trasladar dise\u00f1os funcionalmente correctos a la implementaci\u00f3n f\u00edsica bajo las condiciones de ensayo del sistema de medici\u00f3n. Las plataformas aut\u00f3nomas tambi\u00e9n deben razonar a trav\u00e9s de distintos niveles de abstracci\u00f3n, preservar el comportamiento ya validado a trav\u00e9s de sucesivas revisiones, manejar herramientas de ingenier\u00eda especializadas y planificar en funci\u00f3n de las complejas restricciones f\u00edsicas reales. Build-A-Chip-Bench ha sido desarrollado por ChipAgents con el asesoramiento t\u00e9cnico de NVIDIA en el dise\u00f1o de las pruebas y en los criterios de puntuaci\u00f3n.<\/p>\n
La herramienta permite evaluar tanto la precisi\u00f3n funcional como la capacidad para cumplir con las exigencias del dise\u00f1o f\u00edsico en las fases posteriores.<\/p>\n