Представьте себе: стартап из Лос-Анджелеса создал полностью рабочий Linux-компьютер за семь дней. Звучит как фантастика? А ведь обычно на такую работу уходит три месяца кропотливого труда инженеров. Компания Quilter называет это прорывом в разработке оборудования, и честно говоря, цифры впечатляют.
Компания привлекла более 40 миллионов долларов от инвесторов (Benchmark, Index Ventures, Coatue — да, те самые). Их физико-ориентированный ИИ автоматизировал проектирование двухплатной системы, которая включилась с первой попытки — без дорогостоящих переделок. Проект внутри называют «Project Speedrun», и вот что поражает: человеческий труд занял всего 38,5 часов вместо 428 часов, которые запросили профессиональные конструкторы печатных плат за ту же работу. Более чем в 11 раз быстрее!
Кстати, есть ещё кое-что интересное. Первый раз публично раскрыто, что Тони Фэдел — тот самый инженер, который развивал iPod и iPhone в Apple, потом основал Nest — инвестировал в Quilter и работает советником.
«Мы учили Quilter не рисовать, а думать в категориях физики», — объясняет в эксклюзивном интервью Сергей Нестеренко, гендиректор компании и бывший инженер SpaceX. «Результат был не симуляцией — это был реально работающий компьютер».
Дизайн печатных плат: забытое узкое место, которое тормозит каждое аппаратное устройство
Слушайте, это звучит скучновато, но на самом деле невероятно важно. Печатные платы (ПП) — это зелёные стеклотекстолитовые доски, что соединяют чипы, память и компоненты практически в каждом электронном устройстве. И разработка их осталась удивительно ручной работой. Полупроводники получили громадное внимание и инвестиции, программное обеспечение эволюционировало на глазах, а ПП-дизайн? Так и остался где-то в девяностых.
«Технология по большому счёту не изменилась со начала 90-х, кроме автомаршрутизаторов», — рассказал Фэдел VentureBeat. «Лучшие платы делают вручную. Вы приходите в Apple — там инструменты есть, и эти ребята просто проводят трассы (дорожки на плате), всё проверяют, наносят медь — и понимаешь: должен быть способ получше».
Типовой процесс разработки платы развивается в три этапа. Сначала инженеры создают схему — логическую диаграмму связей компонентов. Потом специалист вручную рисует физическую разводку в CAD, расставляет компоненты, маршрутизирует тысячи медных дорожек через несколько слоёв. В конце всё отправляется производителю.
Вот эта середина — разводка — создаёт настоящее узкое место. Для платы средней сложности это обычно четыре-восемь недель. Для сложных систем вроде компьютеров или автомобильной электроники — три месяца и больше. Чувствуете разницу?
«Сроки всегда были этаким эластичным вопросом», — вспоминает Фэдел своё время в Apple и Nest. «Говорили: да, минимум две недели. Мы в ответ: нет-нет, работайте день и ночь, две недели. Но это всегда было жёстким узким местом».
Последствия волной расходятся по всей аппаратной организации. Команды прошивки ждут плат для тестирования кода. Инженеры валидации не могут начать отладку. Запуски продуктов сдвигаются на месяцы. По данным исследования Quilter, только примерно 10 процентов первых версий плат работают с первой попытки — остальное требует дорогостоящих переделок и переизготовлений.
Project Speedrun: AI прошёл огневую проверку с компьютером из 843 компонентов, включившимся с первой попытки
Project Speedrun разработали так, чтобы выжать максимум из технологии, но при этом получить понятный результат: реально рабочий компьютер, способный загрузить Linux, сёрфить в интернете и запускать приложения.
Система состоит из двух плат на основе платформы i.MX 8M Mini от NXP — процессорной архитектуры, используемой в автомобильных развлекательных системах, промышленной автоматизации и машинном зрении.
Главный модуль содержит четырёхядерный ARM-процессор на 1,8 гигагерца, 2 гигабайта памяти LPDDR4 и 32 гигабайта хранилища eMMC. Вспомогательная плата обеспечивает связность: Ethernet, USB, HDMI, аудио.
Вместе платы включают 843 компонента и 5141 электрическое соединение (контакт), разведённые на восьмислойных печатных платах, изготовленных компанией Sierra Circuits в Калифорнии. Минимальная толщина дорожек достигает 2 тысячных доли дюйма — требует продвинутых технологий высокоплотной интеграции.
ИИ Quilter завершил разводку с примерно 98-процентным покрытием маршрутизации и нулевыми нарушениями правил проектирования. Обе платы прошли проверку включением и успешно загрузили Debian Linux при первой попытке. Не верите? Проверить можно по их данным.
«Мы создали целый компьютер, чтобы показать: технология работает», — объясняет Нестеренко. «Взяли задачу, которая обычно оценивается в 400-450 часов, автоматизировали большую часть, свели к 30-40 часам очистки результата».
Эта «очистка» — работа, которую ещё выполняют люди: смотрят результат ИИ, убирают проблемы, подготавливают файлы для производства. Но даже с этим расходом общее время от схемы до готовой платы сократилось с типичных одиннадцати недель до одной недели. Улавливаете масштаб?
Quilter не ChatGPT: его ИИ учится, сыграв миллиарды партий против законов физики
Подход Quilter кардинально отличается от больших языковых моделей, что доминируют в ИИ-заголовках. Если GPT или Claude предсказывают текст на основе огромных датасетов человеческого письма, то ИИ Quilter учится, сыграв с физикой в сложную игру.
«Языковые модели нам не подходят, потому что это не языковая задача», — объясняет Нестеренко. «Если просить создать чертёж, у неё нет обучающих данных. Нет контекста».
Компания отвергла и очевидный путь — обучение на примерах плат от человеческих инженеров. Причины три: люди допускают кучу ошибок (отсюда переделки), лучшие проекты заперты в корпорациях, и обучение на людях потолком будет человеческий уровень.
Вместо этого Quilter создала «игру», где ИИ-агент принимает последовательные решения — положить компонент сюда, провести дорожку туда — и получает обратную связь: удовлетворяет ли результат электромагнитным, тепловым и производственным ограничениям.
«Вы не меняете вероятность конкретного результата, а вероятность выбрать определённое действие на основе опыта», — поясняет Нестеренко.
Это похоже на эволюцию систем AlphaGo от DeepMind. Первый AlphaGo учился на партиях людей, а его преемник AlphaZero учился сам, играя сам с собой, и в итоге превзошёл человеческие возможности. Quilter вынашивает подобные амбиции.
«На дальний взгляд — разработать более удачные дизайны печатных плат, чем люди пробовали когда-либо», — говорит Нестеренко.
Фэдел проводит параллель с более ранним переходом: «Помню это с ассемблером. Были ассемблер и компиляторы, инженеры говорили: не верю компилятору, сам разворачивать буду цикл. Теперь очень немногие пишут ассемблер».
Он ожидает, что проектирование ПП пойдёт похожим путём: «Надеюсь, ПП-дизайн будет так же. Кто-то упрямо будет сопротивляться, но инструменты станут настолько хороши, что остальные просто перейдут дальше».
Фэдел и Нестеренко потратили месяцы на деликатную задачу: автоматизация без потери контроля
Автоматизировать работу, что специалисты делали вручную десятилетиями, ставит логичный вопрос: как инженеры сохранят контроль над дизайнами, которые окажутся в готовых продуктах, где надежность критична?
Фэдел говорит, что много времени провёл с Нестеренко, разбирая это напряжение. Решение — дать пользователям выбирать уровень участия на каждом этапе.
«Если ты любитель контроля — можешь контролировать. Хочешь сказать «просто сделай» — пожалуйста, делай. И всё между», — объясняет Фэдел. «Можешь пройти каждую фазу дизайна, участвовать везде, где хочешь, или отдать работу ИИ».
Рабочий процесс разбит на три фазы: настройка (инженеры определяют ограничения), выполнение (ИИ создаёт варианты), очистка (люди рецензируют и улучшают). Вмешиваться можно на любом этапе, менять параметры, перестраивать результат, пока не устроит.
«Это то, о чём Тони и я много говорим», — поясняет Нестеренко. «Как дать контроль, но всё ещё автоматизировать большую часть работы?»
У технологии есть границы: 10 000 контактов и 10 гигагерц — текущий предел
Технология имеет чёткие ограничения. Quilter сейчас работает с платами до примерно 10 000 контактов — достаточно для кучи приложений, но отстаёт от самых сложных дизайнов, превышающих 100 000 соединений.
Физическая сложность создаёт и другие границы. Система обрабатывает высокоскоростную коммуникацию до примерно 10 гигагерц — покрывает типичную потребительскую электронику и немало промышленных приложений. Но продвинутые системы, скажем сложный радар на 100 гигагерц, пока вне досяга.
«Есть платы, где Quilter не сделает достаточно прогресса, чтобы очистка была оправданной», — признаёт Нестеренко. «Мы ещё недостаточно полезны для самых передовых, сложных дизайнов».
Компания сосредоточилась вначале на категориях, где скорость важнее экстремальной сложности: тестовые стенды, evaluation boards, платы валидации дизайна, оборудование для экологических испытаний. Эти платы часто застревают в длинных очередях за приоритетными боевыми дизайнами, что тормозит инженерные программы.
Компания ставит на то, что инженеры заплатят ту же цену за десятикратное ускорение
Quilter тарифицирует услугу по количеству контактов — соответствует налоговым привычкам, когда компании нанимают внешних конструкторов. Предложение клиентам: одинаковая стоимость, но десятикратная скорость.
«Мы будем брать примерно столько же, сколько вы бы платили за контакты человеку», — говорит Нестеренко. «Но вы выбираете нас, потому что делаем это в 10 раз быстрее».
Для компании, ждущей три месяца разводки, получить её за неделю — кардинально меняет возможности. Инженерные команды могут параллельно запускать несколько дизайн-экспериментов. Разработчики прошивки получают железо быстрее. Продукты выходят на рынок скорее.
Компания предлагает бесплатный доступ хоббистам, студентам, малому бизнесу с выручкой менее 50 000 долларов — стратегия, чтобы нарастить узнаваемость и брать за коммерцию с предприятий.
Создатель iPod годами ждал, чтобы назвать своё имя — пока не убедился, что технология работает
Фэдел говорит, что выбрал этот момент для публичного признания инвестиций, потому что Project Speedrun — конкретное доказательство, что технология действительно работает.
«Это не про комфорт — я всегда был уверен в команде», — объясняет он. «Это было ждать, пока будет что-то, на что можно указать. Теперь могу сказать: я пользовался инструментом, видел его».
Он контрастирует со стандартными инвесторскими анонсами: «Каждый инвестор говорит: я инвестировал, это изменит мир. Типа нет, я знаю лучше. Я пользовался инструментом, знаю людей, что его используют. Просил стартапы пробовать».
Участие Фэдела — не только капитал. Он описывает письма, доходившие до десяти страниц деталей о проектировании продукта, опыте пользователя, корпоративных продажах, технической архитектуре.
«Из всех инвесторов, с кем я работаю, Тони уходит глубже всего на сторону продукта», — отмечает Нестеренко.
Если Quilter взлетит, это разблокирует поколение аппаратных стартапов, что были невыгодны раньше
Ставки простираются намного дальше одной компании. Если технология Quilter масштабируется, это может радикально сменить экономику создания физических товаров.
Фэдел аргументирует: аппаратура исторически развивалась медленно, потому что каждый шаг — схема, разводка ПП, производство, сборка — создавал трение. Другие инновации уже гладили инструменты схем и производство. Разводка осталась упрямым узким местом.
«Как только сократишь это с недель до часов, можно повторять намного быстрее, потому что остальное трение в цепи уже снизили», — говорит Фэдел.
Он предрекает, что технология в итоге разойдётся вверх по цепи в само проектирование схем, с ИИ, что разбирается и в логических связях, и в физических ограничениях, помогая инженерам избежать проблем раньше.
В MIT, где Фэдел теперь проводит время, встречает потенциальных основателей, отказавшихся от аппаратных идей, потому что процесс казался непреодолимым.
«Говорю с профессорами и основателями стартапов, они рассказывают: никогда не буду делать аппаратуру, слишком сложно», — вспоминает Фэдел. «Надеюсь, мы сделаем это проще, и больше людей рискнёт попробовать».
Ветераны отрасли скептичны. Auto-router — предыдущие попытки автоматизации — прославились неработающими результатами, так что кто-то даже делал футболки: «никогда не верь авторутеру«.
Нестеренко видел, как скептицизм тает в реальном времени. Недавнее совещание с руководителями крупного клиента показало: когда обсуждение разворачивалось, один из них взял платы Project Speedrun, начал фотографировать со всех сторон, переворачивал в руках.
«Он был просто очарован тем, что это теперь возможно», — рассказывает Нестеренко.
Вопрос уже не в том, может ли ИИ проектировать печатные платы. Linux-компьютер из 843 компонентов, включившийся с первой попытки — это категоричный ответ. Вопрос теперь: что создадут инженеры, когда разводка перестанет быть узким местом, когда аппаратура, как сказал Фэдел, в конце концов «движется со скоростью мысли»?
На это Нестеренко предложил прогноз: «Если спросить среднего инженера-электроника сегодня, может ли автоматизация или ИИ помочь с платой такой сложности, скажет нет. Десятилетиями они были правы. На прошлой неделе они больше не правы».
Это один из тех моментов, когда сложная техническая задача вдруг становится управляемой. И это меняет всё — от стартапов до того, как быстро инженеры могут итерировать идеи. Если вам интересна граница между физическим и виртуальным миром, где ИИ по-настоящему меняет разработку, а не просто генерирует текст.🔔 Следите за развитием ИИ в аппаратном проектировании, инновациях и том, как технология ломает старые пределы — подписывайтесь на мой канал «ProAI» в Telegram!