ケイデンス、半導体設計AI「マエストロ」発表
- •ケイデンスが半導体設計向けAIモデル群「マエストロ」を公開
- •汎用モデル比で品質を最大30％、トークン効率を最大5倍改善したと主張
- •初期モデルを2026年第4四半期に一部顧客へ先行提供する予定
ケイデンス・デザイン・システムズは現地時間26日、半導体設計を担うAIエージェント向けモデル群「ケイデンス・マエストロ」を発表しました。同社は汎用基盤モデルと比べ、出力品質を最大30％高め、トークン効率を最大5倍改善したと説明しています。一方、品質の数値が電力・性能・面積のどの指標に基づくのか、比較対象の汎用モデルが何かは明らかにしていません。
マエストロの一部モデルは、NVIDIAのオープンウェイトモデル「Nemotron」を基に開発されました。ケイデンスはNVIDIAのAIセキュリティ技術「OpenShell」を使い、オンプレミス（自社のコンピューター環境）とプライベートクラウドで実行環境を保護するとしています。顧客はケイデンスのクラウドやパブリッククラウドでモデルを動かすほか、自社データセンターやファイアウォール内で運用できます。
モデル群はケイデンスの「AIスーパーエージェント」と連携し、設計意図の解釈や作業の分割、複数のAIモデルの調整を行います。設計条件ごとの利点と欠点を評価し、意思決定を支援します。同社によると、決定論的ソルバーがモデルの出力を設計目標、制約条件、正解データに照らして評価し、その結果をモデルの改善に反映する強化学習も活用します。顧客は微調整ツールで自社の設計データや作業手順を追加学習させられ、この作業を顧客が管理するGPUとネットワーク上で実施できます。
ケイデンスのポール・カニンガム上級副社長は、設計AIエージェントの費用が急速に増えており、反復的な設計作業をモデルの重みに反映することが自然な次の段階だと述べました。同社は、最大5倍のトークン効率改善について、すべての作業に最大かつ最も高価なモデルを使うのではなく、設計ツールと大規模言語モデル（LLM）の呼び出しを作業に応じて割り当てた結果だと説明しています。ただし、トークン削減が顧客の請求額引き下げにつながるかは明らかにしていません。ケイデンスは一定量の利用枠を提供し、上限を超えると追加料金を課すサブスクリプション方式を採用しています。
同社の戦略・新規事業担当、ロブ・ノース上級グループディレクターは、一部の設計ツールでは結果が出るまで数時間から数日かかると説明しました。ケイデンスは初期のマエストロモデルを2026年第4四半期に一部顧客へ先行提供する予定ですが、一般顧客向けの正式な発売時期は公表していません。
今回の発表は、シノプシスの取り組みと異なる形です。シノプシスは9月30日、OpenAIと半導体設計特化モデル「GPT-Synopsys」を開発すると発表しました。同モデルはOpenAIのインフラ上で動作し、顧客データを学習に使用しない方針です。ケイデンスは、顧客が自社環境でモデルを運用し、社内データを使って追加学習できる選択肢を強調しました。両社は知的財産の保護とセキュリティを掲げていますが、設計データの保存場所と利用方法は異なります。