GPT-Synopsys: OpenAI soll künftig beim Chipdesign mitarbeiten

OpenAI und der Chipdesign-Softwarehersteller Synopsys entwickeln gemeinsam GPT-Synopsys, ein KI-Modell, das die Spezialwerkzeuge der Branche bedienen soll wie ein erfahrener Ingenieur. Die Ankündigung vom 30. September zielt auf einen der teuersten Engpässe der Technikwelt: die Monate, die zwischen der Idee für einen Chip und dem fertigen Entwurf vergehen. Gelingt das, profitieren nicht nur Halbleiterkonzerne, sondern am Ende alle, die auf schnellere und sparsamere Prozessoren warten, OpenAI selbst eingeschlossen.

Das Wichtigste in Kürze

• GPT-Synopsys ist ein spezialisiertes Modell, das die Entwurfswerkzeuge von Synopsys selbstständig ausführen, Ergebnisse auswerten und Entwürfe schrittweise verbessern soll.
• Die Ergebnisse prüfen weiterhin klassische Synopsys-Werkzeuge und am Ende Ingenieure; die KI ersetzt die physikalische Verifikation nicht.
• Das Modell läuft auf OpenAI-Infrastruktur, Kundendaten sollen nicht ins Training fließen. Erste Tests mit Halbleiterkunden laufen, Preis und Starttermin fehlen.
• Geschäftsmodell: OpenAI zahlt für das Training eine Abogebühr, später teilen sich beide Firmen den Umsatz, abhängig davon, wie stark das Modell einen Entwurf verbessert.
• Auch Konkurrent Cadence setzt mit Nvidia auf KI-Agenten im Chipdesign; die Branche verspricht Verifikationszyklen von Tagen statt Wochen.

Warum Chipdesign so mühsam ist

Ein moderner Prozessor beginnt als Beschreibung in einer codeähnlichen Hardwaresprache und endet als Bauplan, auf dem Milliarden Transistoren ihren Platz haben. Dazwischen liegen viele Arbeitsschritte, die alle mit Software für die sogenannte elektronische Designautomatisierung erledigt werden, kurz EDA. Synopsys gehört neben Cadence und Siemens zu den größten Anbietern dieser Werkzeuge. Ingenieure lassen damit Schaltungen synthetisieren, auf der Chipfläche platzieren, Signallaufzeiten prüfen und vor allem verifizieren, ob der Entwurf tut, was er soll.

Das Ziel heißt in der Branche PPA: Leistungsaufnahme (Power), Rechenleistung (Performance) und Chipfläche (Area). Jede Verbesserung an einer Stelle kann eine andere verschlechtern, und jeder Durchlauf der Werkzeuge kostet Rechenzeit. Viel Ingenieurszeit fließt deshalb in das Ausprobieren, Deuten von Fehlerberichten und erneute Anpassen. Genau diese Schleife will GPT-Synopsys übernehmen. Laut Synopsys lernt das Modell, die Werkzeuge wie erfahrene Ingenieure zu bedienen. Ingenieure geben ihm Ziele vor, von der PPA-Optimierung bis zum Einhalten von Timing und Verifikation; die KI führt die Werkzeuge aus, deutet die Ergebnisse, setzt Änderungen um und iteriert, bis ein geprüftes Ergebnis vorliegt, das Ingenieure dann abnehmen.

Was OpenAI und Synopsys konkret vereinbart haben

Die Partnerschaft ist mehrjährig, die Laufzeit nennen beide nicht. OpenAI lizenziert die EDA-Werkzeuge von Synopsys, um sein Modell damit zu trainieren; dazu kommen gemeinsame Forschung, gemeinsamer Vertrieb und eine Umsatzbeteiligung. Synopsys-Chef Sassine Ghazi erklärte der Nachrichtenagentur Reuters, OpenAI zahle eine Abogebühr dafür, dass das Modell die Werkzeuge bedienen lernt. Nutzen Kunden später das Produkt, werde der Umsatz danach aufgeteilt, wie sehr das Modell den Chipentwurf verbessert. Die Vereinbarung sei so gebaut, dass sie das eigene Geschäft nicht kannibalisiere.

Wichtig für die Einordnung ist eine weitere Aussage Ghazis: Das Modell brauche Leitplanken, um die Physik zu prüfen. Jeder Vorschlag der KI wird deshalb weiterhin mit den klassischen Synopsys-Werkzeugen gegengeprüft, die in der Branche als verbindliche Referenz für die Freigabe eines Entwurfs gelten. Die KI ist also ein schneller Bediener der Werkzeuge, kein Ersatz für ihre Rechenregeln.

Angeboten wird GPT-Synopsys als Paket aus Rechenleistung, Modell und Softwarelizenzen. Es läuft auf Infrastruktur von OpenAI und soll sich mit eigenen Agentensystemen der Kunden verbinden lassen. Weil Chipentwürfe zu den bestgehüteten Geheimnissen der Industrie zählen, betont Synopsys, dass Kundendaten nicht zum Training verwendet und verschlüsselt gespeichert und übertragen werden. Erste Projekte mit führenden Halbleiterkunden laufen bereits, Namen nennt das Unternehmen nicht. Auch Preise und ein Termin für die allgemeine Verfügbarkeit fehlen. OpenAI-Präsident Greg Brockman sprach im Ankündigungsvideo davon, Wochen oder Monate aus dem Entwurfsprozess herauszuholen; belastbare Messwerte für GPT-Synopsys gibt es noch nicht.

Ein Wettrennen der Werkzeughersteller

GPT-Synopsys kommt nicht aus dem Nichts. Kurz zuvor hatte Synopsys seine Agentenplattform Autopilot und die darauf aufbauenden AgentEngineer-Lösungen vorgestellt, mit denen das neue Modell eng verzahnt werden soll. Sie decken sechs Bereiche ab, von der Verifikation über die Implementierung bis zur Fertigung, und sollen bis Ende 2026 verfügbar sein. Mehr als 50 Projekte laufen nach Firmenangaben bereits, unter anderem mit Intel, MediaTek, Samsung und TSMC. Fujitsu berichtet von 10 bis 30 Prozent mehr Produktivität beim Erzeugen von Hardwarecode; Synopsys selbst nennt bis zu 50-mal schnellere Verifikation. Das sind Herstellerangaben, keine unabhängigen Messungen.

Konkurrent Cadence verfolgt dieselbe Richtung mit seinem ChipStack AI Super Agent. Zur Computex 2026 erweiterte Cadence ihn um Modelle aus Nvidias Nemotron-Familie und Nvidias Sicherheitslaufzeit OpenShell, die wir bei der Vorstellung von Nvidias Agenten-Wächtern genauer beschrieben haben. Cadence verspricht mehr als 40-mal schnellere Validierungszyklen und eine typische Verifikationsschleife von fünf Wochen in weniger als einem Tag. Der Unterschied liegt im Modell: Cadence setzt auf Nvidias offene Modelle, Synopsys holt sich mit OpenAI einen Anbieter von Spitzenmodellen ins Haus, der das Modell eigens auf seine Werkzeuge trainiert.

Für OpenAI hat die Partnerschaft auch einen Eigennutzen. Das Unternehmen entwickelt gemeinsam mit Broadcom eigene Chips für die Ausführung von KI-Modellen, und der Bedarf an Rechenleistung wächst in der gesamten Branche rasant; wie groß die Summen sind, zeigt etwa der Börsenprospekt von Anthropic mit 518 Milliarden Dollar für Rechenleistung. Brockman formulierte es in der Pressemitteilung so: Wer anderen hilft, bessere Chips zu bauen, kann selbst bessere KI bauen. Die Börse reagierte zuversichtlich: Die Synopsys-Aktie stieg nach der Ankündigung, die mit einer über den Erwartungen liegenden Umsatzprognose zusammenfiel, um bis zu sieben Prozent.

Ausblick: Die KI rückt an den Anfang der Lieferkette

Bisher half KI vor allem dabei, Software zu schreiben. Mit GPT-Synopsys und den Agenten von Cadence rückt sie an den Anfang der Hardware-Lieferkette, dorthin, wo Fehler besonders teuer sind und Zeit besonders knapp ist. Das Geschäftsmodell mit einer Umsatzteilung nach messbarer Verbesserung ist dabei bemerkenswert: Es zwingt beide Partner, den Nutzen nachzuweisen, statt ihn nur zu behaupten. Ob GPT-Synopsys hält, was Brockman verspricht, zeigt sich erst, wenn die ersten Kunden über Zeitgewinne an realen Chips berichten. Gelingt es, könnten künftig mehr und spezialisiertere Chips entstehen, auch von kleineren Firmen, denen bisher schlicht die Ingenieure fehlen.