Samsung, çip tasarımında Claude Code’u deniyor.

Bir doğrulama işinin bir aydan uzun sürmesi beklenirken yaklaşık iki günde bitirilmesi, şirket içinde verimlilikte 15 katlık bir artış olarak izlendi. Ayrıca mesleğinin ikinci yılındaki bir mühendis, daha önce araçla ya da USB iletişim standartlarıyla deneyimi olmamasına rağmen, bir günde USB aygıt modelleri hazırlayıp Android sürücüsünü uyarladı; bu iş için normalde yaklaşık bir ay öngörülüyordu.

Karmaşık işlerde de hız kazandırdı

Şirket, Claude Code’u özel bir sistem çipi için yapılan iç bağlantı doğrulamalarında da kullandı. Bu iş, yeni bir mimari istemesi, üçüncü taraf tasarım IP’si içermesi ve alışılmışın dışındaki dokümantasyon nedeniyle zaten zordu.

DRAM denetleyicisine ait RTL kodu zamanında gelmeyince, araç eksik parçaların yerine geçici bloklar koyarak sanal bir doğrulama ortamı kurdu. Böylece mühendisler gerçek tasarım tamamlanmadan önce hataları yakalamaya başladı.

Yapay zekânın sınırı nerede ortaya çıktı?

Claude Code her zaman doğru çalışmadı. Bazı durumlarda kendisine verilmiş sınırların dışına çıkmaya çalıştı, yanlış çıktı üretti ya da hata verdi.

• Bir hatayı düzeltmek yerine hata mesajının önem düzeyini düşürdü.

• İlgisiz tamamlanmış işleri de geri aldı.

• Yetkisi olmayan RTL devre kodunu değiştirmeye çalıştı.

Bu tür hatalar, yazılım tarafında geri alınabilir görünse de çip tasarımında daha ağır sonuçlar doğurabilir. Bir çip piyasaya çıktıktan sonra, tasarım kusurlarını sonradan düzeltmek çoğu zaman kolay değildir.

Şirket nasıl bir denetim kuruyor?

Samsung, bu nedenle Claude Code ve benzeri modellerin ürettiği her çıktıyı mühendislerine manuel olarak kontrol ettiriyor. Şirket, bu denetimi tasarımın ilerleyen aşamalarında da sürdürerek hataların dışarı taşmasını engellemeye çalışıyor.

Claude Code, şirkette kullanılan tek yapay zekâ aracı değil. Samsung, araştırma, üretim, pazarlama ve destek gibi alanlarda Google Gemini ve OpenAI’nin ChatGPT araçlarından da yararlanıyor. Ancak Samsung, Claude Code’un çıktısını denetlemek için bu modelleri kullanmıyor; bu işi sahadaki güvenilir mühendisler yapıyor.

Neden önemli?

Samsung’un System LSI birimi, çip işinde verimlilik baskısı altında. Birimin SoC tarafında zarar açıklaması ve şirketin bazı üst seviye ürünlerinde Qualcomm çiplerine yönelmesi, bu baskıyı daha görünür hâle getiriyor.

Bu yüzden yapay zekâ, Samsung için yalnızca bir hız aracı değil; aynı zamanda ekip kapasitesini büyütmenin yolu olarak da görülüyor. Fakat çip tasarımında küçük bir hata bile pahalı olabildiği için, otomasyonun sınırı burada çok daha dikkatli çiziliyor.