OpenAI与新思科技（Synopsys）已签署多年期合作协议，共同开发专用模型GPT-Synopsys。该模型基于新思科技电子设计自动化（EDA）工具优化，旨在彻底变革半导体设计流程。据媒体报道，此次合作将OpenAI的先进AI能力与新思科技的行业领先EDA工具及智能体（Agentic AI）技术相结合。
根据协议，OpenAI获授权利用新思科技工具开发该模型，并在其托管的基础设施上运行。随后双方将联合发布产品并共享收益，但公告未透露具体发布日期或定价结构。在该模式下，工程师可将任务委托给AI智能体，由智能体执行必要流程直至成果就绪供审查。双方表示，这将助力设计团队评估更多方案，交付更复杂的芯片。
从辅助到自主：AI重塑芯片设计
芯片设计涉及编写寄存器传输级（RTL）代码、逻辑综合、物理布局布线以及时序收敛等多个步骤，需反复迭代以平衡功耗、性能和面积（PPA）。随着新思科技、楷登电子（Cadence）和西门子EDA主导市场，AI融入设计流程已成趋势。
新思科技早在2020年3月便推出强化学习工具DSO.ai以优化PPA指标；2023年11月，又通过与微软合作集成Azure OpenAI服务，推出首个生成式AI产品Synopsys.ai Copilot。目前，公司战略重心转向智能体AI。今年7月，新思科技展示了基于英伟达Agent Toolkit和Nemotron 3 Ultra模型的自主验证工作流；9月28日，即与OpenAI达成协议前两天，发布了包含七个长周期智能体的Autopilot平台和AgentEngineer，预计2026年底推出。目前已有超过50个合作项目。
与此同时，OpenAI也在探索硬件自研。今年6月，其与博通（Broadcom）合作推出首款定制推理加速器Jalapeño，依赖AI模型仅用九个月便完成从设计到流片的全过程。GPT-Synopsys正是将这一内部实验转化为商业产品的尝试。
GPT-Synopsys如何运作
GPT-Synopsys结合了OpenAI的前沿模型与新思科技的EDA软件及领域专业知识。模型具备推理芯片设计和验证的能力，并能直接操作新思科技工具。工程师设定PPA优化、时序收敛等目标，智能体负责运行工具、解读结果、实施更改并迭代，直至通过工程师审查。
这种专业化使模型超越了通用模型连接工具的范畴，能够像专家工程师一样学习操作工具并利用输出指导变更。技术上，新思科技的EDA引擎执行计算和检查，模型负责解读，智能体软件管理执行。GPT-Synopsys旨在与新思科技.ai和Autopilot集成，同时也支持客户自有的智能体框架。
新思科技表示，已与领先半导体客户开展早期技术合作，但未披露具体名称。主要受众为专业半导体设计团队及开发定制芯片的公司。OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman指出：“通过帮助他们构建更好的芯片，我们可以构建更好的AI，并将其带给更多人。”
隐私、成本与竞争挑战
尽管前景广阔，但合作仍引发诸多担忧。首先是将模型托管在OpenAI基础设施上的数据安全问题。双方承诺客户数据不会用于模型训练，且在静态和传输过程中加密，受可配置的保留、审计和权限控制约束。然而，公告未明确托管区域、默认保留期限，也未详述生成输出的所有权、第三方IP使用或赔偿条款。
其次是经济效益的不确定性。业界指出，目前AI介入并不总能降低成本，有时甚至更高。对于GPT-Synopsys，虽然其能加速设计到流片的过程，但模型调用、EDA运行及人工审查均消耗资源。在定价结构公布前，其实际性价比尚待验证。
竞争方面，楷登电子于今年2月推出基于大语言模型的ChipStack AI Super Agent，并于4月宣布与谷歌合作，在Google Cloud上使用Gemini优化该服务。在台北电脑展上，楷登电子展示了由英伟达Nemotron模型驱动、具备L5级自主性的ChipStack，预计2026年下半年开放早期访问。与GPT-Synopsys专为新思工具训练不同，ChipStack是楷登电子的智能体软件运行在其他公司的通用模型之上。