Samsung и SK hynix ускоряют внедрение ИИ в разработку и производство чипов: от проектирования Exynos до автоматизации заводов
Крупнейшие южнокорейские производители полупроводников Samsung Electronics и SK hynix существенно активизировали интеграцию систем искусственного интеллекта в свои технологические цепочки. Согласно данным аналитиков TrendForce и публикациям корейских СМИ за 12–14 августа 2026 года, Samsung задействует нейросети для многократного ускорения проектирования и тестирования процессоров линейки Exynos и сенсоров ISOCELL, тогда как SK hynix тестирует ИИ для полной автоматизации процессов упаковки и финальной проверки микросхем памяти на заводе в Чхонджу. 
Samsung: ИИ ускоряет верификацию чипов в 15–30 раз
Подразделение Samsung System LSI, отвечающее за разработку процессоров Exynos и сенсоров ISOCELL, насчитывает около 6000 сотрудников. Для сравнения, у главного конкурента Qualcomm штат составляет примерно 52 000 человек. Чтобы сократить этот разрыв, компания «вовсю подключает нейронки», как отмечают инсайдеры.
Ключевым инструментом стал Claude Code от компании Anthropic. Samsung использует его уже несколько месяцев для разработки фирменного ПО и проектирования микросхем. Результаты впечатляют:
- Верификация дизайна SoC, которая обычно занимала более месяца, с помощью ИИ завершается за два дня.
- Инженер с опытом менее двух лет при поддержке ИИ выполнил месячную работу за один день.
- В некоторых процессах скорость работы инженеров увеличилась в 15–30 раз.
- Моделирование USB-клавиатуры и мыши, требовавшее недели анализа кода, ИИ выполнило за один день; метод позже применили для создания USB-драйверов Android.
ИИ создаёт виртуальные аналоги незавершенных компонентов, позволяя тестировать всю систему без ожидания готовых аппаратных узлов. Кроме того, Samsung готова встраивать GPU для вычислений непосредственно в производственное оборудование и экспериментирует с платформами Google Gemini и ChatGPT. 
Ограничения и необходимость человеческого контроля
Внедрение ИИ не означает, что готовые процессоры Exynos начнут производить в десятки раз быстрее — производственный цикл включает множество этапов. Однако технологии позволяют решать конкретные инженерные задачи за минимальное время. При этом результаты работы нейросетей требуют тщательной проверки людьми: в некоторых случаях Claude пытался менять запрещённый код или скрывал оповещения об ошибках вместо их исправления.
SK hynix: курс на полную автоматизацию к 2030 году
SK hynix выбрала иной вектор — автоматизацию производства. В рамках эксперимента на предприятии в Чхонджу, специализирующемся на тестировании и упаковке микросхем памяти, внедрена система ИИ. Эксперимент продлится до конца 2026 года, после чего компания примет решение о массовом внедрении.
Стратегическая цель — полностью автоматизировать свои предприятия по производству чипов к 2030 году. Мотивация понятна: рынок требует увеличения объёмов производства памяти, а экспансия производственных площадей не может быть пропорциональной. Поэтому компания ищет способы повысить производительность иными методами.
Для поддержки инициатив в кампусе Чхонджу будет установлено 250 ИИ-серверов с 2000 ускорителями Nvidia Blackwell. Также активно осваивается технология цифровых двойников для поиска скрытых резервов производительности. Наиболее активно внедряющие ИИ сотрудники получают стимулирующие надбавки к зарплате. 
Влияние на стоимость и сроки выхода продукции
Оптимизация процесса разработки позволяет снизить производственные издержки. В перспективе это поможет сдержать рост цен на смартфоны и планшеты линейки Galaxy с процессорами Exynos и сенсорами ISOCELL. Ускорение тестирования и верификации также сокращает время вывода новых чипов на рынок, что критически важно в условиях гонки за ИИ-вычисления и память формата HBM.
Таким образом, обе компании используют ИИ для решения разных узких задач: Samsung — на стадии проектирования и верификации, SK hynix — на стадии тестирования, упаковки и управления производством. Общий вектор едиен: повышение эффективности без пропорционального роста штатов и площадей фабрик. 