Chipdesign KI darf in der Chip-Verifikation nie das letzte Wort haben

Auf der Siemens-EDA-Hausmesse User2User in München zeigte sich ein Podium aus Führungskräften erstaunlich einig in einer Sache: Künstliche Intelligenz soll Verifikationsingenieure schneller machen, aber niemals ersetzen.

Wer die Neuigkeiten von der Siemens-EDA-Hausmesse User2User im Mai 2026 in München verfolgt hat, kennt bereits die jüngsten Ankündigungen zum agentischen Fuse EDA AI Agent sowie zur Partnerschaft mit der europäischen Chips Joint Undertaking. Abseits der Pressemeldungen gab es im Rahmen der Veranstaltung allerdings auch eine ziemlich spannende Podiumsdiskussion unter Siemens-EDA-Führungskräften, die im jüngst begonnenen Zeitalter der agentischen KI eine nicht ganz bequeme Frage stellt: Wie viel darf KI im Chipdesign zugetraut werden? Denn in der Chip-Verifikation ist ein übersehener Fehler nicht einfach ein Bug, der mit dem nächsten Update verschwindet. Je nach Anwendung kann er Sicherheitsrisiken, Rückrufe, Re-Designs oder Projektkosten auslösen, die ein Unternehmen ernsthaft treffen.

Moderiert wurde die Runde von Sean Redmond, President von Silicon Catalyst Europe, einem auf Halbleiter-Startups spezialisierten Accelerator. Ihm gegenüber als Diskutanten saßen unter anderem Abhi Kolpekwar, SVP & General Manager für die Verifikationssparte rund um die Questa-Produktfamilie, sowie AJ Incorvaia, SVP & General Manager im Bereich elektronische Baugruppen.

Warum Verifikation nicht mehr nur Funktion prüft

Abhi Kolpekwars These im Talk: Die klassische Verifikation, wie sie die Branche seit Jahrzehnten betreibt, gerät an ihre Grenzen und stellt mittlerweile einen Flaschenhals in den Prozessen dar. Das liegt nicht daran, dass die Werkzeuge schlechter würden, sondern daran, dass sich die Aufgabe selbst grundlegend verändert hat. Früher sei Verifikation ein „eindimensionales Funktionalitätsproblem“ gewesen: Man definierte eine Spezifikation, baute Abstraktionen, Sprachen und Standards darum und prüfte, ob ein Chip diese Spezifikation erfüllte.

Heute dagegen müsse ein Chip in einem weiten Feld operativer Bedingungen funktionieren. Schließlich wird er je nach Einsatzgebiet in Software, Hardware und komplette Systeme eingebettet, die mitunter rauen Bedingungen ausgesetzt werden. Aus der Funktionsprüfung sei damit ein „multidimensionales Verhaltensproblem“ geworden, das sich über Zeit verändert. Verifikation, so Kolpekwars Schlussfolgerung, müsse deshalb selbst iterativ werden: laufen, Daten sammeln, analysieren, neu justieren. Damit wird der Prozess zum fortlaufenden Kreislauf, statt ein einmaliger Abgleich mit einer starren Spezifikation zu bleiben.

Von Verifikations-Ansatz zu Verifikations-Vertrauen

Genau hier setzt die eigentliche Kernbotschaft des Panels an, die Kolpekwar mit einem Satz zusammenfasste. Es gehe darum, „von einem Verifikations-Ansatz zu Verifikations-Vertrauen“ zu kommen. Vertrauen, nicht Automatisierung, sei die eigentliche Währung. KI, so Kolpekwar, sei „großartig“ darin, zu automatisieren und zu beschleunigen. Doch sie sei nicht dazu geeignet, das Urteilsvermögen des Ingenieurs zu ersetzen. Oder, wie er sagt: „KI sollte das fachliche Urteil von Ingenieuren niemals ersetzen.“

Konkret bedeutet das, dass der Ingenieur jederzeit die Prozesse der KI erklären können muss. Warum hat sie eine bestimmte Testbench generiert, warum hat sie einen Fehler auf eine bestimmte Weise klassifiziert, oder warum glaubt sie, den relevanten Verifikationsraum abgedeckt zu haben? Wenn diese Erklärbarkeit fehlt, dann verschiebt sich die Branche von einem bewährten, deterministischen Berechnungsmodell hin zu einem probabilistischen Modell, das nur so gut ist wie die Daten und Erfahrungen, mit denen es trainiert wurde. Dieser Wechsel darf kein blinder Wechsel sein.

Als Warnung verwies Moderator Sean Redmond auf einen milliardenschweren Rechtsstreit aus der Halbleiterbranche, den er auf einen lange unentdeckten Designfehler zurückführte. Einen konkreten Fall nannte er allerdings nicht. In einem Umfeld, in dem 99 Prozent Genauigkeit ein Fehlschlag sind, kann man sich blindes Vertrauen in generative Systeme schlicht nicht leisten. Insbesondere nicht in Europa, wo Automotive-Sicherheit und industrielle Zuverlässigkeit „nicht verhandelbar“ seien, wie Redmond zuspitzte.

Kolpekwars Handlungsempfehlung für europäische Unternehmen: mit risikoarmen, aber werthaltigen Anwendungsfällen beginnen. Nutzen Sie KI zur Fehlersuche, zur Nachverfolgbarkeit und zur Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen zu Erkenntnissen. Über diese Prozesse lässt sich systematisch Vertrauen beim Anwender aufbauen.

Ermöglichung statt Ersatz

AJ Incorvaia warf den wachsenden Fachkräftemangel in den Raum, dem Siemens EDA bereits seit Jahren mit Lösungen begegnen will. Erfahrene Design-Ingenieure gingen in den Ruhestand und nähmen jahrzehntelanges Wissen mit; neue Ingenieure müssten möglichst schnell produktiv werden. Genau hier, so seine Argumentation, liege der eigentliche Nutzen von KI – nicht im Ersatz, sondern in der Ermöglichung, einen Job, der eigentlich einen großen Erfahrungsschatz voraussetzt, auszuführen.

Incorvaia nannte mit einem beschleunigten Onboarding neuer Nutzer, eingebetteter KI-Unterstützung bei der Bedienung (etwa durch Befehlsvorschläge oder Fragen in natürlicher Sprache), der zielgerichteten Filterung der enormen Datenmengen aus Simulationen und der Übernahme mühsamer Routineaufgaben vier Anwendungsfelder, in denen KI dienlich sein kann. Es geht dabei immer darum, Ingenieuren zu ermöglichen, sich auf die wertschöpfenden Aufgaben zu konzentrieren, nicht darum, sie überflüssig zu machen.

Die eigentliche Botschaft lag zwischen den Produktmeldungen

Wichtig an diesem Panel im Rahmen der User2User war die Offenheit, mit der nicht nur über Fähigkeiten, sondern auch über Grenzen gesprochen wurde. Das Panel lieferte gewissermaßen das Gegengewicht zu den Ankündigungen von Fuse EDA AI Agent: eine explizite Warnung davor, genau einer solchen Automatisierung unreflektiert zu vertrauen. Damit positioniert sich Siemens EDA nicht nur als Anbieter immer leistungsfähigerer KI-Werkzeuge, sondern zugleich als Anbieter, der Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und menschliches Urteilsvermögen zur Bedingung für den Einsatz dieser Werkzeuge macht. Gerade für europäische Kunden aus Automotive und Industrie, für die Zertifizierungspflichten und Haftungsfragen keine Randnotiz sind, dürfte das der eigentlich relevantere Teil der Botschaft aus München gewesen sein. (sb)

(ID:50888068)