Cadence推出Maestro AI模型 開創AI晶片設計新時代

全球AI與數位分身（Digital twin）市場領導者Cadence（Nasdaq：CDNS）宣布推出Maestro AI模型組合，為跨半導體與系統設計工作流程的Cadence AI Super Agents提供核心動力。透過將這些模型與強化學習迴路，以及Cadence飽經市場驗證的EDA與系統設計自動化工具深度整合，Cadence打造出一個高度整合的代理式工程平台，旨在提升設計成果、縮短上市時程，並透過遞迴式自我優化（Recursive Self-Improvement）持續改善效能。

Maestro技術為客戶提供一個安全、由Cadence管理的平台，在結合卓越的領域專業知識與智慧的同時，也賦予客戶自信創新所需的掌控、選擇權與彈性。Maestro的模型組合包含多種大小與架構，融合了領域專用的後訓練大語言模型（Post-trained LLMs）、經訓練的決策模型（Trained Decision Models）以及自我改善的Agent技能。

透過與Cadence AI Super Agents—AuraStack、ChipStack、InnoStack及ViraStack，以及EDA／系統設計自動化工具的整合及強化學習，Maestro在雲端與本地環境中調配前瞻模型、開源權重模型與領域專用模型，為複雜的工程工作流程注入高度專業的智慧。

「革新複雜的工程任務須仰賴深厚的領域專業智慧，」Cadence總裁暨執行長Anirudh Devgan表示，「結合我們的Maestro領域專用模型組合與頂尖的前瞻模型、開源權重模型，能讓我們的AI Super Agents以極佳的技能與效率驅動Cadence EDA與系統設計自動化工具，徹底改變晶片與系統設計的模式。」

「代理式晶片設計需要能夠生成設計內容、評估取捨，並能從驗證過的工程結果中持續學習的AI，」NVIDIA工業與計算工程副總裁兼總經理Tim Costa表示。「我們與Cadence的合作將NVIDIA Nemotron、OpenShell及深厚的工程專業知識帶入Maestro的領域專用模型中。透過將強化學習建立在EDA工具與確定性求解器（Deterministic Solvers）的反饋基礎上，我們能夠根據Agent的成果是否符合工程目標與約束條件，協助Agent做出更佳的設計決策。」

「我們正將Cadence的InnoStack AI Super Agent導入我們的量產設計環境中，」Socionext營運長Yoshida Hisato表示。「將代理式AI與實體設計的高階EDA工具相結合，我們預期能在維持設計品質的前提下，將整體生產力提升高達5倍。我們將Maestro模型組合視為進一步提升設計流程效率的關鍵。」

「超低功耗裝置需要跨領域的創新，而代理式AI展現全新的功耗優化契機，」Silicon Labs工程副總裁Garima Sharda表示。「透過在ChipStack AI Super Agent中使用Cadence Verisium Debug，我們的工程團隊在 Pre-silicon 低功耗驗證階段，大幅加速了Root-cause analysis與End-to-end debug。我們非常期待透過Cadence的Maestro領域專用模型進一步獲得更多效益。」

工程AI的自我改善學習環境

初步結果顯示，相較於通用型基底模型，Maestro在結果品質（Quality of Results；QoR）上提升了高達30%，Token利用效率提升高達5倍。這些效益源於一個整合 Cadence 領域知識、精選工程資料集、AI Super Agents、EDA與系統設計自動化工具以及評估架構的垂直整合學習環境。Cadence 的原則性演算機制與確定性求解器能夠對照工程目標、約束條件與Ground Truth評估輸出成果，為強化學習與遞迴改善建立封閉且經過驗證的反饋迴路。

結合靈活模型選擇的領域智慧

Cadence的學習環境將互補的AI能力統一於單一工作流程中。前瞻與開源權重模型提供廣泛的語言、推論與多模態能力；Maestro AI模型組合則為複雜的晶片與系統設計提供專門的領域知識。在接收到高階設計目標後，Cadence AI Super Agents會解析設計意圖、拆解任務、協調Maestro模型組合與其他頂尖前瞻及開源模型，並驅動Cadence EDA與系統設計自動化工具。

此綜合解決方案能解析規格、生成設計內容、分析結果、評估取捨，並根據工程需求、成本與安全性指導決策。包含NVIDIA Nemotron及其他模型在內的Maestro模型組合，可進一步利用客戶的專有數據、設計與工作流程進行後訓練（Post-training）；透過平衡EDA／系統設計自動化工具呼叫與LLM調用，在保持執行效率的同時顯著降低Token使用量。

高安全性部署與上市時間

包含AI超級代理、Maestro AI模型組合與EDA工具在內的完整Cadence Agentic環境，均可運行於Cadence安全雲端平台、公有雲，或客戶端本地環境中，以滿足資料隱私、安全性與部署需求。Cadence 與NVIDIA亦透過整合NVIDIA OpenShell參考架構，共同致力於Agent安全性的提升。

首批Maestro模型預計於2026年第4季開放予特定早期體驗客戶使用。