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Cadence presenta, con respaldo de NVIDIA, modelos de IA para que los fabricantes de chips los ejecuten en sus instalaciones
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Cadence lanza Maestro, una familia de modelos de IA pensados para el diseño de chips que ponen a trabajar a sus agentes de ingeniería. Los modelos se apoyan en parte en Nemotron, de NVIDIA, y cada empresa puede usarlos en la nube o en sus propios centros de datos y afinarlos con sus diseños. Según la propia Cadence, dan hasta un 30 % más de calidad y son hasta 5 veces más eficientes en tokens.
Cadence Design Systems, una de las grandes empresas de software para diseñar chips, ha presentado este lunes 26 de octubre Maestro, una cartera de modelos de IA especializados en el diseño de chips y de sistemas electrónicos. Los modelos dan servicio a sus AI Super Agents (AuraStack, ChipStack, InnoStack y ViraStack), unos agentes que, a partir de un objetivo general, interpretan lo que se quiere diseñar, reparten el trabajo en tareas y manejan las herramientas de diseño de la propia Cadence.
Maestro reúne modelos de varios tamaños y arquitecturas: grandes modelos de lenguaje ajustados para este campo, modelos de decisión entrenados y habilidades de agente que se van mejorando solas. Según Reuters, en la nota que publica US News, se ha construido en parte sobre Nemotron, el modelo de pesos abiertos de NVIDIA. Las dos empresas colaboran además en la seguridad de los agentes con OpenShell, la arquitectura de referencia de NVIDIA para protegerlos. Los agentes combinan Maestro con otros modelos punteros y de pesos abiertos, y cada cliente puede seguir entrenando los modelos con sus propios datos, diseños y flujos de trabajo.
Todo el entorno puede funcionar en la nube de Cadence, en nubes públicas o en los centros de datos del propio cliente, para cumplir sus exigencias de privacidad y seguridad. Cadence afirma que, en sus primeras pruebas con flujos de diseño, Maestro mejora hasta un 30 % la calidad de los resultados y es hasta 5 veces más eficiente en tokens (necesita procesar menos texto para la misma tarea) que un modelo de base de uso general. Son cifras de la propia empresa, que atribuye la mejora a un entrenamiento por refuerzo en el que sus herramientas de diseño comprueban cada resultado.
Entre los clientes que cita Cadence, Socionext explica que está llevando el agente InnoStack a su entorno de diseño en producción y que espera multiplicar hasta por 5 la productividad sin perder calidad.
Según Reuters, el enfoque contrasta con el de Synopsys, su mayor competidor, que el 30 de septiembre anunció que desarrollará con OpenAI un modelo, GPT-Synopsys, que funcionará en la infraestructura de OpenAI y cuyos ingresos compartirá con ella. Paul Cunningham, vicepresidente sénior de Cadence, dijo a Reuters que Maestro no depende de un único proveedor de modelos y que trabajar con laboratorios de IA comerciales también entra en sus planes, aunque no dio más detalles.
Los primeros modelos de Maestro llegarán a algunos clientes, en acceso anticipado, en el cuarto trimestre de 2026. Cadence no ha dado precios.
Por qué importa · análisis y opinión
Lo que separa a Cadence de su gran rival no es tanto la calidad de los modelos como el sitio donde viven. Para quien diseña chips, el diseño es su activo más valioso, y poder ejecutar la IA dentro de casa y afinarla con datos propios elimina una de las grandes objeciones para adoptarla. También dice algo del mercado: las dos referencias del software de diseño ya han elegido bando, una junto a OpenAI y su infraestructura, la otra junto a NVIDIA y los modelos abiertos. Lo que decidirá la adopción todavía no se conoce: el precio, lo que cuesta mantener todo esto en instalaciones propias y si las mejoras que anuncia la empresa se sostienen en proyectos reales de clientes, fuera de sus pruebas.
Fuente oficial: Cadence · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
