Cadence ha annunciato Maestro il 26 ottobre 2026: una gamma di modelli di IA specializzati pensata per i suoi AI Super Agents dedicati alla progettazione di chip. I primi modelli sono previsti in accesso anticipato per clienti selezionati nel Q4 2026.
Che ruolo ha Maestro nella progettazione dei chip
Maestro è una gamma di modelli specializzati che gli agenti di Cadence possono coordinare con altri modelli e strumenti. Gli agenti interpretano l’intento progettuale e suddividono il lavoro in attività più piccole. Maestro non è un’applicazione autonoma per progettare chip: è parte del sistema che Cadence sta sviluppando attorno ai suoi agenti.
Il settore usa software EDA, acronimo di Electronic Design Automation, per automatizzare attività di progettazione elettronica. Nel flusso descritto da Cadence, i modelli possono comprendere modelli linguistici post-addestrati, modelli decisionali addestrati e competenze per gli agenti. Tra le famiglie citate c’è NVIDIA Nemotron.
Come si combinano instradamento dei modelli e feedback dei solver
Gli agenti instradano le diverse attività verso modelli e strumenti adatti al compito. Solver deterministici, cioè strumenti che valutano un risultato rispetto a obiettivi e vincoli ingegneristici, controllano poi gli esiti. Cadence descrive il feedback di queste valutazioni come parte di un ciclo di apprendimento per rinforzo, un metodo in cui i risultati delle valutazioni contribuiscono a migliorare l’addestramento dei modelli.
Questo approccio di agenti che coordinano strumenti EDA si ritrova anche in AgentEngineer e Autopilot di Synopsys, già trattati da NeoTeo.
Che cosa significano i risultati dichiarati da Cadence
Cadence dichiara risultati fino al 30% migliori in termini di qualità e fino a cinque volte più efficienza nell’uso dei token rispetto al modello generalista open source da cui è partito Maestro. L’azienda non indica quale metrica definisca la qualità dei risultati; la percentuale, quindi, non identifica da sola un parametro specifico della progettazione del chip.
L’efficienza dei token misura l’uso dei token da parte del modello, mentre Cadence descrive il prezzo degli agenti come un abbonamento con una quota di consumo inclusa e addebiti per l’uso oltre tale soglia. Le due misure non determinano da sole l’importo della fattura.
Distribuzione e addestramento sui dati del cliente
Cadence descrive tre possibilità di distribuzione: il proprio cloud, cloud pubblici e ambienti on-premises controllati dal cliente. Con il suo strumento di fine-tuning, cioè di ulteriore addestramento, i clienti possono adattare i modelli ai propri dati, progetti e flussi di lavoro. Questa fase può svolgersi anche sulle GPU e sulla rete del cliente.
Cadence ha inoltre detto che sta lavorando con NVIDIA a un’integrazione della OpenShell Reference Architecture per la sicurezza degli agenti.
Accesso anticipato previsto nel Q4 2026
Cadence prevede di mettere i primi modelli a disposizione di clienti selezionati in accesso anticipato nel Q4 2026. L’azienda descrive per gli agenti un abbonamento con una quota di consumo e costi aggiuntivi per l’utilizzo che supera la soglia inclusa.
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