GPT-6 Astra 모델의 최신 릴리스를 통해 OpenAI는 제안된 회로도에서 KiCad에서 완전한 보드를 설계하고 이론적으로 생산에 보낼 수 있는 완전히 라우팅된 PCB를 출력할 수 있다고 분명히 주장했습니다. 물론 이것은 대부분의 자동 라우팅 도구와 같이 엄격하게 통제된 조건에서 작동하는 재미있는 파티 트릭인지 아니면 그 이상의 기능이 있는지에 대한 질문을 던집니다. 에서 최근에 [EEBench] 블로그 게시물, OpenAI의 주장이 시험대에 오르고 있습니다.
2024년에 우리는 LLM이 회로도부터 시작하여 회로 기판 설계를 어떻게 시작했는지 살펴보았습니다. 결론은 모든 것을 손으로 할 수 있다는 것입니다. 여기에서 진행 상황을 따르세요. [EEBench] 소위 AI 에이전트가 유용한 하드웨어 엔지니어링 작업을 수행하는 데 얼마나 효과적인지 테스트하는 전기 엔지니어링 에이전트 벤치마크입니다. 그들의 방법론이 이미 명확해졌듯이 인쇄된 PCB를 만들고 회로를 라우팅하는 것은 많은 단계 중 하나일 뿐입니다.
따라서 GPT-6 Astra는 벤치마크에서 69.3%(+/- 10%)를 기록합니다. 이는 Claude Opus 5와 거의 동일한 수준이지만 더 저렴하고 빠릅니다. 다음과 같이 말해야합니다 [EEBench] 그 뒤에 있는 개발자가 관리합니다. 아토필이는 AI 에이전트 사용에 중점을 두고 KiCad에서 PCB를 생성하기 위한 코드 기반 시스템입니다.
그럼에도 불구하고, 블로그 게시물에서는 하드웨어 엔지니어가 전표를 받고 다른 직업으로 전향하기까지는 아직 갈 길이 멀다는 점을 분명히 밝혔습니다. 마지막으로, 빠른 PCB 프로토타입을 바이브 코딩하는 것이 좋은 지름길일 수 있지만 일회성 PCB 프로젝트의 경우 대부분의 보드는 모든 문제가 해결되고 여러 독립 엔지니어에 의해 완전히 검증되고 생산에 들어가기 전에 엄격한 테스트를 거치기를 기대합니다.
(위 이미지: OpenAI GPT-6에서 비디오 아스트라 KiCad)
