С выходом модели GPT-6 Astra компания OpenAI прямо заявила, что та способна проектировать законченные печатные платы в KiCad: на входе — готовая схема, на выходе — полностью разведённая плата, которую теоретически можно отправлять в производство. Разумеется, это порождает вопрос: перед нами эффектный трюк, работающий в строго тепличных условиях, как большинство автотрассировщиков, или всё-таки нечто большее? Свежая проверка независимым инженерным бенчмарком даёт первые ответы.
Ещё в 2024 году проводились подобные проверки того, как языковые модели справляются с проектированием плат начиная со схемы. Вывод тогда был однозначным: проще сделать всё вручную. Теперь прогресс отслеживает EEBench — бенчмарк для агентов в области электротехники, оценивающий, насколько эффективно так называемые ИИ-агенты выполняют полезную инженерную работу с «железом». Уже из самой методологии ясно, что создание собранной и разведённой платы по схеме — лишь один шаг из множества.
По итогам проверки GPT-6 Astra набирает 69,3 процента с погрешностью около 10 процентов — примерно в той же зоне, что и Claude Opus 5, но дешевле и быстрее. Здесь важна оговорка: EEBench ведут разработчики Atopile — системы описания печатных плат кодом для KiCad, изначально ориентированной в том числе на работу таких агентов. Это не отменяет ценности замеров, но заинтересованность авторов бенчмарка учитывать стоит.
Полезно понимать и в чём принципиальная сложность задачи. Трассировка платы — это не только соединение выводов проводниками: нужно выдержать импедансы высокоскоростных линий, развести питание и земляные полигоны без разрывов обратного тока, учесть тепловыделение, электромагнитную совместимость и технологические ограничения конкретного производства. Автотрассировщики существуют десятилетиями и именно на этих требованиях традиционно и спотыкаются — результат формально соединён, но непригоден к выпуску.
Несмотря на прогресс, в отчёте прямо говорится: до момента, когда инженеры по «железу» получат уведомления об увольнении и начнут осваивать новую профессию, ещё очень далеко. Быстро набросать прототипную плату «на вайбах» действительно может оказаться удобным сокращением пути, но это касается разовых проектов. От большинства плат ожидают, что они отработают все граничные случаи, пройдут независимую проверку у нескольких инженеров и выдержат строгие испытания — и только после этого запускаются в серию.
Практический вывод для читателя такой: как ускоритель черновой работы и генератор первого приближения подобные инструменты уже приносят пользу. А вот доверять им ответственность за плату, которая пойдёт в тираж, пока нет никаких оснований — и цифра в 69,3 процента на бенчмарке это скорее подтверждает, чем опровергает.
