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title: "OpenAI weitet Codex auf Chipdesign und Hardware-Verifikation aus"
description: "OpenAI setzt seinen Codex-Agenten in der Halbleiterentwicklung ein und meldet Zeiteinsparungen bei der Chip-Verifikation sowie ein Tape-out seines Inferenz-Chips Jalapeño nach neun Monaten."
author: "Blockblatt Redaktion"
published: "2026-11-03T20:54:19.571Z"
updated: "2026-11-03T20:54:19.572Z"
category: "KI"
language: "de"
content_type: "editorial"
canonical: "https://blockblatt.com/artikel/openai-weitet-codex-auf-chipdesign-und-hardware-verifikation-aus"
tags: ["OpenAI", "Codex", "Künstliche Intelligenz", "Halbleiter", "Nvidia", "Hardware"]
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# OpenAI weitet Codex auf Chipdesign und Hardware-Verifikation aus

> Redaktioneller Inhalt von Blockblatt.

OpenAI setzt seinen Codex-Agenten in der Halbleiterentwicklung ein und meldet Zeiteinsparungen bei der Chip-Verifikation sowie ein Tape-out seines Inferenz-Chips Jalapeño nach neun Monaten.

OpenAI weitet seine KI-Tools über die reine Code-Generierung und alltägliche Software-Aufgaben hinaus aus und bringt Codex sowie ChatGPT in die Hardware-Entwicklung und das Halbleiterdesign. In einer Ankündigung auf X erklärte das Unternehmen, dass die Modelle Ingenieure nun aktiv beim Entwurf und Testen von Chips unterstützen.

Der Vorstoß in den Hardware-Bereich folgt auf Software-Einsätze, bei denen sich OpenAI vollständig auf seine eigenen Agenten stützte. Das Unternehmen nutzte Codex-Agenten, um eine Software-Beta mit rund 1 Million Zeilen Code und mehr als 1.500 gemergten Pull-Requests zu erstellen, und berichtete von einer geschätzt zehnfachen Verkürzung der Entwicklungszeit im Vergleich zum manuellen Schreiben.

Auch externe Partner verzeichnen ähnliche Effizienzgewinne. NVIDIA meldete eine zehnfache Beschleunigung seiner gesamten End-to-End-Workflows für maschinelles Lernen durch den Einsatz von Codex auf Basis von GPT-5.5.

Der Schritt in Richtung Hardware liefert bemerkenswerte Kennzahlen aus Halbleitertests. Ein namentlich nicht genannter großer Halbleiterkunde erzielte eine Zeitersparnis von rund 48 % bei der gezielten Testgenerierung – einer spezifischen Phase innerhalb der Chip-Verifikation, in der Ingenieure gezielte Szenarien erstellen, um bestimmte Verhaltensweisen zu prüfen.

Die Verifikation ist häufig der größte Engpass in der Halbleiterproduktion und nimmt etwa 70 % des gesamten Projektaufwands in Anspruch, um sicherzustellen, dass Designs ordnungsgemäß funktionieren, bevor sie in die Fertigung gehen. Auch wenn sich die Verbesserung von 48 % lediglich auf die gezielte Testgenerierung und nicht auf die gesamte Pipeline bezieht, wirkt sich die Zeitersparnis bei der Verifikation unmittelbar auf die Produktionszyklen aus.

OpenAI hob zudem seinen KI-Inferenzchip Jalapeño hervor, der für die Ausführung vortrainierter Modelle statt für deren Training konzipiert ist. In Zusammenarbeit mit Broadcom und Codex brachte OpenAI Jalapeño in neun Monaten zum Tape-out – der finalen Phase, in der die Designs an die Fertigung übergeben werden.

Codex hat sich durch mehrere Updates im Laufe des Jahres 2026 weiterentwickelt, neuere GPT-Iterationen integriert und längere autonome Sitzungen ermöglicht. Vereinbarungen mit Unternehmen wie Synopsys haben Codex direkt in spezialisierte Hardware-Designumgebungen integriert, anstatt ihn auf Standard-Code-Editoren zu beschränken.

Die Zahlen sind jedoch mit Vorbehalt zu betrachten. Die meisten Daten stammen von OpenAI selbst, von kommerziellen Partnern oder einem nicht identifizierten Kunden, während OpenAI gleichzeitig als KI-Anbieter und als Kunde auftritt, der seine eigenen Chips entwickelt.

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Veröffentlicht von Blockblatt. Originalfassung: https://blockblatt.com/artikel/openai-weitet-codex-auf-chipdesign-und-hardware-verifikation-aus