在芯片设计流程中，验证环节通常耗时最长、成本最高，而调试（Debug）则占据了验证工程师70%以上的工作时间。传统模式下，工程师需手动分析每晚回归测试（Regression）产生的海量失败案例，区分设计错误与测试缺陷，这种重复劳动严重依赖少数核心专家的经验，成为项目进度的主要瓶颈。

Bronco AI的解决方案基于生成式AI技术，构建能够实时介入仿真失败的智能体。当芯片仿真出现故障时，AI会立即启动调查，综合解析波形数据、运行日志、寄存器传输级（RTL）代码、通用验证方法学（UVM）验证框架及设计规范，自动定位问题根源。该技术已在实际芯片项目中验证，覆盖从数字逻辑模块（如数学运算单元）到含复杂片上网络（NoC）的全芯片级测试场景。

与常规AI辅助工具不同，Bronco的技术深度整合了芯片验证的专业知识体系。例如在波形分析环节，系统可自动聚焦关键信号窗口，避免工程师手动切换视图的繁琐操作；在处理大规模设计时，AI能像人类专家一样进行多层抽象推理，识别从系统级性能瓶颈到底层代码缺陷的因果链。这种专业化方向使得其代码辅助和文档理解能力也远超通用模型。

为保障客户数据安全，Bronco采用本地化（On-Premise）部署模式，支持与企业现有的AI基础设施（如私有化ChatGPT）集成。实际部署时，客户通常选择低风险模块先行试点，待验证AI的调试效率提升效果后，再扩展到全项目。公司正进一步开发增强功能，包括支持工程师创建「AI助手集群」并行处理调试任务，以及实现系统级的架构优化建议。

CEO David Zhi LuoZhang的军工AI背景成为技术可靠性的背书。他曾在Shield AI主导研发击败人类顶尖飞行员的空战算法，这些经历转化为Bronco在严苛工业场景下的AI可解释性要求——系统不仅能解决问题，还需清晰反馈决策依据，这对芯片这类容错率极低的领域至关重要。