前言：

中商產(chǎn)業(yè)研究院的分析師預(yù)測，到2025年，中國AI芯片市場的規(guī)模預(yù)計將增長至1530億元，EDA+AI領(lǐng)域仍有廣闊的發(fā)展空間。 

在AI芯片的黃金時代，EDA+AI不僅是技術(shù)工具，更是戰(zhàn)略資源。  

作者 | 方文三

圖片來源 |  網(wǎng) 絡(luò)  

EDA技術(shù)正逐步接近傳統(tǒng)技術(shù)的極限 

隨著芯片規(guī)模的不斷擴(kuò)張，達(dá)到數(shù)十億乃至數(shù)萬億邏輯門的級別，這些傳統(tǒng)方法已難以應(yīng)對日益增長的復(fù)雜性，特別是在架構(gòu)日益異構(gòu)化、開發(fā)周期不斷縮短的當(dāng)下。

這一現(xiàn)狀為新工具和方法的出現(xiàn)提供了機(jī)遇。例如，AI代理可以集成到現(xiàn)有的EDA工具之上。

它并非旨在取代現(xiàn)有的工具鏈，而是通過智能代理來增強(qiáng)功能：從規(guī)格到RTL代碼和測試平臺的生成、波形輸出的解釋、調(diào)試追蹤，以及根據(jù)內(nèi)部代碼庫和命名規(guī)范提供適應(yīng)性建議。

EDA生產(chǎn)力的未來不僅在于更高層次的語言或新的驗證框架，而是在于與工程師協(xié)同工作的AI代理，它能夠提供指導(dǎo)、增強(qiáng)和加速，并具備特定領(lǐng)域的智能。

這不僅僅是自動化處理瑣碎任務(wù)，而是幫助工程師更深入地理解問題、獲取相關(guān)上下文、做出架構(gòu)權(quán)衡決策——更快、更自信。

為了實現(xiàn)萬億門級別的真正可擴(kuò)展性，EDA行業(yè)必須超越腳本和模板，構(gòu)建能夠自主整合代碼庫、歷史設(shè)計和演進(jìn)規(guī)格上下文的智能系統(tǒng)。

EDA細(xì)分領(lǐng)域正經(jīng)歷由AI引發(fā)的深刻變革 

諸如DeepSeek等大型模型的發(fā)展，正逐漸顯現(xiàn)出對EDA行業(yè)的推動作用。

AI技術(shù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠優(yōu)化芯片設(shè)計流程，提升設(shè)計的效率與精確度。

例如，AI算法可應(yīng)用于EDA工具的仿真驗證、布局布線等環(huán)節(jié)，加速設(shè)計進(jìn)程并減少錯誤發(fā)生。

目前，AI技術(shù)與工業(yè)軟件的融合正逐步深入到集成電路設(shè)計、制造、封裝測試等多個環(huán)節(jié)。

在EDA領(lǐng)域，業(yè)界普遍認(rèn)為，EDA與AI之間存在一種互利的雙向賦能關(guān)系。

在集成電路設(shè)計生產(chǎn)過程中，EDA工具集成AI算法后，能夠更加智能地處理復(fù)雜數(shù)據(jù)、優(yōu)化布局布線、加速仿真驗證等環(huán)節(jié)。

同時，EDA工具通過提供高精度、高效率的設(shè)計方案，有助于AI芯片在算力、能效比等關(guān)鍵性能指標(biāo)上的提升。

在應(yīng)用場景持續(xù)創(chuàng)新與演變的背景下，AI大模型已經(jīng)實現(xiàn)了從[基礎(chǔ)能力]到[通用能力]再到[行業(yè)能力]的持續(xù)演進(jìn)。

與此同時，以機(jī)器人和智能網(wǎng)聯(lián)汽車為代表的智能設(shè)備亦在不斷進(jìn)步，新質(zhì)生產(chǎn)力的潛能正在加速釋放。

據(jù)專家預(yù)測，AI大模型將在超過半數(shù)的行業(yè)核心場景中實現(xiàn)應(yīng)用落地，預(yù)計到2030年，全球AI計算能力的需求將增長超過500倍。

當(dāng)前，智能計算芯片的需求特征日益表現(xiàn)為對高性能計算、高精度計算、高能效比、高內(nèi)存帶寬以及高互聯(lián)總線帶寬的追求，同時在大規(guī)模設(shè)計和先進(jìn)封裝技術(shù)方面也提出了更高要求。

為了應(yīng)對技術(shù)分叉帶來的挑戰(zhàn)，并突破算力、存儲、能耗、互聯(lián)等方面的限制。

芯片產(chǎn)業(yè)的整個鏈條，特別是基礎(chǔ)工具EDA和IP的自主研發(fā)及本土化發(fā)展路徑，已成為不可或缺的途徑。

AI在EDA領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸顯現(xiàn)，為芯片設(shè)計帶來了新的突破。

AI技術(shù)能夠應(yīng)用于電路優(yōu)化、故障診斷、布局布線等環(huán)節(jié)，從而提高設(shè)計質(zhì)量并縮短研發(fā)周期。

一些先進(jìn)的EDA工具已經(jīng)開始運用深度學(xué)習(xí)算法來預(yù)測電路性能，協(xié)助設(shè)計師更快地尋找到最佳設(shè)計方案。

通過學(xué)習(xí)大量歷史設(shè)計數(shù)據(jù)，AI能夠自動生成更優(yōu)化的電路布局，減少人工設(shè)計的工作量和錯誤率。

此外，開源EDA工具的發(fā)展也為市場注入了新的活力。

隨著OpenROAD、Yosys等開源項目的日益成熟，為設(shè)計人員提供了更加豐富的選擇。

根據(jù)市場分析數(shù)據(jù)，預(yù)計到2023年，全球開源EDA工具的市場規(guī)模將達(dá)到1億美元，并且預(yù)計在2025年這一數(shù)字將翻倍。

開源EDA工具的興起不僅降低了設(shè)計的門檻，還推動了全球EDA技術(shù)的創(chuàng)新進(jìn)程。

例如，谷歌推出的TensorFlow Lite for EDA項目，該計劃利用AI技術(shù)來加速芯片設(shè)計流程，為開源EDA工具的發(fā)展指明了新的方向。

開源社區(qū)的協(xié)作模式促進(jìn)了全球開發(fā)者共同參與EDA工具的開發(fā)與優(yōu)化，從而加速了技術(shù)進(jìn)步的步伐。

全球EDA頭部企業(yè)已著手布局AI

在與瑞薩電子的緊密合作下，Cadence Design成功開發(fā)出一套基于AI的解決方案。

該方案集成了Cadence的Verisium Platform和Xcelium ML App。

借助Xcelium App中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，瑞薩電子的驗證團(tuán)隊得以生成更為精簡的回歸結(jié)果。

Verisium AI驅(qū)動的應(yīng)用顯著提升了瑞薩電子的整體調(diào)試效率，達(dá)到原先的六倍，并有效縮短了驗證周期。

新思科技推出了名為Synopsys.ai的工具，該工具通過對話智能的方式，集成了協(xié)作、生成和自主等多重功能。

得益于LLM的支持，Synopsys.ai的生成式AI功能既可以在本地環(huán)境中使用，也能夠部署到云環(huán)境中。

在西門子的EDA解決方案中，AI技術(shù)主要應(yīng)用于三個關(guān)鍵領(lǐng)域：核心技術(shù)、流程優(yōu)化以及提供可擴(kuò)展的開放平臺。

例如，在設(shè)計方面，AI能夠深入分析并幫助識別問題的根本原因，同時還能預(yù)防未來可能出現(xiàn)的潛在問題。

在實現(xiàn)自動化以及驗證AI得出的結(jié)果方面，這些能力至關(guān)重要。

至2024年末，西門子以106億美元收購了EDA公司Altair。

西門子的在線數(shù)字平臺Xcelerator與Altair的結(jié)合[將構(gòu)建起全球最完整的AI設(shè)計和仿真產(chǎn)品組合]。

AI助力國內(nèi)EDA企業(yè)增強(qiáng)競爭力及市場份額

隨著AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，對高性能計算能力的需求日益增長，EDA軟件作為提升算法效率的重要輔助工具，其重要性愈發(fā)凸顯。

在這一背景下，EDA企業(yè)的戰(zhàn)略布局正發(fā)生轉(zhuǎn)變，全球EDA領(lǐng)域的企業(yè)已開始展現(xiàn)出這一趨勢。

今年2月，廣立微宣布其SemiMind平臺已集成DeepSeek，實現(xiàn)了三項核心功能：

整合行業(yè)專業(yè)知識與大量工藝數(shù)據(jù)，構(gòu)建專業(yè)領(lǐng)域知識庫；

支持用戶通過低代碼/無代碼方式，迅速構(gòu)建定制化功能模塊；

智能化升級數(shù)據(jù)分析軟件平臺，提供個性化推薦、自動化流程管理以及實時數(shù)據(jù)分析。

2月，國產(chǎn)FPGA芯片設(shè)計EDA軟件億靈思（eLinx）宣布與DeepSeek集成，支持快速生成FPGA功能模塊、精確識別代碼語法和邏輯錯誤、提升代碼性能等三大主要功能。

技術(shù)發(fā)展趨勢表明，云計算、AI與EDA的融合，已成為當(dāng)前EDA技術(shù)發(fā)展的重要趨勢。

眾多EDA廠商紛紛推出基于云的解決方案，旨在降低用戶成本并提升設(shè)計效率。

在國內(nèi)企業(yè)方面，華大九天開發(fā)了ICExplorer-XTop®時序功耗優(yōu)化工具、Empyrean Skipper®版圖集成與分析工具，以滿足AI芯片設(shè)計的特定需求。

廣立微推出的INFINITY-AI系統(tǒng)，是一個面向半導(dǎo)體制造業(yè)的開放式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。

其涵蓋了自動缺陷分類（ADC）、晶圓圖缺陷模式分析（WPA）等應(yīng)用，支持用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、評估和部署的一鍵式操作。

芯和半導(dǎo)體的3DIC Chiplet解決方案，為Chiplet設(shè)計提供了包括3DIC設(shè)計、SI/PI/多物理場分析在內(nèi)的完整解決方案。

該平臺采用AI驅(qū)動的網(wǎng)格剖分技術(shù)，云計算加載的分布式并行計算能力，以及支持裸芯片、中介層和基板的聯(lián)合仿真引擎技術(shù)。

芯華章提供了AI芯片驗證調(diào)試解決方案，以提升AI芯片驗證的效率。其形式化驗證工具GalaxFV可與仿真技術(shù)結(jié)合，加速AI驗證覆蓋率的收斂；

智能場景驗證工具GalaxPSS能夠利用場景建模自動生成跨平臺、可復(fù)用、智能化自回歸的測試激勵；

數(shù)字驗證調(diào)試系統(tǒng)Fusion Debug則貫穿所有工具，提供了跨平臺的高效調(diào)試解決方案。

生成式AI能否深入整合EDA流程是關(guān)鍵 

在EDA行業(yè)中，AI的應(yīng)用更多是基于現(xiàn)有工具的改進(jìn)，而非完全替代設(shè)計者。

生成式AI需要數(shù)據(jù)驅(qū)動，但EDA領(lǐng)域的商業(yè)環(huán)境阻礙了數(shù)據(jù)的自由流動。

目前，生成式AI在EDA行業(yè)的主要應(yīng)用集中在設(shè)計資產(chǎn)的自動生成上。

PCB設(shè)計是一個既耗時又復(fù)雜的流程，而生成式AI正試圖在這一環(huán)節(jié)中找到突破點。

工程師通常需要從產(chǎn)品規(guī)格中提取信息，然后生成符號、3D模型等設(shè)計資產(chǎn)。

如果這些工作能夠由AI完成，產(chǎn)品上市時間將顯著縮短。

EDA行業(yè)的數(shù)據(jù)類型具有多樣性，既包括傳統(tǒng)的文本信息，也涵蓋了大量復(fù)雜的圖形數(shù)據(jù)。

如何處理這些多模態(tài)數(shù)據(jù)，是生成式AI能否更深入整合EDA流程的關(guān)鍵。

值得留意的是，EDA行業(yè)與生成式AI之間存在著獨特的矛盾。

EDA是一個對數(shù)據(jù)極為敏感的領(lǐng)域，許多半導(dǎo)體公司對其設(shè)計和驗證數(shù)據(jù)采取了嚴(yán)格的保密措施，這種特性限制了AI的發(fā)展。

今年，在國際技術(shù)封鎖與市場需求快速迭代的雙重壓力下，國內(nèi)EDA行業(yè)呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變。

傳統(tǒng)企業(yè)加速技術(shù)棧的升級與產(chǎn)業(yè)整合，新興企業(yè)則在AI驅(qū)動設(shè)計、云原生EDA等領(lǐng)域開拓新的戰(zhàn)場。

AI正在深刻地改變EDA行業(yè)。由于EDA行業(yè)對精確度的要求極高，相應(yīng)的試錯成本也非常高。

沒有大量的行業(yè)數(shù)據(jù)積累，就無法提供可靠的支持。因此，EDA與AI結(jié)合的商業(yè)化道路仍需時日。

結(jié)尾： 

盡管所有EDA企業(yè)都在努力探索AI技術(shù)，并嘗試?yán)�用AI技術(shù)解決實際問題，但AI技術(shù)對EDA工具的革新作用尚未達(dá)到顛覆性的程度。

面對國際巨頭在生態(tài)系統(tǒng)方面的優(yōu)勢，國內(nèi)EDA廠商正通過采納AI技術(shù)與市場緊密相連的策略，努力在全球半導(dǎo)體設(shè)計工具市場中占據(jù)一席之地。

然而，這場戰(zhàn)役遠(yuǎn)未結(jié)束，未來三年可能成為檢驗國產(chǎn)EDA企業(yè)差異化戰(zhàn)略成效的關(guān)鍵時期。

部分資料參考：科創(chuàng)板日報：《獨角獸芯華章：AI成為下一代EDA突破口》，e公司：《國內(nèi)EDA并購整合潮涌！助力企業(yè)打造全譜系全流程能力》，全球半導(dǎo)體觀察：《國產(chǎn)EDA，未來之路？》，光明網(wǎng)：《合見工軟：AI算力時代的中國EDA新質(zhì)生產(chǎn)力突圍樣本》，芯流科技評論：《AI芯片設(shè)計的隱形戰(zhàn)場，國產(chǎn)EDA正經(jīng)歷新一輪[爆改]》，中國電子報：《AI來襲，EDA如何進(jìn)化？》，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫：《DeepSeek能否爆改EDA？那些改變的與不變的》，坤少說：《專訪：Cadence、Siemens、Keysight等行業(yè)領(lǐng)袖共話生成式AI對EDA的變革》

       原文標(biāo)題 : AI芯天下丨分析丨AI改變EDA行業(yè)的規(guī)則，三大巨頭會重新洗牌？