文 | 半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫
超過(guò)50%的先進(jìn)芯片設(shè)計(jì)正在借助人工智能實(shí)現(xiàn)。
芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域已迎來(lái)變革性的里程碑，這標(biāo)志著半導(dǎo)體構(gòu)思、開(kāi)發(fā)和市場(chǎng)化進(jìn)程的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
人工智能工具最初是電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化 (EDA) 領(lǐng)域的利基解決方案，如今已成為先進(jìn)芯片設(shè)計(jì)中不可或缺的一部分。Technalysis的 Bob O'Donnell 在最近的一篇文章中指出，曾經(jīng)的實(shí)驗(yàn)前沿如今已跨越關(guān)鍵門檻，超過(guò) 50% 的先進(jìn)芯片設(shè)計(jì)（28 納米及以下工藝節(jié)點(diǎn)）正在借助人工智能實(shí)現(xiàn)。人工智能驅(qū)動(dòng)的芯片設(shè)計(jì)時(shí)代已不再遙不可及，而是成為新的常態(tài)。
了解芯片設(shè)計(jì)中的人工智能拐點(diǎn)
拐點(diǎn)代表著發(fā)展軌跡的重大轉(zhuǎn)變，而對(duì)于半導(dǎo)體行業(yè)而言，這一時(shí)刻在2025年第一季度到來(lái)。Cadence報(bào)告稱，已有超過(guò)1000家客戶使用其AI驅(qū)動(dòng)的芯片實(shí)現(xiàn)平臺(tái)Cadence Cerebrus成功完成了28納米及以下工藝的流片。將這些成果與其他供應(yīng)商披露的流片數(shù)據(jù)匯總，并以季度增量進(jìn)行分析，這些成果標(biāo)志著一種普遍采用的轉(zhuǎn)變，即AI主導(dǎo)的方法正在成為先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)上半導(dǎo)體創(chuàng)新的基石。
但為什么這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)意義重大？從歷史上看，芯片設(shè)計(jì)一直是一個(gè)由復(fù)雜的計(jì)算、持續(xù)的迭代和關(guān)鍵的上市時(shí)間所主導(dǎo)的領(lǐng)域。芯片架構(gòu)日益復(fù)雜，尤其是隨著數(shù)據(jù)中心和邊緣計(jì)算領(lǐng)域人工智能的興起，使得手動(dòng)和傳統(tǒng)方法難以為繼。人工智能驅(qū)動(dòng)的芯片設(shè)計(jì)已成為一種必需，它并非只是提供循序漸進(jìn)的輔助，而是從根本上重新定義所涉及的工作流程。
人工智能對(duì)芯片設(shè)計(jì)的影響
人工智能對(duì)芯片設(shè)計(jì)的革命是多方面的。利用人工智能工具的公司正在顯著提升芯片質(zhì)量、性能和上市時(shí)間。例如，在 CadenceLIVE 2023 大會(huì)上，一家領(lǐng)先的智能、互聯(lián)和安全嵌入式控制半導(dǎo)體供應(yīng)商報(bào)告稱，其生產(chǎn)效率提高了十倍，將先進(jìn)的 6nm 網(wǎng)絡(luò)芯片設(shè)計(jì)流片時(shí)間從六周縮短至僅兩周。同樣，他們?cè)谕患夹g(shù)節(jié)點(diǎn)上的 CPU 設(shè)計(jì)流程也從五周縮短至僅十二天。
這些效率突破不僅節(jié)省時(shí)間，還能轉(zhuǎn)化為更高的投資回報(bào)率。將項(xiàng)目周期縮短數(shù)周，可以提升公司的競(jìng)爭(zhēng)力和決策敏捷性。生產(chǎn)力通?？商嵘?到10倍，使組織能夠完成更多項(xiàng)目，探索更多設(shè)計(jì)方案，并推出優(yōu)化的解決方案。最終，這相當(dāng)于更快的創(chuàng)新周期、更高性能的半導(dǎo)體，以及更快地交付關(guān)鍵的AI應(yīng)用，例如生成式AI、高性能計(jì)算和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。
除了生產(chǎn)力之外，AI 驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)工具還能提升首次流片成功率。這一點(diǎn)至關(guān)重要，因?yàn)殄e(cuò)誤不僅會(huì)延誤項(xiàng)目，甚至?xí)蛊鋸氐酌撥?。AI 算法可以及早發(fā)現(xiàn)效率低下和設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，從而幫助緩解那些在制造階段后期才會(huì)出現(xiàn)的問(wèn)題。
對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)的影響
對(duì)于半導(dǎo)體行業(yè)而言，這個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)預(yù)示著一個(gè)前所未有的充滿可能性的時(shí)代。如今，大型超大規(guī)模廠商和設(shè)備巨頭正在爭(zhēng)奪定制芯片開(kāi)發(fā)的主導(dǎo)地位。全球精英芯片設(shè)計(jì)師的稀缺一直是制約其發(fā)展的一大瓶頸。而人工智能則發(fā)揮著民主化的作用，賦能小型團(tuán)隊(duì)、經(jīng)驗(yàn)不足的設(shè)計(jì)師，甚至傳統(tǒng)半導(dǎo)體領(lǐng)域以外的組織，使其能夠開(kāi)發(fā)具有尖端功能的自主芯片。
這一轉(zhuǎn)變也使業(yè)界得以解決一個(gè)由來(lái)已久的難題：大規(guī)模創(chuàng)建高度定制的設(shè)計(jì)。過(guò)去，定制芯片常常被認(rèn)為過(guò)于昂貴或耗時(shí)。如今，AI支持的工作流程使多樣化、特定應(yīng)用的設(shè)計(jì)成為可能，而無(wú)需承擔(dān)過(guò)高的成本或資源需求。
半導(dǎo)體先驅(qū)和行業(yè)領(lǐng)袖正越來(lái)越多地采用人工智能驅(qū)動(dòng)的方法，開(kāi)發(fā)旨在驅(qū)動(dòng)人工智能應(yīng)用的下一代芯片。這種由人工智能設(shè)計(jì)人工智能放大器的良性循環(huán)，正在推動(dòng)該領(lǐng)域的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，并引發(fā)了人們的預(yù)測(cè)：到 2029 年，半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模將擴(kuò)大至 1 萬(wàn)億美元，而生成式人工智能和高性能計(jì)算將成為主要的加速器。
人工智能在芯片設(shè)計(jì)中的投資回報(bào)率
人工智能在芯片設(shè)計(jì)中的價(jià)值正變得至關(guān)重要。縮短上市時(shí)間并提升芯片性能如今已成為一項(xiàng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。無(wú)論是在先進(jìn)節(jié)點(diǎn)項(xiàng)目上節(jié)省兩個(gè)月時(shí)間，還是在特定芯片模塊上實(shí)現(xiàn)顯著的性能提升，這些工具帶來(lái)的財(cái)務(wù)和戰(zhàn)略價(jià)值都凸顯了它們的必要性。
與其他尋求財(cái)務(wù)效益的人工智能應(yīng)用不同，芯片設(shè)計(jì)是一個(gè)實(shí)實(shí)在在的成功案例。例如，將設(shè)計(jì)周期從八個(gè)月縮短至六個(gè)月，不僅能帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益，還能引領(lǐng)產(chǎn)品趨勢(shì)。能夠以更快的速度、更低的風(fēng)險(xiǎn)交付高性能處理器，正是這種切實(shí)的益處，最終促成芯片的廣泛應(yīng)用。
芯片設(shè)計(jì)中的人工智能下一步將如何發(fā)展？
AI 在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，意義深遠(yuǎn)。AI 方法論正在從芯片優(yōu)化擴(kuò)展到系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)和分析。例如，Agentic AI 有望進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)工作流程自動(dòng)化，釋放新的效率，使工程師能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r(jià)值的任務(wù)。
與此同時(shí)，諸如代理人工智能 (Agentic AI) 之類的技術(shù)正被設(shè)計(jì)用于支持基礎(chǔ)設(shè)施人工智能、物理人工智能和科學(xué)人工智能領(lǐng)域的突破性舉措。這些進(jìn)步將重新定義從藥物研發(fā)到下一代現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)等領(lǐng)域。同樣重要的是，人工智能平臺(tái)的演進(jìn)將使我們能夠?yàn)槿碌膽?yīng)用設(shè)計(jì)芯片，尤其是在能源受限的環(huán)境中。
展望未來(lái)，可以預(yù)期，人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)將迎來(lái)廣泛應(yīng)用，并延續(xù)芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的發(fā)展勢(shì)頭。從自供電物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備到人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人，定制芯片的普及將推動(dòng)無(wú)數(shù)行業(yè)的創(chuàng)新。
半導(dǎo)體行業(yè)正在開(kāi)啟一個(gè)嶄新的篇章，人工智能不再只是輔助工具，而是創(chuàng)新的核心支柱。芯片設(shè)計(jì)中的人工智能拐點(diǎn)不僅在于加快流程或降低成本，更在于重新定義一切皆有可能。隨著我們不斷進(jìn)步，人工智能、芯片設(shè)計(jì)和系統(tǒng)級(jí)工程之間的界限將逐漸模糊，從而形成技術(shù)進(jìn)步的良性循環(huán)，推動(dòng)下一波數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
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