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      芯片設計,迎來拐點

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      芯片設計,迎來拐點

      人工智能驅動的芯片設計時代已不再遙不可及,而是成為新的常態。

      文 | 半導體產業縱橫

      超過50%的先進芯片設計正在借助人工智能實現。

      芯片設計領域已迎來變革性的里程碑,這標志著半導體構思、開發和市場化進程的轉折點。

      人工智能工具最初是電子設計自動化 (EDA) 領域的利基解決方案,如今已成為先進芯片設計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,曾經的實驗前沿如今已跨越關鍵門檻,超過 50% 的先進芯片設計(28 納米及以下工藝節點)正在借助人工智能實現。人工智能驅動的芯片設計時代已不再遙不可及,而是成為新的常態。

       了解芯片設計中的人工智能拐點

      拐點代表著發展軌跡的重大轉變,而對于半導體行業而言,這一時刻在2025年第一季度到來。Cadence報告稱,已有超過1000家客戶使用其AI驅動的芯片實現平臺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商披露的流片數據匯總,并以季度增量進行分析,這些成果標志著一種普遍采用的轉變,即AI主導的方法正在成為先進技術節點上半導體創新的基石。

      但為什么這個轉折點意義重大?從歷史上看,芯片設計一直是一個由復雜的計算、持續的迭代和關鍵的上市時間所主導的領域。芯片架構日益復雜,尤其是隨著數據中心和邊緣計算領域人工智能的興起,使得手動和傳統方法難以為繼。人工智能驅動的芯片設計已成為一種必需,它并非只是提供循序漸進的輔助,而是從根本上重新定義所涉及的工作流程。

       人工智能對芯片設計的影響

      人工智能對芯片設計的革命是多方面的。利用人工智能工具的公司正在顯著提升芯片質量、性能和上市時間。例如,在 CadenceLIVE 2023 大會上,一家領先的智能、互聯和安全嵌入式控制半導體供應商報告稱,其生產效率提高了十倍,將先進的 6nm 網絡芯片設計流片時間從六周縮短至僅兩周。同樣,他們在同一技術節點上的 CPU 設計流程也從五周縮短至僅十二天。

      這些效率突破不僅節省時間,還能轉化為更高的投資回報率。將項目周期縮短數周,可以提升公司的競爭力和決策敏捷性。生產力通常可提升5到10倍,使組織能夠完成更多項目,探索更多設計方案,并推出優化的解決方案。最終,這相當于更快的創新周期、更高性能的半導體,以及更快地交付關鍵的AI應用,例如生成式AI、高性能計算和數據中心基礎設施。

      除了生產力之外,AI 驅動的設計工具還能提升首次流片成功率。這一點至關重要,因為錯誤不僅會延誤項目,甚至會使其徹底脫軌。AI 算法可以及早發現效率低下和設計風險,從而幫助緩解那些在制造階段后期才會出現的問題。

       對半導體行業的影響

      對于半導體行業而言,這個由人工智能驅動的轉折點預示著一個前所未有的充滿可能性的時代。如今,大型超大規模廠商和設備巨頭正在爭奪定制芯片開發的主導地位。全球精英芯片設計師的稀缺一直是制約其發展的一大瓶頸。而人工智能則發揮著民主化的作用,賦能小型團隊、經驗不足的設計師,甚至傳統半導體領域以外的組織,使其能夠開發具有尖端功能的自主芯片。

      這一轉變也使業界得以解決一個由來已久的難題:大規模創建高度定制的設計。過去,定制芯片常常被認為過于昂貴或耗時。如今,AI支持的工作流程使多樣化、特定應用的設計成為可能,而無需承擔過高的成本或資源需求。

      半導體先驅和行業領袖正越來越多地采用人工智能驅動的方法,開發旨在驅動人工智能應用的下一代芯片。這種由人工智能設計人工智能放大器的良性循環,正在推動該領域的指數級增長,并引發了人們的預測:到 2029 年,半導體市場規模將擴大至 1 萬億美元,而生成式人工智能和高性能計算將成為主要的加速器。

       人工智能在芯片設計中的投資回報率

      人工智能在芯片設計中的價值正變得至關重要。縮短上市時間并提升芯片性能如今已成為一項競爭優勢。無論是在先進節點項目上節省兩個月時間,還是在特定芯片模塊上實現顯著的性能提升,這些工具帶來的財務和戰略價值都凸顯了它們的必要性。

      與其他尋求財務效益的人工智能應用不同,芯片設計是一個實實在在的成功案例。例如,將設計周期從八個月縮短至六個月,不僅能帶來經濟效益,還能引領產品趨勢。能夠以更快的速度、更低的風險交付高性能處理器,正是這種切實的益處,最終促成芯片的廣泛應用。

       芯片設計中的人工智能下一步將如何發展?

      AI 在芯片設計領域的應用前景廣闊,意義深遠。AI 方法論正在從芯片優化擴展到系統級設計和分析。例如,Agentic AI 有望進一步實現工作流程自動化,釋放新的效率,使工程師能夠專注于更高價值的任務。

      與此同時,諸如代理人工智能 (Agentic AI) 之類的技術正被設計用于支持基礎設施人工智能、物理人工智能和科學人工智能領域的突破性舉措。這些進步將重新定義從藥物研發到下一代現實系統等領域。同樣重要的是,人工智能平臺的演進將使我們能夠為全新的應用設計芯片,尤其是在能源受限的環境中。

      展望未來,可以預期,人工智能驅動的系統設計將迎來廣泛應用,并延續芯片設計領域的發展勢頭。從自供電物聯網設備到人工智能驅動的機器人,定制芯片的普及將推動無數行業的創新。

      半導體行業正在開啟一個嶄新的篇章,人工智能不再只是輔助工具,而是創新的核心支柱。芯片設計中的人工智能拐點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。隨著我們不斷進步,人工智能、芯片設計和系統級工程之間的界限將逐漸模糊,從而形成技術進步的良性循環,推動下一波數字化轉型。

      *聲明:本文系原作者創作。文章內容系其個人觀點,我方轉載僅為分享與討論,不代表我方贊成或認同,如有異議,請聯系后臺。

      本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

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      芯片設計,迎來拐點

      人工智能驅動的芯片設計時代已不再遙不可及,而是成為新的常態。

      文 | 半導體產業縱橫

      超過50%的先進芯片設計正在借助人工智能實現。

      芯片設計領域已迎來變革性的里程碑,這標志著半導體構思、開發和市場化進程的轉折點。

      人工智能工具最初是電子設計自動化 (EDA) 領域的利基解決方案,如今已成為先進芯片設計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,曾經的實驗前沿如今已跨越關鍵門檻,超過 50% 的先進芯片設計(28 納米及以下工藝節點)正在借助人工智能實現。人工智能驅動的芯片設計時代已不再遙不可及,而是成為新的常態。

       了解芯片設計中的人工智能拐點

      拐點代表著發展軌跡的重大轉變,而對于半導體行業而言,這一時刻在2025年第一季度到來。Cadence報告稱,已有超過1000家客戶使用其AI驅動的芯片實現平臺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商披露的流片數據匯總,并以季度增量進行分析,這些成果標志著一種普遍采用的轉變,即AI主導的方法正在成為先進技術節點上半導體創新的基石。

      但為什么這個轉折點意義重大?從歷史上看,芯片設計一直是一個由復雜的計算、持續的迭代和關鍵的上市時間所主導的領域。芯片架構日益復雜,尤其是隨著數據中心和邊緣計算領域人工智能的興起,使得手動和傳統方法難以為繼。人工智能驅動的芯片設計已成為一種必需,它并非只是提供循序漸進的輔助,而是從根本上重新定義所涉及的工作流程。

       人工智能對芯片設計的影響

      人工智能對芯片設計的革命是多方面的。利用人工智能工具的公司正在顯著提升芯片質量、性能和上市時間。例如,在 CadenceLIVE 2023 大會上,一家領先的智能、互聯和安全嵌入式控制半導體供應商報告稱,其生產效率提高了十倍,將先進的 6nm 網絡芯片設計流片時間從六周縮短至僅兩周。同樣,他們在同一技術節點上的 CPU 設計流程也從五周縮短至僅十二天。

      這些效率突破不僅節省時間,還能轉化為更高的投資回報率。將項目周期縮短數周,可以提升公司的競爭力和決策敏捷性。生產力通常可提升5到10倍,使組織能夠完成更多項目,探索更多設計方案,并推出優化的解決方案。最終,這相當于更快的創新周期、更高性能的半導體,以及更快地交付關鍵的AI應用,例如生成式AI、高性能計算和數據中心基礎設施。

      除了生產力之外,AI 驅動的設計工具還能提升首次流片成功率。這一點至關重要,因為錯誤不僅會延誤項目,甚至會使其徹底脫軌。AI 算法可以及早發現效率低下和設計風險,從而幫助緩解那些在制造階段后期才會出現的問題。

       對半導體行業的影響

      對于半導體行業而言,這個由人工智能驅動的轉折點預示著一個前所未有的充滿可能性的時代。如今,大型超大規模廠商和設備巨頭正在爭奪定制芯片開發的主導地位。全球精英芯片設計師的稀缺一直是制約其發展的一大瓶頸。而人工智能則發揮著民主化的作用,賦能小型團隊、經驗不足的設計師,甚至傳統半導體領域以外的組織,使其能夠開發具有尖端功能的自主芯片。

      這一轉變也使業界得以解決一個由來已久的難題:大規模創建高度定制的設計。過去,定制芯片常常被認為過于昂貴或耗時。如今,AI支持的工作流程使多樣化、特定應用的設計成為可能,而無需承擔過高的成本或資源需求。

      半導體先驅和行業領袖正越來越多地采用人工智能驅動的方法,開發旨在驅動人工智能應用的下一代芯片。這種由人工智能設計人工智能放大器的良性循環,正在推動該領域的指數級增長,并引發了人們的預測:到 2029 年,半導體市場規模將擴大至 1 萬億美元,而生成式人工智能和高性能計算將成為主要的加速器。

       人工智能在芯片設計中的投資回報率

      人工智能在芯片設計中的價值正變得至關重要。縮短上市時間并提升芯片性能如今已成為一項競爭優勢。無論是在先進節點項目上節省兩個月時間,還是在特定芯片模塊上實現顯著的性能提升,這些工具帶來的財務和戰略價值都凸顯了它們的必要性。

      與其他尋求財務效益的人工智能應用不同,芯片設計是一個實實在在的成功案例。例如,將設計周期從八個月縮短至六個月,不僅能帶來經濟效益,還能引領產品趨勢。能夠以更快的速度、更低的風險交付高性能處理器,正是這種切實的益處,最終促成芯片的廣泛應用。

       芯片設計中的人工智能下一步將如何發展?

      AI 在芯片設計領域的應用前景廣闊,意義深遠。AI 方法論正在從芯片優化擴展到系統級設計和分析。例如,Agentic AI 有望進一步實現工作流程自動化,釋放新的效率,使工程師能夠專注于更高價值的任務。

      與此同時,諸如代理人工智能 (Agentic AI) 之類的技術正被設計用于支持基礎設施人工智能、物理人工智能和科學人工智能領域的突破性舉措。這些進步將重新定義從藥物研發到下一代現實系統等領域。同樣重要的是,人工智能平臺的演進將使我們能夠為全新的應用設計芯片,尤其是在能源受限的環境中。

      展望未來,可以預期,人工智能驅動的系統設計將迎來廣泛應用,并延續芯片設計領域的發展勢頭。從自供電物聯網設備到人工智能驅動的機器人,定制芯片的普及將推動無數行業的創新。

      半導體行業正在開啟一個嶄新的篇章,人工智能不再只是輔助工具,而是創新的核心支柱。芯片設計中的人工智能拐點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。隨著我們不斷進步,人工智能、芯片設計和系統級工程之間的界限將逐漸模糊,從而形成技術進步的良性循環,推動下一波數字化轉型。

      *聲明:本文系原作者創作。文章內容系其個人觀點,我方轉載僅為分享與討論,不代表我方贊成或認同,如有異議,請聯系后臺。

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