AI怎么看AI對芯片設計行業(yè)的影響

上周參加了個關于Deepseek對芯片設計行業(yè)影響的會議，大家對于以Deepseek為代表的AI造成的各種影響討論熱烈，并對很多職業(yè)可能被AI取代憂心忡忡。回來之后，我對Deepseek問了四個問題，看看它能不能給我答案。

問題一：AI對芯片設計工程師的技能替代影響有多大？

Deepseek：

AI技術在芯片設計領域的應用正逐步改變工程師的工作模式，但其對技能的替代影響更多體現為工具化輔助和職業(yè)轉型，而非完全取代。以下是綜合分析：

一、AI在芯片設計中的主要應用與效率提升

1. 布局與布線優(yōu)化

AI（如谷歌的AlphaChip）通過強化學習算法，能在數小時內完成傳統(tǒng)需要數月的芯片布局任務，且性能可能優(yōu)于人類專家。例如，谷歌TPU和Nvidia的DREAMPlace工具已實現高效布局，縮短設計周期并降低成本。

2. 驗證與測試自動化

傳統(tǒng)EDA工具結合AI（如Synopsys的DSO.ai）可自動生成測試向量、優(yōu)化時序分析，減少驗證時間并提高準確性。數據顯示，部分工具可降低15%的功耗，并加速設計流程3-5倍。

3. 代碼生成與輔助設計

大語言模型（如GitHub Copilot）可輔助編寫RTL代碼，減少基礎編碼錯誤，提升效率。未來可能通過自然語言指令生成初步代碼框架。

二、對工程師技能需求的轉型

1. 重復性任務的替代

- 低技能任務轉移：布局布線、基礎驗證等重復性工作逐漸由AI接管，工程師需轉向更高階任務（如架構設計、約束設定和結果驗證）。

- 效率提升：AI將設計周期從“月級”壓縮到“分鐘級”，工程師需適應快速迭代的設計流程。

2. 新技能需求

- AI工具操作與調優(yōu)：工程師需掌握AI工具的輸入約束設定、模型微調及數據管理，例如利用歷史設計數據訓練專用模型。

- 跨領域協(xié)作：AI推動芯片設計與軟件優(yōu)化的深度融合，工程師需理解系統(tǒng)級功耗平衡、算法與硬件的協(xié)同優(yōu)化。

3. 創(chuàng)新與復雜問題解決

AI無法替代工程師在架構創(chuàng)新、倫理決策（如安全與成本平衡）及復雜問題動態(tài)調整中的核心作用。例如，芯片設計中的微架構優(yōu)化仍需人類經驗判斷。

三、局限性及人機協(xié)作的必要性

1. 數據依賴與領域限制

AI訓練需大量高質量數據，但芯片設計數據多為企業(yè)私有，跨領域遷移難度大。例如，高文院士指出，國內EDA公司因數據積累不足，AI應用仍面臨挑戰(zhàn)。

2. 動態(tài)性與創(chuàng)新瓶頸

AI在解決模糊需求（如“在地性”調整）和創(chuàng)造性設計（如光子芯片架構）時表現有限，需依賴工程師的經驗和直覺。

3. 倫理與安全考量

芯片設計涉及安全認證、法規(guī)合規(guī)等，需工程師綜合判斷，AI無法獨立承擔此類責任。

四、行業(yè)趨勢與職業(yè)前景

1. 崗位轉型而非消失

歷史經驗表明，EDA工具的每次升級（如90年代合成技術）均推動工程師轉向更高階任務，AI時代將催生更多“AI優(yōu)化工程師”和系統(tǒng)架構師崗位。

2. 初創(chuàng)企業(yè)與技術民主化

AI降低設計門檻，使中小企業(yè)和初創(chuàng)公司也能參與復雜芯片開發(fā)，推動行業(yè)創(chuàng)新。

結論

AI對芯片設計工程師的技能替代主要體現在自動化工具對重復性任務的接管，但工程師的核心價值轉向創(chuàng)新決策、跨領域協(xié)作與復雜問題解決。未來，人機協(xié)同模式將成為主流，工程師需持續(xù)學習AI工具操作、系統(tǒng)級設計及數據管理技能，以應對技術變革帶來的挑戰(zhàn)與機遇。

我：

這個回答還是令人欣慰的，AI體現出了一定的人文關懷，盡管我知道前途不一定如它所說的這么樂觀。

問題二：AI對于開源芯片 IP的理解會不會導致芯原微電子這類 IP授權公司的商業(yè)模式崩塌？

Deepseek:

AI技術的發(fā)展和開源芯片IP的興起確實對傳統(tǒng)IP授權企業(yè)構成一定挑戰(zhàn)，但結合芯原微電子（以下簡稱“芯原”）的業(yè)務模式、技術布局及行業(yè)趨勢來看，其商業(yè)模式崩塌的可能性較低。以下從多個角度綜合分析：

一、AI與開源IP的挑戰(zhàn)及其局限性

1. 開源IP的生態(tài)尚未成熟

盡管RISC-V等開源架構降低了芯片設計的門檻，但其生態(tài)成熟度與傳統(tǒng)商用IP仍有差距。芯原的IP庫覆蓋GPU、NPU、VPU等多種處理器IP，且在車規(guī)認證、高性能計算等領域具備技術壁壘，這些是開源社區(qū)短期內難以復制的。例如，芯原的NPU IP已應用于82家客戶的142款芯片，覆蓋從汽車到服務器的多個場景，而開源IP往往缺乏此類實際落地的驗證。

2. AI設計工具的局限性

AI雖能加速芯片設計（如谷歌AlphaChip的布局優(yōu)化），但其輸出仍需工程師驗證和調優(yōu)，尤其在功能安全、可靠性要求高的領域（如汽車電子）仍需人類經驗主導。芯原的設計流程已通過ISO 26262認證，其IP在車載芯片中的廣泛應用依賴長期的行業(yè)積累，AI工具難以完全替代此類復雜場景的需求。

3. 開源IP與商用IP的互補性

開源IP更適合中小企業(yè)的低成本試錯，而芯原的SiPaaS模式（芯片設計平臺即服務）提供“IP+設計服務”的一站式解決方案，客戶可快速集成已驗證的IP并降低研發(fā)風險。例如，芯原的Chiplet技術已幫助客戶實現高性能計算芯片的2.5D封裝，這種能力是開源社區(qū)難以提供的。

二、芯原商業(yè)模式的抗風險能力

1. 多元化業(yè)務布局

芯原不僅依賴IP授權，還通過芯片定制服務（設計+量產）和系統(tǒng)平臺解決方案拓展收入。2024年其芯片設計業(yè)務收入同比增長37%，量產業(yè)務新簽訂單增長303%，顯示其在產業(yè)周期波動中通過服務模式分散風險。

2. AI驅動的增量需求

AI熱潮反而推動了芯原的核心業(yè)務：

- NPU IP需求激增：芯原的NPU IP已支持Transformer類模型優(yōu)化，被用于AIGC芯片和自動駕駛領域，2024年前三季度AI相關IP授權收入占比達48.59%。

- Chiplet技術領先：芯原在基于Chiplet的AIGC和智駕芯片設計中處于領先地位，與行業(yè)巨頭合作開發(fā)2.5D封裝方案，這一領域的技術門檻較高。

3. 全球化與垂直領域深耕

芯原的客戶覆蓋系統(tǒng)廠商、互聯網巨頭（如谷歌、亞馬遜）及汽車OEM，其IP在車載信息娛樂系統(tǒng)、AR/VR設備等垂直場景中已形成生態(tài)壁壘。例如，內置芯原GPU的汽車超千萬輛，且其IP正在加速通過車規(guī)認證。

三、行業(yè)趨勢與芯原的應對策略

1. 從IP授權到系統(tǒng)級服務

芯原正在向“IP+設計+軟件”的全棧服務轉型。例如，其低功耗IP組合與健康監(jiān)測平臺解決方案已應用于超20家智能手表廠商，這種軟硬件協(xié)同的生態(tài)能力是單純開源IP無法替代的。

2. 擁抱AI工具提升效率

芯原積極利用AI優(yōu)化設計流程，如采用Synopsys的DSO.ai進行參數調優(yōu)，同時通過自研AI加速子系統(tǒng)（如AI-ISP、AI-Display）增強IP競爭力。這種“AI增強設計”模式反而鞏固了其技術優(yōu)勢。

3. 應對開源生態(tài)的差異化競爭

芯原通過以下策略應對開源挑戰(zhàn)：

- 聚焦高附加值領域：如車規(guī)級IP、Chiplet技術，避開與開源IP在通用領域的直接競爭。

- 構建IP平臺化優(yōu)勢：提供包含多個IP的子系統(tǒng)解決方案（如AI加速平臺），降低客戶集成復雜度。

四、風險與未來展望

1. 潛在風險

- 開源社區(qū)的長期技術積累可能侵蝕中低端IP市場。

- AI設計工具若突破可解釋性瓶頸，可能減少對成熟IP的依賴。

2. 芯原的護城河

- 技術壁壘：在14nm/5nm等先進制程的IP設計經驗，以及Chiplet、功能安全等領域的先發(fā)優(yōu)勢。

- 客戶黏性：與頭部客戶的深度綁定（如為國際互聯網巨頭定制AR芯片），形成生態(tài)閉環(huán)。

- 商業(yè)模式韌性：無自有芯片產品的輕資產模式，使其更靈活應對市場波動。

結論

AI和開源IP的興起更多是補充而非替代芯原的商業(yè)模式。芯原通過技術升級（AI增強設計、Chiplet）、服務延伸（系統(tǒng)級解決方案）和垂直領域深耕（汽車、AIGC），正在將挑戰(zhàn)轉化為機遇。其核心壁壘——經過大規(guī)模驗證的IP庫、全流程設計能力及全球化客戶網絡——在可預見的未來仍將保持競爭力。短期內，商業(yè)模式崩塌的可能性極低，但需持續(xù)關注AI工具在高端IP設計領域的突破進展。

我：

IP授權的商業(yè)模式基點在于知識產權很難，但是假設AI抓取并學會了開源IP的精髓，能否幫助客戶直接用來設計芯片呢？這一點我是存疑的，這兩天正好碰到兩個案例。

1）現場芯易薈的老板說他在DS上查一個Cadence的內部指令集，DS居然知道還給了他詳細的解釋分析，并“好意”地建議他聯系原廠獲取授權。

2）昨天某方案商聊天說，他們設計某個產品時卡在降噪方面，他求助于DS，DS居然給他貼出了完整的降噪核心算法代碼。

我在想，以后凡是已經被印成鉛字或者被數字化的知識，可能都是唾手可得的，真正核心的高價值信息，只能通過口口相傳了。

問題三：AI參與芯片設計的進程是否會最終顛覆 Cadence？

Deepseek:

AI參與芯片設計確實對EDA（電子設計自動化）行業(yè)帶來了深遠影響，但結合Cadence的技術布局、市場策略及行業(yè)趨勢來看，AI更可能成為其技術升級的助推器而非顛覆者。以下從多個維度綜合分析：

一、AI對Cadence的賦能作用而非替代

1. AI工具提升設計效率，鞏固市場地位

Cadence已將AI深度整合至其工具鏈中，例如：

- Cerebrus智能優(yōu)化工具：通過強化學習算法優(yōu)化芯片的PPA（性能、功耗、面積），幫助聯發(fā)科在2nm芯片設計中實現模塊面積減少5%、功耗降低6%。

- Verisium AI驗證平臺：利用大數據和機器學習加速驗證流程，覆蓋率達傳統(tǒng)方法的數倍，顯著縮短設計周期。

- JedAI平臺：基于大語言模型（LLM）的自然語言交互設計系統(tǒng)，降低復雜芯片設計的門檻，支持從RTL到GDS的全流程優(yōu)化。

這些工具通過AI增強而非取代現有流程，使Cadence在AI芯片設計領域保持技術領先，進一步鞏固其EDA市場領導地位。

2. 應對復雜設計挑戰(zhàn)的技術護城河

AI芯片設計面臨3D-IC集成、內存墻突破、多物理場仿真等復雜問題，而Cadence的解決方案（如Integrity 3D-IC平臺）結合AI能力，提供從系統(tǒng)規(guī)劃到熱分析的完整工具鏈，支持異構集成和Chiplet技術，成為行業(yè)稀缺資源。例如，其3D-IC平臺已被用于高性能計算和自動駕駛芯片設計，優(yōu)化系統(tǒng)級PPA和能效比。

3. 商業(yè)模式轉型：從工具到生態(tài)

Cadence通過“IP+設計服務+系統(tǒng)級解決方案”構建生態(tài)壁壘。例如：

- IP業(yè)務增長：2024年IP收入同比增長28%，尤其在AI相關NPU、HBM接口等領域形成技術壁壘。

- Chiplet技術領先：與Arm合作推出系統(tǒng)芯片組，支持UCIe標準，簡化多芯片集成，被應用于ADAS和AI數據中心。

這種多元化業(yè)務模式降低了單純依賴AI工具的風險，增強了抗顛覆能力。

二、AI對EDA行業(yè)的變革邊界

1. AI的局限性：依賴數據與人類監(jiān)督

- 數據壁壘：AI訓練需高質量芯片設計數據，而Cadence積累的專有數據（如先進制程IP庫、客戶歷史設計案例）構成競爭壁壘。例如，其JedAI平臺分層訓練架構中，客戶私有數據可微調專屬模型，形成差異化優(yōu)勢。

- 人類經驗不可替代：AI生成的芯片設計（如普林斯頓大學的逆向設計案例）雖性能優(yōu)異，但結構難以解釋，需工程師驗證和調優(yōu)，尤其在功能安全（如車規(guī)認證）和倫理合規(guī)領域。

2. 行業(yè)需求驅動技術融合

AI芯片設計復雜度提升（如2nm工藝、3D堆疊）反而需要更強大的EDA工具支持。Cadence通過AI+多物理場仿真（如熱分析、功耗預測）滿足客戶對高可靠性的需求，例如其Fidelity CFD軟件被豐田用于車載空調仿真，預處理時間縮短91%。

三、Cadence的應對策略與護城河

1. 技術前瞻性布局

- AI與先進制程結合：聯發(fā)科采用Cadence Virtuoso Studio和Spectre X Simulator設計2nm芯片，AI工具使設計效率提升30%。

- 系統(tǒng)級設計能力：推出業(yè)界首款系統(tǒng)芯片組，整合Arm架構與UCIe互連標準，支持ADAS、無人機等場景，形成硬件-軟件協(xié)同生態(tài)。

2. 客戶黏性與行業(yè)生態(tài)

- 頭部客戶綁定：與谷歌、英偉達、聯發(fā)科等合作開發(fā)AI芯片，深度參與其設計流程，形成技術依賴。

- 垂直領域深耕：在汽車電子領域，其IP已通過ISO 26262認證，應用于超千萬輛汽車，技術壁壘顯著。

3. 財務與市場表現

2024年Cadence收入達46.4億美元，積壓訂單68億美元，非GAAP運營利潤率46%，顯示其商業(yè)模式的強韌性。AI驅動的工具鏈貢獻核心增長動力，預計未來三年年復合增長率15%。

四、未來挑戰(zhàn)與風險

1. 潛在威脅

- 開源工具與社區(qū)：RISC-V等開源生態(tài)可能侵蝕中低端IP市場，但Cadence通過聚焦高附加值領域（如車規(guī)級IP）差異化競爭。

- AI技術突破：若AI實現端到端自主設計，可能減少對傳統(tǒng)EDA工具的依賴，但目前仍受限于數據與可解釋性。

2. 應對措施

- 持續(xù)投資AI研發(fā)：如將大語言模型整合至設計流程，推出自然語言交互工具。

- 擴展系統(tǒng)級服務：從芯片設計延伸到軟件協(xié)同（如SOAFEE虛擬平臺），提升客戶粘性。

結論

AI參與芯片設計不會顛覆Cadence，反而成為其技術升級的核心驅動力。Cadence通過AI工具增強設計效率、系統(tǒng)級解決方案構建生態(tài)壁壘，以及垂直領域技術深耕，成功將挑戰(zhàn)轉化為機遇。其核心競爭力——數據積累、全流程設計能力、客戶生態(tài)——在可預見的未來仍難以被替代。行業(yè)趨勢更傾向于人機協(xié)同，而非AI單方面顛覆傳統(tǒng)EDA巨頭。

我：看來Cadence還是穩(wěn)如狗。

問題四：通過AI，國產 EDA有沒有彎道超車的機會？

Deepseek：

通過AI技術，國產EDA（電子設計自動化）在特定領域存在彎道超車的可能性，但需結合技術創(chuàng)新、生態(tài)構建和政策支持等多方面因素綜合推進。以下是具體分析：

一、AI為國產EDA帶來的突破機會

1. 技術起點的同步性

AI在EDA中的應用（如布局優(yōu)化、驗證加速等）仍處于早期階段，中國與全球領先企業(yè)（如Synopsys、Cadence）幾乎處于同一起跑線。例如，合見工軟的部分核心產品已能對標甚至超越美國最先進的工具性能，尤其在AI驅動的時序分析和布局算法上取得顯著進展。

2. 創(chuàng)新架構的差異化競爭

美國傳統(tǒng)EDA工具多基于1990年代的軟件架構，難以進行顛覆性調整，而國產EDA企業(yè)（如芯華章、合見工軟）可直接采用現代AI技術重構工具鏈。例如，芯華章的“敏捷驗證”理念和雙模驗證系統(tǒng)HuaPro P2E，通過統(tǒng)一數據庫和云原生部署，實現驗證效率提升30%-50%，填補了傳統(tǒng)工具鏈的空白。

3. 學術研究與產業(yè)應用的協(xié)同

中國高校團隊在AI+EDA領域的研究成果已具備國際競爭力。例如，南京大學錢超團隊提出的時序驅動布局方法，在關鍵時序指標上提升60%，并斬獲EDA頂會最佳論文獎；其算法在華為海思的落地驗證中，將寄存器尋優(yōu)效率提升22倍。

二、國產EDA彎道超車的具體路徑

1. 聚焦高附加值細分領域

- 數字驗證：芯華章通過敏捷驗證工具鏈（如HuaPro P2E）和統(tǒng)一編譯器技術，解決大規(guī)模芯片驗證效率痛點，已在數十家客戶中落地。

- Chiplet與3D-IC設計：合見工軟與華為合作開發(fā)基于Chiplet的2.5D封裝方案，結合AI優(yōu)化系統(tǒng)級PPA（性能、功耗、面積），在高性能計算領域形成技術壁壘。

2. AI賦能的工具鏈升級

- 設計效率提升：AI可加速芯片布局、布線、驗證等環(huán)節(jié)。例如，錢超團隊的時序驅動布局算法實現6倍加速，且精度優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

- 數據驅動的優(yōu)化：通過大模型分析海量設計數據，生成優(yōu)化建議。如EDA集團控股接入DeepSeek大模型，優(yōu)化庫存管理和供應鏈決策，提升業(yè)務智能化水平。

3. 生態(tài)構建與產業(yè)鏈協(xié)同

- 客戶深度綁定：華為等終端企業(yè)推動EDA國產化，例如華為14nm以上EDA工具已基本實現國產替代，并與國內EDA廠商形成案例-技術-案例的正向循環(huán)。

- 開源社區(qū)合作：通過RISC-V等開源架構降低設計門檻，吸引中小企業(yè)和開發(fā)者參與生態(tài)建設，加速技術迭代。

三、面臨的挑戰(zhàn)與應對策略

1. 數據與生態(tài)短板

- 數據積累不足：EDA工具依賴高質量設計數據訓練AI模型，但國內企業(yè)數據量遠少于國際巨頭。需通過客戶合作（如華為、中芯國際）積累私有數據池。

- 生態(tài)碎片化：國際EDA巨頭通過并購形成全流程工具鏈，而國內企業(yè)多聚焦點工具。需通過資本整合（如芯華章收購瞬曜電子）和技術協(xié)同，構建完整解決方案。

2. 技術可解釋性與標準化

AI算法的“黑箱”特性可能影響工程師信任度，需加強算法可解釋性研究。同時，制定行業(yè)標準（如AI模型接口規(guī)范）以提升工具兼容性。

3. 人才與資金壓力

- 研發(fā)投入高企：華大九天、概倫電子等頭部企業(yè)凈利潤下滑，需依賴政策補貼和資本市場支持。

- 復合型人才稀缺：需加強“AI+EDA”跨學科人才培養(yǎng)，如南大AI學院本碩博生直接參與芯片設計研究。

四、未來展望

國產EDA的彎道超車需把握兩大趨勢：

1. AI驅動的設計范式變革：從傳統(tǒng)規(guī)則驅動轉向數據驅動，結合強化學習、演化算法等解決復雜優(yōu)化問題。

2. 垂直領域的深度整合：例如，針對汽車電子、AI芯片等場景定制工具鏈，結合國產成熟制程（如14nm）形成差異化競爭力。

短期內，國產EDA難以全面替代國際巨頭，但在數字驗證、Chiplet設計等細分領域已具備突破能力；長期來看，通過AI技術重構工具鏈、構建開放生態(tài)，有望實現從“點工具突破”到“全流程覆蓋”的跨越。

我：

混亂是階梯，彎道超車需要的是積累和韌性。