芯片行业为什么要持续投资AI？-电子发烧友网

数智时代，开发者能够从自己的芯片中获取什么数据变得越来越重要。

现在基本上每台设备都是智能设备，它们采集数据并将其传输到云端的大环境中，并在那里压缩数据，建立AI模型，提取见解，最后将数据传回到边缘，提高生产力和生活质量。人们对智能设备的这些需求正在推动半导体行业向万亿美元的轨迹发展。

为了满足越来越高的性能要求、应对日益复杂的设计挑战，同时不影响芯片和产品的上市进度，芯片开发者们需要得力的AI助手。通过部署AI驱动的芯片设计和验证技术，把自己从繁复的迭代工作中解放出来，专注于打造产品差异化、提升PPA。

新思科技屡获殊荣的芯片设计AI应用DSO.ai已率先实现首个100次成功流片。合作伙伴在使用DSO.ai后，生产率提高了3倍以上、功耗降低了多达15%、芯片尺寸显著缩小、整体资源使用也有所减少。扩大AI在芯片设计和验证流程中的应用可以在芯片设计成果和效率方面带来显著优势。我们的客户都在积极拥抱AI技术，在我们排名前十位的客户中，已有九位体会到了AI技术的价值和成熟度所带来的设计优势。

AI正在迅速成为电子设计自动化（EDA）应用的主流并改变着半导体世界。虽然AI在业内一直热度不减，但也才刚刚开始取得重大进展，DSO.ai取得的成绩可以说是一个重要的里程碑。

把重复性的工作都交给AI

AI不仅可以处理芯片设计中的迭代工作，还能加速各个流程，帮助开发团队更快地达成目标。

以验证为例，量产芯片很可能是所设计芯片的第三版，因为验证周期没有及时完成而无法进行流片。但是，如果AI能够加速验证覆盖，使开发者能够以更少的迭代设计出一个无错的芯片版本，那么他们就可以节省大量的时间和成本。

简单地说，AI是非常重要的辅助工具，可以帮助开发者提升能力。与AI相比，开发者更擅长提出有创意的独特想法，但这些想法通常是系统或架构层面上的，要实现这些想法，开发者就需要EDA工具让这些想法更快成为现实。AI则是一个很好的帮手。

将AI集成到解决方案中可以帮助开发者更快地达成自己的目标。当设计和验证周期缩短且相关工作量减少时，设计团队便可以将更多时间花在核心概念的创新上。

AI是解决资源和

成本问题的最佳选择

经济的不确定性对设计预算是有影响的。由于先进节点工艺越来越昂贵，企业更加希望能够在PPA方面尽可能省下更多的钱。代工厂通常会提供其工艺技术的性能优化和成本优化版本。在这些版本中，仍有许多变化需要细微调整，从而确定最优配置，并实现产量的爆炸式增长。在这方面，AI拥有强大的设计空间探索能力，让开发者能够更快、更轻松地确定要采用的工艺技术版本。

一些设计团队目前采用多代工厂战略，从而减轻供应链薄弱环节的影响并降低成本。但要将一个设计从一家代工厂转移到另一家代工厂需要消耗相当多的资源，AI是胜任这项任务的最好选择。现在很多传统设备企业，特别是那些小团队，为了优化成本都已经在借助AI来实现更严格的面积目标了。

今年，我们预计AI在芯片设计和验证方面的应用会继续加速发展。

现在Multi-Die系统日渐盛行，开发者们就更需要先进的工具来处理优化PPA所需完成的大量重复性任务了。新思科技将始终在AI领域进行投资，为需要提高生产效率的开发者提供无缝体验，让开发者可以利用现有资源尽最大可能加快设计和验证周期。