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AI改变EDA行业的规则,三大巨头会重新洗牌?

2025-05-06 14:35
Ai芯天下
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前言

中商产业研究院的分析师预测,到2025年,中国AI芯片市场的规模预计将增长至1530亿元,EDA+AI领域仍有广阔的发展空间。 

AI芯片的黄金时代,EDA+AI不仅是技术工具,更是战略资源。  

作者 | 方文三

图片来源 |  网 络  

EDA技术正逐步接近传统技术的极限 

随着芯片规模的不断扩张,达到数十亿乃至数万亿逻辑门的级别,这些传统方法已难以应对日益增长的复杂性,特别是在架构日益异构化、开发周期不断缩短的当下。

这一现状为新工具和方法的出现提供了机遇。例如,AI代理可以集成到现有的EDA工具之上。

它并非旨在取代现有的工具链,而是通过智能代理来增强功能:从规格到RTL代码和测试平台的生成、波形输出的解释、调试追踪,以及根据内部代码库和命名规范提供适应性建议。

EDA生产力的未来不仅在于更高层次的语言或新的验证框架,而是在于与工程师协同工作的AI代理,它能够提供指导、增强和加速,并具备特定领域的智能。

这不仅仅是自动化处理琐碎任务,而是帮助工程师更深入地理解问题、获取相关上下文、做出架构权衡决策——更快、更自信。

为了实现万亿门级别的真正可扩展性,EDA行业必须超越脚本和模板,构建能够自主整合代码库、历史设计和演进规格上下文的智能系统。

 

EDA细分领域正经历由AI引发的深刻变革 

诸如DeepSeek等大型模型的发展,正逐渐显现出对EDA行业的推动作用。

AI技术通过机器学习算法,能够优化芯片设计流程,提升设计的效率与精确度。

例如,AI算法可应用于EDA工具的仿真验证、布局布线等环节,加速设计进程并减少错误发生。

目前,AI技术与工业软件的融合正逐步深入到集成电路设计、制造、封装测试等多个环节。

EDA领域,业界普遍认为,EDA与AI之间存在一种互利的双向赋能关系。

在集成电路设计生产过程中,EDA工具集成AI算法后,能够更加智能地处理复杂数据、优化布局布线、加速仿真验证等环节。

同时,EDA工具通过提供高精度、高效率的设计方案,有助于AI芯片在算力、能效比等关键性能指标上的提升。

在应用场景持续创新与演变的背景下,AI大模型已经实现了从[基础能力][通用能力]再到[行业能力]的持续演进。

与此同时,以机器人和智能网联汽车为代表的智能设备亦在不断进步,新质生产力的潜能正在加速释放。

据专家预测,AI大模型将在超过半数的行业核心场景中实现应用落地,预计到2030年,全球AI计算能力的需求将增长超过500倍。

当前,智能计算芯片的需求特征日益表现为对高性能计算、高精度计算、高能效比、高内存带宽以及高互联总线带宽的追求,同时在大规模设计和先进封装技术方面也提出了更高要求。

为了应对技术分叉带来的挑战,并突破算力、存储、能耗、互联等方面的限制

芯片产业的整个链条,特别是基础工具EDA和IP的自主研发及本土化发展路径,已成为不可或缺的途径。

AIEDA领域的应用逐渐显现,为芯片设计带来了新的突破。

AI技术能够应用于电路优化、故障诊断、布局布线等环节,从而提高设计质量并缩短研发周期。

一些先进的EDA工具已经开始运用深度学习算法来预测电路性能,协助设计师更快地寻找到最佳设计方案。

通过学习大量历史设计数据,AI能够自动生成更优化的电路布局,减少人工设计的工作量和错误率。

此外,开源EDA工具的发展也为市场注入了新的活力。

随着OpenROAD、Yosys等开源项目的日益成熟,为设计人员提供了更加丰富的选择。

根据市场分析数据,预计到2023年,全球开源EDA工具的市场规模将达到1亿美元,并且预计在2025年这一数字将翻倍。

开源EDA工具的兴起不仅降低了设计的门槛,还推动了全球EDA技术的创新进程。

例如,谷歌推出的TensorFlow Lite for EDA项目,该计划利用AI技术来加速芯片设计流程,为开源EDA工具的发展指明了新的方向。

开源社区的协作模式促进了全球开发者共同参与EDA工具的开发与优化,从而加速了技术进步的步伐。

全球EDA头部企业已着手布局AI

在与瑞萨电子的紧密合作下,Cadence Design成功开发出一套基于AI的解决方案。

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

借助Xcelium App中的机器学习技术,瑞萨电子的验证团队得以生成更为精简的回归结果。

Verisium AI驱动的应用显著提升了瑞萨电子的整体调试效率,达到原先的六倍,并有效缩短了验证周期。

新思科技推出了名为Synopsys.ai的工具,该工具通过对话智能的方式,集成了协作、生成和自主等多重功能。

得益LLM的支持,Synopsys.ai的生成式AI功能既可以在本地环境中使用,也能够部署到云环境中。

在西门子的EDA解决方案中,AI技术主要应用于三个关键领域:核心技术、流程优化以及提供可扩展的开放平台。

例如,在设计方面,AI能够深入分析并帮助识别问题的根本原因,同时还能预防未来可能出现的潜在问题。

在实现自动化以及验证AI得出的结果方面,这些能力至关重要。

2024年末,西门子以106亿美元收购了EDA公司Altair。

西门子的在线数字平台Xcelerator与Altair的结合[将构建起全球最完整的AI设计和仿真产品组合]

AI助力国内EDA企业增强竞争力及市场份额

随着AI技术的持续发展,对高性能计算能力的需求日益增长,EDA软件作为提升算法效率的重要辅助工具,其重要性愈发凸显。

在这一背景下,EDA企业的战略布局正发生转变,全球EDA领域的企业已开始展现出这一趋势。

今年2月,广立微宣布其SemiMind平台已集成DeepSeek,实现了三项核心功能:

整合行业专业知识与大量工艺数据,构建专业领域知识库;

支持用户通过低代码/无代码方式,迅速构建定制化功能模块;

智能化升级数据分析软件平台,提供个性化推荐、自动化流程管理以及实时数据分析。

2月,国产FPGA芯片设计EDA软件亿灵思(eLinx)宣布与DeepSeek集成,支持快速生成FPGA功能模块、精确识别代码语法和逻辑错误、提升代码性能等三大主要功能。

技术发展趋势表明,云计算、AIEDA的融合,已成为当前EDA技术发展的重要趋势。

众多EDA厂商纷纷推出基于云的解决方案,旨在降低用户成本并提升设计效率。

在国内企业方面,华大九天开发了ICExplorer-XTop®时序功耗优化工具、Empyrean Skipper®版图集成与分析工具,以满足AI芯片设计的特定需求。

 

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广立微推出的INFINITY-AI系统,是一个面向半导体制造业的开放式机器学习平台

涵盖了自动缺陷分类(ADC)、晶圆图缺陷模式分析(WPA)等应用,支持用户进行数据管理、模型训练、评估和部署的一键式操作。

芯和半导体的3DIC Chiplet解决方案,为Chiplet设计提供了包括3DIC设计、SI/PI/多物理场分析在内的完整解决方案。

该平台采用AI驱动的网格剖分技术,云计算加载的分布式并行计算能力,以及支持裸芯片、中介层和基板的联合仿真引擎技术。

芯华章提供了AI芯片验证调试解决方案,以提升AI芯片验证的效率。其形式化验证工具GalaxFV可与仿真技术结合,加速AI验证覆盖率的收敛;

智能场景验证工具GalaxPSS能够利用场景建模自动生成跨平台、可复用、智能化自回归的测试激励;

数字验证调试系统Fusion Debug则贯穿所有工具,提供了跨平台的高效调试解决方案。

 

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生成式AI能否深入整合EDA流程关键 

EDA行业中,AI的应用更多是基于现有工具的改进,而非完全替代设计者。

生成式AI需要数据驱动,但EDA领域的商业环境阻碍了数据的自由流动。

目前,生成式AIEDA行业的主要应用集中在设计资产的自动生成上。

PCB设计是一个既耗时又复杂的流程,而生成式AI正试图在这一环节中找到突破点。

工程师通常需要从产品规格中提取信息,然后生成符号、3D模型等设计资产。

如果这些工作能够由AI完成,产品上市时间将显著缩短。

EDA行业的数据类型具有多样性,既包括传统的文本信息,也涵盖了大量复杂的图形数据。

如何处理这些多模态数据,是生成式AI能否更深入整合EDA流程的关键。

值得留意的是,EDA行业与生成式AI之间存在着独特的矛盾。

EDA是一个对数据极为敏感的领域,许多半导体公司对其设计和验证数据采取了严格的保密措施,这种特性限制了AI的发展。

今年,在国际技术封锁与市场需求快速迭代的双重压力下,国内EDA行业呈现出结构性转变

传统企业加速技术栈的升级与产业整合,新兴企业则在AI驱动设计、云原生EDA等领域开拓新的战场。

AI正在深刻地改变EDA行业。由于EDA行业对精确度的要求极高,相应的试错成本也非常高。

没有大量的行业数据积累,就无法提供可靠的支持。因此,EDA与AI结合的商业化道路仍需时日。

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结尾: 

尽管所有EDA企业都在努力探索AI技术,并尝试利用AI技术解决实际问题,但AI技术对EDA工具的革新作用尚未达到颠覆性的程度。

面对国际巨头在生态系统方面的优势,国内EDA厂商正通过采纳AI技术与市场紧密相连的策略,努力在全球半导体设计工具市场中占据一席之地。

然而,这场战役远未结束,未来三年可能成为检验国产EDA企业差异化战略成效的关键时期。

部分资料参考:科创板日报:《独角兽芯华章:AI成为下一代EDA突破口》,e公司:《国内EDA并购整合潮涌!助力企业打造全谱系全流程能力》,全球半导体观察:《国产EDA,未来之路?》,光明网:《合见工软:AI算力时代的中国EDA新质生产力突围样本》,芯流科技评论:《AI芯片设计的隐形战场,国产EDA正经历新一轮[爆改]》,中国电子报:《AI来袭,EDA如何进化?》,半导体产业纵横:《DeepSeek能否爆改EDA?那些改变的与不变的》,坤少说:《专访:Cadence、Siemens、Keysight等行业领袖共话生成式AI对EDA的变革》

       原文标题 : AI芯天下丨分析丨AI改变EDA行业的规则,三大巨头会重新洗牌?

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