新思科技AI+EDA推动下一代SoC发展

在生成式 AI 和 Agentic AI 的双重推动下，芯片行业正站在一个历史性的转折点。过去十年，半导体设计复杂度不断攀升，而 AI 的崛起不仅改变了算力需求本身，也正在颠覆芯片的研发方式与组织模式。新思科技产品管理资深副总裁 Sanjay Bali 表示：AI 正在从辅助工具，跃升为芯片研发团队真正的协作伙伴，推动下一代 SoC 的创新方式发生根本变化。

首先，客户对 AI 的角色认知正经历三段式演进：从“优化器”到“助手”，最终走向“协作同事”。未来的芯片设计团队中，Copilot 类助手将成为“标配”，负责回答工具及流程问题、自动生成脚本、分析设计结果，并给出下一步行动建议。更重要的是，创作型应用的兴起让 RTL、Testbench、System Verilog 断言乃至 Formal 断言都可以由 AI 自动生成。一旦 Agentic AI 完全落地，一个能够跨流程自主行动的“AI 团队成员”将成为现实。

而 AI 的价值并非停留在趋势判断上，它已开始在生产环境中发挥切实效益。新思科技看到，知识助手与工作流助手可将“达成解决方案所需时间”缩短 40%-60%；在 Fusion Compiler、PrimeTime 等核心工具上，关键流程可加速 35%-50%；验证方向的 Formal Advisor 也带来约 30% 的效率提升。

但 AI 的迅速发展也推高了芯片本身的设计难度：AI 工作负载对算力、存储、带宽和互连提出极端要求，同时仍需受到严苛功耗约束的限制；先进制程进入一年一代的周期；而到 2030 年，全球将缺口超过 7 万名芯片工程师。面对这种由技术复杂度与人才短缺叠加而来的巨大压力，创新的路径正在从单一芯片优化，走向覆盖芯片、Multi-die、子系统乃至整个系统架构的全局协同。

这也是为什么新思科技正在构建覆盖全生命周期的 AI 全栈能力：用强化学习实现 PPA 优化、用生成式 AI 打造流程智能助手、用 Agentic AI 构建跨数字、模拟与验证的多代理协作工作流。而随着 Ansys 的加入，EDA、系统仿真和系统级设计的协同将进一步深化，真正实现从芯片到系统的整体性优化。

面向未来，AI 与开发者的分工也将更加清晰：AI 将接管重复性、迭代性任务；开发者将专注系统级思考与性能权衡。可解释性与可观测性因此变得关键，以确保 AI 的行为透明可靠。

AI 不止是热词，更是芯片设计的新引擎。如今，从工具优化到智能协作，AI 正在以“协作同事（Coworker）”的角色，重塑 EDA 工作方式、研发组织形态与创新速度。新思科技携手生态伙伴，正将这场变革从“可期待”变为“可落地”。