本文由半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自Semiconductor Engineering

這將是令人難以置信的創(chuàng)新之年，由人工智能驅(qū)動(dòng)，并為人工智能而創(chuàng)新，并突破基礎(chǔ)物理學(xué)的極限。芯片行業(yè)即將迎來(lái)創(chuàng)新的一年，這是幾十年來(lái)從未有過(guò)的，但這一進(jìn)步時(shí)期的真正獨(dú)特之處在于需要專(zhuān)注于物理學(xué)和真正的設(shè)計(jì)技能。

SoC 的平面擴(kuò)展使設(shè)計(jì)和驗(yàn)證工具和方法得以在相對(duì)線性的路徑上成熟，但過(guò)去幾年創(chuàng)造了一個(gè)自 EDA 行業(yè)誕生以來(lái)變化最為劇烈的環(huán)境。過(guò)去，重點(diǎn)通常涉及新工藝技術(shù)，有時(shí)會(huì)在整個(gè)流程中產(chǎn)生連鎖反應(yīng)。設(shè)計(jì)本質(zhì)上是漸進(jìn)式的，盡可能多地借鑒以前的設(shè)計(jì)。

但微縮不再像以前那樣在功率、性能和面積方面帶來(lái)巨大改進(jìn)。未來(lái)越來(lái)越多地涉及異構(gòu)和垂直微縮——這里通常稱(chēng)為 3D-IC，但也包括 2.5D——這已在一些最先進(jìn)的數(shù)據(jù)中心內(nèi)得到證實(shí)。除了這些設(shè)計(jì)之外，人工智能將充當(dāng)推動(dòng)者，從內(nèi)部影響工具、方法和流程。此外，功率和熱性能將成為主要的優(yōu)化目標(biāo)，多物理不再僅限于混合信號(hào)設(shè)計(jì)組件。

需求方面也發(fā)生了變化。人工智能需要大幅提高計(jì)算能力。業(yè)界不再滿(mǎn)足于性能的漸進(jìn)式改進(jìn)，而是專(zhuān)注于根本性的架構(gòu)變化，以實(shí)現(xiàn)數(shù)量級(jí)的提升。計(jì)算能力的提高還需要適當(dāng)提高內(nèi)存性能和通信帶寬，但芯片和封裝受到其散熱量的制約。

2025 年可能是幾十年來(lái)最令人興奮的一年。在功率和熱限制內(nèi)對(duì)計(jì)算能力的無(wú)限需求的推動(dòng)下，新的工具、方法和流程將會(huì)出現(xiàn)。設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)將進(jìn)行重大重組，以處理系統(tǒng)和硅片之間不斷擴(kuò)大的流程，以及對(duì)安全和保障（包括數(shù)據(jù)安全）日益增長(zhǎng)的擔(dān)憂(yōu)。

由數(shù)據(jù)中心驅(qū)動(dòng)

數(shù)據(jù)中心是當(dāng)今許多創(chuàng)新的核心，其驅(qū)動(dòng)力來(lái)自于對(duì)與人工智能相關(guān)的計(jì)算能力的無(wú)限需求。

AI 創(chuàng)新周期正在超越典型的設(shè)計(jì)迭代時(shí)間。是德科技設(shè)計(jì)和驗(yàn)證業(yè)務(wù)部總經(jīng)理 Nilesh Kamdar 表示：“生成式 AI 解決方案的發(fā)展意味著傳統(tǒng)計(jì)算必須進(jìn)行自我改造，并實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)的吞吐量。傳統(tǒng)電子解決方案正在失去動(dòng)力，而即將出現(xiàn)的第一個(gè)突破是硅光子學(xué)和更多的光通信。某種程度的光通信如今已經(jīng)很普遍，但隨著硅光子的出現(xiàn)，它將開(kāi)始取代短途傳輸。到 2025 年，光子學(xué)解決方案將成為主流，并推動(dòng)該領(lǐng)域的投資和招聘。半導(dǎo)體代工廠將通過(guò)更新的工藝變體進(jìn)行創(chuàng)新，并幫助推動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)向前發(fā)展。”

其他形式的通信也在考慮之中。Point2 Technology 產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)和業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)副總裁 David Kuo 表示：“AI/ML 工作負(fù)載正在突破數(shù)據(jù)速率的極限，每秒要處理數(shù)萬(wàn)億次計(jì)算。通信帶寬和互連必須跟上步伐，以支持增長(zhǎng)。這需要從銅和光學(xué)技術(shù)向新形式的通信進(jìn)行革命性轉(zhuǎn)變，例如使用毫米波射頻信號(hào)通過(guò)塑料介電波導(dǎo)傳輸和接收數(shù)據(jù)。”

過(guò)去，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)并不太關(guān)心數(shù)據(jù)中心芯片的功耗。“如今，討論的焦點(diǎn)是數(shù)據(jù)中心對(duì)功耗的意外影響，這已經(jīng)超出了與手機(jī)和電池壽命相關(guān)的預(yù)測(cè)，”Ansys 總監(jiān) Rich Goldman 說(shuō)。“討論表明，人們的注意力已經(jīng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)中心巨大的電力需求，以及新建核電站以滿(mǎn)足這些需求的潛在必要性。”

這將對(duì)數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的芯片和供應(yīng)鏈產(chǎn)生重大影響。Quadric 首席營(yíng)銷(xiāo)官 Steve Roddy 表示：“大型 IP 供應(yīng)商悄悄進(jìn)入銷(xiāo)售小芯片市場(chǎng)，并向上游進(jìn)軍銷(xiāo)售硅片的傳聞已經(jīng)在媒體上流傳。2025年很可能會(huì)有一家或多家 IP 供應(yīng)商正式宣布進(jìn)軍小芯片市場(chǎng)。如果小芯片成功將 SoC 分解為小芯片系統(tǒng)，我們可以期待看到 CPU 子系統(tǒng)小芯片、連接小芯片、GPU 處理小芯片和 AI/ML 子系統(tǒng)小芯片。最有可能率先參與這一演變的細(xì)分市場(chǎng)是大型數(shù)據(jù)中心計(jì)算領(lǐng)域。該領(lǐng)域的大型半導(dǎo)體公司已經(jīng)開(kāi)始出貨封閉的專(zhuān)有小芯片系統(tǒng)。隨著 UCIe 等標(biāo)準(zhǔn)化工作取得進(jìn)展，我們將首先看到這種影響在數(shù)據(jù)中心等 IP 供應(yīng)商中產(chǎn)生，未來(lái)幾年將影響汽車(chē)等銷(xiāo)量更大的細(xì)分市場(chǎng)，并最終影響移動(dòng)手機(jī)。”

雖然數(shù)據(jù)中心整合在過(guò)去幾年一直在進(jìn)行，但這種情況可能會(huì)改變。Ampere Computing 首席產(chǎn)品官 Jeff Wittich 表示：“部署靈活性變得至關(guān)重要。隨著人工智能工作負(fù)載擴(kuò)展到不同的環(huán)境（本地、邊緣和隔離托管設(shè)施），對(duì)延遲敏感的應(yīng)用程序?qū)⑿枰拷脩?hù)的基礎(chǔ)設(shè)施，部署在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心和 PoP（接入點(diǎn)）中。此外，推理不再是獨(dú)立的工作負(fù)載。支持檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 和應(yīng)用程序集成等任務(wù)將需要強(qiáng)大的通用計(jì)算以及人工智能專(zhuān)用資源，強(qiáng)調(diào)效率和可擴(kuò)展性。”

我們還可以看到量子成為商業(yè)計(jì)算平臺(tái)。“光子學(xué)之后的最后一個(gè)前沿是量子計(jì)算，”Keysight 的 Kamdar 說(shuō)。“這是一個(gè)令人興奮的研究領(lǐng)域，我們已經(jīng)擁有可以處理一千多個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)。隨著研究和創(chuàng)新的步伐，10,000 個(gè)量子比特只需幾年時(shí)間。量子研究將傳播到更多國(guó)家，尤其是亞洲，因?yàn)闆](méi)有哪個(gè)地區(qū)愿意將任何計(jì)算優(yōu)勢(shì)拱手讓給另一個(gè)地區(qū)。”

由 AI 驅(qū)動(dòng)

過(guò)去幾年中，許多工具都因 AI 而得到了增強(qiáng)，但到目前為止，很少有工具或方法被 AI 從根本上改變。這種情況可能會(huì)在 2025 年發(fā)生變化。Arteris 產(chǎn)品管理和營(yíng)銷(xiāo)副總裁 Andy Nightingale 表示：“我們可以期待看到 AI 嵌入到布局、布線和優(yōu)化等工具中。這將減少手動(dòng)迭代。我們還可以期待看到生成式 AI 最初用于設(shè)計(jì)探索、系統(tǒng)架構(gòu)建議和管理IP重用。在驗(yàn)證過(guò)程中，AI 將優(yōu)先考慮極端情況測(cè)試、加速錯(cuò)誤檢測(cè)并分析大型數(shù)據(jù)集以進(jìn)行功能和形式驗(yàn)證。”

2025 年很可能是人工智能代理之年。“高度專(zhuān)業(yè)化的人工智能代理可以聚集在一起，分析大量信息，涵蓋軟件架構(gòu)、工作負(fù)載、制造規(guī)則、數(shù)據(jù)流、時(shí)間和其他參數(shù)，”Synopsys GenAI 中心杰出架構(gòu)師兼執(zhí)行董事 Stelios Diamantidis 表示。“這種人工智能之間的協(xié)作將有助于識(shí)別以前未見(jiàn)過(guò)的模式和相關(guān)性，為持續(xù)存在的挑戰(zhàn)開(kāi)發(fā)新的解決方案，并為優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)和性能提供詳細(xì)的建議。”

AI 也可能擴(kuò)展到更多工具領(lǐng)域。“在工程和設(shè)計(jì)領(lǐng)域，AI/ML 解決方案將從數(shù)字轉(zhuǎn)向模擬，對(duì) RF/模擬設(shè)計(jì)師產(chǎn)生更大的影響，”Kamdar 說(shuō)。“生成式 AI 將影響設(shè)計(jì)界，基于 ML 的綜合解決方案將有助于創(chuàng)造新穎獨(dú)特的設(shè)計(jì)。企業(yè)將聘請(qǐng)數(shù)據(jù)專(zhuān)家并指派首席數(shù)據(jù)官專(zhuān)注于推動(dòng)所有 AI/ML 工作的動(dòng)力——數(shù)據(jù)。由于 AI/ML 的進(jìn)步，所有職能部門(mén)對(duì)生產(chǎn)力的影響都將得到改善。”

事實(shí)證明，聊天機(jī)器人有助于提高設(shè)計(jì)師的工作效率。“盡管過(guò)去的一年主要關(guān)注聊天機(jī)器人的使用案例，主要使用公共數(shù)據(jù)，但未來(lái)在于將生成式人工智能應(yīng)用于私有的安全數(shù)據(jù)集，以創(chuàng)建更有價(jià)值的工具，”Ampere 的 Wittich 說(shuō)。“金融、保險(xiǎn)和電子商務(wù)等行業(yè)的企業(yè)準(zhǔn)備采用這些技術(shù)，從專(zhuān)有數(shù)據(jù)中提取有意義的見(jiàn)解。”

這將開(kāi)始成為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。Altair 技術(shù)戰(zhàn)略、電子設(shè)計(jì)和仿真高級(jí)副總裁 Sarmad Khemmoro 表示：“創(chuàng)新速度是制勝法寶。隨著對(duì) AI 芯片的需求持續(xù)激增，半導(dǎo)體公司將意識(shí)到新興技術(shù)在設(shè)計(jì)過(guò)程中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。通過(guò)將 AI 與仿真軟件相結(jié)合，工程師可以測(cè)試新概念并做出設(shè)計(jì)決策，速度比傳統(tǒng)方法快 1,000 倍，從而大大加快上市時(shí)間并降低成本。這種方法將是更高效地生產(chǎn)高性能芯片并在快速發(fā)展的半導(dǎo)體行業(yè)中保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。”

不過(guò)，許可證方面需要做出改變。Driver 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Adam Tilton 表示：“企業(yè)將以?xún)煞N不同的方式部署人工智能，一種是通過(guò)結(jié)構(gòu)良好的輸出自動(dòng)執(zhí)行高度受限的任務(wù)，另一種是為開(kāi)放式任務(wù)提供協(xié)作工具——兩者都旨在提高員工效率。不過(guò)，定價(jià)模型將反映這些不同的用例，結(jié)構(gòu)化輸出采用基于消費(fèi)的定價(jià)，而協(xié)作工具采用按席位許可定價(jià)。”

人們常說(shuō)數(shù)據(jù)是新的石油，但業(yè)界才剛剛開(kāi)始意識(shí)到，保存和保護(hù)數(shù)據(jù)比儲(chǔ)存石油更困難。數(shù)據(jù)必須不斷驗(yàn)證和清理。“人工智能代理的不斷發(fā)展強(qiáng)化了透明度的需求，”Synopsys 的 Diamantidis 說(shuō)。“換句話(huà)說(shuō)，我們需要清楚地了解每個(gè)人工智能代理。他們是如何開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的？他們的運(yùn)營(yíng)目標(biāo)是什么？他們?nèi)绾闻c其他人工智能代理互動(dòng)？他們利用了哪些數(shù)據(jù)集？”

數(shù)據(jù)主權(quán)和安全將極大地影響 2025 年的 AI 部署戰(zhàn)略。“企業(yè)越來(lái)越意識(shí)到其專(zhuān)有數(shù)據(jù)集的價(jià)值，將其視為競(jìng)爭(zhēng)資產(chǎn)，”Wittich 說(shuō)。“這種轉(zhuǎn)變意味著 AI 推理工作負(fù)載不僅在公共超大規(guī)模云上運(yùn)行，而且還在更安全的環(huán)境中運(yùn)行，例如私有云、本地?cái)?shù)據(jù)中心或私人托管設(shè)施。數(shù)據(jù)泄露和篡改 AI 算法的風(fēng)險(xiǎn)凸顯了對(duì)安全、隔離基礎(chǔ)設(shè)施的需求。隨著企業(yè)在 AI 驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新方面展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和敏感信息的能力將成為成功的基石。此外，這一趨勢(shì)將擴(kuò)大企業(yè)擁有的計(jì)算資源的作用，創(chuàng)造一個(gè)更加分散和安全的 AI 生態(tài)系統(tǒng)。”

當(dāng)工具和數(shù)據(jù)來(lái)自不同的地方時(shí)，就需要?jiǎng)?chuàng)造性的解決方案。Cadence 系統(tǒng)驗(yàn)證組產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān) Paul Graykowski 表示：“EDA 供應(yīng)商一直在尋找訓(xùn)練模型和隔離專(zhuān)有數(shù)據(jù)的最佳方法。解決方案即將問(wèn)世。雖然我們暫時(shí)還看不到由 GenAI 設(shè)計(jì)和驗(yàn)證的復(fù)雜 SoC，但一些更平凡的文檔、編碼模板和自動(dòng)化腳本工作即將出現(xiàn)。人工智能技術(shù)將成為驗(yàn)證下一代芯片所需的力量倍增器。”

如今，很少有人考慮使用人工智能的成本效益。Driver 的 Tilton 表示：“公司將通過(guò)構(gòu)建人工智能產(chǎn)品而不是僅僅包裝 LLM 來(lái)取得成功。”“這意味著混合技術(shù)堆棧包括傳統(tǒng)軟件處理、算法，然后是 LLM 的精確使用。人工智能解決方案需要展示具體的指標(biāo)，例如成本節(jié)約、生產(chǎn)力提高或收入增長(zhǎng)，以證明其實(shí)施成本是合理的。”

NPU 也將經(jīng)歷大洗牌。Quadric 的 Roddy 表示：“在 1998 年至 2001 年的繁榮時(shí)期，我們看到行業(yè)中出現(xiàn)了 50 多種不同的 RISC CPU 架構(gòu)和 25 多種 DSP 架構(gòu)。就像觀看一部關(guān)于物種數(shù)量繁榮和不可避免的衰退的自然紀(jì)錄片一樣，NPU 的過(guò)度繁殖也會(huì)導(dǎo)致物種數(shù)量減少。那些認(rèn)為構(gòu)建矩陣加速器是差異化來(lái)源的公司將會(huì)發(fā)現(xiàn)，授權(quán) IP 塊比重新發(fā)明已經(jīng)準(zhǔn)備好的東西更便宜、更好。競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)實(shí)是，市場(chǎng)無(wú)法維持 10 或 15 家授權(quán)公司。我們已經(jīng)看到 2024 年的人口峰值，許多實(shí)力較弱的 NPU IP 公司已經(jīng)關(guān)閉。隨著公司關(guān)閉內(nèi)部 NPU 開(kāi)發(fā)，即使交易量增加，這種趨勢(shì)也會(huì)在 2025 年加速。”

物理限制

直到最近，對(duì)于可以做什么，物理限制很少。許多設(shè)計(jì)現(xiàn)在都面臨著光罩極限，雖然功率長(zhǎng)期以來(lái)一直是考慮因素，但熱現(xiàn)在正成為許多設(shè)計(jì)的限制因素。

Ansys 產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān) Marc Swinnen 表示：“功耗始終有一個(gè)軟目標(biāo)。設(shè)計(jì)必須滿(mǎn)足一定的頻率，如果達(dá)不到，那么你就得回頭再來(lái)，推遲產(chǎn)品生產(chǎn)，直到滿(mǎn)足該頻率。但功耗一直是‘我們已盡了最大努力’的問(wèn)題。現(xiàn)在，功耗正在變成‘你必須設(shè)計(jì)功耗’。你不能將一個(gè)功耗很大的設(shè)計(jì)變成低功耗設(shè)計(jì)。這必須從一開(kāi)始就做到。公司很早就開(kāi)始考慮散熱問(wèn)題，他們將其視為設(shè)計(jì)的核心限制。為此，原型設(shè)計(jì)變得非常重要。當(dāng)我們首次開(kāi)始涉足 3D-IC 市場(chǎng)時(shí)，這讓我們感到意外。”

它需要新型工具。“這是一個(gè)電熱協(xié)同設(shè)計(jì)問(wèn)題，”Arteris 的 Nightingale 說(shuō)。“它需要能夠解決功率、散熱和結(jié)構(gòu)力學(xué)協(xié)同仿真的工具。這對(duì)于管理堆疊架構(gòu)中的熱量和功率傳輸尤其重要。在極端情況下，它需要與設(shè)計(jì)和驗(yàn)證工作流程集成的實(shí)時(shí)熱仿真，重點(diǎn)關(guān)注緊湊和主動(dòng)冷卻解決方案。”

人工智能對(duì)數(shù)據(jù)中心電力的無(wú)止境的需求給電網(wǎng)和地理電力限制帶來(lái)了壓力。“為了避免在短期內(nèi)引入新的不可再生能源或延長(zhǎng)其使用壽命，硬件優(yōu)化將在降低電力需求方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，”Wittich 說(shuō)。“用現(xiàn)代高效處理器取代舊的耗電系統(tǒng)可以大幅減少能源使用，使現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施更加可持續(xù)。這種效率轉(zhuǎn)變對(duì)于平衡對(duì)更多能源的需求與負(fù)責(zé)任的環(huán)境管理至關(guān)重要。”

3D-IC 技術(shù)（包括 2.5D）已用于解決其中一些問(wèn)題。“Chiplet 和 3D-IC 解決方案將繼續(xù)成為主流，”Kamdar 說(shuō)。“您可以期待更多封裝公司加入 Chiplet 生態(tài)系統(tǒng)，并幫助標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)和協(xié)作的許多方面。包括異構(gòu)集成 (HI) 在內(nèi)的先進(jìn)封裝技術(shù)將為系統(tǒng)公司帶來(lái)技術(shù)和業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)，這將繼續(xù)吸引該領(lǐng)域的投資。創(chuàng)建 3D-IC/HI 設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)解決方案將日趨成熟，系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員將能夠更輕松地進(jìn)行前期設(shè)計(jì)和權(quán)衡。”

這可能會(huì)對(duì) IP 市場(chǎng)產(chǎn)生重大影響。Quadric 的 Roddy 說(shuō)：“Synopsys 和 Cadence 在物理 IP 領(lǐng)域占據(jù)市場(chǎng)主導(dǎo)地位。這源于將復(fù)雜的高速模擬接口移植到每個(gè)晶圓廠的每個(gè)新工藝變體的工程密集型性質(zhì)。但是當(dāng)芯片成為主流時(shí)會(huì)發(fā)生什么？SoC 設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)不再需要在同一工藝中擁有所有 IO。如果您可以利用芯片和 3D-IC 封裝在 5nm 芯片中使用現(xiàn)有的接口 IP，那么移植所有物理 IP 的需要就會(huì)大大減少。隨著更多 IP 被重復(fù)使用，現(xiàn)有的物理 IP 參與者可能會(huì)看到許可收入上升，但對(duì) NRE 移植費(fèi)用的需求會(huì)減少。有抱負(fù)的新物理 IP 參與者將有勇氣進(jìn)入市場(chǎng)，因?yàn)樗麄冎浪麄兊淖髌房梢杂懈L(zhǎng)的使用壽命。不要指望 2025 年前三名的排名會(huì)發(fā)生變化，但未來(lái)變化的種子將在 2025 年播下。”

在EDA內(nèi)部

新技術(shù)節(jié)點(diǎn)不斷增加設(shè)計(jì)壓力。Atomera 先進(jìn)邏輯節(jié)點(diǎn)和電源業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人 Shawn Thomas 表示：“對(duì)于高度擴(kuò)展的晶體管，例如 2nm 節(jié)點(diǎn)，諸如隨機(jī)摻雜波動(dòng)之類(lèi)的效應(yīng)會(huì)對(duì)晶體管特性（例如 Vt 或遷移率）產(chǎn)生很大影響。Vt 的變化會(huì)導(dǎo)致開(kāi)關(guān)速度的差異，這在 GAA 結(jié)構(gòu)中會(huì)加劇。GAA 晶體管中的每個(gè)通道可能具有不同的 Vt，然后聚合到器件的整體 Vt。這會(huì)導(dǎo)致電路級(jí)不匹配增加，并縮小電路設(shè)計(jì)人員必須使用的設(shè)計(jì)余量（即更保守的設(shè)計(jì)以考慮增加的可變性）。Vt 的變化還會(huì)導(dǎo)致晶體管的泄漏增加，從而增加晶體管和后續(xù)電路元件的關(guān)斷狀態(tài)功耗。”

先進(jìn)封裝技術(shù)需要新工具。“封裝技術(shù)需要大變革，”Ansys 的 Swinnen 說(shuō)。“組裝多個(gè)芯片并進(jìn)行鍵合的方法有無(wú)數(shù)種，但并非所有方法都有足夠的投資來(lái)實(shí)現(xiàn)在整個(gè)市場(chǎng)上的全面生產(chǎn)可行性。推動(dòng)這一趨勢(shì)的原因是每個(gè)人都希望能夠銷(xiāo)售芯片，每個(gè)從事 3D 工作的人都需要芯片，因此對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的需求非常強(qiáng)烈。業(yè)界的利益一致，以確保為此制定標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要一年多的時(shí)間，但之后你就會(huì)看到該領(lǐng)域的進(jìn)步。”

在制定標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)，合作也變得非常重要。Altair 的 Khemmoro 表示：“半導(dǎo)體公司將越來(lái)越重視與系統(tǒng)公司建立牢固的合作伙伴關(guān)系。這些合作至關(guān)重要，因?yàn)樵S多芯片制造商對(duì)其產(chǎn)品如何集成到最終設(shè)備中缺乏完整的了解。在未來(lái)幾年，這種團(tuán)隊(duì)合作將變得更加重要，尤其是當(dāng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)師面臨著創(chuàng)造更小、更高效產(chǎn)品的持續(xù)壓力時(shí)。緊跟這些變化并做出相應(yīng)的調(diào)整對(duì)于保持競(jìng)爭(zhēng)力和推動(dòng)創(chuàng)新至關(guān)重要。”

在 EDA 中，與 AI 相關(guān)的很多話(huà)題都集中在驗(yàn)證領(lǐng)域。Cadence 的 Graykowski 表示：“過(guò)去幾年，我們看到 AI 驗(yàn)證領(lǐng)域取得了許多進(jìn)展，這有助于優(yōu)化回歸并縮小調(diào)試驗(yàn)證失敗的范圍。由于業(yè)界有時(shí)間對(duì)這些解決方案進(jìn)行原型設(shè)計(jì)和改進(jìn)，我預(yù)計(jì)我們將獲得更優(yōu)化的功能集，并看到更多采用者將這項(xiàng)技術(shù)引入主流驗(yàn)證流程。明年最有可能取得最大進(jìn)步的領(lǐng)域不僅僅是回歸優(yōu)化，還包括幫助縮小覆蓋范圍并在更短的時(shí)間內(nèi)找出更多錯(cuò)誤。自動(dòng)化流程在分類(lèi)和縮小調(diào)試范圍以及確定可能的故障源方面具有很大的潛力。驗(yàn)證工程師將利用該技術(shù)篩選數(shù)據(jù)量，使他們能夠跟上當(dāng)今設(shè)計(jì)的規(guī)模。我還預(yù)計(jì) GenAI 將在明年得到更多應(yīng)用。”

AI 還將增強(qiáng)設(shè)計(jì)流程。“印刷電路板 (PCB) 設(shè)計(jì)需要多種學(xué)科和技能，”Khemmoro 說(shuō)。“因此，公司越來(lái)越多地在整個(gè)工作流程中采用自動(dòng)化，從初始需求和邏輯設(shè)計(jì)到制造和組裝。通過(guò)在設(shè)計(jì)過(guò)程中將 AI 與仿真相結(jié)合，可以加速設(shè)計(jì)決策，并顯著縮短開(kāi)發(fā)周期。為了進(jìn)一步增強(qiáng)這一過(guò)程，現(xiàn)在汽車(chē)、航空航天和國(guó)防等產(chǎn)品壽命較長(zhǎng)的行業(yè)正在現(xiàn)場(chǎng)使用監(jiān)控系統(tǒng)，以跟蹤 PCB 性能，以及降低組件的額定值以將潛在問(wèn)題直接傳達(dá)給開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)。然后可以將這些見(jiàn)解納入 PCB 設(shè)計(jì)流程，以提高效率和可靠性。”

設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)必須跨越越來(lái)越多的學(xué)科。Arteris 的 Nightingale 表示：“許多設(shè)計(jì)的范圍正在擴(kuò)大，這意味著模擬也必須擴(kuò)展到涵蓋光學(xué)、流體和機(jī)械效應(yīng)，尤其是在復(fù)雜封裝中。”“一些市場(chǎng)增加了其他要求，例如硬件級(jí)安全性的新方法，包括加密驗(yàn)證和抗攻擊性，以及芯片級(jí)符合 ISO 21434 網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)。而可靠性需要針對(duì)老化、電遷移和其他長(zhǎng)期故障模式的預(yù)測(cè)工具。”

結(jié)論

總的來(lái)說(shuō)，這些只是行業(yè)在 2025 年將發(fā)生重大變化的幾個(gè)領(lǐng)域。其中一些技術(shù)被原型化并發(fā)布到行業(yè)的速度正在加快。這是前所未有的，它說(shuō)明了保持領(lǐng)先地位的重要性。整個(gè)行業(yè)正處于巨大的變革之中。