每經記者｜張韻    每經編輯｜魏文藝    

計算芯片需求正呈現(xiàn)前所未有的增長態(tài)勢。預計到2030年，全球半導體市場規(guī)模將攀升至1.2萬億美元。

“這些增量很大程度上由數(shù)據中心AI計算的爆發(fā)及向邊緣端的遷移所驅動?！?月19日，在CadenceLIVE China 2025中國用戶大會上，Cadence（楷登電子）高級副總裁兼系統(tǒng)驗證事業(yè)部總經理Paul Cunningham強調，“這僅僅是第一波浪潮”。

圖片來源：每經記者 張韻 攝

更深遠的影響在于設計范式的轉變，隨著半導體工藝節(jié)點推進至3nm及以下，芯片設計復雜度呈指數(shù)級增長。Paul Cunningham認為，用戶體驗正成為芯片設計的核心出發(fā)點。

面對集成2000億顆晶體管的3nm（納米）芯片等帶來的系統(tǒng)級挑戰(zhàn)，Paul坦言傳統(tǒng)路徑已逼近物理極限，傳統(tǒng)設計方法難以應對。作為全球EDA（電子設計自動化）三巨頭之一，近年來Cadence正從EDA工具向自主設計轉型。

如何應對智能系統(tǒng)設計的復雜挑戰(zhàn)？從公司披露的2025年第二季度財報來看，Cadence的一項重要技術進展在于，首次在系統(tǒng)級芯片設計平臺中融入代理式AI架構。

Paul Cunningham表示，代理式AI能夠自主處理高復雜度任務，通過智能優(yōu)化與自動化決策，顯著提升功耗、性能和面積（PPA）表現(xiàn)。它將工程師從重復性、瑣碎的試錯工作中解放出來，使其更專注于架構創(chuàng)新和算法優(yōu)化等創(chuàng)造性工作，最終實現(xiàn)真正高效的3D-IC（三維集成電路）協(xié)同設計。

那么，面對3D-IC設計中多物理場耦合帶來的仿真挑戰(zhàn)，AI技術是必然選擇還是可選輔助？在Paul Cunningham看來，EDA在設計全流程中構建了從電路建模、多物理場仿真到制造簽核的完整虛擬映射體系，甚至能夠實現(xiàn)一次流片成功。而在物理世界中現(xiàn)有孿生技術仍面臨驗證完備性挑戰(zhàn)，在機器人、無人機等系統(tǒng)領域，仿真覆蓋率僅20%，另外80%則必須通過實際制造、測試來不斷改進模型和方法。

Paul Cunningham進一步表示，在半導體設計領域，EDA本身就是一種數(shù)字孿生技術。因此，Cadence將數(shù)字孿生定位為跨產業(yè)戰(zhàn)略支點，通過戰(zhàn)略性并購Beta CAE Systems和VLAB Works兩家公司強化技術圖譜，發(fā)展物理孿生與功能孿生技術，來提升系統(tǒng)仿真的覆蓋率和效率。

隨著AI技術的持續(xù)演進，芯片設計將逐步實現(xiàn)從輔助設計到自主設計的跨越。Paul Cunningham在演講中還重點介紹了支撐Cadence代理式AI戰(zhàn)略的關鍵平臺與工具，JedAI Platform的革命性在于支持自然語言交互，可大幅節(jié)省設計時間。他指出，云端協(xié)同、開放生態(tài)、智能優(yōu)化等趨勢正在重塑整個產業(yè)鏈。

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封面圖片來源：每經記者 張韻 攝