AI 設計 AI：生成式 AI 如何鑄造半導體創新的新紀元

必然的融合 - AI 作為摩爾定律的新架構師

生成式人工智慧（Generative AI）已不再是半導體設計領域的輔助工具，而是維繫產業創新軌跡的核心引擎，這代表著一場從以人為中心的設計「輔助」，轉向由 AI 驅動的設計「夥伴關係與自動化」的典範轉移，面對現代系統單晶片（SoC）的指數級複雜性、先進製程節點的推進，以及向 3D 異質整合的結構性轉變，這場演進並非一種選擇，而是一種必然 。那些用以設計全球最先進晶片的工具，如今正由 AI 親自設計，從而創造了一個強大且自我強化的創新循環。   

AI 的導入，實質上是為了解決一場「複雜性危機」，傳統的手動設計方法，在數以兆計的電晶體、數千個巨集區塊（Macro）以及 3D IC 固有的多重物理挑戰面前，正瀕臨崩潰 ；以傳統的佈圖規劃（Floorplanning）為例，其反覆試錯的過程可能耗費數週甚至數月，成為專案進度的主要瓶頸 ；生成式 AI 透過探索遠超人類能力極限的龐大設計空間，從根本上解決了這個問題，徹底改變了整個工作流程 。   

更深層次地看，AI 在電子設計自動化（EDA）領域的應用，形成了一種自我實現的循環。首先，市場對資料中心和高效能運算（HPC）所需之 AI 加速器晶片的需求是主要驅動因素，這些晶片的設計極其複雜，必須依賴注入了 AI 技術的新一代 EDA 工具來管理複雜性並優化功耗、效能與面積（PPA），接著，這些先進的 AI-EDA 工具本身在執行強化學習或生成任務時，需要龐大的雲端運算資源，最後，利用 AI-EDA 成功設計並製造出更強大的 AI 加速器晶片，又反過來為下一代、需要更高算力的 AI-EDA 解決方案提供了硬體基礎，因此，這種關係並非線性，而是指數級的循環回饋，對 AI 驅動的 EDA 進行投資，等同於投資整個 AI 產業的核心飛輪。   

軍備競賽：EDA 巨頭的戰略分析

Synopsys.ai Copilot：對話式協同設計師

新思科技（Synopsys）的策略，是將其生成式 AI 定位為一個智慧「協同駕駛員」（Co-pilot），其目標在於增強而非取代人類工程師，Synopsys.ai Copilot 作為一個對話式夥伴，利用大型語言模型（LLM）在整個設計流程中提供具備情境感知能力的協助，此工具不僅能回答複雜的技術問題、透過識別關鍵時序路徑來輔助除錯，甚至能根據自然語言規範生成暫存器傳輸級（RTL）程式碼，直接解決了工程師的生產力瓶頸 。   

其核心護城河在於，Copilot 能夠從新思科技龐大的專有知識庫（如 SolvNetPlus、技術文件）以及客戶獨特且安全的設計數據中持續學習，這創造了一個不斷精進的、特定領域的 AI，是競爭對手難以複製的優勢，來自英特爾（Intel）和超微（AMD）等產業領導者的背書，更為其價值提供了有力證明，英特爾強調其自動生成 RTL 的能力，而 AMD 則指出其能加速高品質 RTL 的產出，並縮短設計測試的周轉時間，顯示了 AI 在晶片設計最前端階段的具體價值 。   

Cadence Cerebrus AI Studio：代理式工程師的崛起

益華電腦（Cadence）則推出了一種更為激進的、目的在改變典範的願景：「代理式 AI」（Agentic AI），這項技術已超越「協同駕駛員」的概念，演變為一個由自主 AI 代理組成的系統，這些代理能根據高層次的目標進行決策並執行多步驟的複雜行動，這代表了從上一代產品 Cadence Cerebrus Intelligent Chip Explorer 的重大躍進，後者主要利用強化學習專注於區塊級（block-level）的優化，全新的 AI Studio 則將此能力擴展至能精心策劃「整個」SoC 的實現流程 。   

其核心訴求是一場生產力革命，實現從「多位設計師優化單一區塊」到「單一工程師設計多個區塊」的世代轉變，這一主張由驚人的生產力數據支撐：宣稱能將上市時間加速 5 至 10 倍 。三星（Samsung）的案例提供了具體證據，報告指出在一個 SoC 子系統上實現了 8% 至 11% 的 PPA 改善，並獲得了 4 倍的整體生產力提升，這不僅證明了其在單一區塊上的優化能力，更展示了其在系統層級管理階層式設計的卓越效能。   

戰略分歧與趨同：兩種哲學的對話

新思科技與益華電腦的策略展現了根本性的方法差異。新思科技的模型是演進式的，透過一個強大的知識與自動化層來增強現有的工程師工作流程。而益華電腦的模型則是革命性的，目標是圍繞自主 AI 代理重塑工作流程，這可能從根本上改變設計工程師的角色定義 。儘管哲學不同，兩家公司都在利用 AI 解決相同的核心問題：管理複雜性、優化 PPA 及縮短設計週期，兩者都依賴於海量數據分析和機器學習，並共同朝著系統級優化的方向邁進 。   

在此背景下，西門子 EDA（Siemens EDA）亦是關鍵參與者，它不僅將 AI 整合至其產品組合中，更強調 AI「黑盒子」輸出的可詮釋性，以建立產業信任，這點出了整個產業在擁抱 AI 時必須共同應對的關鍵挑戰。   

深入分析，兩大巨頭的戰略分歧不僅是功能上的差異，更是一場決定下一代晶片設計「作業系統」的戰爭，新思科技的 Copilot 如同現有設計範式中的一個強大應用程式，賦予使用者更強大的能力，但仍由使用者主導；相對地，益華電腦的 Cerebrus AI Studio 及其自主代理和多區塊協調功能，更像一個全新的「作業系統」，工程師只需提供高層次目標，該系統便能自主管理資源、執行複雜的多步驟任務以達成目標，若代理式模型被證實能帶來顯著的生產力躍升，它將迫使設計團隊和方法論進行根本性的重組，率先採用此「作業系統」的公司將圍繞其建立內部流程與培訓，從而為獲勝的 EDA 供應商創造巨大的轉換成本和強大的競爭護城河，這場競爭的目標不僅是工具授權，更是對整個設計方法論的掌控權。   

以矽為證：量化 AI 對 PPA 與生產力的衝擊

PPA 新疆界：超越人類直覺

AI 驅動的工具之所以能達到卓越的 PPA 成果，是因為它們能系統性地探索一個對人類工程師而言過於龐大和複雜的多維度設計空間，這是傳統手動迭代無法企及的，強化學習等機器學習技術能夠發掘非直覺的解決方案，從而帶來突破性的成果。來自客戶部署的具體數據，為此提供了明確的投資回報證明。   

客戶	設計類型	使用的 AI 工具	功耗改善	效能改善	面積改善	生產力增益	資料來源
GUC	複雜 SoC (>2000 macros)	Synopsys IC Compiler II / Fusion Compiler	14% (正反器功耗)	19% (線長縮短)	-	數週/月縮短至數天
MediaTek	先進節點 SoC	Cadence Cerebrus	>6%	-	5%	-
Renesas	先進節點 CPU	Cadence Cerebrus	-	75% (TNS 改善)	-	-
Renesas	關鍵 MCU	Cadence Cerebrus	「大幅削減漏電功耗」	10%	-	-
Samsung	新處理器節點	Cadence Cerebrus	8%	8% (時序)	-	-
Samsung	SoC 子系統	Cadence Cerebrus AI Studio	約 8-11%	約 8-11%	約 8-11%	「顯著」
Samsung	-	Cadence Cerebrus AI Studio	-	-	-	4 倍整體提升

上表數據清晰地展示了 AI 工具的具體成效，例如，新思科技與創意電子（GUC）合作，在其擁有超過 2000 個記憶體的複雜 SoC 設計中，透過 FreeForm Macro Placement 技術，成功將正反器功耗降低 14%，線長減少 19% 。益華電腦的 Cerebrus 同樣成果斐然：聯發科（MediaTek）在一款先進節點 SoC 區塊上實現了 5% 的裸晶面積縮小和超過 6% 的功耗降低 ；瑞薩電子（Renesas）則在一款先進節點 CPU 上，實現了驚人的 75% 總負時序餘裕（Total Negative Slack, TNS）改善，直接轉化為更高的晶片效能 。這些可量化的成果，是評估 AI-EDA 投資回報的關鍵指標。   

壓縮上市時間：終極的經濟倍增器

將過去高度依賴手動且反覆的任務（如佈圖規劃）自動化，是 AI 帶來的顛覆性改變，新思科技強調其 AI 技術能在此關鍵步驟上節省「數天、數週甚至數月」的時間；益華電腦宣稱的 5 至 10 倍晶片交付時間加速，更是其價值主張的核心支柱，這一目標是透過大規模平行化設計任務，並利用跨專案的遷移學習（transfer learning）來實現的，使得 AI 隨著每個專案變得更加智慧 。   

這些時間上的節省，可以直接轉化為巨大的經濟效益。在智慧型手機或 AI 加速器等高銷量市場，即使只是提前幾個月上市，也可能意味著數十億美元的營收差距，這使得 AI-EDA 不再僅是一個成本中心，而是驅動營收和利潤的關鍵引擎。

征服 Z 軸：AI 在 3D IC 時代的關鍵角色

3D 整合的多重物理挑戰

半導體產業轉向 3D IC 和小晶片（chiplet）架構，是應對傳統 2D 微縮趨緩的直接策略，這種將多個裸晶垂直堆疊的技術，帶來了前所未有的設計挑戰，這些挑戰不再是孤立的；一個裸晶上的熱點會直接影響相鄰裸晶的時序和電源完整性，要驗證數千個矽穿孔（TSV）和裸晶間訊號傳輸的複雜互動，對傳統方法而言是一場惡夢，系統級的網路列表（netlist）管理和驗證也變得指數級困難 。   

AI 驅動的異質系統解決方案

可以說，若沒有 AI，要大規模設計複雜的 3D IC 幾乎是不可行的，因為對這些系統進行分割、佈局和分析的解空間過於龐大，已超出手動方法的處理範疇，作為領先的晶圓代工廠，台積電（TSMC）正與其開放創新平台（OIP）生態系統夥伴（包括新思科技和益華電腦）緊密合作，將 AI 深度嵌入 3D 設計流程中 。   

在 3D 設計中，AI 的具體應用包括：

• 3D 設計空間探索：AI 被用來探索將系統功能分割到多個小晶片並在 3D 空間中進行排列的近乎無限的組合方案 。   

  
  

• 多物理協同優化：AI 驅動的解決方案簡化了佈局規劃過程，能夠同時對熱、訊號和電源完整性進行優化，從而最大化系統效能，益華電腦的 Clarity 3D Solver 和 Sigrity X 等平台，正是為此目的而增強了 AI 功能 。   

  
  

• 生成式 AI 提升生產力：大型語言模型正被用於生成複雜 3D 系統的工作流程腳本並協助除錯，顯著提高了設計生產力 。   

  
  

在 3D IC 時代，晶片設計（EDA）與實體製造/封裝（晶圓代工）之間的界線變得模糊。AI 正成為連接這兩個領域的關鍵數據橋樑，實現了真正的設計技術協同優化（DTCO），傳統 2D 設計中，設計團隊與代工廠之間有著清晰的交付流程，由製程設計套件（PDK）規範；然而，在 3D IC 設計中，EDA 環境中的決策（如小晶片佈局、TSV 密度）會對最終製造的封裝產生直接且深遠的多物理影響（如熱應力），晶圓代工廠擁有海量的製造數據，而 EDA 工具則擁有海量的設計模擬數據，AI/ML 模型是分析這兩種龐大異質數據集以建立預測模型的完美工具。這使得 EDA 工具能夠以更深層次的方式具備「代工廠感知」能力，在設計階段就能預測製造和可靠性的影響，而非事後發現，台積電與 EDA 夥伴在多物理分析融合方面的合作，正是這一趨勢的體現，AI 是實現從矽晶片到系統的整體優化循環的賦能技術。   

市場展望與投資論述

EDA 市場再添活力：AI 作為增長催化劑

EDA 市場是一個由新思科技、益華電腦和西門子主導的穩定寡佔市場，2024 年的市場數據顯示，新思科技佔有約 31% 的市佔率，益華電腦則為 30%；整體市場預計將從 2025 年的約 176 億美元增長至 2032 年的約 329 億美元，年均複合增長率（CAGR）高達 9.4% 。   

這股強勁的增長越來越多地由 AI 驅動工具的採用所推動，這些工具不僅能帶來溢價，還會驅動對更廣泛的雲端運算資源的需求，為 EDA 供應商創造了新的收入來源，例如，益華電腦將其 2025 年第一季度 IP 營收 40% 的同比增長歸功於 AI 和小晶片專案的強勁勢頭 。   

未來軌跡：從生成式到代理式，以及更遠

根據行業高層的描繪，長期願景是「代理工程師」與人類工程師協同工作，從根本上改變設計工作的本質，工作的重心將從「如何」實現設計，轉向「什麼」是系統層級應達成的目標 ；然而，一個平衡的分析也必須承認挑戰的存在：   

• 準確性與信任：AI 模型可能產生「幻覺」，這在晶片設計這種高風險領域是不可接受的，因為一個錯誤可能造成數億美元的損失 。透過可詮釋性和驗證來建立信任至關重要。   

  
  

• 數據安全：AI 工具依賴於客戶的專有設計數據。確保這些 IP 在雲端工作流程中的安全性是一個重大關切 。   

  
  

• 人才缺口：同時精通 5 奈米以下實體設計和 AI/ML 的工程師嚴重短缺，這可能成為技術普及的限制因素 。   

  
  

對投資者與戰略家的總結分析

EDA 產業正處於 AI 革命的震央，投資於主導的 EDA 企業，就是直接投資於賦能整個 AI 硬體生態系的基礎「鏟子和鎬頭」，新思科技和益華電腦透過其 AI 工具部署所累積的龐大專有數據集，正在建立一個強大的競爭護城河，他們的 AI 工具運行的設計越多，AI 就會變得越聰明，成果就越好，新進者就越難以競爭。

AI 與 EDA 的融合不僅是漸進式的改良，而是一股正在重新定義半導體創新經濟學的顛覆性力量，引領這場變革的公司不僅是軟體供應商，它們更是未來運算世界的架構師，在生成式 AI 市場預計將創造上兆美元價值的背景下，EDA 產業提供了構建這一切所必需的、不可或缺的工具，使其成為科技領域一個極具吸引力的長期投資標的 。