行业增长预测 - 半导体行业2030年市场规模预测从9000亿美元上调至超过1.2万亿美元 增幅近3000亿美元 [2] - 增长主要由数据中心AI计算爆发及边缘计算迁移推动 且被视为第一波浪潮 [2] 技术发展趋势 - 三维集成电路成为突破性能瓶颈的关键 集成数万亿晶体管并采用先进工艺节点 [1] - 多芯片封装（如2.5D中介层）和堆叠技术（如16片晶圆堆叠）推动超越摩尔定律 [2] - 系统公司（小米/阿里巴巴/比亚迪）涉足芯片制造 体现"软件定义芯片"的用户体验导向趋势 [1] 公司战略与解决方案 - Cadence提出"三层蛋糕"概念：AI代理层/核心仿真层/硬件层 提供软件-硬件-IP端到端优化 [2] - 业务延伸至机电/热力/流体等物理领域 甚至模拟整个数据中心实现系统级优化 [2] - 超过50%工具已集成优化式AI 用于提升PPA（性能/功耗/面积）和错误发现能力 [4] - 未来两年生成式AI部署将使AI集成工具比例超过80% [4] AI技术应用演进 - 优化式AI（2016年启动）用于工具内部优化 生成式AI实现自然语言对话式交互（JedAI平台） [3] - Agentic AI将实现自动生成网表/流程运行/错误修复的全自动化设计 取代人工编码和布局布线 [1][3] - 未来用户可"许可虚拟人才"（如虚拟设计工程师团队）执行全流程任务 [3][4] 设计范式变革 - AI解决传统方法无法处理的复杂物理建模和自动化设计问题 [3] - 定制加速器支持x86 CPU/Arm/GPU等多平台 推动软件异构化发展 [3] - 最终实现仅输入功能需求/工艺节点/IP即可自动生成完整设计方案的终极方向 [1][4]

行业趋势与市场前景 - 半导体行业2030年市场规模预测从9000亿美元上调至超过1.2万亿美元 增长近3000亿美元 主要由数据中心AI计算爆发及边缘计算迁移推动 [2] - 三维集成电路和先进封装技术成为突破性能瓶颈的关键 支持数万亿晶体管集成和高性能计算需求 [1] - 系统公司如小米、阿里巴巴、比亚迪涉足芯片制造 推动芯片设计向用户体验导向和软件定义芯片转型 [1] 技术演进与设计变革 - 生成式AI和Agentic AI将彻底改变芯片设计范式 未来可自动生成完整设计方案 无需人工编写代码或手动布局布线 [1][3] - 多芯片封装和堆叠技术应用推动超越摩尔定律 包括中介层2.5D封装和多达16片的晶圆堆叠技术 [2] - 设计自动化愿景：用户仅需输入功能需求、工艺节点和IP Agentic AI可自动完成网表生成、流程运行及错误修复全流程 [4] 企业战略与解决方案 - Cadence提出"三层蛋糕"概念 以智能系统设计为核心 整合AI代理层、核心仿真层和硬件层 提供软件、硬件及IP解决方案 [2] - 公司工具集成度超过50%采用优化式AI 用于提升PPA和错误发现 未来两年生成式AI部署后比例将超80% [4] - 推出JedAI平台支持自然语言交互与Agentic AI自动化工作流 实现从"许可工具"向"许可虚拟人才"转型 [3][4] 技术融合与跨领域扩展 - EDA工具与AI深度融合 解决复杂物理建模和自动化设计问题 支撑异构计算平台包括x86 CPU、Arm架构及GPU [3] - 技术延伸至机电、热力、流体等后端物理领域 甚至模拟整个数据中心 实现芯片到系统的端到端优化 [2] - 三维集成电路不仅是物理堆叠 更是设计方法学、验证技术与人工智能深度整合的产物 [1]

文章核心观点 - AI和半导体行业正经历高速发展 大模型带动算力需求暴涨 AI芯片企业成为焦点 数据中心扩张 自动驾驶落地和智能终端升级持续推动芯片性能与能效极限[1] - 摩尔定律放缓使晶体管微缩变得困难 芯片设计复杂度与成本显著提升 传统设计方法难以跟上技术发展节奏[1] - Cadence提出代理式AI将芯片设计从"工具使用"带入"智能协作"时代 这将成为半导体创新的关键拐点[1] 软件定义的芯片时代 - 计算机芯片正彻底改变人类感知世界和互动的方式 "软件定义用户体验"驱动"软件定义芯片"成为重要趋势[2] - 非传统芯片企业如小米 阿里巴巴 字节跳动和滴滴已成为颇具规模的芯片制造商 这在20年前难以想象[2] - AI相关产业规模预测从9500亿美元大幅上调至1.2万亿美元 增长动力从数据中心AI计算向边缘端延伸[2] - EDA行业面临客户数量增长与传统软件难以适应变化的双重挑战[2] 3D维度整合技术 - 横向维度需要突破单一芯片局限 进行先进封装中的系统级验证 包括芯片到物理层面的机电 热学 流体仿真乃至整个数据中心模拟[4] - 技术维度利用AI提供新计算技术路径 解决传统方法难以攻克的问题[4] - 计算层支持x86 CPU ARM架构 GPU和专属加速器等多种运行环境[4] - 原理性方法 加速计算与AI三层技术结合形成"三层蛋糕"架构[4] AI在EDA工具的演进 - Cadence的AI探索始于2016年 受AlphaFold启发将机器学习融入工具 实现"AI优化"[5] - AI应用正从优化AI向虚拟工程师转型 工具支持自然语言交互 用户可通过对话获得帮助[5] - 未来模式将从"授权工具"转变为"授权虚拟人员" 包括虚拟物理设计师 虚拟验证团队和虚拟布局团队[5] - 超过50%的Cadence工具用户已使用AI优化功能 到今年年底所有产品都将支持直接与工具对话[6] JedAI平台特性 - JedAI平台支持客户自主选择功能模块 连接本地数据 所有数据存储在本地服务器 确保数据安全[7] - 平台提供自定义代理构建框架 支持整合代理[7] - 发展重点在于构建快速系统 使用提示工程和推理与工具交互 而非模型微调[8] - 通过检索增强生成技术降低幻觉风险 利用formal verification工具比对不同答案[8] 全自动化与数字孪生 - 完全由AI接管设计仍需时间 但未来两年内用户使用体验将接近与人交流[9] - 全流程数字化仿真将是巨大机遇 不仅适用于半导体领域 还将延伸至物理 化学和生物学等学科[9] - 数字孪生用仿真映射现实状态 AI介入能加速过程 如神经图形学中先用AI渲染低分辨率图像再上采样[9] - AlphaFold展示了AI提供全新科学突破的潜力 不仅加速仿真更解决传统算法长期无法攻克的问题[10] 产业需求与人才挑战 - 所有域的Cadence客户对AI都有同等兴趣 超大规模云服务提供商更倾向于使用自己的LLM[10] - AI不会取代芯片设计工程师 而是解决工程师数量不足的问题[10] - 人才需求可能是现有人数的十倍 全球各行业都面临人员短缺危机[11] - AI将使人类工程师效率提升十倍 人类与AI结合将放大生产能力[11]

全球EDA行业整体表现 - 2024年Q4 EDA行业收入同比增长11%达49亿美元，中国市场疲软但全球增长稳健[3][4] - 行业集中度高，Cadence、Synopsys、Siemens EDA三大巨头占中国市场份额超70%[5] - PCB设计、封装设计等细分领域增长显著[4] EDA增长驱动因素 - 边缘计算和高性能计算(HPC)芯片需求推动复杂自动化EDA解决方案需求[6] - 云端解决方案普及促进全球设计团队协作与可访问性[6] - AI/ML算法集成优化设计准确性、效率并缩短产品上市时间[6] - 物联网和AI应用节能芯片组需求推动EDA创新，半导体公司与EDA厂商加大研发投入[6] 细分领域增长数据 - CAE（计算机辅助工程）增长10.9%达16.969亿美元（四季度移动平均+12.3%）[7] - IC物理设计与验证增长15.4%达7.979亿美元（移动平均+8.1%）[7] - PCB & MCM增长15.9%达4.762亿美元（移动平均+8.3%）[7] - 半导体IP增长7.9%达17.607亿美元（未报告公司如Arm增长21%）[7] - IC封装设计增长70%（年收入8400万美元），反映先进封装需求激增[7] AI在EDA中的应用 - AI优化EDA软件引擎、流程和工作流，需确保算法可验证、准确和稳健[8] - 西门子EDA将AI应用于核心技术、流程优化和开放平台，提升工程师生产力[8] - Synopsys的AI工具缩短设计周期，谷歌AlphaChip实现芯片布局"超人"级优化[11] - 生成式AI(GenAI)协助设计建议和代码优化，但面临数据可用性限制[12] Chiplet技术对EDA的影响 - Chiplet技术推动EDA工具支持异构集成设计，需重构工具架构[13] - 先进封装EDA市场规模2025年将突破5亿美元，增速高于传统工具[13] - EDA厂商开发集成平台（如Synopsys 3DIC Compiler）应对Chiplet设计挑战[13][15] - Chiplet设计需整合8-12个供应商IP模块，驱动AI工具解决协同优化问题[15] 行业竞争与战略方向 - EDA厂商IP业务依赖传统接口协议，RISC-V生态崛起分化市场格局[14] - 未来竞争关键为EDA工具与IP协同设计能力，需评估深度开发或并购扩展战略[14]