国产EDA的下一步：向系统升级

随着AI芯片算力需求爆发，摩尔定律逼近物理极限，单纯依靠工艺微缩已难以满足性能增长。国产EDA正迎来关键转折：从单点工具走向全链路系统级解决方案，以“系统思维”应对AI时代硬件设计的复杂挑战。

系统级设计成破局关键

在AI算力集群、Chiplet先进封装成为主流的今天，芯片设计已不再是单一环节的优化，而是贯穿“芯片-封装-板卡-系统”的整体协同。

对此，芯和半导体创始人兼总裁代文亮博士举例解释道：“工程师常会遇到类似的棘手问题，一颗在测试中表现优异的芯片，一旦经过封装，性能会显著恶化。究其根源，在于传统设计流程的割裂——芯片与封装被孤立地抽取模型，再机械地拼接。这种方法完全忽略了二者间复杂的耦合效应。”

“再以Blackwell 200为例，即便芯片本身乃至板卡设计都近乎完美，在集成到机柜系统时，依然可能遭遇性能瓶颈或故障。问题的根源在于，传统的设计视角未能充分考虑系统集成过程中必定会产生的信号、供电、散热等相互作用。因此，我们必须将分析边界从芯片和板卡，扩展至连接器、供电网络等整个系统链路。”

在此背景下，我们看到芯和半导体提出的“STCO”理念，正是对这一趋势的响应——从传统的“工艺驱动设计”转向“系统驱动设计”，覆盖电、热、力等多物理场耦合，实现从芯片到集群的全栈仿真与优化。

EDA for AI：从芯片到集群

面对AI硬件在Scale-Up与Scale-Out中的互连、供电、散热等系统级难题，国产EDA企业如芯和已布局三大平台：

1. Chiplet 先进封装设计平台：从芯片、Interposer 到封装的跨层级协同设计与多物理分析，面向“AI 芯片级”应用，解决多项互连、供电与散热挑战

2. 封装 / PCB 全流程设计平台：从原理图设计、版图设计到多物理仿真，实现高性能芯片xPU与PCB板级系统的纵向扩展（Scale-up）

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3. 集成系统仿真平台：提供电磁、热、应力、流体多物理场深度耦合求解引擎，实现高速通道端到端验证及整机柜集群级的横向扩展（Scale-out)

这些平台不仅服务于芯片公司，更面向整机厂商、数据中心运营商，体现出EDA从“辅助设计”向“系统赋能”的转变。

AI+EDA：技术重构与范式升级

“AI对我们而言不是营销口号，而是解决问题的核心底座。” ，代文亮博士表强调。

AI不仅加速仿真，更重构EDA工作流。芯和推出的XAI多智能体平台，将建模、仿真、交互、数据四大智能体融入设计流程，实现“仿真驱动设计”。工程师从“工具操作者”转变为“系统架构师”，设计效率提升数倍，仿真时间从天级缩短至秒级。

更重要的是，基于真实物理模型与多物理场耦合的AI训练数据，国产EDA能在精度与可靠性上逐步建立起自主优势，避免陷入“代际落后”。

对此，代文亮博士解释道：“我们利用经过第一性原理和严格物理方程验证的海量数据来训练AI模型，生成可靠的、无‘幻觉’的‘蒸馏数据’。这使得设计师能够将过去耗时数周的分析压缩到瞬间，实现‘秒级’仿真，且精度保持在5%以内，对于设计周期加速具有可观的红利效应。”

结语

国产EDA的下一步，不再是单点工具的替代，而是系统级能力的构建。在AI驱动下，从芯片到系统的全栈EDA能力，将成为中国半导体产业实现高水平科技自立自强的关键支撑。系统升级，不仅是技术路径，更是战略必需。