发布时间：2025-10-16 08:00
国务院最新发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确指出，AI人工智能将作为第四次工业革命核心驱动力，推动千行百业实现自动化智能化升级，到2027年智能终端和智能体普及率超70%。

半导体行业首当其冲，算力、存储、网络、电源等核心要素必须加速进阶：一方面，AI 大模型训练与推理需求爆发，面临摩尔定律放缓、单芯片工艺微缩的性能提升有限，Chiplet 先进封装成为延续算力增长的关键。EDA 工具需从单芯片设计扩展至封装级协同优化，实现跨维度系统设计。另一方面，AI 数据中心设计已成为覆盖异构算力、高速互连、供电冷却的复杂系统级工程。EDA 急需通过技术重构与生态整合，推动设计范式从 DTCO 升级至贯穿全链路的 STCO，实现从芯片到系统的能力跃迁。

EDA For AI

过去两年，AI硬件的爆炸式发展，使得系统攻坚已经成为大势所趋：一方面，芯片系统化——三维芯片Chiplet先进封装与异构集成正在成为延续算力增长的核心路径，并被英伟达、AMD、博通等AI芯片巨头广泛采用；另一方面，系统规模化——以英伟达NVL72、华为昇腾384机柜级超节点系统为代表的智算系统，正通过硅光在内的更高速互连技术不断突破Scale-Up和Scale-Out的性能边界。AI 超节点硬件系统需求与Chiplet集成技术的融合正成为后摩尔时代先进工艺制程瓶颈和算力提升突破的重要方向。新趋势意味着有新的问题需要被解决：Chiplet 集成系统面临高密互连、高速串扰、电-热-力耦合及反复优化迭代等诸多挑战，而解决AI超节点硬件系统万卡级互连拓扑优化、高压直供电源网络设计、液冷系统与芯片热耦合仿真，其复杂度也远超传统单芯片设计的能力边界。

EDA三大家在传统芯片EDA的基本盘之外，开始积极规划多物理场仿真分析能力，大力布局系统分析EDA，凸显了多物理场仿真分析的重要性，期望实现从Fabless、Foundry、OSAT到System的贯通和融合。这也推动了去年以来新思科技对Ansys，Cadence对BETA CAE Systems、Invecas，Siemens EDA对Altair的收购，加速向系统设计转型，形成&ldq
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