AI算力成为重塑芯片产业的原点。近年来，由于摩尔定律放缓、单芯片性能难以满足算力爆发式需求，全球产业界已演化出先进封装与超节点系统集成两条突围路径。在此背景下，包括EDA（电子设计自动化）、先进封装、半导体设备和高速互连技术等国产芯片产业链各个环节正加快在AI算力领域布局。谈及国内产业趋势，芯谋研究企业部总监王笑龙向记者表示，随着我国半导体产业自主可控战略深入推进，虽然工艺制程一定程度受限，但国内产业链仍能通过“适度制程+先进封装+系统和生态优化”走出一条中国特色半导体发展路径，这有望降低我国在新一轮AI和先进计算产业竞争中面临的结构性劣势和系统性风险。EDA竞争转向系统级集成作为芯片产业最上游，EDA从业者对AI重构芯片设计产业的趋势感触颇深。“从多芯粒到超节点，系统级复杂性前所未有。在AI硬件领域，客户面临的不再是单一的芯片设计挑战，而是Chiplet先进封装、异构集成、高带宽存储、超高速互连、高效电源网络及AI数据中心架构带来的系统性风险。这包含了因为散热考虑不周，导致整机过热翘曲；电源网络设计缺陷，导致封装连接处在高负载下熔断；缺乏系统级信号管理的视角，导致数千万美元的流片在组装后无法点亮等。”芯和半导体创始人、董事长凌峰日前在一场发布会上称。芯和半导体发布会凌峰指出，要解决上述问题，EDA厂商需要树立“系统级集成与协同（STCO）”理念，在计算、网络、供电、冷却及系统构架中实现协同设计。全球EDA三巨头已用真金白银并购验证行业趋势。2025年，新思科技350亿美元收购全球第一大仿真EDA公司Ansys，补齐多物理场仿真能力，强化了从芯片到系统的全链路分析能力。国内AI芯片厂商亦在生态层面积极布局和投入。沐曦股份高级副总裁、首席产品官孙国梁近日在SEMICON论坛上介绍，沐曦构建了统一自研架构下的完整GPU产品矩阵，覆盖AI训练、推理、图形渲染、科学智能等场景，配套的自研软件栈全面兼容主流生态，并积极推动开源生态建设。在王笑龙看来，良好的软件生态对硬件的利用效率提升至关重要，这会加速国产AI芯片从“替代可用”向“自主好用”的进程。例如，DeepSeek、千问等国产大模型出圈背后，是国产AI芯片在利用效率上做了很大提升。混合键合成提升算力核心技术在硬件层面，AI大算力时代，当单芯片面临功耗、面积、良率三大瓶颈时，先进封装已成为
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