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　　代文亮创立EDA公司芯和半导体尊龙体育网，是在2010年。

　　那时候21世纪堪堪走过第一个十年，国内半导体产业还非常年青。距离国务院认真印发《国度集成电路产业发展鼓动选录》，国度集成电路产业投资基金迷惑，还有4年。

　　“其时，通盘社会对半导体、集成电路的默契都不够，融资环境对比今天差了许多。但有空间、有蕴蓄，也有一些契机，我就决定照旧试一试啃这块硬骨头。”他说。

　　但即使在AI和半导体大热的2025年，EDA电子想象自动化软件——这个有着“芯片之母”的称呼的产业对全球来说依然相对生分。这个市集范围在百亿元驾御的分娩门径，为什么概况撬动千亿级半导体产业的发展？

　　走过十余年，芯和半导体照旧成为一家以仿真驱动想象，提供提供袒护IC、封装到系统的集成系统EDA解决决策，其居品已在5G、智高东谈主机、物联网、东谈主工智能和数据中心等范围得到平凡利用。

　　步入2025年，AI卷着半导体产业迈入新的阶段，EDA在AI海潮下如何解围？近期，时间财经带着这些疑问，对芯和半导体独创东谈主、总裁代文亮博士进行了专访。

　　（芯和半导体独创东谈主、总裁代文亮图源：受访者供图）

　　国产EDA如何解围？

　　时间财经： 芯和迷惑于今照旧有10余年，在这十多年中，全球EDA产业非常一部分份额由Cadence、Synopsys和Mentor Graphics几家占领。要在EDA市集开拓并按捺易，最早为什么采取EDA行为我方的创业主张？

　　代文亮：一方面是个东谈主阅历影响，在创办芯和前，我就在三巨头之一的Cadence责任，自己对EDA范围就很熟悉。

　　另一方面，咱们以为中国在这方面还比拟薄弱。

　　EDA全球市集不到100亿好意思元，如果加上IP，接近150亿好意思元驾御，在通盘半导体市鸠合的份额为2%，占比不高。但器用的存在是不可或缺的，EDA撬动的半导体全体市集将在异日几年打破万亿。

　　有空间、有蕴蓄，也有一些契机，我就决定照旧试一试啃这块硬骨头。

　　EDA可以说是一定程度上“赢家通吃”的行业，头部汇注效应比拟强。咱们的想法其实很简略，固然可能不一定作念得很大，但要坚合手改换，作念到至少在细分范围内能排得上号。早点入场，就更有契机占据一个生态位。

　　然则其时如实比拟发愤。十多年之前，半导体产业内“造不如买，买不如租”的心态还比拟多见。社会对半导体、集成电路的默契都不够，融资环境对比今天差了许多。

　　其后咱们发现，比起巨头，国内EDA厂商有一个不可替代的上风——腹地化工作。

　　许多时候，客户采购EDA并不是只为了一个License（软件许可），还会预期厂商会提供一些行业“KNOW-HOW”，比如若何想象、若何结束一些技能妙技。这些腹地化救济工作，国内EDA厂商提供起来更肤浅，也更可合手续。

　　时间财经： 对企业来说，在EDA器用不会毛糙更换，芯和在业务拓展初期是若何劝服企业使用公司的居品的？

　　代文亮：初创EDA企业拓展客户如实比拟发愤。

　　施行上，不管是小公司照旧大公司，更换一个EDA器用都濒临着风险——万一出问题若何办？

　　关于大公司来说，船浩劫掉头，冒险意味着很有可能出大错；关于小公司来说，想要最快、最大程度地取得市集招供，用一个照旧被平凡接收的EDA器用想象芯片是更为合理的。

　　是以，客户基本都更倾向于采取更熟悉的居品。

　　而在寻找到手案例的流程中，也濒临着先有鸡照旧先有蛋的“拷问”。和晶圆代工场客户战争时，他们不但会了解咱们在团结门径是否有到手的前例，也会有趣咱们的EDA咫尺照旧被哪些想象公司使用；反过来，芯片想象公司也会问咱们“你们的EDA器用救济哪家代工场制造？”两端都莫得案例，两端都跑欠亨。

　　以至有客户提议有偿使用咱们的软件。因为他以为咱们需要为不细则性承担一些包袱。

　　终末，咱们意志到，既然别东谈主不招供咱们的居品，那就只可靠我方来蕴蓄到手教授。于是，公司决定开辟另一块业务，IPD（集成无源器件）。用芯和的EDA，我方想象芯片，我方流片，我方测试，我方考据。再其后，咱们在此基础上还迷惑了IP业务。

　　在外部还莫得客户的时候，咱们的内轮回系统就能结束运转。内轮回走通，意味着咱们把EDA器用、想象和工场全部买通，造成了一个完好意思的链条。关于用户而言，这个案例代表咱们可以保险想象可靠性、救济可靠性以及迭代可合手续。

　　里面的小轮回则进一步带动了外部大轮回。当芯片想象公司运转使用咱们的居品，就意味着市集也加入了咱们迭代的程度中，EDA、Fabless和Foundry三个生态门径的互动达成了。

　　时间财经：走到今天，公司的中枢竞争力是什么？公司咫尺有哪些拳头居品？

　　代文亮：咱们最大的特色即是会制定各别化政策，从用户场景动身去优化工作。

　　EDA业内照旧有“三巨头”霸占尖端，咱们采取花更多的时期和客户换取，寻找痛点，接入采取各别化的发展主张。

　　片上建模是芯片想象不可或缺的门径。咱们为客户迷惑了一些参数化模块，匡助他们省俭时期和元气心灵。比如，畴昔画一个图可能需要一两周时期，使用咱们的参数化模板之后，可能只需三五秒钟就能处理。

　　2013年驾御，咱们还运转试图把AI引入到器用中。探索将神经网罗和遗传算法用于参数化模板的想象，赢得了可以的反馈。

　　除了建模，咱们还在仿真问题上作念了不少优化。

　　在半导体模拟仿真责任中，存在芯片想象仿真和封装仿真之间有脱节的问题。客户但愿咱们能把想象和封装的仿真整合在一谈。

　　这并按捺易。领先是平台各别，两类仿真是文献风光不相似，使用的平台也不同。

　　其次则是眷注的维度天壤悬隔。在想象端，责任东如果在微纳圭臬（微米、纳米级别）进行，封装则一下子跳动到毫米以至厘米圭臬（微纳圭臬是10的负9次方米，而毫米是10的负3次方米，两者收支6个数目级），这意味着网格分手的压力相当大。

　　如果按照芯片的想象圭臬分手网格，固然密度和精度豪阔，但封装部分的网格就会过于密集，导致筹算量过大。但如果按照封装的圭臬分手网格，芯片部分的精度又会不够，无法准确形容细节。这就造成了一个跨圭臬的问题，筹算范围和精度的均衡变得相当复杂，在这些问题里需要作念许多衡量。咱们通过多年的自主迷惑，造成了跨圭臬的仿真引擎技能，同期从电路、电磁、电热、应力等角度握住拓展多物理仿真是范围，匡助客户解决逆境。

　　当今，咱们的居品涵盖了从芯片、封装、模组、PCB板级、互连到整机系统，全地方地沟通多物理场的各别，并将其整合到一个完好意思的的全栈集成系统级EDA平台中。

　　是以说，国产化的流程并不是简略地替换掉原有的居品那么简略。责任的鼓动就像在敲钉子，要找准发力点，同期也不成一蹴而就。

　　如何构建重生态？

　　时间财经：从EDA厂商角度动身，AI对EDA产业带来的主要挑战是什么？

　　代文亮：AI时间的芯片的显贵特征是大算力。大算力芯片的功耗很高，时时在800W到1000W驾御，运行时残害电能会产生热量，散热问题如何解决是一个关键点。

　　如果散热问题无法妥善解决，热量在影响电能的传输和芯片的性能的同期，还有可能导致热扩展，使芯片和基板发生翘曲。这种翘曲可能会影响芯片的性能，以至导致损坏。

　　此外，当电流较大时，还会激发电磁搅扰。因此，咱们需要同期解决散热和电磁搅扰问题，以幸免芯片性能下落，以至影响通盘系统的平安性。

　　时间财经：半导体行业技能的迭代险些在每一刻发生。当下，全体来看国内EDA厂商想要寻求发展，需要叮嘱哪些发愤？又有若何的解决决策？

　　代文亮：不难发现，当今芯片厂商的买卖模式照旧发生了根蒂的变化。厂商照旧从作念芯片，回荡为作念生态。因此，EDA厂商不仅要眷注芯片自己，还要沟通系统级的协同。

　　以英伟达为例，这家公司最运转的业务只专注于显卡芯片自己。但当今，它们不仅要想象芯片里面的架构，还要沟通板卡、整机，以至是整机集群的协同责任。这使得想象的复杂度大幅晋升。

　　从芯片到系统级的买通，是AI芯片范围最典型的需求，然则这种需求的结束离不开小巧的芯片想象。比如，AI芯片的供电电流可能达到数千安培，信号传输速率极高，这些都对想象提议了极高的条目。此外，如果进一步深切到像HBM（高带宽存储器）这么的复杂结构，里面包含宽绰颗粒和IO接口，数据信号线数目庞杂且相互搅扰，很有可能导致“串扰”问题，使数字信号失真……因此，AI海潮既是机遇，亦然扫数从事大算力芯片迷惑的企业必须面对的巨大挑战。

　　针对咫尺的新变化，厂商的视线要更大，从着眼芯片，到着眼系统乃至半导体生态。具体而言，EDA厂商的理念应该从想象技能协同优化（DTCO）向系统技能协同优化（STCO）回荡。落脚到EDA个体，咱们不再局限于迷惑一个EDA器用，而是将着眼于为系统级优化提供解决决策。

　　产业链条拉得更长，挑战也更大，但我以为这也许会成为咱们后期的一个上风。

　　大算力时间的新挑战

　　时间财经：AI海潮如何影响了半导体行业？

　　代文亮：AI芯片为半导体厂商提供了一个竞争的新想路——行业内通过百花都放的改换把性能提高，而不是无止尽地内卷，把价钱卷低。

　　在我看来，AI骨子上是场景化的。 以前些年的“互联网+”为例，从最早的万物皆可互联网发展于今，咱们会发现技能利用照旧在分化的谈路上越走越远。出行有出行的业态；外卖有外卖的业态……我以为AI异日一定是场景化驱动的，而不是试图用一个通用的解决决策解决扫数问题。

　　反应在技能上，咱们就会发现，千亿参数、万卡集群大部分时候是少数厂商玩家的游戏，大渊博功能和场景的结束并不需要这种量级的硬件救济。

　　因此，小场景和小参数大模子，才是异日的大契机。端侧AI，AI PC和手机的见解越来越受眷注，其实也侧面印证了这个趋势。

　　从芯片的需求上也能发现这极少，咫尺行业里关于AI算力的需求暴涨，英伟达的通用GPU一卡难求，但同期，对ASIC芯片的需求也加多了。

　　通用GPU由于要兼顾多种类型的筹算任务，这种生动性例必会捐躯在特定利用上的性能和恶果，比方视频处理、网罗通讯、深度学习等，止境是在高负载或合手续运行的情况下，这种表象越加昭彰。

　　ASIC 芯片由于是为了某一特定利用有益定制的，在同等工况下，博通的ASIC芯片就能作念到着力大幅晋升，算力其实也相当强盛，更符合条目精准、高效处理的利用。

　　是以，我以为最重要的是建构一个生态。GPU芯片和ASIC芯片之间并不是完全竞争的相干，而是各有各的适用场景。举例，GPU在运行一段时期后，可能会发现需要进一步优化以提高恶果、省俭功耗。不同类型的芯片在不同的场景下都有其专有的作用，而不是简略的竞争相干。

　　芯和集成系统EDA的居品定位恰是基于这种理念尊龙体育网，我服气STCO完满是异日的大主张，亦然咱们EDA界需要重心鼓动的主张。