人工智能無處不在。它支撐著你在工作場所使用的工具，它決定著你去雜貨店購物時提供給你的優(yōu)惠，你聯系的客服代表可能就是一個聊天機器人，而且它越來越多地嘗試涉足新聞業(yè)。
芯片制造業(yè)是人工智能日益普及的另一個領域。目前，設計一款芯片可能需要18個月到兩年的時間，而且隨著計算需求的增加，這一過程變得越來越昂貴和耗時。
制造過程雖然耗時較少，但同樣復雜，可能涉及數百個步驟，從設計到量產的轉變非常耗時。因此，芯片企業(yè)開始涉足人工智能領域，看看這項技術能否為行業(yè)帶來效率，這并不奇怪。
談到芯片設計，從非常簡單的層面來說，有很多事情需要考慮，即你希望芯片做什么，這取決于邏輯塊的功能；芯片的布局以及這些邏輯塊到硅表面晶體管的轉換；然后測試和驗證芯片以確保它能夠實現預期的功能。
在幾乎所有這些步驟中，理論上都可以部署人工智能工具來加速設計過程，例如自動執(zhí)行布局規(guī)劃和布線等布局優(yōu)化任務，或模擬芯片在不同場景下的行為，從而減少對物理原型的需求。
使用新興技術協助芯片設計并不是一個新概念，而當今用于開發(fā)芯片的技術與過去的技術相比極其復雜。隨著大型語言模型的發(fā)展和生成式人工智能的爆炸式增長，許多企業(yè)開始考慮將人工智能融入到硅片和軟件設計流程的工作流程中，以更有效地提供更快、更具創(chuàng)新性的設計。
EDA的作用
如果深入研究，就會發(fā)現在很多用例中，AI只是被用來自動執(zhí)行那些無可否認的枯燥任務。從這個角度來看，AI驅動的芯片設計并不是一個全新的概念。
電子設計自動化(EDA)企業(yè)已經存在了幾十年，最早的EDA流程歸功于20世紀50年代的IBM。然而，隨著半導體的不斷擴展，EDA越來越受到芯片制造商的歡迎。
芯片設計師面臨的挑戰(zhàn)
半導體行業(yè)目前面臨的挑戰(zhàn)可以說比以往任何時候都更加復雜，這意味著各種規(guī)模和各個行業(yè)的企業(yè)現在都轉向EDA組織和AI工具來幫助他們解決其中的一些問題。
大多數有關行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)的討論都會涉及芯片可以縮小到什么程度。目前，最小的芯片在生產中是3nm，但量產2nm的競賽已正式開始，預計將于2025年開始供應。
然而，傳統(tǒng)的光刻工藝(在硅晶片上創(chuàng)建微小圖案的動作)已經達到了極限，因為隨著晶體管變得越來越小，該過程需要越來越復雜的計算才能確定如何在如此小的規(guī)模下運行。
半導體行業(yè)目前面臨的挑戰(zhàn)可能比以往任何時候都更加復雜，這意味著各種規(guī)模和各個行業(yè)的企業(yè)現在都轉向EDA組織和AI工具來幫助他們解決其中的一些問題。
人工智能可以幫助解決半導體行業(yè)面臨的另一個挑戰(zhàn)是人才短缺。
和大多數科技行業(yè)一樣，半導體行業(yè)也極度缺乏人才，按照目前的增長速度，到2030年，半導體行業(yè)對設計人員的需求將超過供應量近35%。
人工智能在芯片設計方面已經取得了重大進展，這項技術還可以實現更多的目標，不僅僅是在工作流程優(yōu)化方面，還可以為行業(yè)帶來更廣泛的好處。
人工智能帶來的好處是否會比炒作更持久？
與大多數新興技術一樣，很難判斷其壽命是否會超過其炒作的持續(xù)時間。然而，目前看來，人工智能泡沫不會很快破裂，但這并不意味著就可以不顧一切。
這項技術就像一個黑匣子，因此挑戰(zhàn)在于結果。正如生成式人工智能產生的大量可疑內容的例子所證明的那樣，你無法總是保證你提出的請求會產生正確的響應，芯片越復雜，測試起來就越困難。
人工智能將通過加快設計過程的完成速度來改善設計過程，但人機交互仍應是解決方案的一部分，因為芯片設計需要深入了解完整的設計空間，以及所有系統(tǒng)參數之間明確定義的交互和依賴關系。
