人工智能无处不在。它支撑着你在工作场所使用的工具，它决定着你去杂货店购物时提供给你的优惠，你联系的客服代表可能就是一个聊天机器人，而且它越来越多地尝试涉足新闻业。
芯片制造业是人工智能日益普及的另一个领域。目前，设计一款芯片可能需要18个月到两年的时间，而且随着计算需求的增加，这一过程变得越来越昂贵和耗时。
制造过程虽然耗时较少，但同样复杂，可能涉及数百个步骤，从设计到量产的转变非常耗时。因此，芯片企业开始涉足人工智能领域，看看这项技术能否为行业带来效率，这并不奇怪。
谈到芯片设计，从非常简单的层面来说，有很多事情需要考虑，即你希望芯片做什么，这取决于逻辑块的功能；芯片的布局以及这些逻辑块到硅表面晶体管的转换；然后测试和验证芯片以确保它能够实现预期的功能。
在几乎所有这些步骤中，理论上都可以部署人工智能工具来加速设计过程，例如自动执行布局规划和布线等布局优化任务，或模拟芯片在不同场景下的行为，从而减少对物理原型的需求。
使用新兴技术协助芯片设计并不是一个新概念，而当今用于开发芯片的技术与过去的技术相比极其复杂。随着大型语言模型的发展和生成式人工智能的爆炸式增长，许多企业开始考虑将人工智能融入到硅片和软件设计流程的工作流程中，以更有效地提供更快、更具创新性的设计。
EDA的作用
如果深入研究，就会发现在很多用例中，AI只是被用来自动执行那些无可否认的枯燥任务。从这个角度来看，AI驱动的芯片设计并不是一个全新的概念。
电子设计自动化(EDA)企业已经存在了几十年，最早的EDA流程归功于20世纪50年代的IBM。然而，随着半导体的不断扩展，EDA越来越受到芯片制造商的欢迎。
芯片设计师面临的挑战
半导体行业目前面临的挑战可以说比以往任何时候都更加复杂，这意味着各种规模和各个行业的企业现在都转向EDA组织和AI工具来帮助他们解决其中的一些问题。
大多数有关行业面临的最大挑战的讨论都会涉及芯片可以缩小到什么程度。目前，最小的芯片在生产中是3nm，但量产2nm的竞赛已正式开始，预计将于2025年开始供应。
然而，传统的光刻工艺（在硅晶片上创建微小图案的动作）已经达到了极限，因为随着晶体管变得越来越小，该过程需要越来越复杂的计算才能确定如何在如此小的规模下运行。
半导体行业目前面临的挑战可能比以往任何时候都更加复杂，这意味着各种规模和各个行业的企业现在都转向EDA组织和AI工具来帮助他们解决其中的一些问题。
人工智能可以帮助解决半导体行业面临的另一个挑战是人才短缺。
和大多数科技行业一样，半导体行业也极度缺乏人才，按照目前的增长速度，到2030年，半导体行业对设计人员的需求将超过供应量近35%。
人工智能在芯片设计方面已经取得了重大进展，这项技术还可以实现更多的目标，不仅仅是在工作流程优化方面，还可以为行业带来更广泛的好处。
人工智能带来的好处是否会比炒作更持久？
与大多数新兴技术一样，很难判断其寿命是否会超过其炒作的持续时间。然而，目前看来，人工智能泡沫不会很快破裂，但这并不意味着就可以不顾一切。
这项技术就像一个黑匣子，因此挑战在于结果。正如生成式人工智能产生的大量可疑内容的例子所证明的那样，你无法总是保证你提出的请求会产生正确的响应，芯片越复杂，测试起来就越困难。
人工智能将通过加快设计过程的完成速度来改善设计过程，但人机交互仍应是解决方案的一部分，因为芯片设计需要深入了解完整的设计空间，以及所有系统参数之间明确定义的交互和依赖关系。
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