生成式AI，渗透半导体

随着科技的飞速发展，生成式人工智能（AI）技术正逐渐渗透到各个行业，半导体行业也不例外。如今，AI 代理在半导体设计、制造和验证等多个关键领域的应用比例持续上升，尽管目前尚处于早期阶段，但从 1 级（L1）到 5 级（L5）的技术演进正在迅速推进。业内专家普遍认为，随着 AI 向 L5 级别发展，其将逐步承担更多原本由工程师负责的职责，这可能会在一定程度上降低企业对工程师个人能力的依赖。

据业内人士在 8 月 26 日透露，三星电子、SK 海力士、高通和博通等半导体行业的领军企业，正积极将人工智能技术融入到移动芯片的研发流程中。据悉，这些公司目前大多采用的是 L1 或 L2 级别的人工智能代理。这些所谓的代理型人工智能，早已超越了简单执行重复性任务的阶段，如今已能积极参与到工作中的分析、协调环节，并为决策过程提供有力支持。

一位熟悉三星电子内部情况的消息人士表示：“L1 级别的人工智能在半导体设计领域，大致相当于初级工程师的水平，它能够为相关工作提供极大的助力。” 近期，在半导体的设计和制造领域，更高级别的 AI 辅助功能也开始得到应用，例如生成脚本（即为实现特定功能而编写的代码集合）以及制造配方（特定的生产方法）等方面。

半导体行业对人工智能应用需求的不断增长，主要源于半导体设计和制造过程日益复杂。这种复杂性的提升，使得对关键设计自动化（EDA）工具的需求急剧扩大。一方面，下一代半导体的开发路线图正在加速推进，对技术迭代速度提出了更高要求；另一方面，熟练半导体设计人员的短缺问题也日益凸显。在先进半导体开发周期不断缩短的背景下，对更快、更高效设计环境的需求愈发迫切，但具备高水平半导体设计能力的工程师数量却严重不足。

全球最大的 EDA 公司之一的代表指出：“在与客户交流过程中，他们总是频繁提及熟练半导体设计人员匮乏的问题。” 该代表还补充道，“随着新思科技（Synopsys）和 Cadence 等公司不断扩充其基于 AI 的 EDA 解决方案组合，AI 技术如今不仅在系统半导体设计中得到广泛应用，在存储器设计和制造领域同样发挥着重要作用。”

以三星电子为例，早在 2021 年，该公司就首次在移动应用处理器（AP）设计中采用了新思科技的 AI 设计工具。而 SK 海力士也在积极扩大 AI 设计技术的应用范围。据悉，这两家公司目前正将 AI 设计工具应用于高带宽存储器（HBM）的开发和验证流程中。HBM 作为存储器半导体市场的关键领域，竞争异常激烈。

新思科技高级总监 Anand Thiruvengadam 表示：“新思科技的目标是打造出终极形态的 AI 设计工具，即达到 L5 级别。一旦实现这一目标，由于 AI 在设计流程中的深度参与，初级工程师在其中的必要性可能会受到质疑。” 他进一步补充道，“从长远来看，设计技术的竞争优势将越来越多地取决于对 AI 技术的有效利用程度。”

在实际应用中，AI 技术在半导体设计和验证等环节展现出了显著优势。例如，在芯片设计实现方面，新思科技的 DSO.ai 能够自主搜索功耗、性能和面积（PPA）设计空间，以寻找最佳解决方案。它将 AI 技术深度集成到芯片设计工作流程中，帮助开发者大规模探索各种方案，而这在以往是难以实现的。据用户反馈，使用该解决方案后，工作效率提升了 3 倍以上，功耗降低多达 15%，裸片尺寸也大幅缩小。

在验证环节，新思科技推出的采用回归调试自动化（RDA）技术的 Verdi® 自动调试系统等解决方案，通过 AI 驱动，能让开发者利用预测性分析，将容易出错的人工流程自动化，更轻松地找到被测设计和测试平台故障的根本原因，从而有效缩短调试和修复周期。此外，VSO.ai 可帮助验证开发者更快实现覆盖率收敛目标并发现更多错误，减少功能覆盖率漏洞方面实现了 10 倍提升，IP 验证效率提高 30%。

Cadence Design 和瑞萨电子合作打造的基于 AI 的解决方案，运用机器学习技术，能生成精简的回归结果，帮助瑞萨电子及早发现错误，整体调试效率提高了 6 倍，并缩短了整个验证周期。西门子 EDA 解决方案则将 AI 技术应用于核心技术、流程优化以及提供可扩展的开放平台等关键领域，在设计方面，AI 能深入分析，帮助找出问题的根本原因，还能提前预防未来可能出现的潜在问题。

随着半导体行业对人工智能技术的应用不断深入，未来其发展前景十分广阔。一方面，AI 技术有望进一步提升半导体设计和制造的效率与质量，推动行业向更高水平发展；另一方面，随着 AI 技术的不断成熟，可能会引发半导体行业人才需求结构的变化，对既懂半导体技术又熟悉 AI 应用的复合型人才的需求可能会大幅增加。而那些能够率先有效利用 AI 技术的企业，有望在未来的半导体市场竞争中占据更有利的地位。