本文由半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自semiengineering

數(shù)據(jù)中心在AI近乎無(wú)法滿足的需求驅(qū)動(dòng)下持續(xù)擴(kuò)張，推動(dòng)行業(yè)增長(zhǎng)。

2025年無(wú)疑是充滿意外變化的一年。這些變化對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)及其所有支撐領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。并非所有的變化都是壞事，但靈活性已成為持續(xù)成功或充分利用機(jī)遇的必要條件。

航空航天和國(guó)防等行業(yè)在全球范圍內(nèi)正迎來(lái)顯著增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)中心在AI近乎無(wú)法滿足的需求驅(qū)動(dòng)下持續(xù)擴(kuò)張，盡管供應(yīng)鏈面臨挑戰(zhàn)，這仍在推動(dòng)行業(yè)增長(zhǎng)。

Rambus的研究員兼杰出發(fā)明家Steven Woo表示：“有幾件事的發(fā)展速度超出了我的預(yù)期，包括已宣布的AI基礎(chǔ)設(shè)施投資、預(yù)期的半導(dǎo)體和存儲(chǔ)器消耗量、電力需求以及對(duì)先進(jìn)封裝的需求。也有一些事情的進(jìn)展比我希望的要慢，包括先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)電壓縮放、高數(shù)值孔徑極紫外光刻(High-NA EUV)的使用以及Chiplet(芯粒)接口的標(biāo)準(zhǔn)化。”

變化的速度是一個(gè)共同的主題。ChipAgents首席執(zhí)行官William Wang表示：“我以前認(rèn)為半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展步伐要慢得多，但過(guò)去六個(gè)月證明我錯(cuò)了。AI驅(qū)動(dòng)的存儲(chǔ)器和存儲(chǔ)超級(jí)周期的開(kāi)始、IDM戰(zhàn)略的快速轉(zhuǎn)變、對(duì)代理式AI(Agentic AI)的激增需求以及EDA，都加速了整個(gè)技術(shù)棧的創(chuàng)新。”

AI正在直接或間接地影響整個(gè)行業(yè)。IC Manage執(zhí)行副總裁Shiv Sikand表示：“大公司正在雇傭更多的工程師。每個(gè)人都想制造芯片。以前大家只關(guān)注軟件，忘記了硬件。然后你意識(shí)到，等一下，軟件需要在某種東西上運(yùn)行。于是‘芯片’再次成為核心。我們將擁有更多的芯片，我們將擁有更好的芯片，因?yàn)锳I工具讓我們更加高效。”

不僅僅是芯片。proteanTecs首席戰(zhàn)略官Uzi Baruch表示：“單一業(yè)務(wù)公司正在向技術(shù)棧的上下游移動(dòng)，制造了新的競(jìng)爭(zhēng)壓力，也創(chuàng)造了新機(jī)會(huì)。芯片公司開(kāi)始構(gòu)建完整的系統(tǒng)，甚至是數(shù)據(jù)中心規(guī)模的解決方案，而超大規(guī)模企業(yè)和設(shè)備制造商則在定制芯片上投入巨資。圍繞這些垂直化方法形成了整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，隨之而來(lái)的是新的商業(yè)模式。公司發(fā)現(xiàn)自己不僅涉足芯片層面，還涉足系統(tǒng)層面，許多公司進(jìn)入定制芯片業(yè)務(wù)以實(shí)現(xiàn)差異化并捕獲更多價(jià)值鏈。”

供應(yīng)鏈

全球供應(yīng)鏈已經(jīng)斷裂，企業(yè)正競(jìng)相應(yīng)對(duì)后果。Fraunhofer IIS自適應(yīng)系統(tǒng)工程部門(mén)高效電子部門(mén)負(fù)責(zé)人Andy Heinig表示：“真正讓我們驚訝的是我們的供應(yīng)鏈如此不穩(wěn)定。我們最近在歐洲的Nexperia問(wèn)題上再次看到了這一點(diǎn)。我們?cè)谕?yīng)鏈在疫情后會(huì)變得更穩(wěn)定一點(diǎn)，但它們?cè)俅纬霈F(xiàn)了問(wèn)題。我們不能再指望從世界各地獲得設(shè)備。我們需要更多的本地供應(yīng)鏈，也許還需要更多的本地解決方案。成本僅為幾分錢(qián)的器件引發(fā)了問(wèn)題，并摧毀了整個(gè)供應(yīng)鏈。”

即使是最簡(jiǎn)單的器件消失也會(huì)產(chǎn)生重大影響。Fraunhofer IIS/EAS設(shè)計(jì)方法學(xué)部門(mén)負(fù)責(zé)人Roland Jancke表示：“OEM廠商正試圖建立不易受干擾影響的供應(yīng)鏈。Nexperia的問(wèn)題意味著大眾汽車(chē)無(wú)法再生產(chǎn)汽車(chē)。我們不再有第二貨源的概念，即如果一家公司無(wú)法交付，另一家公司可以迅速介入。”

半導(dǎo)體制造已開(kāi)始變得更加分散，改變了組裝和封裝的動(dòng)態(tài)。Synopsys旗下Ansys的產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)Marc Swinnen表示：“‘先進(jìn)封裝’這個(gè)名稱(chēng)具有誤導(dǎo)性。它有些操之過(guò)急。正在做的是芯片組裝，這是一件新鮮事。它有自己的格式，自己的限制。”

這也創(chuàng)造了一些新機(jī)會(huì)。Fraunhofer的Heinig表示：“很明顯，傳統(tǒng)的封裝無(wú)法在歐洲完成，因?yàn)橐詺W洲的薪資水平做這件事是不可能的。但如果我們做先進(jìn)封裝和Chiplet——在封裝中放入更多功能，封裝本身也更復(fù)雜——那么在歐洲做這件事是有意義的，因?yàn)檫@樣你就有了附加值，并在供應(yīng)鏈中建立了更多的信任。”

停滯的Chiplet

在半導(dǎo)體行業(yè)中，從事先進(jìn)芯片組裝和封裝的企業(yè)與繼續(xù)采用單片集成的企業(yè)之間的分歧日益加大。Arteris產(chǎn)品管理和營(yíng)銷(xiāo)副總裁Andy Nightingale表示：“2.5D和3D設(shè)計(jì)方法的成熟速度超出了預(yù)期。CoWoS、Foveros Direct和I-Cube3的產(chǎn)能擴(kuò)張使多芯片變得切實(shí)可行。EDA流程終于趕上了封裝物理學(xué)，集成了熱、應(yīng)力和電壓感知收斂。這種轉(zhuǎn)變也到達(dá)了互連層。片上網(wǎng)絡(luò)不斷演進(jìn)，以管理跨多個(gè)裸片的延遲平衡、帶寬分配和IP解耦——有效地驗(yàn)證了互連設(shè)計(jì)作為一門(mén)系統(tǒng)級(jí)學(xué)科的地位。有趣的是，Chiplet驗(yàn)證開(kāi)始如此迅速地模仿傳統(tǒng)的NoC集成方法。”

但這并不意味著這很容易。Keysight Technologies設(shè)計(jì)與驗(yàn)證業(yè)務(wù)部總經(jīng)理Nilesh Kamdar表示：“Chiplet將繼續(xù)存在，但我認(rèn)為良率挑戰(zhàn)尚未解決。Chiplet仍然是一套非常復(fù)雜的技術(shù)，將多個(gè)芯片封裝在一起仍然昂貴且困難。它行之有效，并在某些3D存儲(chǔ)器堆疊中得到了很好的展示。但除此之外，該領(lǐng)域仍有許多工作要做。”

數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)正在采用2.5D集成，因?yàn)樗鼈儎e無(wú)選擇。它們已經(jīng)達(dá)到了光罩極限，為了增加算力，它們必須分散到多個(gè)裸片上。大多數(shù)設(shè)計(jì)尚未達(dá)到這一階段，因此經(jīng)濟(jì)效益看起來(lái)并不那么吸引人。IC Manage的Sikand說(shuō)：“我從來(lái)都不是Chiplet的忠實(shí)粉絲，因?yàn)槲蚁嘈懦笠?guī)模集成電路(VLSI)。Chiplet是集成的截然對(duì)立面。如果它不是發(fā)生在同一個(gè)裸片上，那就意味著Chiplet之間有連線，而連線總是會(huì)減慢一切，導(dǎo)致復(fù)雜性、串?dāng)_、干擾和側(cè)信道攻擊。集成硅仍然是‘圣杯’。”

但當(dāng)達(dá)到光罩極限時(shí)，Chiplet可能是最簡(jiǎn)單的前進(jìn)道路。proteanTecs的Baruch表示：“隨著傳統(tǒng)縮放墻變得不可否認(rèn)，異構(gòu)集成已從可選項(xiàng)優(yōu)化轉(zhuǎn)變?yōu)闈M足現(xiàn)代AI和HPC工作負(fù)載的基本策略。讓許多人驚訝的是生態(tài)系統(tǒng)對(duì)齊成熟得如此之快。封裝技術(shù)、EDA流程和測(cè)試方法共同進(jìn)步，使得直到最近還感覺(jué)是投機(jī)性的架構(gòu)得以實(shí)現(xiàn)。然而，隨著集成密度的增加，新的系統(tǒng)級(jí)變異性和故障機(jī)制也隨之而來(lái)，挑戰(zhàn)了長(zhǎng)期以來(lái)關(guān)于可靠性和覆蓋率的假設(shè)。”

看來(lái)這一趨勢(shì)將持續(xù)下去。Synopsys產(chǎn)品管理執(zhí)行總監(jiān)Shekhar Kapoor表示：“去年，我們預(yù)測(cè)50%的HPC設(shè)計(jì)將是多芯片的。12個(gè)月后，行業(yè)報(bào)告和調(diào)查證實(shí)了我們的預(yù)期——多芯片設(shè)計(jì)正在達(dá)到規(guī)模化。多芯片設(shè)計(jì)已成為先進(jìn)半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的基石。這種轉(zhuǎn)變由兩股力量推動(dòng)：?jiǎn)纹s放的物理和經(jīng)濟(jì)限制，以及AI和HPC工作負(fù)載對(duì)更高性能和效率的爆炸性需求。”

除了尺寸之外，采用Chiplet還有其他原因。Ansys的Swinnen說(shuō)：“比如產(chǎn)品系列的靈活性。你可以在多種工藝之間切換，而無(wú)需重新設(shè)計(jì)整個(gè)產(chǎn)品。你只需為了可升級(jí)性進(jìn)行交換。例如，如果你有一個(gè)新的USB接口，你不必重新設(shè)計(jì)整個(gè)芯片。你只需換掉那個(gè)Chiplet就可以了。除了單純的性能和功耗之外，還有其他優(yōu)勢(shì)。”

行業(yè)正在努力實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。Heinig說(shuō)：“在Chiplet峰會(huì)上，人們對(duì)Chiplet感到沮喪。數(shù)據(jù)中心方面并非如此。對(duì)他們來(lái)說(shuō)，這一點(diǎn)非常清楚，因?yàn)樗麄冃枰狢hiplet來(lái)獲得性能。但對(duì)于行業(yè)的其他部分，許多公司已經(jīng)停止了所有Chiplet活動(dòng)，因?yàn)闆](méi)有商業(yè)模式。如果你采用Chiplet，一切都會(huì)變得更昂貴。”

但也有曙光。Heinig補(bǔ)充道：“在過(guò)去幾周，特別是國(guó)防和汽車(chē)領(lǐng)域，我們要收到了加快Chiplet進(jìn)度的請(qǐng)求。對(duì)于某些公司來(lái)說(shuō)，很明顯他們必須多花一點(diǎn)錢(qián)，而Chiplet可以成為確保其供應(yīng)鏈安全的解決方案。他們將先進(jìn)封裝和Chiplet視為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的途徑。通過(guò)使用積木模塊，你可以從兩家供應(yīng)商訂購(gòu)處理器并獲得靈活性。”

仍有許多問(wèn)題需要解決。Keysight的Kamdar問(wèn)道：“當(dāng)我們談?wù)撨\(yùn)行在數(shù)十或數(shù)百千兆赫茲的芯片時(shí)，Chiplet或2.5D或3D堆疊是什么樣子的？如果在航空航天應(yīng)用中，通信芯片旁邊有一個(gè)數(shù)字芯片會(huì)發(fā)生什么？那里正在解決的問(wèn)題截然不同，而且由于更高頻率的通信挑戰(zhàn)，這些問(wèn)題更難解決。我們看到在這個(gè)領(lǐng)域有很多參與，并且已經(jīng)發(fā)表了一些令人興奮的研究。我只是認(rèn)為它的推出速度會(huì)稍慢一些。”

行業(yè)可能需要耐心。Swinnen說(shuō)：“Chiplet更多的是一種愿景而非現(xiàn)實(shí)。它被過(guò)度炒作了，但最終我們會(huì)實(shí)現(xiàn)它。這就像IP革命一樣。人們?cè)鵀榇藪暝Ｔ趩?wèn)題解決之前，花了幾年的時(shí)間進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。Chiplet比那更復(fù)雜，因?yàn)樯婕暗膬?nèi)容更多。但最終我們會(huì)到達(dá)那里。”

標(biāo)準(zhǔn)將是更廣泛采用的基石。Synopsys的Kapoor表示：“標(biāo)準(zhǔn)正在取得進(jìn)展，先進(jìn)封裝技術(shù)正在為異構(gòu)集成提供動(dòng)力。這些發(fā)展反映了行業(yè)向多芯片設(shè)計(jì)的根本性轉(zhuǎn)變。UCIe 3.0規(guī)范于8月發(fā)布。此更新提供了高帶寬、互操作性和生態(tài)系統(tǒng)升級(jí)，降低了風(fēng)險(xiǎn)并加速了采用，支持多芯片設(shè)計(jì)成為主流設(shè)計(jì)策略。”

為了建立一個(gè)更加開(kāi)放的Chiplet市場(chǎng)，需要克服一些技術(shù)障礙。Keysight的Kamdar說(shuō)：“熱和機(jī)械應(yīng)力分析正從利基市場(chǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)楸匾獥l件。如果你看Chiplet問(wèn)題，它不僅僅是‘我能把芯片封裝得更近嗎？’我必須看看功耗會(huì)發(fā)生什么，溫度會(huì)發(fā)生什么，如果我堆疊太多芯片會(huì)發(fā)生什么。是否存在改變芯片老化的機(jī)械應(yīng)力？不僅從電子角度，而且從多物理場(chǎng)角度探索事物，正開(kāi)始變得更加必要。”

AI的采用

AI的迅速崛起正在影響著每個(gè)人。proteanTecs的Baruch表示：“生成式AI的爆炸式增長(zhǎng)重塑半導(dǎo)體路線圖的速度甚至超過(guò)了最大膽的預(yù)測(cè)。最初的算力競(jìng)賽迅速變成了系統(tǒng)級(jí)轉(zhuǎn)型，暴露了內(nèi)存帶寬、互連、電源完整性、可靠性和生命周期監(jiān)控方面的瓶頸。AI部署的規(guī)模和速度將設(shè)備復(fù)雜性推向了前所未有的水平，隨之而來(lái)的是對(duì)可觀測(cè)性、可預(yù)測(cè)性和長(zhǎng)期彈性的更深層次要求。”

這些瓶頸正在持續(xù)得到解決。Rambus的Woo表示：“正如預(yù)期的那樣，內(nèi)存仍然是性能的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，但計(jì)劃中的建設(shè)規(guī)模將需要對(duì)半導(dǎo)體制造和先進(jìn)封裝進(jìn)行巨額投資才能跟上。我曾預(yù)計(jì)HBM(高帶寬內(nèi)存)將繼續(xù)受到關(guān)注，并且對(duì)當(dāng)前和未來(lái)HBM DRAM的需求仍然看不到盡頭。Rubin CPX的宣布以及GDDR與Rubin和HBM的協(xié)同使用是一個(gè)驚喜，表明行業(yè)對(duì)大型語(yǔ)言模型(LLM)的長(zhǎng)期生存能力和效用充滿信心，并需要針對(duì)不同階段和用例優(yōu)化硬件。”

但并非所有人都能以同樣的速度前進(jìn)。Kamdar說(shuō)：“令我驚訝的是，人們對(duì)AI有著巨大的渴望，但在EDA方面，反應(yīng)更加微妙。你看到的那些基礎(chǔ)模型，以及你從OpenAI、Google和其他公司看到的，他們發(fā)布新基礎(chǔ)模型的速度有多快，以及它被采用的速度有多快——EDA領(lǐng)域肯定有稍微不同的視角。”

這有幾個(gè)原因。Real Intent首席執(zhí)行官Prakash Narain表示：“在2025年，我們開(kāi)始播種進(jìn)入AI的努力，因?yàn)樵诖酥埃珹I似乎很有前途，但一切變化太快，對(duì)其進(jìn)行可持續(xù)的工程投資有點(diǎn)令人困惑。今年這種情況變得清晰了。另一個(gè)變得更清晰的方面是從培訓(xùn)的角度來(lái)看AI的價(jià)值。通常，每當(dāng)我們的客戶引入工具的新用戶時(shí)，都涉及培訓(xùn)元素。AI很好地促進(jìn)了這一方面，減少了達(dá)到專(zhuān)業(yè)水平或熟悉所需的時(shí)間。”

EDA流程的許多方面正在得到改進(jìn)。Synopsys的AI產(chǎn)品管理總監(jiān)Anand Thiruvengadam表示：“在生成式AI助手或Copilot的開(kāi)發(fā)和部署方面取得了重大進(jìn)展。這些Copilot現(xiàn)在提供有關(guān)工具和工作流程的專(zhuān)家指導(dǎo)，自動(dòng)化復(fù)雜的任務(wù)（如RTL和形式驗(yàn)證測(cè)試平臺(tái)的創(chuàng)建），并極大地提高了設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的效率和生產(chǎn)力。AI代理能夠單獨(dú)或作為協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)的一部分進(jìn)行推理、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和執(zhí)行工程任務(wù)。通過(guò)協(xié)作，多代理系統(tǒng)可以解決以前需要大量人工努力和專(zhuān)業(yè)知識(shí)的復(fù)雜、多步驟工程挑戰(zhàn)。”

關(guān)于模型也存在疑問(wèn)。它們真正適合什么任務(wù)？IC Manage的Sikand表示：“代理式AI是當(dāng)前流行的風(fēng)味，但LLM本身存在缺陷，因?yàn)樗鼈儫o(wú)法推理，而且它們的編程方式是為了取悅用戶。我們需要的是世界模型。LLM是在白人男性數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。我們的期刊、我們的新聞、我們的政治兩極分化、我們的社會(huì)問(wèn)題都是第一世界的問(wèn)題。但是地球上的大多數(shù)人在哪里？他們不在這里。我們?nèi)绾螏椭@些人？這更重要。AI真正需要做的是幫助人們擺脫貧困，這樣我們才能擁有一個(gè)更美好的世界。”

AI的采用也鞏固了關(guān)于云使用的觀點(diǎn)。Kamdar說(shuō)：“我們看到發(fā)生了重大變化，許多公司現(xiàn)在要求所有AI都應(yīng)在本地(on-prem)交付。這涉及設(shè)計(jì)、EDA和IP，大多數(shù)公司還沒(méi)準(zhǔn)備好讓他們的IP離開(kāi)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)入云端。我們發(fā)現(xiàn)這一點(diǎn)是因?yàn)槲覀冮_(kāi)發(fā)了云端應(yīng)用程序，我們不得不轉(zhuǎn)型并將其修改為本地AI解決方案。”

數(shù)據(jù)中心

每個(gè)人都意識(shí)到數(shù)據(jù)中心建設(shè)的速度，但它究竟有多大？Ansys電子和半導(dǎo)體業(yè)務(wù)部總監(jiān)Rich Goldman表示：“半導(dǎo)體行業(yè)正在談?wù)摰?030年成為萬(wàn)億美元產(chǎn)業(yè)，僅僅看增長(zhǎng)率。這對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)偉大的標(biāo)志。但最近，黃仁勛表示，Nvidia一家公司就能預(yù)見(jiàn)Blackwell和Rubin到2026年（五個(gè)季度）的銷(xiāo)售額將總計(jì)達(dá)到5000億美元。這是他們?nèi)ツ晔杖氲娜丁＿@給了他們半導(dǎo)體行業(yè)聲稱(chēng)在五年內(nèi)將達(dá)到數(shù)字的一半。這不僅讓我驚訝，也讓我震驚。”

雖然增長(zhǎng)是好事，但它要求基礎(chǔ)設(shè)施的其他部分能夠跟上。Woo說(shuō)：“我預(yù)計(jì)AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的規(guī)劃將繼續(xù)全速前進(jìn)，但令我驚訝的是Meta、Google、Oracle和OpenAI等公司正在討論的投資規(guī)模。支持?jǐn)M議投資規(guī)模所需的電力令人難以置信。電力已變得如此重要，以至于在談?wù)摬渴饡r(shí)使用的單位是吉瓦，而不是每秒萬(wàn)億次操作(TOPs)或一些傳統(tǒng)的計(jì)算相關(guān)指標(biāo)。”

這向整個(gè)行業(yè)發(fā)出了明確的信號(hào)。Sikand說(shuō)：“如果我們要構(gòu)建下一代AI，我們沒(méi)有足夠的電力。我們還沒(méi)有解決核聚變問(wèn)題。我們?nèi)匀灰蕾?lài)傳統(tǒng)能源。今天，建設(shè)這些數(shù)據(jù)中心所需的能量密度是不可行的。我們以前說(shuō)過(guò)這個(gè)，但現(xiàn)在我們面臨規(guī)模問(wèn)題，而且電力不足。如果你看看正在產(chǎn)生多少電力，僅僅就新增發(fā)電量而言，這都發(fā)生在中國(guó)。那里有巨大的發(fā)電量，所以他們能夠擴(kuò)張。我們電力短缺。硅谷需要提高效率并推動(dòng)效率。你不一定需要我們?cè)趥鹘y(tǒng)架構(gòu)中目前擁有的晶體管數(shù)量。”

設(shè)計(jì)公司需要適應(yīng)。ChipAgents的Wang表示：“功耗、性能和熱限制已成為一流的設(shè)計(jì)約束，而架構(gòu)、工藝和封裝的協(xié)同優(yōu)化現(xiàn)在幾乎是在實(shí)時(shí)進(jìn)行的（集成了流片前和流片后流程）。行業(yè)對(duì)AI工作負(fù)載的反應(yīng)表明，當(dāng)計(jì)算需求和硅能力之間的反饋回路收緊時(shí)，硬件進(jìn)化的速度可以像模型創(chuàng)新一樣快。”

這將在適應(yīng)者和無(wú)法足夠快地做出改變者之間造成分歧。Baruch說(shuō)：“功耗和性能管理已成為未來(lái)縮放的最重要限制因素。解決這個(gè)問(wèn)題將是下一個(gè)增長(zhǎng)時(shí)代的關(guān)鍵推動(dòng)力，它將成為每家半導(dǎo)體公司的首要戰(zhàn)略重點(diǎn)。”

驗(yàn)證

Siemens-Wilson研究小組的數(shù)據(jù)顯示，首次流片成功率又一年出現(xiàn)下降，大部分重新流片(respins)是由規(guī)格變更或不完整引起的。Arteris的Nightingale表示：“AI幫助更快地發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，但并沒(méi)有阻止規(guī)格漂移。可執(zhí)行規(guī)格仍然更多是愿景而非現(xiàn)實(shí)，大多數(shù)流程是文檔驅(qū)動(dòng)的，而不是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。需求、RTL和測(cè)試之間的集成仍然是碎片化的。規(guī)格可追溯性仍然是最薄弱的環(huán)節(jié)。直到規(guī)格變得可執(zhí)行并得到持續(xù)驗(yàn)證之前，重新流片將繼續(xù)存在。”

AI正在推動(dòng)新應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。Breker Verification Systems首席執(zhí)行官Dave Kelf表示：“驗(yàn)證AI是一個(gè)明顯的應(yīng)用，我們已經(jīng)看到這一領(lǐng)域的加速發(fā)展。現(xiàn)在很容易預(yù)測(cè)可執(zhí)行規(guī)格的出現(xiàn)，即機(jī)器讀取手動(dòng)規(guī)格，然后創(chuàng)建完整的測(cè)試平臺(tái)。然而，我對(duì)2026年的預(yù)測(cè)是，這種新技術(shù)將與回歸基礎(chǔ)的驗(yàn)證基礎(chǔ)相定制，將更傳統(tǒng)的技術(shù)與AI前端相結(jié)合，從而創(chuàng)建適用于當(dāng)今設(shè)計(jì)跨越驗(yàn)證過(guò)程的實(shí)用流程。”

還有可能針對(duì)新興設(shè)計(jì)趨勢(shì)定制驗(yàn)證策略和工具。Real Intent的Narain說(shuō)：“在AI芯片中有很多復(fù)制和重復(fù)，至少在核心AI芯片中是這樣。每個(gè)復(fù)制的模塊都相對(duì)簡(jiǎn)單，但設(shè)計(jì)的總規(guī)模非常大。有機(jī)會(huì)利用這些方面。我們可以利用AI設(shè)計(jì)的哪些特殊屬性？我們能否創(chuàng)建新應(yīng)用程序或改進(jìn)現(xiàn)有應(yīng)用程序，使其對(duì)正在發(fā)生的AI設(shè)計(jì)規(guī)模更有效率？”

新興技術(shù)

一些技術(shù)似乎已經(jīng)處于風(fēng)口浪尖好幾年了。Swinnen說(shuō)：“量子計(jì)算被人們談?wù)摚S多人說(shuō)它被過(guò)度炒作了。然而，如果你看看量子計(jì)算公司的估值，它們還在繼續(xù)上升。像IBM和其他公司并不傻。他們知道自己在做什么。他們繼續(xù)投資量子技術(shù)。這讓我懷疑也許發(fā)生的比我們要知道的更多。為什么這些估值持續(xù)上升，為什么這些公司堅(jiān)持投資？有什么是我們不知道的？”

其他人也有同樣的看法，但也看到了潛力和可能的顛覆。Sikand說(shuō)：“圍繞量子計(jì)算和量子位能做什么有很多炒作。這令人興奮，因?yàn)槭虑榭赡軙?huì)以如此戲劇性的方式發(fā)生變化。例如，據(jù)稱(chēng)量子計(jì)算機(jī)可以改變比特幣計(jì)算。即使由于有限的限制沒(méi)有剩下多少幣可挖，它也可以在眨眼之間挖出它們。”

它還將各種技術(shù)結(jié)合在一起。Kamdar說(shuō)：“光子學(xué)和量子技術(shù)的融合正在發(fā)生。我們可以看到量子計(jì)算繼續(xù)沿著這條道路發(fā)展。它絕非主流，但量子計(jì)算的研究仍在繼續(xù)，1000量子位計(jì)算機(jī)及更多計(jì)算機(jī)的公告正在發(fā)布。西方世界正在進(jìn)行大量研究，但你也看到它在世界其他地方發(fā)生。日本、印度和其他國(guó)家正在宣布圍繞量子計(jì)算的重大研究計(jì)劃。”

光子學(xué)可能也準(zhǔn)備好大展身手了。Swinnen說(shuō)：“并非完全出乎意料，但共封裝光學(xué)器件終于來(lái)了。它們已經(jīng)存在多年，但總是太貴、太復(fù)雜。技術(shù)還不太成熟，所以應(yīng)用有限。現(xiàn)在有一種感覺(jué)，它們終于到了。臺(tái)積電通過(guò)表示‘這是一種標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)，具有足夠高的帶寬和足夠的可靠性，可用于廣泛應(yīng)用’，從而全力支持COUPE架構(gòu)。”

這正受到數(shù)據(jù)中心的推動(dòng)。Kamdar說(shuō)：“硅光子學(xué)在短距離通信中的影響，從機(jī)架到機(jī)架，甚至可能在板載、片上，肯定正在發(fā)生。在AI行業(yè)和正在投資的數(shù)萬(wàn)億美元中，錢(qián)不再是唯一的因素。只要我們能展示更快的速度，就有足夠的投資，也有錢(qián)可賺。”