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Hans Bouwmeester撰写了一篇有关芯片是否可以全自动设计展望，确实是让我们很震撼，分享给各位。
在技术日新月异的今天，半导体行业正站在一个历史性的转折点上，面对着前所未有的设计生产力挑战。
设计生产力差距——制造能力超越设计创新能力的趋势，已经成为制约行业发展的瓶颈。EDA工具的进步和知识产权(IP)的重用在一定程度上缓解了这一问题，但真正的突破似乎直到生成式人工智能和自然语言处理技术的兴起才初露曙光。
生成式AI：
设计生产力的加速器
● 应用广度与深度的革新
生成式人工智能在芯片设计中的应用覆盖了从创意生成到知识提取，再到任务自动化三大领域，为缩小设计生产力差距提供了新的路径。
◎ 首先，大型语言模 型(LLM)能够自动生成架构规范、硬件描述语言(HDL)代码乃至验证计划，极大加速设计创新。
◎ 其次，通过检索增强生成(RAG)技术，LLM可以从过往数据中提取关键知识，为设计决策提供精准指导。
◎ 最后，它还能接手那些单调重复的工作，如文档生成和代码注释，释放工程师的时间和精力。
● 设计意图的新抽象层级
随着设计抽象层次的不断提升，自然语言如今成为了表达设计和验证意图的首选工具。这不意味着替代底层语言，而是形成了一种共生关系，让设计者能以更直观、高效的方式将想法转化为可执行代码，推动设计周期的加速。
人工智能代理：
设计流程的智慧助手
生成式AI的真正潜力在于其演化为人工智能代理的能力，这些代理不仅能够理解设计意图，还能自主地与EDA工具交互、调用知识库，甚至根据反馈自我优化。
通过不断学习和适应，AI代理在设计流程的每个环节都能发挥重要作用，从制定计划到执行、检查，再到行动，逐步减少人类干预，推动迭代任务的自动化。
● 消除任务间依赖的壁垒
设计芯片是一个错综复杂的过程，涉及众多相互依存的任务。生成式AI通过解读各阶段结果，可以智能决策是否需要调整策略或回溯重做，从而在任务间建立高效的迭代循环。
配合多代理工作流的组织方式，不同领域的专家AI协同作业，共同应对复杂的设计挑战，实现从宏观到微观层面的全面自动化。
● 全自动芯片设计的未来
生成式人工智能正引领我们走向一个全新的硬件设计自动化时代，不仅让自然语言成为设计的新界面，还通过与传统EDA工具的互补，消除了设计迭代中的人力需求，通过多代理工作流的智能协作，克服了任务间的依赖难题。
小结
展望未来AI能做的事情确实是很多的！
