芝能智芯出品新思科技（Synopsys）SNUG硅谷2025大会带来了很多有价值的观点。
Synopsys总裁兼首席执行官Sassine Ghazi与微软首席执行官Satya Nadella共同探讨了人工智能（AI）在硅片和系统设计中的变革性作用，AI在推动芯片设计创新、优化工作流程和加速产品开发方面的巨大潜力，同时也坦承管理日益复杂的工程挑战。
新思科技展示了其在AI领域的最新进展，包括与微软、NVIDIA和OpenAI的战略合作，以及推出的HAPS 200和Zebu 200等新平台。AI在芯片设计中从“副驾驶”到“自动驾驶”的转型路线图，并展望了“代理工程师”（Agent Engineers）概念的未来应用。
通过这些创新，新思科技旨在重新设计从硅片到系统的工程流程，以应对无处不在的智能时代带来的复杂性和速度需求。
新思科技
在人工智能领域的创新与合作
● 新思科技与微软的合作是SNUG硅谷2025大会的一大亮点，双方在优化电子设计自动化（EDA）工具和加速芯片设计方面取得了显著成果。
新思科技针对微软Azure云平台优化了其EDA产品，通过云计算的强大算力显著降低了设计时间和成本。Sassine Ghazi在演讲中指出，这一优化不仅帮助微软自身的数据中心芯片设计，还惠及使用Azure进行芯片开发的半导体客户，降低了总拥有成本（TCO）。
新思科技与微软合作将Copilot技术引入芯片设计领域，推出了Synopsys.ai Copilot知识助手，已使顶级客户的生产效率提升35%至40%，一家领先内存供应商甚至实现效率翻倍。
Synopsys.ai Copilot通过自然语言交互和智能建议，将原本耗时数小时的任务缩短至几分钟，为工程师提供了高效支持，同时保持设计的高质量标准。
● 新思科技与NVIDIA和OpenAI的合作进一步扩展了其在AI领域的布局。
◎ NVIDIA作为AI计算领域的领导者，其GPU技术与新思科技的EDA工具结合，为AI驱动的设计自动化和优化提供了强大支持。
◎ OpenAI的大型语言模型（LLM）则为新思科技开发更智能的设计助手奠定了基础。
Ghazi强调，这些合作旨在构建专为半导体市场设计的AI代理，以应对芯片设计的复杂性。例如，通过结合NVIDIA的计算能力和OpenAI的生成式AI技术，新思科技正在开发能够自主完成设计任务的工具，推动芯片设计从人工主导向智能化转变。
这些合作不仅提升了新思科技的技术能力，也为其客户提供了面向未来的创新解决方案。
● 新思科技推出了HAPS 200和Zebu 200两大平台，提升芯片设计的验证效率和加速产品上市。
◎ HAPS 200是一款先进的硬件原型验证平台，支持Arm、NVIDIA等客户在设计早期进行硬件和软件协同验证，从而缩短开发周期。
◎ Zebu 200则是一款高性能仿真平台，专为复杂系统级验证设计，能够处理数千亿晶体管的验证需求。
这些平台的推出体现了新思科技在验证技术领域的持续创新，帮助客户应对现代芯片设计的复杂性和时间压力。Ghazi在演讲中提到，Arm和NVIDIA已采用这些平台，并报告称验证效率显著提升，验证周期从数月缩短至数周。
新思科技的AI技术已在多个客户案例中证明其价值，采用Synopsys.ai的客户在处理复杂设计时，生产力显著提高，设计周期大幅缩短。
Ghazi分享了一个具体案例：一家领先的半导体公司利用Synopsys.ai工具，将其AI芯片设计时间缩短了30%，同时优化了性能和能效。
这一成果得益于AI在设计流程中的深度集成，包括自动化RTL生成、测试台开发和性能优化。通过这些应用，AI不仅提高了设计效率，还帮助工程师管理复杂性，为芯片设计行业树立了新标杆。
AI在芯片设计中的应用
与未来趋势
AI在芯片设计中从“副驾驶”到“自动驾驶”的转型愿景，这一概念借鉴了自动驾驶汽车的发展路径。
在“副驾驶”模式下，AI作为辅助工具，帮助工程师完成设计任务，例如生成代码或优化参数。而在“自动驾驶”模式下，AI将具备自主决策能力，能够独立完成整个设计流程。新思科技正在通过开发“代理工程师”实现这一转型。
● Ghazi将其分为五个阶段（L1至L5）：
◎ L1和L2阶段，AI提供基础辅助和特定任务支持；
◎ L3阶段，多个AI代理协同解决跨域问题；
◎ L4阶段，AI开始规划和自适应学习；
◎ L5阶段，AI实现完全自主设计，路线图预示着芯片设计从人工主导向AI驱动的深刻变革。
代理工程师这一创新概念，即借助人工智能驱动的助手与人类工程师协同合作，共同攻克日益复杂的难题。他详细勾勒出半导体设计中人工智能的发展路线图，并巧妙地将其与自动驾驶级别相对照：
◎ 一级：副驾驶 AI（Copilot AI）：AI 主要发挥辅助作用，助力工程师生成测试台、调试代码，有效提升工作流程的效率。
◎ 二级：行动 AI（Action AI）：AI 具备了自主执行特定任务的能力，诸如修复信号完整性违规问题，或者针对功耗进行优化等工作。
◎ 三级：多智能体 AI（Multi - agent AI）：不同的 AI 智能体之间展开协作，对涵盖逻辑设计、验证以及功率分析等多个领域的工作流程进行优化。
◎ 四级：自主 AI（Autonomous AI）：AI 开始独立做出设计决策，人工干预需求大幅减少。
◎ 五级：完全自动化（Full Automation）：人工智能驱动的设计自动化达到了可自主完成从架构规划直至制造的整个芯片设计周期的理想状态
“代理工程师”是新思科技提出的核心创新，通过AI代理与人类工程师协作，提升设计效率和创新能力。这些AI代理专注于特定任务，如RTL生成、测试台开发和断言验证，从而减轻工程师负担。
例如，在L1和L2阶段，代理工程师可协助生成文档或修复设计错误；在L3和L4阶段，多个代理协同优化信号完整性和时序收敛；在L5阶段，代理工程师将自主推理和执行完整设计任务。
Ghazi强调，这一模式不仅提高效率，还能应对工程人才短缺的问题。未来，代理工程师将成为人类工程师的“超级助手”，推动芯片设计进入智能化时代。
芯片设计的复杂性和产品周期的压力不断增加，传统工作流程已难以为继。
AI通过自动化和智能化手段，帮助工程师应对这些挑战。例如，Synopsys.ai工具可快速探索设计空间，优化性能、功耗和面积（PPA）平衡点，同时预测潜在问题，减少后期迭代。
此外，AI还能加速验证流程，通过仿真和分析缩短验证周期。
Ghazi指出，AI不仅是效率工具，更是创新催化剂，使工程师能够专注于架构设计等高价值任务，从而推动行业进步。
AI在硅生命周期管理（SLM）和处理器优化中的应用。
SLM通过嵌入传感器实时监测芯片健康状况，特别是在3D IC（三维集成电路）中，可预测故障并提升可靠性。例如，在数据中心或汽车应用中，SLM可监测芯片温度和应力，防止因过热导致的失效，新思科技计划优化CPU、GPU和量子处理单元（QPU），以适应AI驱动的工作负载需求。
Ghazi表示，未来芯片设计将更加依赖AI优化，从设计到运行实现全生命周期管理，推动行业向更高性能和效率迈进。
小结
新思科技SNUG硅谷2025大会为我们描绘了一幅AI驱动芯片设计变革的壮丽图景。通过与微软、NVIDIA和OpenAI等行业巨头的合作，新思科技正在引领EDA领域的创新浪潮。
AI不仅帮助工程师应对复杂性、提升效率，还通过“代理工程师”和“自动驾驶”愿景为未来设计范式提供了可能性。AI将在芯片设计中扮演愈发核心的角色，推动行业迈向智能化、高效化和可持续化的新高度。
新思科技以其前瞻性战略和强大技术实力，持续为客户提供卓越解决方案，助力半导体行业迎接无处不在的智能时代的机遇与挑战。
