EDA企业眼中：未来5年市场热点、行业逻辑剖析

过去这一年多的时间，虽说半导体行业随宏观经济大趋势，整体并不能说景气，行业内的参与者在市场宣传上倒是十分乐观：芯片企业现在普遍喜欢谈市场复苏。

我们认为，市场复苏可能呈现出区域性差异、上下游发展的不均一性；以及，某些市场的集中化：行业先驱才有机会获得长足的发展。这三个特性在EDA领域看起来尤为显著：三大家过去一年甚至还在增员。

最近的西门子EDA年度技术峰会上，西门子数字化工业软件Siemens EDA Silicon Systems首席执行官Mike Ellow给出了过去几个季度西门子EDA的业务发展情况。西门子EDA在 2023财年实现了同比14%的业绩增长；

2023财年出现了西门子EDA历史上营收增速最快的季度；2024 Q2则随后成为西门子EDA营收同比增长第二快的季度，Q3同比增长速度在历史上也排名第三——这两个季度连续增速达到40%。集团财报中，西门子数字化工业集团（Siemens Digital Industries）营收、利率增长的数字下，也频繁出现EDA驱动业务增长的解释。

“EDA已经成为西门子内部的优先投资对象。”Mike在媒体会上谈到，“我的主要责任之一，就是让西门子看到EDA的发展情况很棒，让他们在EDA业务上真正有所投入，我们也就能够去发展更多的技术。”“过去这一年，是我们历史上员工人数增加最多的一年。因为西门子相信，EDA是全面数字孪生的前端。”

这番业绩表现，让我们很好奇西门子EDA是以怎样的思路向前挺进，以及在西门子EDA眼中，市场当前的机会点、发展逻辑是什么样的。

从芯片到系统设计

2030年半导体产业价值要达到1万亿美元，已经是很多人的共识了。而且我们说，由于AI技术的出现，1万亿这个数字可能还有一定程度的低估。一般我们认为，全社会及更多行业的数字化转型，对芯片的需求，是达成行业产值万亿的关键。

Mike则认为，COVID-19成为全球意识到半导体重要性的转折点：不仅是当时人们需要用智能手机、笔记本等电子设备互联互通；而且由于彼时的供应链问题，更多的行业企业发现了缺芯带来的影响，进一步引发了世界对半导体的重视。全球不少国家地区开始强调产业链的自主化，及半导体供应链的安全与稳定。

Mike Ellow 西门子数字化工业软件Siemens EDA Silicon Systems首席执行官

加上近代技术奇点的出现，尤其是可能改变各行各业的AI与生成式AI技术；以及全球对于可持续发展、高效自然资源利用的新需求；针对半导体行业的投资也越来越频繁，无论是政府机构的战略投资，还是以资本为代表的商业投资。

这些应当是人所共知半导体产业可达成万亿规模产值的时代背景。“所有这些要素一起，系统设计的方式发生了改变。”这是近两年主要EDA企业都在谈的话题，这些趋势“驱动了一个全新的系统设计时代”。三大家现在都在谈芯片设计的上一个层级：系统设计的重要性。

而西门子EDA可能是谈论这个话题最早，也最有底气的市场角色了——早在Mentor Graphics时代，他们就已经在谈板级系统设计，现在又有西门子数字化工业软件作为更高层级系统设计技术的进一步补充。

“以汽车为例，当代汽车走向软件定义、芯片赋能。”Mike举例道，汽车作为完整的系统，不再像过去那样各结构和层级间相对独立，“不同设计域间存在依赖性：某个部分的变化会影响到其他部分。为了构建复杂的系统，不同团队之间的连接方式需要做出改变——这些团队甚至可能是跨不同企业的。”

“这些系统的设计、优化、验证、实施、制造和部署，其间的关联变得非常重要。”比如对于软件来说，需要特定的芯片配置才能达成其运行的最高效率；则在对软件做出改变，芯片对应做出变化后——其热特性就会发生变化，封装及系统也要对应地改变。

“软件变动，需要不同的芯片配置，就可能对电池尺寸造成影响，底盘设计也就有了变化，甚至可能影响到制动系统、引擎等等。”“仅是软件的变动，就影响到了整个汽车。”这就不是单纯个人或团队可以解决的问题了。

不单是汽车，半导体已经是包括航空航天、医疗、工业、能源、消费等众多复杂系统的关键组成部分。在千行百业藉由“软件定义”“芯片赋能”的大背景下，或许全社会的生态系统都需要考虑做进化。于是关键的几个机会点就来了。

对应的机遇也就来了

在西门子EDA看来，系统各组成部分间的相关性提升，尤其芯片和软件在其中起到关键作用，达成“系统设计新时代”的需求之外，也产生了一些相当实际的现实问题。这些问题对西门子EDA及其客户而言，自然就是新的市场机会了。

比如说半导体设计量需求激增；同时半导体与系统复杂性显著提升；成本与时间攀升；还有人才短缺之类的实际问题。“这对西门子EDA而言造成了如下挑战：首先是人员赋能，经验和人数都更少的工程师，却要做相比过去都更多的设计，怎么办？”Mike谈到。

“其次，从技术角度来看，先进节点制造技术的复杂性要求我们去思考，设计与制造相比过去有了更强的相关性（more manufacturing-aware），如何达成这样的目标。”以及，从解决方案角度来看，由于现代的系统设计如前文所述是融合多个域的复杂系统，“这就要求新的工具、新的方法论、更加完整综合的数字孪生，来解决这些问题。”

针对这些挑战，西门子EDA认为，解决问题的关键是要构建起一个生态系统——这个生态系统必须是开放/非专有标准的、能够连接不同团队甚至不同企业的。

在生态系统内，（1）首先需要尖端的技术与生产制造——EDA仍在其中发挥重要作用；（2）其次是对供应链稳定性、有效性的要求；（3）先进异构集成、3DIC，也是这两年我们常说的“超越摩尔”或摩尔定律延续的关键技术——而且Mike认为，由于针对特定的软件需要特定芯片的配置，“3DIC是让芯片完美匹配软件负载的最佳方式”。

（4）以及软件定义、芯片赋能的系统设计，“采用最全面的数字孪生，以及包括工具、方法论、解决方案在内的技术革新，来推动生态系统发展”。这里的关键仍然是联动各组成部分的“系统设计”。

Mike还特别谈到了其中的“数字孪生”。从宏观角度来看，早前的西门子就是做工业生产制造数字孪生的好手，“以前西门子的数字孪生，就是生产流程、产品的仿真模型”，而且相较真实的产品和生产制造流程，达成了高保真。

西门子EDA的加入，进一步提供微观层面的数字孪生，即芯片设计与制造的虚拟抽象，应该说是相当顺应时代需要和上述逻辑的，更进一步达成了系统“软件定义、芯片赋能”的目标。也实实在在影响到了既有“数字孪生”的核心，及系统所有其他组成部分，包括真实运营环境内的资产。

两相配合就能组成更高效的系统。“基于硅生命周期管理，对芯片进行监测，能让我们更好的理解整个运营系统内的性能。”“也就能够形成更紧密的闭环，（将监测信息）反馈到设计环节...”对整个资产而言，也就有了更深入的认知，便于形成闭环的再优化与更新。与此同时，在资产与设备运行过程中产生的大量数据，可用于分析并理解其安全性、潜在盈利的可能性。

基于上述理解，西门子EDA总结了3个最为关键的投入领域。其一是能够实现系统设计加速的软件。这一点说的应该是基于西门子数字化工业软件与西门子EDA的数字孪生能力，及其可在系统运行过程中监测性能的闭环，来优化芯片配置与系统架构设计。

其二，也是Mike在媒体会上多番强调的3DIC，基于chiplet和异构的封装集成。3DIC与异构集成甚至被Mike形容为达成现代复杂系统设计、实现差异化和高效率的核心赋能点（enablement point）。西门子EDA将其视作“软件定义”，及上述闭环逻辑优化芯片配置的关键技术能力——我们猜测可能是因为3DIC具备的灵活性与可伸缩性，也可能因为这是西门子EDA的强项。

此外，还有和制造相关性越来越高（manufacturing aware）的有关先进工艺节点的芯片设计——说句大白话，也就是EDA的传统能力，或者说西门子EDA对于基于先进制造工艺的芯片设计工具的投入。

所以西门子EDA具体做了什么？

那么基于西门子EDA总结的这3个关键投入方向，接下来就要看看西门子EDA具体都为此做了什么了——这里举了一些颇具代表性的例子。实际上，从Mike在媒体会上的分享脉络来看，除了这3点，还有AI和云两大组成部分——或者也可能AI和云，在西门子EDA看来，是融入到了上述3个关键领域的要素。

首先在加速系统设计方面，前几个月西门子EDA发布了加速各领域系统设计的新硬件平台，包括硬件加速仿真的Veloce Strato CS，用于企业原型设计（enterprise prototyping，企业级产生系统或产品的原型设计）的Veloce Primo CS，以及用于软件原型设计（software prototyping）的Veloce proFPGA CS。

“借助硬件加速仿真打造正确的硬件，企业原型设计达成正确的固件和软件，软件原型设计则用于实现正确的软件和系统。”这三款产品均实现了相较上代产品数倍的性能提升；后两者基于AMD VP1902，最高扩展至480亿门的资源。

具体到数字孪生，西门子EDA去年底宣布与AWS、Arm达成合作，将PAVE360数字孪生解决方案带到云上，用于进行云上的软件定义汽车开发加速。“为软件工程师提供环境，基于各种不同的芯片配置，（设计）早期阶段就能跑软件，提前了解性能情况。”Mike谈到，“值得一提的是，我们做了一些工程努力，让这套虚拟系统能够实时运行——现在很多虚拟系统对软件开发者而言都太慢了。所以这套方案真正解决了软硬件联合同步开发的挑战。”

在Mike三番两次谈到的3DIC方面，除了他强调未来基于chiplet的芯片未来几年会以44%的年复合增长率增长；还在于西门子EDA在3DIC赋能方面，与三大foundry厂积极的合作；并且将3DIC工具，扩展到整个EDA产品组合——因为“它的确影响到了产品组合的所有组成部分，从代码设计，到验证、多物理场（multi-physics）等”。

当问题上升到芯片系统，乃至更高层级的系统时，也就需要将目光放到半导体之外的系统层面，“设计优化、验证、实施、制造、部署等需要一个开放、具备灵活性的环境”。“考虑围绕半导体设计、多物理场设计、系统验证、产品生命周期管理的复杂性，没有一家企业能够像西门子一样，将所有这些组成部分都做好的。”

“包括生产制造的数字化虚拟，将这些复杂系统放进虚拟世界里。”西门子EDA及其对应所在的西门子数字化工业软件结合起来，芯片与更高层级的系统设计方案，“大于EDA产品组合”。“现在没有其他公司能够做到。”

除此之外，当然还有EDA本职工作，持续在7nm及更新的先进制造工艺上做投入——这也是西门子EDA的强项。Mike特别提到TOP 50的半导体企业中，98%都在用Calibre做签核；TOP 10的半导体企业中，7家都在用Tessent以期获得更高的良率；“还有越来越多的企业采用Solido去理解工艺相关的变量”，结合变量（variation aware）做更好的设计。

最后是AI和云，作为上述工具与技术的基础。在云的问题上，和云服务供应商合作、提供更具弹性的算力资源、客户不需要花太多时间在IT基础设施优化上…都是前些年我们谈EDA上云的优势项目。有关云比较值得一提的是，在答记者问阶段，Mike还谈到了服务SaaS化的发展潜力——即西门子EDA提供完整的软件、算力、存储资源打包服务。

Mike认为未来3-5年内，芯片设计客户可能会真正需要SaaS产品，尤其在大规模仿真和验证、对算力更具弹性的模型上，这对西门子EDA而言也是发展机会，且“技术支持已经就绪”；加上中小型企业未来在基础设施、环境搭建方面的前期投入和成本考量，SaaS服务“也是个机会”。

至于AI，这是现如今EDA领域的热门话题。AI也是西门子EDA提出相关人才短缺挑战问题，提高设计效率和生产力，达成更多产出，相当重要的一环。Mike谈到早在2017年收购Solido之时，西门子EDA就看到了AI/ML的潜力，也开始了AI技术开发与部署的加速。他总结AI技术的价值在于提升生产力、实现设计更深入的洞悉（design insights），以及能够汇聚工作中的知识储备（workforce knowledge）。

西门子EDA在AI技术的应用上，现阶段强调的是为避免模型幻觉，明确“可验证（verifiable）”的AI，确保AI产生结果的可信度和可重复性；基于客户自有数据的AI模型的同时也要保证其数据的安全和隐私性。“我们在针对EDA流程做对应优化的过程会考虑众多基本问题（baseline）。”

从总体思路来看，“我们为客户提供开放的接口，让他们能够构建自己的AI工具。”Mike在采访中说，“我们发现许多半导体企业都储备了自己的数据科学家，对其自有数据做挖掘。所以从我们的角度来看，是为客户构建基础设施，赋能客户的数据科学家。所以我们将这些基础设施插入到我们的设计工具中。”

还有巨大的潜力尚未释放

以上就从时代背景、半导体技术在其中的重要性、目前可见的挑战和机遇，以及西门子EDA具体都做了什么这几个角度，阐述EDA企业眼中半导体行业现在的发展逻辑。围绕软件定义、芯片赋能这一当代系统设计核心，基于全面的数字孪生提供考量多域（multi-domain）的产品设计；结合半导体生产制造生态系统和健全的供应链，另加下游应用端的创新与想法，去“赋能世界”。

最后尤为值得一提的是Mike在采访环节提到，西门子EDA还有不少潜能待释放。比如说寻求芯片与系统设计或数字孪生的交汇点，“将复杂系统的诸多组成部分、技术都融合到一起”，在各要素齐聚的基础上，“我们未来会让所有的组成部分都协同工作。”这一点指的应该是西门子EDA及其所在西门子数字化工业软件之间的技术融合。

在整个系统内，面向不同领域，打造非孤立、各环节相互联结和影响的产品组合与设计平台，大概是西门子EDA未来期望更进一步达成的目标。