儘管人工智慧功能強大，但許多行業仍在努力尋找能夠帶來可衡量、可證明的顯著改變的明確應用。值得慶幸的是，晶片設計軟體並非如此。事實上，自幾年前推出以來，人工智慧功能已成為Cadence 和Synopsys 等公司EDA（電子設計自動化）工具的主流。

晶片設計師很快就發現，他們流程中許多複雜而繁瑣的任務，尤其是那些「枯燥乏味」的繁瑣工作，可以透過智慧AI演算法實現自動化或大幅簡化。從某些IP區塊的自動佈局到IP區塊互連效率的提升，這些AI功能有助於加速工作流程中那些創意性較低但仍然至關重要的部分，使設計師能夠更加專注於晶片開發中那些有趣且創新的方面。

此外，AI 驅動的工具可以顯著提升晶片性能和能效。例如，Cadence 等供應商已表示，得益於AI 增強，晶片內特定模組的效能提升高達60%。

矽片設計師很快就發現，他們流程中涉及的許多複雜但往往繁瑣的任務——尤其是「繁重的工作」——可以透過智慧AI 演算法實現自動化或顯著簡化。這些工具也使功耗提升高達38%。在此過程中，矽片工程師也發現，AI 驅動的功能可以縮短完成晶片設計所需的時間，在某些情況下，速度可高達10 倍。

簡而言之，這些由人工智慧驅動的EDA 程式提供了許多組織所尋求的理想的人工智慧增強場景，可以提高生產力並增加工作的吸引力。

這也導致了現代晶片設計工具中AI功能應用的顯著成長。事實上，根據Cadence和Synopsys等主要公司公開的晶片設計流片數量數據，以及他們對AI功能採用率的估計，該行業目前正在跨越一個關鍵的門檻。具體來說，目前超過50%的先進矽片設計（採用28奈米及更小製程技術製造）被認為具備AI輔助能力。展望未來，我們很容易預測，這一比例在未來幾年將繼續大幅成長。

考慮到四年前人工智慧輔助流片數量為零，這無疑是一項令人印象深刻的進步。更重要的是，這是一個很好的例子，展現了人工智慧技術的應用如何對企業發展產生深遠的影響。而它恰好屬於晶片產業（而且，反過來很可能會涉及到相當一部分旨在加速人工智慧運算的晶片），這使得這一時刻顯得更加重要。

據Cadence 稱，這些AI 功能可將晶片設計時間縮短多達一個月，這是一個顯著的正面影響。此外，如前文所述，這項優勢可以直接與AI 功能掛鉤——這幾乎是該技術優勢的一個具體例子，足以說明一切。

單憑功率和性能的提升，AI 帶來的增強就已極具價值。然而，如果考慮到矽片工程師能夠利用這些工具來提高工作效率，那麼故事的精彩程度就更加令人矚目。

不難理解為什麼半導體設計領域的許多人（包括NVIDIA、AMD、高通、聯發科、三星半導體、Marvell 和Broadcom 等行業領導者）對其產品創建工具中AI 的可能性（以及他們將使用這些工具設計的AI 加速器）如此興奮。

這一交叉點的出現也與半導體產業其他一些發展趨勢完美契合。最值得注意的是，過去幾年，從事先進晶片設計的公司種類和數量大幅增加。

從Google、微軟和亞馬遜AWS 等雲端運算供應商，到蘋果、三星等設備製造商，許多企業都將客製化晶片路線視為實現差異化的關鍵手段。然而，全球熟練的晶片設計師數量仍然相對有限，因此，擁有更先進的人工智慧工具，即使是初級設計師或經驗有限的人員也能勝任更複雜的晶片佈局任務，對於推動半導體產業持續發展至關重要。

即使對於長期從事半導體行業的企業來說，這些增強功能也創造了新的可能性，包括能夠創建更多設計、建立更多客製化選項以及並行運行更多專案。創建更多客製化設計，是晶片行業（以及他們的晶片採購客戶）許多人長期以來的願望，然而，使用傳統設計工具的實際情況阻礙了這一目標的實現。但現在，所有這些功能都可以轉化為機遇，在半導體產業過去幾年快速成長的基礎上繼續成長。

另一個重點是，隨著半導體設計製程節點越來越小，單晶片電晶體數量不斷增加，AI晶片設計功能正迅速從一種必需品演變為一種必需品。晶片設計人員面臨的因素、排列組合和連接數量正在快速增長，而打造這些複雜的新型晶片需要增強的智能，而精心設計的AI工具正是實現這一目標的有力工具。

雖然人工智慧的採用速度及其影響程度在某些行業中並不像許多人最初預期的那樣快或那麼深遠，但也越來越清楚的是，在目標應用中，它的影響力甚至比許多人希望的還要大。

隨著向AI增強型晶片設計的過渡跨越這重要的50%門檻，EDA工具無疑是這些進步的受益者。從半導體產業的角度來看，我們也正進入一個令人興奮的全新AI時代。