AI将如何影响半导体行业？ 人工智能重塑芯片制造：一场即将到来的设计革命

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个行业，而芯片制造业无疑是其中最为关键的领域之一。上周，在加利福尼亚州门洛帕克举行的Silicon Catalyst年度半导体行业论坛上，由半导体公司资深人士组成的小组就人工智能如何影响芯片制造业务进行了深入探讨。这场讨论不仅揭示了AI将如何颠覆芯片设计的传统方式，还预示了一个名为“人工智能仙境”的奇异未来即将到来。

AMD高级副总裁Ivo Bolsens在会上表示：“我们正在进入电子设计创造的时代。”他坚信，人工智能将很快能够根据高级规格自动完成芯片设计的大部分工作，从而极大地提高设计效率和准确性。然而，博尔森斯也坦诚地指出，在可预见的未来，人工智能还无法完全取代人类设计师在芯片设计过程中的最后一英里。

为了形象地说明这一点，博尔森斯用了一次奥斯汀之行的经历作为类比。他提到，从飞往奥斯汀、开车到办公室停车场，再到走进大楼，这一系列动作中，人工智能就像飞行一样，能够迅速将人们带到接近目的地的地方。但一旦到达目的地附近，人们还是需要采用更传统的步行方式来完成最后一段路程。同样地，在芯片设计过程中，人工智能可以迅速生成大部分设计内容，但设计师仍然需要运用传统的设计方法和经验来完成最后的细节优化。

Synopsys的首席安全官Deirdre Hanford则进一步强调了人工智能在芯片设计工具中的应用。她透露，Synopsys已经在自己的设计工具周围安装了人工智能工具，并指出整个行业都在积极探索如何在芯片设计过程中更有效地部署人工智能。汉福德的观点得到了实践的支持，就在她发表讲话一周后，新思科技推出了其生成式人工智能产品——Synopsys.ai Copilot。这一产品的推出标志着人工智能在芯片设计领域的应用迈出了重要一步。

赛灵思前首席执行官、现任台积电董事会成员Moshe Gavrielov对人工智能在芯片设计中的应用持更为乐观的态度。他认为，人工智能将很快被用于构建标准单元库，这是一个芯片设计中至关重要的环节。由于构建标准单元库的过程非常复杂且涉及大量极端情况，因此传统方法往往需要大量人力和时间。而计算机则能够用更少的人力、更高的质量和更高的密度生成这些库，从而显著提高设计效率。

加夫列洛夫还指出了人工智能在处理模拟电路方面的强大能力。他提到，过去模拟电路的设计过程非常耗时、容易出错且困难重重。而人工智能则可以采用模拟库并自动将它们一代又一代地转移到新技术中，从而极大地简化了这一过程。这一技术的应用将使得模拟电路的设计更加快速、准确和可靠。

那么，这场由人工智能引领的芯片设计革命究竟何时会到来呢？加夫列洛夫认为，最终客户的利益将在短时间内变得非常明显。他预测，一旦我们跨过某个门槛，大坝就会决堤，人们将会看到芯片设计领域即将发生的革命性变化。这一变化将比过去30多年间发生的电子设计自动化（EDA）变革更加迅速和深远。加夫列洛夫预计，五年后甚至不到十年的时间里，芯片设计的方式将会与今天截然不同。

然而，尽管人工智能在芯片设计领域的应用前景广阔，但汉福德却提醒设计师们不必过于惊慌。她表示，作为一个行业，我们将继续实现自动化，并且这一进程将会加速发展。但她同时强调，我们的行业并不会像律师助理等领域那样受到人工智能的严重威胁。相反，我们只会在更高的抽象层次上前进，利用人工智能来增强我们的设计能力和效率。

除了对设计流程的影响之外，人工智能对环境的影响也引起了人们的关注。Silicon Catalyst董事会成员兼SigmaSense首席执行官David French在会上提出了这一问题，并要求小组成员考虑如何减少人工智能模型创建过程中所需的计算资源和能源消耗。他指出，大量计算所消耗的能源和产生的碳排放已经成为一个不容忽视的问题。

AMD的博尔森斯对此表示赞同，并指出当前使用的计算架构效率较低，往往只利用了硬件计算能力的很小一部分，并浪费了大量电力。然而，他也强调，我们可以通过采用新的计算架构和内存架构来提高效率并减少能源消耗。例如，我们可以将计算引入数据并开发新的内存架构来避免传输数据所需的能耗。这些创新将有助于降低人工智能应用过程中的碳足迹并促进可持续发展。

然而，人工智能研究所需的计算能力也正在导致一种分裂现象的出现——富人（大公司）和穷人（大学和小型初创公司）之间的差距正在拉大。汉福德指出，初创公司和大学往往没有足够的计算资源来进行人工智能研究。她呼吁行业和社会应该共同努力来确保大学能够继续进行前沿研究，并建议创建国家人工智能资源等类似项目来支持这些研究。

博尔森斯则认为开源项目的趋势将有助于缓解这一问题。他提到，开源项目使得人们能够利用该领域其他人的工作成果来加速自己的研究进程。这一趋势将有助于降低研究门槛并促进更多创新的出现。

最后，汉福德向芯片公司高管、企业家和投资者发出了最后警告：每个群体都必须认真考虑人工智能将如何扰乱他们的使命或提高他们的生产力。她强调，人工智能应该改变企业的每一个功能，无论规模大小。如果不将人工智能视为一种范式突破或可能带来重大变革的事物，那么这些企业和个人可能会面临严重的风险和挑战。