AI算力时代，EDA厂商如何以STCO重构摩尔定律设计规则
面对AI大模型带来的算力爆炸式需求，传统的“单芯片先进制程”路径（DTCO）已触及物理与经济的极限。EDA行业的竞争制高点，正从“单芯片性能最优”，转向“系统级集成与协同”（STCO）。
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在近日开幕的SEMICON China期间，国内EDA领军企业芯和半导体宣布战略升级，以“AI时代的系统设计领航员”重构芯片到系统的智能设计。
谈及本次战略升级背景，芯和半导体创始人、董事长凌峰向证券时报等在场媒体介绍，AI大算力是重塑一切的原点。首先，当单芯片面临功耗、面积、良率三重瓶颈时，先进封装实现了单芯片到系统级集成的跨越。以台积电的CoWos为例，每一代都集成更多GPU、更大HBM、更强互连，把先进封装作为新的“摩尔定律载体”。
其次，通过NVLink、CXLEthernet及光互连等高速互连技术，正将计算单元从单节点、机柜级超节点（数十上百AI芯片）扩展至集群级超节点（上千万AI芯片）。先进封装与超节点的结合，诞生的是由大量AI芯片、HBM、高速互连网络和液冷散热系统构成的“超级计算机”。这便走出了一条非摩尔补摩尔，集群系统补单芯片的路径。
“从多芯粒到超节点，系统级复杂性前所未有。在AI硬件领域，客户面临的不再是单一的芯片设计挑战，而是Chiplet先进封装、异构集成、高带宽存储、超高速互连、高效电源网络及AI数据中心架构带来的系统性风险。这包含了因为散热考虑不周，导致整机过热翘曲；电源网络设计缺陷，导致封装连接处在高负载下熔断；缺乏系统级信号管理的视角，导致数千万美元的流片在组装后无法点亮等。这已不是效率问题，而是生存问题。”凌峰阐述。
他进一步指出，要解决上述系统复杂度上升后带来的新问题，需要以STCO为理念，在计算、网络、供电、冷却及系统构架中实现协同设计。
在此背景下，与传统EDA工具着重让设计跑得更快不同，芯和选择了“重构”设计的底层逻辑，力求让芯片设计第一次就做对；这样的底气基于公司专注16年构建了独有的多物理场仿真引擎技术。
构建系统级EDA平台的过程并非易事，需要完成边界、价值等多重突破。
“通过多物理场耦合仿真引擎，芯和正将设计边界从单一芯片扩展至包括XPU多芯粒集成、PCB板卡、高速光/电互联、存储以及供电/散热等完整系统架构；同时通过STCO方法论，将试错成本从昂贵的产线转移至虚拟空间，避免数百万美元的返工损失。这种避险价值在AI军备竞赛中具有很高的溢价能力，也填补了国内全流程多物理场仿真链空白。”芯和半导体创始人、总裁代文亮告诉在场媒体。
并且，公司还在构建AI for EDA的技术落地，其中涵盖数据、建模、仿真、交互等多个大模型智能体，以赋能下一代设计自动化。
事实上，全球EDA三巨头已在用真金白银的并购验证着行业未来趋势。2025年新思科技以创纪录的350亿美元收购全球第一大仿真EDA公司Ansys，补齐多物理场仿真能力，强化了从芯片到系统的全链路分析能力，最新财报显示其37%的营收已来自Ansys的系统级贡献。
Cadence于2024年—2025年陆续收购Beta CAE和Hexagon相关资产，并将公司战略调整为“智能系统设计”。西门子EDA同样于2024年斥资106亿美元收购Altair以整合其在结构仿真、电磁仿真、系统优化方面的能力，构建完整的系统级设计平台。
未来系统级EDA市场空间几何？新思科技在收购Ansys时预测，系统级EDA市场的总规模将达到110亿美元，相当于再造了一个传统EDA市场。不仅如此，SEMI中国总裁冯莉在SEMICON China的核心论坛上指出，全球半导体市场在今年将提前迎来万亿美元规模，其中，AI硬件的贡献最大，2025年—2030年复合增长率将高达16%。同时，AI硬件系统互连与验证的复杂度呈指数上升，将带动上游系统级EDA市场获得超过1.5倍的行业平均增速。
在AI芯片产业界人士看来，随着我国半导体产业自主可控战略的深入推进，国内AI芯片厂商急需国产“芯片到系统”全栈EDA提供商，这不仅可以在虚拟世界中提前预演并消除那些可能导致致命失败的物理风险；更有望降低我国在新一轮AI和先进计算产业竞争中面临的结构性劣势和系统性风险，走出一条“适度制程+先进封装+系统优化”的中国特色半导体发展路径。
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