caihua 编者按：在摩尔定律逼近物理极限的背景下，芯片设计行业过去几十年的研发惯性与规律被打破，面临着设计复杂度进一步提升、更新换代速度加快、定制化及个性化要求更高的要求。EDA企业在帮助客户解决上述问题的同时，自身也迎来从服务芯片企业向服务系统级企业转型的历史节点。为探索芯片设计行业的进阶之道，《中国电子报》推出“对话EDA”高端访谈栏目，约请全球EDA行业头部企业负责人开展交流。近日，《中国电子报》总编辑胡春民与北京华大九天科技股份有限公司董事长刘伟平展开了深度对话。
对话人：
北京华大九天科技股份有限公司董事长 刘伟平
《中国电子报》总编辑 胡春民
时间：2024年12月30日
地点：华大九天北京总部
STCO已成行业趋势
大模型难达高精度
胡春民：最近几年，EDA行业发生了哪些变化？
刘伟平：中美的科技博弈是最近几年我们感触最深的行业变化。但也正是这样的时代背景才给了我们发展机会，让我们有机会在现阶段与客户共同打磨技术和产品。与之前相比，现在的应用市场也呈现出更加多元化的特点，新能源汽车、IoT，甚至6G超高频、太赫兹等领域出现的新的应用场景，都给我们带来了机会。
胡春民：当前许多头部企业正在考虑向系统工具转型，华大九天是否有这样的考量？
刘伟平：我们行业内正在推动系统工艺联合优化（STCO）。当前的芯片不能仅仅考虑设计或者制造，而是要多考虑未来如何与应用和系统适配。把芯片设计工具和系统设计工具打通，是头部行业从业者都在做的事情。如果不能解决好系统层面的问题，那么设计得再精妙的芯片，也会在使用中出现故障。这是行业的大趋势。
华大九天正在向这方面努力。例如，很多手机终端已经用上了华大九天提供的工具，用来做手机开发过程中的一些工作。
胡春民：AI给EDA行业带来了哪些影响？
刘伟平：我们有些工具已经开始采用AI技术，效果还是不错的。效率实现了显著的提升，有些原来需要做10个小时的工作，现在1个小时就能完成。举例来说，建库是我们现在用AI完成的比较多的功能。这一环节有很多类似的操作，区别只在于产品类型和工艺。在没有采用AI技术时，我们采用的是计算的方法，在做各个工艺角的参数时，计算量特别巨大。但有了AI之后，我们就可以把以前做过的东西给AI学习，再采用AI来做这项工作，效率就会提高很多。这样一来，工程师只要做优化处理的工作就可以了。
胡春民：如何看待大模型在EDA行业的应用前景？
刘伟平：AI对于EDA工具的影响，肯定不是颠覆性的，更多的是辅助性的。之所以这样判断，是因为我们看到了两个靠大模型难以解决的问题。一个是模型的学习和训练，各家的设计数据都是自己的，不愿意拿出来交给别人，这样一来，模型训练就会缺少足够的样本。
另一个问题是，AI工具难以实现足够的参数精度。在EDA行业，工程师工作的核心方法是计算，但AI的基本技术方式是推理。而推理的结果是很难实现绝对精准的。
基于这两点，我们认为，在很多场合，AI即便被采用，也只能起到辅助的作用，仍然需要工程师再做优化。
胡春民：当前，云计算技术和EDA工具的结合密切吗？
刘伟平：不同规模的集成电路设计对计算平台的需求是弹性的。规模大的芯片所需的计算资源相对更多，规模比较小的芯片相应地不需要太多的存储空间。针对不同的需求，芯片设计企业的计算资源配备方式也有所不同。很多大公司会建立自己的私有云，但对于很多中小型公司来说，建设私有云的投入太大、成本太高，此类公司就会选择外部的云平台，更方便地实现弹性配置。
此外，EDA工具的使用还需要专门的团队支持。对于一些中小型企业而言，配备专门的管理团队是一件非常耗费成本的事情，而采用云平台服务就会更加省时省力。他们只要提出需要什么样的工具、存在哪些问题，像我们这样的EDA公司就可以协助客户完成配置。
不仅如此，采用云平台还能帮助客户实现更灵活的工具选用，更换设计工具也更容易。
但云端部署的应用模式也存在自身局限性。首先就是安全问题，很多设计公司、芯片制造企业担心这一环节可能存在安全隐患，不愿意将库放到公有云上。同时，网络问题也依然存在，云平台可能出现的延迟，也可能导致云平台满足不了客户比较大的应用需求。
国产工具仍有差距
下一步有三大重点
胡春民：国产EDA已经走到哪一步了？
刘伟平：EDA的产业链很长，需要完善的工具很多。整体来看，国产EDA与国际头部企业相比还存在两个不可忽视的差距。第一，国产工具仍然不全。第二，缺少对先进工艺的支撑。
胡春民：当前国产EDA行业的竞争格局是怎样的？
刘伟平：国内头部前十的公司，基本没有重复性投入，还是比较默契地保持着错位竞争的关系。
胡春民：对于EDA产业来说，下一步发展重点是什么？
刘伟平：在后摩尔时代，我们判断有这样三个点是业内共同努力的方向。
第一是仍然要沿着摩尔定律继续推进。即便是提升工艺的路线比较难走，我们依然要朝着更先进制程的方向努力，同时通过GAA晶体管，在硅片背面布局电路、器件等方式继续提高晶体管集成度，以持续缩小与国际先进水平之间的差距。
第二是要采用新的方法。在摩尔定律面临失效时，我们要尝试用新的方法来做。Chiplet就是其中非常重要的一个方向。坦率地说，现在全球规模最大的三家EDA公司，还没有一个针对Chiplet需要的完整的原生工具，现存工具都是在原有工具的基础上修改补充来的，因此在原生Chiplet工具方面存在大量的机会。
第三是要尝试新的材料，比如二维材料、宽禁带半导体等。黑磷、硫化钼、二硫化钼等二维材料都具备比较好的特性，但也存在材料制备问题，其成本还没能降下来实现产业化。推动这些产品的市场化也是产研界共同努力的方向。
胡春民：哪个方向能支撑起未来整个行业的增长？
刘伟平：第一个是汽车电子。当前，华大九天的产品正在做安全、可靠性方面的认证，就是因为我们看到了汽车电子领域存在的众多机会。第二个是AI。算力芯片的设计需要核心技术的支持，AI芯片未来的需求越来越复杂，也需要EDA技术的支持。第三个是绿色能源。此类市场对工艺的要求不高，产业生态建设也比较完善，这一领域的国内外企业参与者众多，市场容量也比较大。不仅仅是新能源汽车，风电、水电等类型的绿色能源领域都蕴藏着巨大的市场空间。第四个是系统级市场。当前，系统级产品要想提升自己的竞争力，已经不能仅仅靠采购芯片，而是要深入到芯片设计领域。很多系统级产品企业已经在自建芯片设计团队或者与芯片设计公司合作，为自己的产品做个性化开发。这就带动了EDA企业向系统化应用和芯片与系统相结合的方向做业务延展。
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