新思科技：AI时代芯片工程师须成为系统验证者

2026-11-05 13:41 林墨来源：海外媒体

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核心导读新思科技表示，随着AI参与芯片设计，工程师需转型为系统验证者，评估AI结果的准确性与安全性。公司认为韩国在HBM和封装领域的验证能力具有优势，并通过Autopilot平台推进多智能体设计验证。

新思科技副总裁弗兰克·席尔迈斯特在近期一次媒体采访中。（图片来源：海外媒体）

半导体电子设计自动化（EDA）公司新思科技表示，芯片设计工程师必须承担“系统验证者”的角色，评估人工智能（AI）生成的结果是否准确、安全。该公司认为，这种验证能力是韩国的关键竞争优势，因为韩国在高带宽存储器（HBM）和半导体封装方面具有专业能力。

“随着人工智能应用推动日益复杂的自动化，理解基本工程原理变得更加重要。”新思科技系统解决方案战略项目副总裁弗兰克·席尔迈斯特在近期一次媒体采访中表示，“未来的芯片设计师需要具备跨越半导体基础、软件、电子和多物理场分析的综合能力，而不是只擅长单一领域。”

他预计，在人工智能能够自主处理整个芯片设计流程之前，还需要更多时间。“基于智能体 AI 的芯片设计将逐步在单个工作流中普及，而不是像按下开关一样一次性引入。”席尔迈斯特说，“由人工智能协调整个工程流程的阶段，将在未来几年内逐步形成。”

新思科技认为，当前人工智能在半导体设计中的应用水平处于“编排智能体”阶段。在这一阶段，AI 智能体在功能验证等单一领域内拆分任务，包括规格解释、寄存器传输级（RTL）生成、测试规划、缺陷修复和验证完成。下一阶段是“多领域智能体”，即 AI 智能体能够在设计、验证和仿真等多个领域之间无缝协调任务。

新思科技 Autopilot 平台。（来源：新思科技）

多领域智能体不仅需要提高生产力，还需要应对随着制造工艺缩小而日益增加的先进半导体复杂性。在埃米级节点，漏电、信号延迟、热变形和电磁干扰等物理效应呈指数级增加。仅靠晶体管微缩已不足以带来功耗、性能和面积（PPA）的改善。类似挑战也出现在 HBM 和多芯片封装中，堆叠芯片或将芯片近距离放置时产生的热量和干扰，可能对其性能和寿命产生不利影响。

新思科技将 Ansys 的多物理场分析技术与其 EDA 引擎结合，从开发早期管理这些相互作用。该方法协调设计、制造、材料特性分析和封装等工作，并以最终产品为核心。

支持这一方法的软件是新思科技 Autopilot 平台。该平台部署多个用于设计和验证的 AI 智能体，这些智能体能够独立推理、规划并执行 EDA 工具。该平台既支持新思科技的专用智能体，也支持外部 AI 模型。

“采用 Autopilot 平台的公司已经在半导体设计验证、实现和 PPA 优化方面看到初步收益。”席尔迈斯特说。新思科技此前表示，正在超过 50 个客户项目中验证 Autopilot 平台和专用 AI 智能体。参与方包括三星电子、台积电、英特尔、微软和联发科。

新思科技表示，使用英伟达 AI 技术开发的自主验证工作流将验证覆盖率提高了 20%，并将获得已验证 RTL 所需时间最多缩短了 50 倍。富士通报告称，使用新思科技的验证 AI 智能体后，RTL 代码生成生产力提高了 10% 至 30%。