代文亮創(chuàng)立EDA公司芯和半導(dǎo)體，是在2010年。
那時(shí)候21世紀(jì)堪堪走過第一個(gè)十年，國內(nèi)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)還相當(dāng)年輕。距離國務(wù)院正式印發(fā)《國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要》，國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金成立，還有4年。
“當(dāng)時(shí)，整個(gè)社會(huì)對(duì)半導(dǎo)體、集成電路的認(rèn)知都不夠，融資環(huán)境對(duì)比今天差了很多。但有空間、有積累，也有一些機(jī)會(huì)，我就決定還是試一試啃這塊硬骨頭?！彼f。
但即使在AI和半導(dǎo)體大熱的2025年，EDA電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化軟件——這個(gè)有著“芯片之母”的稱號(hào)的產(chǎn)業(yè)對(duì)大眾來說依然相對(duì)陌生。這個(gè)市場規(guī)模在百億元左右的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，為什么能夠撬動(dòng)千億級(jí)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展？
走過十余年，芯和半導(dǎo)體已經(jīng)成為一家以仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)，提供提供覆蓋IC、封裝到系統(tǒng)的集成系統(tǒng)EDA解決方案，其產(chǎn)品已在5G、智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
步入2025年，AI卷著半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)邁入新的階段，EDA在AI浪潮下如何突圍？近期，時(shí)代財(cái)經(jīng)帶著這些疑問，對(duì)芯和半導(dǎo)體創(chuàng)始人、總裁代文亮博士進(jìn)行了專訪。?
（芯和半導(dǎo)體創(chuàng)始人、總裁代文亮 圖源：受訪者供圖）
國產(chǎn)EDA如何突圍？
時(shí)代財(cái)經(jīng)： 芯和成立至今已經(jīng)有10余年，在這十多年中，全球EDA產(chǎn)業(yè)相當(dāng)一部分份額由Cadence、Synopsys和Mentor Graphics幾家占領(lǐng)。要在EDA市場開拓并不容易，最早為什么選擇EDA作為自己的創(chuàng)業(yè)方向？
代文亮：一方面是個(gè)人經(jīng)歷影響，在創(chuàng)辦芯和前，我就在三巨頭之一的Cadence工作，本身對(duì)EDA領(lǐng)域就很熟悉。
另一方面，我們認(rèn)為中國在這方面還比較薄弱。
EDA全球市場不到100億美元，如果加上IP，接近150億美元左右，在整個(gè)半導(dǎo)體市場中的份額為2%，占比不高。但工具的存在是不可或缺的，EDA撬動(dòng)的半導(dǎo)體整體市場將在未來幾年突破萬億。
有空間、有積累，也有一些機(jī)會(huì)，我就決定還是試一試啃這塊硬骨頭。
EDA可以說是一定程度上“贏家通吃”的行業(yè)，頭部集聚效應(yīng)比較強(qiáng)。我們的想法其實(shí)很簡單，雖然可能不一定做得很大，但要堅(jiān)持創(chuàng)新，做到至少在細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)能排得上號(hào)。早點(diǎn)入場，就更有機(jī)會(huì)占據(jù)一個(gè)生態(tài)位。
但是當(dāng)時(shí)確實(shí)比較困難。十多年之前，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)內(nèi)“造不如買，買不如租”的心態(tài)還比較多見。社會(huì)對(duì)半導(dǎo)體、集成電路的認(rèn)知都不夠，融資環(huán)境對(duì)比今天差了很多。
后來我們發(fā)現(xiàn)，比起巨頭，國內(nèi)EDA廠商有一個(gè)不可替代的優(yōu)勢——本地化服務(wù)。
很多時(shí)候，客戶采購EDA并不是只為了一個(gè)License（軟件許可），還會(huì)預(yù)期廠商會(huì)提供一些行業(yè)“KNOW-HOW”，比如怎么設(shè)計(jì)、怎么實(shí)現(xiàn)一些技術(shù)技巧。這些本地化支持服務(wù)，國內(nèi)EDA廠商提供起來更方便，也更可持續(xù)。
時(shí)代財(cái)經(jīng)： ?對(duì)企業(yè)來說，在EDA工具不會(huì)輕易更換，芯和在業(yè)務(wù)拓展初期是怎么說服企業(yè)使用公司的產(chǎn)品的？
代文亮：初創(chuàng)EDA企業(yè)拓展客戶確實(shí)比較困難。
實(shí)際上，無論是小公司還是大公司，更換一個(gè)EDA工具都面臨著風(fēng)險(xiǎn)——萬一出問題怎么辦？
對(duì)于大公司來說，船大難掉頭，冒險(xiǎn)意味著很有可能出大錯(cuò)；對(duì)于小公司來說，想要最快、最大程度地取得市場認(rèn)可，用一個(gè)已經(jīng)被廣泛接受的EDA工具設(shè)計(jì)芯片是更為合理的。
所以，客戶基本都更傾向于選擇更成熟的產(chǎn)品。
而在尋找成功案例的過程中，也面臨著先有雞還是先有蛋的“拷問”。和晶圓代工廠客戶接觸時(shí)，他們不但會(huì)了解我們?cè)谕画h(huán)節(jié)是否有成功的先例，也會(huì)好奇我們的EDA目前已經(jīng)被哪些設(shè)計(jì)公司使用；反過來，芯片設(shè)計(jì)公司也會(huì)問我們“你們的EDA工具支持哪家代工廠制造？”兩頭都沒有案例，兩頭都跑不通。
甚至有客戶提出有償使用我們的軟件。因?yàn)樗J(rèn)為我們需要為不確定性承擔(dān)一些責(zé)任。
最后，我們意識(shí)到，既然別人不認(rèn)可我們的產(chǎn)品，那就只能靠自己來積累成功經(jīng)驗(yàn)。于是，公司決定開辟另一塊業(yè)務(wù)，IPD（集成無源器件）。用芯和的EDA，自己設(shè)計(jì)芯片，自己流片，自己測試，自己驗(yàn)證。再后來，我們?cè)诖嘶A(chǔ)上還開發(fā)了IP業(yè)務(wù)。
在外部還沒有客戶的時(shí)候，我們的內(nèi)循環(huán)系統(tǒng)就能實(shí)現(xiàn)運(yùn)轉(zhuǎn)。內(nèi)循環(huán)走通，意味著我們把EDA工具、設(shè)計(jì)和工廠全部打通，形成了一個(gè)完整的鏈條。對(duì)于用戶而言，這個(gè)案例代表我們可以保障設(shè)計(jì)可靠性、支持可靠性以及迭代可持續(xù)。
內(nèi)部的小循環(huán)則進(jìn)一步帶動(dòng)了外部大循環(huán)。當(dāng)芯片設(shè)計(jì)公司開始使用我們的產(chǎn)品，就意味著市場也加入了我們迭代的進(jìn)程中，EDA、Fabless和Foundry三個(gè)生態(tài)環(huán)節(jié)的互動(dòng)達(dá)成了。
（圖源：圖蟲）
時(shí)代財(cái)經(jīng)：走到今天，公司的核心競爭力是什么？公司目前有哪些拳頭產(chǎn)品？
代文亮：我們最大的特點(diǎn)就是會(huì)制定差異化策略，從用戶場景出發(fā)去優(yōu)化服務(wù)。
EDA業(yè)內(nèi)已經(jīng)有“三巨頭”搶占頂端，我們選擇花更多的時(shí)間和客戶交流，尋找痛點(diǎn)，接入選擇差異化的發(fā)展方向。
片上建模是芯片設(shè)計(jì)不可或缺的環(huán)節(jié)。我們?yōu)榭蛻糸_發(fā)了一些參數(shù)化模塊，幫助他們節(jié)省時(shí)間和精力。比如，過去畫一個(gè)圖可能需要一兩周時(shí)間，使用我們的參數(shù)化模板之后，可能只需三五秒鐘就能搞定。
2013年左右，我們還開始試圖把AI引入到工具中。探索將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法用于參數(shù)化模板的設(shè)計(jì)，獲得了不錯(cuò)的反饋。
除了建模，我們還在仿真問題上做了不少優(yōu)化。
在半導(dǎo)體模擬仿真工作中，存在芯片設(shè)計(jì)仿真和封裝仿真之間有脫節(jié)的問題?？蛻粝Ｍ覀兡馨言O(shè)計(jì)和封裝的仿真整合在一起。
這并不容易。首先是平臺(tái)差異，兩類仿真的文件格式不一樣，使用的平臺(tái)也不同。
其次則是關(guān)注的維度天差地別。在設(shè)計(jì)端，工作主要是在微納尺度（微米、納米級(jí)別）進(jìn)行，封裝則一下子跨越到毫米甚至厘米尺度（微納尺度是10的負(fù)9次方米，而毫米是10的負(fù)3次方米，兩者相差6個(gè)數(shù)量級(jí)），這意味著網(wǎng)格劃分的壓力非常大。
如果按照芯片的設(shè)計(jì)尺度劃分網(wǎng)格，雖然密度和精度足夠，但封裝部分的網(wǎng)格就會(huì)過于密集，導(dǎo)致計(jì)算量過大。但如果按照封裝的尺度劃分網(wǎng)格，芯片部分的精度又會(huì)不夠，無法準(zhǔn)確刻畫細(xì)節(jié)。這就形成了一個(gè)跨尺度的問題，計(jì)算規(guī)模和精度的平衡變得非常復(fù)雜，在這些問題里需要做很多權(quán)衡。我們通過多年的自主開發(fā)，形成了跨尺度的仿真引擎技術(shù)，同時(shí)從電路、電磁、電熱、應(yīng)力等角度不斷拓展多物理仿真的領(lǐng)域，幫助客戶解決困境。
現(xiàn)在，我們的產(chǎn)品涵蓋了從芯片、封裝、模組、PCB板級(jí)、互連到整機(jī)系統(tǒng)，全方位地考慮多物理場的差異，并將其整合到一個(gè)完整的的全棧集成系統(tǒng)級(jí)EDA平臺(tái)中。
所以說，國產(chǎn)化的過程并不是簡單地替換掉原有的產(chǎn)品那么簡單。工作的推進(jìn)就像在敲釘子，要找準(zhǔn)發(fā)力點(diǎn)，同時(shí)也不能一蹴而就。
如何構(gòu)建新生態(tài)？
時(shí)代財(cái)經(jīng)：從EDA廠商角度出發(fā)，AI對(duì)EDA產(chǎn)業(yè)帶來的主要挑戰(zhàn)是什么？
代文亮：AI時(shí)代的芯片的顯著特征是大算力。大算力芯片的功耗很高，通常在800W到1000W左右，運(yùn)行時(shí)消耗電能會(huì)產(chǎn)生熱量，散熱問題如何解決是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。
如果散熱問題無法妥善解決，熱量在影響電能的傳輸和芯片的性能的同時(shí)，還有可能導(dǎo)致熱膨脹，使芯片和基板發(fā)生翹曲。這種翹曲可能會(huì)影響芯片的性能，甚至導(dǎo)致?lián)p壞。
此外，當(dāng)電流較大時(shí)，還會(huì)引發(fā)電磁干擾。因此，我們需要同時(shí)解決散熱和電磁干擾問題，以避免芯片性能下降，甚至影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
時(shí)代財(cái)經(jīng)：半導(dǎo)體行業(yè)技術(shù)的迭代幾乎在每一刻發(fā)生。當(dāng)下，整體來看國內(nèi)EDA廠商想要尋求發(fā)展，需要應(yīng)對(duì)哪些困難？又有怎樣的解決方案？
代文亮：不難發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在芯片廠商的商業(yè)模式已經(jīng)發(fā)生了根本的變化。廠商已經(jīng)從做芯片，轉(zhuǎn)變?yōu)樽錾鷳B(tài)。因此，EDA廠商不僅要關(guān)注芯片本身，還要考慮系統(tǒng)級(jí)的協(xié)同。
以英偉達(dá)為例，這家公司最開始的業(yè)務(wù)只專注于顯卡芯片本身。但現(xiàn)在，它們不僅要設(shè)計(jì)芯片內(nèi)部的架構(gòu)，還要考慮板卡、整機(jī)，甚至是整機(jī)集群的協(xié)同工作。這使得設(shè)計(jì)的復(fù)雜度大幅提升。
從芯片到系統(tǒng)級(jí)的打通，是AI芯片領(lǐng)域最典型的需求，但是這種需求的實(shí)現(xiàn)離不開精巧的芯片設(shè)計(jì)。比如，AI芯片的供電電流可能達(dá)到數(shù)千安培，信號(hào)傳輸速度極高，這些都對(duì)設(shè)計(jì)提出了極高的要求。此外，如果進(jìn)一步深入到像HBM（高帶寬存儲(chǔ)器）這樣的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，里面包含眾多顆粒和IO接口，數(shù)據(jù)信號(hào)線數(shù)量龐大且相互干擾，很有可能導(dǎo)致“串?dāng)_”問題，使數(shù)字信號(hào)失真……因此，AI浪潮既是機(jī)遇，也是所有從事大算力芯片開發(fā)的企業(yè)必須面對(duì)的巨大挑戰(zhàn)。
針對(duì)目前的新變化，廠商的視野要更大，從著眼芯片，到著眼系統(tǒng)乃至半導(dǎo)體生態(tài)。具體而言，EDA廠商的理念應(yīng)該從設(shè)計(jì)技術(shù)協(xié)同優(yōu)化（DTCO）向系統(tǒng)技術(shù)協(xié)同優(yōu)化（STCO）轉(zhuǎn)變。落腳到EDA個(gè)體，我們不再局限于開發(fā)一個(gè)EDA工具，而是將著眼于為系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化提供解決方案。
產(chǎn)業(yè)鏈條拉得更長，挑戰(zhàn)也更大，但我認(rèn)為這也許會(huì)成為我們后期的一個(gè)優(yōu)勢。
大算力時(shí)代的新挑戰(zhàn)
（圖源：圖蟲）
時(shí)代財(cái)經(jīng)：AI浪潮如何影響了半導(dǎo)體行業(yè)？
代文亮：AI芯片為半導(dǎo)體廠商提供了一個(gè)競爭的新思路——行業(yè)內(nèi)通過百花齊放的創(chuàng)新把性能提高，而不是無止盡地內(nèi)卷，把價(jià)格卷低。
在我看來，AI本質(zhì)上是場景化的。?以前些年的“互聯(lián)網(wǎng)+”為例，從最早的萬物皆可互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)在分化的道路上越走越遠(yuǎn)。出行有出行的業(yè)態(tài)；外賣有外賣的業(yè)態(tài)……我認(rèn)為AI未來一定是場景化驅(qū)動(dòng)的，而不是試圖用一個(gè)通用的解決方案解決所有問題。
反映在技術(shù)上，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，千億參數(shù)、萬卡集群大部分時(shí)候是少數(shù)廠商玩家的游戲，大多數(shù)功能和場景的實(shí)現(xiàn)并不需要這種量級(jí)的硬件支持。
因此，小場景和小參數(shù)大模型，才是未來的大機(jī)會(huì)。端側(cè)AI，AI PC和手機(jī)的概念越來越受關(guān)注，其實(shí)也側(cè)面印證了這個(gè)趨勢。
從芯片的需求上也能發(fā)現(xiàn)這一點(diǎn)，目前行業(yè)里對(duì)于AI算力的需求暴漲，英偉達(dá)的通用GPU一卡難求，但同時(shí)，對(duì)ASIC芯片的需求也增加了。
通用GPU由于要兼顧多種類型的計(jì)算任務(wù)，這種靈活性勢必會(huì)犧牲在特定應(yīng)用上的性能和效率，譬如視頻處理、網(wǎng)絡(luò)通信、深度學(xué)習(xí)等，特別是在高負(fù)載或持續(xù)運(yùn)行的情況下，這種現(xiàn)象越加明顯。
ASIC 芯片由于是為了某一特定應(yīng)用專門定制的，在同等工況下，博通的ASIC芯片就能做到效能大幅提升，算力其實(shí)也非常強(qiáng)勁，更適合要求精確、高效處理的應(yīng)用。
所以，我認(rèn)為最重要的是建構(gòu)一個(gè)生態(tài)。GPU芯片和ASIC芯片之間并不是完全競爭的關(guān)系，而是各有各的適用場景。例如，GPU在運(yùn)行一段時(shí)間后，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)需要進(jìn)一步優(yōu)化以提高效率、節(jié)省功耗。不同類型的芯片在不同的場景下都有其獨(dú)特的作用，而不是簡單的競爭關(guān)系。
芯和集成系統(tǒng)EDA的產(chǎn)品定位正是基于這種理念，我堅(jiān)信STCO絕對(duì)是未來的大方向，也是我們EDA界需要重點(diǎn)推進(jìn)的方向。
本文鏈接：http://www.enbeike.cn/news-2-236-0.html對(duì)話芯和半導(dǎo)體創(chuàng)始人代文亮：啃骨頭、敲釘子，建生態(tài)，“芯片之母”如何以百億規(guī)模撬動(dòng)千億產(chǎn)業(yè)
聲明：本網(wǎng)頁內(nèi)容由互聯(lián)網(wǎng)博主自發(fā)貢獻(xiàn)，不代表本站觀點(diǎn)，本站不承擔(dān)任何法律責(zé)任。天上不會(huì)到餡餅，請(qǐng)大家謹(jǐn)防詐騙！若有侵權(quán)等問題請(qǐng)及時(shí)與本網(wǎng)聯(lián)系，我們將在第一時(shí)間刪除處理。
點(diǎn)擊右上角
微信好友
朋友圈
點(diǎn)擊瀏覽器下方“
”分享微信好友Safari瀏覽器請(qǐng)點(diǎn)擊“
”按鈕
點(diǎn)擊右上角
QQ
點(diǎn)擊瀏覽器下方“”分享QQ好友Safari瀏覽器請(qǐng)點(diǎn)擊“”按鈕
