近期有個新聞比較熱，微軟有許多英偉達(dá)高性能算力芯片被擱置在庫房吃灰，背后原因則是因為能源供應(yīng)不足。

人工智能飛速發(fā)展背后，是巨量的能源消耗。一次AI搜索的能耗是傳統(tǒng)關(guān)鍵詞搜索的30倍，行業(yè)熱衷于談?wù)摗叭f億參數(shù)”“百億晶體管”“TOPS算力”，卻往往忽略了這些數(shù)字背后巨大的能源成本和碳足跡。根據(jù)多方機(jī)構(gòu)預(yù)測，未來5年內(nèi)，全球因算力需求激增將新增約106GW的電力消耗。

英諾達(dá)（成都）電子科技有限公司創(chuàng)始人/CEO王琦博士在ICCAD Expo 2025峰會演講中指出，當(dāng)前高端GPU的典型功耗已逼近700瓦，下一代產(chǎn)品預(yù)計將達(dá)到1400瓦——這幾乎與一臺家用電熨斗（約1500瓦）相當(dāng)。高功耗直接帶來嚴(yán)峻的散熱挑戰(zhàn)，對封裝、材料、系統(tǒng)集成提出極限要求。若不能有效控制功耗，將導(dǎo)致產(chǎn)品競爭力下降、制造與冷卻成本飆升、嚴(yán)重時甚至推遲產(chǎn)品上市時間。

王琦的觀點并非危言聳聽。以英偉達(dá)為例，單顆B200芯片功耗約1000瓦，整機(jī)架功耗高達(dá)120kW，因為無法良好解決芯片在工作中的散熱問題，迫使英偉達(dá)多次修改服務(wù)器機(jī)架設(shè)計，導(dǎo)致量產(chǎn)和交付延遲。

如何攻克算力爆炸背后功耗墻？

在芯片設(shè)計中，功耗從來不是某個環(huán)節(jié)的“附加題”，而是貫穿全流程的“必答題”。

“關(guān)注功耗，宜早不宜遲。越早介入，優(yōu)化空間越大，收益越顯著。”王琦強(qiáng)調(diào)道。據(jù)了解，王琦早在1995年便從事低功耗相關(guān)的研究，那時候制程工藝還處于0.13μm節(jié)點。基于多年的技術(shù)和經(jīng)驗積累，王琦早早意識到，隨著制程工藝的迭代，散熱將會是一個避不開的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。早在5年前，王琦便開始在行業(yè)中強(qiáng)調(diào)低功耗的重要性，但當(dāng)時業(yè)界的關(guān)注度并不高。

如今，高算力芯片的功耗的散熱問題擺在行業(yè)面前，如何求解？

王琦指出，當(dāng)前低功耗設(shè)計主要面臨三大瓶頸：一是工具鏈割裂，從前端RTL到后端物理實現(xiàn)缺乏統(tǒng)一、高效的解決方案；二是優(yōu)化窗口狹窄，真正的功耗優(yōu)化黃金期在架構(gòu)設(shè)計與RTL階段，越往后優(yōu)化空間越��；三是驗證復(fù)雜度高，電源管理引入的邏輯正確性問題亟需自動化驗證手段保障。

基于行業(yè)的發(fā)展痛點，英諾達(dá)推出了覆蓋RTL到Signoff全流程的，針對功耗“分析-優(yōu)化-驗證”的閉環(huán)解決方案，不再是點工具的堆砌，而是一套協(xié)同演進(jìn)的功耗解決方案。在演講中，英諾達(dá)的ERPE工具，作為設(shè)計早期的功耗優(yōu)化引擎，基于RTL設(shè)計階段的功耗分析，通過自研DRA算法，深入分析電路結(jié)構(gòu)，智能識別可門控的寄存器與存儲單元，讓功耗優(yōu)化真正“有的放矢”。在客戶的實際案例中，觀測到通過ERPE可以實現(xiàn)10%-20%的功耗降低。

在網(wǎng)表級功耗分析方面，英諾達(dá)同樣展現(xiàn)出優(yōu)勢。在與三方工具的對比中，其分析精度控制在3%范圍內(nèi)，而速度卻實現(xiàn)了4-30倍的提升。這種速度優(yōu)勢，讓設(shè)計師能進(jìn)行快速、反復(fù)的功耗迭代，而非等到流片前才發(fā)現(xiàn)問題，為時已晚。

AI 不是萬能藥，EDA 該怎么干？

人工智能的推進(jìn)，除了隱藏著高性能芯片的散熱和功耗問題，也同樣為EDA的發(fā)展提供了新的發(fā)展思路。作為軟件工具，EDA與AI似乎有著比較天然的適配協(xié)同性，海內(nèi)外企業(yè)都在想著如何將機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式AI，深度融入芯片設(shè)計的全流程，旨在從根本上解決“后摩爾時代”芯片復(fù)雜度激增帶來的設(shè)計效率瓶頸，并探索傳統(tǒng)方法無法觸及的設(shè)計空間。

但對于AI的應(yīng)用，行業(yè)中的觀點并不一致。王琦在接受芯師爺?shù)让襟w采訪時表達(dá)了自己的看法，“AI對包括EDA在內(nèi)的所有產(chǎn)業(yè)都具有核心價值，其重要性與實用性毋庸置疑，但技術(shù)從業(yè)者必須清晰認(rèn)知，AI絕非萬能解決方案，二者是相輔相成的辯證關(guān)系�！�

王琦認(rèn)為，作為工具供應(yīng)商，EDA企業(yè)的核心應(yīng)聚焦“AI賦能的實際價值”，而非單純?yōu)楫a(chǎn)品貼上“AI加持”的標(biāo)簽——若僅做概念包裝，市場反饋往往參差不齊。這種價值需區(qū)分兩個維度：是面向芯片設(shè)計公司的整體效能提升，還是面向設(shè)計師的個體工作優(yōu)化？這一差異至關(guān)重要，因為AI的核心影響之一在于效率革命：如何在更短的時間，用更少的資源設(shè)計出更有競爭力的產(chǎn)品。

值得一提的是，多位行業(yè)資深人士也向芯師爺表達(dá)了一個觀點，在未來的AI時代，具備創(chuàng)造性和善于使用AI工具的優(yōu)秀工程師將會大放異彩。從當(dāng)前行業(yè)發(fā)展來看，AI賦能EDA的價值主要體現(xiàn)在以下幾個方面，實現(xiàn)設(shè)計空間探索自動化、構(gòu)建預(yù)測模型，前置優(yōu)化、提供智能交互與輔助、驅(qū)動系統(tǒng)級協(xié)同優(yōu)化。未來，AI獲獎從解決局部問題的點工具，發(fā)展為貫穿“架構(gòu)-設(shè)計-驗證-制造”全流程的智能主導(dǎo)范式。

摒棄焦躁心態(tài) 以漸進(jìn)式優(yōu)勢構(gòu)建核心競爭力

近五年來，在政策、資本和市場等多方面因素的推動下，國產(chǎn)EDA進(jìn)入了發(fā)展的快車道。目前國產(chǎn)工具在部分單點工具和特色領(lǐng)域已具備競爭力，但在全流程覆蓋、尤其是數(shù)字芯片設(shè)計的完整工具鏈上，與三巨頭仍有明顯差距。

國產(chǎn)EDA已經(jīng)完成了0-1甚至1-10的路程，接下來是構(gòu)建以自身工具為核心的、牢固的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，這是比技術(shù)突破更長期和艱巨的任務(wù)。王琦表示，在當(dāng)前地緣政治催生了特殊的市場機(jī)遇，這促使我國必然會構(gòu)建起自主可控的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈，國產(chǎn)EDA產(chǎn)業(yè)也必然會在這個過程中不斷生長，但應(yīng)該注意的是，EDA突破是長期過程，不能因眼前困難而退縮，企業(yè)應(yīng)摒棄“全面替代”的急躁心態(tài)，先在各自細(xì)分領(lǐng)域打造特色與專長。

值得一提的是，隨著先進(jìn)封裝、RISC-V等細(xì)分賽道的火熱，部分從業(yè)者提出聚焦新的領(lǐng)域開辟新賽道，以求實現(xiàn)對海外巨頭們的趕超。而王琦認(rèn)為，在產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)的大背景下，國產(chǎn)EDA企業(yè)無法脫離核心領(lǐng)域另辟蹊徑，必須直面?zhèn)鹘y(tǒng)賽道的挑戰(zhàn)。對于突破路徑，他提出了“漸進(jìn)式優(yōu)勢構(gòu)建”策略。

具體而言，企業(yè)應(yīng)聚焦核心技術(shù)，先讓客戶看到單一維度的明確優(yōu)勢，再逐步積累形成多維度競爭力——例如華大九天在數(shù)字簽核工具上實現(xiàn)精度與性能突破，廣立微深耕DFT領(lǐng)域形成技術(shù)壁壘，英諾達(dá)則在靜態(tài)驗證工具領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了功能與速度的超越。通過這樣“一點突破、多點擴(kuò)散”的漸進(jìn)式發(fā)展，經(jīng)過長期積累方能實現(xiàn)真正的國產(chǎn)替代。這一思路也與國內(nèi)EDA企業(yè)當(dāng)前的實踐路徑高度契合——多數(shù)企業(yè)以點工具突破為起點，逐步向全流程工具鏈延伸。

除AI之外，EDA行業(yè)的發(fā)展將會有哪些新的變化？

對此，王琦表示，產(chǎn)業(yè)鏈分岔是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心變量，這一趨勢直接推動了產(chǎn)業(yè)鏈重建的迫切需求。從產(chǎn)業(yè)鏈來看，從底層的材料、設(shè)備、工藝、制造，再往上延伸至設(shè)計環(huán)節(jié)，這一輪需求是自下而上驅(qū)動的。EDA的發(fā)展節(jié)奏更多依賴下游環(huán)節(jié)的分岔進(jìn)程——當(dāng)工藝、制造分岔逐步成型后，會進(jìn)一步引發(fā)設(shè)計層面的分岔，即“設(shè)計方法學(xué)分岔”。應(yīng)用領(lǐng)域的拓展也會催生新需求，例如部分場景從單一應(yīng)用轉(zhuǎn)向復(fù)合應(yīng)用模式，將直接創(chuàng)造新的工具需求。他強(qiáng)調(diào)，無論是哪種分岔，EDA的發(fā)展始終由“市場驅(qū)動+技術(shù)驅(qū)動”雙輪牽引，當(dāng)分岔帶來明確的市場與技術(shù)需求時，EDA需求分岔的窗口期便會打開，而這正是國產(chǎn)EDA實現(xiàn)突破與替代的核心機(jī)會。對于點工具而言，未來將呈現(xiàn)“需求導(dǎo)向型”發(fā)展態(tài)勢，與底層工藝、制造結(jié)合緊密及適配新興應(yīng)用場景的點工具，將成為競爭與突破的核心賽道。

結(jié)語

“要堅持著做下去，總會熬出頭的。”在采訪的最后，王琦做了一個令人意想不到的總結(jié)。

正如王琦所言，要相信時間和堅持的力量。在70年前，諾伊斯等人到威廉·肖克利半導(dǎo)體公司工作時，也不會想到他們會在幾十年后創(chuàng)辦出一家全球最強(qiáng)的芯片公司，引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展。早在三十年前，王琦所從事著低功耗研究，但那時候的制程工藝遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到摩爾定律的極限，也不用太多考慮散熱和功耗的問題。即便是十年前，大家也不會想到，在海外三大巨頭壓制下的國產(chǎn)EDA產(chǎn)業(yè)，還會有諸多發(fā)展機(jī)會，能夠憑借在各個賽道的優(yōu)異表現(xiàn)逐一出頭。

“熬出頭”的本質(zhì)是在充滿不確定性的長周期里，用持續(xù)的迭代和進(jìn)化，等待并促成那個“質(zhì)變節(jié)點”的到來。假以時日，如今團(tuán)隊規(guī)模不過150人的英諾達(dá)又會有怎樣的發(fā)展？這值得期待。